[發明專利]一種過濾激光點云的處理方法

在審

• 申請號: 202211036768.5
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115457284A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 張雨
• 申請（專利權）人: 蘇州輕棹科技有限公司
• 主分類號: G06V10/30
• 分類號: G06V10/30;G06V10/72;G06V10/75;G06V20/56;G06T7/50;G01S7/497
• 代理公司: 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 戴燕

本發明實施例涉及一種過濾激光點云的處理方法，所述方法包括：獲取車載激光雷達的第一點云；并獲取車載攝像頭在同時刻拍攝的第一圖像；對第一點云進行冗余點云數據過濾生成對應的第二點云；對第二點云各點的第一激光雷達坐標進行世界坐標系轉換生成第一點坐標；對第一圖像進行深度圖轉換生成對應的第一深度圖；并對第一深度圖的各個第一像素點的第一圖像坐標進行世界坐標系轉換生成第二點坐標；根據所有第一、第二點坐標進行匹配坐標對篩選處理生成第一匹配坐標對集合；根據第一匹配坐標對集合對第二點云進行二次過濾生成對應的第三點云。通過本發明，可以對激光雷達中的虛假點進行有效抑制，可以提高激光雷達點云的數據準確度。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別涉及一種過濾激光點云的處理方法。

背景技術

在自動駕駛領域中，激光雷達是用于獲取環境感知數據的主要傳感器之一，由激光雷達產生的點云是用于對環境目標進行感知的重要參數之一。我們在實際應用中發現，在能見度較差的場景(諸如雨霧天氣場景，煙塵環境場景等)中產生的激光雷達點云會帶有較多的虛假點，這些虛假點是由空氣中的雜質對激光光束產生反射造成的，并且隨著環境能見度降低虛假點的數量還會增多。當虛假點數量超出容忍范圍時就會使得自動駕駛系統的感知模塊產生錯誤的感知結果從而對行駛安全造成威脅。

發明內容

本發明的目的，就是針對現有技術的缺陷，提供一種過濾激光點云的處理方法、電子設備及計算機可讀存儲介質；在每次獲得原始的激光雷達點云的同時還同步引入另一種傳感器的數據即車載攝像頭的圖像數據作為后續參考；并對原始激光雷達點云中出現多回波(一個掃描點位產生兩組點云數據)的掃描點位的冗余數據進行過濾；并對原始圖像數據進行深度圖轉換；并基于深度圖像素點與點云掃描點的坐標匹配關系對點云中的虛假點進行過濾。通過本發明，可以對點云中的虛假點進行有效抑制，可以提高激光雷達點云的數據準確度，降低虛假點對自動駕駛安全性的影響。

為實現上述目的，本發明實施例第一方面提供了一種過濾激光點云的處理方法，所述方法包括：

獲取車載激光雷達在時刻t產生的激光點云作為對應的第一點云；并獲取車載攝像頭在同時刻拍攝的二維圖像作為對應的第一圖像；所述第一點云的各點對應一個或多個第一點云數據；所述第一點云數據包括第一激光雷達坐標和第一反射強度；

對所述第一點云進行冗余點云數據過濾生成對應的第二點云；所述第二點云的各點對應一個所述第一點云數據；

對所述第二點云各點的所述第一激光雷達坐標進行世界坐標系轉換生成對應的第一點坐標；

對所述第一圖像進行深度圖轉換生成對應的第一深度圖；并對所述第一深度圖的各個第一像素點的第一圖像坐標進行世界坐標系轉換生成對應的第二點坐標；所述第一深度圖包括多個所述第一像素點；所述第一像素點對應一組第一特征數據；所述第一特征數據包括所述第一圖像坐標和第一深度；

根據所有所述第一點坐標和所有所述第二點坐標進行匹配坐標對篩選處理生成對應的第一匹配坐標對集合；所述第一匹配坐標對集合包括多個第一匹配坐標對；

根據所述第一匹配坐標對集合對所述第二點云進行二次過濾生成對應的第三點云。

優選的，所述對所述第一點云進行冗余點云數據過濾生成對應的第二點云，具體包括：

對所述第一點云的各點進行遍歷；遍歷時，對當前遍歷點對應的所述第一點云數據的數量進行統計生成對應的第一數量；并在所述第一數量不為1時，將所述當前遍歷點對應的多個所述第一激光雷達坐標的深度坐標分量提取出來作為對應的第一點云深度，并從得到的多個所述第一點云深度中選擇最小值作為對應的第一最小深度，并將所述第一最小深度對應的所述第一點云數據作為對應的保留點云數據，并將所述當前遍歷點對應的多個所述第一點云數據中除所述保留點云數據之外的其他所述第一點云數據均標記為對應的冗余點云數據；

遍歷結束時，將所述第一點云中所有點的所述冗余點云數據刪除得到對應的所述第二點云。