Detekce objektů v okolí vozidla pomoci LiDARu

Abstract

Byl navržen a vyroben systém na detekci překážek před vozidlem pomocí tří levných 1D lidarů, které byly nasazeny na krokové motory, aby tak mohly skenovat určitý výsek před vozidlem. Systém je řízen pomocí CompactRIO, v němž probíhá i zpracování dat z měření v reálném čase. Vyrobený systém je vhodný do intravilánu, kde se vozidla pohybují malými rychlostmi, jelikož lidary mají dosah 40 m. Byla navržena kalibrační metoda, která umožnila nastavit lidary vůči sobě tak, aby bylo možné fúzovat data z jednotlivých lidarů. Zároveň byl navržen algoritmus pro segmentaci dat z lidarů založený na eliptické prahové funkci a hledání nejbližších sousedů. Algoritmus byl otestován pomocí simulace a~srovnán s~jinými přístupy. Celý systém byl otestován při venkovním měření. Navržený systém detekoval překážky před vozidlem a potvrdil tak hypotézu, že lze použít více levných lidarů pro detekci překážek v intravilánu pomocí fúze dat z jednotlivých lidarů.

A system for obstacle detection based on three low cost 1D lidars was designed and developed. The lidars were mounted onto stepper motors, so that the lidars could scan the area in front of vehicle. The system is controlled with CompactRIO, which also analyses measured data in real-time. The developed system is suitable for urban environment, where the vehicles move slowly, since the lidars can measure a distance up to 40 m. A calibration method was developed, so that the lidars position and pose could be adjusted in a way that could allow data fusion from the lidars. Moreover, a segmentation algorithm was proposed based on the elliptical threshold function and on the nearest neighbour search. The algorithm was compared in a simulation framework with other threshold functions. The system was tested in real use in the outside environment. During the testing the system of three lidars was able to detect obstacles in front of the vehicle. The results confirmed the idea of using more low cost lidars for obstacle detection in the urban environment via data fusion from the lidars.