在自动驾驶领域的技术研发过程中，如何利用多源传感器来提升自动驾驶的安全稳定性是亟待攻克的重点课题之一。
激光雷达是自动驾驶技术方案中关键的传感器之一。激光雷达的优点是具有较高的抗干扰性能，能够直接获取到被探测物体的三维信息，基于高性能算法对采集到的点云数据进行快速处理。在实际应用中，保证数据处理速度的同时，确保还原信息的不丢失；提高点云数据特征提取与语义分割时的处理速度及识别精度，都是提高激光雷达精度和性能的重要手段。
左侧为初始点云右侧为滤波去噪后点云
上海北斗导航研发与转化功能型平台针对激光雷达点云数据处理算法进行了专项技术研究，在消除无效点云干扰的同时，大大提高了点云特征提取的效率，基于神经网络模型的训练算法，更为精准地进行点云的语义分割与数据处理。
该算法的基本原理主要包括下述4个步骤：
1） 将收集到的激光雷达点云数据进行预处理，包括消除冗余的点云数据与干扰的噪声数据；
2） 基于体素模型进行数据预处理，针对体素模型会损失部分信息点的缺陷，进行栅格化处理，统计点云的特征表示，保留栅格的几何信息；
3） 利用DGCNN边缘卷积提取特征，对DGCNN网络进行改进，利用卷积神经网络完成点云场景的语义分割；
4） 改进后的卷积神经网络直接将处理好的点云三维坐标输入去除对其网络。
该算法将点云常见的体素与栅格处理进行有效融合，提高运算速度的同时尽可能减少点云内的信息损失，并改进神经网络模型，减少网络结构中卷积层数，降低网络参考量，使得网络结构更加轻量化，在增加点云数据的同时，最大限度降低噪声影响，提高语义分割的精准度，从而全面提升激光雷达的性能。
上海北斗导航研发与转化功能型平台于2018年正式落地，是上海市首批通过审议的十六个平台之一，也是上海科创中心建设“四梁八柱”的重要组成部分。平台致力于打造北斗导航产业技术研发与转化的卓越创新服务平台，通过共性技术协同研发与技术成果转化，支撑复杂场景高可用高精度融合导航技术创新，加速提升北斗导航产业领域发展能级。
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