[发明专利]一种基于激光雷达的单线数据分析对物体空间封闭的聚类方法

权利要求书

1.一种基于激光雷达的单线数据分析对物体空间封闭的聚类方法，其特征在于，激光雷达可以发射激光的线数从1到128不等，相应也有反馈得到的1到128线的点云数据，就是基于对多线雷达的单线点云数据分析，然后组合所有单线的分析结果，来实现空间物体聚类，包括步骤如下：

步骤S1：从激光雷达Velodyne中提取单线点云集生成多组数据，然后将每组数据映射到二维平面上；

步骤S2：利用步骤S1中的二维平面数据，对每组数据使用切线的方法提取该组数据中所有物体的边缘点集，每个物体的边缘点集在二维平面上呈现圆弧状，其中使用切线方法提取所有物体的边缘点集，包括以下步骤：

步骤S2A：在激光雷达单线点集数据中首先选取两个相近随机散点对；

步骤S2B：连接点对产生一条直线，在这条直线相对的两个方向上取两个相对的，角度和宽度一定的扇形区域；

步骤S2C：在步骤S2B中的两个扇形区域中寻找点，标记得到的新的激光雷达点，可以认为得到的新的激光雷达点和步骤S2A中的两个点属于同一个物体的边缘点集；

步骤S2D：重复步骤S2B、S2C，直到无法在步骤S2B中描述的扇形区域中找到未被标记的点；

步骤S2E：最后判断平面二维数据中是否还有未被标记的点，若有，重复步骤S2A、S2B、S2C、S2D；

步骤S3：通过步骤S2可以获得一个近似圆弧的点集，每一个圆弧的水平面就代表一个物体的切面，连接点集首尾的两个点，以连线作为对称轴，做中心对称，同时连接每个物体的边缘点集的第一个和最后一个点，连线的中点作为中心，对该点集做中心对称以补足物体背面的边缘点，形成一个封闭的点集圈；此时连线的中点即为物体在点集圈的切面的中心，此中心记为O，切面高度为H，封闭点集圈所占的面积即为物体在该切面的面积，最后使用旋转卡尺算法，获取物体切面点集的外切矩形的形状W、V；

步骤S4：完成步骤S1，S2，S3之后可以得到多组数据，每组代表对某一单线数据分析后得到的物体边缘点集的集合，以及每个物体在该点集切面的详细姿态信息，组合所有单线平面二维数据，对不同组之间的数据进行组合迭代，当不同组中两个物体的边缘点集切面在垂直空间上呈现50％以上的重叠时可以认为这两对信息来自同一个空间物体的不同高度，即不同平面，然后更新物体的中心位置和最小外切正方形，不断迭代组合不同组的数据，最终在三维空间中确定所有物体最终的精确位置及水平方向所占面积。

2.根据权利要求1所述的基于激光雷达的单线数据分析对物体空间封闭的聚类方法，其特征在于，通过直接观察激光雷达的三维点云分布，多线激光雷达的单线数据可以在物体外表面呈现出明显的物体轮廓，步骤S1，通过解析多线激光雷达消息协议，将收集的多线激光雷达点云数据处理为单线点云集，然后将每组单线点云数据映射到二维平面。