[发明专利]点云数据分割方法、设备、存储介质及装置

说明书

本发明公开了一种点云数据分割方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取激光雷达点云数据，对激光雷达点云数据进行滤波处理，并获取有效激光雷达点云数据，对有效激光雷达点云数据中的激光点进行归类，获得不同类别的激光点组，对不同类别的激光点组进行分割，以获得新的激光点组。本发明通过对不同类别的激光点组进行分组，并对不同类别的激光点组进行分割，克服了现有技术中点云数据分割精度低的缺陷，从而能够提高点云数据的分割精度。

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种点云数据分割方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

目前，我国智能物流系统发展迅猛，而其中自然导航AGV首当其冲，成为了目前市场上发展前景最好的智能物流设备之一。由于现有技术自然导航AGV对车辆定位时，点云数据处理方式需要处理的数据量过大，从而导致点云数据分割处理时的精度很难保证，无法保证车辆定位精度，从而无法实现车辆稳定运行。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种点云数据分割方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中点云数据分割处理精度低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种点云数据分割方法，所述点云数据分割方法包括以下步骤：

获取激光雷达点云数据；

对所述激光雷达点云数据进行滤波处理，并获取有效激光雷达点云数据；

对所述有效激光雷达点云数据中的激光点进行归类，获得不同类别的激光点组；

对所述不同类别的激光点组进行分割，以获得新的激光点组。

优选地，所述对所述激光雷达点云数据进行滤波处理，并获取有效激光雷达点云数据的步骤，包括：

对所述激光雷达点云数据中的激光点进行遍历；

在遍历到的当前激光点与相邻激光点对中每一激光点之间的距离均大于第一预设阈值时，将所述当前激光点作为无效噪声点。

在遍历结束时，将所述无效噪声点从所述激光雷达点云数据中剔除，获得有效激光雷达点云数据。

优选地，所述对所述有效激光雷达点云数据中的激光点进行归类，获得不同类别的激光点组的步骤，包括：

对所述有效激光雷达点云数据中的有效激光点进行遍历；

在遍历到的当前有效激光点与相邻有效激光点对中每一有效激光点之间的距离大于第二预设阈值时，将所述当前有效激光点进行归类，获得不同类别的激光点组。

优选地，所述对所述不同类别的激光点组进行分割，以获得新的激光点组的步骤，包括：

对所述不同类别的激光点组进行遍历，以确定各激光点组对应的起始激光点和终止激光点；

根据所述起始激光点和所述终止激光点构建各激光点组对应的直线段；

计算各激光点组内所有激光点到所述直线段的垂线距离，以获得最大垂线距离值；

根据第三预设阈值和所述最大垂涎距离值对所述不同类别的激光点组进行分割，以获得新的激光点组。

优选地，所述根据第三预设阈值和所述最大垂涎距离值对所述不同类别的激光点组进行分割，以获得新的激光点组的步骤，包括：

在所述最大垂线距离值大于第三预设阈值时，将所述最大垂线距离值对应的激光点作为分割点；

根据所述分割点对所述激光点组进行分割，以获得新的激光点组。