一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，属于车载激光扫描技术领域，该方法包括以下步骤：对雷达采集的点云信息进行预处理；根据雷达的水平扫描分辨率对预处理后的点云信息，以射线形式按照到雷达中心的距离由近到远进行排序；通过多线激光雷达的扫描线分布特征，结合扫描物体的高度信息，对地面点信息进行初步提取；对初步提取的地面点进行平面模型构建，再根据平面模型构建旋转模型，通过该旋转模型对初步提取的地面点进行水平校准，即完成地面点信息再次提取；该方法能够在提高实时性和校正点云的水平误差的同时提取地面与非地面点，在不改变点云特征的情况下通过压缩点云数据的方法减少了所要计算的点云数据量，缩短了耗时，提高了实时性。

A method of ground extraction based on LIDAR point cloud characteristic line and plane calibration

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法
本专利技术涉及车载激光扫描
，尤其涉及一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法。
技术介绍
三维激光雷达以其较远的扫描距离，能获得精确的三维信息，稳定性以及鲁棒性好的优势正逐步应用于车载地图的构建当中。目前在该领域中，在激光雷达点云地面分割算法方面存在着两点不足之处：(1)处理的数据量巨大耗时较长，目前市面上用于地形扫描的多线雷达为16线、32线、64线，其内部安装多对激光发射与激光接收装置，进行360度的全景扫描，每秒的数据量最少为32万，最多为130万左右。若直接使用如此庞大的数据计算，会非常缓慢，达不到车前地形在线高速实时测量的基本要求。(2)获取的点云数据在雷达坐标系中具有水平误差，已知的地面分割算法均未考虑传感器本身误差，传感器安装误差以及车辆颠簸带来的影响。激光雷达传感器采集的数据会由于车辆的震动和颠簸，硬件安装以及数据融合过程中的系统误差，导致其在雷达坐标系中有一定的倾斜误差，而惯性测量单元本身也是有误差的，因此当倾斜度较小时性测量单元也无法进行正确的雷达点云姿态校正。当前的地面分割算法中并未考虑地面点云在雷达坐标系中发生小角度倾斜的情况，这种情况会直接影响到后续的全局地图的构建，正负障碍物的正确分类以及障碍物高度和位置等定量信息提取的精度等等。
技术实现思路
针对当前激光雷达点云地面分割算法中数据量巨大耗时较长和获取的点云数据在雷达坐标系中具有水平误差两个问题，本专利技术公开了一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，包括以下步骤：S1:对雷达采集的点云信息进行预处理；S2:根据雷达的水平扫描分辨率对预处理后的点云信息，以射线形式按照到雷达中心的距离由近到远进行排序；S3:通过多线激光雷达的扫描线分布特征，结合扫描物体的高度信息，对地面点信息进行初步提取；S4:对初步提取的地面点进行平面模型构建，再根据平面模型构建旋转模型，通过该旋转模型对初步提取的地面点进行水平校准，即完成地面点信息再次提取。进一步地，所述对地面点信息进行初步提取的方式如下：S3-1:通过多线激光雷达的扫描线分布特征，获得扫描物体的高度信息；S3-2:通过当前点和前一点的高度之间的关系，判断当前点是否为地面点。进一步地，所述扫描物体的高度信息包括相对高度阈值信息、整体高度阈值信息和地面某点的高度信息；其中设定射线上某点与其同条射线上前一点的相对高度阈值信息△H1i计算公式如下：ΔH1i＝tanθS×ΔLi(2)射线上某点的整体高度阈值△H2i计算公式如下：△H2i＝tanθG×Li(3)ΔLi＝Li-Li-1,(i＝1,2,3,…32)(4)式中，θS为同条射线上当前点与前一点的相对坡度阈值，θG为整个地面的坡度阈值，△Li为同条射线上当前点与前一点之间的水平距离，i为激光雷达第i条扫描线上的点；地面某点的高度Hi的计算公式为：Hi＝|zi-zLidar|(5)zLiadr为激光雷达的安装高度，zi为雷达坐标系中点的z坐标值。进一步地，通过当前点i和前一点i-1的高度之间的关系，判断当前点是否为地面点的过程如下：若前一点(i-1)点是地面点时：(1)如果|Hi-Hi-1|＜△H1i，即可确定当前点为地面点；(2)如果|Hi-Hi-1|≥△H1i：若Hi＜△H2i，当前点为地面点，若Hi≥△H2i，当前点为障碍点；若前一点(i-1点)是非地面点时：(1)如果|Hi-Hi-1|＜△H1i：若Hi＜△H2i，当前点为地面点，若Hi≥△H2i，当前点为非地面点；(2)如果|Hi-Hi-1|≥△H1i：若Hi＜△H2i，当前点为地面点，若Hi≥△H2i，当前点为非地面点。进一步地，地面某点的提取过程出现过分割与欠分割情况，通过下列公式对地面高度阈值做出相应调整：式中，△H，△Lmin，△Lmax均为预设值。进一步地，所述通过旋转模型对初步提取的地面点进行水平校准的方法，包括以下步骤：S4-1:求取初步粗提取的地面点的单位法向量，定义其为旋转前单位向量，向量(0，0，1)为旋转后单位向量；S4-2:计算出地面点云的单位法向量到竖直向量(0,0,1)的旋转矩阵，将此矩阵运用到全局点云，即可完成全局点云的水平校准。一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取系统，包括：环境感知单元、地面提取单元和平面校准单元；所述环境感知单元包括激光雷达传感器和惯性测量模块；所述激光雷达传感器采集点云信息，所述惯性测量模块采集激光雷达的姿态信息；所述地面提取单元根据环境感知单元采集的点云信息和姿态信息进行地面点的初步提取；平面校准单元对所述地面提取单元初步提取的地面点进行水平校准。由于采用了上述技术方案，本专利技术提供的一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，尤其针对提高算法的实时性和地面的水平校准进行了深入研究，该方法能够在提高实时性和校正点云的水平误差的同时提取地面与非地面点，在不改变点云特征的情况下通过压缩点云数据的方法减少了所要计算的点云数据量，缩短了耗时，提高了实时性；通过地面点云提取后利用校准模型校准全局点云的方法，降低了提取的地面点和非地面点在激光雷达坐标系中的水平误差，有益于提高后续的障碍物信息提取，高精度地图的重建等的精度；本专利技术提供了一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取系统，用于在提高实时性和校正点云的水平误差的同时提取地面与非地面点。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术方法的步骤图；图2是雷达的水平角度分辨率示意图；图3是当前一点是地面点时，|Hi-Hi-1|＜△H1i时示意图；图4是当前一点是地面点时，|Hi-Hi-1|≥△H1i，Hi＜△H2i时示意图；图5是当前一点是地面点时，|Hi-Hi-1|≥△H1i，Hi≥△H2i时示意图；图6是当前一点不是地面点时，|Hi-Hi-1|＜△H1i，Hi＜△H2i时示意图；图7是当前一点不是地面点时，|Hi-Hi-1|＜△H1i，Hi≥△H2i时示意图；图8是当前一点不是地面点时，|Hi-Hi-1|≥△H1i，Hi＜△H2i时示意图；图9是当前一点不是地面点时，|Hi-Hi-1|≥△H1i，Hi≥△H2i时示意图；图10是物体与雷达距离适中和距离较近时示意图；图11是物体与雷达距离适中和距离较远时示意图；图12是地面点云在雷达坐标系中的状态示意图；图13是基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1:对雷达采集的点云信息进行预处理；/nS2:根据雷达的水平扫描分辨率对预处理后的点云信息，以射线形式按照到雷达中心的距离由近到远进行排序；/nS3:通过多线激光雷达的扫描线分布特征，结合扫描物体的高度信息，对地面点信息进行初步提取；/nS4:对初步提取的地面点进行平面模型构建，再根据平面模型构建旋转模型，通过该旋转模型对初步提取的地面点进行水平校准，即完成地面点信息再次提取。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1:对雷达采集的点云信息进行预处理；
S2:根据雷达的水平扫描分辨率对预处理后的点云信息，以射线形式按照到雷达中心的距离由近到远进行排序；
S3:通过多线激光雷达的扫描线分布特征，结合扫描物体的高度信息，对地面点信息进行初步提取；
S4:对初步提取的地面点进行平面模型构建，再根据平面模型构建旋转模型，通过该旋转模型对初步提取的地面点进行水平校准，即完成地面点信息再次提取。


2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，其特征在于：所述对地面点信息进行初步提取的方式如下：
S3-1:通过多线激光雷达的扫描线分布特征，获得扫描物体的高度信息；
S3-2:通过当前点和前一点的高度之间的关系，判断当前点是否为地面点。


3.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，其特征在于：所述扫描物体的高度信息包括相对高度阈值信息、整体高度阈值信息和地面某点的高度信息；
其中设定射线上某点与其同条射线上前一点的相对高度阈值信息△H1i计算公式如下：
ΔH1i＝tanθS×ΔLi(2)
射线上某点的整体高度阈值△H2i计算公式如下：
△H2i＝tanθG×Li(3)
ΔLi＝Li-Li-1,(i＝1,2,3,…32)(4)
式中，θS为同条射线上当前点与前一点的相对坡度阈值，θG为整个地面的坡度阈值，△Li为同条射线上当前点与前一点之间的水平距离，i为激光雷达第i条扫描线上的点；
地面某点的高度Hi的计算公式为：
Hi＝|zi-zLidar|(5)
zLiadr为激光雷达的安装高度，zi为雷达坐标系中点的z坐标值。


4.根据权利要求2所述的一种基于激光雷达点云特征线与平面校准的地面提取方法，其特征在于：通过当前点(...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘爽，张翼飞，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北;13