System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 激光点云滤波方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

激光点云滤波方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41294311 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-13 14:44
本申请公开了一种激光点云滤波方法、装置、设备及存储介质,涉及移动机器人技术领域。本申请提供的技术方案包括:按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对扫描点进行排序,并确定扫描点与对应下一扫描点的深度差;基于激光线束的预设入射角阈值确定深度阈值,将扫描点的深度差与深度阈值进行比较,将深度差大于或等于深度阈值的扫描点作为撕裂点;根据撕裂点确定出激光点云中的噪点,将噪点从激光点云中剔除,得到滤波后的激光点云。通过上述技术手段,以解决现有技术中聚类算法难以过滤激光点云中陡斜面产生的噪点的问题,优化滤波效果,提高后续的匹配精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及移动机器人,尤其涉及一种激光点云滤波方法、装置、设备及存储介质


技术介绍

1、定位是移动机器人进行自主导航的前提与关键,移动机器人一般将实时的激光点云与预先构建的环境地图进行匹配,并融合惯性测量单元与轮式里程计采集的移动数据进行定位。但是激光雷达扫描生成的激光点云存在较多的噪点,噪点会影响匹配精度,因此在匹配地图前需对激光点云进行噪点滤波。

2、在现有技术中,通过聚类算法对激光点云进行噪点滤波。但当扫描点位于陡斜面时,激光线束的入射角比较大,导致扫描点的测量不稳定而成为噪点。对于这类噪点,聚类算法难以将其从激光点云中剔除,因此滤波效果较差,导致后续的匹配精度较低。


技术实现思路

1、本申请提供一种激光点云滤波方法、装置、设备及存储介质,以解决现有技术中聚类算法难以过滤激光点云中陡斜面产生的噪点的问题,优化滤波效果,提高后续的匹配精度。

2、第一方面,本申请提供了一种激光点云滤波方法,包括:

3、按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对所述扫描点进行排序,并确定所述扫描点与对应下一扫描点的深度差;

4、基于激光线束的预设入射角阈值确定深度阈值,将所述扫描点的深度差与所述深度阈值进行比较,将深度差大于或等于所述深度阈值的扫描点作为撕裂点;

5、根据所述撕裂点确定出所述激光点云中的噪点,将所述噪点从所述激光点云中剔除,得到滤波后的激光点云。

6、第二方面,本申请提供了一种激光点云滤波装置,包括:

7、深度差确定模块,被配置为按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对所述扫描点进行排序,并确定所述扫描点与对应下一扫描点的深度差;

8、撕裂点确定模块,被配置为基于激光线束的预设入射角阈值确定深度阈值,将所述扫描点的深度差与所述深度阈值进行比较,将深度差大于或等于所述深度阈值的扫描点作为撕裂点;

9、噪点过滤模块,被配置为根据所述撕裂点确定出所述激光点云中的噪点,将所述噪点从所述激光点云中剔除,得到滤波后的激光点云。

10、第三方面,本申请提供了一种激光点云滤波设备,包括:

11、一个或多个处理器;存储装置,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,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的激光点云滤波方法。

12、第四方面,本申请提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的激光点云滤波方法。

13、本申请按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对扫描点进行排序,以使得有序激光点云中的扫描点按照扫描时间先后进行排序。计算有序激光点云中扫描点与下一扫描点的深度差,以通过深度差表征采集这两个扫描点的激光线束扫描到障碍物时的入射角的变化情况。当深度差越大时,扫描点的深度变化越大,即当前扫描点的入射角越大。将扫描点为陡斜面噪点时的最小入射角度设置为预设入射角阈值,基于预设入射角度阈值算出的深度阈值可作为陡斜面噪点的扫描点与相邻扫描点之间的最小深度差。当扫描点的深度差大于或等于深度阈值时,可确定该扫描点或下一扫描点为入射角大于或等于预设入射阈值的陡斜面噪点,进而将陡斜面噪点从激光点云中剔除,优化了过滤效果,提高了过滤后的激光点云的质量,提高了后续点云和地图的匹配精度。

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【技术保护点】

1.一种激光点云滤波方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对所述扫描点进行排序,并确定所述扫描点与对应下一扫描点的深度差,包括:

3.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述基于激光线束的预设入射角阈值确定深度阈值,包括:

4.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述根据所述撕裂点确定出所述激光点云中的噪点,包括:

5.根据权利要求4所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述基于所述撕裂点确定每个所述扫描点所属的点云集合,包括:

6.根据权利要求4所述的激光点云滤波方法,其特征在于,在所述确定所述点云集合满足预设噪点条件之前,还包括:

7.根据权利要求4所述的激光点云滤波方法,其特征在于,在所述确定所述点云集合满足预设噪点条件之前,还包括:

8.一种激光点云滤波装置,其特征在于,包括:

9.一种激光点云滤波设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器;存储装置,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,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一所述的激光点云滤波方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一所述的激光点云滤波方法。

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【技术特征摘要】

1.一种激光点云滤波方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述按照激光点云中每个扫描点的扫描角度对所述扫描点进行排序,并确定所述扫描点与对应下一扫描点的深度差,包括:

3.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述基于激光线束的预设入射角阈值确定深度阈值,包括:

4.根据权利要求1所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述根据所述撕裂点确定出所述激光点云中的噪点,包括:

5.根据权利要求4所述的激光点云滤波方法,其特征在于,所述基于所述撕裂点确定每个所述扫描点所属的点云集合,包括:

6.根据权利要求4所述的激光点云滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员:王鹏飞
申请(专利权)人:广州视源电子科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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