本发明专利技术涉及汽车智能驾驶技术，特别涉及用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法、实施上述方法的装置以及计算机可读存储介质。按照本发明专利技术一个方面的方法包含下列步骤：A）基于点云数据的疏密性特征，在当前点云数据帧中分割出地面点集合和非地面点集合；B）由地面点集合确定道路点集合；以及C）基于道路点集合标记可行驶区域。通过利用点云数据的结构特征或疏密性特征直接分割得到地面点云和非地面点云，避免了网格尺寸选取的困扰，降低了算法复杂度，可满足实时性要求。此外，可利用已经得到的分割结果来估计车辆姿态和更新分割算法的参数，从而消除车辆姿态变化对分割产生的影响。从而消除车辆姿态变化对分割产生的影响。从而消除车辆姿态变化对分割产生的影响。
【技术实现步骤摘要】
用于标记点云数据的方法和装置以及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及汽车智能驾驶技术，特别涉及用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法、实施上述方法的装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]通过感知环节采集周围环境的基本信息是自动驾驶的基础。通常采用诸如摄像头、毫米波雷达和激光雷达之类的传感器来感知环境。由于激光雷达具有远距离测量能力强、分辨率高、误报率低和温度适应性强等优点，其在业界已经成为感知环节的主流技术。
[0003]激光雷达又称光学雷达，其工作原理为：首先向目标发射激光束，然后根据反射激光的接收时间和强度信息确定目标物体的距离和反射率。典型的激光雷达包括激光发射器、扫描部件以及光接收部件。在车辆行驶过程中，激光雷达以相对于车辆的稳定角速度转动，同时不断向周围发射激光束并探测周围的物体，记录反射点信息(例如反射点距离、实时时间和水平角度等)以获得环境信息。激光雷达采集到的所有反射点的信息的集合即构成点云。
[0004]由于点云的数据量大且无序，因此为了提高处理速度，大部分的处理算法是先将点云数据网格化，然后再作进一步的处理(例如地面点云的分割等)。然而网格尺寸的选取是一个难点，其需要在分割精度和处理速度之间作出权衡。
[0005]由上可见，需要提供一种能够解决上述问题的点云数据处理方法和装置。
技术实现思路
[0006]本专利技术的一个目的是提供用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法、装置以及计算机可读存储介质，其能够避免网格尺寸选取时如何在分割精度和处理速度之间作出权衡的困扰。
[0007]按照本专利技术一个实施例的用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法包含下列步骤：
[0008]A)基于点云数据的疏密性特征，在当前点云数据帧中分割出地面点集合和非地面点集合；
[0009]B)由所述地面点集合确定道路点集合；以及
[0010]C)基于所述道路点集合标记可行驶区域。
[0011]可选地，在上述方法中，步骤A)包括：
[0012]A1)以所述当前点云数据帧中的每个点相对于激光雷达的水平角度和竖直角度为索引值来构建二维环视索引空间；以及
[0013]A2)在所述二维环视索引空间中，基于所述当前点云数据帧中的每个点相对于相邻行中的点的空间距离与间距阈值的比较结果，将该点归入所述地面点集合或非地面点集合。
[0014]可选地，在上述方法中，所述间距阈值的初始值基于激光雷达的线束分布参数和
安装高度确定，并且基于先前的点云数据帧更新所述间距阈值。
[0015]可选地，在上述方法中，进一步包括：
[0016]D1)利用随机抽样一致性算法，基于所述地面点集合中的至少一部分地面点生成地面参数；以及
[0017]D2)以所述地面参数更新所述间距阈值以用于后续的点云数据帧中的地面点集合和非地面点集合的分割。
[0018]可选地，在上述方法中，在所述步骤B)中，基于道路的连通性特征确定所述道路点集合。
[0019]可选地，在上述方法中，步骤B)包括：
[0020]B1)通过在所述二维环视索引空间内标记所述地面点集合和非地面点集合分别得到地面掩膜和障碍物掩膜；
[0021]B2)在所述地面点集合中随机选取靠近车辆的地面点作为种子点；
[0022]B3)以所述种子点在所述二维环视索引空间内的投影点为起点，在所述地面掩膜内进行区域生长以得到道路掩膜；以及
[0023]B4)由所述道路掩膜确定所述道路点集合并由所述障碍物掩膜确定障碍物点集合。
[0024]可选地，在上述方法中，步骤C)包括：基于所述道路点集合标记可行驶区域并且基于所述障碍物点集合标记不可行驶区域。
[0025]可选地，在上述方法中，在步骤C)中，所述可行驶区域和不可行驶区域在栅格图内标记，并且以属于同一激光线束的相邻两个地面点为起点和终点，一次标记一条线段的栅格区域。
[0026]按照本专利技术另一个实施例的用于标记由激光雷达获取的点云数据的装置包含：
[0027]存储器；
[0028]处理器；以及
[0029]存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序的运行使得下列步骤被执行：
[0030]A)基于点云数据的疏密性特征，在当前点云数据帧中分割出地面点集合和非地面点集合；
[0031]B)由所述地面点集合确定道路点集合；以及
[0032]C)基于所述道路点集合标记可行驶区域。
[0033]按照本专利技术另一个方面的计算机可读存储介质，其上存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
[0034]在按照本专利技术的一些实施例中，通过利用点云数据的结构特征或疏密性特征，从中直接分割得到地面点云和非地面点云，因而避免了网格尺寸选取的困扰。此外，在按照本专利技术的一些实施例中，基于激光雷达的参数来精确刻画点云的疏密性特征，进而分割出地面点云和非地面点云，这种方式的算法复杂度低，能够满足实时性要求。再者，在本专利技术的一些实施例中，可以利用已经得到的分割结果来估计车辆姿态和更新分割算法的参数，从而消除车辆行驶过程中的姿态变化对点云分割产生的影响。
附图说明
[0035]本专利技术的上述和/或其它方面和优点将通过以下结合附图的各个方面的描述变得更加清晰和更容易理解，附图中相同或相似的单元采用相同的标号表示。附图包括：
[0036]图1为按照本专利技术一个实施例的用于标记由激光雷达获取的点云数据的装置的示意性框图。
[0037]图2为按照本专利技术另一个实施例的用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法的流程图。
[0038]图3为按照本专利技术另一个实施例的用于分割出地面点集合和非地面点集合的方法的流程图。
[0039]图4为按照本专利技术另一个实施例的用于确定道路点集合的方法的流程图。
[0040]图5为按照本专利技术另一个实施例的用于更新间距阈值的方法的流程图。
[0041]图6A和6B分别为依照图3所述方式分割得到的地面点云和非地面点云的示意图。
[0042]图7A和7B分别为基于地面点云和非地面点云得到的地面掩膜和障碍物掩膜的示意图。
[0043]图8为示例性的道路掩膜示意图。
[0044]图9为示例性的经过标记处理后的栅格图。
[0045]图10为示例性的行驶环境状态的示意图。
具体实施方式
[0046]下面参照其中图示了本专利技术示意性实施例的附图更为全面地说明本专利技术。但本专利技术可以按不同形式来实现，而不应解读为仅限于本文给出的各实施例。给出的上述各实施例旨在使本文的披露全面完整，以将本专利技术的保护范围更为全面地传达给本领域技术人员。
[0047]在本说明书中，诸如“包含”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元和步骤以外，本专利技术的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元和步骤的情形。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于标记由激光雷达获取的点云数据的方法，其特征在于，包含下列步骤：A)基于点云数据的疏密性特征，在当前点云数据帧中分割出地面点集合和非地面点集合；B)由所述地面点集合确定道路点集合；以及C)基于所述道路点集合标记可行驶区域。2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤A)包括：A1)以所述当前点云数据帧中的每个点相对于激光雷达的水平角度和竖直角度为索引值来构建二维环视索引空间；以及A2)在所述二维环视索引空间中，基于所述当前点云数据帧中的每个点相对于相邻行中的点的空间距离与间距阈值的比较结果，将该点归入所述地面点集合或非地面点集合。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述间距阈值的初始值基于激光雷达的线束分布参数和安装高度确定，并且基于先前的点云数据帧更新所述间距阈值。4.如权利要求2所述的方法，进一步包括：D1)利用随机抽样一致性算法，基于所述地面点集合中的至少一部分地面点生成地面参数；以及D2)以所述地面参数更新所述间距阈值以用于后续的点云数据帧中的地面点集合和非地面点集合的分割。5.如权利要求2所述的方法，其中，在所述步骤B)中，基于道路的连通性特征确定所述道路点集合。6.如权利要求5所述的方法，其中，步骤B)包括：B1)通过在所述二维环视索引空间内标记所述地面点集合和非地面点集合分别得到地面掩膜和障碍物掩膜；B2)在所述地面点集合中随机选取靠近车辆的地面点作为种子点；B3)以所述种子点在所述二维环视索引空间内的投影点为起点，在所述地面掩膜内进行区域生长以得到道路掩膜；以及B4)由所述道路掩膜确定所述道路点集合并由所述障碍物掩膜确定障碍物点集合。7.如权利要求6所述的方法，其中，步骤C)包括：基于所述道路点集合标记可行驶区域并且基于所述障碍物点集合标记不可行驶区域。8.如权利要求7所述的方法，其中，在步骤C)中，所述可行驶区域和不可行驶区域在栅格图内标记，并且以属于同一激光线束的相邻两个地面点为起点和终点，一次标记一条线段的栅格区域。9.一种用于标记由激光雷达获取的点云数据的装置，包含：存储器；处理器；以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序的运行使得下列步骤被执行：A)基于点云数据的疏密性特征，在当前点云数据帧中分割出地面点集合和非地面点集合；B)由所述地面点集合确定道路...
【专利技术属性】
技术研发人员：董潇健，陈贤钦，沈添翼，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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