Như với các dữ liệu LIDAR phẳng, cần gắn nhãn mỗi mẫu phạm vi Velodyne là thuộc về mặt đất hay là chướng ngại vật. Mật độ dữ liệu Velodyne cao cho phép thực hiện một cách tinh vi hơn việc phân loại chướng ngại vật hay mặt đất so với LIDAR phẳng. Chiến lược là xác định trong các điểm đám mây, điểm đó có thể ở trên mặt đất và sau đó được điền vào mô hình mặt đất phi tham số thông qua các điểm mặt đất. Những điểm khác trong đám mây đủ sâu trên mô hình mặt đất (và được thiết kế để loại bỏ giá trị ngoại lai) là đầu ra để phát hiện chướng ngại vật.
Những tín hiệu ngoại lai với LIDAR phẳng là tương đối hiếm và dữ liệu Velodyne chứa một số lượng đáng kể tín hiệu ngoại lai, việc loại bỏ ngoại lai là một thách thức lớn. Những giá trị ngoại lai bao gồm cả hai phạm vi quá gần và quá xa, thường bị ảnh hưởng bởi môi trường xung quanh. Tín hiệu phản xạ ngược lại bị nhiễu bởi Velodyne, tạo ra một đám mây của những tín hiệu phản xạ bị lỗi. Cảm biến cũng bộc lộ các lỗi hệ thống như quan sát bề mặt có cường độ cao (sơn đường) làm phép đo phạm vi bị gián đoạn. Kết quả là vùng sơn màu sáng có thể xuất hiện như bề mặt lề đường cao. Các Velodyne bao gồm 64 laser riêng lẻ, mỗi thay đổi về độ nhạy và phạm vi chồng lấn của laser làm tăng thêm độ nhiễu.
Thuật toán ước lượng mặt đất tính toán dữ liệu địa hình từ một chuỗi các điểm đại diện cục bộ để hình thành mặt đất. Hệ thống tạo điểm đại diện mặt đất bằng cách chia khu vực xung quanh chiếc xe thành một lưới cực. Mỗi ô của lưới thu thập tất cả các điểm trong lần quét Velodyne suốt 40 quay của cảm biến và phạm vi 3m để lắp vào ô. Nếu một ô đặc biệt có nhiều hơn một số ngưỡng tín hiệu trả về (danh
nghĩa là 30) thì ô sẽ tạo ra một điểm đại diện mặt đất, do bị nhiễu bởi Velodyne nên điểm đại diện đó không phải là điểm thấp nhất, thay vào đó 20% số điểm thấp nhất (được đo theo trục z) được loại bỏ trước khi các điểm thấp tiếp theo được chấp nhận như là một điểm đại diện.
Các điểm đại diện tượng trưng cho mặt đất là thường đúng nhưng đôi khi nó có thể nhầm lẫn bề mặt cao (như mui xe) là các điểm đại diện. Do đó hệ thống lọc các điểm đại diện bằng cách tạo một ràng buộc độ dốc tối đa. Giả định địa hình điều hướng có độ dốc không được vượt quá 0.2 (khoảng 110). Bắt đầu từ bánh xe, điểm đại diện sắp xếp theo thứ tự khoảng cách xa dần, loại bỏ những điểm mà có độ dốc vượt quá ngưỡng (Hình 2.14). Kết quả mô hình mặt đất là một chuỗi đường (giữa các điểm mặt đất được chấp nhận) cho mỗi khu vực hướng tâm (Hình 2.15).
Hình 2.14: Các điểm đại diện mặt đất và nội suy. Tín hiệu trả về Velodyne lắp vào trong một lưới cực (bên trái là ô đơn được hiển thị). 20% số điểm thấp nhất (đo theo chiều cao z) bị loại bỏ vì có thể là tín hiệu ngoại lai. Tín hiệu thấp tiếp theo là một điểm đại diện mặt đất.
Hình 2.15: Ví dụ mô hình mặt đất. Trên địa hình đồi núi, địa hình lệch đáng kể so với mặt phẳng nhưng được theo dõi khá tốt bởi mô hình mặt đất.
Theo dõi mặt đất không chỉ để xác định các chướng ngại vật mà nó còn cải thiện hiệu suất của hệ thống trong mô hình mặt đất phẳng với hai cách bổ sung. Đầu tiên, biết nơi nào mặt đất cho phép chiều cao của một chướng ngại vật cụ thể để đánh giá chính xác hơn, lần lượt cho phép thiết lập ngưỡng cao của chướng ngại vật, phát
hiện nhiều chướng ngại vật thực tế với ít sai lệch. Thứ hai, ước lượng mặt đất cho phép chiều cao so với mặt đất của mỗi tín hiệu trả về được tính toán. Những chướng ngại vật mà xe sẽ vượt qua một cách an toàn (chẳng hạn như cầu vượt hay tán cây) sẽ bị loại bỏ.
Ước lượng mặt đất có thể phân loại tín hiệu LIDAR trả về là chướng ngại vật nếu nó là một ngưỡng trên mặt đất, tuy nhiên chiến lượt này vẫn chưa tối ưu, laser riêng lẻ có xu hướng tạo ra chuỗi liên tiếp tín hiệu ngoại lai nên cần phải có nhiều laser để thống nhất sự hiện diện của một chướng ngại vật.
Các laser hiệu chỉnh có tầng nhiễu có thường nằm dưới 15cm. Sự khác nhau của những thay đổi liên tục bên trong laser làm việc đo trở nên không chính xác, qua laser chiều cao thay đổi nhỏ hơn. Do đó ước lượng mặt đất không đáng tin cậy để có thể phát hiện những chướng ngại vật thấp hơn 15cm.
Với mỗi ô cực, kiểm đếm số lượng tín hiệu trả về từ một laser, so sánh với ngưỡng dấu hiệu (thường là 15cm). Sau đó hệ thống xem xét lại tín hiệu trả về một lần nữa, những tín hiệu trả về trên mặt phẳng mặt đất của một ngưỡng lớn hơn một chút (khoảng 25cm) và đủ dấu hiệu sẽ được gắn nhãn là chướng ngại vật. Các tiêu chuẩn dấu hiệu đó được đáp ứng bằng một trong hai cách: sử dụng mỗi 3 laser với ít nhất 3 tín hiệu trả về hoặc 5 laser cho một lần quét. Kết hợp này làm tăng độ nhạy hơn và cung cấp đầy đủ dữ liệu cho hệ thống.
Kết hợp giữa ngưỡng dấu hiệu (15cm) và ngưỡng chướng ngại vật (25cm) để làm tăng độ nhạy với các chướng ngại vật, phát hiện những chướng ngại vật trũng, thấp. Nếu chỉ sử dụng ngưỡng dấu hiệu (15cm) thì sẽ có nhiều tín hiệu giả vì nó nằm gần tầng gây nhiễu. Ngược lại nếu sử dụng duy nhất ngưỡng 25cm thì đòi hỏi chướng ngại vật phải cao hơn 25cm vì thế phải cần nhiều laser để phát hiện và mỗi laser phải có một góc quét khác nhau. Kết hợp hai ngưỡng này lại sẽ làm tăng độ nhạy mà không ảnh hưởng đáng kể đến tỉ lệ tín hiệu giả.
Tất cả thuật toán sử dụng Velodyne hoạt động trên một khu vực duy nhất của dữ liệu thay vì quét toàn bộ. Nếu quét toàn bộ, chuyển động của chiếc xe chắc chắn sẽ tạo ra một đường nối hoặc một khoảng trống trong quá trình quét. Xử lý khu vực thông minh làm giảm độ trễ của hệ thống: phát hiện chướng ngại vật được thông qua để theo dõi các chướng ngại vật mỗi 3ms (sự chênh lệch giữa laser đầu tiên và laser cuối cùng để quét tại một vị trí đăc biệt) thay vì mỗi 66ms. Trong thời gian được lưu 66ms, một chiếc xe đi với tốc độ 15m/s sẽ đi được quãng đường gần 1m. Mỗi bit của bộ trể có thể lưu lại làm tăng sự an toàn của hệ thống bằng cách cung cấp trước những cảnh báo nguy hiểm.