[发明专利]一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统，属于室内外三维复杂场景地面分割技术领域，所述方法包括：获取多线激光雷达原始点云数据；对原始点云数据进行预处理；对预处理后的点云数据进行初步地面分割处理，得到非地面点云；对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果筛选得到斜坡地面点云；如果判断某一类为斜坡地面点云，则将此类对应的聚类拟合平面与原始地面进行拼接；本发明能够有效地识别并分割三维复杂斜坡环境的地面，提高了斜坡地面分割的准确性。

技术领域

本发明涉及室内外三维复杂场景地面分割技术领域，特别涉及一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

随着5G技术和无人驾驶技术的快速发展，三维SLAM(Simultaneous LocalizationAnd Mapping)渐渐成为室外复杂环境领域的研究热点，无人驾驶技术难关在于精准避障，而精准避障关键在于地面分割去除，确保所有物体都孤立存在。

常见激光点云地面分割方法主要分为三大类，其一，利用实际地面到雷达的相对高度或者绝对高度筛选出地面种子点，再利用SVD(Singular Value Decomposition)分解进行地面拟合，实现地面分割；其二，利用PCL(Point Cloud Library)点云库中随机采样一致性方法对全局地面进行地面拟合，实现全局地面分割；其三，利用点云间的坡度以及相对高度融合的方法实现地面分割。

发明人发现，由于现实场景中地面并不是垂直于雷达竖直方向，地面会存在斜坡或者不平整等情况，上述三种方法系统都有可能会将斜坡视为障碍物，导致地面分割的准确性较低，无法满足三维复杂斜坡环境的地面分割需求。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法及系统，能够有效地识别并分割三维复杂斜坡环境的地面，提高了斜坡地面分割的准确性。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明第一方面提供了一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法。

一种基于多线激光雷达的斜坡地面点云分割方法，包括以下过程：

获取多线激光雷达原始点云数据；

对原始点云数据进行预处理；

对预处理后的点云数据进行初步地面分割处理，得到非地面点云；

对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果筛选得到斜坡地面点云。

进一步的，对预处理后的点云数据分割得到原始地面点云，如果判断聚类后的某一类为斜坡地面点云，则将此类对应的聚类拟合平面与原始地面进行拼接。

进一步的，对预处理后的点云数据进行分割，包括：

将预处理后的点云数据根据雷达分辨率划分为多个区域；

对每个区域按照点云水平距离对点云升序处理；

在各个区域内进行局部阈值判断，在某一区域中，如果当前点的前一点是地面点且两点高度差小于坡度阈值，则该点为地面点；否则，进行全局阈值判断，如果当前点测量高度小于根据当前点水平距离计算得到的全局坡度阈值，则当前点属于地面点，否则当前点属于非地面点。

进一步的，对非地面点云进行欧式聚类，对每一类进行随机采样一致性平面拟合，根据拟合结果得到斜坡地面点云，包括以下过程：

对非地面点云进行欧式聚类；

利用原始地面点云获得原始地面法向量和原始地面点高度平均值；