基于激光点云提取立杆的方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于激光点云提取立杆的方法与装置，涉及计算机应用领域。基于激光点云提取立杆的方法包括：获取由激光雷达接收的激光点云集，对激光点云集进行预处理，得到初始激光点云集；选取初始激光点云集中任一点云图作为第一点云图，对第一点云图进行水平栅格化处理，得到与第一点云图对应的水平栅格图；对水平栅格图进行栅格聚类处理，得到第一点云图中的多个不同物体对象；基于预设的几何筛选条件，从多个不同物体对象中筛选出符合立杆几何形状的立杆物体对象，将立杆物体对象作为激光点云集所对应的立杆点云对象。本发明专利技术能够对激光点云中的立杆点云进行精确分割和有效提取，大大缩短激光点云中立杆的提取时间。时间。时间。

【技术实现步骤摘要】
基于激光点云提取立杆的方法与装置


[0001]本专利技术涉及计算机应用领域，具体涉及一种基于激光点云提取立杆的方法与装置。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术及激光雷达技术的快速发展，激光测量在环境三维数据的探测开发中凸显出越来越明显的重要性。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，其工作原理是向目标发射探测信号(例如激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(例如目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。在各种常用的三维场景如城市环境和港口环境中立杆物体是非常重要的三维信息，是三维环境中比较普遍的且相对稳定的设施部件，是相对不变的环境因素，稳定不变的立杆元素可以有效地、广泛地使用于自主无人系统中机器人的辅助定位。
[0003]目前关于激光点云中提取杆状部件的主流方法主要是基于几何特征，基于聚类方法和基于构件模板方法等，但是以上方法都对点云数据质量要求较高，难以对点云进行精确分割，难以进行有效提取以及耗费时间较长等等问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光点云提取立杆的方法，其特征在于，包括：获取由激光雷达接收的激光点云集，对所述激光点云集进行预处理，得到初始激光点云集；选取所述初始激光点云集中任一点云图作为第一点云图，对所述第一点云图进行水平栅格化处理，得到与所述第一点云图对应的水平栅格图；对所述水平栅格图进行栅格聚类处理，得到所述第一点云图中的多个不同物体对象；基于预设的几何筛选条件，从多个不同物体对象中筛选出符合立杆几何形状的立杆物体对象，将所述立杆物体对象作为所述激光点云集所对应的立杆点云对象。2.根据权利要求1所述的基于激光点云提取立杆的方法，其特征在于，所述对所述第一点云图进行水平栅格化处理，得到与所述第一点云图对应的水平栅格图，包括：采用水平栅格化公式对所述第一点云图中的点进行栅格化，得到所述第一点云图中点对应的栅格横向序号和栅格纵向序号；基于所述第一点云图中各个点的栅格横向序号和栅格纵向序号，生成所述第一点云图对应的水平栅格图。3.根据权利要求2所述的基于激光点云提取立杆的方法，其特征在于，所述水平栅格化公式为Idx＝(Xi
‑
Xmin)
÷
GridsizeIdy＝(Yi
‑
Ymin)
÷
Gridsize其中，Idx、Idy分别指所述第一点云图中点i所处的栅格横向序号、栅格纵向序号，Xi是所述第一点云图中点i的X坐标，Yi是所述第一点云图中点i的Y坐标，Xmin是所述第一点云图中所有点的X坐标的最小值，Ymin是所述第一点云图中所有点的Y坐标的最小值，Gridsize是预设的栅格大小。4.根据权利要求1所述的基于激光点云提取立杆的方法，其特征在于，所述对所述水平栅格图进行栅格聚类处理，得到所述第一点云图中的多个不同物体对象，包括：遍历所述水平栅格图中的各个栅格；若一个所述栅格中包含的点的个数大于0，则遍历所述栅格的相邻栅格；若所述相邻栅格中包括的点的个数大于0，则将所述栅格和所述相邻栅格进行合并，将合并后的栅格中的点的个数设置为0；若所述栅格的相邻栅格超出所述水平栅格图的边界或者所述相邻栅格的中包括的点的个数为0，则终止遍历，将所有经过遍历的点的个数大于0的各个栅格形成一个栅格集合，将位于所述栅格集合中的点云作为一个物体对象。5.根据权利要求1所述的基于激光点云提取立杆的方法，其特征在于，所述基于预设的几何筛选条件，从多个不同物体对象中筛选出符合立杆几何形状的立杆物体对象，将所述立杆物体对象作为所述激光点云集所对应的立杆点云对象，包括：从所述多个不同物体对象中根...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪欣，董怡，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：