[发明专利]一种基于背包式激光雷达系统的建图和地面分割方法

权利要求书

1.一种基于背包式激光雷达系统的建图和地面分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取若干激光雷达的第一点云数据；

对每一个激光雷达的所述第一点云数据进行时空标定，得到时空标定数据；其中，所述时空标定数据用于表征对点云数据的时间维度和空间维度的标定数据；

提取所述时空标定数据的特征点集，并对所述特征点集进行点云配准，得到重建的地图；其中，所述特征点集包括第一面特征点集、第一角特征点集和边特征点集；

所述提取所述时空标定数据的特征点集包括：

对于每一个所述时空标定数据，计算所述时空标定数据与前一个所述时空标定数据的点间距，得到第一点间距；

对于每一个所述时空标定数据，计算所述时空标定数据与后一个所述时空标定数据的点间距，得到第二点间距；

求解所述第一点间距和所述第二点间距的比值，或者所述第二点间距和所述第一点间距的比值，得到间距比值；

将所述间距比值大于预设的比值阈值的所述时空标定数据作为间断组数据；

将所述间距比值小于或者等于预设的比值阈值的所述时空标定数据作为连续组数据；

将所述间断组数据中点间距小于预设距离阈值的所述时空标定数据去除后的剩余点云数据归类为边特征点集；

对于每一个所述连续组数据，提取与所述连续组数据位于同一条扫描线上的奇数个相邻点，得到连续组相邻点集；

求解所述连续组相邻点集的散布矩阵，并对所述散布矩阵进行奇异值分解，得到第一特征值和第二特征值；

根据所述第一特征值和所述第二特征值，得到特征比值；

将所述特征比值大于预设的第一特征比阈值的连续组数据归类为第一面特征点集；

将所述特征比值小于预设的第二特征比阈值的连续组数据归类为第一角特征点集；其中，所述第一特征比阈值大于第二特征比阈值。

2.根据权利要求1所述的基于背包式激光雷达系统的建图和地面分割方法，其特征在于，所述对每一个激光雷达的所述第一点云数据进行时空标定，得到时空标定数据包括：

对每一个激光雷达的所述第一点云数据进行空间标定，得到空间标定数据；

对所述空间标定数据进行时间标定时先进行分割后进行合并，得到时空标定数据。

3.根据权利要求1所述的基于背包式激光雷达系统的建图和地面分割方法，其特征在于，所述提取所述时空标定数据的特征点集之后包括：

获取地面扫描线的第二点云数据和中心坐标，并将所述地面扫描线中心坐标作为种子点；

提取所述第二点云数据的第二面特征点集和第二角特征点集；

计算所述种子点到所述第二面特征点集中的点的距离，得到距离值，并根据所述距离值得到最小距离值；

将所述最小距离值对应的所述第二面特征点集中的点作为初始点；

以所述初始点为出发点同时进行前后搜索，得到第一搜索点；

根据所述第一搜索点和所述种子点，得到所述第一搜索点和所述种子点的竖直方向距离；

当确定所述第一搜索点属于第二角特征点集或者所述竖直方向距离大于预设的竖直方向距离阈值时，将所述第一搜索点归类为地面点集，并根据所述地面点集，拟合地面的平面方程；

当确定所述第一搜索点不属于第二角特征点集并且所述竖直方向距离小于等于预设的竖直方向距离阈值时，将所述第一搜索点归类为地面点集，并继续执行以所述初始点为出发点同时进行前后搜索，得到第一搜索点的步骤；

重新搜索所述第二点云数据中的所有点，得到第二搜索点；

计算所述第二搜索点到所述平面方程的距离，得到点面距离值；

当所述点面距离值小于预设的点面距离阈值时，将所述第二搜索点归类为地面点集，得到地面点集，以实现对地面的分割。

4.根据权利要求3所述的基于背包式激光雷达系统的建图和地面分割方法，其特征在于，所述以所述初始点为出发点同时进行前后搜索，得到第一搜索点包括：

获取与所述初始点对应的地面扫描线；

以所述地面扫描线的初始点为出发点，在所述地面扫描线的前后两个方向同时进行搜索，得到第一搜索点。