1.一种激光雷达地面分割算法，其特征在于，所述分割算法包括：通过激光雷达获取目标区域的点云信息，并经过激光雷达球面投影得到二维激光点云深度图像，其中所述二维激光点云深度图像的每个像素都对应一个点云;根据所述二维激光点云深度图像将所述点云信息分割为非地面点、未知分类点、地面点；

将所述非地面点、未知分类点、地面点在所述二维激光点云深度图像中进行标记；

基于条件随机场对标记后的所述二维激光点云深度图像构建图模型；

通过图割算法对所述图模型进行地面分割。

2.根据权利要求1所述的分割算法，其特征在于，所述经过激光雷达球面投影得到二维激光点云深度图像包括:将所述目标区域的点云的笛卡尔三维坐标转换为球面三维坐标，利用如下公式：，

，

其中， 为所述目标区域的点云的笛卡尔三维坐标， ,及 为所述目标区域的点云的球面三维坐标中的俯仰角和偏航角；

将所述目标区域的点云的球面三维坐标转换得到二维图像坐标，利用如下公式：，

，

其中，其中， 是所述激光雷达的最大仰角， 为点云在所述二维激光点云深度图像中的行坐标， 为点云在所述二维激光点云深度图像中的列坐标。

3.根据权利要求1所述的分割算法，其特征在于，所述将所述点云信息分割为非地面点、未知分类点、地面点包括：将所述二维激光点云深度图像划分为大小相等的网格，并以每个网格和它3×3个相邻的网格作为一个单元；

记录每个网格中最小的点云高度 及其对应单元中最小的点云高度 ；

设置高度阈值区间 ，并根据下列公式将所述点云信息分割，，

其中，为地面点， 为非地面点， 为未知分类点， 为实际测得的点云高度。

4.根据权利要求1所述的分割算法，其特征在于，所述基于条件随机场对标记后的所述二维激光点云深度图像构建图模型包括：从所述二维激光点云深度图像中提取分割特征，所述分割特征包括激光点云距离、边缘信息和激光强度；

根据所述分割特征计算所述二维激光点云深度图中每个像素的节点能量及边能量；

根据所述节点能量及边能量构建图模型。

5.根据权利要求4所述的分割算法，其特征在于，所述计算每个像素的节点能量通过如下公式：，

其中，其中 是像素 的标签， 是像素 的特征。

6.根据权利要求4所述的分割算法，其特征在于，所述计算每个像素的边能量通过如下公式：，

其中 和 是像素 和 的特征，是控制相似度的参数。

7.根据权利要求1所述的分割算法，其特征在于，所述通过图割算法对所述图模型进行地面分割包括:根据所述图模型建立最小化总能量函数：，

其中，为标签集合，为边能量的权重参数；

根据图割算法求解所述最小化总能量函数得到所述地面点和非地面点点云。

8.根据权利要求1所述的分割算法，其特征在于，所述根据最小割算法求解所述最小化总能量函数得到所述地面点和非地面点点云包括：初始化所述二维激光点云深度图中每个像素的信息量；

获取从源点到汇点的路径；

根据所述路径将所述二维激光点云深度图分割为从源点可到达部分及不可到达部分，得到所述地面点和非地面点点云。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；

存储单元，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，能使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至8中任一项所述激光雷达地面分割算法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时能实现根据权利要求1至8中任一项所述激光雷达地面分割算法。