基于三维激光点云的地面滤除方法、系统、装置及介质与流程

1.本发明涉及地面滤除技术领域，具体地说是基于三维激光点云的地面滤除方法、系统、装置及介质。


背景技术：

2.激光点云中包含大量的地面点，在进行使用时应先进行地面滤除，如地面滤除不彻底，会在后续的感知检测中将地面点识别为障碍物，而地面滤除过多，则会造成一些障碍物不能被识别，所以，地面滤除对后续的流程至关重要，其结果的好坏直接影响着后续的聚类、跟踪等。
3.在进行点云处理时首先考虑将3d点映射到2.5d网格结构的降维操作，通过局部线拟合的简单比较来估计地平面点的方式对数据进行分区。分割和线拟合可以被认为是流行的2d范围数据处理到3d点云数据域的线提取算法的扩展。拟合线较适合用于识别地面点。通过将所有点映射到xy平面上的高分辨率网格结构，并将直线拟合算法应用于该网格来完成地面点和非地面点的分组。
4.大多数激光雷达以每个激光束的单个测距读数的形式提供原始数据，并带有时间戳和光束的方向。可以直接将数据转换为深度图像。图像中的行数由垂直方向的光束数定义，即velodyne扫描仪的行数为16、32或64。列数由激光每旋转360
°
的范围读数给出。这种虚拟图像的每个像素都存储了从传感器到物体的测量距离。为了加快计算速度，甚至可以考虑将水平方向上的多个读数组合成一个像素。
5.为了识别地平面，需提前做三个假设。首先，假设传感器大致水平安装在移动底座/机器人上(这个假设可以放宽，但解释会变得更复杂)。其次，假设地面的曲率很低。第三，假设机器人至少在距离图像的最低行的一些像素中观察到地平面(对应于靠近机器人的地面的激光束扫描)。
6.基于上述分析，如何适当的对地面进行滤除，是需要解决的技术问题。


技术实现要素：

7.本发明的技术任务是针对以上不足，提供基于三维激光点云的地面滤除方法、系统、装置及介质，来解决如何适当的对地面进行滤除的技术问题。
8.第一方面，本发明的基于三维激光点云的地面滤除方法，包括如下步骤：
9.通过体素滤波的方法对激光点云进行降采样处理；
10.对激光点云进行有序处理，将其坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系下，将无序点云转化为有序点云；
11.对每个segment进行处理，处理时对每个segment的点进行拟合成直线，基于筛选条件进行地面点的筛选，所述筛选条件包括直线的斜率、在z轴的截距以及点之间的距离；
12.将确定地面的激光点云投影到二维图像上，通过图像的方式处理遗留的地面点。
13.作为优选，对每个segment的点进行拟合成直线时，拟合的斜率和本身点的z值都
有一个特定的阈值，斜率小于其对应的阈值或者z值小于其对应的阈值，认为所述地面点为地面点。
14.作为优选，将确定地面的激光点云投影到二维图像上，包括如下步骤：
15.确定为地面点的点云z值设置为固定值；
16.将确定为地面点的点云投影到二维图像上；
17.激光雷达发射的点云的线数代表行，每个线圈中的不同点为列，点云的z值反映到颜色上形成深度图。
18.第二方面，本发明的基于三维激光点云的地面滤除系统，通过如第一方面任一项所述的基于三维激光点云的地面滤除方法进行地面滤除，所述系统包括：
19.降采样处理模块，所述降采样处理模块用于通过体素滤波的方法对激光点云进行降采样处理；
20.有序处理模块，所述有序处理模块用于对激光点云进行有序处理，将其坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系下，将无序点云转化为有序点云；
21.地面点筛选模块，所述地面点筛选模块用于对每个segment进行处理，处理时对每个segment的点进行拟合成直线，基于筛选条件进行地面点的筛选，所述筛选条件包括直线的斜率、在z轴的截距以及点之间的距离；
22.滤除模块，所述滤除模块用于将确定地面的激光点云投影到二维图像上，通过图像的方式处理遗留的地面点。
23.作为优选，所述地面点筛选模块用于对每个segment的点进行拟合成直线时，拟合的斜率和本身点的z值都有一个特定的阈值，斜率小于其对应的阈值或者z值小于其对应的阈值，认为所述地面点为地面点。
24.作为优选，所述滤除模块用于通过如下步骤将确定地面的激光点云投影到二维图像上：
25.确定为地面点的点云z值设置为固定值；
26.将确定为地面点的点云投影到二维图像上；
27.激光雷达发射的点云的线数代表行，每个线圈中的不同点为列，点云的z值反映到颜色上形成深度图。
28.作为优选，所述滤除模块用于图像的方式来确定是不是遗留的地面点。
29.第三方面，本发明的装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
30.所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
31.所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行第一方面任一所述的方法。
32.第四方面，本发明的介质，为计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行第一方面任一所述的方法。
33.本发明的基于三维激光点云的地面滤除方法、系统、装置及介质具有以下优点：
34.1、对激光点云进行降采样处理后，将三维笛卡尔坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系，并对segment的点进行直线拟合，筛选出地面点，以两点之间的连线ab与地面ac的夹角不超过给定的阈值则认为是地面，通过在图像中的处理可以找出上一步骤遗漏的地面点云数据，从而使得地面点云的标记更为准确，即实现了地面点的适当筛选；
35.2、采用体素滤波的方法，对激光点云进行降采样处理，达到了减少点云数量，但同时又能保存点云的形状特征。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.下面结合附图对本发明进一步说明。
38.图1为实施例1基于三维激光点云的地面滤除方法的流程框图；
39.图2为实施例1基于三维激光点云的地面滤除方法中通过图像的方式处理遗留的地面点的原理图。
具体实施方式
40.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
41.本发明实施例提供基于三维激光点云的地面滤除方法、系统、装置及介质，用于解决如何适当的对地面进行滤除的技术问题。
42.实施例1：
43.本发明基于三维激光点云的地面滤除方法，包括如下步骤：
44.s100、通过体素滤波的方法对激光点云进行降采样处理；
45.s200、对激光点云进行有序处理，将其坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系下，将无序点云转化为有序点云；
46.s300、对每个segment进行处理，处理时对每个segment的点进行拟合成直线，基于筛选条件进行地面点的筛选，所述筛选条件包括直线的斜率、在z轴的截距以及点之间的距离；
47.s400、将滤除模块确定地面的激光点云投影到二维图像上，通过图像的方式处理遗留的地面点。
48.本实施例步骤s100采用体素滤波的方法，对激光点云进行降采样处理，达到减少点云数量，但同时又能保存点云的形状特征的作用.
49.步骤s200对激光点云进行有序处理，将整个的三维笛卡尔坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系，将无序点云转化为有序点云。在进行segment划分时角度应尽可能的小，这样对每个segment进行处理的效果较好。
50.步骤s300对同一个segment的点进行直线拟合，拟合的斜率和本身点的z值都有一个特定的阈值，斜率过大或者z值过大都被认为是非地面点，可以根据需求设置斜率及z值的阈值大小，使其适应地面的坡度.
51.步骤s400将步骤s300确定为地面点的点云z值设置为固定值，然后将其投影到二维图像上，激光雷达发射的点云的线数代表行，每个线圈中的不同点为列，点云的z值反映
到颜色上形成深度图，通过图像的方式来确定是不是遗留的地面点。
52.如图2所示两点之间的连线ab与地面ac的夹角不超过给定的阈值则认为是地面，通过在图像中的处理可以找出上一步骤遗漏的地面点云数据，从而使得地面点云的标记更为准确。
53.本实施例的方法首先，采用体素滤波的方法，对激光点云进行降采样处理，然后，对激光点云进行有序处理，将其坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系下，其中，在进行segment划分时角度应尽可能的小，对每个segment的点进行拟合成直线，通过直线的斜率、在z轴的截距、点之间的距离等条件来进行地面点的筛选，最后，将确定地面的激光点云投影到二维图像上，激光雷达发射的点云的线数代表行，每个线圈中的不同点为列，点云的z值反映到颜色上形成深度图，计算每列中相邻两点连线的斜率来确定是不是遗留的地面点。
54.实施例2：
55.本发明基于三维激光点云的地面滤除系统，包括降采样处理模块、有序处理模块、地面点筛选模块以及滤除模块，降采样处理模块用于通过体素滤波的方法对激光点云进行降采样处理；有序处理模块用于对激光点云进行有序处理，将其坐标系转换为(segment，bins)的极坐标系下，将无序点云转化为有序点云；地面点筛选模块用于对每个segment进行处理，处理时对每个segment的点进行拟合成直线，基于筛选条件进行地面点的筛选，所述筛选条件包括直线的斜率、在z轴的截距以及点之间的距离；滤除模块用于将确定地面的激光点云投影到二维图像上，通过图像的方式处理遗留的地面点。
56.本实施例中，地面点筛选模块用于对每个segment的点进行拟合成直线时，拟合的斜率和本身点的z值都有一个特定的阈值，斜率小于其对应的阈值或者z值小于其对应的阈值，认为所述地面点为地面点。
57.滤除模块用于通过如下步骤将确定地面的激光点云投影到二维图像上：
58.(1)确定为地面点的点云z值设置为固定值；
59.(2)将确定为地面点的点云投影到二维图像上；
60.(3)激光雷达发射的点云的线数代表行，每个线圈中的不同点为列，点云的z值反映到颜色上形成深度图。
61.滤除模块用图像处理的方式来确定是不是遗留的地面点。
62.本实施例的系统可执行实施例1公开的方法，以实现地面滤除。
63.实施例3：
64.本发明的装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
65.所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
66.所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行实施例1公开的方法。
67.实施例4：
68.本发明的介质，为一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行实施例1公开的方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或cpu或mpu)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
69.在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
70.用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
71.此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
72.此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的cpu等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
73.需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
74.以上各实施例中，硬件单元可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，fpga或asic)来完成相应操作。硬件单元还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑来确定。
75.上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。