一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及駕駛輔助技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法。 背景技術(shù) [0002] 隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，車輛間的交互與協(xié)同變得尤為重要。為了提高自動駕駛本發(fā)明的安全性和效率，需要對周圍環(huán)境進(jìn)行精確的感知和分析。傳統(tǒng)的自動駕駛輔助方法主要依賴于車載傳感器（如雷達(dá)、攝像頭等）獲取的信息，但這些信息往往受到天氣、光照等因素的影響，且難以實現(xiàn)對周圍車輛的精確識別和分類。 [0003] 近年來，3D激光雷達(dá)作為一種高精度的距離測量設(shè)備，被廣泛應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域。它能夠提供豐富的三維點云數(shù)據(jù)，幫助自動駕駛本發(fā)明更準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境。 [0004] 現(xiàn)有的自動駕駛輔助方法主要集中在提升行駛安全性上，忽略了車輛在復(fù)雜的城市道路行駛的過程中，會受到附近的燃油車產(chǎn)生的尾氣排放的影響，包含有害物質(zhì)如氮氧化物、碳?xì)浠衔?，長時間呼吸這些有害物質(zhì)會對車內(nèi)人員的呼吸本發(fā)明產(chǎn)生不良影響，因此，需要一種能夠綜合考慮多種因素的自動駕駛輔助方法，在注重自動駕駛的性能和安全性的同時，也關(guān)注附近車輛排放對車內(nèi)人員健康的影響。 發(fā)明內(nèi)容 [0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法，解決以下技術(shù)問題： [0006] 現(xiàn)有的自動駕駛輔助方法主要集中在提升行駛安全性上，忽略了車輛在復(fù)雜的城市道路行駛的過程中，會受到附近的燃油車產(chǎn)生的尾氣排放的影響，長時間呼吸這些有害物質(zhì)會對車內(nèi)人員的呼吸本發(fā)明產(chǎn)生不良影響。 [0007] 本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)： [0008] 一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法，包括以下步驟： [0009] 通過車載激光雷達(dá)采集本車輛附近設(shè)定范圍內(nèi)的原始激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行降噪處理，得到激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，從點云數(shù)據(jù)中識別本車輛附近的其它車輛，以及每臺附近車輛與本車輛的距離Di和行駛速度vi，并從點云數(shù)據(jù)提取每臺附近車輛的形狀特征和尺寸特征，獲取每臺附近車輛的輪廓形狀和尺寸信息； [0010] 根據(jù)所述輪廓形狀框選任一附近車輛的車尾區(qū)域或車頭區(qū)域，并基于車載相機拍攝車尾區(qū)域或車頭區(qū)域的光學(xué)圖像，從所述光學(xué)圖像中提取車輛標(biāo)志，根據(jù)所述車輛標(biāo)志、輪廓形狀和尺寸信息判斷任一車輛的車型； [0011] 根據(jù)所述車型獲取每臺附近車輛的油耗值Oi，通過導(dǎo)航系統(tǒng)獲取本車輛距離下個路口的路程，并基于每臺附近車輛與本車輛的相對位置，計算每臺附近車輛距離下個路口的路程Li，根據(jù)公式計算每臺車輛對本車輛的排放影響值Pi， ，其中，Vi表示每臺附近車輛與本車輛的相對速度系數(shù)，ρ表示汽油的密度，Q表示汽油的缺省凈發(fā)熱值，F(xiàn)表示凈發(fā)熱值排放因子，當(dāng)存在任一附近車輛的排放影響值Pi大于預(yù)設(shè)閾值P0時，則提示本車輛遠(yuǎn)離對應(yīng)車輛； [0012] 當(dāng)附近車輛的排放影響值Pi均小于等于預(yù)設(shè)閾值P0時，則通過公式篩選排放絕對值Ti最高的車輛，并標(biāo)記為Tmax，通過公式SD=Tmax/(P0Vi)計算對應(yīng)的安全距離SD，提示車主與該車輛保持安全距離。 [0013] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述相對速度系數(shù)Vi的計算步驟為： [0014] 將本車輛的行駛方向標(biāo)記為前方，相反的方向標(biāo)記為后方，對于位于本車輛前方的車輛，與本車輛速度差值的計算公式為△vi=vi?v0，v0表示本車輛的行駛速度，對于位于本車輛后方的車輛，與本車輛速度差值的計算公式為△vi=v0?vi，對計算獲得的速度差值進(jìn)行改進(jìn)的歸一化處理，將歸一化處理后的數(shù)值標(biāo)記為相對速度系數(shù)Vi，公式為： [0015] ； [0016] 其中△vmin表示速度差值中的最小值，△vmax表示速度差值中的最大值，α為優(yōu)化系數(shù)，用于使相對速度系數(shù)的數(shù)值不為0。 [0017] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：對于與本車輛并排行駛的車輛，則對應(yīng)的速度差值直接為vi與v0的差值的絕對值。 [0018] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：對于與本車輛并排行駛的車輛，則僅通過輪廓形狀和尺寸信息判斷該車輛的車型。 [0019] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：對所述原始激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理的過程為： [0020] 將點云數(shù)據(jù)劃分為若干個立方體體素格子，通過設(shè)置?leafSize?參數(shù)確定每個體素格子三個維度的邊長（x，y，z），遍歷原始激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，根據(jù)每個點的坐標(biāo)位置分配到對應(yīng)的體素格子中，并將每個點加入對應(yīng)體素格子的點集內(nèi)，在每個體素格子中，計算格子內(nèi)所有點的坐標(biāo)平均值，得到中心點的坐標(biāo)，將中心點作為代表點，基于代表點對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣并輸出。 [0021] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：當(dāng)任一附近車輛為電車時，則不對該附近車輛進(jìn)行排放影響值的計算。 [0022] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述油耗值為每臺附近車輛在當(dāng)前行駛速度下的百公里油耗值。

1.一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過車載激光雷達(dá)采集本車輛附近設(shè)定范圍內(nèi)的原始激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行降噪處理，得到激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，從點云數(shù)據(jù)中識別本車輛附近的其它車輛，以及每臺附近車輛與本車輛的距離Di和行駛速度vi，并從點云數(shù)據(jù)提取每臺附近車輛的形狀特征和尺寸特征，獲取每臺附近車輛的輪廓形狀和尺寸信息； 根據(jù)所述輪廓形狀框選任一附近車輛的車尾區(qū)域或車頭區(qū)域，并基于車載相機拍攝車尾區(qū)域或車頭區(qū)域的光學(xué)圖像，從所述光學(xué)圖像中提取車輛標(biāo)志，根據(jù)所述車輛標(biāo)志、輪廓形狀和尺寸信息判斷任一車輛的車型； 根據(jù)所述車型獲取每臺附近車輛的油耗值Oi，通過導(dǎo)航系統(tǒng)獲取本車輛距離下個路口的路程，并基于每臺附近車輛與本車輛的相對位置，計算每臺附近車輛距離下個路口的路程Li，根據(jù)公式計算每臺車輛對本車輛的排放影響值Pi， ，其中，Vi表示每臺附近車輛與本車輛的相對速度系數(shù)，ρ表示汽油的密度，Q表示汽油的缺省凈發(fā)熱值，F(xiàn)表示凈發(fā)熱值排放因子，當(dāng)存在任一附近車輛的排放影響值Pi大于預(yù)設(shè)閾值P0時，則提示本車輛遠(yuǎn)離對應(yīng)車輛； 當(dāng)附近車輛的排放影響值Pi均小于等于預(yù)設(shè)閾值P0時，則通過公式 篩選排放絕對值Ti最高的車輛，并標(biāo)記為Tmax，通過公式SD=Tmax/(P0Vi)計算對應(yīng)的安全距離SD，提示車主與該車輛保持安全距離。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法，其特征在于，所述相對速度系數(shù)Vi的計算步驟為： 將本車輛的行駛方向標(biāo)記為前方，相反的方向標(biāo)記為后方，對于位于本車輛前方的車輛，與本車輛速度差值的計算公式為△vi=vi?v0，v0表示本車輛的行駛速度，對于位于本車輛后方的車輛，與本車輛速度差值的計算公式為△vi=v0?vi，對計算獲得的速度差值進(jìn)行改進(jìn)的歸一化處理，將歸一化處理后的數(shù)值標(biāo)記為相對速度系數(shù)Vi，公式為： ； 其中△vmin表示速度差值中的最小值，△vmax表示速度差值中的最大值，α為優(yōu)化系數(shù)，用于使相對速度系數(shù)的數(shù)值不為0。 3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于3D激光雷達(dá)點云的自動駕駛輔助方法，其特征在于，對于與本車輛并排行駛的車輛，則對應(yīng)的速度差值直接為vi與v0的差值的絕對值。