一种激光雷达3D点云地面检测方法技术

本发明专利技术公开了一种激光雷达3D点云地面检测方法。为了克服现有技术难以达到预期的地面滤除效果的问题；本发明专利技术包括：采集车辆周围道路的点云数据；对点云数据裁剪，确定感兴趣区域范围；初始化3D体素栅格，获得各个3D体素栅格在激光雷达坐标系中的坐标；遍历所有点云数据，将点云数据填充到坐标对应的3D体素栅格中，并记录索引；对各个3D体素栅格内点云数据进行平面拟合，并遍历所有点云数据，计算点云数据到平面的距离，综合距离阈值和高度阈值比较，判断对应的点云数据是否为地面点；将所有判断为非地面点的点云数据送入聚类算法中，实现障碍物目标点的检测。针对单个体素的场景，识别区分地面点，达到预期的地面滤除效果。达到预期的地面滤除效果。达到预期的地面滤除效果。

【技术实现步骤摘要】
一种激光雷达3D点云地面检测方法


[0001]本专利技术涉及一种激光雷达检测领域，尤其涉及一种激光雷达3D点云地面检测方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着智能技术的发展，在智能汽车或机器人等领域的应用。在一定环境条件下，可以实现车辆的自动驾驶。但要实现自动驾驶技术，必须依赖多种传感器，比如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，来感知车辆周围信息，进而去控制车辆在安全范围内行驶。本专利涉及的即是激光雷达，激光雷达可以扫描物体3D信息，对于自动驾驶是一种必不可少的传感器。
[0003]然而，在应用激光雷达传统目标检测算法时，其中关键的一个过程是对地面点的检测，地面检测结果的好坏，直接影响之后的目标检测效果。目前，常用的地面检测算法是随机采样一致性算法（RANSAC），采用平面拟合方法从一组点云数据中拟合出包含最多地面点的平面。实际应用中，地面并不是水平的，存在凸起或者凹陷等情况，所以很难达到预期的地面滤除效果。而且，有的算法仅能使用机械旋转式激光雷达不能适用于固态激光雷达。
[0004]例如，一种在中国专利文献上公开的“基于激光雷达点云的道路目标3D检测方法及系统”，其公开号：CN112883820A ，公开日：2021
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06
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01，包括：接收在一道路上通过激光雷达采集的点云数据；将点云数据包拆解开每一帧点云数据，将每一帧的点云数据按时间顺序分别保存；对每一帧点云数据，根据选定目标区域内点的数量阈值进行筛选，以丢弃点的数量小于该数量阈值任一帧点云数据；对于点云数据进行统计滤波操作；将预处理的点云数据进行过滤以确定目标物体点云数据；对于目标物体点云数据进行聚类以对密度稠密的点云数据进行组合，生成点云目标候选集；根据预训练的深度学习网络模型对点云候选集进行种类判断，并计算出该目标物体的空间位置信息。
[0005]该方案难以达到预期的地面滤除效果，不能将地面点云与非地面点云数据进行精确分类，达到真正的降噪处理效果。

技术实现思路

[0006]本专利技术主要解决现有技术难以达到预期的地面滤除效果的问题；提供一种激光雷达3D点云地面检测方法，将点云数据通过3D体素栅格进行网格划分，然后再进行平面拟合等操作来提取地面点，达到预期的地面滤除效果。
[0007]本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种激光雷达3D点云地面检测方法包括以下步骤：S1：启动车载激光雷达，采集车辆周围道路的点云数据；S2：点云数据预处理；建立激光雷达坐标系，对点云数据裁剪，确定感兴趣区域范围；S3：初始化3D体素栅格，获得各个3D体素栅格在激光雷达坐标系中的坐标；
S4：遍历所有点云数据，将点云数据填充到坐标对应的3D体素栅格中，并记录索引；S5：对各个3D体素栅格内点云数据进行平面拟合，并遍历所有点云数据，计算点云数据到平面的距离，综合距离阈值和高度阈值比较，判断对应的点云数据是否为地面点；S6:将所有判断为非地面点的点云数据送入聚类算法中，实现障碍物目标点的检测。
[0008]采用本方案通过对点云数据进行体素划分，将多种复杂场景转化为局部简单的场景，针对单个体素的简单场景信息，进行地面检测，可以更好的拟合出地面的真实情况，达到很好的地面滤除效果。
[0009]作为优选，所述的激光雷达坐标系以激光雷达安装位置为原点，车辆正前方为X轴正方向，以车辆左侧为Y轴正方向，以垂直车辆上方为Z轴正方向；裁剪的感兴趣区域范围x∈(x1,x2）；y∈(y1,y2）；z∈(z1,z2）。感兴趣区域范围通过人为设定调整，激光雷达大概扫到的范围在100
‑
200米，可能在100米之后的点云数据非常少，不在算法范围内，通过人为适应性调整感兴趣区域范围，获得良好的计算数据，去除远距离噪声点云，有效提升算法的运行效率。
[0010]作为优选，初始化单个3D体素栅格尺寸为X0
×
Y0
×
Z0；根据裁剪的感兴趣区域范围以及预设的单个3D体素栅格尺寸求得感兴趣区域范围内3D体素栅格布局：GridSize v = (x2
‑
x1) / X0 ；GridSize u = (y2
–
y1) / Y0;其中，GridSize v为3D体素栅格在激光雷达坐标系中X轴方向的行数；GridSize u为3D体素栅格在激光雷达坐标系中Y轴方向的列数。
[0011]作为优选，3D体素栅格的索引值确定方法为：以3D体素栅格的左下角为起始位置依次从左往右滑动，第一行结束后在从第二行依次从左往右滑动，直到滑动到3D体素栅格的右上角为止，依次编号获得3D体素栅格的索引值。获得3D体素栅格的索引值。
[0012]作为优选，所述的步骤S4具体包括以下过程：计算由激光雷达坐标系到3D体素栅格坐标系的偏移量；由偏移量求得转换后点云数据在3D体素栅格中的坐标值；将转换后的点云数据的坐标值除以3D体素栅格的尺寸并向下取整为(u
’
，v
’
)；根据3D体素栅格的尺寸求得点云数据所在3D体素栅格的索引值a：a= u
’×
b+ v
’
，其中b为所在3D体素栅格的行数；遍历所有基于激光雷达坐标系的点云数据，得到每个点云数据所在3D体素栅格的索引值a。通过坐标转换，获得点云数据所在3D体素栅格的索引值。
[0013]作为优选，所述的步骤S5具体包括以下过程：对每个3D体素栅格内的点云数据按照其Z轴坐标值大小进行排序，选取Z轴坐标值小于预设高度阈值D1且Z轴坐标值由小到达排序的前5个点云数据；对于选取的5个点云数据进行平面拟合，并计算其他点云数据到拟合平面的距离d；
若距离d的值小于等于预设的距离阈值D2，则将该点云数据划分为地面点，并存储该点云数据的索引值，记标志位为地面点；若距离d的值大于预设的距离阈值D2，则将该点云数据划分为非地面点，并存储该点云数据的索引值，记标志位为非地面点；遍历整个3D体素栅格，将所有点云数据判断标记为地面点或非地面点，并分别存储其对应的索引值。
[0014]识别区分地面点与非地面点，达到预期的地面滤除效果。
[0015]作为优选，所述的步骤S5具体包括以下过程：将3D体素栅格内的点云数据的转化成二维坐标系，将所有点云数据的X值均设置为0；对点云数据按照Z轴坐标值从小到大进行排序，选取前5个点云数据；对选取后的5个点云数据的Y坐标值和Z坐标值进行直线拟合；计算其他点云数据到拟合直线的距离，若计算得到的距离小于距离阈值D1，则判断该点云数据为地面点，否则判断为非地面点；遍历整个3D体素栅格，将所有点云数据判断标记为地面点或非地面点，并分别存储其对应的索引值。
[0016]识别区分地面点与非地面点，达到预期的地面滤除效果。
[0017]本专利技术的有益效果是：1. 通过对点云数据进行体素划分，将多种复杂场景转化为局部简单的场景，针对单个体素的简单场景信息，进行地面检测，可以更好的拟合出地面的真实情况，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3D点云地面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：启动车载激光雷达，采集车辆周围道路的点云数据；S2：点云数据预处理；建立激光雷达坐标系，对点云数据裁剪，确定感兴趣区域范围；S3：初始化3D体素栅格，获得各个3D体素栅格在激光雷达坐标系中的坐标；S4：遍历所有点云数据，将点云数据填充到坐标对应的3D体素栅格中，并记录索引；S5：对各个3D体素栅格内点云数据进行平面拟合，并遍历所有点云数据，计算点云数据到平面的距离，综合距离阈值和高度阈值比较，判断对应的点云数据是否为地面点；S6:将所有判断为非地面点的点云数据送入聚类算法中，实现障碍物目标点的检测。2.根据权利要求1所述的一种激光雷达3D点云地面检测方法，其特征在于，所述的激光雷达坐标系以激光雷达安装位置为原点，车辆正前方为X轴正方向，以车辆左侧为Y轴正方向，以垂直车辆上方为Z轴正方向；裁剪的感兴趣区域范围x∈(x1,x2）；y∈(y1,y2）；z∈(z1,z2）。3.根据权利要求1或2所述的一种激光雷达3D点云地面检测方法，其特征在于，初始化单个3D体素栅格尺寸为X0
×
Y0
×
Z0；根据裁剪的感兴趣区域范围以及预设的单个3D体素栅格尺寸求得感兴趣区域范围内3D体素栅格布局：GridSize v = (x2
‑
x1) / X0 ；GridSize u = (y2
–
y1) / Y0;其中，GridSize v为3D体素栅格在激光雷达坐标系中X轴方向的行数；GridSize u为3D体素栅格在激光雷达坐标系中Y轴方向的列数。4.根据权利要求3所述的一种激光雷达3D点云地面检测方法，其特征在于，3D体素栅格的索引值确定方法为：以3D体素栅格的左下角为起始位置依次从左往右滑动，第一行结束后在从第二行依次从左往右滑动，直到滑动到3D体素栅格的右上角为止，依次编号获得3D体素栅格的索引值。5.根据权利要求1所述的一种激光雷达3D点...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨海涛，
申请(专利权)人：浙江零跑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：