CN115131225A - 隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质。所述方法包括：获取轨道车辆运行前方区域对应的第一点云数据；对第一点云数据进行滤波处理，以得到第二点云数据；其中，滤波处理用于将第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分去除；对第二点云数据进行栅格化处理，得到第二点云数据对应的二维点云图像；二维点云图像包括若干点云点；对二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点；在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组；对于每个点云点组，将其包括的点云点进行直线拟合，以得到与若干点云点组一一对应的若干拟合直线；对若干拟合直线进行平滑处理，得到隧道限界。

Description

隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质。

背景技术

轨道交通作为交通系统的重要组成部分，在人们的日常生产生活中扮演着重要的角色。轨道车辆在运行过程中会经过隧道，为保证在隧道中的行使安全，一般会通过装载的激光雷达来采集隧道壁的激光点云，并相应形成隧道限界，该隧道限界用于辅助轨道车辆进行障碍物的检测和识别，以实现安全行驶。然而，现有技术在基于隧道壁的激光点云形成隧道限界时，普遍存在数据处理量大、数据处理效率低以及准确度不足的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开的目的在于提出一种隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质。

基于上述目的，本公开提供了一种隧道限界确定方法，包括：

获取轨道车辆运行前方区域对应的第一点云数据；

对所述第一点云数据进行滤波处理，以得到第二点云数据；其中，所述滤波处理用于将所述第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分去除；

对所述第二点云数据进行栅格化处理，得到所述第二点云数据对应的二维点云图像；所述二维点云图像包括若干点云点；

对所述二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点；

在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组；

对于每个所述点云点组，将其包括的点云点进行直线拟合，以得到与若干所述点云点组一一对应的若干拟合直线；

对若干所述拟合直线进行平滑处理，得到隧道限界。

基于同一发明构思，本公开还提供了一种电子设备，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任意一项所述的方法。

基于同一发明构思，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上任一所述方法。

从上面所述可以看出，本公开提供的隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质，通过滤波处理有效的去除点云数据中的无用部分，然后在栅格化处理后，通过简单高效的分割处理确定隧道壁对应的点云点，再通过直线拟合的方式，通过较小的运算量即实现了隧道限界的确定。可见本公开的隧道限界确定方案，具有准确度和数据处理效率高、数据运算量小的优点，能够较好的实现对轨道车辆的安全行驶辅助。

附图说明

为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，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为本公开实施例的隧道限界确定方法流程图；

图2为本公开实施例中的三维直角坐标系示意图；

图3为本公开实施例中的滤波处理过程示意图；

图4为本公开实施例中的栅格化处理和分割处理示意图；

图5为本公开实施例中直线拟合得到的拟合直线示意图；

图6为本公开实施例中的隧道限界示意图；

图7为本公开实施例的电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如背景技术所述，现有技术在基于隧道壁的激光点云形成隧道限界时，普遍存在数据处理量大、数据处理效率低以及准确度不足的问题。

针对于上述现有技术存在的问题，本公开提供了一种隧道限界确定方法、装置电子设备及存储介质，通过滤波处理有效的去除点云数据中的无用部分，然后在栅格化处理后，通过简单高效的分割处理确定隧道壁对应的点云点，再通过直线拟合的方式，通过较小的运算量即实现了隧道限界的确定。可见本公开的隧道限界确定方案，具有准确度和数据处理效率高、数据运算量小的优点，能够较好的实现对轨道车辆的安全行驶辅助。

以下通过具体的实施例来进一步说明本公开的方案。

首先，本公开实施例提供了一种隧道限界确定方法。参考图1，该隧道限界确定方法，包括以下步骤：

步骤S101、获取轨道车辆运行前方区域对应的第一点云数据。

当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。该激光点云即本实施例中的所述的点云数据。本实施例中，第一点云数据即通过轨道车辆车载的激光雷达扫描得到的轨道车辆运行前方区域对应的激光点云。

其中，第一点云数据中包括的数据会基于一坐标系。本实施例中，参考图2，预先定义三维直角坐标系。该三维直角坐标系中，以轨道车辆运行方向为X轴，以隧道宽度方向为Y轴，以隧道高度方向为Z轴。在第一点云数据中的数据，均以该三维直角坐标系的坐标来表示其位置信息。

其中，由于激光雷达采集到的点云数据密度较大，而且会存在一定噪声数据，所以在本实施例中还可以对第一点云数据进行预处理。该预处理包括对第一点云数据体素降采样来降低点云密度，这样能够在减少计算量的同时，保证第一点云数据的几何结构不被破坏。此外，预处理还可以包括对第一点云数据进行统计滤波来滤除离群点等噪声数据。

步骤S102、对所述第一点云数据进行滤波处理，以得到第二点云数据；其中，所述滤波处理用于将所述第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分去除。

本步骤中，对第一点云数据进行滤波处理。该滤波处理即是指按一定的过滤条件，去除掉第一点云数据中的一部分。具体的，该滤波处理将所述第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分去除。本实施例中，第一点云数据是通过对取轨道车辆运行前方区域采集得到，其包括了隧道顶部和底部对应的部分。在进行隧道限界确定时，该隧道限界对应的隧道部分是隧道壁，故第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分，对于隧道限界确定来说是无用的。所以，为了去除无用的数据，减小数据量并提升准确度，在本步骤中进行滤波处理。

在一些实施例中，对第一点云数据进行滤波处理，可以通过下步骤实现：获取预定的坐标值区间；将第一点云数据中Z轴坐标值未落入所述坐标值区间的部分去除。其中，预定的坐标值区间需要根据实际场景中的隧道规格来进行取值。例如，对常见轨道车辆所使用的隧道规格，该坐标值区间可以选择为(-0.2，4.5)。

参考图3，两条虚线对应的Z轴坐标值即为预定的坐标值区间。根据三维直角坐标系与隧道空间的对应关系，隧道顶部和底部对应为Z轴正负方向上坐标值较大的位置处。基于该坐标值区间，对第一点云数据中的数据滤波处理，将Z轴坐标值未落入该坐标值区间的部分去除，滤波处理后的剩余部分，本实施例中称之为第二点云数据。

步骤S103、对所述第二点云数据进行栅格化处理，得到所述第二点云数据对应的二维点云图像；所述二维点云图像包括若干点云点。

本步骤中，对第二点云数据进行栅格化处理。该栅格化处理即是指将矢量图形式的第二点云数据转化为位图形式的二维点云图像。本实施例中，栅格化处理将第二点云数据渲染到XY轴构成的二维平面内。参考图4，二维点云图像包括若干点云点(如图4中的“×”)。二维点云图像被划分为阵列排布的若干栅格单元，其中，至少部分栅格单元内包括有点云点；也即，在一般情况，一些栅格单元内包括有点云点，一些栅格单元内不包括点云点。对于一个栅格单元，一般对应有几何位置信息(一般是栅格单元的中心坐标)，包括的点云点数量等基础信息，以及一些需要用到的如法向量，梯度等其他统计信息。

步骤S104、对所述二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点。

本步骤中，对二维点云图像进行分割处理，该分割处理即是指将二维点云图像分隔，以将二维点云图像中，隧道壁对应的点云点分隔出来。具体的，考虑到在进行点云数据的采集时，激光雷达发射出的激光是不能透过隧道壁的；故，在二维点云图像中，隧道壁对应的点云点应该是分布在Y轴正负方向坐标值较大的位置处的；也即，隧道壁对应的点云点是分布在Y轴方向上最两侧的栅格单元内的。

在一些实施例中，对二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点，可以通过下步骤实现：确定栅格单元的中心坐标；从若干栅格单元中选择出若干目标栅格单元；目标栅格单元包括有点云点，且其中心坐标的Y轴坐标值的绝对值最大；将目标栅格单元包括的点云点，作为隧道壁对应的点云点。

其中，对于每个栅格单元，确定其中心坐标。然后，基于栅格单元的中心坐标，选择出目标栅格单元。该目标栅格单元需满足如下条件：该栅格单元的中心坐标的Y轴坐标值的绝对值最大，并且该栅格单元内包括有点云点。最终，所有目标栅格单元内包括的点云点，即确定为隧道壁对应的点云点。分割处理的结果可参考图4所示(目标栅格单元如图4中椭圆虚线框内包括的各栅格单元)。

可以理解的是，隧道结构中，具有两侧的两个隧道壁；以轨道车辆运行方向为基准，两个隧道壁可以分别为左侧隧道壁和右侧隧道壁。故，隧道壁对应的点云点，可以具体包括：左侧隧道壁对应的点云点，以及右侧隧道壁对应的点云点。

步骤S105、在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组。

本步骤中，在轨道车辆运行方向上，也即在X轴方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组。具体的，在X轴方向上，按照点云点的X轴坐标，将隧道壁对应的点云点划分为不同的点云点组，每个点云点组内包括有若干点云点。

在一些实施例中，在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组，可以通过下步骤实现：确定采集所述第一点云数据时所应用的雷达检测距离；根据所述雷达检测距离，确定分段距离；在X轴方向上，按照所述分段距离，依次划分出若干所述点云点组。

其中，分段距离的具体取值与激光雷达的检测距离成正相关关系。也即，激光雷达的检测距离越远，则分段距离越大。例如，某类雷达隧道壁有效检测距离为150米，则分段距离划分为(0,40],(41,90],(91,150]，远处点云较稀疏，因此区间相对划分长一些。

可以理解的是，对于左侧隧道壁对应的点云点以及右侧隧道壁对应的点云点，其分别进行点云点组的划分。也即，划分后得到的点云点组中，可以包括：左侧隧道壁对应的左侧点云点组，以及右侧隧道壁对应的右侧点云点组；并且，左侧点云点组以及右侧点云点组，存在一一对应的关系。如图5所示，图中的虚线示出了不同的分段距离，对于同一分段距离，其分别对应有一个左侧点云点组和一个右侧点云点组。

步骤S106、对于每个所述点云点组，将其包括的点云点进行直线拟合，以得到与若干所述点云点组一一对应的若干拟合直线。

本步骤中，将点云点组包括的点云点进行直线拟合，经过直线拟合，每个点云点均会对应的得到一条拟合直线。其中，对点云点进行直线拟合时，可以选用最小二乘法、Ransac算法(Random Sample Consensus，随机采样一致性)、梯度下降算法等。

在一些实施例中，通过Ransac算法对点云点进行直线拟合，具体包括：

对于每对左侧点云点组与右侧点云点组，均执行如下处理：

S1、确定左侧点云点组的第一直线方程，y₁＝kx+b₁；确定右侧点云点组的第二直线方程，y₂＝kx+b₂.所述第一直线方程与第二直线方程的斜率相同，即其斜率k预设为相同取值。

S2、在左侧隧道壁对应的点云点组以及右侧隧道壁对应的点云点组中随机选取三个点云点。其中，选取的三个点云点，其Y轴坐标值的方差需要大于一定的阈值且三个点云点的坐标Y值正负号不能全相同，以保证该三个点云点中的两个点云点分别来自左侧隧道壁对应的点云点组以及右侧隧道壁对应的点云点组。

S3、通过选取的所述三个点云点，确定该对左侧点云点组与右侧点云点组分别对应的候选拟合直线。其中，候选拟合直线即通过三个点云点进行直线拟合后确定直线方程的参数后得到的。

S4、根据预定的内点判定阈值，确定左侧点云点组到其对应的候选拟合直线的内点数，以及确定右侧点云点组到其对应的候选拟合直线的内点数。其中，所述的内点是指到候选拟合直线一定距离以内的点云点。该到候选拟合直线的距离即内点判定阈值。

S5、重复执行上述步骤S1至S4，直至预定的迭代次数，以得到该对左侧点云点组与右侧点云点组分别对应的所述拟合直线。其中，将确定出的内点数最大的一对候选拟合直线，作为该对左侧点云点组与右侧点云点组分别对应的所述拟合直线。

对于每对左侧点云点组与右侧点云点组均执行上述的Ransac算法进行直线拟合后，得到若干所述点云点组一一对应的若干拟合直线，具体可参考图5所示(拟合直线如图5中的线段L所示)。

在步骤S105和S106中，通过对隧道壁对应的点云点进行点云点组的划分，再对划分得到的各点云点组分别进行直线拟合的，这样的处理方式能够避免现有技术中进行的点云点聚类处理，可以有效的减小数据量和运算量；此外，通过直线拟合的方式，可以方便的控制生成平行的拟合直线(设置直线拟合时的直线斜率)，有利于最终隧道限界的生成。

步骤S107、对若干所述拟合直线进行平滑处理，得到隧道限界。

本步骤中，对直线拟合得到的若干拟合直线，进行平滑处理。具体的，对于左右两侧隧道壁分别对应的拟合直线，将其分别进行平滑处理，以得到两侧隧道壁分别对应的隧道限界。其中，平滑处理可以采用最小二乘法、二次指数平滑法等。

在一些实施例中，在对若干所述拟合直线进行平滑处理，之前还包括：对于每条所述拟合直线，将该拟合直线沿其法线朝远离隧道壁的方向(朝向轨道的方向)平移预定距离。其中，平移的距离需要根据轨道列车的规格，隧道规格等参数而确定。考虑到隧道限界是位于轨道车辆侧壁到隧道壁之间的，通过本实施例中的平移处理后，能够更准确地描述隧道限界区域范围，减少后续判断障碍物是否侵界的计算量。

参考图5和图6，平移后的拟合直线如图5中的虚线段L’所示；平滑处理后得到的隧道限界如图6中的曲线L1和L2所示(L1、L2分别对应左右隧道壁)。

由上述实施例可见，本公开的隧道限界确定方法，通过滤波处理有效的去除点云数据中的无用部分，然后在栅格化处理后，通过简单高效的分割处理确定隧道壁对应的点云点，再通过直线拟合的方式，通过较小的运算量即实现了隧道限界的确定。可见本公开的隧道限界确定方案，具有准确度和数据处理效率高、数据运算量小的优点，能够较好的实现对轨道车辆的安全行驶辅助。

需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。

需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种电子设备，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上任意一实施例所述的隧道限界确定方法。

图7示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。

处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。

存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。

输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的隧道限界确定方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的隧道限界确定方法。

本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。

上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的隧道限界确定方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种隧道限界确定方法，包括：

获取轨道车辆运行前方区域对应的第一点云数据；

对所述第一点云数据进行滤波处理，以得到第二点云数据；其中，所述滤波处理用于将所述第一点云数据中隧道顶部和底部对应的部分去除；

对所述第二点云数据进行栅格化处理，得到所述第二点云数据对应的二维点云图像；所述二维点云图像包括若干点云点；

对所述二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点；

在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组；

对于每个所述点云点组，将其包括的点云点进行直线拟合，以得到与若干所述点云点组一一对应的若干拟合直线；

对若干所述拟合直线进行平滑处理，得到隧道限界。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一点云数据和所述第二点云数据均基于预先定义的三维直角坐标系；所述三维直角坐标系以轨道车辆运行方向为X轴，以隧道宽度方向为Y轴，以隧道高度方向为Z轴；

所述对所述第一点云数据进行滤波处理，具体包括：

获取预定的坐标值区间；

将所述第一点云数据中z轴坐标值未落入所述坐标值区间的部分去除。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述二维点云图像包括阵列排布的若干栅格单元，至少部分所述栅格单元内包括有所述点云点；

所述对所述二维点云图像进行分割处理，得到隧道壁对应的点云点，具体包括：

确定所述栅格单元的中心坐标；

从若干所述栅格单元中选择出若干目标栅格单元；所述目标栅格单元包括有点云点，且其中心坐标的y轴坐标值的绝对值最大；

将所述目标栅格单元包括的点云点，作为隧道壁对应的点云点。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在轨道车辆运行方向上，将隧道壁对应的点云点划分为若干点云点组，具体包括：

确定采集所述第一点云数据时所应用的雷达检测距离；

根据所述雷达检测距离，确定分段距离；

在x轴方向上，按照所述分段距离，依次划分出若干所述点云点组。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将其包括的点云点进行直线拟合，具体包括：

通过Ransac算法对点云点进行直线拟合。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于轨道车辆运行方向，所述点云点组，包括：若干左侧隧道壁对应的左侧点云点组，以及若干右侧隧道壁对应的右侧点云点组；所述左侧点云点组与所述右侧点云点组一一对应；

所述通过Ransac算法对点云点进行直线拟合，具体包括：

对于每对左侧点云点组与右侧点云点组，均执行如下处理：

确定左侧点云点组的第一直线方程，确定右侧点云点组的第二直线方程；所述第一直线方程与第二直线方程的斜率相同；

在左侧隧道壁对应的点云点组以及右侧隧道壁对应的点云点组中随机选取三个点云点；其中，所述三个点云点中的两个点云点分别来自左侧隧道壁对应的点云点组以及右侧隧道壁对应的点云点组；

通过选取的所述三个点云点，确定该对左侧点云点组与右侧点云点组分别对应的候选拟合直线；

根据预定的内点判定阈值，确定左侧点云点组到其对应的候选拟合直线的内点数，以及确定右侧点云点组到其对应的候选拟合直线的内点数；

重复执行上述四步直至预定的迭代次数，将确定出的内点数最大的一对候选拟合直线，作为该对左侧点云点组与右侧点云点组分别对应的所述拟合直线。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对若干所述拟合直线进行平滑处理，具体包括：

通过最小二乘平滑算法对若干所述拟合直线进行平滑处理。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对若干所述拟合直线进行平滑处理，之前还包括：

对于每条所述拟合直线，将该拟合直线沿其法线朝远离隧道壁的方向平移预定距离。

9.一种电子设备，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权利要求1至8任意一项所述的方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至8任一所述方法。

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