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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);长三角哈特机器人产业技术研究院

摘要：本发明提供了一种基于YOLO的动态障碍物快速点云剔除方法及系统，属于动态障碍物点云剔除领域。为了解决现有动态点云剔除时，受环境空间范围影响，狭窄环境内动态物体越多、距离激光雷达越近，轨迹精度越低，导致定位不准或路径规划失败的问题。通过激光雷达和相机标定，获取相机和激光雷达之间的外参矩阵；利用相机和激光传感器，获取同步的图像和点云数据；选用YOLOv5检测图像中的动态物体，并得到它们的边界框的坐标信息；将图像中的动态物体边界框位置信息投影到点云中，得到对应的点云区域；根据点云上的语义标签，将属于动态物体的点云从原始点云中识别出来；将聚类出来的动态物体点云从原始点云中剔除。

主权项：1.一种基于YOLO的动态障碍物快速点云剔除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、激光雷达和相机的标定，利用激光雷达和相机同时观测同一个标定板，通过提取图像中的特征点和点云中的对应点，得到至少三个二维-三维点对，然后求解出激光雷达坐标系到相机坐标系的旋转矩阵R和平移向量t，进而获得相机与激光雷达之间的外参矩阵；步骤二、获取相机图像和激光点云，使用相机和激光传感器，获取同步的图像和点云数据；步骤三、检测步骤二中相机采集到的RGB图像中的动态物体，选用YOLOv5检测图像中的动态物体，并得到它们的边界框的坐标信息；步骤四：投影步骤三判断得到的动态物体到点云，使用相机和激光传感器的内外参，将RGB图像中的动态物体边界框位置信息投影到点云中，得到对应的点云；步骤五、对步骤四获取的动态物体点云利用自适应直通滤波算法进行识别与剔除，包括，S51、根据步骤三中点云上的语义标签，将属于动态物体的点云利用自适应直通滤波算法从原始点云中识别出来；S52、在步骤四得到障碍物中心在激光雷达坐标系下的坐标PLxL,yL,zL后，需要去除该坐标PLxL,yL,zL附近长方体直通滤波的点云；S53、将聚类出来的动态物体点云从原始点云中滤除，得到去除动态物体后的静态点云，所述静态点云用于激光雷达SLAM的配准和建图。

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