[发明专利]一种激光点云的去噪方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本说明书公开了一种激光点云的去噪方法、装置、存储介质及电子设备，可根据激光雷达发射的激光光线的光线追踪信息，确定激光点云中的遮挡区域，并对处于遮挡区域中的每个障碍物，确定遮挡该障碍物的遮挡物。之后，根据该障碍物与该遮挡物上的双回波点，确定该遮挡物上的双回波点的比例，以基于遮挡物上的双回波点的比例，检测该障碍物是否为镜面反射形成的虚拟障碍物。通过激光光线投射到障碍物与遮挡物上的双回波点的比例，对镜面反射噪点进行检测，有效筛选出镜面反射产生的虚拟障碍物，提高了障碍物检测的准确度，减少了急刹和不合理绕行的问题，进一步提升了车辆行驶的稳定性与安全性。

技术领域

本申请涉及激光点云数据处理技术领域，尤其涉及一种激光点云的去噪方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

激光雷达是无人车进行环境感知的主要传感器之一，通过向周围环境发射激光光束，经障碍物反射后被接收器接收，记录发射与接收的时间差，从而确定障碍物与无人车之间的距离。

但是激光雷达容易受到周围环境中各种噪声的影响，如雨雪、尘土和镜面反射等，导致检测出虚拟障碍物的点云信息，影响无人驾驶的安全性。

因此，目前对于激光雷达采集的激光点云，还需进行障碍物噪声处理。针对采集的每帧激光点云，可通过预先训练的障碍物分类模型，识别该帧激光点云中的各噪声障碍物，并进行删除。其中，在训练障碍物分类模型时，可获取历史上采集的大量激光点云作为训练样本，并根据各帧激光点云中的障碍物属于噪声/非噪声作为标注，进行模型训练。

但是，由于镜面反射所形成的虚拟障碍物是激光反射后，照射到真实的障碍物上生成的，两者的点云形态几乎一致，障碍物分类模型难以进行区分，导致无人车出现不合理的运动，如急刹、异常绕行等，存在安全隐患。

发明内容

本说明书实施例提供一种激光点云的去噪方法、装置、存储介质及电子设备，用于部分解决现有技术中的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书提供的一种激光点云的去噪方法，包括：

获取激光雷达采集的激光点云；

根据所述激光雷达发射的激光光线的光线追踪信息，确定所述激光点云中的遮挡区域；

针对所述遮挡区域内的每个障碍物，确定沿发射方向遮挡该障碍物的遮挡物；

根据该障碍物与所述遮挡物上的双回波点，确定所述遮挡物上的双回波点的比例；

当所述遮挡物上的双回波点的比例超出预设阈值时，确定该障碍物为镜面反射形成的虚拟障碍物，并将该障碍物从所述激光点云中剔除。

可选地，根据所述激光雷达发射的激光光线的光线追踪信息，确定所述激光点云中的遮挡区域，具体包括：

针对所述激光雷达发射的每条激光光线，若该条激光光线投射到障碍物上，则确定所述障碍物后方为遮挡区域。

可选地，确定所述遮挡区域内的每个障碍物，具体包括：

确定所述激光点云中各障碍物的外接包围框；

针对所述激光点云中的每个障碍物，确定该障碍物的外接包围框在所述遮挡区域内的遮挡占比；

当所述遮挡占比超出预设比例时，确定该障碍物处于所述遮挡区域内。

可选地，确定沿发射方向遮挡该障碍物的遮挡物，具体包括：

建立所述激光雷达与该障碍物之间的连线；

确定在所述连线上，距离所述激光雷达最近的障碍物，作为遮挡该障碍物的遮挡物。

可选地，根据该障碍物与所述遮挡物上的双回波点，确定所述遮挡物上的双回波点的比例，具体包括：