《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于多層激光雷達(dá)的可行駛區(qū)域信息提取算法
2017年電子技術(shù)應(yīng)用第10期
段建民,王昶人,任 璐,劉 丹
北京工業(yè)大學(xué) 信息學(xué)部,北京100124
摘要: 為了提取無(wú)人駕駛車前方可行駛區(qū)域信息,提出了一種基于多層激光雷達(dá)可行駛區(qū)域信息提取算法。首先,根據(jù)雷達(dá)返回?cái)?shù)據(jù)的特征結(jié)合數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布獲得路沿點(diǎn)集,并利用基于加權(quán)歐氏距離KNN改進(jìn)的OPTICS算法對(duì)得到的路沿點(diǎn)聚類。然后,使用最小二乘法擬合出兩側(cè)路沿。最后,通過(guò)改進(jìn)的OPTICS算法將路面上的障礙物點(diǎn)云進(jìn)行聚類,并通過(guò)計(jì)算得到障礙物的位置、距離、尺寸等信息。利用數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布法提取路沿點(diǎn)不受障礙物以及路面點(diǎn)的影響,而改進(jìn)的OPTICS算法則不再受Eps的約束,并且可以準(zhǔn)確分辨出噪點(diǎn),解決了障礙物信息由于噪點(diǎn)而提取不準(zhǔn)確的問(wèn)題。實(shí)車實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性和實(shí)時(shí)性。
中圖分類號(hào): TN958.98
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.170392
中文引用格式: 段建民,王昶人,任璐,等. 基于多層激光雷達(dá)的可行駛區(qū)域信息提取算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(10):78-82.
英文引用格式: Duan Jianmin,Wang Changren,Ren Lu,et al. Algorithm of driving area information extraction based on multi-layer lidar[J].Application of Electronic Technique,2017,43(10):78-82.
Algorithm of driving area information extraction based on multi-layer lidar
Duan Jianmin,Wang Changren,Ren Lu,Liu Dan
Department of Information Science,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China
Abstract: In order to extract the driving area information of the unmanned vehicle, an algorithm of driving area information extraction of the multi-layer lidar is proposed. First, the curb point set is obtained by combining the feature of the radar return data with the data interval density distribution and the resulting road-point clustering is achieved by using KNN-OPTICS algorithm based on weighted Euclidean distance KNN. Then, both sides of the curb are fitted using the least square method. Finally,the improved OPTICS algorithm is used to cluster the obstacle points on the road surface, and the position, distance and size of the obstacle are calculated. Using the method of data interval density distribution, the curb points will not be affected by the obstacle and the road surface. The improved OPTICS algorithm is no longer bound by Eps and can distinguish the noise accurately. It solves the problem that the obstacle information is inaccurate due to noise. Experimental results show that the algorithm is accurate and effective.
Key words : unmanned vehicle;multi-layer lidar;driving area;data density distribution;OPTICS algorithm

0 引言

    隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,世界各國(guó)越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始對(duì)無(wú)人駕駛進(jìn)行研究[1-2],其中雷達(dá)技術(shù)更得到廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[3]利用路沿點(diǎn)數(shù)據(jù)斜率一致特性對(duì)路沿點(diǎn)進(jìn)行提取,但該算法容易受路面點(diǎn)和障礙物點(diǎn)的影響并且要分層處理,所以準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性都不能達(dá)到要求。文獻(xiàn)[4]利用激光雷達(dá)返回高度數(shù)據(jù)的跳變提取路沿點(diǎn),這種方法受障礙物影響很不穩(wěn)定。而對(duì)于聚類算法,由于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)主要是成簇出現(xiàn)的,所以基于密度的聚類方法適合于激光雷達(dá)數(shù)據(jù),其中OPTICS算法是典型的基于密度的聚類方法。文獻(xiàn)[5]利用結(jié)果序列重組織策略對(duì)OPTICS算法進(jìn)行改進(jìn),但是在實(shí)際應(yīng)用中,對(duì)于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)點(diǎn)突然出現(xiàn)的噪點(diǎn)無(wú)法區(qū)分,導(dǎo)致障礙物提取效果不準(zhǔn)確。

    本文首先利用數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布提取路沿點(diǎn)并通過(guò)最小二乘法擬合出路沿區(qū)分可行駛區(qū)域,然后在可行駛區(qū)域中利用改進(jìn)的OPTICS算法對(duì)返回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)聚類。最后通過(guò)實(shí)車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出算法的有效性與實(shí)時(shí)性。

1 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分析

    本文應(yīng)用德國(guó)IBEO公司生產(chǎn)的IBEO LUX 2010型四線激光雷達(dá),該型號(hào)的雷達(dá)較單線激光雷達(dá)具有數(shù)據(jù)量大、檢測(cè)精度高、探測(cè)距離遠(yuǎn)等優(yōu)勢(shì)[6]。其主要參數(shù)如表1所示。

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    四線雷達(dá)返回的信息主要包含序號(hào)、掃描層數(shù)、距離以及位置坐標(biāo)信息。其特性分析如下:

    (1)激光雷達(dá)是自左向右掃描的,每一幀返回的數(shù)據(jù)量基本相近;

    (2)激光雷達(dá)返回的數(shù)據(jù)是根據(jù)前方場(chǎng)景的變化而變化的,每個(gè)障礙物的掃描點(diǎn)的數(shù)目及形狀不一;

    (3)當(dāng)激光雷達(dá)掃描到路沿時(shí)返回的數(shù)據(jù)特點(diǎn)是x軸坐標(biāo)稀疏,y軸坐標(biāo)緊密排列。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    為了檢測(cè)車輛前方的可行駛區(qū)域以及障礙物的信息,將激光雷達(dá)安放在車輛前方正中間的位置,根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn),雷達(dá)的安裝高度設(shè)定為0.846 m。安裝位置示意圖如圖1所示。

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2 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法

2.1 一維數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布

    假設(shè)(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…,(xn,yn),n∈R為雷達(dá)返回路沿點(diǎn)數(shù)據(jù),根據(jù)其特性,其中某一維數(shù)據(jù)D={y1,y2,y3,…,yn},n∈R是基本相近的,數(shù)據(jù)區(qū)間概率密度分布即雷達(dá)返回的數(shù)據(jù)落在某個(gè)區(qū)間[ω,ξ]的密度,其公式為:

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式中,ω和ξ為某個(gè)區(qū)間的兩個(gè)端點(diǎn),num(yi)為落在某個(gè)區(qū)間數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù),分母為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)之和;P為在某個(gè)區(qū)間數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)占總體的概率。若將整體的數(shù)據(jù)分為j個(gè)區(qū)間,則其概率的總和為1。

2.2 OPTICS算法

    OPTICS[7-9](Order Point to Identify the Cluster Structure)算法是一種基于密度的聚類算法。此算法是DBSCAN算法的擴(kuò)展,對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,輸出一個(gè)有序的對(duì)象列表(cluster-ordering),在這個(gè)列表中包含了用來(lái)提取聚類的所有信息,即對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分類。以下是OPTICS算法中引入的兩個(gè)定義[10]

    定義1 核心距離(core-distance)

    假設(shè)點(diǎn)P包含m個(gè)鄰近的最小半徑為min-distance(P),那么P點(diǎn)的核心距離就可以定義為:

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    定義2 可達(dá)距離(reach-distance,RD)

    假設(shè)P是點(diǎn)o鄰近點(diǎn)之一,那么P與o相關(guān)的可達(dá)距離定義式為:

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    傳統(tǒng)的OPTICS聚類方法實(shí)現(xiàn)步驟如圖2所示,OPTICS算法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)輸入?yún)?shù)不敏感,但是輸入Eps與實(shí)際Eps差距較大時(shí),聚類效果依然被影響,而且該算法對(duì)于噪點(diǎn)也不能區(qū)分。

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2.3 基于加權(quán)歐氏距離的KNN圖

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    在實(shí)際的雷達(dá)數(shù)據(jù)中對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)密度分布計(jì)算后提取各個(gè)峰值區(qū)域的點(diǎn)集,計(jì)算其橫、縱坐標(biāo)的方差值,就可以計(jì)算出數(shù)據(jù)點(diǎn)間的加權(quán)歐氏距離。

    KNN即將實(shí)際雷達(dá)掃描到的數(shù)據(jù)點(diǎn)按照加權(quán)歐氏距離求取其距離矩陣Distk*k,然后將Distk*k中每一維按照升序排列形成sort(Distk*k),最后將sort(Distk*k)中的每一維數(shù)據(jù)繪制成KNN圖。

2.4 最小二乘法擬合

    本文根據(jù)實(shí)驗(yàn)道路特性,由于實(shí)驗(yàn)道路兩側(cè)路沿點(diǎn)多呈線性分布,因此,使用最小二乘法對(duì)道路兩側(cè)提取的路沿點(diǎn)進(jìn)行線性擬合。最小二乘法[12-14]是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,它通過(guò)最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。其針對(duì)線性擬合常用的表達(dá)式為y=kx+h,以下則是參數(shù)k和h的求解公式:

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式中,n表示待擬合的點(diǎn)的個(gè)數(shù),(xi,yi)為待擬合點(diǎn)的坐標(biāo)值,k為斜率,h為截距。

3 可行駛區(qū)域信息提取方法

3.1 基于加權(quán)歐氏距離改進(jìn)的OPTICS算法

    傳統(tǒng)的OPTICS算法雖然能克服其他傳統(tǒng)聚類算法的一些問(wèn)題[15],但其自身仍然有一些不足之處,如OPTICS在實(shí)際的篩選核心點(diǎn)的過(guò)程中是通過(guò)選取合適的Eps來(lái)確定核心點(diǎn)的位置,而由于Eps選取不當(dāng)引入噪點(diǎn),這樣大大降低了算法對(duì)噪點(diǎn)的敏感程度,使得聚類不準(zhǔn)確。另外,如果盲目選擇Eps的范圍,同樣影響聚類效果。 

    為了改進(jìn)OPTICS的不足之處,本文提出了基于加權(quán)歐氏距離KNN改進(jìn)的OPTICS算法,此算法不需要輸入?yún)?shù)Eps,而是通過(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)間加權(quán)歐氏距離升序排序形成一個(gè)k-最近鄰圖(KNN)來(lái)確定聚類結(jié)果以及區(qū)分噪點(diǎn)。具體步驟如圖3所示。

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    根據(jù)圖3所示,改進(jìn)的OPTICS算法不需要選取Eps就可以直接進(jìn)行聚類。在流程圖中基于加權(quán)歐氏距離KNN分離噪點(diǎn)的具體步驟如下:

    (1)求取每類數(shù)據(jù)點(diǎn)中每個(gè)點(diǎn)之間的加權(quán)歐式距離,形成距離矩陣Distk*k

    (2)將距離矩陣中各維度距離按照升序排序,形成sort(Distk*k);

    (3)由于噪點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離大于一個(gè)閾值,所以就要判定這個(gè)點(diǎn)與其他點(diǎn)之間距離最小距離是否大于threshold,若大于,則該點(diǎn)為噪點(diǎn)。

3.2 基于一維數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布的路沿提取算法

    通過(guò)對(duì)激光雷達(dá)返回的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分析可知,在點(diǎn)云中包含有路面點(diǎn)、兩側(cè)路沿點(diǎn)、周圍花草景物點(diǎn)以及障礙物點(diǎn)。設(shè)定k個(gè)等距區(qū)間[ω,ξ],在此區(qū)間中利用式(2)求取雷達(dá)數(shù)據(jù)點(diǎn)在每個(gè)區(qū)間的密度。以橫軸零為分界點(diǎn),提取出兩側(cè)密度最大值及次大值所在區(qū)間。由經(jīng)驗(yàn)知,路面點(diǎn)與路沿點(diǎn)高度差大約為20 cm,根據(jù)此高度差可消除路面點(diǎn)。得到路沿點(diǎn)后,將路沿點(diǎn)使用改進(jìn)的OPTICS算法進(jìn)行聚類,最后利用最小二乘法擬合得到路沿,并計(jì)算得到路沿信息。

3.3 可行駛區(qū)域內(nèi)障礙物信息提取

    通過(guò)得到的路沿信息,可判定出路面的路寬度。若假設(shè)左右路沿點(diǎn)的范圍分別為[a,b]和[c,d],則根據(jù)橫向定界及式(8)得到可行駛區(qū)域的范圍:

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式中,Croad為可行駛區(qū)域,Cnoise為周圍環(huán)境。

    根據(jù)無(wú)人駕駛車輛寬度信息和提取出可行駛區(qū)域的寬度信息結(jié)合,其表達(dá)式為:

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    提取出可行駛區(qū)域后,剩下的點(diǎn)為障礙物以及噪點(diǎn)。障礙物點(diǎn)主要有:行人、機(jī)動(dòng)車、自行車等。障礙物的主要屬性信息表示為距離、角度、中心點(diǎn)等。利用改進(jìn)的OPTICS算法將可行駛區(qū)域內(nèi)的障礙物進(jìn)行聚類,并提取出每類障礙物的距離、角度以及障礙物中心點(diǎn)x、y、z坐標(biāo)值。通過(guò)類內(nèi)計(jì)算得到障礙物的長(zhǎng)度、寬度、距離、角度以及速度等信息。

4 實(shí)車實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 實(shí)驗(yàn)條件及平臺(tái)

    本文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為BJUT-IV(Beijing University of Technology Intelligent Vehicle)自主研發(fā)的無(wú)人駕駛車,在車輛的前端正中的位置安裝IBEO-LUX四線激光雷達(dá)來(lái)采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。雷達(dá)安裝高度為0.846 m。實(shí)驗(yàn)的場(chǎng)景為校園內(nèi)道路,如圖4所示。

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4.2 可行駛區(qū)域路沿提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    可行駛區(qū)域路沿提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

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    圖4左側(cè)為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景1,道路條件為無(wú)車輛通過(guò)。圖5(b)為原始數(shù)據(jù)點(diǎn),原始數(shù)據(jù)點(diǎn)中包含路沿點(diǎn)、路面點(diǎn),及周圍的樹(shù)木、鐵網(wǎng)。圖中雷達(dá)數(shù)據(jù)點(diǎn)分為4層,由圖中箭頭所指的點(diǎn)表示。圖5(a)為雷達(dá)返回?cái)?shù)據(jù)坐標(biāo)y值的數(shù)據(jù)密度分布直方圖,其中以零為分界點(diǎn),4個(gè)范圍中靠近零的兩個(gè)區(qū)間為路沿點(diǎn)區(qū)間,而另外兩個(gè)區(qū)間為球場(chǎng)邊界。根據(jù)密度直方圖可以清晰地分析出左側(cè)路沿點(diǎn)所在范圍[-3.92,-3.7],右側(cè)路沿點(diǎn)范圍為[6.4,6.8]。通過(guò)對(duì)區(qū)間密度的選取,就得到了如圖5(c)所示的情況,圖中的兩列點(diǎn)則為通過(guò)基于一維數(shù)據(jù)區(qū)間密度提取出的結(jié)果。圖5(d)是將提取出的路沿點(diǎn)通過(guò)基于加權(quán)歐式距離的KNN改進(jìn)的OPTICS算法進(jìn)行聚類,圖中橢圓形框是為了清楚表示兩類的聚類結(jié)果。最后通過(guò)最小二乘法將兩側(cè)提取出的路沿點(diǎn)進(jìn)行線性擬合,結(jié)果如圖5(e)所示。提取出的路沿結(jié)果顯示,道路的寬度為10.48 m,車輛左側(cè)與路沿距離為6.64 m,車輛右側(cè)與路沿距離為3.83 m。在實(shí)際的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中通過(guò)測(cè)量得到實(shí)際的道路寬度約為10.5 m,提取結(jié)果與實(shí)際寬度僅差0.02 m,路面寬度信息檢測(cè)率為99.8%,符合實(shí)際應(yīng)用需要。

4.3 可行駛區(qū)域障礙物提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    可行駛區(qū)域障礙物提取結(jié)果如圖6所示,圖4右側(cè)為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景2,場(chǎng)景中有行人和汽車。圖6(a)為第47幀加權(quán)歐氏距離KNN圖,圖中稀疏部分為文中提到的噪點(diǎn),其他部分為聚類效果。圖6(b)為車輛行駛過(guò)程中第47幀數(shù)據(jù)利用傳統(tǒng)OPTICS算法檢測(cè)出路面的障礙物的情況。從圖中可以看出,由于在雷達(dá)掃描過(guò)程中第3層數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪點(diǎn),所以影響了聚類效果,導(dǎo)致聚類準(zhǔn)確性降低。而圖6(c)為第47幀數(shù)據(jù)利用基于加權(quán)歐氏距離的KNN改進(jìn)OPTICS算法的效果,算法可以避免路面噪點(diǎn)的影響,而且可以對(duì)障礙物準(zhǔn)確的聚類,并且通過(guò)計(jì)算可以得到障礙物的主要屬性,檢測(cè)到行人的長(zhǎng)度length=0.1 m,寬度為width=0.3 m,檢測(cè)到車輛的長(zhǎng)度為length=3.3 m,寬度為width=1.7 m,包括雷達(dá)距離前方障礙物的距離,檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量尺寸基本相符,滿足了檢測(cè)要求。

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    圖6(d)為第45幀傳統(tǒng)OPTICS算法檢測(cè)結(jié)果,圖中將路面噪點(diǎn)當(dāng)作障礙物,影響了聚類準(zhǔn)確性。圖6(e)為第45幀數(shù)據(jù)利用改進(jìn)OPTICS算法,效果良好。通過(guò)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明,本文提出的可行駛區(qū)域提取算法的有效性與實(shí)時(shí)性都得到提高。

5 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出的可行駛區(qū)域信息提取算法包括可行駛區(qū)域路沿提取和障礙物提取,在路沿提取中,利用一維數(shù)據(jù)區(qū)間密度分布對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行界定,并通過(guò)界定范圍提取路沿點(diǎn),這種方法根據(jù)數(shù)據(jù)密度提取路沿點(diǎn)排除了路面障礙物對(duì)路沿點(diǎn)提取的影響,并且對(duì)多層數(shù)據(jù)同時(shí)處理,減少了復(fù)雜度。通過(guò)基于加權(quán)歐氏距離的KNN改進(jìn)OPTICS算法將路面上的障礙物點(diǎn)云進(jìn)行聚類,并通過(guò)計(jì)算得到障礙物的位置、距離、尺寸等信息。改進(jìn)的OPTICS算法則不再受Eps的約束,而且可以準(zhǔn)確分辨出噪點(diǎn),增加了障礙物提取的準(zhǔn)確性。提出的算法可以有效感知無(wú)人駕駛車輛前方可行駛區(qū)域的信息,為無(wú)人駕駛決策層提供有效信息,同時(shí)也提高了無(wú)人駕駛車的安全性。

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作者信息:

段建民,王昶人,任  璐,劉  丹

(北京工業(yè)大學(xué) 信息學(xué)部,北京100124)

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