本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法。

背景技術(shù)：

1、環(huán)境感知是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)，無(wú)人駕駛車(chē)輛在行駛過(guò)程中，行駛環(huán)境中不可避免的存在著行人、車(chē)輛、樹(shù)木等障礙物，而快速和準(zhǔn)確地檢測(cè)出障礙物直接影響著無(wú)人駕駛車(chē)輛的行駛安全。

2、目前，一般通過(guò)激光雷達(dá)掃描環(huán)境，采集點(diǎn)云，并對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，從而獲得行駛環(huán)境中的障礙物位置。現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)點(diǎn)云的聚類(lèi)一般采用以下三種方式：

3、1.對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行聚類(lèi)，根據(jù)點(diǎn)云的特征，如距離、密度等進(jìn)行聚類(lèi)，例如采用歐式聚類(lèi)、kmeans、dbscan等。但是該方法是將鄰域中與該點(diǎn)云距離或者其他特征相似度高的點(diǎn)云劃分為同一類(lèi)，方法中存在大量的鄰域搜索，但是由于點(diǎn)云的無(wú)序性，導(dǎo)致搜索耗時(shí)較多，即使采用kdtree的方法，也難以滿足大規(guī)模點(diǎn)云場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性要求，而且對(duì)原始點(diǎn)云中噪點(diǎn)的魯棒性不強(qiáng)。

4、2.對(duì)激光線束scan-line?run(slr)進(jìn)行聚類(lèi)，根據(jù)機(jī)械式雷達(dá)旋轉(zhuǎn)特性，依次對(duì)每一條掃描線進(jìn)行聚類(lèi)。雖然該方法采用對(duì)激光雷達(dá)線束進(jìn)行遍歷處理，直接比較相鄰點(diǎn)的特征，無(wú)需鄰域搜索，提高了實(shí)時(shí)性，但是該方法有較大局限性，其過(guò)于依賴(lài)激光雷達(dá)掃描特性，只適用于機(jī)械式激光雷達(dá)，不適用于固態(tài)激光雷達(dá)。

5、3.對(duì)柵格進(jìn)行聚類(lèi)，將點(diǎn)云投影到水平直角坐標(biāo)或者極坐標(biāo)柵格，然后對(duì)柵格進(jìn)行聚類(lèi)。該方法同樣無(wú)需鄰域搜索，可以直接根據(jù)索引尋找臨近柵格，實(shí)時(shí)性較高。但是該方法中柵格單元參數(shù)無(wú)法自適應(yīng)調(diào)節(jié)，容易造成欠分割或者過(guò)分割。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，它通過(guò)深度圖聚類(lèi)點(diǎn)云，大大提高了聚類(lèi)的速度，保證無(wú)人駕駛車(chē)輛系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，包括以下步驟：

3、1)通過(guò)無(wú)人駕駛車(chē)輛上的激光雷達(dá)發(fā)射激光束，采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過(guò)線性擬合補(bǔ)償法對(duì)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償；

4、2)建立一個(gè)地面平面，遍歷點(diǎn)云，去除補(bǔ)償后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)云高度低于地面平面高度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

5、3)根據(jù)步驟2)中剩下的高于地面平面高度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立深度圖，所述深度圖的各個(gè)像素點(diǎn)均包括障礙物到激光雷達(dá)的距離數(shù)據(jù)；

6、4)根據(jù)深度圖對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，并通過(guò)聚類(lèi)半徑閾值對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行鄰域搜索，若該像素點(diǎn)與其鄰域像素點(diǎn)之間的距離小于聚類(lèi)半徑閾值，則將它們劃分為一類(lèi)，遍歷所有像素點(diǎn)，完成聚類(lèi)；

7、5)將聚類(lèi)完成后的深度圖反投影到點(diǎn)云，形成可視化圖像。

8、優(yōu)選地，步驟1)中，所述線性擬合補(bǔ)償法的步驟為：

9、1.1)遍歷激光雷達(dá)中各激光器分別采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

10、1.2)若同一激光器采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間存在缺失的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，且兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的距離小于預(yù)設(shè)閾值，則根據(jù)兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合一線性直線，并通過(guò)線性插值的方式補(bǔ)全缺失的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

11、進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)閾值為0.3m。

12、優(yōu)選地，步驟2)中，建立一個(gè)地面平面的步驟為：

13、2.1)選取激光雷達(dá)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中高度最低的n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并建立一個(gè)地面平面方程，所述地面平面方程為：

14、ax+by+cz+d＝0

15、式中，a、b、c、d均為方程系數(shù)；

16、2.2)計(jì)算n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)的均值坐標(biāo)，并根據(jù)均值坐標(biāo)計(jì)算協(xié)方差矩陣；

17、2.3)根據(jù)n個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，通過(guò)奇異值分解svd，獲得該協(xié)方差矩陣的三個(gè)奇異向量及三個(gè)奇異向量對(duì)應(yīng)的奇異值；

18、2.4)比較三個(gè)奇異值的大小，選取最小的奇異值，將最小的奇異值對(duì)應(yīng)的奇異向量作為地面平面方程的法向量；

19、2.5)根據(jù)法向量確定地面平面方程的a、b、c三個(gè)系數(shù)，再將均值坐標(biāo)帶入地面平面方程確定參數(shù)d，完成地面平面建立。

20、進(jìn)一步地，所述協(xié)方差矩陣的可計(jì)算公式為：

21、

22、式中，c為協(xié)方差矩陣，s為點(diǎn)云的總數(shù)，si為第i個(gè)點(diǎn)云的坐標(biāo)，為均值坐標(biāo)。

23、優(yōu)選地，步驟4)中，所述聚類(lèi)半徑閾值包括水平方向聚類(lèi)半徑閾值與垂直方向聚類(lèi)半徑閾值，所述聚類(lèi)半徑閾值的計(jì)算公式均為：

24、

25、式中，rangeori為中心像素點(diǎn)的深度，rangeneighbor為鄰域像素點(diǎn)的深度，θ為角分辨率，水平方向聚類(lèi)半徑閾值的角分辨率θ為0.133°，垂直方向聚類(lèi)半徑閾值的角分辨率θ為1.06°。

26、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)為：本發(fā)明通過(guò)將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為深度圖再聚類(lèi)處理，使得無(wú)序的點(diǎn)云有序化，簡(jiǎn)化了鄰域搜索，極大提高了聚類(lèi)的速度。并且，本發(fā)明的聚類(lèi)閾值和聚類(lèi)半徑隨激光雷達(dá)的距離變化而變化，解決了激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，距離激光雷達(dá)越近的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度越高，距離激光雷達(dá)越遠(yuǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度越低的問(wèn)題，使本發(fā)明可以適應(yīng)不同距離的聚類(lèi)要求，增強(qiáng)了本發(fā)明的實(shí)用性。

技術(shù)特征：

1.一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于：步驟1)中，所述線性擬合補(bǔ)償法的步驟為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于：所述預(yù)設(shè)閾值為0.3m。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于：步驟2)中，建立一個(gè)地面平面的步驟為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于：所述協(xié)方差矩陣的可計(jì)算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，其特征在于：步驟4)中，所述聚類(lèi)半徑閾值包括水平方向聚類(lèi)半徑閾值與垂直方向聚類(lèi)半徑閾值，所述聚類(lèi)半徑閾值的計(jì)算公式均為：

技術(shù)總結(jié)
一種基于深度圖的點(diǎn)云聚類(lèi)方法，包括以下步驟：1)通過(guò)無(wú)人駕駛車(chē)輛上的激光雷達(dá)發(fā)射激光束，采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過(guò)線性擬合補(bǔ)償法對(duì)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償；2)建立一個(gè)地面平面，遍歷點(diǎn)云，去除補(bǔ)償后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)云高度低于地面平面高度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；3)根據(jù)步驟2)中剩下的高于地面平面高度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立深度圖，所述深度圖的各個(gè)像素點(diǎn)均包括障礙物到激光雷達(dá)的距離數(shù)據(jù)；4)根據(jù)深度圖對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，并通過(guò)聚類(lèi)半徑閾值對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行鄰域搜索，若該像素點(diǎn)與其鄰域像素點(diǎn)之間的距離小于聚類(lèi)半徑閾值，則將它們劃分為一類(lèi)，遍歷所有像素點(diǎn)，完成聚類(lèi)；5)將聚類(lèi)完成后的深度圖反投影到點(diǎn)云，形成可視化圖像。

技術(shù)研發(fā)人員：曾文浩,楊洋,周勤,郭均浩
受保護(hù)的技術(shù)使用者：重慶長(zhǎng)安工業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30