[发明专利]一种基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法

权利要求书

1.一种基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法，其包含有如下步骤：

S1：以多线激光雷达输出的原始数据作为输入，接收3D的点云数据并进行筛选感兴趣的数据区域；

S2：采用统计离群值滤波算法，将筛选后的数据区域内超过设定阈值的点云数据当做离群值进行滤除；

S3：以滤波后的点云数据作为输入，采用体素栅格滤波器进行进行缩减采样处理，减少点云的数据量；

S4：以缩减采样完的点云作为输入，在平面上进行投影映射、按规律筛选进行平面2D化处理。

2.根据权利要求1所述的基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法，其特征在于，所述S1步骤中筛选感兴趣的数据区域包括：

S11，在坐标系的X、Y、Z方向上分别都设定一个阈值，阈值包括有一个最大值和一个最小值；

S12：将点云数据的坐标值与阈值比较，保留阈值内的点，将阈值以外的点云数据进行删除。

3.根据权利要求1所述的基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法，其特征在于，所述S2步骤具体包括：

S21：在筛选后的数据区域内选择N个点，并计算每个点和其n个相邻点之间的平均距离，其计算公式为

其中，i属于区间[0，N]，j属于区间[0，n]，X_i为点云i的坐标X值，Y_i为点云i的坐标X值，Z_i为点云i的坐标X值，j表示相邻的点云，n应该根据工程实际情况，考虑处理器的计算能力选择一个合理的值；

S22：计算N个点的平均距离的均值μ和标准差σ，其计算公式为

S23：根据计算出的均值和标准差，计算确定一个阈值TRD，其计算公式为

TRD＝μ+α*σ (5)

其中α为比例系数，根据所需滤波强度不同确定其值；从得到的感兴趣的数据区域中确定出n和α的值，即可得出一个阈值TRD；

S24：对超过该阈值的点云数据当做离群值进行滤除。

4.根据权利要求1所述的基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法，其特征在于，所述S3步骤具体包括：

S31：根据点云数据的数据区域创建一个最小三维体素栅格；

S32：计算出三维体素栅格的边长L；

S33：根据L的大小将三维体素栅格分解成m*n*l个小栅格，其计算公式为；

其中floor为向下取整函数，Lx为数据区域X方向的长度，Ly为数据区域Y方向的长度，Lz为数据区域Z方向的长度；

S34：将点云数据放到相应的小栅格中，同时删除那些不包含点云数据的小栅格；

S35：在每个小栅格中，将离小栅格的重心最近的点云数据保留下来，删除其余的点云数据。

5.根据权利要求1所述的基于多线激光雷达的3D点云2D化数据处理方法，其特征在于，所述S4步骤具体包括：

S41：将所有的点云都往XOY平面进行投影映射，令所有的点云的Z_pi＝0；

S42：计算投影后每个点在XOY平面内的转角θ_i，其计算方法如下：

其中X_pi为点云i的X坐标值，Y_pi为点云i的Y坐标值，Z_pi为点云i的Z坐标值；

S43：按照θ_i每一定角度a为一个组对所有的点进行分组；

S44：计算每个分组中所有的点与原点的距离，并比较大小，保留拥有最小距离的点，其他点剔除，完成平面2D化处理。