地面点云分割方法、装置、设备和介质与流程

1.本公开涉及点云分割技术领域，尤其涉及一种地面点云分割方法、装置、设备和介质。


背景技术：

2.地面点云分割是点云处理的一个重要任务，目的是将地面点和非地面点分离开来，通常用于自动驾驶、建筑物建模、地形重建等领域。
3.目前常用的地面点云分割方法包括如下几种：1、基于ransac的平面拟合法，该方法是较常用的地面点云分割方法，其思路是基于ransac算法随机采样点集，通过平面拟合模型来估计地面平面模型，该方法简单易实现，但对于非平坦地形的地面分割效果不佳。2、基于机器学习的分类法：这种方法通过使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，将点云分为地面点和非地面点两类。这种方法需要大量的训练数据，但分类效果较好。3、基于高程阈值法：该方法简单直观，通常将地面高程作为一个阈值，高于该阈值的点被视为非地面点，低于该阈值的点被视为地面点。但该方法对于起伏较大的地形会出现误判情况。4、基于聚类的方法：这种方法在点云中寻找密集的区域，并将这些区域视为地面点。常用的聚类算法包括k-means算法、dbscan算法等。该方法适用于不规则或复杂的地形，但计算复杂度较高且受限不同激光雷达的稀疏性。5、基于激光波形的方法：该方法利用激光器发射的波形信息，对地面和非地面点进行分类。该方法可以有效避免地面纹理不明显的情况，但对激光雷达线束的高精度建模要求较高，且不适用于固态激光雷达。
4.有鉴于此，特提出本发明。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种地面点云分割方法、装置、设备和介质，该方法无需标注大量的数据，且计算复杂度不高，可以在任意低算力平台上实现，可适配各种不同线束的机械激光雷达或固态激光雷达。
6.第一方面，本公开实施例提供了一种地面点云分割方法，该方法包括：
7.根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；
8.针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；
9.分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；
10.根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；
11.根据区间得分最高的容器确定地面点。
12.第二方面，本公开实施例还提供了一种地面点云分割装置，该装置包括：
13.第一确定模块，用于根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；
14.划分模块，用于针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；
15.统计模块，用于分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；
16.第二确定模块，用于根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；
17.第三确定模块，用于根据区间得分最高的容器确定地面点。
18.第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的地面点云分割方法。
19.第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的地面点云分割方法。
20.本公开实施例提供的一种地面点云分割方法，首先根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；然后，分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点，实现了对地面点云的分割，且该分割方法无需标注大量的数据、计算复杂度不高、可以在任意低算力平台上实现以及可适配各种不同线束的机械激光雷达或固态激光雷达。
附图说明
21.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
22.图1为本公开实施例中的一种地面点云分割方法的流程图；
23.图2为本公开实施例中的一种平面roi的示意图；
24.图3为本公开实施例中的一种地面点云分割装置的结构示意图；
25.图4为本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
27.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
28.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
29.图1为本公开实施例中的一种地面点云分割方法的流程图。该方法可以由地面点云分割装置执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法具体可以包括如下步骤：
30.s110、根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi。
31.具体的，如果当前帧点云比较稀疏，则确定的平面roi(region of interest，感兴趣区域)尽量大一些，以使平面roi包括尽量多的点云；如果当前帧点云比较稠密，可使平面roi小一些。
32.示例性的，参考如图2所示的一种平面roi的示意图，其中包括两个平面roi，分别是第一平面roi210和第二平面roi220。
33.进一步的，平面roi的边界可以根据已知的路网信息确定。具体的，根据路网信息得到更加准确的边界信息，再划分多边形roi，例如根据路网信息得到六个边界点p1、p2、p3、p4、p5和p6，则这六个边界点相连所构成的六边形区域即为一平面roi。再例如根据路网信息得到六个边界点p1、p2、p3、p4和p5，则这五个边界点相连所构成的五边形区域即为一平面roi。
34.s120、针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器。
35.在三维空间中，将平面roi所在的平面标记为xoy，沿z方向针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器，例如高度区间(0，1)对应一个容器，高度区间(1，2)对应另一个容器。
36.s130、分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点。
37.具体的，根据点云中各点云点的坐标统计落在各所述容器中的点云点。
38.s140、根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大。
39.示例性的，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：
40.针对同一平面roi上不同高度区间的各容器，从高度区间最低的容器开始，基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分。
41.示例性的，所述基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分，包括：
42.基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数；
43.将当前容器中点云点的总个数与所述奖励点数之和确定为当前容器的区间得分。
44.所述基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数，包括：
45.若当前容器中点云点的总个数比与当前容器相邻的上一个容器的区间得分多，和/或，若当前容器中的点云点连续分布的范围达到第一阈值，则确定当前容器获得奖励点数；其中，所述奖励点数的多少根据当前容器中点云点的总个数确定，和/或根据当前容器对应的高度区间确定，当前容器中点云点的总个数越多，所述奖励点数越多；当前容器对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。
46.假设针对一平面roi，按照不同的高度区间划分了4个容器，其中第一个容器对应的高度区间为(0，1)，第二个容器对应的高度区间为(1，2)，第三个容器对应的高度区间为(2，3)，第四个容器对应的高度区间为(3，4)。从高度区间最低的容器开始，基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分，即从第一个容器开始，基于第一个容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定第一个容器的区间得分。具体的，基于预设奖励规则确定第一个容器的奖励点数为：若第一个容器中点云点的总个数比与第一个容器相邻的上一个容器的区间得分多，则确定第一个容器获得奖励点数，由于不存在与第一个容器相邻的上一个容器，或者说与第一个容器相邻的上一个容器的区间得分为零，故确定
第一个容器获得奖励点数，奖励点数与第一个容器中点云点的总个数之和即为第一个容器的区间得分，如此可确定第一个容器的区间得分。接下来，将第二个容器作为当前容器，确定第二个容器的区间得分，与第二个容器相邻的上一个容器为所述第一个容器，若第二个容器中点云点的总个数比所述第一个容器的区间得分多，则确定第二个容器获得奖励点数，依次类推便可确定每个容器的区间得分。
47.其中，所述奖励点数的多少根据当前容器中点云点的总个数确定，和/或根据当前容器对应的高度区间确定，当前容器中点云点的总个数越多，所述奖励点数越多；当前容器对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。由于地面点云分布较集中，因此点云点总个数越多的容器的高度区间越有可能是地面点云的范围区间；同样的，对应的高度区间越高，则是地面点云的范围区间的概率越低，因此，对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。
48.概括性的，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：
49.针对各容器中的当前容器，根据当前容器中点云点的总个数，和/或与当前容器相邻的容器的区间得分，和/或当前容器中点云点连续分布的范围确定当前容器的区间得分。
50.其中，当前容器中点云点连续分布的范围可以通过点云点之间的距离进行表征。例如从当前容器中的点云点中挑选一个点作为中心点，然后分别计算其它点与中心点之间的距离，统计所述距离小于设定阈值的点的个数，基于该类点的个数表征点云点连续分布的范围，该类点的个数越多，则点云点连续分布的范围越大。可选的，还可以通过相邻两个点之间的距离的平均值或者相邻两个点之间距离的总和表征点云点连续分布的范围。
51.s150、根据区间得分最高的容器确定地面点。
52.在一些实施方式中，可直接将区间得分最高的容器中的点云点确定为地面点。
53.在另一些实施方式中，为了找到更多的地面点，提高地面点的分割精度，可对区间得分最高的容器的高度区间进行适当扩充。示例性的，所述根据区间得分最高的容器确定地面点，包括：
54.确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度是否小于相似度阈值，所述目标容器是与所述区间得分最高的容器相邻的容器；
55.若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为一个时，确定所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方还是下方；
56.若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值进行扩充，若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的下方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的下限值进行扩充，获得第一次扩充后的高度区间；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为2个时，对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值和下限值进行同时扩充，获得第一次扩充后的高度区间；
57.将第一次扩充后的高度区间的下限值和上限值分别扩充设定值，获得第二次扩充后的高度区间；
58.将落在第二次扩充后的高度区间内的点云点确定为地面点。
59.假设所述区间得分最高的容器对应的高度区间是(-0.1，0)，所述目标容器对应的高度区间是(0，0.1)，即所述目标容器在区间得分最高的容器的上方，若所述相似度小于相似度阈值，则将区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值进行扩充，具体扩充多少，可
根据经验确定，例如扩充0.1，则第一次扩充后的高度区间是(-0.1，0.1)。考虑到地面存在分层情况，针对第一次扩充后的高度区间的下限值和上限值分别扩充设定值，该设定值可以根据经验确定，或者结合应用场景中的地面特征由工程师确定，比如设定值是0.1，则第二次扩充后的高度区间是(-0.2，0.2)，将落在(-0.2，0.2)内的点确定为地面点。如此可以提高地面点的分割精度。
60.假设所述区间得分最高的容器对应的高度区间是(-0.1，0)，所述目标容器对应的高度区间是(-0.2，-0.1)，即所述目标容器在区间得分最高的容器的下方，若所述相似度小于相似度阈值，则将区间得分最高的容器对应的高度区间的下限值进行扩充，例如扩充0.1，则第一次扩充后的高度区间是(-0.2，0)。
61.假设所述区间得分最高的容器对应的高度区间是(-0.1，0)，所述目标容器有两个，其中一个目标容器对应的高度区间是(0，0.1)，即该目标容器在区间得分最高的容器的上方，另一个目标容器对应的高度区间是(-0.2，-0.1)，该目标容器在区间得分最高的容器的下方，若所述相似度小于相似度阈值，则将区间得分最高的容器对应的高度区间的下限值和上限值同时进行扩充，例如扩充0.1，则第一次扩充后的高度区间是(-0.2，0.1)。
62.进一步的，所述确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度，包括：
63.将所述区间得分最高的容器中的点云点确定为第一点云集，将所述目标容器中的点云点确定为第二点云集；
64.确定所述第二点云集中与所述第一点云集之间的距离小于第二阈值的点云点数量；
65.根据所述点云点数量确定所述相似度，所述点云点数量越多，所述相似度越高。
66.其中，在确定所述第二点云集中的点云点与所述第一点云集之间的距离时，具体可以是确定第二点云集中的一点云点与所述第一点云集的中心点之间的距离，也可以是确定第二点云集中的一点云点与所述第一点云集中的各点之间的距离和，将该距离和确定为第二点云集中的一点云点与所述第一点云集之间的距离。
67.通过根据点云之间的距离可挖掘区间得分最高的容器附近的其它容器中的点云与区间得分最高的容器中的点云是否连续分布的特征，如果连续分布，则进行区间扩充，以尽量多且准确地找到地面点，进而达到提高地面点分割精度的目的。
68.需要说明的是，上述步骤给出了针对一平面roi如何分割出对应的地面点的过程，当有多个平面roi时，重复上述操作即可分别获得每个roi对应的地面点。
69.图3为本公开实施例中的一种地面点云分割装置的结构示意图，所述地面点云分割装置包括：第一确定模块310，用于根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；划分模块320，用于针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；统计模块330，用于分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；第二确定模块340，用于根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；第三确定模块350，用于根据区间得分最高的容器确定地面点。
70.进一步的，第二确定模块340包括第一确定单元，用于针对同一平面roi上不同高度区间的各容器，从高度区间最低的容器开始，基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分。
71.进一步的，所述第一确定单元包括：第一确定子单元，用于基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数；第二确定子单元，用于将当前容器中点云点的总个数与所述奖励点数之和确定为当前容器的区间得分。
72.进一步的，所述第一确定子单元具体用于：若当前容器中点云点的总个数比与当前容器相邻的上一个容器的区间得分多，和/或，若当前容器中的点云点连续分布的范围达到第一阈值，则确定当前容器获得奖励点数；其中，所述奖励点数的多少根据当前容器中点云点的总个数确定，和/或根据当前容器对应的高度区间确定，当前容器中点云点的总个数越多，所述奖励点数越多；当前容器对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。
73.进一步的，第二确定模块340具体用于：针对各容器中的当前容器，根据当前容器中点云点的总个数，和/或与当前容器相邻的容器的区间得分，和/或当前容器中点云点连续分布的范围确定当前容器的区间得分。
74.进一步的，第三确定模块350具体用于：确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度是否小于相似度阈值，所述目标容器是与所述区间得分最高的容器相邻的容器；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为一个时，确定所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方还是下方；
75.若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值进行扩充，若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的下方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的下限值进行扩充，获得第一次扩充后的高度区间；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为2个时，对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值和下限值进行同时扩充，获得第一次扩充后的高度区间；
76.将第一次扩充后的高度区间的下限值和上限值分别扩充设定值，获得第二次扩充后的高度区间；
77.将落在第二次扩充后的高度区间内的点云点确定为地面点。
78.所述确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度，包括：
79.将所述区间得分最高的容器中的点云点确定为第一点云集，将所述目标容器中的点云点确定为第二点云集；
80.确定所述第二点云集中与所述第一点云集之间的距离小于第二阈值的点云点数量；
81.根据所述点云点数量确定所述相似度，所述点云点数量越多，所述相似度越高。
82.本公开实施例提供的地面点云分割装置，可执行本公开方法实施例所提供的地面点云分割方法中的步骤，可获得相同的有益效果，此处不再赘述。
83.图4为本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。下面具体参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例中的电子设备500的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
84.如图4所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理以实现如本公开所述的实施例的
方法。在ram 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
85.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，从而实现如上所述的地面点云分割方法。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从rom 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
86.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
87.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点。
88.可选的，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，该电子设备还可以执行上述实施例所述的其他步骤。
89.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或
上述内容的任何合适组合。
90.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种地面点云分割方法，其特征在于，所述方法包括：根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：针对同一平面roi上不同高度区间的各容器，从高度区间最低的容器开始，基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于容器中点云点的总个数以及预设奖励规则确定各容器的区间得分，包括：基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数；将当前容器中点云点的总个数与所述奖励点数之和确定为当前容器的区间得分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设奖励规则确定当前容器的奖励点数，包括：若当前容器中点云点的总个数比与当前容器相邻的上一个容器的区间得分多，和/或，若当前容器中的点云点连续分布的范围达到第一阈值，则确定当前容器获得奖励点数；其中，所述奖励点数的多少根据当前容器中点云点的总个数确定，和/或根据当前容器对应的高度区间确定，当前容器中点云点的总个数越多，所述奖励点数越多；当前容器对应的高度区间越高，所述奖励点数越少。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，包括：针对各容器中的当前容器，根据当前容器中点云点的总个数，和/或与当前容器相邻的容器的区间得分，和/或当前容器中点云点连续分布的范围确定当前容器的区间得分。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据区间得分最高的容器确定地面点，包括：确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度是否小于相似度阈值，所述目标容器是与所述区间得分最高的容器相邻的容器；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为一个时，确定所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方还是下方；若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的上方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值进行扩充，若所述目标容器在所述区间得分最高的容器的下方，则对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的下限值进行扩充，获得第一次扩充后的高度区间；若所述相似度小于相似度阈值，且所述目标容器的数量为2个时，对所述区间得分最高的容器对应的高度区间的上限值和下限值进行同时扩充，获得第一次扩充后的高度区间；将第一次扩充后的高度区间的下限值和上限值分别扩充设定值，获得第二次扩充后的
高度区间；将落在第二次扩充后的高度区间内的点云点确定为地面点。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定目标容器中的点云特征与所述区间得分最高的容器中的点云特征之间的相似度，包括：将所述区间得分最高的容器中的点云点确定为第一点云集，将所述目标容器中的点云点确定为第二点云集；确定所述第二点云集中与所述第一点云集之间的距离小于第二阈值的点云点数量；根据所述点云点数量确定所述相似度，所述点云点数量越多，所述相似度越高。8.一种地面点云分割装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面roi；划分模块，用于针对同一平面roi按照不同的高度区间划分多个容器；统计模块，用于分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；第二确定模块，用于根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；第三确定模块，用于根据区间得分最高的容器确定地面点。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本公开实施例公开了一种地面点云分割方法、装置、设备和介质，该方法包括：根据当前帧点云的分布特征和/或对应的路网信息确定平面ROI；针对同一平面ROI按照不同的高度区间划分多个容器；分别统计当前帧点云中落在各所述容器中的点云点；根据各容器中的点云点确定各容器的区间得分，所述区间得分越高，表示对应容器中的点云点是地面点的概率越大；根据区间得分最高的容器确定地面点。该方法无需标注大量的数据，且计算复杂度不高，可以在任意低算力平台上实现，可适配各种不同线束的机械或固态激光雷达。激光雷达。激光雷达。


技术研发人员：文扬 张丹
受保护的技术使用者：驭势科技（北京）有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/7