[發明專利]一種激光點云的去噪方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 202210086867.8
• 申請日: 2022-01-25
• 公開（公告）號: CN114488091A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 史皓天
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G01S7/487
• 分類號: G01S7/487;G01S7/493;G01S17/08;G01S17/931
• 代理公司: 北京曼威知識產權代理有限公司 11709
• 代理人: 鄧超

本說明書公開了一種激光點云的去噪方法、裝置、存儲介質及電子設備，可根據激光雷達發射的激光光線的光線追蹤信息，確定激光點云中的遮擋區域，并對處于遮擋區域中的每個障礙物，確定遮擋該障礙物的遮擋物。之后，根據該障礙物與該遮擋物上的雙回波點，確定該遮擋物上的雙回波點的比例，以基于遮擋物上的雙回波點的比例，檢測該障礙物是否為鏡面反射形成的虛擬障礙物。通過激光光線投射到障礙物與遮擋物上的雙回波點的比例，對鏡面反射噪點進行檢測，有效篩選出鏡面反射產生的虛擬障礙物，提高了障礙物檢測的準確度，減少了急剎和不合理繞行的問題，進一步提升了車輛行駛的穩定性與安全性。

技術領域

本申請涉及激光點云數據處理技術領域，尤其涉及一種激光點云的去噪方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

激光雷達是無人車進行環境感知的主要傳感器之一，通過向周圍環境發射激光光束，經障礙物反射后被接收器接收，記錄發射與接收的時間差，從而確定障礙物與無人車之間的距離。

但是激光雷達容易受到周圍環境中各種噪聲的影響，如雨雪、塵土和鏡面反射等，導致檢測出虛擬障礙物的點云信息，影響無人駕駛的安全性。

因此，目前對于激光雷達采集的激光點云，還需進行障礙物噪聲處理。針對采集的每幀激光點云，可通過預先訓練的障礙物分類模型，識別該幀激光點云中的各噪聲障礙物，并進行刪除。其中，在訓練障礙物分類模型時，可獲取歷史上采集的大量激光點云作為訓練樣本，并根據各幀激光點云中的障礙物屬于噪聲/非噪聲作為標注，進行模型訓練。

但是，由于鏡面反射所形成的虛擬障礙物是激光反射后，照射到真實的障礙物上生成的，兩者的點云形態幾乎一致，障礙物分類模型難以進行區分，導致無人車出現不合理的運動，如急剎、異常繞行等，存在安全隱患。

發明內容

本說明書實施例提供一種激光點云的去噪方法、裝置、存儲介質及電子設備，用于部分解決現有技術中的問題。

本說明書實施例采用下述技術方案：

本說明書提供的一種激光點云的去噪方法，包括：

獲取激光雷達采集的激光點云；

根據所述激光雷達發射的激光光線的光線追蹤信息，確定所述激光點云中的遮擋區域；

針對所述遮擋區域內的每個障礙物，確定沿發射方向遮擋該障礙物的遮擋物；

根據該障礙物與所述遮擋物上的雙回波點，確定所述遮擋物上的雙回波點的比例；

當所述遮擋物上的雙回波點的比例超出預設閾值時，確定該障礙物為鏡面反射形成的虛擬障礙物，并將該障礙物從所述激光點云中剔除。

可選地，根據所述激光雷達發射的激光光線的光線追蹤信息，確定所述激光點云中的遮擋區域，具體包括：

針對所述激光雷達發射的每條激光光線，若該條激光光線投射到障礙物上，則確定所述障礙物后方為遮擋區域。

可選地，確定所述遮擋區域內的每個障礙物，具體包括：

確定所述激光點云中各障礙物的外接包圍框；

針對所述激光點云中的每個障礙物，確定該障礙物的外接包圍框在所述遮擋區域內的遮擋占比；

當所述遮擋占比超出預設比例時，確定該障礙物處于所述遮擋區域內。

可選地，確定沿發射方向遮擋該障礙物的遮擋物，具體包括：

建立所述激光雷達與該障礙物之間的連線；

確定在所述連線上，距離所述激光雷達最近的障礙物，作為遮擋該障礙物的遮擋物。

可選地，根據該障礙物與所述遮擋物上的雙回波點，確定所述遮擋物上的雙回波點的比例，具體包括：