本技術(shù)涉及隧道檢測，特別涉及一種隧道檢測方法、建圖方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及終端。

背景技術(shù)：

1、在智能交通和自動駕駛領(lǐng)域，準確判斷車輛是否位于隧道內(nèi)具有至關(guān)重要的意義。隧道環(huán)境具有其特殊性，如光照條件變化大，信號傳播受限等，這對車輛的感知系統(tǒng)提出了極高的要求。

2、目前，現(xiàn)有的隧道檢測方法主要依賴于單一的傳感器或簡單的環(huán)境特征判斷，例如通過光照傳感器來檢測光線強度的變化。然而，這種方式容易受到外界環(huán)境因素的干擾，如陰天、地下停車場等場景下光線變化可能會誤判為進入隧道；還有一些方法依靠地圖數(shù)據(jù)來識別隧道位置，但地圖數(shù)據(jù)存在更新不及時、精度有限的問題，無法實時準確地反映車輛當前是否處于隧道內(nèi)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)為解決上述技術(shù)問題，提供一種可以提高隧道檢測準確性和可靠性的隧道檢測方法、建圖方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及終端。

2、具體的，本技術(shù)還提供一種隧道檢測方法，包括以下步驟：

3、實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)，所述點云數(shù)據(jù)至少包括第一點云數(shù)據(jù)和第二點云數(shù)據(jù)；基于所述第二點云數(shù)據(jù)計算對應(yīng)的俯仰角，以當所述第一點云數(shù)據(jù)和所述俯仰角同時滿足對應(yīng)的約束條件時，判定目標車輛位于隧道內(nèi)；否則判定目標車輛未位于隧道內(nèi)。

4、在上述技術(shù)方案中，通過實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)進行分析判斷，能及時響應(yīng)車輛位置和環(huán)境的變化，相比依賴更新不及時、精度有限地圖數(shù)據(jù)的方法，本技術(shù)可實時準確反映車輛當前是否處于隧道內(nèi)，避免因地圖信息滯后導(dǎo)致的判斷失誤；此外，本技術(shù)基于點云數(shù)據(jù)和俯仰角判斷，不受光照、信號等因素過多干擾，在各種復(fù)雜隧道環(huán)境下都能穩(wěn)定工作，保證了隧道檢測的可靠性。

5、進一步的，獲取點云數(shù)據(jù)，包括：

6、基于預(yù)設(shè)掃描線束實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的單幀點云數(shù)據(jù)；所述預(yù)設(shè)區(qū)域范圍包括目標車輛前進方向左右兩側(cè)的水平區(qū)域，及目標車輛正前方和正后方的垂直視場角覆蓋區(qū)域；以及，將所述單幀點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至車輛坐標系下，以將所述車輛坐標系下目標車輛左右兩側(cè)的水平區(qū)域的單幀點云數(shù)據(jù)作為所述第一點云數(shù)據(jù)，以及將所述車輛坐標系下目標車輛正前方和正后方的垂直視場角覆蓋區(qū)域的單幀點云數(shù)據(jù)作為所述第二點云數(shù)據(jù)。

7、在上述技術(shù)方案中，通過多角度掃描，充分利用激光雷達的探測能力，獲取更全面的環(huán)境信息；側(cè)向點云數(shù)據(jù)有助于識別隧道兩側(cè)的結(jié)構(gòu)，而垂直視場角的點云數(shù)據(jù)有助于檢測隧道的頂部形態(tài)和俯仰角變化，結(jié)合這兩部分數(shù)據(jù)，可以更全面地理解車輛所處的環(huán)境。

8、進一步的，所述判定目標車輛位于隧道內(nèi)，包括：

9、獲取所述第一點云數(shù)據(jù)的最大值和最小值，并判斷所述最大值和最小值是否在預(yù)設(shè)點云參數(shù)范圍內(nèi)，若是，則判定所述第一點云數(shù)據(jù)滿足對應(yīng)的約束條件；否則判定所述第一點云數(shù)據(jù)不滿足對應(yīng)的約束條件。

10、在上述技術(shù)方案中，通過檢查點云數(shù)據(jù)的最大值和最小值，可以有效地判斷當前環(huán)境是否符合隧道特征，在隧道環(huán)境中，點云數(shù)據(jù)的分布通常較為均勻，且相對于自由空間的點云數(shù)據(jù)，隧道內(nèi)的點云數(shù)據(jù)在某些維度上的變化范圍較小。

11、其中，預(yù)設(shè)點云參數(shù)范圍可以結(jié)合多種環(huán)境特征，如隧道寬度進行設(shè)定，使得系統(tǒng)能夠在不同的隧道環(huán)境中穩(wěn)定工作。

12、進一步的，所述判定目標車輛位于隧道內(nèi)，還包括：

13、基于所述第二點云數(shù)據(jù)獲取預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)的第三點云數(shù)據(jù)，并基于所述第三點云數(shù)據(jù)計算獲得俯仰角；判斷所述俯仰角是否大于或等于預(yù)設(shè)俯仰角閾值，若是，則判定所述俯仰角滿足對應(yīng)的約束條件；否則判定所述俯仰角不滿足對應(yīng)的約束條件。

14、在上述技術(shù)方案中，通過選擇第二預(yù)設(shè)距離范圍內(nèi)的第三點云數(shù)據(jù)，聚焦于與隧道頂部直接相關(guān)的點云，減少噪聲影響，提高俯仰角計算的準確性，同時減少了參與計算的點云數(shù)據(jù)量，提高俯仰角計算的效率；結(jié)合第一點云數(shù)據(jù)和俯仰角的雙重約束，能夠更可靠地判定車輛是否進入隧道，防止因單一條件判斷引起的誤判，提高系統(tǒng)的整體性能。

15、基于同一構(gòu)思，本技術(shù)還提供一種隧道建圖方法，包括以下步驟：

16、實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)，以基于所述點云數(shù)據(jù)，并采用上述的隧道檢測方法檢測所述目標車輛是否位于隧道內(nèi)；若檢測結(jié)果為目標車輛位于隧道內(nèi)，則將原始里程計切換成目標里程計，以通過所述目標里程計基于當前幀的前一幀點云位姿進行位姿遞推，并根據(jù)位姿遞推結(jié)果更新當前幀的點云地圖；其中，若檢測結(jié)果為目標車輛未位于隧道內(nèi)，且駛離隧道出口的距離小于或等于預(yù)設(shè)距離，則繼續(xù)基于所述目標里程計更新當前幀的點云地圖；否則將所述目標里程計切換回所述原始里程計，以基于所述原始里程計更新當前幀的點云地圖。

17、在上述技術(shù)方案中，隧道內(nèi)利用前一幀點云位姿進行位姿遞推，避免了特征匹配和點集匹配算法的退化問題，提高了建圖的精度；并且隧道內(nèi)和隧道外的一定范圍內(nèi)的位姿來自相同的算法，使得整體位姿連貫且準確，進一步提高了建圖精度。

18、進一步的，通過所述目標里程計獲取imu測量值和輪速測量值，所述位姿遞推，包括：

19、基于當前幀的前一幀點云位姿，通過imu測量值獲取當前幀的車輛狀態(tài)值；其中，所述車輛狀態(tài)值至少包括目標速度、位置和姿態(tài)；同時通過輪速測量值獲取速度狀態(tài)約束，以基于所述速度狀態(tài)約束校正所述目標速度。

20、在上述技術(shù)方案中，結(jié)合imu和輪速傳感器(即所述目標里程計)的數(shù)據(jù)，通過狀態(tài)估計的方法(如kalman濾波)，能夠更準確地估計車輛的速度、位置和姿態(tài)；純imu的位姿估計容易積累誤差，導(dǎo)致位姿漂移，通過引入輪速測量值的速度狀態(tài)約束，可以對速度進行校正，從而減少位姿估計的累積誤差。

21、此外，在隧道等gps信號弱或無信號的環(huán)境中，imu和輪速傳感器的數(shù)據(jù)成為位姿估計的主要依據(jù)，通過多傳感器融合，增強了系統(tǒng)的魯棒性，提高了在各種環(huán)境下的適應(yīng)能力。

22、進一步的，所述隧道建圖方法還包括：

23、基于位姿遞推結(jié)果獲取目標車輛與隧道出口的距離，當所述距離大于預(yù)設(shè)距離后，通過原始里程計獲取激光里程數(shù)據(jù)，以根據(jù)激光里程數(shù)據(jù)更新當前幀的點云地圖。

24、在上述技術(shù)方案中，通過位姿遞推結(jié)果，能夠準確估計車輛與隧道出口的距離；當目標車輛與隧道出口的距離超過預(yù)設(shè)距離后，采用常規(guī)的激光里程計(即所述原始里程計)獲得激光里程數(shù)據(jù)，來更新點云地圖，一定程度上可以降低系統(tǒng)計算資源的消耗，及提高建圖效率。

25、進一步，基于同一構(gòu)思，本技術(shù)還提供一種隧道建圖系統(tǒng)，包括：

26、獲取模塊，用于實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)。

27、檢測模塊，用于基于所述點云數(shù)據(jù)檢測所述目標車輛是否位于隧道內(nèi)。

28、第一建圖模塊，用于當所述檢測模塊的檢測結(jié)果為目標車輛位于隧道內(nèi)時，將原始里程計切換成目標里程計，以通過所述目標里程計基于當前幀的前一幀點云位姿進行位姿遞推，并根據(jù)位姿遞推結(jié)果更新當前幀的點云地圖。

29、第二建圖模塊，用于當所述檢測模塊的檢測結(jié)果為目標車輛未位于隧道內(nèi)，且與隧道出口的距離小于或等于預(yù)設(shè)距離時，繼續(xù)基于所述目標里程計更新當前幀的點云地圖。

30、在上述技術(shù)方案中，隧道內(nèi)和隧道外的一定范圍內(nèi)的位姿來自相同的算法，使得整體位姿連貫且準確，提高了建圖精度。

31、此外，目標車輛超過設(shè)定距離后，就恢復(fù)常規(guī)的建圖方法，在一定程度上可以降低系統(tǒng)計算資源的消耗，提高建圖效率。

32、進一步，基于同一構(gòu)思，本技術(shù)還提供一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設(shè)置為運行時執(zhí)行以上所述隧道建圖方法。

33、進一步，基于同一構(gòu)思，本技術(shù)還提供一種車載終端，所述車載終端包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、所述至少一段程序、所述代碼集或指令集由所述處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)以上所述隧道建圖方法。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的有益效果在于：

35、本技術(shù)首先是實時獲取目標車輛預(yù)設(shè)區(qū)域范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)，所述點云數(shù)據(jù)至少包括第一點云數(shù)據(jù)和第二點云數(shù)據(jù)；然后基于所述第二點云數(shù)據(jù)計算對應(yīng)的俯仰角，以當所述第一點云數(shù)據(jù)和所述俯仰角同時滿足對應(yīng)的約束條件時，判定目標車輛位于隧道內(nèi)；否則判定目標車輛未位于隧道內(nèi)。本技術(shù)能及時響應(yīng)車輛位置和環(huán)境的變化，且可實時準確反映車輛當前是否處于隧道內(nèi)，避免因信息滯后導(dǎo)致的判斷失誤；此外，本技術(shù)在各種復(fù)雜隧道環(huán)境下都能穩(wěn)定工作，保證了隧道檢測的可靠性。