基于近邻的点云过滤系统技术方案

技术编号:31456988 阅读:8 留言:0更新日期:2021-12-18 11:23
公开一种用于过滤由自主车辆中的LIDAR设备生成的点云的方法、装置和系统。基于LIDAR设备的输出生成包括多个点的点云。基于以下中的一个或多个过滤点云以移除多个点中对应于噪声的第一点集合:点强度测量、点之间的距离或其组合。基于过滤的点云生成感知数据。基于感知数据控制自主车辆的操作。知数据控制自主车辆的操作。知数据控制自主车辆的操作。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于近邻的点云过滤系统


[0001]本公开的实施例一般涉及操作自主车辆。更特别地,本公开的实施例涉及处理由自主车辆中的LIDAR设备生成的点云。

技术介绍

[0002]以自主模式(例如,无人驾驶)操作的车辆可以减轻乘坐者,尤其是驾驶员的一些驾驶相关责任。当在自主模式下操作时,车辆可以使用车载传感器导航到各种位置,从而允许车辆以最小的人机交互或者在没有任何乘客的一些情况下行驶。
[0003]LIDAR(光检测和测距,或光和雷达的混成词)技术已广泛用于军事、地理学、海洋学,以及最近十年来的自主驾驶车辆。LIDAR设备可以在通过场景扫描以聚集表示对象反射面的点云时估计到对象的距离。点云中的各个点可以通过以下方式确定:发射激光脉冲并且检测(如果有)从对象反射的返回脉冲,以及根据所发射脉冲和所反射脉冲的接收之间的时间延迟确定到对象的距离。可以在整个场景中快速且重复扫描一束激光或多束激光,以提供关于到场景中的反射对象的距离的连续实时信息。一个激光束的每个完整旋转产生一个点环。
[0004]LIDAR技术易受噪声影响,诸如由灰尘或其他颗粒引起的噪声。当障碍物待被检测时,嘈杂的点云可能会导致误报(false positive)。
附图说明
[0005]本公开的实施例通过示例的方式图示并且不限于附图中的图,在附图中相同的附图标记表示相似的元件。
[0006]图1是图示根据一个实施例的联网系统的框图。
[0007]图2是图示根据一个实施例的自主车辆的示例的框图。
[0008]图3A

图3B是图示根据一个实施例的与自主车辆一起使用的感知和规划系统的示例的框图。
[0009]图4是图示基于LIDAR设备的输出的包括多个点环的示例性点云的图。
[0010]图5是图示根据本公开的一个实施例可使用的各种模块的框图。
[0011]图6是图示根据一个实施例的过滤由自主车辆中LIDAR设备生成的点云的示例性方法的流程图。
[0012]图7是图示根据一个实施例的过滤由自主车辆中LIDAR设备生成的点云的示例性方法的流程图。
具体实施方式
[0013]将参考下面讨论的细节描述本公开的各个实施例和方面,并且附图将图示各个实施例。以下描述和附图是本公开的说明并且不应被解释为限制本公开。描述了许多具体细节以提供对本公开的各种实施例的全面理解。然而,在某些情况下,为了提供对本公开的实
施例的简要讨论,没有描述公知或常规的细节。
[0014]说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特别特征、结构或特性可以包括在本公开的至少一个实施例中。在说明书中的各个地方出现的短语“在一个实施例中”不一定都指同一实施例。
[0015]根据一些实施例,公开一种用于过滤由自主车辆中的LIDAR设备生成的点云的方法、装置和系统。基于LIDAR设备的输出生成包括多个点的点云。基于以下中的一个或多个过滤点云以移除多个点中对应于噪声的第一点集合:点强度测量、点之间的距离或其组合。基于过滤的点云生成感知数据。基于感知数据控制自主车辆的操作。
[0016]在一个实施例中,对应于噪声的第一点集合包括对应于灰尘的点。在一个实施例中,过滤点云包括移除其中的每一个与低于第一强度阈值的强度测量相关联的点。在一个实施例中,过滤点云还包括移除以下点,点中的每一个1)与低于第二强度阈值的强度测量相关联,第二强度阈值大于第一强度阈值,2)具有到同一环中向左的对应邻近点的第一距离,第一距离高于第一距离阈值,以及3)具有到同一环中向右的对应邻近点的第二距离,第二距离高于第二距离阈值。
[0017]在一个实施例中,第一距离阈值和第二距离阈值不同。在另一实施例中,第一距离阈值等于第二距离阈值。在一个实施例中,第一距离阈值和第二距离阈值中的任一个至少部分地基于以下中的一个或多个确定:被考虑移除的点与LIDAR设备之间的距离、同一个环中点的数量或其组合。
[0018]图1是图示根据本公开的一个实施例的自主车辆网络配置的框图。参考图1,网络配置100包括自主车辆101,其可以通过网络102通信地耦接到一个或多个服务器103

104。尽管示出一个自主车辆,但是多个自主车辆可以通过网络102彼此耦接和/或耦接到服务器103

104。网络102可以是任何类型的有线或无线网络,诸如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络、或其组合。(一个或多个)服务器103

104可以是任何类型的服务器或服务器集群,诸如Web或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103

104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和感兴趣点(MPOI)服务器或位置服务器等。
[0019]自主车辆指的是能够被配置为处于自主模式的车辆,在自主模式中车辆在很少或没有驾驶员输入的情况下导航通过环境。这种自主车辆可以包括具有一个或多个传感器的传感器系统,一个或多个传感器被配置为检测关于车辆在其中操作的环境的信息。车辆及其相关联的(一个或多个)控制器使用检测的信息以导航通过环境。自主车辆101可以以手动模式、全自主模式或部分自主模式操作。
[0020]在一个实施例中,自主车辆101包括但不限于感知和规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113和传感器系统115。自主车辆101还可以包括在普通车辆中包括的某些常见组件,诸如引擎、车轮、转向盘、变速器等,这些组件可以被车辆控制系统111和/或感知和规划系统110使用各种通信信号和/或命令(诸如例如加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等)控制。
[0021]组件110

115可以经由互连、总线、网络或其组合彼此通信地耦接。例如,组件110

115可以经由控制器局域网(CAN)总线彼此通信地耦接。CAN总线是一种车辆总线标准,其被设计为允许微控制器和设备在没有主机的应用中彼此通信。它是基于消息的协议,最初被
设计用于机动车内的多路复用电气布线,但是也用于许多其他环境中。
[0022]现在参考图2,在一个实施例中,传感器系统115包括但不限于一个或多个相机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光检测和测距(LIDAR)单元215。GPS系统212可以包括可操作以提供关于自主车辆的位置的信息的收发器。IMU单元213可以基于惯性加速度感测自主车辆的位置和方位变化。雷达单元214可以表示使用无线电信号感测自主车辆的局部环境内的对象的系统。在一些实施例中,除了感测对象之外,雷达单元214还可以额外地感测对象的速度和/或航向。LIDAR单元215可以使用激光器感测自主车辆所处的环境中的对象。LIDAR单元215可以包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于操作自主车辆的计算机实现的方法,包括:基于LIDAR设备的输出生成包括多个点的点云;基于以下中的一个或多个过滤点云以移除所述多个点中对应于噪声的第一点集合:点强度测量、点之间的距离或其组合;基于过滤的点云生成感知数据,所述感知数据包括描述所述自主车辆周围的驾驶环境的信息;以及基于感知数据控制所述自主车辆的操作,以导航通过所述驾驶环境。2.根据权利要求1所述的方法,其中对应于噪声的所述第一点集合包括对应于灰尘的点。3.根据权利要求1所述的方法,其中过滤所述点云包括移除其中的每一个与低于第一强度阈值的强度测量相关联的点。4.根据权利要求3所述的方法,其中过滤所述点云还包括移除以下点,所述点中的每一个1)与低于第二强度阈值的强度测量相关联,所述第二强度阈值大于所述第一强度阈值,2)具有到同一环中向左的对应邻近点的第一距离,第一距离高于第一距离阈值,以及3)具有到同一环中向右的对应邻近点的第二距离,第二距离高于第二距离阈值。5.根据权利要求4所述的方法,其中所述第一距离阈值和所述第二距离阈值不同。6.根据权利要求4所述的方法,其中所述第一距离阈值等于所述第二距离阈值。7.根据权利要求4所述的方法,其中所述第一距离阈值和所述第二距离阈值中的任一个至少部分地基于以下中的一个或多个确定:被考虑移除的点与所述LIDAR设备之间的距离、同一个环中点的数量或其组合。8.一种非暂时性机器可读介质,具有存储在其中的指令,所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行操作自主车辆的操作,所述操作包括:基于LIDAR设备的输出生成包括多个点的点云;基于以下中的一个或多个过滤点云以移除所述多个点中对应于噪声的第一点集合:点强度测量、点之间的距离或其组合;基于过滤的点云生成感知数据,所述感知数据包括描述所述自主车辆周围的驾驶环境的信息;以及基于所述感知数据控制所述自主车辆的操作,以导航通过所述驾驶环境。9.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质,其中对应于噪声的所述第一点集合包括对应于灰尘的点。10.根据权利要求8所述的非暂时性机器可读介质,其中过滤所述点云包括移除其中的每一个与低于第一强度阈值的强度测量相关联的点。11.根据权利要求10所述的非暂时性机器可读介质,其中过滤所述点云还包括移除以下点,所述点中的每一个1)与低于第二强度阈值的强度...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘祥高懂超高斌朱帆
申请(专利权)人:百度美国有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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