CN113359103A - 一种激光雷达数据点处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种激光雷达数据点处理方法及装置，涉及激光雷达技术领域，包括以下步骤获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，所述第一参考点集和所述第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集和第二参考点集的数量相等；根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，本发明得到更加精准的数据点，从而达到高精度测距、高精度成像的目的。
Description
技术领域
本发明涉及激光雷达技术领域，尤其涉及一种激光雷达数据点处理方法及装置。
背景技术
激光雷达(LightLaser Detection and Ranging，LiDAR)，是激光探测及测距系统的简称，是由用激光器作为辐射源的雷达。激光雷达是激光技术与雷达技术相结合的产物。由发射机、天线、接收机、跟踪架及信息处理等部分组成。发射机是各种形式的激光器，如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器等；天线是光学望远镜；接收机采用各种形式的光电探测器，如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等。激光雷达采用脉冲或连续波这两种工作方式，探测方法分直接探测与外差探测。
激光雷达按维度可分为二维激光雷达和三维激光雷达，目前基于二维激光雷达技术的管道内部成像过程中，通常采用的方法是通过二维激光雷达接收同一帧激光信号的回波信号，并根据该回波信号构建二维图像来显示管道内部二维图像数据。现有技术中，通过二维激光雷达展示的轮廓成像是将获取的每一次数据都进行展示，而在回波信号采集过程中，往往存在误差，使得某次数据会存在较大的偏差，另外，由于二维激光雷达的每帧有效数据获得的有效点个数会根据环境改变随之改变，导致成像出来的轮廓并不是那么准确。因此还需要对雷达的每帧有效数据进行预处理，预处理后得到的数据点可能会出现稍微的错位，变为离散的数据点，导致成像出来的轮廓依然不够准确。
因此，对预处理后的二维激光雷达的数据点进行相应的处理需求是目前业界亟待解决的重要课题。
发明内容
本发明提供一种激光雷达数据点处理方法及方法，用以解决现有技术中预处理后得到的数据点可能会出现稍微的错位的缺陷，实现得到更加精准的数据点，从而达到高精度测距、高精度成像的目的。
本发明提供一种激光雷达数据点处理方法，包括以下步骤：
获取回波信号，并根据所述回波信号生成待测物的二维雷达图像，所述二维雷达图像由若干轮廓成像点构成，还包括以下步骤：
获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，所述第一参考点集和所述第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等；
根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集在二维雷达图像中的原始横纵坐标值；
根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
将待处理的轮廓成像点的原始横坐标值确定为平滑后横坐标值；
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将所述纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始横坐标值的横平均值，将所述横平均值确定为平滑后横坐标值；
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将所述纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，第一参考点集中的若干轮廓成像点在平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，第二参考点集中的若干轮廓成像点在所述平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置；
平滑处理区为以待处理的轮廓成像点为中心向两侧对称延展设置的二维雷达图像中的部分区域。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点的平滑处理区；
顺着所述成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第一参考点集中；
当第一参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第一参考点集；
逆着所述成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第二参考点第二参考点集中；
当第二参考点集中轮廓成像点的数量满足所述预设数量时，停止选取第二参考点集。
根据本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法，获取回波信号，并根据所述回波信号生成二维雷达图像，之后还包括以下步骤：
对轮廓成像点进行去噪处理，去除其中无效的轮廓成像点。
本发明还提供一种激光雷达数据点处理装置，成像点获取模块，用于获取回波信号，并根据所述回波信号生成待测物的二维雷达图像，所述二维雷达图像由若干轮廓成像点构成，其特征在于，还包括：
参考点获取模块，用于获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，所述第一参考点集和所述第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集和第二参考点集的数量相等；
平滑处理模块，用于根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述激光雷达数据点处理方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述激光雷达数据点处理方法的步骤。
本发明提供的一种激光雷达数据点处理方法及装置，通过获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，其中获取到的第一参考点集和第二参考点集的数量是相等的，再根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到平滑后横纵坐标值，通过对预处理后的轮廓成像点进行平滑处理，使得轮廓成像点更加符合被测物内部的真实情况，更加真实可靠，提高了二维激光雷达的测量精度，扩大了二维激光雷达的应用范围。故本发明的激光雷达数据点处理方法及装置能够得到更加精准的数据点，能够满足被测物内部成像的要求，从而达到高精度测距、高精度成像的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的激光雷达数据点处理方法的流程示意图一；
图2是本发明提供的激光雷达数据点处理方法中步骤S300具体的流程示意图；
图3是本发明提供的激光雷达数据点处理方法中步骤S320具体的流程示意图一；
图4是本发明提供的激光雷达数据点处理方法中步骤S320具体的流程示意图二；
图5是本发明提供的激光雷达数据点处理方法中步骤S200具体的流程示意图；
图6是本发明提供的激光雷达数据点处理方法的流程示意图二；
图7是本发明提供的激光雷达数据点处理装置的结构示意图一；
图8是本发明提供的激光雷达数据点处理装置中平滑处理模块具体的结构示意图；
图9是本发明提供的激光雷达数据点处理装置中平滑处理单元具体的结构示意图一；
图10是本发明提供的激光雷达数据点处理装置中平滑处理单元具体的结构示意图二；
图11是本发明提供的激光雷达数据点处理装置中参考点获取模块具体的结构示意图；
图12是本发明提供的激光雷达数据点处理装置的结构示意图二；
图13是本发明提供的电子设备的结构示意图。
图14是本发明提供的激光雷达数据点处理方法及装置未采用第一种思路处理前的数据点平面示意图；
图15是本发明提供的激光雷达数据点处理方法及装置采用第一种思路处理后的数据点平面示意图；
图16是本发明提供的激光雷达数据点处理方法及装置未采用第二种思路处理前的数据点平面示意图；
图17是本发明提供的激光雷达数据点处理方法及装置采用第二种思路处理后的数据点平面示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有的二维激光雷达(之后都用雷达进行表示)进行管道内部等被测物的测距以及成像时，通常包括以下步骤：
S100、由检测装置搭载雷达，特别的，该检测装置上可以搭载有呈圆周分布的若干雷达，当然雷达的数量也可以是一个，即雷达是安装在检测装置的检测前端的，并形成雷达组件。之后由雷达的发射探头(发射端)发射激光束向被测物中发射探测信号，同时检测机装置匀速的在被测物中运动，之后由雷达的接收探头(接收端)获取每个雷达的回波信号，并根据回波信号生成雷达对应的待测物的二维雷达图像，二维雷达图像由若干轮廓成像点构成。
需要说明的是，在进行测量时，需要把雷达组件放置在被测物的中心位置，例如标准管道的中心位置，标准管道指的是截面为圆形的管道，这样就保证了雷达组件每次检测的位置一致。
但是在回波信号采集过程中，往往存在误差，使得某次数据会存在较大的偏差，另外，由于激光雷达的每帧有效数据获得的有效点个数会根据环境改变随之改变，导致成像出来的轮廓并不是那么准确。
因此，在获取到雷达的每帧数据后，需要先进行数据融合(可以通过相关的数据融合算法)，再通过数据去噪的方式进行数据去噪，经过以上步骤的预处理之后，数据点可能还会出现稍微的错位，变为离散的数据点，导致成像出来的轮廓依然不够准确。因此，还需要对预处理后的二维激光雷达的数据点进行相应的处理。
下面结合图1描述本发明的激光雷达数据点处理方法，该数据点处理方法在现有技术中的步骤S100之后包括以下步骤：
S200、获取待处理的轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，第一参考点集和第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等。
相当于说，该数据点处理方法的第一步就是寻找到第一参考点集和第二参考点集，其中第一参考点集为位于待处理的轮廓成像点一侧的若干轮廓成像点，第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点另一侧的若干轮廓成像点。
S300、根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
需要说明的是，在该数据点处理方法中，第一参考点集中的若干轮廓成像点在平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，第二参考点集中的若干轮廓成像点在所述平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，同时平滑处理区为以待处理的轮廓成像点为中心向两侧对称延展设置的二维雷达图像中的部分区域。
在平滑处理区内的相邻两个第一参考点集、待处理的轮廓成像点与最接近的第一参考点集的距离均需要在一定的距离范围内，同样的，相邻两个第二参考点集、待处理的轮廓成像点与最接近的第二参考点集的距离均需要在二定的距离范围内。使得第一参考点集和第二参考点集具有一定的参考性。
可以理解的是，该数据点处理方法中所提到的横坐标值和纵坐标值，指的是轮廓成像点在以被测物的截面在二维平面上的中心点为原点建立的平面直角坐标系内的横坐标值和纵坐标值。
在检测过程中，由于在获取到雷达的每帧数据后，需要先进行数据融合，再通过数据去噪的方式进行数据去噪，经过以上步骤的预处理之后，数据点可能还会出现稍微的错位，变为离散的数据点，导致成像出来的轮廓依然不够准确，步骤S300对离散的数据点进行平滑处理，得到平滑后横纵坐标值，使得轮廓成像点更加符合被测物内部的真实情况，更加真实可靠，提高了二维激光雷达的测量精度，扩大了二维激光雷达的应用范围。因此能够满足被测物内部成像的要求，从而达到高精度测距、高精度成像的目的。
下面结合图2描述本发明的激光雷达数据点处理方法，步骤300具体包括以下步骤：
S310、获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集在二维雷达图像中的原始横纵坐标值；
S320、根据原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
更具体的，下面结合图3和图4描述本发明的激光雷达数据点处理方法，步骤S320具体包括以下步骤：
S321、将待处理的轮廓成像点的原始横坐标值确定为平滑后横坐标值；
S322、获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
或者：
S323、获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始横坐标值的横平均值，将横平均值确定为平滑后横坐标值；
S324、获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
在步骤S320中，该数据点处理方法采用两种思路，下面以被测物为标准管道对这两种思路进行详细说明。
第一种思路：请参阅图14和图15，步骤S321中获取到的待处理的轮廓成像点的原始横坐标值未X，那么X即为平滑后横坐标值。步骤S322中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集中轮廓成像点的原始纵坐标值分别为Y、Y1、Y2(Y1和Y2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)、Y3、Y4(Y3和Y4为两个第二参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)，那么Y、Y1、Y2、Y3和Y4这五个值的平均值即为平滑后纵坐标值。
第二种思路：请参阅图16和图17，步骤S323中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的原始横坐标值分别为X、X1、X2(X1和X2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始横坐标值)、X3、X4(X3和X4为两个第二参考点集中轮廓成像点各自的原始横坐标值)，那么X、X1、X2、X3和X4这五个值的平均值即为平滑后横坐标值。步骤S324中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集中轮廓成像点的原始纵坐标值分别为Y、Y1、Y2(Y1和Y2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)、Y3、Y4(Y3和Y4为两个第二参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)，那么Y、Y1、Y2、Y3和Y4这五个值的平均值即为平滑后纵坐标值。
下面结合图5描述本发明的激光雷达数据点处理方法，步骤200具体包括以下步骤：
S210、获取待处理的轮廓成像点的平滑处理区。
S220、顺着成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第一参考点集中；
S230、当第一参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第一参考点集；
S240、逆着成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第二参考点第二参考点集中；
S250、当第二参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第二参考点集。
下面结合图6描述本发明的激光雷达数据点处理方法，步骤300之后还包括以下步骤：
S400、对轮廓成像点进行去噪处理，去除其中无效的轮廓成像点。
步骤S400的意义在于对数据点先进行预处理，这样也能使得在平滑处理区的第一参考点集和第二参考点集满足步骤S300的要求，具有一定的参考性。
下面对本发明提供的激光雷达数据点处理装置进行描述，下文描述的激光雷达数据点处理装置与上文描述的激光雷达数据点处理方法可相互对应参照。
现有的二维激光雷达(之后都用雷达进行表示)进行管道内部等被测物的测距以及成像时，通常包括：
成像点获取模块100，由检测装置搭载雷达，特别的，该检测装置上可以搭载有呈圆周分布的若干雷达，当然雷达的数量也可以是一个，即雷达是安装在检测装置的检测前端的，并形成雷达组件。之后由雷达的发射探头(发射端)发射激光束向被测物中发射探测信号，同时检测机装置匀速的在被测物中运动，之后由雷达的接收探头(接收端)，通过成像点获取模块100获取每个雷达的回波信号，并根据回波信号生成雷达对应的待测物的二维雷达图像，二维雷达图像由若干轮廓成像点构成。
需要说明的是，在进行测量时，需要把雷达组件放置在被测物的中心位置，例如标准管道的中心位置，标准管道指的是截面为圆形的管道，这样就保证了雷达组件每次检测的位置一致。
但是在回波信号采集过程中，往往存在误差，使得某次数据会存在较大的偏差，另外，由于激光雷达的每帧有效数据获得的有效点个数会根据环境改变随之改变，导致成像出来的轮廓并不是那么准确。
因此，在获取到雷达的每帧数据后，需要先进行数据融合(可以通过相关的数据融合算法)，再通过数据去噪的方式进行数据去噪，经过以上步骤的预处理之后，数据点可能还会出现稍微的错位，变为离散的数据点，导致成像出来的轮廓依然不够准确。因此，还需要对预处理后的二维激光雷达的数据点进行相应的处理。
下面结合图7描述本发明的激光雷达数据点处理装置，该数据点处理装置在现有技术中的成像点获取模块100外还包括：
参考点获取模块200，用于获取待处理的轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，第一参考点集和第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等。
相当于说，该数据点处理装置的第一步就是寻找到第一参考点集和第二参考点集，其中第一参考点集为位于待处理的轮廓成像点一侧的若干轮廓成像点，第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点另一侧的若干轮廓成像点。
平滑处理模块300，用于根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
需要说明的是，在该数据点处理装置中，第一参考点集中的若干轮廓成像点在平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，第二参考点集中的若干轮廓成像点在所述平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，同时平滑处理区为以待处理的轮廓成像点为中心向两侧对称延展设置的二维雷达图像中的部分区域。
在平滑处理区内的相邻两个第一参考点集、待处理的轮廓成像点与最接近的第一参考点集的距离均需要在一定的距离范围内，同样的，相邻两个第二参考点集、待处理的轮廓成像点与最接近的第二参考点集的距离均需要在二定的距离范围内。使得第一参考点集和第二参考点集具有一定的参考性。
可以理解的是，该数据点处理装置中所提到的横坐标值和纵坐标值，指的是轮廓成像点在以被测物的截面在二维平面上的中心点为原点建立的平面直角坐标系内的横坐标值和纵坐标值。
在检测过程中，由于在获取到雷达的每帧数据后，需要先进行数据融合，再通过数据去噪的方式进行数据去噪，经过以上步骤的预处理之后，数据点可能还会出现稍微的错位，变为离散的数据点，导致成像出来的轮廓依然不够准确，平滑处理模块300对离散的数据点进行平滑处理，得到平滑后横纵坐标值，使得轮廓成像点更加符合被测物内部的真实情况，更加真实可靠，提高了二维激光雷达的测量精度，扩大了二维激光雷达的应用范围。因此能够满足被测物内部成像的要求，从而达到高精度测距、高精度成像的目的。
下面结合图8描述本发明的激光雷达数据点处理装置，平滑处理模块300具体包括：
横纵坐标获取单元310，用于获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集在二维雷达图像中的原始横纵坐标值；
平滑处理单元320，用于根据原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
更具体的，下面结合图9和图10描述本发明的激光雷达数据点处理装置，平滑处理单元320具体包括以下步骤：
第一处理单元321，用于将待处理的轮廓成像点的原始横坐标值确定为平滑后横坐标值；
第二处理单元322，用于获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
或者：
第三处理单元323，用于获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始横坐标值的横平均值，将横平均值确定为平滑后横坐标值；
第四处理单元324，用于获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
在平滑处理单元320中，该数据点处理装置采用两种思路，下面以被测物为标准管道对这两种思路进行详细说明。
第一种思路：请参阅图14和图15，第一处理单元321中获取到的待处理的轮廓成像点的原始横坐标值未X，那么X即为平滑后横坐标值。第二处理单元322中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的原始纵坐标值分别为Y、Y1、Y2(Y1和Y2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)、Y3、Y4(Y3和Y4为两个第二参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)，那么Y、Y1、Y2、Y3和Y4这五个值的平均值即为平滑后纵坐标值。
第二种思路：请参阅图16和图17，第三处理单元323中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的原始横坐标值分别为X、X1、X2(X1和X2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始横坐标值)、X3、X4(X3和X4为两个第二参考点集各中轮廓成像点自的原始横坐标值)，那么X、X1、X2、X3和X4这五个值的平均值即为平滑后横坐标值。第四处理单元324中获取到的待处理的轮廓成像点、第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的原始纵坐标值分别为Y、Y1、Y2(Y1和Y2为两个第一参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)、Y3、Y4(Y3和Y4为两个第二参考点集中轮廓成像点各自的原始纵坐标值)，那么Y、Y1、Y2、Y3和Y4这五个值的平均值即为平滑后纵坐标值。
下面结合图11描述本发明的激光雷达数据点处理装置，参考点获取模块200具体包括：
平滑处理区获取单元210，用于获取待处理的轮廓成像点的平滑处理区。
第一选取单元220，用于顺着成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第一参考点集中；
第一终止单元230，用于当第一参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第一参考点集；
第二选取单元240，逆着成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第二参考点第二参考点集中；
第二终止单元250，用于当第二参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第二参考点集。
下面结合图12描述本发明的激光雷达数据点处理装置，该数据点处理装置还包括：
预处理模块400，用于对轮廓成像点进行去噪处理，去除其中无效的轮廓成像点。
预处理模块400的意义在于对数据点先进行预处理，这样也能使得在平滑处理区的第一参考点集和第二参考点集满足平滑处理模块300的要求，具有一定的参考性。
图12示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图12所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行激光雷达数据点处理方法，该数据点处理方法包括以下步骤：
S100、由检测装置搭载雷达，特别的，该检测装置上可以搭载有呈圆周分布的若干雷达，当然雷达的数量也可以是一个，即雷达是安装在检测装置的检测前端的，并形成雷达组件。之后由雷达的发射探头(发射端)发射激光束向被测物中发射探测信号，同时检测机装置匀速的在被测物中运动，之后由雷达的接收探头(接收端)获取每个雷达的回波信号，并根据回波信号生成雷达对应的待测物的二维雷达图像，二维雷达图像由若干轮廓成像点构成。
S200、获取待处理的轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，第一参考点集和第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等。
S300、根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的激光雷达数据点处理方法，该数据点处理方法包括以下步骤：
S100、由检测装置搭载雷达，特别的，该检测装置上可以搭载有呈圆周分布的若干雷达，当然雷达的数量也可以是一个，即雷达是安装在检测装置的检测前端的，并形成雷达组件。之后由雷达的发射探头(发射端)发射激光束向被测物中发射探测信号，同时检测机装置匀速的在被测物中运动，之后由雷达的接收探头(接收端)获取每个雷达的回波信号，并根据回波信号生成雷达对应的待测物的二维雷达图像，二维雷达图像由若干轮廓成像点构成。
S200、获取待处理的轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，第一参考点集和第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等。
S300、根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的激光雷达数据点处理方法，该数据点处理方法包括以下步骤：
S100、由检测装置搭载雷达，特别的，该检测装置上可以搭载有呈圆周分布的若干雷达，当然雷达的数量也可以是一个，即雷达是安装在检测装置的检测前端的，并形成雷达组件。之后由雷达的发射探头(发射端)发射激光束向被测物中发射探测信号，同时检测机装置匀速的在被测物中运动，之后由雷达的接收探头(接收端)获取每个雷达的回波信号，并根据回波信号生成雷达对应的待测物的二维雷达图像，二维雷达图像由若干轮廓成像点构成。
S200、获取待处理的轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，第一参考点集和第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等。
S300、根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种激光雷达数据点处理方法，包括：
获取回波信号，并根据所述回波信号生成待测物的二维雷达图像，所述二维雷达图像由若干轮廓成像点构成，其特征在于，还包括以下步骤：
获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，所述第一参考点集和所述第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集中轮廓成像点的数量和第二参考点集中轮廓成像点的数量相等；
根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
2.根据权利要求1所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集在二维雷达图像中的原始横纵坐标值；
根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
3.根据权利要求2所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
将待处理的轮廓成像点的原始横坐标值确定为平滑后横坐标值；
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将所述纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
4.根据权利要求2所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，根据所述原始横纵坐标值，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始横坐标值的横平均值，将所述横平均值确定为平滑后横坐标值；
获取待处理的轮廓成像点、第一参考点集和第二参考点集的原始纵坐标值的纵平均值，将所述纵平均值确定为平滑后纵坐标值。
5.根据权利要求2所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，第一参考点集中的若干轮廓成像点在平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置，第二参考点集中的若干轮廓成像点在所述平滑处理区内沿二维雷达图像的成像轨迹依次顺序设置；
平滑处理区为以待处理的轮廓成像点为中心向两侧对称延展设置的二维雷达图像中的部分区域。
6.根据权利要求1所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，具体包括以下步骤：
获取待处理的轮廓成像点的平滑处理区；
顺着所述成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第一参考点集中；
当第一参考点集中轮廓成像点的数量满足预设数量时，停止选取第一参考点集；
逆着所述成像轨迹，从在平滑处理区内未被选取的轮廓成像点中，选取一个与待处理的轮廓成像点最接近的轮廓成像点加入第二参考点第二参考点集中；
当第二参考点集中轮廓成像点的数量满足所述预设数量时，停止选取第二参考点集。
7.根据权利要求1所述的一种激光雷达数据点处理方法，其特征在于，获取回波信号，并根据所述回波信号生成二维雷达图像，之后还包括以下步骤：
对轮廓成像点进行去噪处理，去除其中无效的轮廓成像点。
8.一种激光雷达数据点处理装置，包括：
成像点获取模块(100)，用于获取回波信号，并根据所述回波信号生成待测物的二维雷达图像，所述二维雷达图像由若干轮廓成像点构成，其特征在于，还包括：
参考点获取模块(200)，用于获取待处理的所述轮廓成像点的第一参考点集和第二参考点集，所述第一参考点集和所述第二参考点集分别为位于待处理的轮廓成像点两侧的若干轮廓成像点，且第一参考点集和第二参考点集的数量相等；
平滑处理模块(300)，用于根据第一参考点集和第二参考点集，对待处理的轮廓成像点进行平滑处理，得到待处理的轮廓成像点的平滑后横纵坐标值。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述激光雷达数据点处理方法的步骤。
10.一种非暂态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7任一项所述激光雷达数据点处理方法的步骤。
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Citations (8)
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|---|---|---|---|---|
| CN106405566A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 广东雷洋智能科技股份有限公司 | 测量精度高的激光雷达测距方法 |
| CN106446773A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-02-22 | 南通大学 | 一种全自动、鲁棒的三维人脸检测方法 |
| CN106644077A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 高精度视场匹配的主被动立体光谱成像装置及其探测方法 |
| CN107067010A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-08-18 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种去除图像轮廓噪声点的方法和相关装置 |
| CN110378922A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-25 | 五邑大学 | 基于自适应阈值分割算法的平滑图像生成方法和装置 |
| CN111156921A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于滑动窗口均值滤波的轮廓数据处理方法 |
| CN111856496A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-30 | 武汉中仪物联技术股份有限公司 | 一种管道探测方法及管道探测装置 |
| CN112526545A (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-19 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 一种激光雷达点云处理方法、装置、存储介质及终端设备 |
-
2021
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106446773A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-02-22 | 南通大学 | 一种全自动、鲁棒的三维人脸检测方法 |
| CN106405566A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 广东雷洋智能科技股份有限公司 | 测量精度高的激光雷达测距方法 |
| CN106644077A (zh) * | 2016-12-22 | 2017-05-10 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 高精度视场匹配的主被动立体光谱成像装置及其探测方法 |
| CN107067010A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-08-18 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种去除图像轮廓噪声点的方法和相关装置 |
| CN110378922A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-25 | 五邑大学 | 基于自适应阈值分割算法的平滑图像生成方法和装置 |
| CN112526545A (zh) * | 2019-08-30 | 2021-03-19 | 深圳市速腾聚创科技有限公司 | 一种激光雷达点云处理方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN111156921A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于滑动窗口均值滤波的轮廓数据处理方法 |
| CN111856496A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-30 | 武汉中仪物联技术股份有限公司 | 一种管道探测方法及管道探测装置 |
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