一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法技术

本发明专利技术涉及一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法，它包括步骤：1）建立检测车辆的雷达坐标系oxyz；2）对激光雷达采集到的雷达数据进行预处理，建立雷达坐标系oxyz下感兴趣区域，并滤除地面噪声；3）建立图像坐标系o'uv，并定义雷达坐标系oxyz与图像坐标系o'uv的映射关系；4）在雷达云图上直接采用图像处理算法进行车辆检测，并采用边界框来表征感兴趣区域内除检测车辆以外的所有被检测车辆，进而得到图像坐标系o'uv下被检测车辆的边界框四个顶点坐标；5）将所述步骤4）中图像坐标系o'uv下得到的边界框四个顶点坐标根据坐标映射模型映射到雷达坐标系oxyz下，进而由被检测车辆的位置向量参数得到被检测车辆的形状向量参数。本发明专利技术能提高运算效率，检测精度较高，可靠性强，可以广泛在车辆环境感知技术领域中应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及现代交通智能车辆环境感知
，特别是关于一种用于车辆检测中基于三维激光雷达的点云数据分割方法。
技术介绍
三维激光雷达是智能车辆获取外部信息的重要传感器之一，具有可靠性和实时性强，精确性高等优点，因此被广泛地应用在智能车环境感知研究中。雷达具有多个激光传感器，每个传感器测量离散数据点可表示为Pi (X，y, z, S) , X, y, Z分别表示三维物理距离，单位为米，S表示反射强度，为无量纲值。而点云数据则是大规模的离散测量点数据的集合IP1, P2, P3,, PN}，集合约四十万个测量点，它们为还原型测量对象的基本形状特征和结构细节提供了充足的信息。点云数据分割是智能车环境感知一项重要的工作，它是根据点云数据的整体密度分布和局部聚集特性，将其聚类分离成独立的子集，各子集均对应于当前具有物理意义的感知对象，反映感知对象的几何和位置特征。子集通过边界框(Boundingbox)来表征,边界框是指将子集封闭在内的父形状所在的本地坐标系统下的最小外接矩形，它的主要参数为顶点坐标及倾斜角度。从数据处理量角度来看，点云数据分割是一项具有挑战性的工作，这是因为雷达数据更新本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法，它包括以下步骤：1）建立检测车辆的雷达坐标系oxyz；2）对激光雷达采集到的雷达数据进行预处理，建立雷达坐标系oxyz下感兴趣区域，并滤除地面噪声；3）建立图像坐标系o“uv，并定义雷达坐标系oxyz与图像坐标系o“uv的映射关系为：[1(m)|oxyz:20(pixel)|o“uv]，其中雷达坐标系oxyz中的1米对应图像坐标系o“uv中的20个像素；4）在雷达云图上直接采用图像处理算法进行车辆检测，并采用边界框来表征感兴趣区域内除检测车辆以外的所有被检测车辆，进而得到图像坐标系o“uv下被检测车辆的边界框四个顶点坐标；5）将所述步骤4）中图像坐标系o...

【技术特征摘要】
1.一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法，它包括以下步骤: 1)建立检测车辆的雷达坐标系oxyz； 2)对激光雷达采集到的雷达数据进行预处理，建立雷达坐标系oxyz下感兴趣区域，并滤除地面噪声； 3)建立图像坐标系o’uv,并定义雷达坐标系oxyz与图像坐标系o’Uv的映射关系为:2.如权利要求1所述的一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法，其特征在于:所述步骤I)中，所述雷达坐标系oxyz建立是指当检测车辆在水平路面上处于静止状态下，在所述检测车辆上安装激光雷达，以所述激光雷达的中心为坐标原点O，X轴穿过原点ο且平行于所述激光雷达横向切面，指向所述检测车辆的前进方向，z轴经原点ο平行于所述激光雷达纵向切面指向上方，Y轴垂直于X轴和z轴所在的平面指向驾驶员左侧。3.如权利要求1所述的一种基于三维激光雷达的点云数据分割方法，其特征在于:所述步骤2)中，所述雷达数据预处理过程如下: ①在雷达坐标系ox下选取感兴趣区域范围为:-30m〈x〈30m,-30m<y<30m, -5m<z<5m ； ②在雷达坐标系oxyz的X，z平面利用直线方程来滤除感兴趣区域范围内的地面噪声，将地面返回的雷达数据定义为噪声数据；假定城市道路为水平面，在雷达坐标系下利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王肖，李克强，王建强，徐成，秦晓辉，谢伯元，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：