本申请涉及一种点云滤除方法、装置、车辆及存储介质，涉及自动驾驶领域。该方法包括：获取目标车辆的原始点云数据；获取道路边界数据集；道路边界数据集中的道路边界数据用于指示道路边界范围；根据多个激光点中每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据；根据每个激光点对应的道路边界数据，滤除原始点云数据中目标车道线之外的激光点，得到目标点云数据。该方法适用于在筛选点云数据的过程中滤除道路两侧多余的点云数据。数据。数据。
【技术实现步骤摘要】
一种点云滤除方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶领域，具体涉及一种点云滤除方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶系统中，随着技术的发展和对激光雷达分辨率要求的逐渐提高，激光雷达获取的点云中激光点的数量逐渐增长，目前一帧点云中激光点的数量一般可以达到十几万个，分辨率较高的机械式的激光雷达还可以达到几十万个。激光点数量的增加可以有效的描述驾驶场景，能够获取丰富的信息量，为后端的目标输出提供更多特征。
[0003]但是丰富的信息量，对后续的信息处理造成一些阻碍，例如增加处理耗时以及提高算法难度等。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种点云滤除方法、装置、车辆及存储介质，可以滤除道路两侧多余的点云数据。
[0005]第一方面，本申请提供一种点云滤除方法，该方法包括：获取目标车辆的原始点云数据；原始点云数据包括多个激光点；获取道路边界数据集；道路边界数据集包括多个道路边界数据；多个道路边界数据与目标车道线上的多个目标定位点一一对应；每个道路边界数据用于指示对应目标定位点处的道路边界范围；目标车道线为目标车辆所在路段的最外侧的车道线；多个目标定位点用于指示目标车道线的位置；根据多个激光点中每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据；根据每个激光点对应的道路边界数据，滤除原始点云数据中目标车道线之外的激光点，得到目标点云数据。
[0006]可选地，道路边界数据集为距离阈值集，获取道路边界数据集，可以包括：获取目标车辆的定位信息；根据目标车辆的定位信息，确定目标车辆所在的路段；将高精地图中，目标车辆所在路段最外侧的车道线作为目标车道线，并提取目标车道线的多个初始定位点；根据多个初始定位点，确定多个目标定位点；计算多个目标定位点中每个目标定位点到目标车辆之间的距离，得到道路边界数据集。
[0007]可选地，根据多个初始定位点，确定多个目标定位点，可以包括：对多个初始定位点进行拟合，得到拟合后的车道线；从目标车辆前方第一角度方向与拟合后的车道线的交点开始，按照预设步进角度在拟合后的车道线上多次插入定位点，直至到达目标车辆前方第二角度方向与拟合后的车道线的交点；预设步进角度用于表示两次插入的相邻定位点各自与目标车辆之间的方位角之差；根据多次插入的定位点，得到多个目标定位点。
[0008]根可选地，计算多个目标定位点中每个目标定位点到目标车辆之间的距离，得到道路边界数据集，还可以包括：按照在拟合后的车道线中插入定位点的顺序，依次计算多个目标定位点中每个目标定位点到目标车辆之间的距离作为距离阈值，得到道路边界数据集；针对多个激光点中的任意一个第一激光点，根据多个激光点中每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据，包括：根据第一激光点的位置，确定
第一激光点在目标车辆的方向角为第三角度；根据第一角度、第三角度、以及预设步进角度，确定第一激光点对应的第一序号；从道路边界数据集中，选取第一序号对应的距离阈值作为第一激光点对应的道路边界数据。
[0009]可选地，根据第一角度、第三角度以及预设步进角度，确定第一激光点对应的第一序号，可以包括：根据第一角度差与预设步进角度之商，得到第一值；第一角度差为第一角度与第三角度之差；对第一值进行四舍五入取整，得到第一序号。
[0010]可选地，道路边界数据集为坐标值集，获取道路边界数据集，还可以包括：获取目标车辆前方的视觉图像；基于目标车辆前方的视觉图像，确定目标车辆所在路段最外侧的车道线的三次函数曲线；三次函数曲线所在的坐标系为目标车辆的车辆坐标系；车辆坐标系是指以目标车辆的后轴中心为原点、目标车辆的车头朝向为第一轴、以及垂直于目标车辆的车头朝向且平行于地面的方向为第二轴的坐标系；从原点开始，按照预设步进长度选取多个目标定位点中每个目标定位点在第一轴上的取值；预设步进长度用于表示两次选取的相邻目标定位点各自在第一轴上的取值之差；根据每个目标定位点在第一轴上的取值、以及三次函数曲线，得到每个目标定位点在第二轴上的取值；根据每个目标定位点在第二轴上的取值，得到道路边界数据集。
[0011]可选地，根据每个目标定位点在第二轴上的取值，得到道路边界数据集，可以包括：按照选取在第一轴上取值的顺序，依次将每个目标定位点在第二轴上的取值作为道路边界数据，得到道路边界数据集；针对多个激光点中的任意一个第一激光点，根据多个激光点中每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据，包括：根据第一激光点的位置，确定第一激光点在第一轴的取值；根据第一激光点在第一轴的取值与预设步进长度之商，确定第二值；对第二值进行四舍五入取整，得到第一激光点对应的第二序号；从道路边界数据集中，选取第二序号对应的道路边界数据作为第一激光点对应的道路边界数据。
[0012]本申请提供的点云滤除方法，能够获取目标车辆的原始的点云数据与道路边界数据集，且道路边界数据与目标车道线上的多个目标定位点一一对应，根据多个激光点中的每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据，并根据每个激光点对应的道路边界数据，滤除原始点云数据中目标车道线以外的激光点，得到的目标点云数据，即为滤除了障碍信息之后的信息。与目前的点云滤除方法相比，本申请提供的点云滤除方法，保证了路段内的目标不会漏检，解决了由于点云数量过多信息庞杂，容易影响车道内的点云数据，所造成的增加处理耗时以及提高算法难度等问题。
[0013]第二方面，本申请提供一种点云滤除装置，所述装置应用于滤除多余的点云数据，所述装置包括：获取模块和处理模块；
[0014]获取模块，用于获取目标车辆的原始点云数据；原始点云数据包括多个激光点；获取道路边界数据集；道路边界数据集包括多个道路边界数据，多个道路边界数据与目标车道线上的多个目标定位点一一对应；每个道路边界数据用于指示对应目标定位点处的道路边界范围；目标车道线为目标车辆所在路段的最外侧的车道线；多个目标定位点用于指示目标车道线的位置。
[0015]处理模块，用于根据多个激光点中每个激光点的位置，从道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据。
[0016]处理模块，还用于根据每个激光点对应的道路边界数据，滤除原始点云数据中目标车道线之外的激光点，得到目标点云数据。
[0017]可选地，获取模块，还用于获取目标车辆的定位信息；处理模块，还用于根据目标车辆的定位信息，确定目标车辆所在的路段；将高精地图中，目标车辆所在路段最外侧的车道线最为目标车道线，并提取目标车道线的多个初始定位点；根据多个初始定位点，确定多个目标定位点；计算多个目标定位点中每个目标定位点到目标车辆之间的距离，得到道路边界数据集。
[0018]可选地，处理模块，还用于对多个初始定位点进行拟合，得到拟合后的车道线；从目标车辆前方第一角度方向与拟合后的车道线的交点开始，按照预设步进角度在拟合后的车道线上多次插入定位点，直至到达目标车辆前方第二角度方向与拟合本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云滤除方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的原始点云数据；所述原始点云数据包括多个激光点；获取道路边界数据集；所述道路边界数据集包括多个道路边界数据；所述多个道路边界数据与目标车道线上的多个目标定位点一一对应；每个道路边界数据用于指示对应目标定位点处的道路边界范围；所述目标车道线为所述目标车辆所在路段的最外侧的车道线；所述多个目标定位点用于指示所述目标车道线的位置；根据所述多个激光点中每个激光点的位置，从所述道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据；根据所述每个激光点对应的道路边界数据，滤除所述原始点云数据中所述目标车道线之外的激光点，得到目标点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路边界数据集为距离阈值集；所述获取道路边界数据集，包括：获取所述目标车辆的定位信息；根据所述目标车辆的定位信息，确定所述目标车辆所在的路段；将高精地图中，所述目标车辆所在路段最外侧的车道线作为所述目标车道线，并提取所述目标车道线的多个初始定位点；根据所述多个初始定位点，确定所述多个目标定位点；计算所述多个目标定位点中每个目标定位点到所述目标车辆之间的距离，得到所述道路边界数据集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个初始定位点，确定所述多个目标定位点，包括：对所述多个初始定位点进行拟合，得到拟合后的车道线；从所述目标车辆前方第一角度方向与所述拟合后的车道线的交点开始，按照预设步进角度在所述拟合后的车道线上多次插入定位点，直至到达所述目标车辆前方第二角度方向与所述拟合后的车道线的交点；所述预设步进角度用于表示两次插入的相邻定位点各自与所述目标车辆之间的方位角之差；根据所述多次插入的定位点，得到所述多个目标定位点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述多个目标定位点中每个目标定位点到所述目标车辆之间的距离，得到所述道路边界数据集，包括：按照在所述拟合后的车道线中插入定位点的顺序，依次计算所述多个目标定位点中每个目标定位点到所述目标车辆之间的距离作为距离阈值，得到所述道路边界数据集；针对所述多个激光点中的任意一个第一激光点，所述根据所述多个激光点中每个激光点的位置，从所述道路边界数据集中确定每个激光点对应的道路边界数据，包括：根据所述第一激光点的位置，确定所述第一激光点在所述目标车辆的方向角为第三角度；根据所述第一角度、所述第三角度、以及所述预设步进角度，确定所述第一激光点对应的第一序号；从所述道路边界数据集中，选取所述第一序号对应的距离阈值作为所述第一激光点对应的道路边界数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一角度、所述第三角度、以
及所述预设步进角度，确定所述第一激光点对应的第一序号，包括：根据第一角度差与所述预设步进角度之商，...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭慧玲，陈王双懿，卢燚鑫，邓皓匀，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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