(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 202210827868.3 (22)申请日 2022.07.13 (71)申请人 九识智行 （北京） 科技有限公司 地址 102211 北京市昌平区小汤山 镇常兴 庄村常后路西100米丝路风情 （北京） 酒店管理服 务有限公司内2层821645 (72)发明人 林金表　 (74)专利代理 机构 北京德崇智捷知识产权代理 有限公司 1 1467 专利代理师 王欣 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 17/20(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06F 17/16(2006.01) G01S 17/931(2020.01) (54)发明名称 一种识别地 面点云的方法和装置 (57)摘要 本发明公开了一种识别地面点云的方法和 装置， 涉及自动驾驶技术领域。 该方法的一具体 实施方式包括： 对多个雷达的点云进行分组； 针 对补盲雷达的点云所在的组： 将补盲雷达的点云 划分至多个第一网格； 根据第一网格内的点云， 确定第一网格的平面方程； 根据第一网格的平面 方程， 识别第一网格内的点云是否为地面点云； 针对主雷达的点云所在的组： 将主雷达的点云划 分至多个第二网格； 根据第二网格内的点云， 确 定第二网格的平面方程； 将主雷达的盲区划分成 多个第三网格； 根据第一网格的平面方程， 确定 第三网格的平 面方程； 根据第二网格的平面方程 和第三网格的平面方程， 识别第二网格内的点云 是否为地面点云。 该实施方式能够提高地面点云 的识别准确度。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115222692 A 2022.10.21 CN 115222692 A 1.一种识别地 面点云的方法， 其特 征在于， 包括： 对来源于多个雷达的点云进行分组； 其中， 主雷达的点云和补盲雷达的点云位于不同 的组， 同一组内任意两个所述雷达的点云对应的地面区域不重合， 所述补盲雷达的点云与 所述主雷达的点云在同一 坐标系下； 针对所述补盲雷达的点云所在的组： 将所述补盲雷达的点云划分至多个第一网格； 根 据所述第一网格内的点云， 确定所述第一网格的平面方程； 根据所述第一网格的平面方程， 识别所述第一网格内的点云是否为 地面点云； 针对所述主雷达的点云所在的组： 将所述主雷达的点云划分至多个第二网格； 根据所 述第二网格内的点云， 确定所述第二网格的平面方程； 将所述主雷达的盲区划分成多个第 三网格； 根据所述第一网格的平面方程， 确定所述第三网格的平面方程； 根据所述第二网格 的平面方程和所述第三网格的平面方程， 识别所述第二网格内的点云是否为 地面点云。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 将所述补盲雷达的点云划分至多个第一网格， 包括： 按照俯视 视角， 将所述补盲雷达的点云对应的地 面区域划分成多个所述第一网格； 确定所述补盲雷达的点云所属的第一网格； 和/或， 将所述主雷达的点云划分至多个第二网格， 包括： 按照俯视 视角， 将所述主雷达的点云对应的地 面区域划分成多个所述第二网格； 确定所述主雷达的点云所属的第二网格。 3.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第一网格内的点云， 确定所述第一网格的平面方程， 包括： 如果所述第一网格内点云的数量不小于3， 则基于随机抽样一致性算法确定所述第一 网格的平面方程； 和/或， 根据所述第二网格内的点云， 确定所述第二网格的平面方程， 包括： 如果所述第二网格内点云的数量不小于3， 则基于随机抽样一致性算法确定所述第二 网格的平面方程。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第一网格的平面方程， 确定所述第三网格的平面方程， 包括： 确定所述第三网格的平面方程 为： 距离所述第三网格最近的第一网格的平面方程。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述第一网格的尺寸小于所述第 二网格的尺寸， 所述第 二网格的尺寸等于所述第 三网 格的尺寸。 6.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第一网格的平面方程， 识别所述第一网格内的点云是否为 地面点云， 包括： 根据所述第一网格的平面方程， 识别所述第一网格是否为 地面网格； 根据识别结果和所述第 一网格内点云的坐标， 识别所述第 一网格内的点云是否为地面 点云。 7.如权利要求6所述的方法， 其特 征在于，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115222692 A 2根据所述第一网格的平面方程， 识别所述第一网格是否为 地面网格， 包括： 根据所述第一网格的平面方程， 判断相邻两个所述第一网格是否相似； 根据判断结果和自动驾驶车辆的位置， 识别所述第一网格是否为 地面网格； 其中， 所述自动驾驶车辆所在的地面区域为目标网格， 所述目标网格属于地面网格； 如 果相邻两个所述第一网格相似、 且其中一个所述第一网格属于地面网格， 则另一个所述第 一网格也属于地 面网格。 8.如权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述根据所述第一网格的平面方程， 判断相邻两个所述第一网格是否相似， 包括： 如果相邻 两个所述第 一网格的平面法 向量的夹角小于预设的角度阈值、 且偏移量的差 值小于预设的偏移阈值， 则判定相邻两个所述第一网格相似。 9.如权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 根据识别结果和所述第 一网格内点云的坐标， 识别所述第 一网格内的点云是否为地面 点云， 包括： 如果所述第一网格为地面网格， 则针对所述第一网格内的当前点云： 根据所述当前点 云的坐标和所述第一网格的平面方程， 计算当前点与所述第一网格的平面的距离， 如果所 述当前点与所述第一网格的平面的距离小于预设的距离阈值， 则所述当前点云为地面点 云； 如果所述第 一网格为非地面网格， 则在 当前组内确定距离所述第 一网格最近的目标地 面网格； 针对所述第一网格内的当前点云： 根据所述当前点云的坐标和所述 目标地面网格 的平面方程， 计算当前点与所述 目标地面网格的平面的距离， 如果所述当前点与所述 目标 地面网格的平面的距离小于所述距离阈值， 则所述当前点云为 地面点云。 10.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第 二网格的平面方程和所述第 三网格的平面方程， 识别所述第 二网格内的点 云是否为 地面点云， 包括： 根据所述第 二网格的平面方程和所述第 三网格的平面方程， 识别所述第 二网格是否为 地面网格； 根据识别结果和所述第 二网格内点云的坐标， 识别所述第 二网格内的点云是否为地面 点云。 11.如权利要求10所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第 二网格的平面方程和所述第 三网格的平面方程， 识别所述第 二网格是否为 地面网格， 包括： 根据所述第 二网格的平面方程和所述第 三网格的平面方程， 判断相邻 两个主雷达网格 是否相似； 所述主雷达网格包括： 所述第二网格和所述第三网格； 根据判断结果和自动驾驶车辆的位置， 识别所述第二网格是否为 地面网格； 其中， 所述自动驾驶车辆所在的地面区域为目标网格， 所述目标网格属于地面网格； 如 果相邻两个所述主雷达网格相似、 且其中一个所述主雷达网格属于地面网格， 则另一个所 述主雷达网格也属于地 面网格。 12.如权利要求1 1所述的方法， 其特 征在于， 根据所述第 二网格的平面方程和所述第 三网格的平面方程， 判断相邻 两个主雷达网格权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115222692 A 3