[發明專利]基于空間劃分的點云去噪方法及裝置

有效

• 申請號: 202010743854.4
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111861933B
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 畢松;王宇豪
• 申請（專利權）人: 北方工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京卓愛普專利代理事務所(特殊普通合伙) 11920
• 代理人: 王玉松

本發明涉及一種基于空間劃分的點云去噪方法，所述方法包括如下步驟：獲取激光雷達的點云數據集；將所述點云數據集對應的點云空間劃分為多個點云子集并計算子集半徑；根據所述子集半徑自適應確定濾波半徑，該步驟包括：計算以激光雷達為圓心的水平單位圓上數據點間的最短距離I；最短距離I乘以放大倍數s得到單位濾波半徑；子集半徑Rsubgt;n/subgt;乘以單位濾波半徑得到不同子集中的濾波半徑rsubgt;n/subgt;；將所述點云數據集中所有點劃分到所述點云子集；根據所述濾波半徑去除所述點云子集的噪聲。本發明的有益效果在于，提出了基于等比例點云空間劃分方法，設計了濾波半徑動態生成方法以及點云噪聲識別方法，從而實現了一種新穎的點云去噪算法。

技術領域

本發明屬于點云數據去噪領域，具體涉及一種基于空間劃分的點云去噪方法和裝置。

背景技術

移動機器人工作于城市道路、農田、種植園、農產品加工廠等戶外開放的非結構和半結構環境，場景復雜多變和規模龐大是這類場景的典型特征。在上述場景中，激光雷達輸出的點云數據具有密度差異大、噪聲隨機性強等特點，已有研究成果在上述環境中都存在不適用之處。同時移動機器人的激光雷達數據分析結果用于機器人的導航、避障等實時任務，點云去噪算法應具有較高的計算效率。因此，現有技術中期待一種算法結構簡單、處理速度快、通用性強、去噪效果穩定的濾波方法。另外，一些已知濾波方法因濾波參數不能動態調整使得對于密度差異較大的點云數據去噪時，存在去噪不完全或者細節損失較嚴重缺點，從而限制了這些方法在戶外點云去噪的應用，因此也期待濾波方法的濾波參數能夠動態調整。

發明內容

本發明提供了基于空間劃分的點云去噪方法，所述方法包括如下步驟：

獲取激光雷達的點云數據集；

將所述點云數據集對應的點云空間劃分為多個點云子集并計算子集半徑；

根據所述子集半徑自適應確定濾波半徑，該步驟包括：計算以激光雷達為圓心的水平單位圓上數據點間的最短距離I；最短距離I乘以放大倍數s得到單位濾波半徑；子集半徑R_n乘以單位濾波半徑得到不同子集中的濾波半徑r_n；“最短距離I”即表示相鄰數據點間距的理論值(單位圓)I。

將所述點云數據集中所有點劃分到所述點云子集；

根據所述濾波半徑去除所述點云子集的噪聲。

本發明還提供了基于空間劃分的點云去噪裝置，所述裝置包括至少一個處理器；以及

存儲器，其存儲有指令，當通過至少一個處理器來執行該指令時，實施本發明的方法。

本發明的有益效果在于，提出了基于等比例點云空間劃分方法，設計了濾波半徑動態生成方法以及點云噪聲識別方法，從而實現了一種新穎的點云去噪算法，并基于百度ApolloScape數據集完成點云去噪實驗。去噪結果表明：本發明提出的去噪方法，與統計濾波和半徑濾波相比，去噪時間基本一致，去噪耗時804ms，噪聲去除比例為5.27％，但經本發明方法去噪后，不同密度區域點云噪聲被更有效地抑制，同時較完整地保留場景細節點云數據。

另外，本發明提出的等比例劃分方法，相較于均勻劃分，子集中點云數量分布更均勻，為基于劃分思想的去噪方法奠定了基礎。本發明提出的基于空間劃分的自適應半徑去噪方法，相比于統計濾波和半徑濾波，去噪時間基本一致，近處的噪聲去除更加明顯，遠處的特征保留更加完整，在保證信息不丟失的前提下，有效去除不同尺度噪聲且保留點云特征，且不依賴有序點云和反射信息，具有較強的通用性、魯棒性和實用性。

附圖說明

圖1一些實施例的均勻劃分；

圖2一些實施例的等比例劃分；

圖3(a)一些實施例的原始點云；

圖3(b)一些實施例的統計濾波去噪；