本發(fā)明屬于信號(hào)處理，具體涉及一種用于去除礦區(qū)環(huán)境的點(diǎn)云中的灰塵點(diǎn)的方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代礦區(qū)作業(yè)中，越來越多地使用無人礦卡來完成裝載和運(yùn)輸任務(wù)。為了正常運(yùn)行，無人礦卡通常具有感知系統(tǒng)，以用于檢測無人礦卡自身狀態(tài)及其周圍環(huán)境。激光雷達(dá)是無人礦卡感知系統(tǒng)中的重要傳感器。與攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)相比，激光雷達(dá)可以提供更精確的無人礦卡周圍環(huán)境的三維信息。但是激光雷達(dá)光束在多塵的礦區(qū)環(huán)境中會(huì)被灰塵顆粒阻擋并產(chǎn)生灰塵噪點(diǎn)。這些灰塵噪點(diǎn)可能會(huì)被激光雷達(dá)感知算法誤識(shí)別為障礙物。因此，將灰塵噪點(diǎn)從由激光雷達(dá)檢測到的點(diǎn)云中去除，是保障激光雷達(dá)感知準(zhǔn)確性的重要前提。

2、現(xiàn)有的除塵方法可以根據(jù)是否使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而被分為基于深度學(xué)習(xí)的方法和傳統(tǒng)方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法通常需要使用大量的逐點(diǎn)標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的采集是非常昂貴和耗時(shí)的。而且當(dāng)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有涵蓋的場景下使用基于深度學(xué)習(xí)的方法時(shí)，該方法的性能會(huì)急劇下降。

3、現(xiàn)有的傳統(tǒng)方法有ror、sor、dror、dsor、lior和lidror等。這些方法主要利用灰塵顆粒的空間稀疏性或者反射強(qiáng)度特征來去除灰塵噪點(diǎn)。雖然一些傳統(tǒng)方法可以有效地去除點(diǎn)云中的大部分灰塵噪點(diǎn)，但是這些方法都由于計(jì)算速度緩慢而無法滿足無人礦卡的實(shí)時(shí)性應(yīng)用要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是，提出一種用于去除礦區(qū)環(huán)境的點(diǎn)云中的灰塵點(diǎn)的方法，其能克服上文中所提及的現(xiàn)有技術(shù)中存在的至少一個(gè)缺陷。

2、該目的通過具有下述特征的方法和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)來實(shí)現(xiàn)。

3、根據(jù)本發(fā)明的一方面，提出一種用于去除礦區(qū)環(huán)境的點(diǎn)云中的灰塵點(diǎn)的方法，該方法包括：獲取無人礦卡周圍環(huán)境的原始點(diǎn)云，尤其是，原始點(diǎn)云由激光雷達(dá)掃描得到；在無人礦卡周圍環(huán)境中確定感興趣區(qū)域，將該感興趣區(qū)域外的點(diǎn)從原始點(diǎn)云中去除，以得到感興趣區(qū)域的點(diǎn)云；在感興趣區(qū)域的點(diǎn)云中識(shí)別并去除地面點(diǎn)；對(duì)去除了地面點(diǎn)后剩下的感興趣區(qū)域的點(diǎn)云進(jìn)行聚類，從而得到多個(gè)在空間上相互獨(dú)立的點(diǎn)云簇，優(yōu)選地，使用基于體素的聚類方法來進(jìn)行聚類；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云簇分別進(jìn)行灰塵點(diǎn)識(shí)別，以得到除去灰塵點(diǎn)后的物體點(diǎn)。

4、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序包括可執(zhí)行指令，當(dāng)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)施如上所述的方法。

5、因此，本發(fā)明針對(duì)無人礦卡應(yīng)用場景提出一種基于傳統(tǒng)方法改進(jìn)的高效點(diǎn)云除塵處理方法。該方法具有多個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先，應(yīng)用感興趣區(qū)域?qū)⒌缆愤吔缤獾狞c(diǎn)云和其他不關(guān)心區(qū)域的點(diǎn)云濾除，減少了需要進(jìn)行點(diǎn)云除塵計(jì)算的點(diǎn)云的數(shù)量。接著，利用灰塵噪點(diǎn)高于地面的特征，通過地面分割、即識(shí)別出地面點(diǎn)而將地面點(diǎn)云濾除，進(jìn)一步減少了點(diǎn)云除塵運(yùn)算的點(diǎn)云數(shù)量。然后，對(duì)非地面點(diǎn)云進(jìn)行聚類、尤其是體素聚類，得到在空間上彼此分隔開的多個(gè)點(diǎn)云簇。因此，可利用各點(diǎn)云簇之間點(diǎn)云濾除運(yùn)算相互獨(dú)立的特點(diǎn)，通過并行運(yùn)算提高點(diǎn)云除塵計(jì)算的速度。最后，對(duì)于每個(gè)點(diǎn)云簇，首先基于各個(gè)點(diǎn)的反射強(qiáng)度特征初步區(qū)分灰塵點(diǎn)和物體點(diǎn)，然后利用各個(gè)點(diǎn)的空間稀疏性以及優(yōu)選附加地跟蹤灰塵點(diǎn)云簇的形狀尺寸，恢復(fù)被誤判為灰塵點(diǎn)的物體點(diǎn)，以防止碰撞事故。因此，本發(fā)明針對(duì)礦場環(huán)境提出了一種更為準(zhǔn)確和快速的除塵算法，該算法不僅可以滿足無人礦卡的實(shí)時(shí)性要求，還具有很高的精度和魯棒性。去除了灰塵點(diǎn)后的物體點(diǎn)精確地指示出礦區(qū)道路上有可能對(duì)無人礦卡的行駛造成影響的障礙物，從而基于這些精確檢測的障礙物能良好地規(guī)劃無人礦卡的行駛路線。

6、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

技術(shù)特征：

1.一種用于去除礦區(qū)環(huán)境的點(diǎn)云中的灰塵點(diǎn)的方法，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，并行地對(duì)每個(gè)點(diǎn)云簇進(jìn)行灰塵點(diǎn)識(shí)別。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，對(duì)每個(gè)點(diǎn)云簇進(jìn)行灰塵點(diǎn)識(shí)別包括：對(duì)于每個(gè)點(diǎn)云簇，

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對(duì)每個(gè)點(diǎn)云簇進(jìn)行灰塵點(diǎn)識(shí)別還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，根據(jù)點(diǎn)的反射強(qiáng)度特征初步識(shí)別灰塵點(diǎn)和物體點(diǎn)包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求3至5中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，根據(jù)點(diǎn)的空間稀疏性從初步識(shí)別的灰塵點(diǎn)中恢復(fù)物體點(diǎn)包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，根據(jù)產(chǎn)生原始點(diǎn)云的激光雷達(dá)的角分辨率的大小來設(shè)定所述鄰近點(diǎn)數(shù)量閾值，例如，所述鄰近點(diǎn)數(shù)量閾值為5個(gè)；和/或，與產(chǎn)生原始點(diǎn)云的激光雷達(dá)的掃描距離呈正相關(guān)地選擇所述搜索半徑。

8.根據(jù)權(quán)利要求4至7中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，根據(jù)灰塵點(diǎn)云簇的形狀尺寸穩(wěn)定性恢復(fù)物體點(diǎn)云簇包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序包括可執(zhí)行指令，當(dāng)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)施根據(jù)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種用于去除礦區(qū)環(huán)境的點(diǎn)云中的灰塵點(diǎn)的方法，該方法包括：獲取無人礦卡周圍環(huán)境的原始點(diǎn)云；在無人礦卡周圍環(huán)境中確定感興趣區(qū)域，將該感興趣區(qū)域外的點(diǎn)從原始點(diǎn)云中去除，以得到感興趣區(qū)域的點(diǎn)云；在感興趣區(qū)域的點(diǎn)云中識(shí)別并去除地面點(diǎn)；對(duì)去除了地面點(diǎn)后剩下的感興趣區(qū)域的點(diǎn)云進(jìn)行聚類，從而得到多個(gè)在空間上相互獨(dú)立的點(diǎn)云簇；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云簇分別進(jìn)行灰塵點(diǎn)識(shí)別，以得到除去灰塵點(diǎn)后的物體點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：衡波志,李民,宋建平,陳維軍,吳向昌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：卡特彼勒公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15