[发明专利]点云数据处理方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种点云数据处理方法，包括：获取扫描设备扫描预设范围的第一点云数据；利用预设算法检测所述第一点云数据的平面特征，获得第二点云数据；基于预设模型确定所述第二点云数据中路面模型，并提取所述路面模型对应的第三点云数据。本发明还公开了一种点云数据处理装置、计算机可读存储介质。本发明能够准确将可行驶的路面点云数据从原始点云数据中分离出来。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

车载激光雷达的三维点云数据分析，一般会首先分离地面数据和非地面数据，这样做的好处是减少数据量、提高实时性，便于快速检测障碍物、确定车辆的可行驶区域。常用的检测地面的方法，有基于网格的方法、基于分类器的方法、基于模型的方法。其中，基于网格的方法是指对点云数据进行网格划分，计算每个网格内点云数据的高度差、平均高度，以及相邻网格间点云数据的高度梯度等信息，根据这些信息来判别该网格是否属于地面数据。基于分类器的方法是指，标注训练数据中属于地面的点云，从这些点云提取局部法向向量、高度梯度等信息构建特征向量，使用特征向量训练分类器的方法。基于分类器的方法计算量大，实时性相对较差，并且训练数据的标注非常繁琐。基于模型的方法是指，假设地面数据符合平面模型、高斯模型等数学模型，提取符合模型的点云作为地面数据。基于模型的方法，其性能取决于实际数据与预设模型的符合程度，以及模型参数计算的准确程度。现有的方法主要用于检测并识别水平地面，只将水平地面作为可行区域，而将可行的斜坡作为障碍物，例如立交桥的引桥路面。现有点云数据处理技术不能准确且全面地将可行驶的路面点云数据从原始点云数据中分离出来。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种点云数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有点云数据处理技术不能准确且全面地将可行驶的路面点云数据和其他区域的点云数据进行分离的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种点云数据处理方法，所述点云数据处理方法包括：

获取扫描设备扫描预设范围的第一点云数据；

利用预设算法检测所述第一点云数据的平面特征，获得第二点云数据；

基于预设模型确定所述第二点云数据中路面模型，并提取所述路面模型对应的第三点云数据。

优选地，所述基于预设模型确定所述第二点云数据中路面模型，并提取所述路面模型对应的第三点云数据的步骤包括：

利用所述预设模型对所述第二点云数据进行检测，获得至少一个平面模型；

根据所述扫描设备的高度信息和位姿信息确定获得的平面模型中的路面模型；

从所述第二点云数据中提取所述路面模型对应的第三点云数据。

优选地，所述路面模型至少包括水平地面模型或可行斜坡模型。

优选地，所述预设算法包括基于法线差异的预设算法，所述利用预设算法检测所述第一点云数据的平面特征，获得第二点云数据的步骤包括：

利用基于法线差异的预设算法检测所述第一点云的平面特征，获得第二点云数据。

优选地，所述基于预设模型确定所述第二点云数据中路面模型，并提取所述路面模型对应的第三点云数据的步骤之后还包括：

根据所述第三点云数据进行路肩规划。

为实现上述目的，本发明还提供一种点云数据处理装置，所述点云数据处理装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的点云数据处理程序，所述点云数据处理程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

获取扫描设备扫描预设范围的第一点云数据；

利用预设算法检测所述第一点云数据的平面特征，获得第二点云数据；