的距離差值Idistfdist」，判斷所述距離差值是否小于預(yù)設(shè)的第三閾值；
[0031]如果判斷結(jié)果為小于，則確定所述當前點Pl = (Χι, Υι, Zl)為疑似道路邊界點。
[0032]優(yōu)選地，將所述具有疑似道路邊界點的三維坐標信息的點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二維柵格地圖，并獲得二維柵格地圖中的各疑似道路邊界點的步驟包括:
[0033]通過下述公式，將所述具有疑似道路邊界點的三維坐標信息的點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二維柵格地圖:
[0034]I (u, v) = ΜΡ (X，y, z)
[0035]其中，Μ為旋轉(zhuǎn)-平移矩陣，I為二維柵格地圖的點。
[0036]優(yōu)選地，在所述二維柵格地圖中，以所述激光雷達為中心進行自適應(yīng)圓搜索，從所述二維柵格地圖中的各疑似道路邊界點中獲得道路邊界離散點的步驟包括:
[0037]在所述二維柵格地圖中，以所述激光雷達為中心，以預(yù)定的半徑進行自適應(yīng)圓搜索，分別向左右方向和車輛前方向進行搜索，當所述圓的邊界碰到疑似道路邊界點時，將所述疑似道路邊界點記錄為道路邊界離散點。
[0038]優(yōu)選地，將所述道路邊界離散點進行擬合，形成道路邊界的步驟包括:
[0039]從所述二維柵格地圖最下方往上找到第一個道路邊界離散點，往上一個像素左右以預(yù)定距離尋找是否存在道路邊界離散點，若有，則繼續(xù)尋找進行下一個像素；若沒有，也繼續(xù)尋找，但如果間隔超過預(yù)定固定個數(shù)仍未有道路邊界離散點，且已找到的道路邊界離散點的個數(shù)未達到預(yù)設(shè)個數(shù)要求，則舍棄已經(jīng)找到的道路邊界離散點；并重新開始尋找后面的第一個道路邊界離散點；
[0040]使用最小二乘算法對所尋找到的道路邊界離散點進行曲線擬合，擬合的數(shù)學公式為二次拋物線模型1 = alX2+a2X+a3，擬合完之后存儲所有曲線段的系數(shù)。
[0041]優(yōu)選地，將所述道路邊界離散點進行擬合，形成道路邊界的步驟包括:
[0042]從所述二維柵格地圖最下方往上找到第一個道路邊界離散點，往上一個像素左右以預(yù)定距離尋找是否存在道路邊界離散點，若有，則繼續(xù)尋找進行下一個像素；若沒有，也繼續(xù)尋找，但如果間隔超過預(yù)定固定個數(shù)仍未有道路邊界離散點，且已找到的道路邊界離散點的個數(shù)未達到預(yù)設(shè)個數(shù)要求，則舍棄已經(jīng)找到的道路邊界離散點；并重新開始尋找后面的第一個道路邊界離散點；
[0043]采用貝塞爾曲線或B樣條曲線法對所尋找到的道路邊界離散點進行曲線擬合，并存儲所有曲線段的系數(shù)。
[0044]其中，所述多線激光雷達為64線激光雷達。
[0045]實施本發(fā)明，具有如下的有益效果:
[0046]本發(fā)明實施例通過在自主駕駛車輛行駛過程中，通過車載多線(例如64線)激光雷達采集周圍360°環(huán)境的數(shù)據(jù)，由計算機系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并計算同一條射線掃描點和不同射線掃描圈的距離關(guān)系，進行閾值判斷提取，并使用自適應(yīng)圓搜索算法得到道路邊界，最終將得到的數(shù)據(jù)進行二次曲線擬合，得到最終可供自動駕駛車輛行駛區(qū)域約束的道路邊界曲線，以約束車輛的行駛范圍，防止車輛碰撞到障礙物而被損壞；
[0047]本發(fā)明實施例所采用的計算方法簡單，減少了數(shù)據(jù)計算量，易實現(xiàn)，且求取的道路邊界正確率較高。
【附圖說明】
[0048]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0049]圖1是本發(fā)明的提供一種基于多線激光雷達的道路邊界檢測方法的主流程圖；
[0050]圖2是圖1中更具體的流程圖。
【具體實施方式】
[0051]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0052]如圖1所示，示出了本發(fā)明提供的一種基于多線激光雷達的道路邊界檢測方法的一個實施例的流程圖。請一并結(jié)合圖2中的更詳細的步驟。在該實施例中，以64線激光雷達為例進行說明，后續(xù)直接采用64線激光雷達進行敘述，該基于多線激光雷達的道路邊界檢測方法包括如下步驟:
[0053]步驟S10，通過車載64線激光雷達對環(huán)境進行掃描，采集獲得點云數(shù)據(jù)；
[0054]車載64線激光雷達能夠獲取以車輛為中心的360°全景環(huán)境點云數(shù)據(jù)，例如，該激光雷達可以10Hz的轉(zhuǎn)動頻率來掃描獲得環(huán)境的點云數(shù)據(jù)；具體地，可以通過網(wǎng)線和/或RS232將64線激光雷達和車載計算機連接，車載計算機可以在pcap格式數(shù)據(jù)流上抓取激光雷達包數(shù)據(jù)，但是每一個數(shù)據(jù)包只是一定角度范圍的環(huán)境數(shù)據(jù)(即一個扇區(qū)的數(shù)據(jù))，故在每一包數(shù)據(jù)中均會設(shè)置一個角度標志位，通過該標志位可以判斷是否采集到一圈數(shù)據(jù)，在一個例子中，該角度標志位的值可從數(shù)據(jù)包的旋轉(zhuǎn)位置區(qū)域(rotat1nal posit1n)的兩個字節(jié)獲取。
[0055]步驟SI 1，將所述點云數(shù)據(jù)進行坐標轉(zhuǎn)換，形成以激光雷達為中心點的三維坐標信息的點云數(shù)據(jù)；
[0056]由于激光雷達獲得的原始數(shù)據(jù)是點云到激光雷達的距離信息，需要將其轉(zhuǎn)換成激光雷達坐標系下的三維坐標，但是由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)安裝存在一定的誤差，激光雷達能給出自校正的參數(shù)，便于準確進行上述坐標轉(zhuǎn)換；
[0057]首先，激光雷達可以輸出自校正變量，補償內(nèi)部結(jié)構(gòu)安裝偏差帶來的誤差，這點是激光雷達自帶的功能，包括每條激光射線的角度和距離校正量，只需要將校正量加到讀取到的對應(yīng)的角度(距離)值就行了。
[0058]其次，將補償后的數(shù)據(jù)進行坐標轉(zhuǎn)換，原始數(shù)據(jù)儲存的是激光點到激光雷達的距離信息(類似于極坐標)，需要將其通過變換轉(zhuǎn)換成以激光雷達為中心的三維坐標P =(X，y, z)，其中，X、y、z分別為各點對應(yīng)的三維坐標中的x軸數(shù)值、y軸數(shù)值和z軸數(shù)值，后文中不再逐一說明；
[0059]可以理解的是，在上述步驟中，車載計算機可以每讀一個扇區(qū)的數(shù)據(jù)并進行校正和坐標轉(zhuǎn)換，循環(huán)進行，直到通過判斷標志位所讀取到的數(shù)據(jù)為360°環(huán)境數(shù)據(jù)，這樣即獲得了整個點云數(shù)據(jù)。
[0060]步驟S12，遍歷所述三維坐標信息的點云數(shù)據(jù)中的每個點數(shù)據(jù)，獲得其到激光雷達原始坐標的距離，以及獲得與其具有固定間隔的相鄰點到激光雷達原始坐標的距離，并根據(jù)預(yù)定的判斷規(guī)則確定所述每個點數(shù)據(jù)的屬性，獲得疑似道路邊界點；
[0061]具體地，在本發(fā)明的實施例中，對近距離激光射線與遠距離激光線進行掃描所獲得的點云數(shù)據(jù)進行區(qū)別處理，例如，在一個例子中，可以將前40個掃描圈左右獲得的點云數(shù)據(jù)作為近距離激光射線掃描所獲得的點云數(shù)據(jù)，而將第41個掃描圈之后獲得的點云數(shù)據(jù)作為遠距離激光射線掃描所獲得的點云數(shù)據(jù)。當可以理解的是，上述所列40個掃描圈僅為說明的需要，在不同的應(yīng)用實例中當可以根據(jù)需要進行調(diào)整；
[0062](一 )對于通過近距離激光射線進行掃描所獲得