使用激光掃描器提取特征點來識別障礙物的設備和方法

使用激光掃描器提取特征點來識別障礙物的設備和方法
【專利摘要】一種使用激光掃描器提取特征點以識別障礙物的設備和方法。所述設備包括安裝于行駛的車輛前方的激光掃描器并被配置為實時獲取具有多個層的激光掃描數據。此外，控制器被配置為將激光掃描器獲取的激光掃描數據分成多個層以提取存在于每層中的測量數據并且基于多個預存儲的特征點確定測量數據的特征點以對障礙物的類型進行分類。
【專利說明】使用激光掃描器提取特征點來識別障礙物的設備和方法
[0001] 本申請基于并要求于2013年9月25日提交給韓國知識產權局的韓國專利申請第 10-2013-0113659號的優先權，通過引用將其全部內容結合于此。

【技術領域】
[0002] 本發明涉及一種使用激光掃描器提取特征點以識別障礙物的設備和方法，并且更 具體地，涉及這樣一種使用激光掃描器提取特征點以識別障礙物的設備和方法，其使用多 層激光掃描器提取存在于激光掃描數據中的特征點以對運動物體周圍的障礙物的類型進 行分類。

【背景技術】
[0003] 根據安裝于車輛內以提供諸如指路、障礙物指南等服務的導航的普遍性，不斷進 行研究識別諸如除了正在行駛的車輛之外的車輛、行人等的障礙物的算法。具體地，車輛包 括諸如雷達傳感器、激光掃描器、圖像傳感器、超聲波傳感器等的傳感器。因為每個傳感器 都具有優點和缺點，已經開發了一種使用兩個以上的傳感器補足每個傳感器的缺點的傳感 器融合技術。
[0004] 在不同類型的傳感器中，激光掃描器具有高利用率，因為與其他傳感器比，其可以 提供更準確的距離信息和角度信息。然而，因為激光掃描器獲取的激光掃描數據僅可以提 供角度信息和距離信息，所以其難以基于激光掃描數據對諸如車輛、行人等的障礙物進行 分類。


【發明內容】

[0005] 因此，本發明提供一種使用激光掃描器提取特征點以識別障礙物的設備和方法， 其使用多層激光掃描器提取存在于激光掃描數據中的特征點以對運動物體周圍存在的障 礙物的類型進行分類。
[0006] 在本發明的一個方面中，使用激光掃描器提取特征點以識別障礙物的設備可以包 括：激光掃描器，安裝于運動物體前方并被配置為實時獲取多個層配置的激光掃描數據； 以及控制器，被配置為將由激光掃描器獲取的激光掃描數據分成多個層以提取存在于每層 中的測量數據并確定測量數據的特征點以基于預存儲的多個特征點對障礙物的類型進行 分類。
[0007] 此外，控制器可以被配置為確定存在于層中的測量數據的形式并確定存在與每個 層中的測量數據的數量或位置以及是否存在不存在測量數據的層。控制器可以被配置成使 用層信息恢復測量數據的三維坐標值并且使用源自坐標值的平均值計算運動物體和障礙 物之間的距離的標準偏差。控制器可以被配置成計算直到虛擬平面的距離差，以便最小化 來自所述坐標值的距離，并且計算存在坐標值的每層的面積的和。控制器可以被配置為計 算存在坐標值的每層的面積的平均值并且計算從測量數據中生成的線段的梯度或曲線的 系數。
[0008] 在本發明的另一方面中，使用激光掃描器提取特征點來識別障礙物的方法可以包 括：由控制器從安裝于運動物體前方的激光掃描器中實時獲取多個層配置的激光掃描數 據；由控制器將激光掃描數據分成多個層；由控制器提取存在于每層中的測量數據；并且 由控制器確定測量數據的特征點以基于預存儲的多個特征點對運動物體前方存在的障礙 物的類型進行分類。
[0009] 測量數據的特征點的確定可以包括確定存在于層中的測量數據的形式并且確定 存在于每層中的測量數據的數量或位置以及是否存在不存在測量數據的層。測量數據的特 征點的確定還可以包括使用層信息為測量數據恢復三維坐標值并且使用坐標值獲得的平 均值計算運動物體和障礙物之間的距離的標準偏差。此外，測量數據的特征點的確定可以 包括計算直到虛擬平面的距離差，以便最小化來自所述坐標值的距離；計算存在坐標值的 每層的面積的和；計算存在坐標值的各個層的面積的平均值；并且計算測量數據生成的線 段的梯度或曲線的系數。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0010] 從以下結合附圖的詳細說明中，本發明的以上和其他目的、特征和優點將更加清 晰可見，其中：
[0011] 圖1是示出根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征點以識 別障礙物的設備的主要配置的示例性框圖；
[0012] 圖2是用于描述根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征點 以識別障礙物的方法的示例性流程圖；以及
[0013] 圖3至圖10是描述根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征 點以識別障礙物的方法的示例性視圖。

【具體實施方式】
[0014] 應當理解，本文所使用的術語"車輛（vehicle)"或者"車輛的（vehicular)"或 者其他的類似術語包括廣義的機動車輛，諸如包括運動型多用途車輛（SUV)、公共汽車、卡 車、各種商用車輛的載客車輛，包括各種小船和海船的船只，航天器等，并且包括混合動力 車輛、電動車輛、燃燒（combust ion )、插電混合動力車輛、氫動力車輛、和其他替代燃料車輛 (例如、燃料來源于非石油能源)。
[0015] 盡管示例性實施方式被描述為使用多個單元執行示例性過程，但應當理解的是， 示例性過程同樣可通過一個或者多個模塊來執行。另外，應理解，術語控制器/控制單元表 示包括存儲器和處理器的硬件裝置。存儲器被配置為儲存模塊，并且處理器具體地被配置 為執行所述模塊以執行下文將進一步描述的一個或多個處理。
[0016] 此外，本發明的控制邏輯可實施為計算機可讀介質上的非臨時性計算機可讀介 質，計算機可讀介質包括由處理器、控制器/控制單元等執行的可執行程序指令。計算機可 讀介質的實例包括但不限于ROM、RAM、光盤（CD) -ROM、磁帶、軟盤、閃存驅動、智能卡及光學 數據存儲裝置。計算機可讀介質也可分布在網絡耦合的計算機系統中，從而以分布式方式 存儲和執行該計算機可讀介質，例如由車載通信服務器（telematics server)或控制器局 域網絡（CAN)存儲或執行該計算機可讀介質。
[0017] 本文中所使用的措辭僅是為了描述特定實施方式而并不旨在對本發明進行限 制。如本文中所使用的，單數形式"一（a)"、"一個（an)"和"該（the)"旨在還包括復數形 式，除非上下文清楚地表示并非如此。還應當理解的是，當在本說明書中使用術語"包括 (comprises)"和/或"包含（comprising)"時，其指明了存在所述的特征、整體、步驟、操作、 元件、和/或部件，但是不排除存在或額外的一個或多個其他特征、整體、步驟、操作、元件、 部件和/或它們的組合。如在本文中使用的，術語"和/或"包括相關列出項的一個或多個 的任一和所有組合。
[0018] 除非在上下文中明確指出或者顯而易見，否則在此所使用的術語"大約"應理解 為在本該領域中標準容差的范圍內，例如平均值的2個標準偏差內。"大約"能夠理解為在 10%、9%、8%、7%、6%、5%、4%、3%、2%、1%、0· 5%、0· 1%、0· 05%、或設定值的 0· 01% 內。除非在上下 文另有明確說明，否則本文中提供的所有數值由術語"大約"修飾。
[0019] 在下文中，將參考附圖更詳細地描述本發明的示例性實施方式。然而，在描述本發 明的示例性實施方式中，如果可能的話，將省略本發明所屬領域已熟知的并且與本發明未 直接相關的技術內容。這是為了通過省略任何不必要的描述而更清晰地傳達本發明的要點 以便不使本發明晦澀。
[0020] 圖1是示出根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征點以識 別障礙物的設備的主要配置的示例性框圖。
[0021] 參照圖1，根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征點以識別 障礙物的設備100 (在下文中，稱作特征點提取設備100)包括成像裝置110、激光掃描器 120、輸入單元130、輸出單元140、存儲單元150、以及控制器160。控制器160可以配置為 執行成像裝置110、激光掃描器120、輸入單元130、輸出單元140、以及存儲單元150。
[0022] 成像裝置110可以安裝在運動物體的前方，S卩，行駛車輛(例如，車輛正被駕駛）以 獲取相對于行駛車輛的當前位置處的行駛車輛的前方的圖像數據并且向控制器160提供 所獲得的圖像數據。此外，激光掃描器120可以設置在行駛的車輛內以獲取行駛的車輛前 方的激光掃描數據并將所獲得的激光掃描數據提供至控制器160。激光掃描數據可以包 括多個多層并可以是多層激光掃描器。特別地，激光掃描器120可以使用光探測及測距 (LiDAR)激光雷達，但并不限于此，并且可以使用各種類型的傳感器和與傳感器相對應的激 光掃描器。
[0023] 輸入單元130可以被配置為接收數量信息和文本信息，并且將相對于各種功能的 特征點提取設備100的功能控制的鍵控信號輸入轉移至控制器160。根據特征點提取設備 100的供應形式，輸入單元130可以由觸摸板或具有普通的按鍵布置的鍵盤形成。輸入單 元130可以包括觸屏。特別地，輸入單元130可以顯示在輸出單元140上。根據本發明的 示例性實施方式，輸入單元130可以由觸摸板或觸屏構配置，以提高用戶便利性。輸出單元 140可以被配置為顯示在通過操作控制器160運行程序的過程中生成的屏幕數據，例如，各 種菜單數據、行駛車輛前方的外部圖像數據等。根據本發明示例性實施方式，存儲單元150 可以被配置為存儲操作功能所必須的應用程序(例如，用于每次分離配置激光掃描數據的 多個層的程序、用于提取包含在激光掃描數據中的特征點的程序等)。
[0024] 控制器160可以被配置為將激光掃描器120獲取的激光掃描數據分到多個層中以 提取存在于每層中的測量數據并且確定測量數據的特征點以便基于預存儲的多個特征點 對障礙物的類型進行分類。更具體地，控制器160可以被配置為確定存在于層中的測量數 據的形式、存在于每層中的測量數據的數量和位置、以及層中是否存在不具有測量數據的 層。
[0025] 此外，控制器160可以被配置為使用層信息為測量數據恢復三維坐標值并且使用 源自坐標值的平均值計算行駛的車輛和障礙物之間的距離的標準偏差。控制器160可以被 配置為計算到一個虛擬平面的以便最小化來自坐標值的距離，并且計算存在坐標值的每層 的面積的總和。此外，控制器160可以被配置為計算存在坐標值的每層的面積的平均值并 且計算從測量數據中生成的線段的梯度或曲線的系數。在控制器160中通過上述操作可以 對根據激光掃描數據確定的障礙物的類型進行更準確的分類。
[0026] 圖2是用于描述根據本發明示例性實施方式的使用多層激光掃描器提取特征點 以識別障礙物的方法的示例性流程圖。圖3至圖10是描述根據本發明示例性實施方式的 使用多層激光掃描器提取特征點用于識別障礙物的方法的示例性視圖。
[0027] 參考圖2至圖10,在Sll中，控制器160可以被配置為接收安裝于行駛車輛(其為 運動物體）前方的激光掃描器120獲取的具有多個層的激光掃描數據。在S13中，控制器 160可以被配置成將從激光掃描器120接收的激光數據分為多個層。如在圖5中所示，多個 層可由具有層〇至層3的四個階層的層配置成。
[0028] 在S15中，控制器160可以被配置成分析其被分開的多個層并提取存在于每層中 的測量數據。特別地，測量數據是當激光與障礙物相撞(例如，碰撞、抵達等)時形成的數據。 此外，在S17,控制器160可以被配置為確定測量數據的特征點并且將所確定的測量數據的 特征點與存儲于存儲單元150中的特征點進行比較。所存儲的特征點定義示出在下面的表 1中并且所存儲的特征點可以映射到參考值(例如，與參考值比較）以將對應測量數據的障 礙物分類成車輛或行人。
[0029] 表 1
[0030]

【權利要求】
1. 一種使用激光掃描器提取特征點w識別障礙物的設備，所述設備包括： 激光掃描器，安裝于行駛車輛的前方并且被配置為實時獲取具有多個層的激光掃描數 據；W及 控制器，配置為將所述激光掃描器獲取的所述激光掃描數據分成多個層W提取存在于 每層中的測量數據并且確定所述測量數據的特征點W基于多個存儲的特征點對障礙物的 類型進行分類。
2. 根據權利要求1所述的設備，其中，所述控制器被配置為確定存在于所述層中的所 述測量數據的形式。
3. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為確定存在于每層中的測量 數據的數量或位置W及是否存在不存在所述測量數據的所述層。
4. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為使用層信息為所述測量數 據恢復H維坐標值并且使用從所述坐標值獲得的平均值計算所述行駛的車輛和所述障礙 物之間的距離的標準偏差。
5. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為計算直到虛擬平面的距離 差W便最小化與所述坐標值的距離。
6. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為計算存在所述坐標值的每 個層的面積之和。
7. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為針對存在所述坐標值的每 層的面積計算平均值。
8. 根據權利要求2所述的設備，其中，所述控制器被配置為計算從所述測量數據中產 生的線段的梯度和曲線的系數。
9. 一種使用激光掃描器提取特征點W識別障礙物的方法，所述方法包括： 由控制器從安裝于行駛車輛前方的所述激光掃描器中實時獲取具有多個層的激光掃 描數據； 由所述控制器將所述激光掃描數據分成多個層； 由所述控制器提取存在于每層中的測量數據；W及 由所述控制器確定所述測量數據的特征點W基于多個存儲的特征點對存在于所述行 駛車輛的前方的障礙物的類型進行分類。
10. 根據權利要求9所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器確定存在于所述層中所述測量數據的形式。
11. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器確定存在于每層中的測量數據的數量或位置W及是否存在未存在所述 測量數據的所述層。
12. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器使用層信息為所述測量數據恢復H維坐標值；W及 由所述控制器使用從所述坐標值獲得的平均值計算所述行駛車輛和所述障礙物之間 的距離的標準偏差。
13. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器計算直到虛擬平面的距離差，W便最小化與所述坐標值的距離。
14. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定，包 括： 由所述控制器計算存在所述坐標值的每層的面積之和。
15. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器針對存在所述坐標值的每個層的面積計算平均值。
16. 根據權利要求10所述的方法，其中，所述測量數據的所述特征點的所述確定包括： 由所述控制器計算從所述測量數據產生的線段的梯度或曲線的系數。
17. -種包含由控制器執行的程序指令的非暫存性計算機可讀介質，所述計算機可讀 介質，包括： 程序指令，從安裝于行駛車輛前方的激光掃描器中實時獲取具有多個層的激光掃描數 據； 程序指令，將所述激光掃描數據分成多個層； 程序指令，提取存在于每層中的測量數據；W及 程序指令，確定所述測量數據的特征點W基于多個存儲的特征點對存在于所述行駛車 輛的前方的障礙物的類型進行分類。
18. 根據權利要求17所述的非暫存性計算機可讀介質，進一步包括： 程序指令，確定存在于所述層中的所述測量數據的形式。
19. 根據權利要求18所述的非暫存性計算機可讀介質，進一步包括： 程序指令，確定存在于每層中的測量數據的數量或位置W及是否存在未存在所述測量 數據的所述層。
20. 根據權利要求18所述的非暫存性計算機可讀介質，進一步包括： 程序指令，使用層信息為所述測量數據恢復H維坐標值并且使用從所述坐標值獲得的 平均值計算所述行駛車輛和所述障礙物之間的距離的標準偏差。
【文檔編號】G06K9/46GK104463163SQ201310744740
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2013年12月30日 優先權日:2013年9月25日
【發明者】柳玟均, 金炫住, 李勛, 金英源, 張炯琁, 崔倍訓, 金范醒, 金殷泰 申請人:現代自動車株式會社, 起亞自動車株式會社, 延世大學校 產學協力團