激光雷达点云质量检测与提升方法技术

本发明专利技术涉及激光雷达点云质量检测与提升方法，包括地面点识别步骤与游离点剔除步骤，地面点识别步骤计算每一数据列的相邻反射点之间连线与激光雷达水平基准线的倾角θ，根据倾角θ与第三阈值θ

【技术实现步骤摘要】
激光雷达点云质量检测与提升方法


[0001]本专利技术涉及点云数据处理
，具体涉及一种激光雷达点云质量检测与提升方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术的应用离不开自动驾驶主体上安装的各种传感器对周围环境的感知，这些传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、全球卫星定位终端等等。在矿区推进矿车自动驾驶，进而实现智能矿山的进程中，由于矿区环境多尘多土，地形复杂给传感器的使用与可靠工作带来了困难。
[0003]激光雷达在矿区环境下工作，空间扬尘严重，弥漫的扬尘反射激光信号导致接收数据中离散点数量远大于常规场景；矿区为非铺装道路，崎岖不平，矿车运行过程中，振动严重影响激光雷达连接可靠性；矿区异常情况较多，矿渣、尾料可能遮挡激光雷达视野。以上各种因素使矿区场景下的激光雷达数据质量低于其他应用场景，为了满足矿车自动驾驶的需要，有必要对所获得的激光雷达点云数据做针对性处理。

技术实现思路

[0004]鉴于现有激光雷达点云数据无法满足矿区自动驾驶场景的问题，本专利技术提供一种激光雷达数据质量提升方法。
[0005]本专利技术的技术方案为一种激光雷达点云质量检测与提升方法，包括：
[0006]地面点识别步骤：计算每一数据列的相邻反射点之间连线与激光雷达水平基准线的倾角θ，预设第三阈值θ
td
，判断倾角θ与第三阈值θ
td
的关系，若θ≤θ
td
，则所述相邻反射点为地面点；
[0007]游离点剔除步骤：对于每一数据列，取一非地面点为待定点，计算该待定点分别与其前向预设数量的非地面点的距离均值作为第一距离，计算该待定点分别与其后向预设数量的非地面点的距离均值作为第二距离，取第一距离与第二距离的平均作为所述待定点的特征距离L，预设第四阈值L
td
，若L＞L
td
，则所述待定点为游离点并从激光点云中剔除该游离点。
[0008]具体的，所述判断倾角θ与第三阈值θ
td
的关系的步骤包括：
[0009]对所述相邻反射点按点云自底向上方向标记为第一点A(r
a
，α
a
)与第二点B(r
b
，α
b
)；
[0010]激光雷达传输的距离与角度数据，对应了反射点在设备坐标系下的极坐标值，对于上述相邻点，其极坐标表示为：第一点A(r
a
，α
a
)，第二点B(r
b
，α
b
)，若
[0011]r
b
·
sin(α
b
‑
θ
td
)＞r
a
·
sin(α
a
‑
θ
td
)
[0012]则第二点B在临界平面左上方，θ＞θ
td
，若
[0013]r
b
·
sin(α
b
‑
θ
td
)≤r
a
·
sin(α
a
‑
θ
td
)
[0014]则第二点B在临界平面右下方，θ＜θ
td
。
[0015]优选的，所述激光雷达点云质量检测与提升方法还包括点云质量检测步骤，取所有数据列中发射方向低于激光雷达水平基准线的数据通道作为包含地面方向数据的点云集合U
gd
，记录该点云集合U
gd
的点云总数N，统计该点云集合U
gd
中所有无效点的数量总和N
Nan
，计算名义无效点占比P
Nan
＝N
Nan
/N，预设第二阈值P
td
，若P
Nan
＞P
td
，则点云质量不满足条件。
[0016]优选的，所述激光雷达点云质量检测与提升方法还包括判断通信连通性步骤，预先根据激光雷达工作频率设定第一阈值，在主控单元接收激光雷达数据时，若接收时间间隔大于所述第一阈值，则判定存在通信连通性问题。
[0017]本专利技术通过在不将激光雷达数据转换到直角坐标的前提下，使用激光雷达的原始数据在极坐标下实现了对地面点与非地面点的区分以及游离点的挑选剔除，计算简单，易于软件实现，满足矿车自动驾驶需要的前提下能够兼顾点云处理效率。
附图说明
[0018]图1为本专利技术中对应激光雷达数据通道发射激光的示意图；
[0019]图2为本专利技术的激光雷达点云数据质量检测与提升方法的工作流程图；
[0020]图3为本专利技术一个数据列中的反射点示意图；
[0021]图4为本专利技术的地面点判断示意图；
[0022]图5为剔除游离点的计算示意图。
具体实施方式
[0023]以下结合附图和具体实施例，对本专利技术进行详细说明，在本说明书中，附图尺寸比例并不代表实际尺寸比例，其只用于体现各部件之间的相对位置关系与连接关系，名称相同或标号相同的部件代表相似或相同的结构，且仅限于示意的目的。
[0024]对于一个如图1所示的m线激光雷达，其在内部旋转结构上安装有m个在竖直平面内相对于激光雷达水平基准线呈扇形发射激光的激光器，构成m个数据通道，一个工作周期内，其在水平方向上旋转一周覆盖以水平分辨率δ
x
为步长覆盖一个以激光雷达为圆心的圆形区域，产生n＝360/δ
x
个数据列，每个数据列包含对应上述m个数据通道获取的反射点数据，对于本专利技术的技术方案中使用的RS
‑
LiDAR
‑
32激光雷达，其设置有32个激光器，对应于32个数据通道，所有32个激光器覆盖了竖直平面内以设备水平基准线为中心
‑
25
°
～+15
°
的扇形范围，在600rpm时，在水平方向则产生环绕激光雷达360
°
的总计360/0.2＝1800个数据列。该激光雷达根据不同的转速设定，其水平方向角分辨率范围为0.1
°
～0.4
°
，该激光雷达的水平方向角分辨率δ
x
、工作频率ω与工作转速P之间满足下表的关系：
[0025]转速P(rpm)工作频率ω(Hz)水平角分辨率δ
x
(
°
)30050.1600100.21200200.4
[0026]需要说明的是，虽然本专利技术中使用的是上述型号的激光雷达，但本专利技术中的激光雷达点云质量检测与提升方法同样适用于其他型号的激光雷达。
[0027]本专利技术为了解决激光雷达在矿区场景下可能存在的通信丢失、数据缺失以及点云
噪声大的问题，提出了如图2的流程图表示的一种高效、易实现的点云质量检测与提升方法。其步骤包括：
[0028]判断通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光雷达点云质量检测与提升方法，其特征在于，包括：地面点识别步骤：计算每一数据列的相邻反射点之间连线与激光雷达水平基准线所成的倾角θ，预设第三阈值θ
td
，判断倾角θ与第三阈值θ
td
的关系，若θ≤θ
td
，则所述相邻反射点为地面点；游离点剔除步骤：对于每一数据列，取一非地面点为待定点，计算该待定点分别与其前向预设数量的非地面点的距离均值作为第一距离，计算该待定点分别与其后向预设数量的非地面点的距离均值作为第二距离，取第一距离与第二距离的平均作为所述待定点的特征距离L，预设第四阈值L
td
，若L＞L
td
，则所述待定点为游离点并从激光点云中剔除该游离点。2.如权利要求1所述的激光雷达点云质量检测与提升方法，其特征在于，所述判断倾角θ与第三阈值θ
td
的关系的步骤包括：对所述相邻反射点按点云自底部向顶部方向标记为第一点A(r
a
，α
a
)与第二点B(r
b
，α
b
)，若r
b
·
sin(α
b
‑
θ
td
)＞r
a
·
sin(α
a
‑
θ

【专利技术属性】
技术研发人员：柯秋璧，袁广驰，王炜杰，张帅乾，
申请(专利权)人：安徽海博智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：