CN110515054A - 滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质，所述方法应用于激光雷达，激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，方法包括：获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，第一点到零点的距离小于第二点到零点的距离；当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点；将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。该方法和装置通过判断检测到的点云数据中每对相邻点间的距离与距离阈值的关系确定出拖尾点，再通过滤除拖尾点降低点云数据的噪声，从而提高利用激光雷达点云数据处理算法性能。

Description

滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质

技术领域

本发明涉及雷达通信技术领域，特别是涉及滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质。

背景技术

激光雷达是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器，其工作原理与一般的雷达系统类似，通过发射激光光束来探测目标，并通过搜集反射回来的光束来形成点云和获取数据，采用这项技术，可以准确的获取高精度的物理空间环境信息，因此激光雷达被广泛应用于汽车自动驾驶、定位导航、空间测绘、安保安防等领域。

当激光光束打在前后存在一定距离的物体上时，由于部分光遇到前方物体反射回来，而另一部分光则遇到后方的物体才反射回来，在激光雷达数据在该段方向上存在拖尾点/拖尾线(多个拖尾点连成的线即为拖尾线)噪声，从而影响了利用激光雷达数据的算法性能。

发明内容

基于此，有必要针对拖尾点噪声问题，提供一种滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质。

一种滤波方法，应用于激光雷达，所述激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，所述方法包括：

获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，每对所述相邻点包括第一点和第二点，所述第一点、所述点云数据的零点和所述第二点形成的三角形中所述第一点对应的角为钝角，所述零点对应中心夹角，所述第一点到所述零点的距离小于所述第二点到所述零点的距离；

当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述相邻点中第二点为拖尾点；

将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

在其中一个实施例中，所述获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，包括：

获取每对所述相邻点中所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角；

基于余弦定理根据所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角计算每对所述相邻点间的距离。

在其中一个实施例中，所述当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述第二点为拖尾点之前，所述方法还包括：

根据所述第二点对应的角度阈值和所述中心角度设置预计算系数；

根据所述第一点到所述零点的距离和所述预计算系数设置所述距离阈值。

在其中一个实施例中，所述根据所述第二点对应的角度阈值和所述中心角度设置所述预计算系数，包括：所述预计算系数的计算公式其中，k为预计算系数，θ为中心夹角，φ为所述第二点对应的角度阈值。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一点到所述零点的距离和所述预计算系数设置距离阈值，包括：所述距离阈值的计算公式为d＝k*r₁，其中，d为所述距离阈值，k为预计算系数,r₁为所述第一点到所述零点的距离。

在其中一个实施例中，所述将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除，包括：将判定为所述拖尾点的第二点对应数据设置为无效值。

一种滤波装置，应用于激光雷达，所述激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，所述装置包括：

获取模块，用于获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，每对所述相邻点包括第一点和第二点，所述第一点、所述点云数据的零点和所述第二点形成的三角形中所述第一点对应的角为钝角，所述零点对应中心夹角，所述第一点到所述零点的距离小于所述第二点到所述零点的距离；

判定模块，用于当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述相邻点中第二点为拖尾点；

滤除模块，用于将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

在其中一个实施例中，所述获取模块还用于获取每对所述相邻点中所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角；基于余弦定理根据所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角计算每对所述相邻点间的距离。

一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述滤波方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

上述滤波方法和装置、电子设备、计算机存储介质，所述方法应用于激光雷达，所述激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，所述方法包括：获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，每对所述相邻点包括第一点和第二点，所述第一点、所述点云数据的零点和所述第二点形成的三角形中所述第一点对应的角为钝角，所述零点对应中心夹角，所述第一点到所述零点的距离小于所述第二点到所述零点的距离；当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述相邻点中第二点为拖尾点；将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。所述方法通过判断检测到的点云数据中每对相邻点间的距离与距离阈值的关系确定出拖尾点，再通过滤除拖尾点降低点云数据的噪声，从而提高利用激光雷达点云数据处理算法性能。

附图说明

图1为一个实施例中滤波方法的应用环境示意图；

图2为一个实施例中滤波方法的流程图；

图3为一个实施例中获取点云数据中每对相邻点间的距离的流程图；

图4为又一个实施例中滤波方法的流程图；

图5为一个实施例的滤波装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为一个实施例中滤波方法的应用环境示意图。如图1所示，该应用环境包括激光雷达110，激光雷达110的接收处理模块接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，通过获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，零点对应中心夹角，第一点到零点的距离小于于第二点到零点的距离。当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点。将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。激光雷达110不限于脉冲激光雷达和连续波激光雷达。

图2为一个实施例中滤波方法的流程图。本实施例提供一种滤波方法，以运行于图1中的激光雷达为例进行描述。激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，如图2所示，滤波方法包括：步骤202至步骤206。

步骤202、获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，零点对应中心夹角，第一点到零点的距离小于第二点到零点的距离。

其中，点云数据是指激光雷达接收探测物反射的回波信号，通过提取回波信号可以形成点云数据，点云数据是回波信号以点的形式记录，点云数据包括多个点，每一个点包含有二维或三维坐标，还可以包括颜色信息(RGB)和/或或反射强度信息(Intensity)，该零点指的是激光雷达的位置。

具体的，获取点云数据中的每两个相邻点，其中，根据两个相邻点到点云数据的零点的距离确定其中的第一点和第二点，第一点到零点的距离小于第二点到零点的距离，即第一点为近点，第二点为远点。且第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角时，获取两个相邻点第一点和第二点之间的距离。

步骤204、当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点。

具体的，设置距离阈值，该距离阈值是用于标识第一点和第二点之间距离的临界值。当第一点和第二点之间的距离大于距离阈值时，则判定近点第二点为拖尾点。拖尾点指的是当激光光束打在前后存在一定距离的物体上时，由于部分光遇到前方物体反射回来，而另一部分光则遇到后方的物体才反射回来，在激光雷达的点云数据中一个方向上出现并非探测物反射生成的数据点。多个拖尾点连成的线即为拖尾线噪声，拖尾线噪声会影响激光雷达对点云数据建模处理、对障碍物的规避处理等。当第一点和第二点之间的距离小于等于距离阈值时，则表示第一点和第二点均属于点云数据中的有效数据，能够从中获取反射回波信号的探测物的环境信息。

步骤206、将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

具体的，当第一点和第二点之间的距离大于距离阈值时，则判定近点第二点为拖尾点。该拖尾点并非探测物反射回波信号生成的数据点，拖尾点会影响激光雷达数据处理算法处理点云数据的性能，降低激光雷达的数据处理效率。将点云数据中判定为拖尾点的第二点进行滤波处理，将拖尾点引起的噪声滤除。对拖尾点进来滤波操作可以利用直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、条件滤波器、半径滤波器等滤波算法进行滤波，需要说明的是，上述算法仅用于举例说明，不对滤波操作进行具体限定。

上述滤波方法应用于激光雷达，激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，方法包括：获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，零点对应中心夹角，第一点到零点的距离小于第二点到零点的距离。当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点。将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。方法通过判断检测到的点云数据中每对相邻点间的距离与距离阈值的关系确定出拖尾点，再通过滤除拖尾点降低点云数据的噪声，从而提高利用激光雷达点云数据处理算法性能。

图3为一个实施例中获取点云数据中每对相邻点间的距离的流程图，该方法包括步骤302至步骤304。

步骤302、获取每对相邻点中第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及中心夹角。

具体的，根据点云数据中每对相邻点中第一点和第二点的三维或者二维坐标，计算每对相邻点中第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及第一点与点云数据的零点形成边和第二点与零点形成边的中心夹角。

步骤304、基于余弦定理根据第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及中心夹角计算每对相邻点间的距离。

具体的，获取每对相邻点中第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及中心夹角，其中，r1表示第一点到零点的距离、r2第二点到零点的距离r2，θ表示中心夹角，d₁₂表示第一点与第二点间的距离，则第一点与第二点间的距离的计算公式可以表示为：

图4为又一个实施例中滤波方法的流程图，当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定第二点为拖尾点之前，滤波方法还包括步骤402至步骤404。

步骤402、根据第二点对应的角度阈值和中心角度设置预计算系数。

具体的，第二点对应的角度阈值用φ表示，指的是第一点、第二点和零点组成的三角形中，第二点对应的角度。利用第二点对应的角度阈值和中心角度设置预计算系数。在其中一个实施例中，根据第二点对应的角度阈值和中心角度设置预计算系数，包括：预计算系数的计算公式其中，k为预计算系数，θ为中心夹角，φ为第二点对应的角度阈值。

步骤402、根据第一点到零点的距离和预计算系数设置距离阈值。

具体的，利用预计算系数和第一点到零点的距离可以设置距离阈值，在其中一个实施例中，根据第一点到零点的距离和预计算系数设置距离阈值，包括：距离阈值的计算公式为d＝k*r₁，其中，d为距离阈值，k为预计算系数,r₁为第一点到零点的距离。

在其中一个实施例中，将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除，包括：将判定为拖尾点的第二点对应数据设置为无效值。

具体的，遍历点云数据中每对相邻点，当一对相邻点中第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，且相邻点间的距离大于距离阈值时，则将该相邻点中的第二点判定为拖尾点。点云数据处理过程中，需要将拖尾点进行滤波处理，可以是将该第二点设置为无效值或者删除该点，设置为无效值可以是值将该第二点对应颜色、反射强度信息和/或亮度等设置为无效值。将拖尾点进行滤除，以免多个拖尾点连成拖尾线噪声，影响激光雷达对点云数据建模处理、对障碍物的规避处理等。

应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图5为一个实施例的滤波装置的结构框图，该滤波装置，应用于激光雷达，激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，装置包括：获取模块502、判定模块504和滤除模块506。

获取模块502，用于获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，零点对应中心夹角，第一点到零点的距离大于第二点到零点的距离。

具体的，获取模块502根据两个相邻点到点云数据的零点的距离确定其中的第一点和第二点，第一点到零点的距离大于第二点到零点的距离，即第一点为近点，第二点为远点，且当第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角时，获取两个相邻点第一点和第二点之间的距离。

判定模块504，用于当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点。

具体的，设置距离阈值，该距离阈值是用于标识第一点和第二点之间距离的临界值。判定模块504当第一点和第二点之间的距离大于距离阈值时，则判定远点第二点为拖尾点。拖尾点指的是当激光光束打在前后存在一定距离的物体上时，由于部分光遇到前方物体反射回来，而另一部分光则遇到后方的物体才反射回来，在激光雷达的点云数据中一个方向上出现并非探测物反射生成的数据点。多个拖尾点连成的线即为拖尾线噪声，拖尾线噪声会影响激光雷达对点云数据建模处理、对障碍物的规避处理等。当第一点和第二点之间的距离小于等于距离阈值时，则表示第一点和第二点均属于点云数据中的有效数据，能够从中获取反射回波信号的探测物的环境信息。

滤除模块506，用于将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

具体的，当第一点和第二点之间的距离大于距离阈值时，则判定近点第二点为拖尾点。该拖尾点并非探测物反射回波信号生成的数据点，拖尾点会影响激光雷达数据处理算法处理点云数据的性能，降低激光雷达的数据处理效率。滤除模块506将点云数据中判定为拖尾点的第二点进行滤波处理，将拖尾点引起的噪声滤除。对拖尾点进来滤波操作可以利用直通滤波器、体素滤波器、统计滤波器、条件滤波器、半径滤波器等滤波算法进行滤波，需要说明的是，上述算法仅用于举例说明，不对滤波操作进行具体限定。

上述滤波装置应用于激光雷达，激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，方法包括：获取点云数据中每对相邻点间的距离，每对相邻点包括第一点和第二点，第一点、点云数据的零点和第二点形成的三角形中第一点对应的角为钝角，零点对应中心夹角，第一点到零点的距离大于第二点到零点的距离。当相邻点间的距离大于距离阈值时，判定相邻点中第二点为拖尾点。将点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。方法通过判断检测到的点云数据中每对相邻点间的距离与距离阈值的关系确定出拖尾点，再通过滤除拖尾点降低点云数据的噪声，从而提高利用激光雷达点云数据处理算法性能。

在其中一个实施例中，获取模块还用于获取每对相邻点中第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及中心夹角。基于余弦定理根据第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及中心夹角计算每对相邻点间的距离。

具体的，获取模块根据点云数据中每对相邻点中第一点和第二点的三维或者二维坐标，计算每对相邻点中第一点到零点的距离、第二点到零点的距离及第一点与点云数据的零点形成边和第二点与零点形成边的中心夹角。其中，r1表示第一点到零点的距离、r2第二点到零点的距离r2，θ表示中心夹角，d₁₂表示第一点与第二点间的距离，则第一点与第二点间的距离的计算公式可以表示为：

上述滤波装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将滤波装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述滤波装置的全部或部分功能。

关于滤波装置的具体限定可以参见上文中对于滤波方法的限定，在此不再赘述。上述滤波装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器中储存有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行滤波方法的步骤。

具体的，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器和存储器。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种滤波方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。该电子设备可以是激光雷达的处理装置。

本申请实施例中提供的滤波装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行滤波方法的步骤。一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行滤波方法。

本申请实施例所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种滤波方法，其特征在于，应用于激光雷达，所述激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，所述方法包括：

获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，每对所述相邻点包括第一点和第二点，所述第一点、所述点云数据的零点和所述第二点形成的三角形中所述第一点对应的角为钝角，所述零点对应中心夹角，所述第一点到所述零点的距离小于所述第二点到所述零点的距离；

当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述相邻点中第二点为拖尾点；

将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，包括：

获取每对所述相邻点中所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角；

基于余弦定理根据所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角计算每对所述相邻点间的距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述第二点为拖尾点之前，所述方法还包括：

根据所述第二点对应的角度阈值和所述中心角度设置预计算系数；

根据所述第一点到所述零点的距离和所述预计算系数设置所述距离阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二点对应的角度阈值和所述中心角度设置所述预计算系数，包括：所述预计算系数的计算公式其中，k为预计算系数，θ为中心夹角，φ为所述第二点对应的角度阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一点到所述零点的距离和所述预计算系数设置距离阈值，包括：所述距离阈值的计算公式为d＝k*r₁，其中，d为所述距离阈值，k为预计算系数,r₁为所述第一点到所述零点的距离。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除，包括：将判定为所述拖尾点的第二点对应数据设置为无效值。

7.一种滤波装置，其特征在于，应用于激光雷达，所述激光雷达接收探测物反射的回波信号并形成点云数据，所述装置包括：

获取模块，用于获取所述点云数据中每对相邻点间的距离，每对所述相邻点包括第一点和第二点，所述第一点、所述点云数据的零点和所述第二点形成的三角形中所述第一点对应的角为钝角，所述零点对应中心夹角，所述第一点到所述零点的距离小于所述第二点到所述零点的距离；

判定模块，用于当所述相邻点间的距离大于距离阈值时，判定所述相邻点中第二点为拖尾点；

滤除模块，用于将所述点云数据中判定为拖尾点的第二点滤除。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块还用于获取每对所述相邻点中所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角；基于余弦定理根据所述第一点到所述零点的距离、所述第二点到所述零点的距离及所述中心夹角计算每对所述相邻点间的距离。

9.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述滤波方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。