【技术实现步骤摘要】
地面点检测方法、点云数据输出方法及装置
[0001]本申请属于激光雷达
，尤其涉及地面点检测方法、点云数据输出方法及装置。
技术介绍
[0002]目前在智能交通、自动驾驶系统、机器人和测绘等领域，激光雷达已经逐渐成为主流的传感器。例如在智能交通领域，激光雷达经常被用作车辆进行环境感知的传感器。基于激光雷达的点云数据的语义分割是利用激光雷达进行环境感知一个非常重要的方面。而针对激光雷达的点云数据的地面点检测是语义分割的重要前提，地面点检测为后续的可行驶区域、聚类算法等提供了重要的预处理，简化了后续算法对点云数据的处理流程。
[0003]当前的激光雷达点云数据的地面点检测方法一般是在接收到一帧点云数据之后，针对整帧点云数据进行地面点的检测。因此当前的地面点检测方法存在需要等待完整的一帧点云解析完成之后才能够进行检测，因而使得地面点检测存在较大的延迟。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种地面点检测方法、点云数据输出方法及装置，解决了现有技术中激光雷达点云数据的地面点检测存在延迟的技术问题...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种地面点检测方法，其特征在于，包括：获取激光雷达的至少两组初始点云数据，所述至少两组初始点云数据中的每组初始点云数据为一帧雷达数据包括的多组初始点云数据中的任一组，每组所述初始点云数据包括多个数据点；同一组所述初始点云数据中的所有所述数据点的水平角度相同，同一组所述初始点云数据中的不同所述数据点的垂直角度不同；对所述至少两组初始点云数据中的数据点进行解析；每解析完所述至少两组初始点云数据中的一组初始点云数据，则根据解析后的一组初始点云数据中的全部或者部分所述数据点中各所述数据点的垂直角度，确定全部或者部分所述数据点中任一所述数据点为地面点或非地面点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据解析后的一组初始点云数据中的全部或者部分所述数据点中各所述数据点的垂直角度，确定全部或者部分所述数据点中任一所述数据点为地面点或非地面点，包括：按照所述解析后的一组初始点云数据中的全部或者部分所述数据点中各所述数据点的垂直角度由低到高或者由高到低的顺序，依次确定任一所述数据点为地面点或非地面点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光雷达距离地面的高度不为零；所述根据解析后的一组初始点云数据中的全部或者部分所述数据点中各所述数据点的垂直角度，确定全部或者部分所述数据点中任一所述数据点为地面点或非地面点，包括：确定第一向量与第二向量的夹角的余弦值，所述第一向量为所述解析后的一组初始点云数据中的第一数据点和所述解析后的一组初始点云数据中的第二数据点之间的向量，所述第二向量为所述解析后的一组初始点云数据中的第一数据点和所述激光雷达在地面上的投影点之间的向量，所述第二数据点的垂直角度与所述第一数据点的垂直角度相邻且所述第二数据点的垂直角度大于所述第一数据点的垂直角度，所述第一数据点或所述第二数据点为所述解析后的一组初始点云数据中待处理的数据点；根据所述余弦值与第一预设阈值，确定所述待处理的数据点为地面点或非地面点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述余弦值与第一预设阈值，确定所述待处理的数据点为地面点或非地面点，包括：若所述余弦值的绝对值大于或等于所述第一预设阈值，则确定所述待处理的数据点为地面点；若所述余弦值的绝对值小于所述第一预设阈值，则确定所述第一数据点和所述第二数据点中包含有非地面点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一预设阈值为β，其中|cos165
°
|≤β＜1。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定第一向量与第二向量的夹角的余弦值，包括：在所述第一数据点为所述待处理的数据点且所述第一数据点未被确定为地面点或非地面点，并且存在所述第二数据点的情况下，确定所述第一向量和所述第二向量的夹角的余弦值；或者在所述第二数据点为所述待处理的数据点且所述第二数据点未被确定为地面点或非地面点，并且存在所述第一数据点的情况下，确定所述第一向量和所述第二向量的
夹角的余弦值。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定第一向量与第二向量的夹角的余弦值...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛栢林，张雪薇，王泮义，
申请(专利权)人：武汉万集光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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