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基于激光雷达的无人驾驶车前方障碍物检测——赵一兵　王荣本　李琳辉　金立生　郭　烈 9 基于激光雷达的无人驾驶车前方障碍物检测 赵一兵　王荣本　李琳辉　金立生　郭　烈 ( 吉林大学　长春 130025) 摘　要　无人驾驶车在越野条件下的环境感知技术是其实现自主导航功能的难题。由于越野 环境复杂, 障碍物种类繁多, 对智能车周围环境的探测更是难上加难。选择越野环境下几种典型的 障碍物作为检测 目标, 采用基于激光雷达面扫描的方法获取无人驾驶车前方路面图像信息, 根据 障碍物对于激光数据的不同特征, 检测无人驾驶车前方静止的障碍物, 主要包括水塘、石头或陡坡 以及树木等。利用激光可直接测得障碍物距离数据的优势, 基于投影变换原理进而求得障碍物的 长、宽或高等三维信息。 关键词　环境感知; 无人驾驶车; 激光雷达 中图法分类号: T P 24　　文献标识码: A 获取月球车前方路面的障碍物信息, 为月球车的 0　引　言 自主导航提供大量可靠的三维环境信息。 无人驾驶车( ) 行驶道路上的障碍物检 笔者采用基于激光雷达面扫描的方法获取无 U GV 测是其周边环境感知技术研究领域中的重要组成 人驾驶车前方路面图像信息, 根据越野环境下障 部分。无人驾驶车在越野条件下的环境感知, 这些 碍物对于激光数据的不同特征, 检测智能车辆前 年来一直是一个研究热点。由于越野环境的复杂 方静止的障碍物, 如水塘、石头和树木等。然后, 利 性, 障碍物检测是最大的难题之一。此前, 人们对 用激光雷达对图像的检测结果进行障碍物距离及 结构化道路环境下的障碍物检测进行了不少研 位置判断。 究, 提出许多基于不同传感器的障碍物检测方法, 如双 目CCD [ 1 ] 和彩色CCD [2 ] 的计算机视觉方法、 1　激光雷达成像系统概述 基于激光雷达的方法[34 ]、多传感器信息融合的方 目前, 激光雷达技术已广泛应用于移动机器 [ 5 ] [ 6 ] 人、自动维护机器人、自动化生产、汽车工业、农业 法 、基于光流的方法 以及神经网络训练的方 [7 ] 等多个行业或领域。按成像系统机构不同激光雷 法 等。但是, 越野环境和结构化及半结构化环境 [ 8 ] 达分为2 种: ① 扫描成像激光雷达; ② 非扫描成 有很大不同 : ① 越野环境下的障碍物种类繁 多, 包括凸出地面的石头和坡、低于地面的坑和沟 像激光雷达。 以及水塘和树木等。而结构化道路条件下通常只 笔者采用奥地利R ieg l 公司生产的激光雷达 2 10, 该装置采用飞行时间法测距, 借助机 考虑凸出地面的障碍物; ② 越野环境道路的起伏 LM S Z 性较大, 这就使得很多结构化环境下基于道路平 械装置实现激光光束的扫描运动继而成像。该雷 面性假设的障碍物检测方法难以应用。近年来, 美 达既可获得线阵距离图像, 也可获得面阵距离图 像, 用 2 10 进行障碍物信息获取具有很多 国、法国、日本、德国以及意大利等世界发达国家 LM S Z 的一