1.3.2 可通行区域分析

基于激光雷达的可通行区域分析，主要针对自身车辆局部环境检测道路边界和障碍物，为智能车辆局部路径规划算法提供可通行区域信息[15]。激光雷达不易受光照和阴影等不良因素影响，能检测道路边界的跳变，可在非结构化环境中检测和跟踪可通行区域变化。

目前，基于激光雷达的车辆可通行区域分析方法基本原理是通过地面点拟合得到路沿曲线，大致划定车道区域，然后根据检测出的障碍物位置实时判断可通行区域。

基于相邻点云间距的道路可通行区域快速检测算法的思路：首先，假设激光雷达安装高度为H，每个激光束对应的垂直角度为ω，计算出各激光束在地面上的水平距离L_e，见式（1-22）；结合激光雷达水平角分辨率β计算出各光束固有的相邻点云间距ΔS_e，见式（1-23）。

激光束距离示意图如图1-22所示。

基于相邻点云间距的道路可通行区域快速检测算法的基本原理：通常三维激光雷达垂直角分辨率和水平角分辨率是固定不变的；当安装高度固定时，在没有障碍物遮挡的情况下，不同激光发射器对应扫描到地面上的激光束距离L_e是固定不变的，同一激光束点云呈连续状态，相邻两点间的距离以及空间角度均固定不变；只有存在障碍物时，相邻点间距及角度才会产生异常变动。

道路可通行区域提取步骤具体如下：

步骤1 根据激光雷达地面激光束数量设置激光束点云容器G_e。其中，e=1，2，…，M；M为地面激光束总数。不同激光束对应不同的激光束距离L_e，在此基础上设置一个正负波动阈值ΔL_e。导入原始点云数据，计算XOY平面内各点与坐标原点的距离（c=1，2，…）。通过判断D_c在区间（L_e-ΔL_e，L_e+ΔL_e）的位置，将点云保存在对应激光束的点云容器G_e内。

步骤2 引入单一G_e容器点云数据，计算同一激光束相邻两点之间的距离S_c为

将其与激光束对应的相邻点云间距ΔS_e进行比较，如果S_c＜ΔS_e，则保留点在G_e容器；如果S_c≥ΔS_e，则该点处存在障碍物，表示为不可通行点，进行排除。以此排除模式循环计算每个激光束点云，进而对障碍物噪点进行排除。

步骤3 引入步骤2筛选后的G_e容器点云数据，计算激光束相邻三点间的角度差Δλ_c为

计算出所有点云之间角度差的总和，再除以G_e容器点云总数，得到平均角度差Δλ_a，如果Δλ_c≥Δλ_a，则该点为异常点，进行排除；如果Δλ_c＜Δλ_a，则将点继续保留在G_e容器中，以此排除模式循环计算每个激光束点云。

步骤4 通过步骤1～3，提取出平整的路面区域。设置合适的聚类距离阈值D_s以及最小点云数量阈值N_min，采用改进欧氏聚类算法分别对单一激光束G_e容器点云数据进行聚类，同一激光束会形成多个类，计算出每个类的长度为

式中，X_max、X_min、Y_max、Y_min分别为该类中最大最小XY坐标，再和车身宽度进行对比，保留类长度大于1.5倍车身宽度的类点云，可得到单个激光束路面可通行区域。以此模式循环聚类判断每个激光束点云，即可提取出整个道路可通行区域。