[發明專利]一種激光雷達的點云數據聚類方法及裝置

有效

• 申請號: 201810793107.4
• 申請日: 2018-07-18
• 公開（公告）號: CN110738223B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 路曉靜;張昆帆;王刃;衣春雷;楊松超
• 申請（專利權）人: 宇通客車股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T17/20
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119
• 代理人: 陳浩

1.一種激光雷達的點云數據聚類方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取原始的點云，并將該點云映射至設定的坐標系中；

2)對坐標系中的點云進行柵格化處理，以設定個數的柵格構成的窗口對所有的柵格依次進行逐行逐列掃描；

3)判斷窗口內是否存在含有點云的柵格，若是，則判斷窗口內的每個柵格是否均被標記，若均未被標記，則用未出現過的標簽值賦值該窗口內含有點云的柵格，并將標簽值作為一個新的集合后，執行步驟5)；

4)若同時存在標記過的柵格和未標記的含有點云的柵格，則以窗口中最小的柵格標簽值賦予所有未標記的含有點云的柵格，并判斷此時窗口中所有柵格的標簽值是否一致，若一致，則執行步驟5)，若不一致，則將此時窗口內的標簽值作為一個新的集合并執行步驟5)；

5)判斷掃描是否結束，若是，則對含有相同標簽值的集合進行合并，剩余集合的數量即為聚類數量；若否，則以設定個數的柵格構成的窗口對所有的柵格依次進行逐行逐列掃描后，返回步驟3)。

2.根據權利要求1所述的激光雷達的點云數據聚類方法，其特征在于，步驟2)中柵格化處理為根據點云映射至坐標系中的邊界范圍確定的點云空間，以坐標軸橫向設定步長和坐標軸縱向設定步長，將所述點云空間分割成柵格，并將點云對應的相應的柵格中。

3.根據權利要求1或2所述的激光雷達的點云數據聚類方法，其特征在于，標簽值采用從小到大依次進行賦值。

4.根據權利要求3所述的激光雷達的點云數據聚類方法，其特征在于，所述設定的坐標系為與大地平面重合的平面坐標系。

5.根據權利要求4所述的激光雷達的點云數據聚類方法，其特征在于，所述窗口的大小為N×N的柵格，N為3或5。

6.一種激光雷達的點云數據聚類裝置，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現以下步驟：

1)獲取原始的點云，并將該點云映射至設定的坐標系中；

2)對坐標系中的點云進行柵格化處理，以設定個數的柵格構成的窗口對所有的柵格依次進行逐行逐列掃描；

3)判斷窗口內是否存在含有點云的柵格，若是，則判斷窗口內的每個柵格是否均被標記，若均未被標記，則用未出現過的標簽值賦值該窗口內含有點云的柵格，并將標簽值作為一個新的集合后，執行步驟5)；

4)若同時存在標記過的柵格和未標記的含有點云的柵格，則以窗口中最小的柵格標簽值賦予所有未標記的含有點云的柵格，并判斷此時窗口中所有柵格的標簽值是否一致，若一致，則執行步驟5)，若不一致，則將此時窗口內的標簽值作為一個新的集合并執行步驟5)；

5)判斷掃描是否結束，若是，則對含有相同標簽值的集合進行合并，剩余集合的數量即為聚類數量；若否，則以設定個數的柵格構成的窗口對所有的柵格依次進行逐行逐列掃描后，返回步驟3)。

7.根據權利要求6所述的激光雷達的點云數據聚類裝置，其特征在于，步驟2)中柵格化處理為根據點云映射至坐標系中的邊界范圍確定的點云空間，以坐標軸橫向設定步長和坐標軸縱向設定步長，將所述點云空間分割成柵格，并將點云對應的相應的柵格中。

8.根據權利要求6或7所述的激光雷達的點云數據聚類裝置，其特征在于，標簽值采用從小到大依次進行賦值。

9.根據權利要求8所述的激光雷達的點云數據聚類裝置，其特征在于，所述設定的坐標系為與大地平面重合的平面坐標系。

10.根據權利要求9所述的激光雷達的點云數據聚類裝置，其特征在于，所述窗口的大小為N×N的柵格，N為3或5。