点云数据处理方法、装置、设备和程序产品制造方法及图纸

本公开涉及点云数据处理方法、装置、设备和程序产品。该方法包括：获取目标道路对应的原始点云数据；基于设定的路段长度值，至少沿轨迹数据的行进方向将原始点云数据划分为点云段；基于点云段包括的点云数据，确定点云段对应的路段的路段面；基于路段的路段面，生成目标道路对应的路面；基于原始点云数据中的点到路面的水平距离，对原始点云数据进行过滤处理，生成目标道路对应的道路点云数据。如此，既可以剔除原始点云数据中包含的道路无关信息，降低其对道路元素识别的干扰和点云数据的数据处理量，又可以避免交通元素点云的误剔除，提高道路元素点云的完整性，从而提高点云数据的处理效率和后续高精地图生产的准确性。的处理效率和后续高精地图生产的准确性。的处理效率和后续高精地图生产的准确性。

【技术实现步骤摘要】
点云数据处理方法、装置、设备和程序产品


[0001]本公开涉及高精地图
，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、设备和程序产品。

技术介绍

[0002]目前，生产高精地图的资料数据包括点云数据，点云数据是采集车在道路上行驶时通过采集车上搭载的激光雷达对道路环境进行扫描得到的。在采集过程中，由于激光雷达的扫描范围较大，采集到的点云数据中往往包含道路范围外的树木、建筑物等与道路信息无关的点云数据。此类数据的出现，一方面，使得采集到的点云数据的处理耗时长、存储成本高，降低了高精地图的生产效率；另一方面，由于树木的树干与交通标志杆形状相似，易对交通标志杆的识别造成影响，降低了高精地图的准确性。

技术实现思路

[0003]为了解决上述采集的点云数据因含道路无关信息而导致高精地图的生产效率和准确性较低的技术问题，本公开提供了一种点云数据处理方法、装置、设备和程序产品。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种点云数据处理方法，包括：
[0005]获取目标道路对应的原始点云数据；
[0006]基于设定的路段长度值，至少沿轨迹数据的行进方向将所述原始点云数据划分为点云段；所述轨迹数据是在所述目标道路上采集所述原始点云数据时生成的轨迹数据；
[0007]基于所述点云段包括的点云数据，确定所述点云段对应的路段的路段面；所述路段对应所述目标道路中的一段；
[0008]基于所述路段的路段面，生成所述目标道路对应的路面；
[0009]基于所述原始点云数据中的点到所述路面的水平距离，对所述原始点云数据进行过滤处理，生成所述目标道路对应的道路点云数据。
[0010]第二方面，本公开实施例还提供了一种点云数据处理装置，包括：
[0011]原始点云数据获取模块，用于获取目标道路对应的原始点云数据；
[0012]点云段划分模块，用于基于设定的路段长度值，至少沿轨迹数据的行进方向将所述原始点云数据划分为点云段；所述轨迹数据是在所述目标道路上采集所述原始点云数据时生成的轨迹数据；
[0013]路段面确定模块，用于基于所述点云段包括的点云数据，确定所述点云段对应的路段的路段面；所述路段对应所述目标道路中的一段；
[0014]路面生成模块，用于基于所述路段的路段面，生成所述目标道路对应的路面；
[0015]点云过滤模块，用于基于所述原始点云数据中的点到所述路面的水平距离，对所述原始点云数据进行过滤处理，生成所述目标道路对应的道路点云数据。
[0016]第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，包括：
[0017]存储器和处理器，所述存储器用于存储所述处理器可执行指令；
[0018]所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述可执行指令以实现本公开任意实施例所提供的所述点云数据处理方法。
[0019]第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开任意实施例所提供的所述点云数据处理方法。
[0020]第五方面，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品用于执行本公开任意实施例所提供的所述点云数据处理方法。
[0021]本公开实施例提供的点云数据处理方法、装置、设备和程序产品，可以对目标道路中的一个个路段的点云段进行路面拟合，并利用得到的各路段面来构建目标道路的整体的路面，再根据点与路面之间的水平距离对原始点云数据进行过滤处理，得到目标道路的道路点云数据；一方面，通过点与路面之间的水平距离进行点云过滤处理，简化了过滤逻辑，并且可以剔除原始点云数据中包含的树木、建筑物等道路无关信息，从而降低了点云数据的数据量和存储成本，且减少了道路无关信息的干扰，进而提高了点云数据的处理效率和后续高精地图生产的准确性；另一方面，利用整体的路面进行点云过滤，避免了将处于某个路段面的范围之外、但处于其他路段面的范围之内的交通元素的点云进行错误剔除，提高了道路元素点云的完整性，尤其确保了匝道、高架、盘桥等道路交叉场景中的道路元素点云的完整性，从而进一步提高了基于点云的高精地图自动化构建的效率和准确性。
附图说明
[0022]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
[0023]图1为本公开实施例提供的一种点云数据处理方法的流程示意图；
[0024]图2为本公开实施例提供的一种基于局部拟合路面进行点云数据处理的结果示意图；
[0025]图3为图1示出的点云数据处理方法中S130的细化流程示意图；
[0026]图4为图1示出的点云数据处理方法中S150的细化流程示意图；
[0027]图5为本公开实施例提供的一种基于整体拟合路面进行点云数据处理的结果示意图；
[0028]图6为本公开实施例提供的一种点云数据处理装置的结构示意图；
[0029]图7为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0031]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公
开的范围在此方面不受限制。
[0032]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0033]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0034]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0035]利用激光雷达等传感器所采集的原始点云数据进行高精地图生成的过程中，鉴于原始点云数据中包含道路周边的树木、建筑物等道路无关元素的点云，可以对原始点云数据进行过滤处理，以减少点云数据处理量和道路无关元素的干扰。
[0036]相关技术中，一种点云过滤方案是根据点云反射率进行路面点云的提取，但是因道路范围外的水泥、建筑物等的反射率与路面的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：获取目标道路对应的原始点云数据；基于设定的路段长度值，至少沿轨迹数据的行进方向将所述原始点云数据划分为点云段；所述轨迹数据是在所述目标道路上采集所述原始点云数据时生成的轨迹数据；基于所述点云段包括的点云数据，确定所述点云段对应的路段的路段面；所述路段对应所述目标道路中的一段；基于所述路段的路段面，生成所述目标道路对应的路面；基于所述原始点云数据中的点到所述路面的水平距离，对所述原始点云数据进行过滤处理，生成所述目标道路对应的道路点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述点云段包括的点云数据，确定所述点云段对应的路段的路段面包括：对所述点云数据进行三维平面拟合，生成所述路段的路段面。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述点云段包括的点云数据，确定所述点云段对应的路段的路段面包括：对所述点云数据进行三维平面拟合，生成所述路段的平面；基于所述平面，从所述点云数据中筛选处于所述路段的路面区域的路面点云；基于所述路面点云，生成所述路段的路段面。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述平面，从所述点云数据中筛选处于所述路段的路面区域的路面点云包括：确定所述点云数据中各点到所述平面的垂直距离；若所述垂直距离小于垂直距离阈值，则将所述垂直距离对应的点确定为所述路面点云。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述平面，从所述点云数据中筛选处于所述路段的路面区域的路面点云包括：从所述点云数据中提取处于所述平面上的平面点云；基于所述平面点云，从所述点云数据中筛选所述路面点云。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述平面点云，从所述点云数据中筛选所述路面点云包括：在所述路段的范围内，对所述平面点云进行三维区域生长处理，得到所述路段的路面区域；将所述点云数据中处于所述路面区域内的点确定为所述路面点云。7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述路面点云，生成所述路段的路段面包括：对所述路面点云进行三角化处理，生成所述路段的路段面。8.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述路面点云，生成所述路段的路段面包括：对所述路面点云进行三维曲面拟合，生成所述路段的路段面。9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述路段的路段面，生成所述目标道路对应的路面包括：
对各所述路段的路段面进行三角网格拼接和网格重构，生成所述路面。10.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述原始点云数据中的点到所述路面的水平距离，对所述原始点云数据进行过滤处理，生成所述目标道路对应的道路点云数据包括：将所述原始点云数据中除所述点云段对应的所述路面点云之外的点...

【专利技术属性】
技术研发人员：王喆，张乐翔，杨洋，万斌，陈时远，罗星，向哲，
申请(专利权)人：高德软件有限公司，
类型：发明
国别省市：