[发明专利]一种点云数据的分割方法和装置

权利要求书

1.一种点云数据的分割方法，其特征在于，包括：

获取点云数据；其中，所述点云数据包括各点与扫描线的对应关系；

根据相邻点之间的距离对点云数据中各扫描线上的点进行分割，以得到对应于各扫描线的分割段；

根据各分割段所包含的点，确定该分割段的扫描角度区间和扫描距离区间；其中，所述扫描角度区间为该分割段所包含的各点与雷达正向所呈最小夹角至最大夹角的区间，所述扫描距离区间为该分割段所包含的各点与雷达中心之间最小距离到最大距离的区间；

对不同扫描线之间的分割段进行聚类以得到子点集，包括：

任取一条扫描线中的一分割段，判断该分割段与其他扫描线中各分割段的扫描角度区间和扫描距离区间是否均存在交集；若存在，则将该分割段与存在交集的分割段合并，并更新合并得到的分割段的扫描角度区间和扫描距离区间；

对于各分割段重复执行上述步骤，直至在一次对全部分割段的遍历后没有发生合并，以此时的各分割段作为各子点集；

根据所述子点集确定分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据相邻点之间的距离对点云数据中各扫描线上的点进行分割，以得到对应于各扫描线的分割段的步骤包括：

对于点云数据中一条扫描线上的点，依次判断前点和后点是否满足均为有效点且距离小于距离阈值的条件；若满足，则将后点加入前点所属的分割段；

对于每条扫描线执行上述步骤，以得到对应于各扫描线的分割段。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述距离阈值为前点和后点与雷达中心之间距离的较大值与距离增益的乘积，加上点云测距精度所得到的结果；其中，所述距离增益为雷达水平扫描角与雷达水平扫描角和飞点角度之和的比值，所述雷达水平扫描角为雷达水平扫描角分辨率的整数倍，所述飞点角度为预设值，所述点云测距精度由雷达性能确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述子点集确定分割结果的步骤包括：

判断各所述子点集中点的数量是否小于数量阈值；其中，数量阈值为点云扫描线数和最小目标尺寸的乘积，与有效聚类距离和雷达水平扫描角分辨率的乘积的比值，所述点云扫描线数为所述子点集中各点所对应的不同扫描线的总数，所述最小目标尺寸和有效聚类距离为预设值，所述雷达水平扫描角分辨率由雷达性能确定；

若小于，则将该子点集滤除；

获取未被滤除的子点集作为分割结果。

5.一种点云数据的分割装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取点云数据；其中，所述点云数据包括各点与扫描线的对应关系；

分割模块，用于根据相邻点之间的距离对点云数据中各扫描线上的点进行分割，以得到对应于各扫描线的分割段；

聚类模块，用于对不同扫描线之间的分割段进行聚类以得到子点集；所述聚类模块还用于根据各分割段所包含的点，确定该分割段的扫描角度区间和扫描距离区间；其中，所述扫描角度区间为该分割段所包含的各点与雷达正向所呈最小夹角至最大夹角的区间，所述扫描距离区间为该分割段所包含的各点与雷达中心之间最小距离到最大距离的区间；任取一条扫描线中的一分割段，判断该分割段与其他扫描线中各分割段的扫描角度区间和扫描距离区间是否均存在交集；若存在，则将该分割段与存在交集的分割段合并，并更新合并得到的分割段的扫描角度区间和扫描距离区间；对于各分割段重复执行上述步骤，直至在一次对全部分割段的遍历后没有发生合并，以此时的各分割段作为各子点集；

结果处理模块，用于根据所述子点集确定分割结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分割模块还用于：

对于点云数据中一条扫描线上的点，依次判断前点和后点是否满足均为有效点且距离小于距离阈值的条件；若满足，则将后点加入前点所属的分割段；

对于每条扫描线执行上述步骤，以得到对应于各扫描线的分割段。