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LiDAR障礙物偵測技術介紹
  • 發布年度:2017
  • 主要類別:駕駛輔助
  • 次要類別:電子報
  • 車輛中心 研究發展處 蔡宜學

    在先進駕駛輔助系統(ADAS)中,環境的感知為基本且關鍵之元素,ADAS系統中,泛用的感測器為攝影機及雷達;然而隨著車輛自動化需求等級的提高,SAE車輛自動化等級Level 3以上的自動駕駛系統(ADS),更加仰賴環境偵測之精細度與準確度,故使用雷射飛行時間量測(TOF)技術測距的車載光達(LiDAR)感測器在車輛周遭環境感測之比重日益升高。

    車輛中心(ARTC)目前開發之光達環境感知系統採用3D光達,其旋轉頻率為5-20Hz,使用乙太網路傳輸介面,並具有16個偵測層,透過高速反覆發射,接收紅外線脈衝雷射及搭載該雷射模組之快速旋轉機構,該光達感測器可提供周遭環境每秒約30萬點的掃描資訊,每一點提供其水平與垂直方位角、雷射TOF測得距離以及目標回傳之反光強度,其精確度可達±3 cm。

    在實車應用上,ARTC將光達每一圈旋轉所得之偵測點雲(Point Cloud)儲存於一幀(Frame)中,如圖1所示。透過分析一幀內之點雲分佈位置,可得知地貌、道路幾何、障礙物相對位置及可行駛空間等物理資訊。


    圖1. 搭載光達之自駕車(下左)之掃描FOV示意(上)及掃描點雲成像(下右)

    然而,因應自動駕駛系統之快速與即時偵測需求,所設計之系統必須將萬筆資料在數毫秒(ms)內處理完畢,並將資訊提供予控制及定位等使用端系統;因此,所有使用之演算法必須將運算效率(Cost Efficiency)作為最優先考量。除將點雲中之雜訊抑制,並將龐大之點雲資料進行拓樸轉換(Topological Transformation)為數量較精簡的節點(Nodes),以優化處理效率。
    由於掃描點雲水平密集,垂直稀疏之分佈特性,本障礙物偵測技術採用資料叢集化(Clustering)的手段,經由先水平分群,後垂直整合之二階段流程(如圖2所示),其中,前者使用相鄰點間之鄰近關係判斷是否屬於同一「群組」,後者將所有相鄰垂直層中之群組判定兩兩鄰近關係,再以3D雙向樹狀圖概念,使用搜索演算法進行縱向串聯;樹狀圖之所有群組,與所有群組中的點界定為屬於同一「物體」。


    圖2. 偵測演算法流程圖(上)、示意圖(下左)以及偵測結果(下右)

    此技術除了建立一物體之定義以外,同時也建立分級指向結構(Hierarchical Pointer Structure),將每一偵測點以幀-物體-群組-點之結構進行分級儲存,可依據需求資訊之精細度,進行由宏觀到細微之漸進式層級搜尋,大幅加速後續分類、圖像輸出、訊號輸出等步驟之效率。在一般場景中之拓樸簡化,可在物體階層將叢聚節點數量最高降至1/100。

    本光達障礙物偵測技術可於30m內精確劃分視野內不同物體,偵測人、車等典型障礙物之相對位置及物體外框(Object Bounding Box)大小及其包含之點雲分布,其一幀之資料處理時間 < 10 ms,可提供自駕系統即時準確之環境資訊並實際整合於控制與定位系統。更多資訊請參考ARTC網站(https://www.artc.org.tw/chinese/02_research/02_01detail.aspx?pdid=64)。
     

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