一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法

本发明涉及激光雷达目标探测，具体为一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法。

背景技术：

1、复杂的降雪天气会在对交通安全产生两个方面的负面影响：影响视线和增加控制汽车的难度。随着交通领域的快速发展，智能网联汽车在雪天条件下的交通安全性要求越来越高。然而，如何准确地获取道路上的交通数据是目前研究的一个难题。这些数据的质量会受到雪天的影响，从而影响交通安全，引发安全事故。因此，研究如何提高雪天下交通数据的准确性至关重要。

2、激光雷达作为一种高精度传感器设备，可以在360度水平视野(fov)中检测所有道路使用者和周围环境。与传统的传感器，如摄像头、环路探测器、雷达相比，激光雷达可以昼夜工作，具有更高的目标检测精度。激光雷达的工作原理与雷达相似。它传输和接收激光束，测量激光束的时间差和相位差，确定物体的三维坐标，生成点云数据，对周围环境进行点云成像。

3、在雪天下，激光雷达发射的激光会被雪花或空气中的任何颗粒吸收、衍射、反向散射或折射，导致点云数据测量不准确，激光雷达的感知能力会受到一定程度的限制。因此，在雪天等天气条件下，如何对获取的路侧激光雷达点云数据进行降噪处理，以得到去除噪声后的点云数据并进行精准的目标识别是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提出了一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法，该方法主要由地面点过滤、雪花点过滤两部分组成，如图1所示；通过地面点过滤、雪花点过滤的逐步实现，完成对降雪天气下激光雷达点云数据的处理，使得获取的点云数据更加清晰的显示道路中所需的目标，缩短目标检测中处理干扰数据的时间，提高获取检测目标信息的准确性，取得更好的检测效果，提高道路交通的安全性及通行效率。

2、本发明的技术解决方案是首先对于所获取的点云数据进行地面点滤除，再对数据中的雪花点进行处理；地面点滤除主要用于对雪天中由于降雪而造成的凹凸不平的地面进行处理，凹凸不平的地面会使后续的检测工作难度加大，造成较高的误检率，在地面点滤除模块，通过提前处理复杂的地面情况，精确判断出雪堆凸起出的异常，在雪地中构建准确的平面来拟合地面；雪花点过滤主要用于雪天环境中的雪花点滤除处理，雪花点在空气中飘动，容易影响驾驶员的视线，对激光雷达的工作产生影响，在本模块中，对空间点密度进行计算，采用雪花噪声、行人、车辆点的分类框架，计算三种点云空间分布密度，以此滤除雪花噪声，对环境进行高精度分析。

3、本发明提出的一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法，其特征主要包括：

4、1)地面点过滤

5、地面点滤除是雪天点云数据滤除的第一步，主要由数据导入单元、地面分析单元、平面拟合单元、地物分离单元组成。由于雪天的环境下，雪花在低温的条件下落在地面不会立即融化。雪量较大的情况下，地面上会形成雪花的堆积，因此会造成地面的凹凸程度变化。数据导入单元用于将路侧激光雷达采集后的原始数据导入计算机，并在计算机中将数据格式变更为计算机计算的数据类型；数据分析单元用于将环境中的点云逐一分析，判断其数据类型属于地面点或是目标点；平面拟合单元用于分析完数据类型后，计算剩余点云与拟合平面的距离与阈值进行比较，确定是否属于拟合平面；地物分离单元用于拟合完成后的平面与目标物体的分离，使后续目标识别工作准确进行。

6、2)雪花点过滤

7、雪花点过滤是雪天点云数据滤除的第二步，主要由数据导入单元、降雪分析单元、混合滤波单元、雪物分离单元组成。在雪天环境中，雪花在环境中飘扬，小雪、中雪、大雪不同天气情况会对驾驶员造成不同程度视线干扰，容易造成安全隐患。数据导入单元用于将前一步中处理数据导入雪花点过滤步骤，并进行后续操作；降雪分析单元用于分析非地面点中的空间密度不同的目标，进行空间上目标物体的密度计算，并通过密度阈值判断降雪程度；混合滤波单元用于将环境中的雪花点密度通过降雪程度设定自适应阈值进行滤除；雪物分离单元用于将雪花点与目标点分离，便于目标识别工作准确进行。

技术特征：

1.一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法，其特征主要包括：

技术总结
本发明涉及激光雷达目标探测技术领域，具体为一种雪天环境下路侧激光雷达背景过滤方法。该方法主要由地面点过滤、雪花点过滤两部分组成；通过地面点过滤、雪花点过滤的逐步实现，完成对降雪天气下激光雷达点云数据的处理，使得获取的点云数据更加清晰的显示道路中所需的目标，缩短目标检测中处理干扰数据的时间，提高获取检测目标信息的准确性，取得更好的检测效果，提高道路交通的安全性及通行效率。

技术研发人员：龚勃文,朱薛豪,林赐云,刘辉
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15