[发明专利]地面检测方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本申请涉及激光雷达检测技术领域，特别涉及一种地面检测方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：采集车辆周围环境的点云数据，并初始化预设的扇形栅格；将点云数据分配至预设的扇形栅格，并对每个扇形栅格进行PCA平面拟合，并从拟合后的扇形栅格中筛选出垂直度、平均高度和/或平坦度满足预设要求的合格扇形栅格；以及修正合格扇形栅格对应的平面方程，并计算每个扇形栅格中的每个点至由修正后的平面方程得到的栅格平面的第一点面距离，并将第一点面距离小于第一预设距离的点作为地面点，以生成实际地面。由此，解决相关技术的地面滤除不具有实时性，并且滤除效果差的问题，可以达到实时准确的地面滤除的效果。

技术领域

本申请涉及激光雷达检测技术领域，特别涉及一种地面检测方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

近年来，随着汽车“智能化”的发展，越来越多的量产车辆开始安装激光雷达，利用激光雷达、相机、毫米波雷达等多传感器来满足在特定场景下的自动驾驶功能。由于激光雷达点云可以提供物体的3D信息，所以受到大家的追捧，但是激光雷达3D点云有无纹理信息，数据量大和无序性等特征给算法带来了更多的挑战。其中，最迫切的挑战是算法要高效，准确的处理激光雷达3D点云信息，以满足自动驾驶对实时性的要求。

由于激光雷达3D点云数据中有相当部分的点云是地面信息，如果在做目标检测之前把地面上的点去除，不仅可以减少计算量，缩短计算时间，而且还可以提升检测的准确率，所以在激光雷达传统目标检测中地面检测是至关重要的一步。

相关技术中常用的地面检测算法是先将点云划分到预先设置的栅格或者体素中，然后分别对每个栅格或体素进行RANSAC(随机一致性算法)平面拟合，利用点到面的欧式距离从而筛选出最终满足要求的地面点，另一种是用三维体素代替二维栅格，充分利用了三维点云信息，判断点是否属于地面点除了点到面的距离之外，还加了高程值(Z值)作为判断条件。

然而，第一种虽然有很高的拟合精度，但是运行时间是比较长的，无法满足激光雷达算法对实时性的要求，而且该方法没用很好的利用激光雷达点云近密远疏的特点，等分的划分扇形区域很难满足远端区域，同时该方案只用一个欧氏距离作为最终点云是否为地面的判断条件，很难做到鲁棒性，所以无法达到预期的地面滤除效果；另一种还是没有充分利用激光雷达的近密远疏的性质，对于远处的体素而言，利用稀疏的点云去拟合一个满足要求的平面是比较有挑战的。利用RANSAC这种耗时的方法去拟合平面很难做到实时。同时本方案没有考虑地面是一个连续渐变的平面的特性去过滤非地面点，所以也无法达到预期的地面滤除的效果。

发明内容

本申请提供一种地面检测方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术的地面滤除不具有实时性，并且滤除效果差的问题，可以达到实时准确的地面滤除的效果。

本申请第一方面实施例提供一种地面检测方法，包括以下步骤：采集车辆周围环境的点云数据，并初始化预设的扇形栅格；将所述点云数据分配至所述预设的扇形栅格，并对每个扇形栅格进行PCA平面拟合，并从拟合后的扇形栅格中筛选出垂直度、平均高度和/或平坦度满足预设要求的合格扇形栅格；以及修正所述合格扇形栅格对应的平面方程，并计算所述每个扇形栅格中的每个点至由修正后的平面方程得到的栅格平面的第一点面距离，并将所述第一点面距离小于第一预设距离的点作为地面点，以生成实际地面。

根据上述技术手段，本申请可以解决相关技术的地面滤除不具有实时性，并且滤除效果差的问题，可以达到实时准确的地面滤除的效果。

可选地，在一些实施例中，所述初始化预设的扇形栅格，包括：基于预设的径向长度和预设的栅格角度将所述预设的扇形栅格划分为径向距离不同的多个区域；获取不同场景下每个栅格中点云数据最大值，并在初始化所述预设的扇形栅格时，将所述每个栅格中点云数据最大值作为所述每个栅格点云数据的预留空间。

根据上述技术手段，本申请可以初始化扇形栅格，适应激光雷达点云近密远疏的特点，提高计算效率，提升检测精度。