[發明專利]一種多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法及裝置

有效

• 申請號: 202011141551.1
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112232248B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 宗文鵬;李廣云;王力;項學泳;李帥鑫;孫森震;李梟凱;楊嘯天;羅豪龍;高揚駿;朱華陽;王鵬
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學
• 主分類號: G06V20/64
• 分類號: G06V20/64;G06V20/10;G06V10/25;G06T7/187;G06T7/62;G06T7/66
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119
• 代理人: 吳敏

1.一種多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取多線LiDAR的原始點云數據，將原始點云數據投影為距離圖像；所述距離圖像包括N條掃描線；

2)找出每條掃描線的斷點，根據斷點將各掃描線分割為若干子段；

3)以子段為單位進行掃描線上和掃描線間的區域生長，得到合并子段；

4)進行基于三維高斯核的霍夫變換投票，根據合并子段的面積、維度特征描述符、點集變化最小的方向、被投票平面的法向量確定合并子段在各個潛在平面上的投票得分，選取得分較高的若干個潛在平面作為該合并子段的候選平面；所述維度特征描述符由下式計算得到：

其中，λ₁,λ₂,λ₃為升序排列的特征值；

5)選出為候選平面投票的合并子段進行平面擬合，得到若干平面片；

6)將所述若干平面片向外進行以點為單位的區域生長，生長停止后重新計算各平面片的參數，完成平面特征的提取。

2.根據權利要求1所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，被投票平面為球型累加器中的分區。

3.根據權利要求1或2所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，找出每條掃描線的斷點的方法為局部光滑度的方法，若某個掃描點的局部光滑度大于光滑度設定高值，則判斷該掃描點為斷點，若某個掃描點的局部光滑度小于光滑度設定低值，則判斷該點為平面點，所述局部光滑度的計算過程為：

其中，s為局部光滑度；p_i為某個掃描線上第i個掃描點；Y表示同一掃描線上p_i左右兩側的鄰域掃描點序號組成的集合；p_j為同一掃描線上的第j個掃描點；|Y|表示p_i左右兩側的鄰域掃描點的數量；(·)ⁿ表示將向量單位化。

4.根據權利要求1或2所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，找出每條掃描線的斷點的方法為局部表面方向角的方法，若某個掃描點的局部表面方向角大于等于方向角設定閾值，則判斷該掃描點為斷點，若某個掃描點的局部表面方向角小于方向角設定閾值，則判斷該點為平面點，所述局部表面方向角為該掃描點左側的相鄰點擬合的直線與該掃描點右側的相鄰點擬合的直線的夾角。

5.根據權利要求1所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，所述步驟3)中對子段進行區域生長前還包括對子段進行篩選的步驟：若某個子段中，平面點的數量超過設定閾值，則該子段為有效的子段，計算每個有效的子段的質心、特征向量和特征值，對有效的子段進行掃描線上和掃描線間的區域生長，所述平面點即局部光滑度s小于光滑度設定低值s_min的點。

6.根據權利要求1所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，合并子段在各個潛在平面上的投票得分等于權重因子乘以投票值，所述權重因子根據合并子段的面積和維度特征描述符確定，且權重因子與合并子段的面積、維度特征描述符正相關；所述維度特征描述符根據合并子段的特征值得到；所述投票值根據子段點集變化最小的方向、被投票平面的法向量得到。

7.根據權利要求1所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，所述步驟4)中還包括對候選平面進行過濾的步驟：將合并子段投票的數量小于設定數量低值的候選平面進行剔除，完成對候選平面進行過濾。

8.根據權利要求1所述的多線LiDAR點云數據平面特征的提取方法，其特征在于，所述步驟5)中進行平面擬合的步驟包括：

對為候選平面投票的合并子段進行聚類操作，得到每個候選平面的點簇，將含合并子段較少的點簇剔除，對剩余點簇進行平面擬合。