[发明专利]点云数据处理方法和装置

说明书

本申请公开了一种点云数据处理方法和装置。该方法包括：获取点云分布图像；对点云数据进行分组；从点云数据集合中确定参考点集；根据参考点集确定地面参考线；根据地面参考线判断每组中与地面参考线对应的点云是否属于地面。本申请达到了识别点云是否属于地面的目的，从而使得机器人能高效区分视线范围内的障碍物与地面，包括平地、小沟壑、斜坡这些不影响通过性的场景，为机器人在极复杂场景下进行灵活自主避障打下了前端基础。并且本申请的技术方案，采用普通的深度摄像头拍摄的图像就可以实现地面点云的有效识别，不需要价格高昂的工业级摄像头，降低了方案成本，有利于方案的产品化及量产。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种点云数据处理方法和装置。

背景技术

在点云的图像处理领域中，现有的去除地面的方法，一般有直接切除法和法向量比对法。直接切除法对于硬件和环境要求比较高，需要摄像头非常精确，噪声小；对于地面的平整度要求也非常高，如果地图中有平地和斜坡，这个方法完全不适用。法向量比对法通过点云法向量与法向量阈值的对比，得出符合地面要求的点云，再删除该点云数据，得到去除地面后的点云数据。该方法对摄像头要求也比较高，不能出现太大的噪声，因为噪声大太法向量容易出现偏差。普通的消费级摄像头拍摄的地面如果不完整就会导致计算法向量时误差比较大，而且此方法在进行数据处理时需要耗费大量的计算资源，无法进行产品化。以上两种方法都对摄像头及硬件有很高要求，但高精度摄像头价格非常昂贵。价格上不能满足商业化的量产要求。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种点云数据处理方法和装置，以解决上述问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种点云数据处理方法，包括：

获取点云分布图像；

对所述点云分布图像中的点云数据进行分组；

从点云数据集合中确定参考点集；

根据所述参考点集确定地面参考线；

根据所述地面参考线判断每组中与所述地面参考线对应的点是否属于地面。

在一种实施方式中，对所述点云分布图像中的点云数据进行分组，包括：

对所述点云分布图像，沿着圆周方向划分为N段；每段的圆心角度为360/N；

沿径向将点云区域化划分为M段；

得到M×N个区域。

在一种实施方式中，根据所述参考点集确定地面参考线，包括：

从所述参考点集中确定至少两个参考点；

根据所述至少两个参考点进行线性拟合得到地面参考线。

在一种实施方式中，根据所述地面参考线判断每组中与所述地面参考线组对应的点是否属于地面，包括：

计算每组中的点与对应的地面参考线的垂直距离；

判断所述垂直距离是否小于预定的阈值；

如果是，则确定所述点属于地面。

在一种实施方式中，对所述点云分布图像中的点云数据进行分组之后，从点云数据集合中确定参考点集之前，所述方法还包括：对每个点云数据从三维降为到两维。

在一种实施方式中，从点云数据集合中确定参考点集，包括：

遍历每个点云数据组，对于任意的一组，若组中有点云数据，则选取高度最小的点作为该组中用于线性规划的参考点；若组中没有点云，则跳到下一组。

在一种实施方式中，还包括：判断紧邻圆心的每个组中的参考点的Z方向的高度是否超过预定的高度阈值，如果是，则将所述参考点剔除。