CN111551912A - 一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法。所述窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法包括以下步骤：S1：光源构成发射模组并发射探测光信号；S2：所述探测光信号经过准直镜后变成准直的平行光线；S3：所述平行光线经过光学分光器件发生偏转；S4：经过所述光学分光器件的平行光线进入光束偏转系统来控制出光的方向进行空间扫描；S5：当激光照射到空间目标后，其散射光经过原路返回，此时所述光学分光器件将回来的光信号导向接收部分，所述接受部分由聚焦镜头将光信号汇聚到接收模组。本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法具有点云反射率图像质量高，后端目标识别与分类的准确度高的优点。

Description

一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法
技术领域
本发明涉及工程测绘技术领域，尤其涉及一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法。
背景技术
激光雷达是现在常见的感知设备，其原理是通过控制激光器发射出一束激光，遇到物体后经过漫反射返回激光接收器，通过计算接收信号的飞行时间从而得到物体的距离。激光雷达的采集数据与传统数据略有区别，输出的三维数据是通过点云的形式呈现，通过计算机对点云数据的处理来对目标进行识别和分类。在点云的处理中，反射率信息能使计算机更加准确度的进行目标分类识别，然而在实际的过程中，激光雷达收到硬件，震动，光学等各种因素的影响，点云反射率信息的一致性并不是那么准确。如果将这样的点云来进行目标分类识别，会大大降低计算机识别的准确度，降低了激光雷达的性能指标。
因此，有必要提供一种新的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法解决上述技术问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种点云反射率图像质量高，后端目标识别与分类的准确度高的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法。
为解决上述技术问题，本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，包括以下步骤：
S1：光源构成发射模组并发射探测光信号；
S2：所述探测光信号经过准直镜后变成准直的平行光线；
S3：所述平行光线经过光学分光器件发生偏转；
S4：经过所述光学分光器件的平行光线进入光束偏转系统来控制出光的方向进行空间扫描；
S5：当激光照射到空间目标后，其散射光经过原路返回，此时所述光学分光器件将回来的光信号导向接收部分，所述接受部分由聚焦镜头将光信号汇聚到接收模组；
S6：所述接收模组将光信号转化为电信号，再将电信号传输至控制与信号处理系统；
S7：所述控制与信号处理系统对所述电信号进行回波信号的距离估计和反射率估计。
优选的，所述光学分光器件包括打孔反射镜、分束镜、液晶偏振光栅和偏振分光立方。
优选的，所述接收模组为光电转换器件，负责将光信号转化为电信号。
优选的，所述控制与信号处理系统包括控制部分、距离信息计算部分和反射率信息计算部分。
优选的，所述控制与信号处理系统连接有光束偏转系统控制部分，所述光束偏转系统控制部分与所述光束偏转系统相连接。
优选的，所述光束偏转系统控制部分、接收模组和发射模组均与所述控制部分相连接。
优选的，所述反射率信息计算部分对反射率信息计算包括以下步骤：
A1：开始，输入反射率数据；
A2：缓冲反射率数据；
A3：计算反射率与5号数据的绝对值；
A4：计算判决结果；
A5：计算选取窗长度；
A6：与缓冲数据相乘；
A7：输出数据；
A8：结束。
优选的，所述步骤A2在进入步骤A3的同时进入步骤A6。
优选的，所述步骤A1开始前建立窗函数缓冲区，在所述窗函数缓冲区内预先生成归一化长度的窗函数，所述窗函数在步骤A6中与步骤A5计算出的窗长度相乘。
与相关技术相比较，本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法具有如下有益效果：
本发明提供一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，在不降低锐利度的情况下提高点云反射率图像的质量，提高后端目标识别与分类的准确度，可以保证雷达再处理点云反射率信息时，会保留图像中的高频信息，而具有较低的频率的图像，则保持其平滑特征。
附图说明
图1为本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法的激光雷达扫描原理框图；
图2为图1所示的反射率处理流程图；
图3为本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法的第一实施例的反射率缓冲队列示意图；
图4为本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法的第一实施例的判决数组L示意图；
图5为本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法的第一实施例的反射率处理具体流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步说明。
请结合参阅图1、图2、图3、图4和图5，窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，包括以下步骤：
S1：光源构成发射模组并发射探测光信号；
S2：所述探测光信号经过准直镜后变成准直的平行光线；
S3：所述平行光线经过光学分光器件发生偏转；
S4：经过所述光学分光器件的平行光线进入光束偏转系统来控制出光的方向进行空间扫描；
S5：当激光照射到空间目标后，其散射光经过原路返回，此时所述光学分光器件将回来的光信号导向接收部分，所述接受部分由聚焦镜头将光信号汇聚到接收模组；
S6：所述接收模组将光信号转化为电信号，再将电信号传输至控制与信号处理系统；
S7：所述控制与信号处理系统对所述电信号进行回波信号的距离估计和反射率估计。
所述光学分光器件包括打孔反射镜、分束镜、液晶偏振光栅和偏振分光立方，光学分光器件主要负责将同轴不同向的两束光偏转，即光路可逆，但传播方向不同的两束光偏转。
所述接收模组为光电转换器件，负责将光信号转化为电信号。
所述控制与信号处理系统包括控制部分、距离信息计算部分和反射率信息计算部分。
所述控制与信号处理系统连接有光束偏转系统控制部分，所述光束偏转系统控制部分与所述光束偏转系统相连接。
所述光束偏转系统控制部分、接收模组和发射模组均与所述控制部分相连接，控制部分会同步的控制发射模组，接收模组以及光束的偏转，保证信号处理部分参数估计的准确性。
所述反射率信息计算部分对反射率信息计算包括以下步骤：
A1：开始，输入反射率数据；
A2：缓冲反射率数据；
A3：计算反射率与5号数据的绝对值；
A4：计算判决结果；
A5：计算选取窗长度；
A6：与缓冲数据相乘；
A7：输出数据；
A8：结束。
所述步骤A2在进入步骤A3的同时进入步骤A6。
所述步骤A1开始前建立窗函数缓冲区，在所述窗函数缓冲区内预先生成归一化长度的窗函数，所述窗函数在步骤A6中与步骤A5计算出的窗长度相乘。
激光雷达在工作过程中点云是按照队列输出的，在处理前，我们需要生成一个缓冲队列来对点云的反射率进行判断。我们可以构造一个N点的缓冲队列A，为了后面描述方便，我们选取N＝9，如图3所示；
当有新来的数据时，1号数据送出，2号数据放入1号的位置，3号数据放入2号的位置，以此类推，直到9号数据放到8号的位置，最后将新来的数据存到9号中，数据从右侧进来，左侧出去，每次有新数据进来，重复上述过程，我们对这9点图像进行处理；
窗函数一般为轴对称形态，因此我们为了方便，以5号数据为基准，将所有的数据与做减法并取绝对值，得到各个点的反射率绝对值数据B：
Bi＝|Ai-A5|
我们设定一个阈值对B进行判定，由这个阈值来决定图像高频信息的边界处，并生成一个判决数组L来保存判决结果：
Figure BDA0002508236080000051
此时，我们需要计算L1～L4和L6～L9中寻找最靠近L5的1的间距，假设当前的数据如图4所示；
从左边计算L2＝1，与距离L5的间距为2，从右边计算，L7＝1，虽然L9＝1，但我们寻找最小的间距，因此，L7与L5的间距为1；选取两个间距的最小值N＝min(1,2)＝1，为我们需要的结果；那么我们需要选取的窗长度为2N+1；由于队列长度为9，因此我们可以知道窗长度的取值范围可以选1,3,5,7,和9点长度，我们预先生成归一化长度的窗函数，在需要的时候进行调用。那么此时我们输出的数据则为原始数据A与窗函数的乘积求和即可，完整的数据处理框图如图5所示；
我们将输出的数据与窗函数进行乘加，对其进行一个低通滤波器的处理，滤波器长度为9长，如果选取窗长为1,3,5和7点长度，则将窗函数放置于中心对称位置，对两侧不足9长的数据填0处理。
以9点的反射率平滑处理模式为例，激光雷达工作一段时间后多次照射获得的反射率数据已经缓冲进缓冲区A中，其数据为：
A＝[54 59 56 58 59 56 54 57 56]
我们计算反射率绝对值数据Bi＝|Ai-A5|，得到：
B＝[5 0 3 1 0 3 5 2 3]
假设我们规定阈值th＝20，则得到L的判决结果为：
L＝[0 0 0 0 0 0 0 0 0]
计算L1～L4和L6～L9中，寻找最靠近L5的1的间距，由于这组数据中没有1，因此选取最小值N＝min(4,4)，则我们应选取窗长为2N+1＝9的窗函数。我们以归一化高斯窗为例，9长高斯窗的值为：
[0.011 0.043 0.114 0.206 0.250 0.206 0.114 0.043 0.011]
将A的值与窗函数相乘累加，得到我们需要的输出值为57.084。此时新的数据进入缓冲区，假设新的数据为33，缓冲区数据59被推挤出去，此时队列数据为：
A＝[59 56 58 59 56 54 57 56 33]
我们再次计算反射率绝对值数据Bi＝|Ai-A5|，得到：
B＝[3 0 2 3 0 2 1 0 23]
同上，我们在阈值th＝20的情况下得到L的判决结果为：
L＝[0 0 0 0 0 0 0 0 1]
再次计算L1～L4和L6～L9中，寻找最靠近L5的1的间距，L5与左侧值为1的间距为4，L5右侧值为1的间距为3，因此选取最小值N＝min(4,3),则我们应选取窗长为2N+1＝7的窗函数，同样，以归一化高斯窗为例，对于不足9长度的部分补0，得到的窗函数为：
[0 0.0146 0.083 0.235 0.333 0.235 0.083 0.014 0]
同样，将A的值与窗函数相乘累加,得到计算结果为56.4849，当再有新的数据“右进左出”时，重复上述过程。而从当前的计算结果来看，本次新进的数据值为33，与之前的反射率差异很大，但是由于滤波器的窗长由9变为7，将该异常值排除在计算范围之外，使得当前的反射率计算仍然保持在一定的范围内。采用这种本方法的处理方式可以保证雷达再处理点云反射率信息时，会保留图像中的高频信息，而具有较低的频率的图像，则保持其平滑特征。
与相关技术相比较，本发明提供的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法具有如下有益效果：
本发明提供一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，在不降低锐利度的情况下提高点云反射率图像的质量，提高后端目标识别与分类的准确度，可以保证雷达再处理点云反射率信息时，会保留图像中的高频信息，而具有较低的频率的图像，则保持其平滑特征。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：光源构成发射模组并发射探测光信号；
S2：所述探测光信号经过准直镜后变成准直的平行光线；
S3：所述平行光线经过光学分光器件发生偏转；
S4：经过所述光学分光器件的平行光线进入光束偏转系统来控制出光的方向进行空间扫描；
S5：当激光照射到空间目标后，其散射光经过原路返回，此时所述光学分光器件将回来的光信号导向接收部分，所述接受部分由聚焦镜头将光信号汇聚到接收模组；
S6：所述接收模组将光信号转化为电信号，再将电信号传输至控制与信号处理系统；
S7：所述控制与信号处理系统对所述电信号进行回波信号的距离估计和反射率估计。
2.根据权利要求1所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述光学分光器件包括打孔反射镜、分束镜、液晶偏振光栅和偏振分光立方。
3.根据权利要求1所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述接收模组为光电转换器件，负责将光信号转化为电信号。
4.根据权利要求1所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述控制与信号处理系统包括控制部分、距离信息计算部分和反射率信息计算部分。
5.根据权利要求1所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述控制与信号处理系统连接有光束偏转系统控制部分，所述光束偏转系统控制部分与所述光束偏转系统相连接。
6.根据权利要求4所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述光束偏转系统控制部分、接收模组和发射模组均与所述控制部分相连接。
7.根据权利要求4所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述反射率信息计算部分对反射率信息计算包括以下步骤：
A1：开始，输入反射率数据；
A2：缓冲反射率数据；
A3：计算反射率与5号数据的绝对值；
A4：计算判决结果；
A5：计算选取窗长度；
A6：与缓冲数据相乘；
A7：输出数据；
A8：结束。
8.根据权利要求7所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述步骤A2在进入步骤A3的同时进入步骤A6。
9.根据权利要求7所述的窗长自适应的激光雷达点云反射率处理方法，其特征在于，所述步骤A1开始前建立窗函数缓冲区，在所述窗函数缓冲区内预先生成归一化长度的窗函数，所述窗函数在步骤A6中与步骤A5计算出的窗长度相乘。
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