(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111620380.5 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 中智行 （苏州） 科技有限公司 地址 215100 江苏省苏州市相城区南天 成 路88号天成信息大厦601-B11工位(集 群登记) (72)发明人 王伟　张伟强　牛群遥　王劲　 (74)专利代理 机构 上海凯玛顿知识产权代理事 务所(普通 合伙) 31359 专利代理师 谈倩 (51)Int.Cl. G06T 17/05(2011.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/762(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种路沿提取方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种路沿提取方法， 涉及无人 驾驶技术领域， 包括获取道路环 境的原始点云数 据； 对单帧点云数据进行预处理； 筛选出扫描到 路沿且与车辆间的距离小于阈值的扫描线扫描 得到的点云数据； 以车辆前进方向为x轴建立直 角坐标系， 筛选出横坐标大于0的点， 再根据纵坐 标是否大于0将点划分为右侧路沿候选点和左侧 路沿候选点， 并按照方向角从小到大对筛选出的 点进行排序； 通过垂直高度差以及水平距离阈值 进行路沿特征点的筛选； 将路沿特征点转换到地 图坐标系； 根据从连续的若干帧点云数据中提取 出的左侧路沿点和右侧路沿点生成对应侧的路 沿线。 本发 明可有效避免障碍物对路沿点提取的 影响， 且生成的路沿线精度高。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114519782 A 2022.05.20 CN 114519782 A 1.一种路沿提取 方法， 其特 征在于： 包括， 获取车辆行驶过程中激光雷达扫描得到的道路环境的原始点云数据， 所述原始点云数 据包括若干帧连续的点云数据； 对单帧点云数据进行预处理剔除噪点及无效点， 并通过深度学习方法检测出点云数据 中的动态目标并剔除； 从单帧点云数据中筛选出扫描到路沿且与车辆间的距离小于阈值的扫描线扫描得到 的点云数据； 以车辆前进方向为x轴建立直角坐标系， 从筛选出的点云数据中筛选出横坐标大于0的 点， 再根据纵坐标是否大于0将点划分为右侧路沿候选点和左侧路沿候选点， 并按照方向角 从小到大对筛 选出的点进行排序； 基于特征点高度阈值从右侧路沿候选点和左侧路沿候选点中分别筛选出右侧路沿特 征点和左侧路沿特征点， 并判断是否存在 任一特征点与其相 邻的特征点之 间的距离大于水 平距离阈值， 若存在则将该特征点剔除， 从而提取出该帧点云数据中的左侧路沿点和右侧 路沿点； 将提取出的左侧路沿点和右侧路沿点从激光雷达坐标系转换到地图坐标系； 根据从连续的若干帧点云数据中提取出的左侧路沿点和右侧路沿点生成对应侧的路 沿线。 2.根据权利要求1所述的路沿提取方法， 其特征在于： 所述对单帧点云数据进行预处理 剔除噪点及无效点包括， 设定有效点高度阈值， 并剔除高于有效点高度阈值的点云数据； 以车辆所在位置为中心设定有 效点云区域， 并剔除位于所述有效点云区域外的点云数 据。 3.根据权利要求2所述的路沿提取方法， 其特征在于： 所述有 效点云区域为激光雷达所 在位置为 坐标原点， 以Xmi n、 Xmax、 Ymi n、 Ymax为端点的矩形区域。 4.根据权利要求1所述的路沿提取方法， 其特征在于： 所述按照方向角从小到大对筛选 出的点进行排序包括， 通过公式 计算点与x轴之间的夹角， 其中， a为方向角， x为点的横坐标， |y| 为点的纵坐标的绝对值； 将点与x轴之间的夹角作为 点的方向角； 按照方向角从小到大对筛 选出的点进行排序。 5.根据权利要求1所述的路沿提取方法， 其特征在于： 所述根据从连续的若干帧点云数 据中提取 出的左侧路沿点和右侧路沿点 生成对应侧的路沿线包括， 对从连续的若干帧点云数据中提取 出的左侧路沿点和右侧路沿点， 分别进行聚类； 对聚类后的点序列采用均值采样法进行降采样； 根据路沿的走向对 对应侧路沿点进行排序， 生成对应侧的路沿线。 6.根据权利要求1所述的路沿提取方法， 其特征在于： 所述特征点高度阈值为10～ 20cm。 7.一种路沿提取装置， 其特 征在于： 包括，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114519782 A 2获取模块， 用于获取车辆行驶过程中激光雷达扫描得到的道路环境的原始点云数据， 所述原始点云数据包括若干帧连续的点云数据； 预处理模块， 用于对单帧点云数据进行 预处理， 并剔除噪点及无效点； 第一筛选模块， 用于从单帧点云数据中筛选出扫描到路沿且与 车辆间的距离小于 阈值 的扫描线扫描得到的点云数据； 第二筛选模块， 用于以车辆前进方向为x轴建立直角坐标系， 从所述第 一筛选模块筛选 出的点云数据中进一步筛选出横坐标大于0的点， 并根据纵坐标是否大于0将点划分为右侧 路沿候选点和左侧路沿候选点； 第三筛选模块， 用于基于特征点高度阈值从右侧路沿候选点和左侧路沿候选点中分别 筛选出右侧路沿特征点和左侧路沿特征点， 并判断是否存在任一特征点与其相邻的特征点 之间的距离大于水平距离阈值， 并在存在时将该特征点剔除， 以提取出该帧点云数据中的 左侧路沿点和右侧路沿点； 生成模块， 用于根据从连续的若干帧点云数据中提取出的左侧路沿点和 右侧路沿点生 成对应侧的路沿线。 8.根据权利要求7 所述的路沿提取装置， 其特 征在于： 所述预处 理模块， 用于： 设定有效点高度阈值， 并剔除高于有效点高度阈值的点云数据； 以车辆所在位置为中心设定有 效点云区域， 并剔除位于所述有效点云区域外的点云数 据； 通过深度学习方法检测出点云数据中的动态目标， 并将其剔除。 9.一种计算机设备， 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 运行的计算机程序， 其特征在于： 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6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： 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114519782 A 3