[发明专利]激光点云自动化地面提取方法

权利要求书

1.一种激光点云自动化地面提取方法，其特征在于，包括：

步骤S1：输入激光点云地图包中的单帧点云，对所述单帧点云进行盒子滤波，确定感兴趣区并提取得到单帧感兴趣区点云，然后判断所述单帧感兴趣区点云的累计帧数是否大于或者等于第一阈值N_a，若是则进入步骤S2，若否则重复步骤S1；

步骤S2：将提取的所有单帧感兴趣区点云进行叠加，得到叠加感兴趣区点云，采用区域生长法对所述叠加感兴趣区点云进行噪点去除，得到目标感兴趣区点云；

步骤S3：计算所述目标感兴趣区点云的地面起伏程度；

步骤S4：针对目标点云地图，根据所述地面起伏程度，利用布料滤波完成地面提取。

2.根据权利要求1所述的激光点云自动化地面提取方法，其特征在于，所述步骤S1中对所述单帧点云进行盒子滤波，包括：

预先设置好尺寸参数；

沿道路方向设置一个符合预设尺寸的长方体作为盒子，盒子内为感兴趣区；

保留感兴趣区内的激光点，滤除感兴趣区外的激光点。

3.根据权利要求1所述的激光点云自动化地面提取方法，其特征在于，所述步骤S1中的第一阈值N_a根据构成目标点云地图所需的单帧点云帧数确定。

4.根据权利要求1所述的激光点云自动化地面提取方法，其特征在于，所述步骤S2中采用区域生长法对所述叠加感兴趣区点云进行噪点去除，包括：

步骤T1：估计各激光点的法向量，采用基于局部表面拟合的方法，针对每个激光点，搜索与该激光点邻近的其他K个点p_i(i＝1,2,…,K)，这K个近邻点拟合出平面P，平面P的法向量就是该激光点的法向量，考虑到平面P经过K个近邻点的质心p₀，对p₀的协方差矩阵M：

进行特征值分解，其中最小特征值对应的特征向量为平面P的法向量，也就是该激光点的法向量；

步骤T2：从各激光点中筛选种子点集，针对每个激光点，对其协方差矩阵进行特征值分解，得到三个特征值λ₀、λ₁和λ₂，若它们的大小关系为λ₀≤λ₁≤λ₂，则该激光点的曲率为：

曲率越小表示邻域越平坦，选取曲率小于阈值δ_th的激光点作为种子点，得到种子点集；

步骤T3：利用种子点集去除噪点，针对每个种子点，使用KD-Tree法搜索该种子点的所有近邻点，计算每个近邻点与该种子点的法向量差，若差值大于第二阈值，则判断该近邻点不属于地面点，若差值不大于第二阈值，则接着计算该近邻点的曲率是否小于第三阈值，若否，则判断该近邻点不属于地面点，若是，则判断该近邻点为地面点；去除所有噪点后，余下的地面点构成目标感兴趣区点云。

5.根据权利要求1所述的激光点云自动化地面提取方法，其特征在于，所述步骤S3中计算所述目标感兴趣区点云的地面起伏程度，包括：

步骤Y1：将所述目标感兴趣区点云分为N块，其中N为正整数，其初始值任取；

步骤Y2：针对每块点云，计算其高度平均值H和高度方差V：

其中，R为每块点云中点的数量，h_i(i＝1,2,…,R)为第i个点的高度；

步骤Y3：判断每块点云的高度方差是否大于第四阈值，若有某块点云的高度方差大于第四阈值，则增大N值，对所述目标感兴趣区点云重新进行划分，再重复步骤Y2；若所有N块点云的高度方差都不大于第四阈值，则计算所述目标感兴趣区点云的地面起伏程度S：

其中，H_j(j＝1,2,…,N)为第j块点云的平均高度，W为所述目标感兴趣区点云中点的数量，为垂向单位法向量，为第k个点的单位法向量，θ为和的夹角。