一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品与流程

1.本发明涉及地面滤除技术领域，具体为一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品。


背景技术：

2.点云地图中包括了大量的地面点，不仅让整个地图显得很杂乱，而且对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来了麻烦，所以需要首先去除。随机抽样一致(random sample consensus，ransac)算法是常用的地面滤除算法，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。
3.当路况复杂时，利用上述算法大部分地面点云可以得到滤除，但依旧有较多的冗余点，基于此，我们提出了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，用以解决现有技术中的不足。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.针对现有技术的不足，本发明提供了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，具备滤除后冗余点较少的优点。
6.(二)技术方案
7.为实现上述滤除后冗余点较少的目的，本发明提供如下技术方案：一种地面滤除方法，包括如下步骤：
8.s1：获取原始点云数据；
9.s2：根据随机抽样一致ransac算法滤除所述原始点云数据中的地面数据，得到中间点云数据；
10.s3：计算所述中间点云数据的点云特征；
11.s4：将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。
12.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤s3中计算所述中间点云数据的点云特征包括：
13.计算目标高度差，所述目标高度差为所述中间点云数据指示的实际高度和地面高度的高度差；
14.所述步骤s4中将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据包括：
15.将所述中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
16.作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤s1中获取原始点云数据后，还包括以下步骤：
17.将所述原始点云数据指示的区域网格化，划分为多个方形网格；
18.所述计算目标高度差还包括以下步骤：
19.分别计算所述多个方形网格中的点云数据的平均高度，根据所述平均高度计算平均目标高度差；
20.所述将所述中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除还包括以下步骤：
21.将所述多个方形网格中平均目标高度差的绝对值小于高度阈值的方形网格中的点云数据滤除。
22.作为本发明的一种优选技术方案：所述计算所述中间点云数据的点云特征包括：
23.计算所述中间点云数据的直线特征；
24.将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据包括：
25.将所述中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
26.一种数据处理设备，包括
27.获取单元，用于获取原始点云数据；
28.第一滤除单元，用于根据随机抽样一致ransac算法滤除所述原始点云数据中的地面数据得到中间点云数据；
29.计算单元，用于计算所述中间点云数据的点云特征；
30.第二滤除单元，用于将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。
31.作为本发明的一种优选技术方案：所述计算单元具体还用于，计算目标高度差，所述目标高度差为所述中间点云数据指示的实际高度和地面高度的高度差；
32.所述第二滤除单元还用于，将所述中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
33.作为本发明的一种优选技术方案：还包括：划分单元，用于将所述原始点云数据指示的区域网格化，划分为多个方形网格；
34.所述计算单元具体用于，分别计算所述多个方形网格中的点云数据的平均高度，根据所述平均高度计算平均目标高度差；
35.所述第二滤除单元具体用于，将所述多个方形网格中平均目标高度差的绝对值小于高度阈值的方形网格中的点云数据滤除。
36.作为本发明的一种优选技术方案：所述点云特征包括直线特征；
37.所述计算单元具体用于，计算所述中间点云数据的直线特征；
38.所述第二滤除单元具体用于，将所述中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
39.一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得一个或多个所述处理器执行上述地面滤除方法的步骤。
40.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储
介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述地面滤除方法的步骤。
41.(三)有益效果
42.与现有技术相比，本发明提供了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，具备以下有益效果：
43.本发明通过多次滤除，得到的结果点云数据相对于中间点云数据冗余点较少，显著提高了地面滤除的可靠性；
44.本发明通过滤除中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据，和通过滤除中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据，大大减少了冗余点的存在，提高了地面滤除的可靠性；
45.当点云数据较多，原始点云数据指示的区域较广时，本发明通过网格化区域性批量化的处理，能够显著提高地面剔除的效率。
附图说明
46.图1为本发明提供的一种地面滤除方法流程图；
47.图2为本发明提供的一种原始点云数据的一个示意图；
48.图3为本发明提供的一种通过ransac算法可以滤除大多地面数据后的示意图；
49.图4为本发明提供的一种通过多次滤除后的结果点云数据示意图；
50.图5为本发明提供的一种地面滤除系统。
具体实施方式
51.实施例：
52.请参阅图1，图1为本发明提供的一种地面滤除方法的流程图，如图1所示，其包括如下步骤：
53.步骤一：获取原始点云数据；
54.步骤二：根据随机抽样一致ransac算法滤除原始点云数据中的地面数据得到中间点云数据；
55.步骤三：计算中间点云数据的点云特征；
56.步骤四：将中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。
57.本实施例中，终端设备获取原始点云数据后，根据随机抽样一致(random sample consensus，ransac)算法滤除原始点云数据中的地面数据得到中间点云数据，计算该中间点云数据的点云特征，将点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据；本实施例中通过多次滤除(ransac算法滤除和基于点云特征的滤除)，得到的结果点云数据相对于中间点云数据冗余点较少，提高了地面滤除的可靠性。
58.上述终端设备又称之为用户设备(user equipment，ue)、移动台(mobile station，ms)、移动终端(mobile terminal，mt)等，是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备。例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。终端设备也可以简称为终端。目前，一些终端的举例为：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备、可穿戴
设备，虚拟现实设备、增强现实设备、工业控制中的无线终端、无人驾驶中的无线终端、远程手术中的无线终端、智能电网中的无线终端、运输安全中的无线终端等。
59.本实施例中，原始点云数据通过ransac算法可以滤除大多地面数据，ransac算法主要包括如下步骤：
60.步骤1：随机选择确定模型参数所需的最小点数；
61.步骤2：求解模型参数；
62.步骤3：确定所有点集合中有多少点符合预定义公差；
63.步骤4：如果内联线的数目占集合中总点数的分数超过预定义的阈值，则使用所有已识别的内联线重新估计模型参数并终止；否则，重复步骤1到4(可选的，可定义重复次数上限)。
64.其中，点云数据是一种通过激光反射得到三维世界相对传感器的实际位置信息，可以包含长宽高和/或或坐标信息等的点数据。参阅图2，为原始点云数据的一个示意图；参阅图3，为通过ransac算法可以滤除大多地面数据后的示意图。参阅图4，为通过多次滤除后的结果点云数据示意图。
65.进一步地，点云特征可以包括目标高度差，目标高度差为中间点云数据指示的实际高度和地面高度的高度差，此时步骤三包括，计算目标高度差；步骤四包括，将中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
66.本实施例中，地面的实际位置高度可以由安装激光的位置测量得到，在一般场景中，考虑到地面可能不是完全平整，或存在落叶等杂物，可以在地面的实际位置高度的基础上设置一个误差阈值，如0.1米或0.05米等，具体误差阈值不做限定，目标高度差绝对值小于误差阈值时，可以认为该中间点云数据指示地面，滤除该点云数据。
67.进一步地，为提高计算效率，我们可以将原始点云数据指示的区域网格化，划分为多个方形网格；
68.分别计算上述多个方形网格中的点云数据的平均高度，根据平均高度计算平均目标高度差；将平均目标高度差的绝对值小于高度阈值的方形网格中的点云数据滤除。当点云数据较多，原始点云数据指示的区域较广时，通过网格化区域性批量化的处理，能够显著提高地面剔除的效率。
69.上述仅以划分为方形网格为例进行说明，可以理解的是，划分方式还可以基于其他矩形、正三角形、六边形等其他划分规则，具体此处不做限定。
70.进一步地，点云特征还可以包括直线特征，终端设备计算中间点云数据的直线特征，如对于道路等，可以判断该点云数据是否属于道路，若点云数据属于道路，那么就将中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
71.可以理解的是，点云特征可以包括目标高度差和/或直线特征，两者判断顺序不做限定，下面对此进行分别说明：
72.a：计算目标高度差，将中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到初步结果点云数据，计算中间点云数据的直线特征，如对于道路等，可以判断该点云数据是否属于道路，若属于将初步结果点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
73.b：计算中间点云数据的直线特征，如对于道路等，可以判断该点云数据是否属于
道路，若属于将中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到初步结果点云数据，计算目标高度差，将初步结果点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
74.可以理解的是，还可以有其他实现方式，如将中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据，和目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据进行标记，滤除过程中将标记的数据滤除得到结果点云数据。
75.请参阅图1，是地面滤除方法一个流程图。
76.上面对本技术实施例中的地面滤除方法进行了描述，下面对本技术实施例中的装置进行描述，本技术实施例中终端设备可以为数据处理设备，该数据处理设备的一个实施例包括：
77.获取单元，用于获取原始点云数据；
78.第一滤除单元，用于根据随机抽样一致ransac算法滤除原始点云数据中的地面数据得到中间点云数据；
79.计算单元，用于计算中间点云数据的点云特征；
80.第二滤除单元，用于将中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据；
81.其中，点云特征包括目标高度差；
82.计算单元具体用于，计算目标高度差，目标高度差为中间点云数据指示的实际高度和地面高度的高度差；
83.第二滤除单元还用于，将中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
84.数据处理设备还包括：
85.划分单元，用于将原始点云数据指示的区域网格化，划分为多个方形网格；
86.计算单元具体用于，分别计算多个方形网格中的点云数据的平均高度，根据平均高度计算平均目标高度差；
87.第二滤除单元具体用于，将多个方形网格中平均目标高度差的绝对值小于高度阈值的方形网格中的点云数据滤除。
88.点云特征还包括直线特征；
89.计算单元具体用于，计算中间点云数据的直线特征；
90.第二滤除单元具体用于，将中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。
91.各单元可以执行前述图1所示的方法，具体此处不再赘述。
92.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，该单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
93.本发明另一实施例提供一种地面滤除系统，如图5所示，系统10包括：
94.一个或多个处理器110以及存储器120，图5中以一个处理器110为例进行介绍，处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，在图5中以通过总线连接为例。
95.处理器110用于完成系统10的各种控制逻辑，其可以为通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、单片机、arm(acorn risc machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器110还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器110也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp核、或任何其它这种配置。
96.存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种地面滤除方法对应的程序指令。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行系统10的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的地面滤除方法。
97.存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据系统10使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至系统10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
98.一个或者多个单元存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，执行上述任意方法实施例中的一种地面滤除方法，例如，执行以上描述的图1中的方法和步骤。
99.本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法和步骤。
100.作为示例，非易失性存储介质能够包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦rom(eeprom)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(ram)。通过说明丽非限制，ram可以以诸如同步ram(sram)、动态ram、(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddr sdram)、增强型sdram(esdram)、synchlink dram(sldram)以及直接rambus(兰巴斯)ram(drram)之类的许多形式得到。本文中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。
101.本发明的另一种实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行上述方法实施例的一种地面滤除方法。例如，执行以上描述的图1中的方法和步骤。
102.通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施例可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存在于计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以
使得一台计算机电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络电子设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
103.本技术实施例还提供了一种通信装置，该装置包括一个或多个处理器，一个或多个存储器，一个或多个收发器(每个收发器包括发射机tx和接收机rx)，通过总线相连接。一个或多个收发器与一个或多个天线连接。一个或多个存储器中包括计算机程序代码。该收发器可以实现上述接收单元或发送单元的功能，收发器也可以是分开的接收器和发送器。
104.已经在本文中在本说明书和附图中描述的内容包括能够提供地面滤除方法，以及相关设备的示例。当然，不能够出于描述本公开的各种特征的目的来描述元件和/或方法的每个可以想象的组合，但是可以认识到，所公开的特征的许多另外的组合和置换是可能的。因此，显而易见的是，在不脱离本公开的范围或精神的情况下能够对本公开做出各种修改。此外，或在替代方案中，本公开的其他实施例从对本说明书和附图的考虑以及如本文中所呈现的本公开的实践中可能是显而易见的。意图是，本说明书和附图中所提出的示例在所有方面被认为是说明性的而非限制性的。尽管在本文中采用了特定术语，但是它们在通用和描述性意义上被使用并且不用于限制的目的。