[发明专利]应用于激光雷达的点云处理方法、装置及激光雷达

说明书

本申请实施例涉及激光雷达技术领域，公开了一种应用于激光雷达的点云处理方法、装置及激光雷达，该方法通过获取点云数据，将点云数据中每个点依次作为起始点，将连续的N个点作为一个基本单元，得到多个基本单元。然后，筛选出异常基本单元，对异常基本单元进行处理，得到处理后的点云数据。一方面，多个基本单元之间存在重叠的点云，能够有效避免遗漏异常点，有利于更加准确地检测出异常点，筛选出存在异常点的基本单元，为异常点处理提供了准确的前提条件；另一方面，对基本单元中的异常点进行矫正处理，能够有效减小异常点对点云数据的影响，使得使得点云数据准确，从而，能够提高激光雷达的测距精度。

技术领域

本申请实施例涉及激光雷达领域，尤其涉及一种应用于激光雷达的点云处理方法、装置及激光雷达。

背景技术

随着科技的不断发展，激光雷达广泛应用于机器人、无人驾驶、无人车等领域。激光雷达(Laser Detection and Ranging,LADAR)是以发射激光光束来探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。激光雷达包括发射器和接收器，发射器向目标发射探测信号(激光)，接收器接收从目标反射回来的信号(反射光)，然后，激光雷达将接收到的信号与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，例如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。

其中，激光雷达采用的测距方法有三角测距法和TOF法(Time of Flight,TOF)。在三角测距法中，激光雷达发射激光打在物体上形成光斑，通过采集光斑形成点云，然后根据点云确定距离。然而，由于物体形态、材质各异，在物体边缘或两种材质交界的地方，激光反射受到影响，导致光斑形态发生变化，点云不准确，从而，导致测距偏差，影响激光雷达的测距精度。

发明内容

本申请实施例主要解决的技术问题是提供一种应用于激光雷达的点云处理方法、装置、激光雷达及机器人，能够对点云进行矫正处理，使得点云准确，提高激光雷达的测距精度。

第一方面，本申请实施例中提供给了一种应用于激光雷达的点云处理方法，包括：获取点云数据；

将点云数据中每个点依次作为起始点，将连续的N个点作为一个基本单元，得到多个基本单元；

遍历各所述基本单元，判断所述基本单元是否为异常基本单元；

对所述异常基本单元进行处理，得到处理后的点云数据。

在一些实施例中，前述判断所述基本单元是否为异常基本单元，包括：

对所述基本单元中每两个相邻的点，采用后一个点的距离减去前一个点的距离，得到差值绝对值序列；

根据所述差值绝对值序列，确定所述基本单元是否为异常基本单元。

在一些实施例中，前述根据所述差值绝对值序列，确定所述基本单元是否为异常基本单元，包括：

将所述差值绝对值序列中小于第一阈值的差值绝对值采用第一标识表示，将所述差值绝对值序列中大于或等于所述第一阈值且小于或等于第二阈值的差值绝对值采用第二标识表示，将所述差值绝对值序列中大于所述第二阈值的差值绝对值采用第三标识表示，得到标识序列；

根据所述标识序列和所述差值绝对值序列，确定所述基本单元是否为异常基本单元。

在一些实施例中，前述所述根据所述标识序列和所述差值绝对值序列，确定所述基本单元是否为异常基本单元，包括：

若所述点云数据中某一基本单元的首点的前一个角分辨率处没有点云，或尾点的后一个角分辨率处没有点云，且该基本单元对应的标识序列中不存在所述第三标识、同时所述第二标识位于所述标识序列的一端，则确定所述基本单元为第一基本单元；

若所述标识序列中存在所述第三标识、且与所述第三标识相邻的元素包括所述第二标识，则确定所述基本单元为第二基本单元；