一种确定凸包的方法和相关装置制造方法及图纸

技术编号:24210400 阅读:34 留言:0更新日期:2020-05-20 16:35
本申请公开了一种确定凸包的方法和相关装置,该方法包括:首先,基于点云数据形成的点云图像进行二值化处理获得二值化图像;其次,基于二值化图像进行边缘提取处理获得边缘图像;然后,基于边缘图像进行轮廓提取处理获得多个轮廓点集合;最后,利用凸包算法确定多个轮廓点集合中每个轮廓点集合的凸包。由此可见,当点云数据是较为分散且距离不统一的离散点时,先对点云数据形成的点云图像进行二值化处理、边缘提取处理和轮廓提取处理,将点云数据划分为多个轮廓点集合,再通过凸包算法确定轮廓点集合的凸包,确定出的凸包更加接近于真实情况的凸包,该方法应用于实际场景中效果较好且适用性高,从而大大提高车辆驾驶的安全性。

A method for determining convex hull and related devices

【技术实现步骤摘要】
一种确定凸包的方法和相关装置
本申请涉及凸包
,尤其涉及一种确定凸包的方法和相关装置。
技术介绍
凸包,是指在一个实数向量空间中,对于给定的集合,所有包含该集合的凸集的交集。简单的说,对于给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来所构成的凸多边形,该凸多边形可以包含点集中所有的点。在车辆驾驶场景中,尤其是无人驾驶场景,利用激光雷达采集有关周围障碍物的点云数据后,需要确定该点云数据的凸包以便确定车辆的周围障碍物。现有技术中,在获取点云数据后,一般是通过凸包算法确定点云数据的凸包。但是,专利技术人经过研究发现,实际场景中,点云数据一般是较为分散且距离不统一的离散点,采用上述方法存在确定凸包效果不好的问题,即,上述方法对实际场景适用性不高,影响车辆驾驶的安全性。
技术实现思路
有鉴于此,本申请实施例提供一种确定凸包的方法和相关装置,确定出的凸包更加接近于真实情况的凸包,该方法应用于实际场景中效果较好且适用性高,从而大大提高车辆驾驶的安全性。第一方面,本申请实施例提供了一种确定凸包的方法,该方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定凸包的方法,其特征在于,包括:/n基于点云数据形成的点云图像进行二值化处理获得二值化图像;/n基于所述二值化图像进行边缘提取处理获得边缘图像;/n基于所述边缘图像进行轮廓提取处理获得多个轮廓点集合;/n利用凸包算法确定多个所述轮廓点集合中每个所述轮廓点集合的凸包。/n

【技术特征摘要】
1.一种确定凸包的方法,其特征在于,包括:
基于点云数据形成的点云图像进行二值化处理获得二值化图像;
基于所述二值化图像进行边缘提取处理获得边缘图像;
基于所述边缘图像进行轮廓提取处理获得多个轮廓点集合;
利用凸包算法确定多个所述轮廓点集合中每个所述轮廓点集合的凸包。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于点云数据形成的点云图像进行二值化处理获得二值化图像,包括:
基于所述点云图像利用网格生成算法获得二维网格图像;
基于所述二维网格图像进行二值化处理获得所述二值化图像。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述二值化图像进行边缘提取处理获得边缘图像,具体为:
利用高斯拉普拉斯算子对所述二值化图像进行边缘提取处理获得所述边缘图像。


4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述边缘图像进行轮廓提取处理获得多个轮廓点集合,包括:
基于所述边缘图像进行膨胀处理获得膨胀图像;
基于所述膨胀图像进行轮廓提取处理获得多个所述轮廓点集合。


5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用凸包算法获得多个所述轮廓点集合中每个所述轮廓点集合的凸包,具体为:
利用Graham扫描法确定多个所述轮廓点集合中每个所述轮廓点集合的凸包。


6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将每个所述轮廓点集合作为目标轮廓点集合,针对每个目标轮廓点集合和每个其他轮...

【专利技术属性】
技术研发人员:王晓婷
申请(专利权)人:东软睿驰汽车技术沈阳有限公司
类型:发明
国别省市:辽宁;21

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