基于LabVIEW和高性能单线激光雷达搭建障碍物识别系统,通过改进的聚类算法、数据关联及滤波技术,实现低速场景下车辆前方30m内移动障碍物的实时检测、位置与速度识别及轨迹跟踪。系统适用于物流配送、园区巡检等低速移动平台,依托LabVIEW的图形化编程与实时数据处理能力,兼顾检测精度与开发效率。
物流配送:社区、校园内低速物流车(时速≤20km/h)的道路环境感知,识别前方行人、车辆等障碍物,保障最后1km配送安全。
园区巡检:厂区、景区巡检车的自主避障支持,实时监测路径内静态(石墙、花坛)与动态(人员、其他车辆)障碍物。
教学科研:自动化专业实践教学,演示环境感知算法与软硬件协同开发流程。
硬件模块 | 选型说明(高性能) | 选型原因 |
单线激光雷达 | 水平视场角100°、测距0.3-30m | 测距精度达±2cm,扫描频率5-20Hz,以太网通信延迟低(≤50ms),适配低速场景实时性需求;100°视场角可覆盖车辆前方主要区域,30m测距满足近距避障预警。 |
工控机 | 4核处理器、8G内存 | 支持LabVIEW稳定运行,可并行处理雷达数据解析、聚类计算及轨迹显示,满足150ms内完成单帧数据处理的需求。 |
GNSS定位模块 | 水平定位精度≤0.5m | 提供车辆自身位置基准,辅助校准障碍物相对位置计算,提升轨迹跟踪准确性。 |
通信模块 | 以太网接口 | 与激光雷达高速通信,传输原始点云数据无丢包,保障数据完整性。 |
以LabVIEW为核心,采用“数据采集-处理-决策-显示”分层架构:雷达采集数据经LabVIEW解析后,依次通过聚类、数据关联、滤波算法处理,最终在可视化界面输出障碍物信息。
数据解析:LabVIEW通过以太网读取雷达UDP报文,解析角度、距离、时间戳等信息,筛选30m内感兴趣区域数据,减少无效计算。依托LabVIEW的UDP通信模块,可直接调用底层接口,解析效率比通用编程工具提升20%。
聚类分析:基于改进DBSCAN算法,LabVIEW按雷达扫描区域动态计算聚类阈值(Eps和Minpts),结合高斯模型识别“I型”“L型”等障碍物点云。通过LabVIEW的数学运算模块封装算法,可直观调试阈值参数对聚类结果的影响。
数据关联:采用最近邻算法思想,LabVIEW对比连续两帧障碍物外接矩形框重叠区域,匹配同一障碍物。图形化编程使关联逻辑(如距离阈值判断)可通过流程图直观呈现,便于调试。
轨迹跟踪:卡尔曼滤波模块在LabVIEW中实现,基于位置、速度数据建立运动模型,预测并修正障碍物轨迹。LabVIEW的实时图表控件可动态显示滤波前后轨迹,直观验证效果。
可视化显示:LabVIEW前面板设计实时界面,显示障碍物位置、速度曲线及跟踪状态,支持参数(如聚类阈值)在线调整,无需重启程序即可验证优化效果。
开发高效:LabVIEW图形化编程无需复杂代码,算法模块(如卡尔曼滤波)可通过拖放控件搭建,开发周期比C++缩短40%;内置调试工具(如探针)可实时查看中间变量,快速定位问题。
实时性强:通过LabVIEW的多线程调度,数据解析与算法处理并行执行,单帧数据处理耗时≤150ms,满足20Hz扫描频率的实时性要求。
可视化好:集成图表、控件等显示元素,可实时展示点云聚类、轨迹跟踪过程,比纯代码架构更易观察算法效果,便于参数优化。
扩展性高:支持调用DLL动态链接库扩展算法(如复杂聚类逻辑),也可通过LabVIEW的接口模块集成相机、毫米波雷达等其他传感器,提升感知冗余度。
聚类阈值固定导致远处障碍物漏检
问题:原始DBSCAN算法用固定阈值,30m处障碍物点云稀疏时易被误判为噪声。
解决:在LabVIEW中实现自适应阈值算法,按距离动态调整Eps(近距小、远距大)和Minpts(近距多、远距少)。通过LabVIEW的条件结构快速迭代阈值计算逻辑,最终远处障碍物检出率提升至99%。
雷达噪声导致轨迹波动
问题:雷达震动或强光干扰使点云位置波动,跟踪轨迹跳变。
解决:在LabVIEW中封装卡尔曼滤波模块,通过调整过程噪声Q和观测噪声R平滑轨迹。利用LabVIEW的实时曲线对比滤波前后数据,快速优化Q、R参数,轨迹波动幅度降低60%。
深色物体反射率低导致点云失真
问题:黑色车辆反射率低(4%),点云稀疏易丢失跟踪。
解决:在LabVIEW中增加多帧关联逻辑,若连续3帧未匹配,仍基于卡尔曼预测值保留轨迹;若第4帧重新检测到点云,自动续接轨迹。通过LabVIEW的状态机控件实现逻辑跳转,深色物体跟踪有效率提升至85%。