基于深度投影的三维点云目标分割和碰撞检测

王张飞; 刘春阳; 隋新; 杨芳; 马喜强; 陈立海

doi:10.37188/OPE.20202807.1600

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基于深度投影的三维点云目标分割和碰撞检测

信息科学 | 更新时间：2020-08-13

- 基于深度投影的三维点云目标分割和碰撞检测
- Three-dimensional point cloud object segmentation and collision detection based on depth projection
- 光学精密工程 2020年28卷第7期页码：1600-1608
- 作者机构：
  
  1.河南科技大学机电工程学院, 河南洛阳 471003
  2.机械装备先进制造河南省协同创新中心, 河南洛阳 471003
  3.河南省机械设计及传动系统重点实验室, 河南洛阳 471003
- 作者简介：
  
  [ "王张飞(1995-), 男, 河南商丘人, 硕士, 2018年于洛阳理工学院获得学士学位, 主要从事激光雷达对外部环境感知技术的研究。E-mail:wzfhkd@126.com" ]
  刘春阳(1982-), 男, 河北丰宁人, 副教授, 硕士生导师, 2005年、2008年和2012年于天津大学分别获得学士、硕士和博士学位, 主要从事精密测控技术、机械设备状态监测及故障诊断技术研究。E-mail:chunyangliu@haust.edu.cn LIU Chun-yang, E-mail:chunyangliu@haust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51805151);河南省科技攻关计划(工业领域)资助项目(192102210141);河南省高等学校重点科研项目基础研究计划资助项目(18A460018);河南省高等学校青年骨干教师培养计划资助项目(2019GGJS082)
- DOI：10.37188/OPE.20202807.1600
  中图分类号： TN958.98
- 收稿日期：2020-01-08，
  
  修回日期：2020-03-08，
  
  录用日期：2020-3-8，
  
  纸质出版日期：2020-07-15
- 稿件说明：
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王张飞, 刘春阳, 隋新, 等. 基于深度投影的三维点云目标分割和碰撞检测[J]. 光学精密工程, 2020,28(7):1600-1608.

Zhang-fei WANG, Chun-yang LIU, Xin SUI, et al. Three-dimensional point cloud object segmentation and collision detection based on depth projection[J]. Optics and precision engineering, 2020, 28(7): 1600-1608.
王张飞, 刘春阳, 隋新, 等. 基于深度投影的三维点云目标分割和碰撞检测[J]. 光学精密工程, 2020,28(7):1600-1608. DOI： 10.37188/OPE.20202807.1600.

Zhang-fei WANG, Chun-yang LIU, Xin SUI, et al. Three-dimensional point cloud object segmentation and collision detection based on depth projection[J]. Optics and precision engineering, 2020, 28(7): 1600-1608. DOI： 10.37188/OPE.20202807.1600.

摘要

三维激光雷达被广泛应用在无人驾驶系统中对道路环境的检测和防碰撞检测。为增加激光雷达对扫描点云进行分割的准确性，提出一种基于深度投影的点云目标实时分割方法。首先采用体素化滤波去除噪声点，然后使用渐进式形态学滤波方法去除地面点，最后将点云进行深度投影，建立三维点云与深度投影图像的映射关系，利用深度投影图像的自适应角度阈值对点云进行目标分割，并将分割后的点云目标构造混合层次包围盒进行碰撞检测。实验结果表明该方法相对于传统聚类算法在时间效率上有明显提升，并且能有效降低过分割问题，实验数据目标分割准确率达到了78.82%，结合混合层次包围盒算法对分割后的点云目标进行碰撞检测，可有效地识别并判断物体空间位置关系，提升碰撞识别的准确性。

Abstract

Three-dimensional LiDAR is widely used in unmanned driving systems

mainly to detect the road environment and for collision avoidance detection. A real-time method to segment the point cloud based on depth projection was proposed to increase the segmentation accuracy of a point cloud scanned by LiDAR. Voxel filtering was first used to remove noise points

after which progressive morphological filtering was used to remove ground points

and finally the point cloud was subjected to point depth projection. The adaptive angle threshold method for the depth projection image was used to segment the point cloud

and after segmentation of the point cloud target

a hybrid hierarchical bounding box was constructed for collision detection. The experimental results show that this method constitutes a significant improvement in time efficiency compared with traditional clustering algorithms

and can effectively reduce the problem of over-segmentation. The proposed method increased the segmentation accuracy rate in the experiment to 78.82%. The combined hierarchical bounding box algorithm is applied to the segmented points.

关键词

Keywords

references

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