一種基于激光雷達的運動目標檢測系統及方法
【專利摘要】本發明涉及了一種基于激光雷達的運動目標檢測系統及方法。其系統由采集單元、處理單元、網絡單元組成。其方法的操作步驟是：獲取測距數據幀、獲取位姿數據幀、數據點聚類、提取聚類特征點、匹配前一幀特征點、計算運動信息、修正運動信息和輸出檢測結果。本發明實時性好、準確度高、可擴展性強，適用于需要在動態環境中自主定位和檢測動態目標的應用，例如自主導航機器人、無人駕駛車輛、自動化倉儲。
【專利說明】
一種基于激光雷達的運動目標檢測系統及方法
技術領域
[0001 ]本發明涉及機器視覺與目標識別領域，特別是一種基于激光雷達的運動目標檢測 的系統及方法。
【背景技術】
[0002] 在機器視覺與目標識別領域，運動目標的識別和檢測是諸多高級功能實現的基 礎，在視頻監控、自動駕駛、安防等應用中具有重要的價值。
[0003] 目前，運動目標檢測常采用視頻流分析的方法，主要分為三類:光流法、幀間差分 法、背景差分法。光流法通過計算目標輪廓的光流運動來進行目標檢測與跟蹤。由于其運算 量大，對處理設備要求較高。幀間差分法是根據相鄰幀之間像素差別進行檢測，往往只能檢 測目標輪廓，對噪聲較為敏感，所以實用性不強。背景差分法是目前常用的檢測方法，其將 新的視頻圖像法與、前置的背景圖像對比檢測目標。上述的視頻流分析方法屬于被動光學 檢測方法，受環境光線等因素影響較大。
[0004]目前，激光雷達等主動式測量技術日漸成熟。激光雷達是一種主動式光學測距技 術，激光雷達通過向目標發射激光并測量反射信號，利用激光三角原理計算被測距離。基于 激光雷達的運動目標檢測原理與微波雷達類似，利用固定位置的激光掃描數據進行差分運 算可以對運動目標進行檢測。然而在實際應用例如機器人和無人駕駛車輛中，其自身所處 環境也在變化，運動目標檢測系統面臨更復雜的信號處理挑戰。如何在位置發生變化時，即 在動態環境中實現運動目標的檢測，沒有成熟的方法。
[0005] 綜上所述，目前迫切需要提出一種在動態環境中有效檢測運動目標的方法。
【發明內容】
[0006] 本發明的目的在于針對被動式光學檢測法存在的受環境亮度影響較大，傳統雷達 技術在復雜動態環境中檢測方法的不準確的弊端，提出了一種基于激光雷達的運動目標檢 測系統及方法，其準確度高、實時性好、擴展性強。
[0007] 為達上述目的，本發明采用下述技術方案： 一種基于激光雷達的運動目標檢測系統，由采集單元、處理單元及網絡單元組成，其特 征在于:所述的采集單元根據實際應用通過有線或無線連接網絡單元，所述的處理單元根 據實際應用通過有線或無線連接網絡單元。
[0008] 所述的采集單元組成結構：由一個電源、一個采集核心、一個激光雷達模塊、一個 位姿傳感模塊、一個運動控制模塊和一個網絡模塊構成。采集核心連接電源、激光雷達模 塊、位姿傳感模塊以獲取傳感信息，采集核心連接運動控制模塊以進行運動控制和反饋，采 集核心連接網絡模塊進行數據通信。
[0009] 所述的處理單元組成結構：由一個處理核心、一個顯示模塊和一個網絡模塊構成。 處理核心連接網絡模塊以進行數據通信，顯示模塊連接處理核心以顯示檢測結果。
[0010] 所述的網絡單元提供網絡連接和數據交換功能，支持系統擴展。
[0011] -種基于激光雷達的運動目標檢測方法，利用上述的系統進行操作其特征在于包 括如下步驟:1)獲取測距數據幀、2)數據點聚類、3)提取聚類特征點、4)匹配前一幀特征點、 5)計算運動信息、6)獲取位姿數據幀、7)修正運動信息和8)輸出檢測結果。
[0012] 上述步驟1)獲取測距數據幀、步驟6)獲取位姿數據幀：采集單元采集激光雷達平 面測距數據、位姿傳感模塊位姿數據，采集單元發送數據幀至處理單元，處理單元根據數據 幀格式解析測距數據與位姿數據，測距數據以極坐標表示(角度-距離）。
[0013] 上述步驟2)數據點聚類：處理單元從測距數據點中提取距離數據點pk，判斷pk與 p k-dPpk+1和的距離是否超過設定閾值，超過閾值則判定屬于不同類別集合，小于閾值則判 定屬于同一類別集合。處理數據幀內數據直至到達數據幀結尾。
[0014] 上述步驟3)提取聚類特征點：提取數據點pk，若pk是測距數據的端點（極坐標極大 極小點），將Pk作為特征點，若Pk與pk-dPp k+1組成的向量夾角大于閾值則作為特征點。處理每 一聚類類別內數據點直至所有集合數據處理完畢。
[0015] 上述步驟4)匹配前一幀特征點：在兩幀數據點聚類集合中提取沒有匹配過的集 合，統計其集合點數、聚類重心、特征點總數，計算兩個集合匹配程度，若集合匹配度大于閾 值則匹配成功。集合匹配完成后，提取相匹配的集合中特征點，統計特征點位置和特征角度 計算特征點的匹配程度，若兩個特征點匹配程度大于閾值，則匹配成功。匹配特征點直至所 有數據點處理完。
[0016] 上述步驟5)計算運動信息和步驟7)修正運動信息:對于不同幀中匹配的特征點計 算其位置變化量作為其運動信息，以聚類集合內所有特征點運動信息均值作為此聚類集合 的運動信息。獲取位姿數據作為系統自身位置變化量，與運動信息相減后得到修正后的聚 類集合運動信息。若集合運動超過閾值，則判定為運動目標。
[0017] 上述步驟8)輸出檢測結果：處理核心將檢測結果保存在本地及網絡單元，控制顯 示模塊顯示運算結果:環境測距模型、測距聚類及聚類特征點、運動的數據點集合及運動趨 勢。
[0018] 本發明與現有技術相比，具有如下顯而易見的突出實質性特點和顯著優點：本發 明的系統由采集單元、處理單元、網絡單元組成。其方法的操作步驟是:獲取測距數據幀、獲 取位姿數據幀、數據點聚類、提取聚類特征點、匹配前一幀特征點、計算運動信息、修正運動 信息和輸出檢測結果。本發明實時性好、準確度高、可擴展性強，適用于復雜環境中機器定 位和運動目標檢測場景，例如自主導航機器人、無人駕駛車輛、自動化倉儲。
【附圖說明】
[0019] 圖1是一種基于激光雷達的運動目標檢測系統結構圖。
[0020] 圖2是一種基于激光雷達的運動目標檢測方法流程圖。
[0021] 圖3是測距數據點聚類流程圖。
[0022]圖4是提取特征點方法流程圖。
[0023]圖5是匹配前一幀特征點方法流程圖。
[0024]圖6是采集單元與處理單元通信報文格式。
[0025]圖7是一種激光雷達掃描測距圖示。
[0026]圖8是檢測方法的一種具體圖示。
【具體實施方式】
[0027] 本發明的優先實施例結合附圖詳述如下： 實施例一： 參見圖1，基于激光雷達的運動目標檢測系統由采集單元（1.1)、處理單元（1.2)和網絡 單元（1.3)組成。其特征在于:所述的采集單元（1.1)、處理單元（1.2)通過有線或無線連接 網絡單元(1.3)，采集單元(1.1)和處理單元(1.2)利用網絡單元(1.3)交換數據。
[0028] 實施例二:本實施例與實施例一基本相同，特別之處如下： 所述的采集單元由采集核心（1.1.1)、電源（1.1.2)、激光雷達模塊(1.1.3)、位姿傳感 模塊（1.1.4)、運動控制模塊（1.1.5)和網絡模塊（1.1.6)構成。采集核心（1.1.1)通過有線 連接激光雷達模塊（1.1.3)、位姿傳感模塊(1.1.4)以獲取平面測距數據、位姿數據，采集核 心（1.1.1)連接網絡模塊(1.1.6)以進行數據通信。
[0029] 所述的處理單元（1.2)由處理核心（1.2.3)、顯示模塊（1.2.1)和網絡模塊（1.2.2) 構成。處理核心（1.2.3)連接網絡模塊（1.2.1)以進行數據通信，顯示模塊（1.2.1)連接處理 核心（1.2.3)顯示檢測結果。
[0030] 實施例三： 參見圖2,基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于包含以下步驟：1)獲取測距 數據，采集單元采集激光雷達平面測距數據，通過網絡發送到處理單元。2)數據點聚類，處 理單元根據聚類規則對數據點聚類。3)提取聚類特征點，處理單元根據特征規則提取聚類 特征點。4)匹配前一幀特征點，處理單元對不同數據幀之間特征點匹配。5)計算運動信息， 處理單元計算匹配完的特征點位移信息。6)獲取位姿數據幀，采集單元獲取位姿傳感模塊 數據，通過網絡發送到處理單元。7)修正運動信息，根據步驟5)和步驟6)修正檢測結果。8) 輸出檢測結果，處理單元將檢測結果通過顯示模塊顯示。
[0031] 實施例四：本實施例與實施例三基本相同，特別之處如下： 參見圖3,上述檢測方法其中步驟2)數據點聚類的步驟首先載入數據幀，鐘然后提 取其中一個數據點Pk作為待處理數據，懸若Pk與極坐標角度相鄰點Pk-iSpk+1距離小于閾值 則與相鄰點標記為同一類，反之標記為無類型;_重復以步驟②③④直至所有數據點直 至數據幀結束。
[0032] 參見圖4,上述檢測方法其中步驟3)提取聚類集合特征點首先載入某一聚類集 合的數據，戀提取數據點Pk作為待處理數據，響若p k為集合的極坐標邊界則直接作為特征 點;繼計算Pk與Pk-l和Pk+l形成的向量夾角Θ，藝若Θ大于閾值則作為特征點;藝重復步驟_和 議直到集合內所有點處理完，_將集合的特征點位置、Θ作為集合的特征向量。
[0033] 參見圖5,上述檢測方法其中步驟4)匹配前一幀特征點的:?首先載入兩幀數據及 其聚類結果和特征提取結果，翁然后從數據中提取未匹配的兩類聚類集合，響通過其集合 內數據總數、聚類重心、特征點總數計算兩個集合的匹配程度;重復步驟步驟$'和步驟a 至所有聚類集合匹配完成;@隨后在已經匹配的不同幀集合內提取未匹配的特征點，迄通 過其特征點位置、特征角度Θ計算特征點匹配程度。@重復步驟?和步驟愚直至所有點匹配 完成。
[0034]參見圖6,上述采集單元發送（1.1)的通信報文由同步頭（6.1)、測距數據幀（6.2、 6.3、6.4、6.5)、位姿數據幀(6.6)、校驗位組成(6.7)。測距數據幀包含η對由角度和距離組 成的數據點，數據點坐標由極坐標方法表示，位姿數據(6.6)包含旋轉矩陣和位移矩陣，數 據由位姿傳感模塊獲得。校驗位(6.7 )用于冗余校驗本次數據包有效性。
[0035] 實施例五:本實施例與實施例四基本相同，特別之處是： 參見圖7,激光雷達平面測距過程如圖所示。其特征為:在物理環境(7.1)中存在環境障 礙（7.1.5)、運動目標（7.1.2)、檢測系統（7.1.4)，檢測系統的激光雷達掃描半徑如圖 (7. 1.3)所示，在激光雷達（1.1.3)掃描范圍內的障礙形成有效數據點，超出激光雷達 (1.1.3) 掃描范圍的數據無效。掃描后測距數據點形成圖像如圖（7.2)，其中包含環境障礙 (7.2.3) 、運動目標(7.2.1)。環境障礙(7.2.3)形成的數據上端點接近掃描范圍極限，將不 會被判定為邊界特征點，環境障礙(7.2.3)形成的數據右端點在掃描范圍內，將被判定為邊 界特征。
[0036] 實施例五:本實施例與實施例四基本相同，特別之處是： 參見圖8,一個運動目標檢測過程示例如圖。采集單元(1.1)啟動雷達模塊(1.1.3)和位 姿傳感模塊(1.1.4)采集數據，并將數據通過設定格式通過網絡單元（1.3)發送到處理單元 (1.2)。處理單元(1.2)獲取到最新的測距數據(8.1 )，對其進行數據點聚類和提取聚類特征 點，處于不同聚類集合的特征點以不同形狀標示(8.3)。
[0037]參見圖8,隨后處理單元載入前一幀聚類與特征提取數據(8.2)，對本次聚類和特 征提取結果進行匹配前一幀特征點處理，匹配后計算特征點的運動信息。由于檢測系統在 獲取不同幀時自身發生的位姿運動，得到有誤差的運動檢測結果(8.5)。
[0038]參見圖8,加入位姿傳感數據(8.4)所記錄的系統自身發生的平移和旋轉信息，進 行逆運算后得到后修正后的運動信息結果。對不同聚類的特征點運動信息進行處理。判定 其中運動信息大于閾值的集合為運動目標，完成運動目標的檢測(8.6)。
【主權項】
1. 一種基于激光雷達的運動目標檢測系統，由采集單元（1.1)、處理單元（1.2)及網絡 單元（1.3)組成，其特征在于:所述的采集單元（1.1)根據實際應用通過有線或無線連接網 絡單元(1.3)，所述的處理單元(1.2)根據實際應用通過有線或無線連接網絡單元(1.3)。2. 根據權利要求1所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測系統，其特征在于:所述的 采集單元（1.1)由采集核心（1.1.1)、電源（1.1.2 )、激光雷達模塊（1.1.3 )、位姿傳感模塊 (1.1.4)、運動控制模塊（1.1.5)和網絡模塊（1.1.6)構成;采集核心（1.1.1)通過有線連接 激光雷達模塊（1.1.3)和位姿傳感模塊（1.1.4)以獲取平面測距數據、位姿數據，采集核心 (1.1.1)連接運動模塊（1.1.1)以進行運動控制和反饋，采集核心（1.1.1)連接網絡模塊 (1.1.6) 以進行數據通信。3. 根據權利要求1所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測系統，其特征在于:所述的 處理單元（1.2)由一個處理核心（1.2.3)、一個顯示模塊（1.2.1)和一個網絡模塊（1.2.2)構 成，處理核心（1.2.3)連接網絡模塊（1.2.1)以進行數據通信，顯示模塊（1.2.1)連接處理核 心（1.2.3)以顯示檢測結果。4. 一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，采用根據權利要求1所述的基于激光雷達 的運動目標檢測系統進行操作，其特征在于包含以下步驟：1)獲取測距數據、2)數據點聚 類、3)提取聚類集合特征點、4)匹配前一幀特征點、5)計算運動信息、6)獲取位姿數據幀、7) 修正運動信息和8)輸出檢測結果。5. 根據權利要求4所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于:所述的 步驟2)數據點聚類的流程:①首先載入數據幀，義然后提取其中一個數據點p k作為待處理 數據，_若Pk與極坐標角度相鄰點Pk-^pk+1距離小于閾值則與相鄰點標記為同一類，議反 之標記為無類型;義重復以上步驟懸、步驟_和步驟義直至所有數據點直至數據幀結束。6. 根據權利要求4所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于:所述提 步驟3)取聚類數據特征點的流程:戀首先載入某一聚類集合的數據，②然后提取數據點p k 作為待處理數據，③若Pk為集合的極坐標邊界則直接作為特征點;(?計算Pk與Pk-1和Pk+i開多 成的向量夾角Θ，?若Θ大于閾值則作為特征點;議重復以上步驟_S、^、.X和戀直到集合內 所有點處理完，⑦將集合的特征點位置、Θ作為集合的特征向量。7. 根據權利要求4所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于:所述的 在步驟4)匹配前一幀特征點的流程:_首先兩幀數據及其聚類結果和特征提取結果，②:然 后從數據中提取未匹配的兩類聚類集合，③通過其集合內數據總數、聚類重心、特征點總 數、計算兩個集合的匹配程度;④重復步驟@和步驟?至所有聚類集合匹配完成;麵隨后 在已經匹配的不同幀集合內提取未匹配的特征點，顚通過其特征點位置、特征角度Θ計算特 征點匹配程度;③·重復步驟義和步驟隱直至所有點匹配完成。8. 根據權利要求4所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于:采集單 元（1.1)發送的通信報文由同步頭（6.1)、測距數據幀（6.2、6.3、6.4、6.5)、位姿數據幀 (6.6) 、校驗位組成(6.7);測距數據幀包含η對由角度和距離組成的數據點;數據點坐標由 極坐標方法表示;位姿數據(6.6)包含旋轉矩陣和位移矩陣，數據由位姿傳感模塊獲得;校 驗位(6.7)用于冗余校驗本次數據包有效性。9. 根據權利要求4所述的一種基于激光雷達的運動目標檢測方法，其特征在于:所述的 步驟5)計算運動信息和步驟7)修正運動信息:對于不同幀中匹配的特征點計算其位置變化 量作為其運動信息，以聚類集合內所有特征點運動信息均值作為此聚類集合的運動信息； 獲取位姿數據作為系統自身位置變化量，與運動信息相減后得到修正后的聚類集合運動信 息，若集合運動超過閾值，則判定為運動目標。
【文檔編號】G01S17/08GK105866782SQ201610199569
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年4月4日
【發明人】張金藝, 唐笛愷, 梁濱, 鮑深, 姚維強
【申請人】上海大學