3D点云分割方法、分割装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种3D点云分割方法、分割装置，所述方法包括：获取激光雷达采集的3D点云坐标；将所述3D点云坐标转换为球体坐标；采用哈希表对所述球体坐标进行编码；查找每个所述球体坐标的临近点；根据所述临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。本发明专利技术将3D点云坐标转换为球体坐标，根据球体的临近点进行聚类分割，解决了激光雷达数据的近密远疏问题，可以提高分割效率和准确性，且采用哈希表对球体坐标进行编码，提高了分割速度。

【技术实现步骤摘要】
3D点云分割方法、分割装置
本专利技术涉及点云分割
，具体涉及一种3D点云分割方法、一种3D点云分割装置、一种计算机设备和一种非临时性计算机可读存储介质。
技术介绍
随着人工智能、大数据的不断发展，无人驾驶同样得到了广泛的关注，无人驾驶技术未来在辅助驾驶、解决城市问题、减少交通事故等起到关键的作用。目前无人驾驶领域的定位和导航，主要使用的传感器有很多种，使用较广泛的是摄像机和三维激光雷达，在使用激光雷达进行定位和导航的过程中，点云地图的生成需要进行地面点云分割。相关技术中，地面点云分割是基于三维点云欧式空间的密度进行聚类分割，然而激光雷达点云具有近处比较密集而远处比较稀疏的特性，针对远近的点云使用同等的方法来处理，会造成点云分割不准。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题，提供了一种3D点云分割方法，将3D点云坐标转换为球体坐标，根据球体的临近点进行聚类分割，解决了激光雷达数据的近密远疏问题，可以提高分割效率和准确性，且采用哈希表对球体坐标进行编码，提高了分割速度。本专利技术还提出一种3D点云分割装置。本专利技术还提出一种计算机设备。本专利技术还提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术第一方面实施例提出了一种3D点云分割方法，包括以下步骤：获取激光雷达采集的3D点云坐标；将所述3D点云坐标转换为球体坐标；采用哈希表对所述球体坐标进行编码；查找每个所述球体坐标的临近点；根据所述临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。根据本专利技术的一个实施例，所述球体坐标为(ρ，θ，)，其中，ρ为所述3D点云坐标至所述激光雷达的距离ρ；θ为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线在激光雷达xy平面的投影线，与激光雷达正x轴之间的方位角；为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线与激光雷达正z轴之间的夹角。根据本专利技术的一个实施例，上述的方法还包括：以球体坐标系的每一个方向的单位尺寸进行网格划分。根据本专利技术的一个实施例，查找每个球体坐标的临近点，包括：判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；如果满足所述预设值，则记录所述相邻网格中的3D点云，并将所述邻居网格作为当前网格，返回步骤判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；如果不满足所述预设值，则将记录的3D点云进行聚类。本专利技术第二方面实施例提出了一种3D点云分割装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取激光雷达采集的3D点云坐标；转换模块，所述转换模块用于将所述3D点云坐标转换为球体坐标；编码模块，所述编码模块用于采用哈希表对所述球体坐标进行编码；查找模块，所述查找模块用于查找每个所述球体坐标的临近点；分割模块，所述分割模块用于根据所述临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。根据本专利技术的一个实施例，所述球体坐标为(ρ，θ，)，其中，ρ为所述3D点云坐标至所述激光雷达的距离ρ；θ为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线在激光雷达xy平面的投影线，与激光雷达正x轴之间的方位角；为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线与激光雷达正z轴之间的夹角。根据本专利技术的一个实施例，上述的装置还包括：划分模块，所述划分模块用于以球体坐标系的每一个方向的单位尺寸进行网格划分。根据本专利技术的一个实施例，所述分割模块具体用于：判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；如果满足所述预设值，则记录所述相邻网格中的3D点云，并将所述邻居网格作为当前网格，返回步骤判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；如果不满足所述预设值，则将记录的3D点云进行聚类。本专利技术的第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本专利技术第一方面实施例所述的3D点云分割方法。本专利技术的第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面实施例所述的3D点云分割方法。本专利技术的有益效果：本专利技术将3D点云坐标转换为球体坐标，根据球体的临近点进行聚类分割，解决了激光雷达数据的近密远疏问题，可以提高分割效率和准确性，且采用哈希表对球体坐标进行编码，提高了分割速度。附图说明图1是根据本专利技术一个实施例的3D点云分割方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的3D点云坐标转换为球体坐标的示意图；图3是根据本专利技术一个实施例的网格划分示意图；图4是根据本专利技术另一个实施例的3D点云分割方法的流程图；图5是根据本专利技术一个具体示例的3D点云分割效果图；图6是根据本专利技术一个实施例的3D点云分割装置的方框示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是根据本专利技术一个实施例的3D点云分割方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：S1，获取激光雷达采集的3D点云坐标。具体的，激光雷达广泛应用于无人驾驶汽车，无人小型飞机，无人运货车，移动测绘车，街景车，游艇，机场等各个方面，三维激光雷达的工作原理与雷达非常相近，以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光，打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，一部分散射光波会反射到激光雷达的接收器上，根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，以雷达为原点，就可以得到目标的坐标数据(3D点云坐标)，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，就可得到的三维立体图像。激光雷达的坐标轴包括满足右手坐标系的三个坐标轴x、y、z(三维笛卡尔坐标系)，z轴垂直向上，x轴向前，y轴向左，即3D点云坐标为(x，y，z)。S2，将3D点云坐标转换为球体坐标。根据本专利技术的一个实施例，如图2所示，球体坐标为(ρ，θ，)，其中，ρ为3D点云坐标P至激光雷达的距离；θ为3D点云坐标P与激光雷达O的连线在激光雷达xy平面的投影线，与激光雷达正x轴之间的方位角；为3D点云坐标P与激光雷达O的连线与激光雷达正z轴之间的夹角。可以理解，如果3D点云坐标为(x，y，z)，转换成球体坐标(ρ，θ，)，其中，S3，采用哈希表对球体坐标进行编码。具体的，哈希表通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，可以以加快查找的速度。S4，查找每个球体坐标的临近点。S5，根据临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。具体的，将3D点云坐标转换为球体坐标，解决了激光雷达数据的近密远疏问题，采用哈希表对球体坐标进行编码，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种3D点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取激光雷达采集的3D点云坐标；/n将所述3D点云坐标转换为球体坐标；/n采用哈希表对所述球体坐标进行编码；/n查找每个所述球体坐标的临近点；/n根据所述临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。/n

【技术特征摘要】
1.一种3D点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取激光雷达采集的3D点云坐标；
将所述3D点云坐标转换为球体坐标；
采用哈希表对所述球体坐标进行编码；
查找每个所述球体坐标的临近点；
根据所述临近点进行聚类，以根据聚类结果进行3D点云分割。


2.根据权利要求1所述的3D点云分割方法，其特征在于，所述球体坐标为其中，
ρ为所述3D点云坐标至所述激光雷达的距离；
θ为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线在激光雷达xy平面的投影线，与激光雷达正x轴之间的方位角；

为所述3D点云坐标与所述激光雷达的连线与激光雷达正z轴之间的夹角。


3.根据权利要求2所述的3D点云分割方法，其特征在于，还包括：
以球体坐标系的每一个方向的单位尺寸进行网格划分。


4.根据权利要求3述的3D点云分割方法，其特征在于，查找每个球体坐标的临近点，包括：
判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；
如果满足所述预设值，则记录所述相邻网格中的3D点云，并将所述邻居网格作为当前网格，返回步骤判断当前球体坐标所在的网格的相邻网格中的3D点云个数是否满足预设值；
如果不满足所述预设值，则将记录的3D点云进行聚类。


5.一种3D点云分割装置，其特征在于，包括：
获取模块，所述获取模块用于获取激光雷达采集的3D点云坐标；
转换模块，所述转换模块用于将所述3D点云坐标转换为球体坐标；
编码模块，所述编码模块用于采用哈希表对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，陈安东，
申请(专利权)人：深兰人工智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44