[发明专利]一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品

说明书

本发明涉及地面滤除技术领域，且公开了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，包括如下步骤：获取原始点云数据；根据随机抽样一致RANSAC算法滤除所述原始点云数据中的地面数据，得到中间点云数据；计算所述中间点云数据的点云特征；将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。本发明通过多次滤除，得到的结果点云数据相对于中间点云数据冗余点较少，显著提高了地面滤除的可靠性；本发明通过滤除中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据，和通过滤除中间点云数据中直线特征属于拟合直线阈值的点云数据，大大减少了冗余点的存在，提高了地面滤除的可靠性。

技术领域

本发明涉及地面滤除技术领域，具体为一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品。

背景技术

点云地图中包括了大量的地面点，不仅让整个地图显得很杂乱，而且对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来了麻烦，所以需要首先去除。随机抽样一致(random sampleconsensus，RANSAC)算法是常用的地面滤除算法，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。

当路况复杂时，利用上述算法大部分地面点云可以得到滤除，但依旧有较多的冗余点，基于此，我们提出了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，用以解决现有技术中的不足。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种地面滤除方法、设备、存储介质及计算机程序产品，具备滤除后冗余点较少的优点。

(二)技术方案

为实现上述滤除后冗余点较少的目的，本发明提供如下技术方案：一种地面滤除方法，包括如下步骤：

S1：获取原始点云数据；

S2：根据随机抽样一致RANSAC算法滤除所述原始点云数据中的地面数据，得到中间点云数据；

S3：计算所述中间点云数据的点云特征；

S4：将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤S3中计算所述中间点云数据的点云特征包括：

计算目标高度差，所述目标高度差为所述中间点云数据指示的实际高度和地面高度的高度差；

所述步骤S4中将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据包括：

将所述中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除，得到结果点云数据。

作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤S1中获取原始点云数据后，还包括以下步骤：

将所述原始点云数据指示的区域网格化，划分为多个方形网格；

所述计算目标高度差还包括以下步骤：

分别计算所述多个方形网格中的点云数据的平均高度，根据所述平均高度计算平均目标高度差；

所述将所述中间点云数据中目标高度差绝对值小于误差阈值的点云数据滤除还包括以下步骤：

将所述多个方形网格中平均目标高度差的绝对值小于高度阈值的方形网格中的点云数据滤除。

作为本发明的一种优选技术方案：所述计算所述中间点云数据的点云特征包括：

计算所述中间点云数据的直线特征；

将所述中间点云数据中点云特征不符合预设条件的点云数据滤除，得到结果点云数据包括：