本技术方案专注于点云数据处理，旨在克服传统地面分割方法中的过分割、欠分割以及模型训练耗时和泛化能力不足的问题。我们提出了一种创新的基于点云几何结构的地面分割技术，以提升分割效率和准确性。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
自动驾驶技术的快速进步正在推动交通领域的重大变革，使得传统交通向着智能化方向发展，为提升交通效率、提高道路安全性和出行便捷性提供了新的可能性。为了应对复杂多变的实况道路环境，智能驾驶车辆必须具备高度精确的环境感知能力和自主决策能力，而前者依赖于可靠的传感器系统，是自动驾驶技术的核心组成部分。传感器通过感知和收集周围丰富的环境信息，利用先进的算法对数据进行分析和处理，为车辆的决策系统提供了必要的信息支持和参考。自动驾驶中常用的传感器包括摄像头、GPS、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、惯性导航等，每一种传感器在实现自动驾驶目标中都有其独特的作用和优势，通过融合多种传感器的数据，自动驾驶系统的感知模块能够构建出一个更加全面和准确的环境感知模型，从而提升车辆的自主决策能力，实现更加安全和高效的自动驾驶体验。
其中，激光雷达作为一种高精度的感知设备，根据线数的不同分为单线激光雷达和多线激光雷达，相较于其他传感器，激光雷达在恶劣天气和复杂光照条件下依然能保持较高的精度，因此多线激光雷达在目前阶段自动驾驶的三维感知系统中得到了广泛的应用，发挥着不可或缺的作用。激光雷达通过向一定视场角范围内发射激光束，同时使用接收部件接收该范围内反射回的激光束，利用二者的时间差直接计算出车辆与被测目标之间的距离，同时还能进一步获取反射点其他的相关信息（速度、高度、反射强度等），从而生成蕴含丰富环境细节信息的高分辨率的激光点云数据。这些点云数据不仅能够帮助感知系统精准地识别障碍物和其他交通参与者，还能为地面分割、环境地图构建等任务提供丰富的空间信息。
激光点云地面分割是当前自动驾驶、机器人导航、三维建模等领域中的关键技术之一。作为点云数据预处理中的重要步骤，其主要是为了从激光雷达获取的三维点云数据中分离出地面点和非地面点，进而辅助点云聚类、障碍物检测、点云配准以及高精地图建立等后续任务。对点云数据进行精确的地面分割能够提供垂直方向上的约束，从而构建出精度更高的三维全局地图，实现更精确的定位，还能为自动驾驶系统的可通行区域检测提供准确的先验信息，有助于车辆制定决策并规划行驶路径，提高行车安全性。
目前，在点云地面分割领域，研究人员已经提出了多种方法，以期得到更好的分割效果。其中应用最广泛的是基于几何特征的传统方法，它主要是通过对点云中点几何特征应用主成分分析法、随机采样一致性算法、霍夫变换法等方法进行形状分析和曲面拟合，从而估计出地面的模型参数，实现地面与非地面点的区分。然而，这类方法极容易受到离群点和噪声的干扰，在应对复杂地形和场景时表现有限，存在过分割、欠分割的问题，同时鲁棒性也不佳。近年来，随着卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及图神经网络（GNN）等深度学习模型的不断发展，研究人员逐渐发现这些方法在点云地面分割任务中也表现出优越的性能，这类方法利用深度神经网络处理大规模数据，并从中学习复杂的模式进行自动化特征提取，提高了地面分割任务的精度和效率，在应对复杂地形和多样化场景时表现出色。但是基于深度学习的方法也存在很多不足之处，首先，深度学习模型通常需要大量计算资源和存储空间，特别是在训练阶段，对于大规模点云数据处理时尤为明显。此外，深度学习方法通常需要对大规模带有标签的数据进行训练，而这些标注数据的获取成本高，模型训练时间长，并且模型的泛化能力一般。
综上，目前在点云地面分割中至少存在如下问题：
基于几何特征的传统方法，容易受到离群点和噪声的干扰，在应对复杂地形和场景时表现有限，存在过分割、欠分割的问题；基于神经网络的方案，需要大量计算资源和存储空间，模型训练时间长，模型泛化能力较差。
实现思路