CN114359863A - 激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。本发明旨在提高识别点云数据中地面点的准确性。

Description

激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

雷达作为一种可以获取精准的三维空间的技术，而且还具有受天气、光照等自然条件的影响较小等优点，被广泛于无人车领域。常见的雷达有多线激光雷达或者固态激光雷达，其获取的数据中混合了地面、建筑物、树木、车辆等一切可反射激光束的环境因素，为实现路径规划等进一步操作，数据处理的关键一步是采用一种有效的方法完成地面和非地面点云的数据分割。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，旨在提高识别点云数据中地面点的准确性。

为实现上述目的，本发明提供一种激光雷达数据处理方法，所述激光雷达数据处理方法包括以下步骤：

获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述激光雷达数据处理方法包括以下步骤：

获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

可选地，所述获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与预设高度之间进行比较得到第一比较结果的步骤包括：

获取所述网格内所有激光点的高度，计算出部分激光点的高度平均值；

将所述高度平均值确定为与所述网格对应的预设高度；

计算所述第一激光点的高度与所述高度平均值之间的差值以获得所述第一比较结果；

相应地，所述根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点的步骤包括：

若所述第一激光点的高度小于或等于所述高度平均值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果小于或等于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果大于预设差值，则确定所述第一激光点为非地面激光点。

可选地，所述获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度的步骤之后，还包括：

确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果；

根据所述第一比较结果和所述第二比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

可选地，所述确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果的步骤包括：

若所述第二激光点的高度大于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最大相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果；

若所述第二激光点的高度小于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最小相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果，所述预设相对坡度包括所述预设最大相对坡度和所述预设最小相对坡度。

可选地，所述方法，还包括：

确定所述第一激光点与所述第二激光点之间的相对距离，将所述相对距离与预设距离之间进行比较得到第三比较结果；

根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

可选地，所述根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的步骤之后，还包括：

获取每个所述网格内的激光点的数量；

若所述网格内的激光点的数量大于预设数量，则确认所述网格内的所有激光点为地面激光点。

可选地，所述根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的步骤包括：

获取网格分辨率和所述边界信息；

根据所述网格分辨率和所述边界信息确定网格参数，所述网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小；

根据所述网格参数确定所述二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种激光雷达数据处理装置，所述激光雷达数据处理装置包括存储器、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激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种激光雷达数据处理装置，所述激光雷达数据处理装置包括：

获取模块，用于获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

分割模块，用于根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

比较模块，用于获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

确定模块，用于根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被处理器执行时实现如上所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

本发明实施例提出的一种激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，先获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格中位置最低的激光点之间的相对高度；根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。通过网格将激光雷达扫描点云数据分割，这样每个网格内的地面激光点的高度差异较小，再将第一激光点高度与预设高度进行比较，根据比较结果确定第一激光点是否为地面激光点。因此，基于上述实施例给出的方案，可以提高识别点云数据中地面点的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；

图2为本发明激光雷达数据处理方法的一实施例的流程示意图；

图3为本发明激光雷达数据处理方法的另一实施例的流程示意图；

图4为本发明实施例涉及的激光雷达数据处理装置架构简图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了提高识别点云数据中地面点的准确性，本发明实施例提出一种激光雷达数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，其中，所述方法的主要步骤包括：

获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

这样通过网格划分雷达点云数据，针对每一个网格内的数据进行处理，根据网格内每一个激光点的高度与预设高度信息之间的比较结果确定是否为地面激光点。与直接确定地面高度进行地面与非地面的分割相比，可以提高识别点云数据中地面点的准确性。

以下结合附图对本发明权利要求要求保护的内容进行详细说明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端可以是激光雷达数据处理装置。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1003，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。存储器1003可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1003可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1003中可以包括操作***以及激光雷达数据处理程序。

在图1所示的终端中，处理器1001可以用于调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，并执行以下操作：

获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

获取所述网格内所有激光点的高度，计算出部分激光点的高度平均值；

将所述高度平均值确定为与所述网格对应的预设高度；

计算所述第一激光点的高度与所述高度平均值之间的差值以获得所述第一比较结果；

相应地，所述根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点的步骤包括：

若所述第一激光点的高度小于或等于所述高度平均值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果小于或等于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果大于预设差值，则确定所述第一激光点为非地面激光点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果；

根据所述第一比较结果和所述第二比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

若所述第二激光点的高度大于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最大相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果；

若所述第二激光点的高度小于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最小相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果，所述预设相对坡度包括所述预设最大相对坡度和所述预设最小相对坡度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

确定所述第一激光点与所述第二激光点之间的相对距离，将所述相对距离与预设距离之间进行比较得到第三比较结果；

根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

获取每个所述网格内的激光点的数量；

若所述网格内的激光点的数量大于预设数量，则确认所述网格内的所有激光点为地面激光点。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的激光雷达数据处理程序，还执行以下操作：

获取网格分辨率和所述边界信息；

根据所述网格分辨率和所述边界信息确定网格参数，所述网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小；

根据所述网格参数确定所述二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据。

本发明实施例提出一种激光雷达数据处理方法，旨在提高识别点云数据中地面点的准确性。

以下，通过具体示例性方案对本发明权利要求要求保护的内容，进行解释说明，以便本领域技术人员更好地理解本发明权利要求的保护范围。可以理解的是，以下示例性方案不对本发明的保护范围进行限定，仅用于解释本发明。

示例性地，参照图2，在本发明激光雷达数据处理方法的一实施例中，所述激光雷达数据处理方法包括以下步骤：

步骤S10、获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

在本实施例中，激光雷达向环境发生激光进行扫描，获得雷达点云数据，点云数据是三维图像，由若干激光点组成。每个激光点可以构成追踪目标的外部轮廓信息，每个激光点具有与激光雷达的相对位置关系，每个激光点之间也具有相对位置关系，包括相对高度信息、相对距离和/或相对坡度信息，相对高度信息和相对距离之间的比值作为两个点云数据之间的相对坡度信息

可以理解的是，执行激光雷达数据处理方法的主体可以是激光雷达数据处理装置，激光雷达数据处理装置上可以设置激光雷达，也可以与激光雷达连接，激光雷达至少包括雷达发射模块和雷达接收模块，雷达发射模块向物体发射激光信号，照射到物体上的追踪点后会形成反射信号，雷达接收模块接收反射信号，由于激光发射模块和雷达接收模块之间会存在一段已知距离，追踪点、激光发射模块和雷达接收模块会形成一个三角关系，计算信号在发射和接收过程中的飞行时间，而光速是一定的，在已知速度和时间后可以计算出信号发射时的飞行距离和接收时的飞行距离，这样可以确认追踪点与雷达发送装置的相对位置，向不同的追踪点发射激光信号，可以得到不同追踪点与雷达发送装置的相对位置，进而得到不同追踪点之间的相对位置关系，将相对位置关系转换为雷达点云数据。

步骤S20、根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

在本实施例中，获取到的雷达点云数据是三维图像，在一个在实际应用场景中。边界信息可以是点云数据上点云数据的横向宽度和纵向宽度，也即点云数据位置最右的点与位置最左的点之间的水平相对距离(并非直线相对距离)，点云数据位置最前的点与位置最后的点之间的竖直相对距离(并非直线相对距离)，根据边界信息可以确定二维网格，二维网格是由横竖交错的网线组成的图形，二维网格在水平方向上，基于二维网格中每一个网格对应有四条网线，根据这四条网线可以确认位于该网格内的激光点。

可选地，获取网格分辨率和所述边界信息；根据所述网格分辨率和所述边界信息确定网格参数，所述网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小；根据所述网格参数确定所述二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的激光点。为了使得二维网格分割后点云数据对应网格内的数量合适，分布均匀，需要确认合适的网格参数，网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小，网格分辨率可以为5cm*5cm，可以根据雷达点云数据中的激光点数量确定。

可以理解的是，雷达点云数据的边界信息包括点云数据位置最右的点与位置最左的点之间的水平相对距离和点云数据位置最前的点与位置最后的点之间的竖直相对距离，水平相对距离和竖直相对距离不一定相等，所以二维网格中的网格形状不一定是正方形还可以是矩形；网格大小可以决定一个网格内激光点的数量，由于后续对激光点的识别处理是基于一个网格内完成，所以网格内的激光点不能过多，否则会加大运算量，也不能太少，否则会造成判断不准确；确定了网格大小、网格形状以及边界信息后可以确定网格数量。在二维网格中，每一个网格的大小、形状是相同的。

步骤S30、获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

步骤S40、根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

在本实施例中获取所述第一激光点的高度，将所述高度与预设高度之间进行比较得到第一比较结果。雷达点云数据内的激光点之间具有相对位置信息，将激光点到网格内位置最低的激光点之间的相对高度作为该激光点的高度，对于一个网格内的激光点，地面点云的高度是低于非地面点云的高度。

可选地，激光雷达与地面的高度是可以确定的，基于此，可以针对该第一激光点所在网格设定一个预设高度，比较高度与所述预设高度得到差值，差值为所述第一比较结果；若所述差值小于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点。

可选地，针对每一网格进行计算，获取所述网格内所有激光点的高度，计算出部分激光点的高度平均值；将所述高度平均值确定为与所述网格对应的预设高度；计算所述第一激光点的高度与所述高度平均值之间的差值以获得所述第一比较结果；相应地，所述根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点的步骤包括；若所述第一激光点的高度小于或等于所述高度平均值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果小于或等于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果大于预设差值，则确定所述第一激光点为非地面激光点。通过目标激光点的高度和与目标激光点的数量进行比值确定。确认高度平均值的关键是确认网格内可以用于计算高度平均值的目标激光点，目标激光点可以是网格内所有的激光点。为了使得预设高度更加合理，目标激光点也可以是网格内去除最高激光点和最低激光点之后剩余的所有激光点。在确定了高度平均值之后，将第一激光点的高度与高度平均值比较，得到两者的差值，当第一激光点的高度小于或等于高度平均值，则不考虑当前点与高度平均值的差值，确定第一激光点即地面激光点，当第一激光点的高度大于高度平均值，则考虑当前点与高度平均值的差值，当差值小于或等于预设差值时，则确定所述第一激光点时地面激光点，当第一激光点的高度大于高度平均值，且差值大于预设差值时，则确定所述第一激光点时地面激光点。

在对一个网格内的激光点进行处理了之后，再对另一网格内的激光点进行处理，如此遍历所有网格，分别对所有网格内的激光点进行处理。

进一步地，确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果；根据所述第一比较结果和所述第二比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。通过二维网格分割了点云数据之后，对第一激光点的识别是基于其所在网格内的其他点云数据来判断，点云数据之间可以确定相对坡度，获取第一激光点与第二激光点的相对坡度，第二激光点是网格内除第一激光点之外的其他点云数据。将第一激光点与第二激光点的相对坡度与预设坡度之间进行比较得到第一比较结果。增加判断条件，从而增加数据识别的准确性。相对坡度是第一激光点和第二激光点之间相对高度和相对距离之间的比值，对于第一点数据来说，可能会存在比其高的第二激光点，也可能存在比其低的第二激光点，也可以存在与其高度相同的第二激光点。

若所述第二激光点的高度大于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最大相对坡度之间进行比较；所述预设坡度包括所述预设最大相对坡度和所述预设最小相对坡度。

可以理解的是，在一个网格内，地面激光点的高度会低于非地面激光点的高度，如果第一点数据是地面激光点，那会与某一个比其高的第二点数据之间存在较大的相对坡度。所以在计算时，若第二激光点的高度大于第一激光点的高度，其相对坡度需要与预设最大相对坡度之间进行比较，得到第二比较结果，若第一比较结果是第一激光点高度小于预设高度，且第二比较结果是相对坡度大于预设最大相对坡度，则第一激光点是地面数据。

若所述第二激光点的高度小于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最小相对坡度之间进行比较。

可以理解的是，在一个网格内，地面激光点的高度会高于一些其他地面激光点的高度，如果第一点数据是地面激光点，那其会与某一个比其低的第二点数据之间存在较小的相对坡度。所以在计算时，若第二激光点的高度小于第一激光点的高度，其相对坡度需要与预设最小相对坡度之间进行比较，得到第二比较结果，若第一比较结果是第一激光点高度小于预设高度，且第二比较结果是相对坡度小于预设最小相对坡度，则第一激光点是地面数据。

进一步地，确定所述第一激光点与所述第二激光点之间的相对距离，将所述相对距离与预设距离之间进行比较得到第三比较结果；根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。相对距离可以表示点云数据的密集程度，地面激光点与其他地面激光点会很密集，相反，与非地面激光点的距离会很大，在一个网格中，无论地面激光点和非地面激光点内占比如何，地面点一定会存在一个较大的相对距离和较小的相对距离。所以根据第一比较结果、第二比较结果和第三比较结果确定第一激光点是否为激光点数据。增加判断条件，从而增加数据识别的准确性。若第一比较结果是第一激光点高度小于或等于预设高度，且第二比较结果是相对坡度大于预设最大相对坡度或者第二比较结果是相对坡度小于预设最小相对坡度，且第三比较结果是相对距离小于预设最小相对距离和相对距离大于预设最大相对距离，则确定第一激光点是地面激光点。

可选地，不满足上述第一比较结果，或者不满足上述第一比较结果或第二比较结果，或者满足上述第一比较结果、第二比较结果和第三比较结果的点云数据是非地面激光点。

可选地，将非地面激光点向上融合，组成新的非地面点云数据，将地面激光点向下融合，组成新的地面点云数据，激光雷达数据处理装置可以进一步对新的点云数据进行识别、处理，也可以将其发送给其他装置进行识别、处理。

在本实施例公开的技术方案中，获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述点云数据中位置最低的激光点之间的相对高度；根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。在外部环境中的地面可能会出现高低不一的情况下获取的雷达点云数据，如果直接设定高度来区分地面激光点和非地面激光点，比如会出现识别有误，本实施例提供的方法利用二维网格将点云数据分为若干子点云数据，使得每个网格内地面对应的激光点高度相差不大，基于此设定高度条件对网格内的激光点进行识别，这样可以提高识别点云数据中地面点的准确性。

可选地，参照图3，基于上述任一实施例，在本发明激光雷达数据处理方法的另一实施例中，所述激光雷达数据处理方法步骤S20之后，还包括：

步骤S50、获取每个所述网格内的激光点的数量；

步骤S60、若所述网格内的数量大于预设数量，则确认所述网格内的所有激光点为地面激光点。

在本实施例中，已经通过二维网格将雷达点云数据中的激光点分割，参二维网格每个网格的大小、形状均匀，其中的点云数据分布也较为均匀，对于一个网格内，地面激光点的密集度大于非地面激光点的密集程度，可以理解的是，如果网格内的激光点较多，原因是由于收集到地面激光点多，如果一个网格内的激光点的数量大于预设数量，那此网格内的点云数据均可认定为地面激光点；

可选地，如果网格内的激光点均认定为地面激光点后，不对该网格进行S30步骤，即不对该网格内的单个点云数据进行识别。

在本实施例公开的技术方案中，获取每个所述网格内的激光点的数量；若所述数量大于预设数量，则确认所述网格内的激光点为地面激光点。这样通过将网格内的激光点数量与预设数量进行比较，可以确定该网格内的激光点均为地面激光点，不对该网格内的激光点进行计算识别，一方面降低了计算量，提高了识别效率，另一方面也可以提高识别地面点云和非地面点云的准确性。

此外，本发明实施例还提出一种激光雷达数据处理装置，所述激光雷达数据处理装置包括存储器、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激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被所述处理器执行时实现如上各个实施例所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

此外，本发明实施例还提出一种激光雷达数据处理装置，示例性地，参照图4，所述激光雷达数据处理装置100包括：

获取模块101、分割模块102、比较模块103、确定模块104，其中，

获取模块101，用于获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

分割模块102，用于根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；进一步地，获取网格分辨率和所述边界信息；根据所述网格分辨率和所述边界信息确定网格参数，所述网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小；根据所述网格参数确定所述二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的点云数据。获取每个所述网格内的激光点的数量；

若所述网格内的数量大于预设数量，则确认所述网格内的所有激光点为地面激光点。

比较模块103，获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；进一步地，获取所述网格内所有激光点的高度，计算出部分激光点的高度平均值；将所述高度平均值确定为与所述网格对应的预设高度；计算所述第一激光点的高度与所述高度平均值之间的差值以获得所述第一比较结果；相应地，所述根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点的步骤包括：若所述第一激光点的高度小于或等于所述高度平均值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果小于或等于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果大于预设差值，则确定所述第一激光点为非地面激光点。确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果；根据所述第一比较结果和所述第二比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。若所述第二激光点的高度大于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最大相对坡度之间进行比较；若所述第二激光点的高度小于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最小相对坡度之间进行比较，所述预设相对坡度包括所述预设最大相对坡度和所述预设最小相对坡度。确定所述第一激光点与所述第二激光点之间的相对距离，将所述相对距离与预设距离之间进行比较得到第三比较结果；根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

确定模块104，用于根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。进一步地，获取每个所述网格内的激光点的数量；若所述数量大于预设数量，则确认所述网格内的激光点为地面激光点。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被处理器执行时实现如上各个实施例所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得激光雷达数据处理装置执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，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他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述激光雷达数据处理方法包括以下步骤：

获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

2.如权利要求1所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与预设高度之间进行比较得到第一比较结果的步骤包括：

获取所述网格内所有激光点的高度，计算出部分激光点的高度平均值；

将所述高度平均值确定为与所述网格对应的预设高度；

计算所述第一激光点的高度与所述高度平均值之间的差值以获得所述第一比较结果；

相应地，所述根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点的步骤包括：

若所述第一激光点的高度小于或等于所述高度平均值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果小于或等于预设差值，则确定所述第一激光点为所述地面激光点；

若所述第一激光点的高度大于所述高度平均值，且所述第一比较结果大于预设差值，则确定所述第一激光点为非地面激光点。

3.如权利要求1所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度的步骤之后，还包括：

确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果；

根据所述第一比较结果和所述第二比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

4.如权利要求3所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述确定所述第一激光点与所述网格内的第二激光点之间的相对坡度，将所述相对坡度与预设相对坡度之间进行比较得到第二比较结果的步骤包括：

若所述第二激光点的高度大于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最大相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果；

若所述第二激光点的高度小于所述第一激光点的高度，将所述相对坡度与预设最小相对坡度之间进行比较，以获得所述第二比较结果，所述预设相对坡度包括所述预设最大相对坡度和所述预设最小相对坡度。

5.如权利要求3所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述方法，还包括：

确定所述第一激光点与所述第二激光点之间的相对距离，将所述相对距离与预设距离之间进行比较得到第三比较结果；

根据所述第一比较结果、所述第二比较结果和所述第三比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

6.如权利要求1所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的步骤之后，还包括：

获取每个所述网格内的激光点的数量；

若所述网格内的激光点的数量大于预设数量，则确认所述网格内的所有激光点为地面激光点。

7.如权利要求1所述的激光雷达数据处理方法，其特征在于，所述根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据的步骤包括：

获取网格分辨率和所述边界信息；

根据所述网格分辨率和所述边界信息确定网格参数，所述网格参数包括网格形状、网格总数量和网格大小；

根据所述网格参数确定所述二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据。

8.一种激光雷达数据处理装置，其特征在于，所述激光雷达数据处理装置包括：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激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

9.一种激光雷达数据处理装置，其特征在于，所述激光雷达数据处理装置包括：

获取模块，用于获取通过激光雷达扫描外部环境得到的点云数据，其中，所述点云数据包括多个激光点；

分割模块，用于根据所述点云数据的边界信息确定二维网格，通过所述二维网格分割所述点云数据；

比较模块，用于获取每个网格内的第一激光点的高度，将所述高度与所述网格对应的预设高度之间进行比较得到第一比较结果，所述高度是所述第一激光点与所述网格内位置最低的激光点之间的相对高度；

确定模块，用于根据所述第一比较结果确定所述第一激光点是否为地面激光点。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有激光雷达数据处理程序，所述激光雷达数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的激光雷达数据处理方法的步骤。

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