路沿检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种路沿检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
路沿是城市道路的重要组成部分，随着无人驾驶等技术的发展以及针对于高精度地图的绘制需求，出现了路沿检测技术。
在路沿检测技术中，基于激光扫描的路沿检测方法由于其不受天气和光线影响的优点而被广泛采用。然而，传统的基于激光扫描的路沿检测方法是通过对路沿候选点进行二次曲线拟合，得到路沿信息，在拟合过程中，容易出现识别不到路沿候选点以及过拟合等问题，且在识别过程中，容易受到噪音影响，导致检测的路沿信息不准确。因此，传统的路沿检测方法存在路沿信息检测不准确的问题。
技术实现要素：
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种路沿信息检测更准确的路沿检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种路沿检测方法，所述方法包括：
利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；所述目标环境包括多个扫描点；所述回波信号中携带了所述扫描点的三维坐标信息；
根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
利用所述法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算所述路面扫描点对应的路面高度；
获取所述路面高度对应的高度阈值，以及所述路面扫描点的线特征的阈值；
根据所述高度阈值以及线特征的阈值对所述路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到所述路面扫描点对应的路沿信息。
在其中一个实施例中，所述根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征的步骤包括：根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量；对多个张量进行张量投票；根据张量投票的结果进行张量分解，获得多个扫描点的棒张量和板张量；根据多个扫描点的棒张量和板张量进行特征提取，获得多个扫描点的线特征和法向特征。
在其中一个实施例中，所述方法还包括以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系；所述利用所述法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算所述路面扫描点对应的路面高度的步骤包括：根据多个扫描点的法向特征获取所述法向特征与z轴的夹角；当所述夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点；根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。
在其中一个实施例中，根据所述高度阈值以及线特征的阈值对所述路面扫描点对应的回波信号进行滤波的步骤包括：当所述路面高度大于所述高度阈值或者所述路面扫描点的线特征值大于线特征阈值时，滤除对应的路面扫描点。
在其中一个实施例中，所述回波信号中还携带了所述扫描点的相对位移，所述方法还包括：测量所述激光束多次扫描之间车辆的相对位移；根据所述相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置；根据扫描点的相对位置对所述路沿信息进行校正。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：测量车辆的线加速度和角加速度；当所述线加速度大于线加速度阈值时，根据所述线加速度计算所述相对位移；当所述角加速度大于角加速度阈值时，根据角加速度对所述相对位移进行校正。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间；计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度；根据平均路面高度对路沿信息进行校正。
一种路沿检测装置，所述装置包括：
采集模块，用于利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；所述目标环境包括多个扫描点；所述回波信号中携带了所述扫描点的三维坐标信息；
张量投票模块，用于根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
数据处理模块，用于利用所述法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算所述路面扫描点对应的路面高度；
滤波模块，用于获取所述路面高度对应的高度阈值，以及所述路面扫描点的线特征的阈值；根据所述高度阈值以及线特征的阈值对所述路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到所述路面扫描点对应的路沿信息。
一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；所述目标环境包括多个扫描点；所述回波信号中携带了所述扫描点的三维坐标信息；
根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
利用所述法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算所述路面扫描点对应的路面高度；
获取所述路面高度对应的高度阈值，以及所述路面扫描点的线特征的阈值；
根据所述高度阈值以及线特征的阈值对所述路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到所述路面扫描点对应的路沿信息。
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以下步骤：
利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；所述目标环境包括多个扫描点；所述回波信号中携带了所述扫描点的三维坐标信息；
根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
利用所述法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算所述路面扫描点对应的路面高度；
获取所述路面高度对应的高度阈值，以及所述路面扫描点的线特征的阈值；
根据所述高度阈值以及线特征的阈值对所述路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到所述路面扫描点对应的路沿信息。
上述路沿检测方法、装置、计算机设备和存储介质，利用激光束多次扫描目标环境，得到目标环境反射回的多个扫描点，通过对扫描点进行张量投票提取扫描点的线特征和法向特征，进一步分析扫描点的线特征和法向特征得到路沿信息，避免了传统方法中二次曲线拟合过程中存在的识别不到和过拟合等问题，利用张量投票极大的减小了噪音的影响，得到的路沿信息更为准确。
附图说明
图1为一个实施例中路沿检测方法的应用环境图；
图2为一个实施例中路沿检测方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中路沿检测方法的流程示意图；
图4为一个实施例中路沿检测装置的结构框图；
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
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，对本申请进行驶一步详细说明。应当理解，此处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。
本申请提供的路沿检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。激光雷达102和终端104通信连接。其中，激光雷达102与终端104通信连接方式可以是有线连接，还可以是无线连接。以激光雷达102和终端104安装于行驶中的车辆为例，激光雷达102发射激光束360度环绕扫描目标环境，返回回波信号。终端104接收返回的回波信号，对回波信号进行分析处理，获取路沿信息。其中，激光雷达102可以但不限于是脉冲激光雷达和连续波激光雷达。终端104可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和导航仪。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种路沿检测方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，利用激光束扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；目标环境包括多个扫描点；回波信号中携带了扫描点的三维坐标信息。
本实施例中，采用激光雷达发射激光束360度环绕扫描目标环境，当激光束照射到目标环境内的实物上时，返回回波信号。其中，目标环境指以激光雷达为中心向外扩散的一定范围内的三维空间，实物可以是路面、路沿、植物、建筑、其他车辆等。具体地，激光雷达在扫描目标环境时，以一定的倾角和频率发射激光束。当激光束照射到实物上时，返回回波信号。回波信号携带了目标环境中激光束照射在实物上反射回的扫描点的三维坐标信息。激光雷达每发射一次激光束并相应的返回一个回波信号时，终端接收回波信号并对其进行分析后，可以获得一个扫描点及其对应的三维坐标信息。目标环境包括有多个扫描点，在预设时间内，通过激光雷达以一定的频率扫描目标环境，终端可以获得目标环境内的多个扫描点及多个扫描点对应的三维坐标信息。
在其中一个实施例中，利用多条激光束扫描目标环境。具体地，采用多线激光雷达同时以不同的倾角发射多条激光束扫描目标环境。预设时间内，利用多条激光束扫描目标环境，终端可以获得更多的扫描点，使得最终得到的路沿信息更精确。
步骤204，根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征。
多个扫描点可以构成三维点云，三维点云可以构成三维图像，三维图像包括多个点、线、面。三维图像内的扫描点可以是离散的点，也可以与其他扫描点构成线，还可以与其他扫描点构成面。扫描点的线特征包括该扫描点与其他扫描点构成的线和构成的线的显著性。扫描点的法向特征是指该扫描点所在面在该点处的法向特征。扫描点所在的面可以用扫描点的面特征描述，扫描点的面特征包括该扫描点与其他扫描点构成的面和构成的面的显著性。
终端根据预设时间内激光雷达扫描目标环境得到多个扫描点后，根据多个扫描点的三维坐标信息对多个扫描点分别进行张量投票，得到多个扫描点对应的多个张量投票的结果。终端对张量投票的结果进行分析，得到多个扫描点的线特征和法向特征。
在其中一个实施例中，根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征的步骤包括：根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量；对多个张量进行张量投票；根据张量投票的结果进行张量分解，获得多个扫描点的棒张量和板张量；根据多个扫描点的棒张量和板张量进行特征提取，获得多个扫描点的线特征和法向特征。
终端根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量。具体地，终端将扫描点编码为稀疏张量。其中，稀疏张量可以是用单位矩阵进行编码，本实施例中，根据扫描点的三维坐标信息得到的单位矩阵为三阶单位矩阵。进一步地，终端对多个稀疏张量进行张量投票。稀疏张量投票可以用双重积分进行表达，表达式为：
其中，p为扫描点对应的稀疏张量，rγα为三维球体360度方向的变换矩阵，ts为扫描点在三维球体360度方向上进行稀疏张量投票的结果。变换矩阵rγα用于将ts旋转到对应的方向上。终端对每一个扫描点的稀疏张量在三维球体360度方向上进行稀疏张量投票，得到各方向上稀疏张量投票的结果，并对各方向上稀疏张量投票的结果进行累加，得到该扫描点对应的细化张量。终端通过解析细化张量可以得到扫描点的估计法向特征。
进一步地，终端根据扫描点的细化张量对扫描点进行稠密张量投票。具体地，终端对多个扫描点针对于空间栅格点进行稠密张量投票，形成稠密张量场。其中，稠密张量场是由终端对多个扫描点的细化张量进行稠密张量投票之后得到的各扫描点的稠密张量形成的。具体地，稠密张量投票包括棒张量投票和板张量投票。棒张量投票的表达式为：
其中，vp为扫描点的估计法向特征，df(s,k,δ)为衰减函数，其定义如下：
其中，s为当前扫描点与相邻的扫描点之间的弧长，k为当前扫描点与相邻的扫描点之间的弧的曲率，δ为控制投票衰减速度的参数，c为平衡当前扫描点与相邻的扫描点之间的距离和曲率的参数。
板张量投票的表达式为：
其中，θ为扫描点和相邻的扫描点的连接线与扫描点所在面的切线构成的夹角，rθ为扫描点所在面的长轴。
进一步地，终端根据稠密张量投票的结果进行张量分解，张量分解得到的表达式如下：
其中，e1、e2、e3为分解得到的特征向量，λ1、λ2、λ3为特征值。
步骤206，利用法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算路面扫描点对应的路面高度。
本实施例中，终端需获取激光雷达发射的激光束照射在路面返射回的扫描点，从而对路面返射回的扫描点进行进一步分析获得路沿信息。路面扫描点包括有路面返射回的扫描点。安装激光雷达的车辆在行驶的任意时刻，车辆底盘与当前承载车辆的路面为平行关系。终端根据车辆底盘与路面的几何位置关系以及扫描点的三维坐标信息，从扫描点中提取出路面扫描点。进一步地，终端根据路面扫描点的法向特征计算该路面扫描点所在路面的路面高度。其中，若以当前承载车辆的路面为参照物，则路面高度为路面扫描点到当前承载车辆的路面所在的平面的距离，若以车辆底盘为参照物，则路面高度为路面扫描点到车辆底盘所在平面的距离。
在其中一个实施例中，路沿检测方法还包括以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系；利用法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算路面扫描点对应的路面高度的步骤包括：根据多个扫描点的法向特征获取法向特征与z轴的夹角；当夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点；根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。
终端以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系。具体地，终端可以是以任意平行于路面的平面为x-y平面，x-y平面与z轴的交点为原点建立三维坐标系。为了计算方便，可以是以激光雷达在路面的投影点为原点，路面为x-y平面，垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系。还可以是以激光雷达为原点，激光雷达所在的平行于路面的平面为x-y平面，垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系。
在其中一个实施例中，终端以当前承载车辆的路面所在的平面为x-y平面，垂直于该路面向上的方向为z轴，激光雷达在路面的投影点为原点建立三维坐标系。终端根据扫描点的法向特征获取法向特征与z轴的夹角。由于路面扫描点为以激光雷达在路面的投影为中心向外扩散的一定范围内的路面反射回的扫描点，则路面扫描点的法向特征与z轴的夹角在一定的夹角阈值范围内。终端预先确定夹角阈值，利用该夹角阈值和扫描点的法向特征与z轴的夹角从多个扫描点中提取路面扫描点。具体地，终端将扫描点的法向特征与z轴的夹角和夹角阈值进行比较，判断扫描点的法向特征与z轴的夹角是否大于夹角阈值。当夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点。从而提取出多个扫描点中的路面扫描点。
进一步地，终端根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。本实施例中，路面高度为路面扫描点到当前承载车辆的路面所在的平面的距离。由于z轴垂直于当前承载车辆的路面，则终端可以根据路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取对应的路面高度。终端还可以根据路面扫描点的三维坐标信息直接获取对应的路面高度。其中，路面扫描点三维坐标信息中的z坐标即为该路面扫描点对应的路面高度。
在其中一个实施例中，终端以激光雷达为原点，激光雷达所在的且平行于当承载车辆的路面的平面为x-y平面，垂直于当承载车辆的路面向上的方向为z轴，建立三维坐标系。更具体地，以车辆行驶的方向为y轴。
步骤208，获取路面高度对应的高度阈值，以及路面扫描点的线特征的阈值。
步骤210，根据高度阈值以及线特征的阈值对路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到路面扫描点对应的路沿信息。
由于终端根据激光雷达扫描目标环境获得的多个扫描点中，扫描点的法向特征与z轴的夹角在夹角阈值内的扫描点还包括与路面平行的其他物体反射回的扫描点，其他物体可以例如是其他车辆的顶板等。即根据步骤206得到的路面扫描点还包括其他物体反射回的扫描点，由于其他物体反射回的扫描点并非本实施例所需要的，因此终端需要对提取的路面扫描点进行过滤从而得到更精确的由路面反射回的精确的路面扫描点。具体地，终端可以根据一定的过滤条件对路面扫描点进行过滤。过滤条件可以根据路面与其他物体的区别特征进行选取。本实施例中，选取的过滤条件为路面高度。由于本实施例最终需要获取的是路沿信息，路沿信息为线特征显著的路沿线，而终端提取的路面扫描点中还包括线特征不显著的扫描点，即由较为远离路沿线的路面反射回的扫描点。因此，终端还需要根据线特征的显著性对路面扫描点进行过滤。
终端获取路面高度对应的高度阈值以及路面扫描点的线特征的阈值。其中，高度阈值以及线特征的阈值可以是预先设定。路面扫描点在终端内以回波信号的形式存储。进一步地，终端根据高度阈值以及线特征的阈值对路面扫描点对应的回波信号进行滤波。具体地，终端过滤掉路面高度大于高度阈值的路面扫描点，得到路面高度小于或者等于高度阈值的精确的路面扫描点。终端根据线特征的阈值对精确的路面扫描点对应的回波信号进行滤波。具体地，终端将精确的路面扫描点的线特征的显著度与线特征的阈值进行比较，过滤掉线特征的显著度小于线特征的阈值的精确的路面扫描点，获得线特征的显著性大于或者等于线特征的阈值的精确的路面扫描点，得到路沿信息。
进一步地，终端将得到的路沿信息投影至空间栅格点，得到路沿投影图像进行存储，并在终端的显示屏进行显示。
本实施例中，终端利用激光束多次扫描目标环境，得到目标环境反射回的多个扫描点，通过对扫描点进行张量投票提取扫描点的线特征和法向特征，进一步分析扫描点的线特征和法向特征得到路沿信息，避免了传统方法中二次曲线拟合过程中存在的识别不到和过拟合等问题，利用张量投票极大的减小了噪音的影响，得到的路沿信息更为准确。
在一个实施例中，回波信号中还携带了扫描点的相对位移，本实施例提供的路沿检测方法还包括以下步骤：
步骤212，计算激光束多次扫描之间扫描点的相对位移。
本实施例中，以采用激光雷达发射激光束，以及以当前承载车辆的路面所在的平面为x-y平面，车辆行驶的方向为y轴，垂直于该路面向上的方向为z轴，激光雷达在路面的投影点为原点建立的三维坐标系为例进行说明。由于终端获得的扫描点是安装于行驶中的车辆内的激光雷达扫描目标环境获得的，即激光雷达是处于运动状态的，也即以激光雷达在路面的投影点为原点建立的三维坐标系是处于运动状态的。又由于终端获得的扫描点为预设时间内多次扫描获得的，不同的两次扫描之间，激光雷达在目标环境内的位置发生了改变，即三维坐标系的原点发生了改变，因此仅根据扫描点的三维坐标信息不能够准确确定扫描点对应于目标环境中的相对位置，因而需要获取扫描点的相对位移，以将其结合扫描点的三维坐标信息来确定扫描点对应于目标环境中的位置。其中，相对位移可以通过计算预设时间内两次扫描之间车辆行驶的位移来获取。
终端计算激光束两次扫描之间扫描点的相对位移。具体地，终端可以根据激光雷达测量激光束两次扫描之间的扫描点变换来推算车辆的相对位移。进一步地，激光雷达通过测量车辆的相对位移进行行驶的速度的估计，根据两次扫描的间隔时间得到车辆的速度。
步骤214，根据相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置。
由于在预设时间内激光雷达在发射激光束扫描过程中，激光雷达是运动的，即三维坐标系是动态变化的，则对于预设时间内终端根据激光雷达发射的激光束的任意两次扫描获得的扫描点的三维坐标信息并非在同一个三维坐标系内，因此需要确定这两个扫描点对应于目标环境中的相对位置，以更准确的确定目标环境的路沿信息。
终端根据相对位移确定两次扫描获得的扫描点的相对位置。具体地，终端根据相对位移对扫描点的三维坐标信息进行调整。具体地，终端选择一次扫描时的三维坐标系为标准坐标系，将预设时间内其他次扫描获得的扫描点的三维坐标信息对应的调整为标准坐标系下的三维坐标信息。例如，终端选择预设时间内第一次扫描时的三维坐标系为标准坐标系。进一步地，终端根据其他次扫描时的激光雷达相对于第一次扫描时的激光雷达的相对位移，分别根据相应的相对位移计算出本次扫描获得的扫描点在标准坐标系下的三维坐标信息，获得其他次扫描获得的扫描点相对于第一次扫描获得的扫描点的相对位置。其中，相对位移为矢量，计算过程为将扫描点的三维坐标信息与相对位移相加，得到标准坐标系下的三维坐标信息。
步骤216，根据扫描点的相对位置对路沿信息进行校正。
终端根据多次扫描获得的扫描点的相对位置对上一个实施例获得的路沿信息进行校正。终端根据标准坐标系下扫描点的三维坐标信息调整空间栅格点内的各扫描点，得到校正后的路沿投影图像。
本实施例中，通过测量激光束多次扫描之间车辆的相对位移，根据相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置，根据扫描点的相对位置对路沿信息进行校正，使得获得的路沿信息更为精确。
在一个实施例中，路沿检测方法还包括：测量车辆的线加速度和角加速度；当线加速度大于线加速度阈值时，根据线加速度计算相对位移；当角加速度大于角加速度阈值时，根据角加速度对相对位移进行校正。
车辆在行驶过程中，其加速度可能会发生改变，例如，车辆行驶的速度变快或变慢时其线加速度发生了变化，其角加速度也可能会由于道路的曲折变化而发生改变。当车辆的线加速度和角加速度发生变化时，激光雷达仅根据速度和时间测量获得的多次扫描之间的相对位移不够准确，因此有必要根据车辆的加速度对多次扫描之间的相对位移进行估计使其更为准确。
本实施例中，采用惯性测量单元测量激光雷达的线加速度和角加速度。终端计算两次扫描间的相对位移前，判断线加速度是否大于线加速度阈值和角加速度是否大于角加速度阈值。具体地，终端计算两次扫描间的线加速度平均值和角加速度平均值，判断线加速度平均值是否大于线加速度阈值以及角加速度平均值是否大于角加速度阈值。进一步地，当线加速度平均值大于线加速度阈值时，根据线加速度平均值计算相对位移。具体地，终端将线加速度对两次扫描的间隔时间进行二次积分，得到两次扫描之间车辆的相对位移，也即激光雷达的相对位移。当角加速度平均值大于角加速度阈值时，根据角加速度对相对位移进行校正。具体地，终端将角加速度对两次扫描的间隔时间进行二次积分，得到两次扫描之间车辆的旋转角度，终端根据旋转角度对上一个实施例中步骤212得到的相对位移进行校正。其中，步骤212得到的相对位移实质为车辆旋转的弧线长度，进一步地，终端根据弧线长度和旋转角度计算两次扫描车辆在直线上的相对位移。
本实施例中，通过测量车辆的线加速度和角加速度，结合线加速度和角加速度对上一个实施例测量的车辆的相对位移进行校正，使得得到的相对位移更准确，从而使得根据相对位移校正后的路沿信息更精确。
在一个实施例中，路沿检测方法还包括：对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间；计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度；根据平均路面高度对路沿信息进行校正。
实际场景中，目标环境中的路面一般具有一定的高低起伏，对应的多个路面扫描点的路面高度具有多个不同的高度值，而路面扫描点是一些离散的点，由于终端计算得到的路面高度存在一定的误差，得到的路沿信息中各路面扫描点不够连贯，不能够清晰反映连贯顺滑的路面，为了更清晰连贯的反映路面的高度变化，即路沿的高度变化，有必要对多个路面扫描点的路面高度进行进一步处理。
终端对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间。终端可以按照一定的路面高度范围均分路面扫描点，得到多个区间，例如，终端可以根据等差的路面高度将多个扫描点分为多个区间。终端还可以按照一定高度范围内路面扫描点的个数来划分区间，具体地，终端按照路面高度将多个扫描点进行排序，依次截取等量的扫描点划分为一个区间，以将多个扫描点分为多个区间。进一步地，终端计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度，根据平均路面高度对路沿信息进行校正。具体地，终端根据区间内路面扫描点的平均路面高度，校正该区间内路面扫描点的三维坐标信息，得到校正后的路沿信息。进一步地，终端根据校正后的路沿信息投影至空间栅格点，得到路沿图像，并在终端的显示屏进行显示。
本实施例中，通过对路面扫描点根据路面高度划分为多个区间，分别计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度，进而对路沿信息进行校正，提高了路沿信息的连贯性，能够更清晰连贯的反映路沿的高度变化，使其更为清晰明确。
应该理解的是，虽然图2-3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2-3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。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种路沿检测装置，包括：采集模块410、张量投票模块420、数据处理模块430和滤波模块440，其中：
采集模块410，用于利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；目标环境包括多个扫描点；回波信号中携带了扫描点的三维坐标信息；
张量投票模块420，用于根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
数据处理模块430，用于利用法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算路面扫描点对应的路面高度；
滤波模块440，用于获取路面高度对应的高度阈值，以及路面扫描点的线特征的阈值；根据高度阈值以及线特征的阈值对路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到路面扫描点对应的路沿信息。
在一个实施例中，张量投票模块还用于根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量；对多个张量进行张量投票；根据张量投票的结果进行张量分解，获得多个扫描点的棒张量和板张量；根据多个扫描点的棒张量和板张量进行特征提取，获得多个扫描点的线特征和法向特征。
在一个实施例中，数据处理模块还用于以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系；根据多个扫描点的法向特征获取法向特征与z轴的夹角；当夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点；根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。
在一个实施例中，滤波模块还用于当路面高度大于高度阈值或者路面扫描点的线特征值大于线特征阈值时，滤除对应的路面扫描点。
在一个实施例中，回波信号中还携带了扫描点的相对位移；数据处理模块还用于测量激光束多次扫描之间车辆的相对位移；根据相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置；根据扫描点的相对位置对路沿信息进行校正。
在一个实施例中，数据处理模块还用于测量车辆的线加速度和角加速度；当线加速度大于线加速度阈值时，根据线加速度计算相对位移；当角加速度大于角加速度阈值时，根据角加速度对相对位移进行校正。
在一个实施例中，数据处理模块还用于对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间；计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度；根据平均路面高度对路沿信息进行校正。
关于路沿检测装置的具体限定可以参见上文中对于路沿检测方法的限定，在此不再赘述。上述路沿检测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。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种路沿检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；目标环境包括多个扫描点；回波信号中携带了扫描点的三维坐标信息；
根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
利用法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算路面扫描点对应的路面高度；
获取路面高度对应的高度阈值，以及路面扫描点的线特征的阈值；
根据高度阈值以及线特征的阈值对路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到路面扫描点对应的路沿信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量；对多个张量进行张量投票；根据张量投票的结果进行张量分解，获得多个扫描点的棒张量和板张量；根据多个扫描点的棒张量和板张量进行特征提取，获得多个扫描点的线特征和法向特征。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系；根据多个扫描点的法向特征获取法向特征与z轴的夹角；当夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点；根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当路面高度大于高度阈值或者路面扫描点的线特征值大于线特征阈值时，滤除对应的路面扫描点。
在一个实施例中，回波信号中还携带了扫描点的相对位移，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：测量激光束多次扫描之间车辆的相对位移；根据相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置；根据扫描点的相对位置对路沿信息进行校正。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：测量车辆的线加速度和角加速度；当线加速度大于线加速度阈值时，根据线加速度计算相对位移；当角加速度大于角加速度阈值时，根据角加速度对相对位移进行校正。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间；计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度；根据平均路面高度对路沿信息进行校正。
在一个实施例中，提供了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以下步骤：
利用激光束多次扫描目标环境，获得预设时间内反射回的回波信号；目标环境包括多个扫描点；回波信号中携带了扫描点的三维坐标信息；
根据多个扫描点的三维坐标信息进行张量投票，得到多个扫描点的线特征和法向特征；
利用法向特征在多个扫描点中提取路面扫描点，计算路面扫描点对应的路面高度；
获取路面高度对应的高度阈值，以及路面扫描点的线特征的阈值；
根据高度阈值以及线特征的阈值对路面扫描点对应的回波信号进行滤波，得到路面扫描点对应的路沿信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据多个扫描点的三维坐标信息将多个扫描点编码为多个张量；对多个张量进行张量投票；根据张量投票的结果进行张量分解，获得多个扫描点的棒张量和板张量；根据多个扫描点的棒张量和板张量进行特征提取，获得多个扫描点的线特征和法向特征。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：以垂直于路面向上的方向为z轴建立三维坐标系；根据多个扫描点的法向特征获取法向特征与z轴的夹角；当夹角小于或等于夹角阈值时，将对应的扫描点记录为路面扫描点；根据多个路面扫描点的法向特征在z轴的分量获取多个路面扫描点对应的路面高度。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当路面高度大于高度阈值或者路面扫描点的线特征值大于线特征阈值时，滤除对应的路面扫描点。
在一个实施例中，回波信号中还携带了扫描点的相对位移，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：测量激光束多次扫描之间车辆的相对位移；根据相对位移确定多次扫描获得的扫描点的相对位置；根据扫描点的相对位置对路沿信息进行校正。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：测量车辆的线加速度和角加速度；当线加速度大于线加速度阈值时，根据线加速度计算相对位移；当角加速度大于角加速度阈值时，根据角加速度对相对位移进行校正。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对路面扫描点对应的路面高度进行统计，将多个路面扫描点分为多个区间；计算多个区间内的路面扫描点对应的平均路面高度；根据平均路面高度对路沿信息进行校正。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。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)或者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(ddrsdram)、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)等。
以上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申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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