【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人驾驶控制系统，具体而言，涉及一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法及装置。
技术介绍
1、随着无人驾驶技术的快速发展，其在生活中的应用也越来越广泛。无人驾驶车辆常通过激光雷达来对周围环境进行感知，例如物体检测、实时定位与地图构建等等。但是由于天气、环境等因素，无人驾驶车辆常常会遇到大雾天气，使得激光雷达扫描得到的3d点云中存在大量噪声点云，容易导致对无人驾驶控制系统的控制造成误操作，从而对无人驾驶车辆的行驶安全产生严重影响。因此，如何在雾天环境中对噪声点云进行准确识别并去除，进而提高车辆控制系统在雾天行驶中控制的准确度以及提高无人驾驶车辆在雾天行驶中的安全性成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法及装置，进而至少在一定程度上可以在雾天环境中对噪声点云进行准确识别并去除，进而提高无人驾驶车辆在雾天行驶中的安全性，提高车辆控制系统发出控制指令的准确度。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法，包括：
4、获取待处理点云数据；
5、针对所述待处理点云数据中不同距离区间内的点，采用与所述距离区间对应的聚类规则对其进行聚类，得到若干聚类簇；
6、针对每一所述聚类簇，根据所述聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定所
7、将标签信息为噪声点云的所述聚类簇从所述待处理点云数据中去除，得到目标点云数据。
8、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪装置，包括：
9、获取模块，用于获取待处理点云数据；
10、聚类模块，用于针对所述待处理点云数据中不同距离区间内的点，采用与所述距离区间对应的聚类规则对其进行聚类，得到若干聚类簇；
11、标签确定模块，用于针对每一所述聚类簇，根据所述聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定所述聚类簇对应的标签信息，所述标签信息包括真实点云和噪声点云；
12、处理模块，用于将标签信息为噪声点云的所述聚类簇从所述待处理点云数据中去除，得到目标点云数据。
13、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其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如上述实施例中所述的无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法。
14、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法。
15、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中提供的无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法。
16、在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过获取待处理点云数据，针对待处理点云数据中不同距离区间内的点，采用与距离区间对应的聚类规则对其进行聚类，得到若干聚类簇，以保证聚类结果的合理性和有效性，进而提高后续噪声点云识别的准确性。接着，针对每一聚类簇，根据各聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定各聚类簇对应的标签信息，该标签信息包括真实点云和噪声点云，将标签信息为噪声点云的聚类簇从待处理点云数据中去除，得到目标点云数据。由此，在雾天环境中可以对噪声点云进行准确识别并去除，进而提高无人驾驶车辆在雾天行驶中的安全性。
17、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每一所述聚类簇，根据所述聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定所述聚类簇对应的标签信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对所述待处理点云数据中不同距离区间内的点，采用与所述距离区间对应的聚类规则对其进行聚类，得到若干聚类簇，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理点云数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述预定范围内各点的点云强度以及对应的点云密度符合预先设定的雾天判定规则，则针对所述待处理点云数据执行雾天点云的去噪处理，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理点云数据，包括：
7.一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，针对每一所述聚类簇，根据所述聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定所述聚类簇对应的标签信息，包括
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶控制系统用雾天点云的去噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每一所述聚类簇，根据所述聚类簇对应的质心点和/或所包含的点的属性信息，确定所述聚类簇对应的标签信息，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对所述待处理点云数据中不同距离区间内的点，采用与所述距离区间对应的聚类规则对其进行聚类，得到若干聚类簇，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待处理点云数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述预定范围内各点的点云强度以及对应的点云密度符合预先设定的雾天判定...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鸿源，侯学锋，林文山，俞剑斌，甘展鹏，郑发辉，
申请(专利权)人：厦门中科星晨科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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