一种基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法

本发明涉及智能车导航，特别是一种基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法。

背景技术：

1、随着科技的进步，智能车的导航技术也在不断发展。早期传统的导航方法主要依赖于全球定位系统(gps)和车辆的惯性传感器。然而，这种方法的精度和可靠性受到限制，已经满足不了智能车在复杂的环境和高动态条件下的导航需求。

2、为了提高导航的精度和鲁棒性，机器视觉和激光雷达这两种传感器技术在智能车导航领域得到了广泛的应用。机器视觉主要用于识别道路标记、障碍物和车道线等，而激光雷达则通过发射激光并测量反射回来的时间来获取周围环境的详细信息，包括距离、形状、大小等。

3、虽然这两种传感器技术在智能车导航技术领域中取得了良好的结果，但仍存在一定的局限性。机器视觉传感器易受到光照、天气和路面状况等因素的影响，导致定位和地图构建精度不稳定；激光雷达虽然精度较高，但难以获取环境中的颜色、纹理和车道线等信息，可靠性较低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种定位精度高、环境适应能力强、鲁棒性的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法。

2、实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，包括以下步骤：

3、步骤1、搭建基于ros控制框架的智能车工作空间；

4、步骤2、创建智能车传感器节点和底盘控制系统节点；

5、步骤3、创建激光雷达获取周围障碍物数据，并进行坐标变换，发布路径中心点到指定话题上的节点；

6、步骤4、创建摄像头获取周围障碍物数据，并进行障碍物识别和障碍物坐标计算，发布路径中心点到指定话题上的节点；

7、步骤5、创建底盘订阅路径中心点话题，通过pid算法计算智能车与中心点的角度偏差调节值，控制智能车运动的节点；

8、步骤6、启动智能车传感器节点和底盘控制节点；

9、步骤7、启动ros中激光雷达的节点功能，计算在同一坐标系下智能车的相对位置，计算智能车前进方向左侧障碍物、右侧障碍物到智能车的距离和角度，计算中心点的坐标及偏转角度，并发布到指定话题上；

10、步骤8、启动ros中摄像头的节点功能，识别左侧障碍物和右侧障碍物的角度和距离，计算路径中心点的坐标和偏转角度，并发布到指定话题上；

11、步骤9、启动ros中底盘订阅中心点话题，并控制智能车运动的节点，进行摄像头-激光雷达协同导航。

12、本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)通过结合机器视觉和激光雷达的信息，减少了单一传感器可能产生的误差，使智能车能够更好地理解周围环境，从而提高了导航的精度；(2)将机器视觉和激光雷达两种技术各自的优势进行互补，提高了导航的准确性和可靠性，不仅适用于室内和室外环境，还可以用于各种天气和光照条件，提高了导航的环境适应能力。

技术特征：

1.一种基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，步骤2中，创建智能车传感器节点和底盘控制系统节点，具体如下：

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，步骤3中，创建激光雷达获取周围障碍物数据，并进行坐标变换，发布路径中心点到指定话题上的节点，具体如下：

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，步骤4中，创建摄像头获取周围障碍物数据，并进行障碍物识别和障碍物坐标计算，发布路径中心点到指定话题上的节点，具体如下：

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，步骤5中，创建底盘订阅路径中心点话题，通过pid算法计算智能车与中心点的角度偏差调节值，控制智能车运动的节点，具体如下：

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，步骤9中，启动ros中底盘订阅中心点话题，并控制智能车运动的节点，进行摄像头-激光雷达协同导航，具体如下：

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，其特征在于，rostopicinfo指令提供有关ros话题topics的参数和属性，包括话题的名称、消息类型、发布者publisher和订阅者subscriber；

技术总结本发明公开了一种基于机器视觉和激光雷达的智能车协同导航方法，该方法为：首先智能车利用车载相机和激光雷达同时采集周围环境的图像信息和物体的精确距离，车载相机捕捉道路中的视觉信息并转换为像素坐标，激光雷达通过发射激光束并接受反射回来的信号，获取物体的精确距离和角度信息；然后通过视觉算法，计算出障碍物的中心点坐标，并将中心点坐标对应到导航路径的坐标；接着通过激光雷达提供的信息，由局部路径坐标转换为全局地图坐标；最后计算出安全有效的行驶路径，通过PID算法计算智能车与中心点的角度偏差调节值，控制智能车运动。本发明提高了智能车导航的精度和环境适应能力。技术研发人员：尹明锋,孟成,冯钰画,王志威,朱欣宇,金圣昕,赵高鹏,王超尘,朱建良,吴盘龙,王军,薄煜明受保护的技术使用者：江苏理工学院技术研发日：技术公布日：2024/7/25