[发明专利]一种有序提取地面的点云分割方法

权利要求书

1.一种有序提取地面的点云分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 

S1：深度传感器对被测场景进行逐列扫描，设置列数j在第一列时j=0; 

S2：根据深度传感器坐标系下相邻点之间的角度变化关系，得到该列深度传感器深度信息中在截止点i前属于地面的部分和该列点的相对应的本地坐标； 

S3：依次在深度传感器坐标系和本地坐标系下，判断点i后的点是否属于地面； 

S4：判断被测场景中的每列深度传感器深度信息是否均已处理，如果是，则点云地面部分提取完成，进行步骤S5；反之令j=j+1，返回步骤S2； 

S5：对非地面点云进行基于距离的聚类分割，将场景中的物体彼此分离。 

2.根据权利要求1所述的点云分割方法，其特征在于，所述步骤S2判断截止i点位置的步骤包括： 

S21：对被观测的每列深度传感器深度信息，设置点序号i在每列深度信息对应的点中第一个点i=0; 

S22：计算深度传感器坐标系下相邻两点之间的高度差值Δy_i,i+1，水平差值Δx_i,i+1，并得到对应角度差值 

Δα_i,i+1=tan_-1(Δy_i,i+1/Δx_i,i+1); 

S23：判断对应角度差值Δα_i,i+1是否小于阈值α_th如果是，则该i点属于地面，令i=i+1，返回步骤S22；反之，进行步骤S24； 

S24：计算深度传感器坐标系下该i点与其后面第二点i+2对应角度差值Δα_i,i+2; 

S25：判断对应角度差值Δα_i,i+2是否小于阈值α_th，如果是，则该i点 属于地面，令i=i+1,返回步骤S22；反之，第i点即为地面部分的初步截止点，进行步骤S26； 

S26：将该列深度传感器场景数据转换为本地坐标系下点云数据。 

3.根据权利要求2所述的点云分割方法，其特征在于，所述深度传感器对被测场景逐列扫描如果为由下而上扫描，则每列深度信息对应的点中第一个点为起始点，最后一个点为终止点；如果为由上而下时，则所述的每列深度信息对应的点中第一个点为终止点，最后一个点为起始点。 

4.根据权利要求2所述的点云分割方法，其特征在于，所述阈值α_th与所述深度传感器精度和采集场景的地面平整度有关。 

5.根据权利要求1所述的点云分割方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤： 

S31：设置初步截止i点后的第一点为k点，k=i+1;S32：在深度传感器坐标系下，计算k点分别与其后面两点及前面两点之间的角度θ_k,k+1,θ_k,k+2，θ_k,k-1，θ_k,k-2; 

S33：判断θ_k,k+1,θ_k,k+2,θ_k,k-1，θ_k,k-2是否都小于阈值θ_th，如果是，进入步骤S34；反之，k该点被划分为非地面点； 

S34：计算在本地坐标系下k点与初步截止i点在本地坐标系下的高度差值ΔZ_k,i和角度值                                                  

S35：若ΔZ_k,t＜Z_th,且   则k点属于地面；反之则k点属于非地面点； 

S36：判断截止i点后的点是否全部处理，如果不是，则令k=k+1，返回步骤S32，直至全部处理； 

其中,θ_th,Z_th,   为阈值。

6.根据权利要求1～5任一项所述的点云分割方法，其特征在于，所述深度传感器采集深度信息的方式是平移或旋转。 

7.根据权利要求1～5任一项所述的点云分割方法，其特征在于， 所述深度传感器为激光雷达。