基于传感器信息融合的路面障碍物避让方法

基于传感器信息融合的路面障碍物避让方法

能够实现路面地形检测是高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶车辆的基础。自适应驾驶控制系统、碰撞警示系统都需要通过路面地形检测来提醒驾驶员危险环境。提出了使用摄像机和3D激光雷达的方法，该方法可使用较少的参数得出适用于大多数工况的路面地形，不需要对障碍物高度、大小与形状作出假设。通过对不同工况进行试验得出，该方法可在多种情况下准确测量重构路面障碍物。

该方法主要设计思路是将3D激光雷达点云转化为2D点云平面图，并对点进行障碍物与非障碍物分类，从而生成地图影像。该方法的实施主要包括以下5个步骤：①设计3D点在图像中的位置；②在所有3D点间生成一个表征物体空间关系的图像；③对所有点进行障碍物和非障碍物分类；④生成极柱状图来评估当前空间；⑤根据生成的极柱状图生成地图。

通过试验证明了该方法适用于大多数情况且可避免很多假设的前提，同时为道路评估提供了新方案。

未来的研究工作将是以立体声处理技术和关于颜色、边缘、质地等视觉信息整合技术代替传感器信息融合技术，以及车道识别等技术。

Patrick Y.Shinzato et al. 2014IEEEIntelligent Vehicles Symposium（IV）June8-11,2014.Dearborn,Michigan,USA.

编译：郑颖琳