一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111090105A(43)申请公布日2020.05.01(21)申请号201911375674.9(22)申请日2019.12.27(71)申请人吉林大学地址130022吉林省长春市人民大街5988号(72)发明人冷智鑫高炳钊李鑫贾士政何钢磊张洪坤(74)专利代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11465代理人曹鹏飞(51)Int.Cl.G01S17/931(2020.01)G01S7/41(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图5页(54)发明名称一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法(57)摘要本发明公开了一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，具体的步骤如下：S1：读取原始激光雷达点云信号；S2：根据时间戳把所述原始激光雷达点云信号分解为单帧点云信号；S3：利用激光雷达的水平分辨率针对单帧点云信号，计算垂直线数量；S4：针对每一条垂直线寻找其地面初始点和阈值点；S5：根据每条垂直线上的地面初始点和阈值点的选取将点云信号划分为地面点和非地面点，得到最终的分离结果。该方法在满足实时性要求的同时精度可以达到保障。且该方法基于数学模型而非数据驱动式模型，有良好的可验证性以及实用性，该算法处理用时较短，可以为后续非地面点聚类或者应用神经网络模型推理预留了充足的时间。CN111090105ACN111090105A权利要求书1/2页1.一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，具体的步骤如下：S1：读取原始激光雷达点云信号；S2：根据时间戳把所述原始激光雷达点云信号分解为单帧点云信号；S3：利用激光雷达的水平分辨率针对单帧点云信号，计算垂直线数量；S4：针对每一条垂直线寻找其地面初始点和阈值点；S5：根据每条垂直线上的地面初始点和阈值点的选取将点云信号划分为地面点和非地面点，得到最终的分离结果。2.根据权利要求1所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述S3中，所述垂直线数量具体计算如下：式中：rhor代表激光雷达的水平方向上的角度分辨率，nver代表垂直线数。3.根据权利要求1所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述S3中，所述地面初始点的选取为每条垂直线上与激光雷达垂向形成夹角最小的点。4.根据权利要求1所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述S3中，通过梯度判据、垂向距离判据、跨阈值点判据和反常点判据判断每条垂直线上的点是否属于阈值点；首先利用所述梯度判据，若满足梯度判据的内容则计算该点到地面初始点的垂向距离，若垂向距离大于阈值则认为该点是阈值点，反之则该点的前一个点为阈值点；若不满足梯度判据，之后利用跨阈值点判据进行判断，若该点不满足跨阈值点判据，则利用反常点判据进行判断；若该点满足跨阈值点判据，则计算两点之间的垂向距离，若该垂向距离大于阈值，则认为该点是阈值点，否则利用反常点判据进行判别；最后利用反常点判据进行判别，若该点不是反常点，则认为该点不是阈值点；若该点是反常点，则计算该点以及下一个点到原点的距离，若前者大于后者，则认为该点是阈值点。5.根据权利要求4所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述梯度判据为计算相邻点之间的梯度其中，h0为相邻点之间的垂向距离，d为相邻点之间的连线距离；通过相邻点的梯度α与梯度阈值αmax进行比较，其中，αmax为经验值。6.根据权利要求4所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述垂向距离判据为计算当前点与地面初始点的垂向距离h＝hi-ha，其中hi为当前点的垂向距离，ha为地面初始点的垂向距离；通过当前点与地面初始点的垂向距离h与高度阈值hmax进行比较。7.根据权利要求6所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，所述高度阈值hmax＝δh(value(Nlabel)-value(Alabel))，其中，Nlabel表示在某垂直线中自第一个初始地面点开始逆时针计数所得的第N个点，value(Nlabel)表示该点在其所属垂直线中的点的顺序号，即N值；Alabel表示在某垂直线中自第一个初始地面点开始逆时针计数所得的第A个点，value(Alabel)表示该点在其所属垂直线中的点的顺序号，即A值；整理得到其中，Rn和Rn+1分别2CN111090105A权利要求书2/2页为两束激光到同一竖直面上的距离，δφ表示激光雷达的垂向分辨率，由激光雷达本身物理结构决定，δh为两束相邻的激光打到同一竖直面上的理论最小距离。8.根据权利要求4所述的一种车载激光雷达点云信号地面点分离方法，其特征在于，两个采集点之间存在缺失点，判断当前点是否属于阈值点则需判断当前点与下一个相