一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法技术

本发明专利技术为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，包括以下步骤：S1、将激光探测及测距系统安装在运动平台上，初始化激光探测及测距系统，并使用激光探测及测距系统采集点云数据；S2、通过采集的点云数据构建点云深度图；S3、遍历点云深度图，计算各点对应的动态阈值，根据动态阈值得到该点八邻域内连通点个数，并根据连通点个数判断噪点；S4、遍历点云数据的各个点，滤除噪点；S5、将滤除噪点后的点云数据分别转换到激光探测及测距系统坐标系下，并进行点云拼接。本发明专利技术能够对点云数据的雨雪噪声信号进行有效的删除，提高雷达传感器对数据的正确采集率，保证自动驾驶车辆感知系统的正确判断，提高数据后续处理的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法
本专利技术涉及激光点云降噪领域，特别是涉及一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法。
技术介绍
激光作为当前车辆导航重要器件，相当于车辆的眼睛，在车辆避障时，激光数据的实时性和准确性决定了车辆能否安全避障。由于结构遮挡以及车辆安装高度等问题，现有激光雷达设备性能不佳、单一激光覆盖范围有限，因此，需要多激光雷达协调作业。现有多激光雷达协调作业常用三维激光雷达。三维激光雷达作为一种主动型测距传感器，因其受光照影响小且三维空间信息准确而被广泛的应用于自动驾驶环境感知系统中。自动驾驶车辆往往需要在全工况下运行。雨雪天气下，激光雷达在扫描过程中会检测到空中的雨滴雪花，从而形成大量的离散点云影响感知系统的正常判断，导致车辆无法正常行驶。这些由于雨雪天气造成的飘散在空中的点云可称作“噪点”，提前对点云进行降噪处理，滤除掉这些噪点对车辆的安全行驶十分有必要。现有专利CN110031823A公开了一种可用于激光雷达的噪点识别方法，该方法包括：步骤S201：接收所述激光雷达获取的点云；步骤S202：获取所述点云中的一点的反射率和连续性参数中的至少一个、以及该点与所述激光雷达的距离；和步骤S203：至少根据所述反射率和连续性参数中的至少一个、以及所述距离，判断该点是否为噪点。但其需要人额外测定距离因子、反射率因子、连续性因子、噪声因子以及脉冲数量因子，所需算力较大，不利于相关检测装置的小型化。现需一种激光点云降噪技术可以针对雨雪天降噪进行优化。
技术实现思路
本专利技术是为了解决现有技术中雨雪天气下，激光雷达在扫描过程中会检测到空中的雨滴雪花，从而形成大量的离散点云影响感知系统的正常判断，导致车辆无法正常行驶的问题，提供了一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，使用对单帧的激光点云数据进行基于深度图的动态阈值离群点滤除，将点云数据进行深度图转换，然后计算对应点处的动态阈值，并根据阈值进行删选的方式，解决了上述问题。本专利技术提供了一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，包括以下步骤：包括以下步骤：S1、将激光探测及测距系统安装在运动平台上，初始化激光探测及测距系统，并使用激光探测及测距系统采集点云数据；S2、通过采集的点云数据构建点云深度图；S3、遍历点云深度图，计算各点对应的动态阈值，根据动态阈值得到该点八邻域内连通点个数，并根据连通点个数判断噪点；S4、遍历点云数据的各个点，滤除噪点；S5、根据初始化的激光探测及测距系统外参标定结果，将滤除噪点后的点云数据分别转换到激光探测及测距系统坐标系下，并拼接各转换到激光探测及测距系统坐标系的点云数据。本专利技术所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，作为优选方式，激光探测及测距系统包括第一雷达、第二雷达，第一雷达和第二雷达为多线雷达，运动平台为车体，第一雷达和第二雷达相对安装于车体的车顶或车辆前端两侧。本专利技术所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，作为优选方式，步骤S2具体包括：构建r行，c列的点云深度图；其中深度图总行数r等于激光雷达的纵向激光束数量，总列数c等于一根激光束扫描得到的扫描环最大理论数；将一帧点云数据P＝{pi,i＝1,...,n}中的每个点都映射到r行c列的点云深度图中，各点云在点云深度图中的位置(r,c)对应关系及各点云在I(r,c)处的对应数值计算公式如下:其中，laser_id为每个点pi的扫描环编号，yaw为pi的水平方向角，d为pi在xoy平面上的投影，表示向下取整。本专利技术所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，作为优选方式，步骤S3具体包括：遍历深度图，计算每个点对应的动态阈值Trd，具体公式如下：其中，d为pi在xoy平面上的投影距离，λ为第一雷达和第二雷达在10hz的旋转频率下的水平角分辨率，s为经验比例系数，Dmin为固定的最小距离阈值；动态阈值Trd与各点八邻域内的点的距离进行比较，邻域内点的距离小于动态阈值Trd的点即为连通点；比较各点连通点的个数与噪点阈值n，当连通点数量小于n时，判定此点为噪点。连通点即为与该点的距离小于特定动态阈值Trd的点。假设激光雷达点云从垂直于激光束的表面反射得到，则可根据点云距离和雷达角分辨率求得点云与邻近点间的期望距离。本专利技术所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，作为优选方式，步骤S4具体包括：遍历本帧点云，根据点云深度图中各点对应的噪点提取点云深度图中的数值得到该点是否为噪点，若为噪点，则直接抛弃；若不是则保留。本专利技术所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，作为优选方式，步骤S4具体包括：S41、建立一个尺寸与点云深度图相同的Mask矩阵，将Mask矩阵全部数值初始化，将确定为噪点的点在Mask矩阵中进行标记；S42、遍历点云数据的各个点，根据点云深度图的各点的映射位置，对比Mask矩阵，根据各点在对应的Mask矩阵中的数值判断该点是否为噪点，若为噪点，则直接抛弃该点；如非噪点,则将该点存入新的点云结构中。本专利技术有益效果如下：(1)对单帧的激光点云数据进行基于深度图的动态阈值离群点滤除，对所有基于机械旋转式的激光雷达均适用；(2)点云数据的雨雪噪声信号进行有效的删除，提高雷达传感器对数据的正确采集率，保证自动驾驶车辆感知系统的正确判断，提高数据后续处理的可靠性。附图说明图1为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法实施例1流程图；图2为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法实施例2流程图；图3为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法雨天场景下的激光雷达点云俯视效果图；图4为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法雨天场景下的激光雷达点云侧视效果图；图5为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法雨天场景下噪点滤除后的激光雷达点云俯视效果图；图6为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法雨天场景下噪点滤除后的激光雷达点云侧视效果图；图7为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法激光雷达扫描障碍物示意图；图8为一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法连通点示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。实施例1如图1所示，一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，包括以下步骤：S1、将两组32线激光雷达安装在车顶或车辆前端两侧，初始化两组激光雷达数据帧并获得相应的点云数据；S2、构建r行，c列的点云深度图；其中深度图总行数r等于激光雷达的纵向激光束数量，本实施例中R＝32；总列数c等于一根激光束扫描得到的扫描环最大理论数，本实施例中C＝1800；将一帧点云数据P＝{pi,i＝1,...,n}中的每个点都映射到r行c列的点云深度图中，各点云在点云深度图中的位置(r本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、将激光探测及测距系统安装在运动平台上，初始化所述激光探测及测距系统，并使用所述激光探测及测距系统采集点云数据；/nS2、通过采集的所述点云数据构建点云深度图；/nS3、遍历所述点云深度图，计算各点对应的动态阈值，根据所述动态阈值得到该点的八邻域内连通点个数，并根据所述连通点个数判断噪点；/nS4、遍历所述点云数据的各个点，滤除噪点；/nS5、根据初始化的所述激光探测及测距系统外参标定结果，将滤除噪点后的所述点云数据分别转换到所述激光探测及测距系统坐标系下，并拼接各转换到所述激光探测及测距系统坐标系的所述点云数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、将激光探测及测距系统安装在运动平台上，初始化所述激光探测及测距系统，并使用所述激光探测及测距系统采集点云数据；
S2、通过采集的所述点云数据构建点云深度图；
S3、遍历所述点云深度图，计算各点对应的动态阈值，根据所述动态阈值得到该点的八邻域内连通点个数，并根据所述连通点个数判断噪点；
S4、遍历所述点云数据的各个点，滤除噪点；
S5、根据初始化的所述激光探测及测距系统外参标定结果，将滤除噪点后的所述点云数据分别转换到所述激光探测及测距系统坐标系下，并拼接各转换到所述激光探测及测距系统坐标系的所述点云数据。


2.根据权利要求1所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，其特征在于：
所述激光探测及测距系统包括第一雷达、第二雷达，所述第一雷达和所述第二雷达为多线雷达，所述运动平台为车体，所述第一雷达和所述第二雷达相对安装于所述车体的车顶或车辆前端两侧。


3.根据权利要求2所述的一种针对雨雪天气的激光点云降噪方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
构建r行，c列的所述点云深度图；
其中深度图总行数r等于激光雷达的纵向激光束数量，总列数c等于一根激光束扫描得到的扫描环最大理论数；
将一帧点云数据P＝{pi,i＝1,...,n}中的每个点都映射到r行c列的所述点云深度图中，各所述点云在所述点云深度图中的位置(r,c)对应关系及各所述点云在I(r,c)处的对应数值计算公式如下:



其中，las...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，张天雷，王超，李广敬，
申请(专利权)人：上海主线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31