[发明专利]基于激光点云进行地面滤波的方法、设备和程序载体

说明书

本发明涉及图像处理领域。本发明提供一种基于激光点云进行地面滤波的方法，所述方法包括以下步骤：S1：获取激光点云数据；S2：基于模型拟合由所述激光点云数据估计出地面模型；以及S3：基于特征比较对估计出的地面模型进行校验。本发明还提供一种基于激光点云进行地面滤波的设备、一种激光雷达系统和一种机器可读程序载体。本发明旨在将基于模型拟合的地面模型估计与基于特征比较的校验过程相结合，以便能够提高整体模型估计的准确性，尤其能够在非平坦的地面处达到优化的拟合效果，同时也可以显著提高计算效率。

技术领域

本发明涉及一种基于激光点云进行地面滤波的方法、一种基于激光点云进行地面滤波的设备、一种激光雷达系统和一种机器可读程序载体。

背景技术

激光雷达在自动驾驶领域中发挥着十分出色的作用，通过对其获得的激光点云进行处理，可以实现车辆定位辅助、高精度地图搭建、障碍物检测、目标跟踪等多项任务。为了更好地完成这些任务，通常需要基于激光点云执行地面滤波或分割。

现有技术中已经存在的地面滤波方法主要有两种，一种是基于模型拟合的地面滤波方法，该方法通常针对整个激光点云进行地平面估计，因此不能良好地实现局部非平坦或倾斜地面的准确拟合。另一种方法是基于特征的地面拟合方法，这种方法使用局部凸度标准来对非平坦环境中的激光点云数据进行分类，但是这种方法计算开销很大并且往往特定于特殊地面形态因而无法适应于大面积的地面分割，鲁棒性较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于激光点云进行地面滤波的方法、一种基于激光点云进行地面滤波的设备、一种激光雷达系统和一种机器可读程序载体，以至少解决现有技术中的部分问题。

根据本发明的第一方面，提出一种基于激光点云进行地面滤波方法，所述方法包括以下步骤：

S1：获取激光点云数据；

S2：基于模型拟合由所述激光点云数据估计出地面模型；以及

S3：基于特征比较对估计出的地面模型进行校验。

本发明尤其包括以下技术优点：本发明将基于模型拟合的地面分割技术与基于特征向量的误差校正技术相结合，在克服地面模型估计的不准确性的同时减小了计算开销。由此，不仅能够在平坦地形处实现激光点云分类的良好效果，而且在倾斜路面或凹陷处减少了过拟合或欠拟合错误，有利地避免地形点丢失或其他环境对象上的点被错分到地面模型中。

可选地，在步骤S2之前附加地执行：按照激光点云中的区域位置和大小将完整的激光点云划分为、尤其非均匀地划分为多个网格区域。在此，通过对整个激光点云进行网格化并且针对各个网格区域单独估计地面模型，能够提高整体模型估计的准确性，尤其能够在非平坦地面处达到优化的拟合效果，同时也可以显著提高计算效率。

可选地，该方法还包括：根据相对于激光雷达传感器的距离确定网格区域的尺寸，优选地，随着相对于激光雷达传感器的距离的增大，将网格区域的尺寸增大。在此尤其基于如下技术构思：激光雷达传感器以放射性的方式发射和接收激光脉冲信号，激光点云中的距激光雷达传感器较远的那些点往往更加稀疏，而距激光雷达传感器较近的那些点更加密集。为了使网格区域尺寸动态地适配于激光点云中的点的分布和密度，可以根据相对于激光雷达传感器的距离调整网格区域的尺寸，从而为后续的地面模型的合理化估计奠定基础。此外，还能想到的是，基于所使用的激光雷达传感器的配置和参数来调整网格区域的尺寸。

可选地，所述步骤S2包括：在激光点云数据中定义种子节点；判断该种子节点与其邻域节点是否存在连续性，在存在连续性的情况下将所述种子节点与所述邻域节点归类到同一平面模型中。在此，尤其可以为激光点云中的各个节点分配位置坐标，并且因此可以按照坐标和点之间的关系将各个节点的位置坐标归类到相应的地面模型中。