[发明专利]一种基于激光点云的路面点云提取方法和装置

权利要求书

1.一种基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，包括：

基于轨迹信息对路面点云进行提取，若判断获知路面点云中存在轨迹信息，则基于PCL获取路面点云的三维包围盒，对所述轨迹信息和三维包围盒进行相交计算，得到所述三维包围盒内部的轨迹信息；

遍历三维包围盒内部的轨迹信息，分别获取每一个轨迹点沿通行方向向左设定距离的左点，以及沿通行方向向右设定距离的右点；

将左点按顺序、右点按倒序存储，形成一个多边形，以所述多边形分割路面点云，得到第一路面点云；

基于边界信息对第一路面点云进行提取，得到第二路面点云；

基于布料模拟滤波CSF对所述第二路面点云进行滤波得到第三路面点云，基于预设法向量特征限定对所述第三路面点云进行过滤，得到第四路面点云，基于点云库PCL对所述第四路面点云进行曲面探测，得到多个曲面点云；

基于曲面点云的平均z值、曲面点云的点数的权重，以及曲面点云单位法向量在z轴上的分量的绝对值，构建用于评价曲面平坦度的评价值，取评价值最大的曲面点云作为目标路面点云。

2.根据权利要求1所述的基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，基于边界信息对第一路面点云进行提取，具体包括：

基于PCL将路面点云转换为深度图像，获取所述深度图像的边界点，并将所述边界点转换为路面点云的点云坐标；

获取点云坐标对应点集的凸包，基于所述凸包分割路面点云，得到第二路面点云。

3.根据权利要求1所述的基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，基于布料模拟滤波CSF对所述第二路面点云进行滤波得到第三路面点云，具体包括：

设定CSF滤波的刚性参数、分类阈值参数、采样阈值参数，并进行CSF滤波，得到地面点云的索引groundIndex；

基于PCL中的ExtractIndices模块，输入第二路面点云和索引groundIndex得到第三路面点云。

4.根据权利要求1所述的基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，基于预设法向量特征限定对所述第三路面点云进行过滤，具体包括：

基于PCL中的NormalEstimation模块，设定查找半径，并基于所述查找半径获取第三路面点云的法向量；

连接第三路面点云和单位法向量，并基于PCL的条件滤波ConditionAnd模块，提取其中单位法向量在z轴上分量绝对值大于设定法向量阈值的点云，得到第四路面点云。

5.根据权利要求1所述的基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，基于点云库PCL对所述第四路面点云进行曲面探测，具体包括：

基于PCL的SACSegmentationFromNormals模块，通过柱面曲面模型、球面曲面模型和平面曲面模型对所述第四路面点云进行曲面提取，得到符合相应曲面模型的参数，以及构成曲面的点的索引集合；

对构成曲面的点的索引集合和曲面模型的参数进行筛选：若索引集合内点数为0，则未探测到对应类型的曲面；若索引集合内点数大于0，且曲面模型为柱面模型或球面模型时，若曲面模型的半径小于R，则该曲面为无效曲面，剔除这个无效曲面；

基于剩余曲面的点的索引集合，提取构成曲面的曲面点云。

6.根据权利要求1所述的基于激光点云的路面点云提取方法，其特征在于，构建用于评价曲面平坦度的评价值，具体包括：

获取各个曲面点云的平均z值AvgZ，提取其中的最大值maxZ；并计算z值的权重：weightAvgZ＝1-AvgZ/maxZ；

获取曲面点云的点数PtSz，获取各个曲面点云的点数中的最大值maxPtSz，并计算点数的权重：weightPtSz＝PtSz/maxPtSz；

获取曲面点云的单位法向量，取单位法向量在z轴上的分量绝对值的均值AvgNormalZ；获取各曲面点云的AvgNormalZ中的最大值maxNormalZ，计算法向量的权重：weightNormalZ＝AvgNormalZ/maxNormalZ；

构建评价值weightAvgZ+weightPtSz+weightNormalZ。