[发明专利]车载激光雷达系统获得的点云中的边缘点和平面点的识别

说明书

车辆中的系统包括激光雷达系统，以发射入射光并接收来自一个或多个对象的反射作为多个点的点云。该系统还包括处理电路，用于使用主成分分析来识别点云的多个点中的特征点。特征点是边缘点或形成一个或多个表面的平面点。边缘点的集合形成线性表面。

技术领域

本主题公开涉及由车辆激光雷达系统获得的点云中的边缘点和平面点的识别。

背景技术

车辆(例如，汽车、卡车、建筑设备、农场设备)越来越多地包括获得关于车辆及其环境的信息的传感器。该信息有助于车辆的半自主或自主操作。例如，传感器(例如，相机、雷达系统、激光雷达系统、惯性测量单元(IMU)、转向角传感器)可以促进半自主操纵，诸如自动制动、碰撞避免或自适应巡航控制。激光雷达系统获得点云，该点云必须被处理以获得将有助于控制车辆操作的信息。因此，期望提供对由车辆激光雷达系统获得的点云中的边缘点和平面点的识别。

发明内容

在一个示例性实施例中，车辆中的系统包括激光雷达系统，以发射入射光并接收来自一个或多个对象的反射作为多个点的点云。该系统还包括处理电路，该处理电路用于使用主成分分析来识别点云的多个点中的特征点，该特征点是形成一个或多个表面的平面点，或边缘点。边缘点的集合形成线性表面。

除了在此描述的一个或多个特征之外，激光雷达系统是跨越水平扫描线发射每个入射光光束的基于光束的激光雷达系统。

除了在此描述的一个或多个特征之外，激光雷达系统是在区域上发射每个入射光光束的非基于光束的激光雷达系统。

除了在此描述的一个或多个特征之外，处理电路系统识别点云中的每个点的相邻点。相邻点是点云中在该点的阈值距离内的所有点。

除了在此描述的一个或多个特征之外，处理电路通过计算每个点的相邻点的协方差矩阵的本征值[λ_i0,λ_i1,λ_i2]来使用主成分分析，其中λ_i0λ_i1λ_i2。

除了在此描述的一个或多个特征之外，对应于本征值λ_i0、λ_i1和λ_i2的本征向量不限于特定取向。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述处理电路基于将本征值与阈值进行比较来将点识别为边缘点、平面点、或者既不是边缘点也不是平面点。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述处理电路基于本征值λ_i0超过第一阈值同时本征值λ_i1及λ_i2小于第二阈值而将点识别为边缘点。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述处理电路基于所述本征值λ_i0和λ_i1超过第三阈值同时所述本征值λ_i2小于第四阈值来将所述点识别为平面点。

除了在此描述的一个或多个特征之外，处理电路还基于特征点识别对象。

在另一示例性实施例中，一种车辆中的方法包括在处理电路处从激光雷达系统获得多个点的点云，所述激光雷达系统被配置为发射入射光并接收来自一个或多个对象的反射。该方法还包括由处理电路使用主成分分析识别点云的多个点中的特征点，特征点是形成一个或多个表面的平面点，或边缘点。边缘点的集合形成线性表面。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述获得所述点云来自跨越水平扫描线发射每个入射光光束的基于光束的激光雷达系统。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述获得所述点云是基于在区域上发射每个入射光光束的非基于光束的激光雷达系统。

除了在此描述的一个或多个特征之外，所述方法还包括所述处理电路系统识别点云中的每个点的相邻点，其中所述相邻点是所述点云中在所述点的阈值距离内的所有点。