一种3D点云的数据处理方法

摘要

本发明公开了一种3D点云的数据处理方法，其中的3D点云中的地面滤波方法通过构建3D栅格地图和拟合地平面曲线完成，数据结构简单，得到的地平面曲线精确可靠，滤波效果和实时性非常好；提出的分割方法采用柱坐标栅格地图中的搜索窗口聚类方法，大大缩减了聚类过程的计算量，实时性好，聚类结果精确；提出的训练样本标记方法将点云分割结合适当的显示和存储方法而形成，易于实现，可以在每帧点云数据中标记多个类别的样本，大大提高了样本的标记效率。

主权项

一种3D点云的数据处理方法，特别是对激光雷达传感器绕自身竖直中心轴旋转采集得到的3D点云数据进行预处理，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、以所述竖直中心轴为中心对称轴对激光雷达传感器的扫描区域进行等圆周角划分，得到N＝360°/α个栅格通道，其中α为激光雷达传感器的角分辨率；步骤2、地平面滤波，具体包含以下步骤：S21、定义所述竖直中心轴为Z轴，定义激光雷达传感器扫描窗口中心点为原点，针对每个所述栅格通道，在所述原点至激光雷达传感器的安装高度范围内，沿Z轴进行等间隔划分，形成多个等高的小栅格，统计落入各小栅格的点云点占所在栅格通道内总点云点数的百分比，得到各栅格通道对应的高度直方图；S22、地平面估计在各个高度直方图中，从Z轴最低点向上逐个累加各小栅格内点云点的百分比值，当累加得到的百分比值大于阈值P_threshold时，取这些被累加的小栅格内的点作为地平面上的点，用最后被累加的小栅格内的点拟合一条曲线，作为各栅格通道的地平面曲线，所述阈值P_threshold的取值范围为10％～25％；S23、地平面滤波对各栅格通道内各个点云点进行判断：若Z轴高度值在地平面曲线以下，则将该点从点云中滤除，保留下的点即为地平面滤波后的点云数据；步骤3、聚类分割，具体步骤如下：S31、在滤波后的点云数据中选定一个没有被聚入任何类的点作为聚类起始点，在所述聚类起始点所在栅格通道及与其相邻的两个栅格通道内，将与所述聚类起始点水平距离为R_threshold的区域定义为搜索窗口，其中R_threshold为搜索窗口的尺寸参数；S32、计算步骤S31的搜索窗口中每一个点与聚类起始点的距离，距离小于阈值D_threshold的点加入该聚类，所述阈值D_threshold的取值范围为0.4m～1.0m，同时对该点进行标记表示其已加入该聚类，得到第一代标记点；以每一个第一代标记点作为新的聚类起始点，按步骤S31所述的方法确定新的搜索窗口，对在搜索窗口中的所有未被标记的点计算其与新的聚类起始点的距离，对小于阈值D_threshold的点进行标记表示加入该聚类，得到第二代标记点；以此类推，直至某一代标记点的搜索窗口中的所有点都不满足聚类条件或已全部加入聚类，即得到聚类分割后的点云块。