【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】地形检测方法、可移动平台、控制设备、系统及存储介质
本专利技术涉及检测
，尤其涉及一种地形检测方法、可移动平台、控制设备、系统及存储介质。
技术介绍
目前，在利用检测设备对地面的地形进行检测时，一般采集的为三维点云数据，检测设备比如为雷达、激光装置或摄像装置等。为了提高地形检测的准确度，需要对采集到的三维点云数据进行杂点剔除，但现有的杂点剔除的方法大多是根据先验信息，设置一定的聚类规则以及搜寻方法，对三维点云数据中的原始观测点进行聚类，不符合聚类规则的原始观测点，无法形成点簇，则被视为杂点剔除，而剩余的原始观测点按照所属的点簇被分割。但这种方法依赖于聚类规则和搜寻方法的选择，若未选择到合适的聚类规则和搜寻方法，那么最终的聚类效果会与实际有较大的偏差，导致地形检测结果的误差较大，并且聚类算法对处理器的要求较高，运算资源消耗较大。因此，如何提高地形检测的准确率成为亟待解决的问题。
技术实现思路
基于此，本申请提供了一种地形检测方法、可移动平台、控制设备、系统及存储介质，以提高地形检测的准确率。第...
【技术保护点】
1.一种地形检测方法，其特征在于，包括：/n获取包含地形信息的三维点云数据；/n依据所述三维点云数据，得到与所述三维点云数据对应的二维图像；/n对所述二维图像中缺少像素值的像素点进行像素赋值，得到像素补全后的二维图像；/n对所述像素补全后的二维图像进行形态学处理，得到已处理的二维图像；/n根据所述已处理的二维图像，重建三维点云数据；以及/n根据重建的三维点云数据，确定地形信息。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种地形检测方法，其特征在于，包括：
获取包含地形信息的三维点云数据；
依据所述三维点云数据，得到与所述三维点云数据对应的二维图像；
对所述二维图像中缺少像素值的像素点进行像素赋值，得到像素补全后的二维图像；
对所述像素补全后的二维图像进行形态学处理，得到已处理的二维图像；
根据所述已处理的二维图像，重建三维点云数据；以及
根据重建的三维点云数据，确定地形信息。
2.根据权利要求1所述的地形检测方法，其特征在于，所述依据所述三维点云数据，得到与所述三维点云数据对应的二维图像，包括：
根据所述三维点云数据确定二维矩阵，并根据所述二维矩阵对所述三维点云数据进行投影，得到二维图像。
3.根据权利要求2所述的地形检测方法，其特征在于，所述三维点云数据包括多个观测点，每个所述观测点包括第一位置信息、第二位置信息和高度位置信息，其中，所述第一位置信息和第二位置信息不同。
4.根据权利要求3所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据确定二维矩阵，包括：
根据所述三维点云数据中观测点的第一位置信息、第二位置信息确定第一目标位置信息和第二目标位置信息；
获取距离分辨率，并根据所述第一位置信息、所述第二位置信息和所述距离分辨率确定二维矩阵。
5.根据权利要求4所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据中观测点的第一位置信息、第二位置信息确定第一目标位置信息和第二目标位置信息，包括：
从所述三维点云数据中观测点的第一位置信息、第二位置信息中确定最大第一位置信息和最大第二位置信息，分别作为第一目标位置信息和第二目标位置信息。
6.根据权利要求3所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述二维矩阵对所述三维点云数据进行投影，得到二维图像，包括：
确定所述三维点云数据的观测点在所述二维矩阵中对应的矩阵索引；
将所述观测点的高度位置信息赋值给所述观测点的矩阵索引对应的矩阵元素；
将所述二维矩阵的矩阵索引作为像素点以及将所述二维矩阵的矩阵元素对应高度位置信息作为像素点的像素值，得到二维图像。
7.根据权利要求6所述的地形检测方法，其特征在于，所述确定所述三维点云数据的观测点在所述二维矩阵中对应的矩阵索引，包括：
计算所述观测点的第一位置信息与最大第一位置信息的和，以及将所述观测点的第一位置信息与最大第一位置信息的和除以距离分辨率的商作为矩阵索引的第一索引值；
计算所述观测点的第二位置信息与最大第二位置信息的和，以及将所述观测点的第二位置信息与最大第二位置信息的和除以距离分辨率的商作为矩阵索引的第二索引值。
8.根据权利要求6所述的地形检测方法，其特征在于，所述将所述观测点的高度位置信息赋值给所述观测点的矩阵索引对应的矩阵元素，包括：
若存在多个观测点对应同一个矩阵索引，确定所述多个观测点对应的高度最大值；
将所述高度最大值赋值给所述同一个矩阵索引对应的矩阵元素。
9.根据权利要求1至8任一项所述的地形检测方法，其特征在于，所述对所述二维图像中缺少像素值的像素点进行像素赋值，包括：
确定所述二维图像中缺少像素值的像素点；
根据图像插值算法对所述缺少像素值的像素点进行插值处理以补全所述缺少像素值的像素点的像素值。
10.根据权利要求9所述的地形检测方法，其特征在于，所述图像插值算法，包括：最近邻点插值法、线性插值法和双线性插值法中的一项。
11.根据权利要求1至8任一项所述的地形检测方法，其特征在于，所述对所述二维图像中缺少像素值的像素点进行像素赋值，包括：
根据所述三维点云数据构建德劳内三角网；
根据所述德劳内三角网确定所述二维图像中缺少像素值的像素点对应的高度位置信息；以及
将确定的高度位置信息赋值给所述二维图像中缺少像素值的像素点，以补全所述缺少像素值的像素点的像素值。
12.根据权利要求11所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据构建德劳内三角网，包括：
以所述三维点云数据中的观测点为顶点构建多个三角形，将所述多个三角形构成德劳内三角网；
其中，在所述德劳内三角网中任一所述三角形的外接圆内均不存在其他观测点。
13.根据权利要求11所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述德劳内三角网确定所述二维图像中缺少像素值的像素点对应的高度位置信息，包括：
在所述德劳内三角网内确定目标三角形，所述目标三角形为包括所述缺少像素值的像素点的三角形；
根据所述目标三角形确定所述二维图像中缺少像素值的像素点对应的高度位置信息。
14.根据权利要求13所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述目标三角形确定所述二维图像中缺少像素值的像素点对应的高度位置信息，包括：
获取所述目标三角形三个顶点的第一位置信息、第二位置信息和高度位置信息；
根据所述三个顶点的第一位置信息、第二位置信息和高度位置信息计算所述目标三角形的平面方程；
确定所述缺少像素值的像素点在所述三维点云数据下对应的第一位置信息和第二位置信息；
根据所述平面方程和所述缺少像素值的像素点对应的第一位置信息和第二位置信息计算所述缺少像素值的像素点的高度位置信息。
15.根据权利要求13所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述目标三角形确定所述二维图像中缺少像素值的像素点对应的高度位置信息，包括：
计算所述缺少像素值的像素点距离所述目标三角形三个顶点的距离；
根据所述距离确定距所述缺少像素值的像素点最近的顶点为目标顶点，并将所述目标顶点的高度位置信息作为所述缺少像素值的像素点对应的高度位置信息。
16.根据权利要求1至8任一项所述的地形检测方法，其特征在于，所述形态学处理包括：闭运算操作、开运算操作、先进行闭运算操作再进行开运算操作和先进行开运算操作再进行闭运算操作中的一项。
17.根据权利要求16所述的地形检测方法，其特征在于，所述闭运算操作包括：先进行膨胀运算操作，再进行腐蚀运算操作；或者，所述开运算操作包括：先进行腐蚀运算操作，再进行膨胀运算操作。
18.根据权利要求16所述的地形检测方法，其特征在于，所述对所述像素补全后的二维图像进行形态学处理，得到已处理的二维图像，包括：
选择多个不同大小的卷积核对所述像素补全后的二维图像的像素点进行形态学处理，并对运算处理结果赋予不同的权值，得到滤除杂点的二维图像。
19.根据权利要求18所述的地形检测方法，其特征在于，针对所述像素补全后的二维图像中每个像素点，所述闭运算操作和/或所述开运算操作均选择不同的卷积核。
20.根据权利要求18所述的地形检测方法，其特征在于，针对所述像素补全后的二维图像中每个像素点，所述闭运算操作和/或所述开运算操作均选择不同的卷积核，且针对不同卷积核的运算处理结果设置有不同的权值。
21.根据权利要求6所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述已处理的二维图像重建三维点云数据，包括：
获取所述已处理的二维图像中像素点对应的矩阵索引；
根据所述像素点的矩阵索引对所述像素点进行坐标转换，以获得与所述像素点对应的重建点的第一位置信息和第二位置信息；
将所述像素点的像素值作为所述重建点的高度位置信息，完成三维点云数据的重建。
22.根据权利要求21所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据所述像素点的矩阵索引对所述像素点进行坐标转换，以获得与所述像素点对应的重建点的第一位置信息和第二位置信息，包括：
计算所述像素点的所述第一索引值与距离分辨率的乘积，将所述第一索引值与距离分辨率的乘积减去最大景深距离的差值作为与所述像素点对应的重建点的第一位置信息；
计算所述像素点的所述第二索引值与距离分辨率的乘积，将所述第二索引值与距离分辨率的乘积减去第二位置信息的差值作为与所述像素点对应的重建点的第二位置信息。
23.根据权利要求6所述的地形检测方法，其特征在于，所述根据重建的三维点云数据确定地形信息，包括：
对重建的三维点云数据进行拟合以得到拟合平面，根据所述拟合平面确定地形信息。
24.根据权利要求23所述的地形检测方法，其特征在于，所述地形信息包括地面高度、地面平整度、地面坡度中的一项或多项。
25.一种可移动平台，其特征在于，所述可移动平台包括检测装置、存储器和处理器；
所述检测装置用于地形检测并采集包含地形信息的三维点云数据；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时，实现如下步骤：
获取包含地形信息的三维点云数据；
依据所述三维点云数据，得到与所述三维点云数据对应的二维图像；
对所述二维图像中缺少像素值的像素点进行像素赋值，得到像素补全后的二维图像；
对所述像素补全后的二维图像进行形态学处理，得到已处理的二维图像；
根据所述已处理的二维图像，重建三维点云数据；以及
根据重建的三维...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝煌剑，高迪，王俊喜，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。