点云数据划分方法及装置、障碍物检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种点云数据划分方法及装置、障碍物检测方法及装置，属于计算机技术领域。所述点云数据划分方法包括：对当前环境的深度图像进行三维重构以生成点云数据集合，其中所述点云数据集合中的一个点云数据与所述深度图像中的一个像素点对应；获取所述深度图像基于像素点深度值的直方图分布；根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间；以及根据所述多个深度区间中每个深度区间包括的像素点对应的点云数据来将所述点云数据集合划分为与多个深度空间对应的多个子点云数据集合。所述方法可以避免出现点云数据截断现象，并且对场景的适应性更强。

Point cloud data division method and device, obstacle detection method and device

【技术实现步骤摘要】
点云数据划分方法及装置、障碍物检测方法及装置
本专利技术涉及计算机
，具体地涉及一种点云数据划分方法及装置、障碍物检测方法及装置。
技术介绍
环境感知作为设备无人化操作的首要环节，主要有激光雷达和双目视觉两种解决方案。激光雷达对光照和色彩等干扰因素具有很强的鲁棒性，但易受到雪、雾灯恶劣天气的影响。双目视觉相较于激光雷达，不仅能获取环境的三维信息，还能输出特征复杂的彩色图像，且成本更低。因此，目前双目视觉被被广泛应用于无人驾驶、虚拟现实等领域，尤其应用于这些领域的障碍物检测中。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种点云数据处理方法及装置、障碍物检测方法及装置，用于实现点云数据在深度维度上的划分，并相应实现障碍物的检测。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种点云数据划分方法，所述方法包括：对当前环境的深度图像进行三维重构以生成点云数据集合，其中所述点云数据集合中的一个点云数据与所述深度图像中的一个像素点对应；获取所述深度图像基于像素点深度值的直方图分布；根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间；以及根据所述多个深度区间中每个深度区间包括的像素点对应的点云数据来将所述点云数据集合划分为与多个深度空间对应的多个子点云数据集合。可选的，所述根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间包括：以第一直方图维度为起点，沿着深度值变化的第一方向，累加每个直方图维度对应的像素点个数；当所述累加的像素点个数大于像素区间阈值时，停止累加；建立一个深度区间，其中所述一个深度区间的下限基于所述起点处的直方图维度对应的深度值确定且所述一个深度区间的上限基于当前执行停止累加时的直方图维度对应的深度值确定；以及以所述当前执行停止累加时对应的直方图维度的下一个直方图维度为起点，重复执行上述步骤直到所述直方图分布的直方图维度遍历完成，从而得到所述多个深度区间。可选的，所述第一直方图维度为最小深度值对应的直方图维度，所述第一方向为深度值增大的方向；或者所述第一直方图维度为最大深度值对应的直方图维度，所述第一方向为深度值减小的方向。可选的，所述像素区间阈值基于预先确定的障碍物在所述深度图像上的平均像素占比和所述深度图像中的有效像素个数而被确定，其中所述深度图像中的有效像素个数是指所述深度图像中深度值在预设深度范围内的像素的总数。可选的，所述深度图像通过双目相机获得，所述点云数据集合中点云数据在X轴和Y轴的值分别为所述深度图像中对应像素点在相机坐标系中的X轴和Y轴的值，所述点云数据集合中点云数据在Z轴的值为所述深度图像中对应像素点的深度值。相应的，本专利技术实施例提供一种障碍物检测方法，所述方法包括：获取当前环境的深度图像；根据上述的点云数据划分方法对所述当前环境的深度图像对应的点云数据集合进行划分以得到多个子点云数据集合；以及对每个子点云数据集合分别执行聚类处理以得到聚类后的多个点云簇；去除所述多个点云簇中属于地面点云的点云簇；以及基于去除地面点云后的点云簇确定所述障碍物的类别信息和/或位置信息。可选的，所述基于去除地面点云后的点云簇确定所述障碍物的类别信息包括：基于去除地面点云后的点云簇确定所述障碍物的感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行特征提取以得到特征向量；以及将所述特征向量输入分类器以输出所述障碍物的类别信息。相应的，本专利技术实施例提供一种点云数据划分装置，所述装置包括：第一三维重构模块，用于对当前环境的深度图像进行三维重构以生成点云数据集合，其中所述点云数据集合中的一个点云数据与所述深度图像中的一个像素点对应；直方图分布获取模块，用于获取所述深度图像基于像素点深度值的直方图分布；深度区间建立模块，用于根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间；以及子点云数据集合形成模块，用于根据所述多个深度区间中每个深度区间包括的像素点对应的点云数据来将所述点云数据集合划分为与多个深度空间对应的多个子点云数据集合。相应的，本专利技术实施例提供一种障碍物检测装置，所述装置包括：深度图像获取模块，用于获取当前环境的深度图像；点云数据集合划分模块，用于根据上述的点云数据划分方法对所述当前环境的深度图像对应的点云数据集合进行划分以得到多个子点云数据集合；以及聚类模块，用于对每个子点云数据集合分别执行聚类处理以得到聚类后的多个点云簇；地面点云去除模块，用于去除所述多个点云簇中属于地面点云的点云簇；以及障碍物信息确定模块，用于基于去除地面点云后的点云簇确定所述障碍物的类别信息和/或位置信息。相应的，本专利技术实施例提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器执行上述的点云数据划分方法，和/或上述的障碍物检测方法。相应的，本专利技术实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、与处理器连接的至少一个存储器、以及总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述的点云数据划分方法，和/或上述的障碍物检测方法。通过上述技术方案，在对点云数据集合进行划分时，首先获取基于像素点深度值的直方图分布，根据直方图维度对应的像素点个数和直方图维度建立多个深度区间，然后以三维点云数据集合在特定坐标轴的值为划分域将点云数据集合划分为与多个深度区间对应的多个子点云数据集合，这种划分方式可以避免出现点云数据截断现象，并且对场景的适应性更强。将这种划分方法应用到障碍物检测方法时可以最终提高障碍物检测精度。本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：图1示出了根据本专利技术一实施例的障碍物检测方法的流程示意图；图2示出了根据本专利技术一实施例的点云数据划分方法的流程示意图；图3示出了根据本专利技术一实施例的点云数据处理方法的流程示意图；图4示出了点云滤波处理的流程示意图；图5示出了根据本专利技术一实施例的用于去除地面点云的方法的流程示意图；图6示出了根据本专利技术一实施例的障碍物类别信息的确定方法的流程示意图；图7示出了根据本专利技术一实施例的障碍物检测装置的结构框图；图8示出了根据本专利技术一实施例的点云数据划分装置的结构框图；图9示出了根据本专利技术一实施例的点云数据处理装置的结构框图；图10示出了根据本专利技术一实施例的用于去除地面点云的装置的结构框图；以及图11示出了根据本专利技术一实施例的电子设备的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。图1示出了根据本专利技术一实施例的障碍物检测方法的流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云数据划分方法，其特征在于，所述方法包括：/n对当前环境的深度图像进行三维重构以生成点云数据集合，其中所述点云数据集合中的一个点云数据与所述深度图像中的一个像素点对应；/n获取所述深度图像基于像素点深度值的直方图分布；/n根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间；以及/n根据所述多个深度区间中每个深度区间包括的像素点对应的点云数据来将所述点云数据集合划分为与多个深度空间对应的多个子点云数据集合。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云数据划分方法，其特征在于，所述方法包括：
对当前环境的深度图像进行三维重构以生成点云数据集合，其中所述点云数据集合中的一个点云数据与所述深度图像中的一个像素点对应；
获取所述深度图像基于像素点深度值的直方图分布；
根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间；以及
根据所述多个深度区间中每个深度区间包括的像素点对应的点云数据来将所述点云数据集合划分为与多个深度空间对应的多个子点云数据集合。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述直方图分布中每个直方图维度对应的像素点个数来建立多个深度区间包括：
以第一直方图维度为起点，沿着深度值变化的第一方向，累加每个直方图维度对应的像素点个数；
当所述累加的像素点个数大于像素区间阈值时，停止累加；
建立一个深度区间，其中所述一个深度区间的下限基于所述起点处的直方图维度对应的深度值确定且所述一个深度区间的上限基于当前执行停止累加时的直方图维度对应的深度值确定；以及
以所述当前执行停止累加时对应的直方图维度的下一个直方图维度为起点，重复执行上述步骤直到所述直方图分布的直方图维度遍历完成，从而得到所述多个深度区间。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述第一直方图维度为最小深度值对应的直方图维度，所述第一方向为深度值增大的方向；或者
所述第一直方图维度为最大深度值对应的直方图维度，所述第一方向为深度值减小的方向。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述像素区间阈值基于预先确定的障碍物在所述深度图像上的平均像素占比和所述深度图像中的有效像素个数而被确定，其中所述深度图像中的有效像素个数是指所述深度图像中深度值在预设深度范围内的像素的总数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度图像通过双目相机获得，所述点云数据集合中点云数据在X轴和Y轴的值分别为所述深度图像中对应像素点在相机坐标系中的X轴和Y轴的值，所述点云数据集合中点云数据在Z轴的值为所述深度图像中对应像素点的深度值。


6.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前环境的深度图像；
根据权利要求1至5中任一项权利要求所述的点云数据划分方法对所述当前环境的深度图像对应的点云数据集合进行划分以得到多个子点云数据集合；以及
对每个子点云数据集合分别执行聚类处理以得到聚类后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：武鸿，范卿，曾杨，谭智仁，付玲，雷美玲，
申请(专利权)人：中联重科股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43