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激光雷达小课堂 | 如何使用 Livox 激光雷达点云中的 Tag 信息

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Author: Livox Pioneer | Time: 2022-1-24 14:35:29 | Others|
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Posted on 2022-1-24 14:35:29| All floors |Read mode
在激光雷达应用场景中,雨雾和灰尘是常见的噪声来源。而噪声在一定程度上会影响算法的效果:如产生目标物误检等,因此我们需要根据实际情况对点云噪声进行滤除。基于这种情况,Livox 从雷达底层信息出发,在雷达输出的点云数据中内置标识点云多回波及噪点信息数据的Tag信息,帮助用户更高效地应对点云噪声。

标记(Tag)是什么?
Tag 是激光雷达点云数据里指示多回波信息及噪点信息的数据。我们将Tag 信息的格式进行如下定义:


Tag 包含什么信息?
每个Tag信息都由1字节组成,并将该字节中包含的信息进行了分组:
第一组:bit7和bit6
第二组:bit5和bit4
第三组:bit3和bit2
第四组:bit1和bit0

其中,Tag 信息中第二组表示的是该采样点的回波次序。

由于Livox 激光雷达采用同轴光路,即使外部无被测物体,其内部的光学系统也会产生一个回波,该回波记为第0个回波。随后,若激光出射方向存在可被探测的物体, 则最先返回系统的激光回波记为第1个回波,随后为第2个回波,以此类推。如果被探测物体距离过近(不同产品有差异,对Horizon来说例如1.5m),第1个回波将会与雷达内部的第0个回波叠加、融合成为一个波形,该回波会被记为第0个回波。

当雷达处于单回波模式,则回波序号仅有00、01两种状态,表示该点云是由第0、1个回波信息计算得到;若处于多回波模式,则回波序号存在00、01、10、11四种可能,表示该点云信息分别是第0、1、2、3个回波信息计算得到。回波序号是接收器接收到脉冲信号的编号,不能等价于激光打在物体上的顺序。因此,tag第二组的回波信息一般不能直接应用于噪声去除,用户可以根据应用情况将其作为辅助信息应用到去噪算法中。


那么,怎么使用Tag 里的第三组和第四组回波信息来处理点云噪点问题呢?


用Tag 处理灰尘雨雾噪点
针对灰尘雨雾噪点的情况,可以使用Tag 的第三组信息(即bit3和bit2,第三组信息是基于回波能量强度来判断采样点是否为噪点的),来判断当前点是灰尘、雨雾还是正常点。

其中噪点置信度由高到低分为三档:11、10和01。噪点置信度越低,回波能量越强,说明该点是噪点的可能性越低。通常情况下,激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。据此,我们按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档:
01 表示回波能量很弱,这类采样点有较高概率为噪点,例如灰尘点
10表示回波能量中等,该类采样点有中等概率为噪点,例如雨雾噪点

备注:上图颜色使用tag标记,非反射率着色

虽然Tag可以作为辨别灰尘和雨雾噪点的重要信息,但仅依靠Tag来辨别,个别复杂场景下仍会存在少量误过滤、欠过滤的情况。以如下场景为例进行说明。

实际场景:中到大雨,大楼窗外。   根据Tag第三组信息,可正确标记灰尘点为绿色,雨雾点为红色。

实际场景:中到大雨,路面前方车辆溅起的水花。

其中标记灰尘点为绿色,雨雾点为红色。但从图中可以看到地面上有被误识别为灰尘和雨雾的点。此类情况则需结合其他点云空间特征做更好的滤除。

实际场景:中到大雨,十字路口。
其中标记灰尘点为绿色,雨雾为红色,同样存在上图同样的情况。

用 Tag 处理空间拉丝噪点

如果光斑同时打在前后不同深度的物体上时,出现深度计算不准确就会导致空间拉丝噪点的产生。

遇到这种情况时,Tag的第四组时基于采样点空间位置来判断是否为噪点的,适合拉丝等噪点的滤除。以下图天花板扫描的点云为例。可以看出吊灯边缘存在大量的拉丝,这就是因为光斑一部分打在吊灯上,而另一部分打到其后的天花板上导致深度计算不准确引起的。

* 由于相机FOV 限制,图像角度与点云稍有差异

根据Tag第四组的值,按照不同置信度进行过滤之后,效果如下图所示。
过滤置信度为01后的点云效果图

进一步过滤置信度为10后的点云效果图

进一步过滤置信度为11的点云效果图

从以上场景可以看出通过Tag进行逐步过滤后,效果非常明显。

用Tag 处理阳光噪点
针对阳光噪点,首先Livox 激光雷达内部会探测环境光强度。当环境光强度过大时,对应的点云坐标会被置为0(即被过滤掉)。但如需算法上进行进一步处理,可以考虑使用阳光噪点处的如局部无明显结构特征、点云纵深变化比较大等特点,将阳光噪点筛选出来并加以滤除。

如下图所示,右图用黄色标记出了阳光噪点(在未滤噪的情况下,雷达内部首先会判断为阳光噪点并将其点云深度坐标值置为0,从而达到滤除的目的)。同时,Livox Horizon及HAP 等产品也陆续导入了阳光噪点自动滤除功能。

* 备注:激光雷达位于大楼前方;其中右图点云为俯视图,蓝色点云对应左图墙体



但众所周知,激光雷达的实际应用场景通常更为复杂。虽然Tag 提供了丰富的标识信息,但有时仅依靠Tag也会存在少量过滤不干净的情况。这种情况下则可结合其他点云空间特征做更好的滤除,从而更精准地获得实际场景的点云图。


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Posted on 2022-3-5 18:44:00| All floors
我拥有一个Livox-Avia 雷达,包括在官方SDK的API文档中,暂未找到如何应用Tag信息的实例。请问如何应用在我的工程中?希望得到您的帮助!!!
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