一种车前地形的坡度估计方法以及装置制造方法及图纸

本公开是关于一种车前地形的坡度估计方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对基于车辆探测模块采集的三维点云，基于射线法的预设坡度阈值，进行地面点判定；将所述三维点云中的地面点作为种子点集，基于奇异值分解法生成所述车辆路径的平面模型；分离并提取所述平面模型中的坡度点，基于所述坡度点完成坡度估计。本公开通过对三维点云的粗分割及细分割，实现了在非结构化道路场景下提取出带坡度的点云，并对路面坡度进行估计。并对路面坡度进行估计。并对路面坡度进行估计。

【技术实现步骤摘要】
一种车前地形的坡度估计方法以及装置


[0001]本公开涉及无人驾驶领域，具体而言，涉及一种车前地形的坡度估计方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]受限于自动驾驶的技术发展水平和面临的复杂环境，自动驾驶在细分领域率先商业化已成为行业共识。这些细分领域具备环境封闭、线路固定的特点，例如：矿场就是一个相对简单的封闭环境，有可能成为自动驾驶技术最先实现商业化的场景之一。
[0003]自动驾驶技术越来越来越成熟，国内外好多公司已经开始试制无人矿车。无人驾驶矿车的关键技术之一在于智能环境感知技术，许多国内外研究者提出的大多是关于城市道路环境下的障碍物检测以及地面检测检测方法，忽略了地形坡度对无人车的影响。随着大型露天矿山开采深度加大，坡度大、弯道多的现象逐渐增多，坡度会影响车辆的平衡，对载重的矿卡影响更大。因此有必要进行路面的坡度检测。
[0004]Ray Ground Filter(射线)算法由于拟合地面仅通过线特征进行坡度判断,缺乏全局性的考虑,容易受到局部点云的影响。因此该算法可以将大部分地面点分割出来,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车前地形的坡度估计方法，其特征在于，所述方法包括：地面点判定步骤，对基于车辆探测模块采集的三维点云，基于射线法的预设坡度阈值，进行地面点判定；平面模型生成步骤，将所述三维点云中的地面点作为种子点集，基于奇异值分解法生成所述车辆路径的平面模型；坡度估计步骤，分离并提取所述平面模型中的坡度点，基于所述坡度点完成坡度估计。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的地面点判定步骤还包括对基于车辆探测模块采集的三维点云进行预处理，并基于预设高度阈值，对所述三维点云进行点云裁剪操作。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述进行点云裁剪操作后的三维点云按照点云高度排序。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于预设高度阈值，对所述三维点云进行点云裁剪操作，去除障碍物干扰信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法的地面点判定步骤还包括：对基于车辆探测模块采集的三维点云，计算所述三维点云相邻点的坡度，并基于射线法的预设坡度阈值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泽宇，张博轩，王拓，李大伟，张博伟，刘政禹，徐航，钟晓明，蒋大伟，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：