用于调整点云数据采集轨迹的方法、设备以及计算机可读介质技术

本公开的实施例涉及用于调整点云数据采集轨迹的方法、设备以及计算机可读介质。根据本公开的实施例，可以基于从点云数据提取的特征来进行轨迹的调整，并且可以根据特征的性质来选择需要调整的参数，而不是所有的参数均需要同时调整。此外，根据本公开的实施例，在进行轨道融合时，考虑了轨迹中的轨迹点的顺序关系，从而避免了无法闭环。

Method, device and computer-readable medium for adjusting point cloud data acquisition track

Embodiments of the disclosure relate to methods, devices, and computer-readable media for adjusting point cloud data acquisition trajectories. According to the embodiment of the present disclosure, the trajectory can be adjusted based on the features extracted from the point cloud data, and the parameters that need to be adjusted can be selected according to the characteristics of the feature, and not all the parameters need to be adjusted at the same time. In addition, according to the embodiments of the present disclosure, when track fusion is taken into account, the sequential relation between the track points in the trajectory is taken into account, thus avoiding the failure of closed-loop control.

【技术实现步骤摘要】
用于调整点云数据采集轨迹的方法、设备以及计算机可读介质
本公开的实施例总体上涉及高精地图领域，并且更具体地涉及用于调整点云数据采集轨迹的方法、设备及计算机可读介质。
技术介绍
近年来随着自动驾驶得到广泛的关注，高精地图技术得到了快速地发展。特别地，针对高度自动驾驶(L3)级别的自动驾驶，高精地图是不可或缺的。在目前高精地图技术中，需要采集大量的点云数据。通过对这些点云数据进行诸如配准等的处理以应用于制作高精地图。由于点云数据量通常很大，传统的全量点云数据匹配需要消耗大量的时间以及存储空间。
技术实现思路
总体上，本公开的实施例涉及用于调整点云数据采集轨迹的方案。在第一方面，本公开的实施例提供一种调整点云数据采集轨迹的方法。该方法包括：响应于移动实体所采集的第一点云数据和第二点云数据具有匹配的特征，获取移动实体采集第一点云数据所使用的第一轨迹和采集第二点云数据所使用的第二轨迹；基于匹配的特征以及第一轨迹和第二轨迹，确定第一轨迹中的待调整的轨迹点参数集合；以及通过调整轨迹点参数集合，融合第一轨迹和第二轨迹。在第二方面，本公开的实施例提供一种用于调整点云数据采集轨迹的装置。该装置包括：获取模块，被配置为响应于移动实体所采集的第一点云数据和第二点云数据具有匹配的特征，获取移动实体采集第一点云数据所使用的第一轨迹和采集第二点云数据所使用的第二轨迹；确定模块，被配置为基于匹配的特征以及第一轨迹和第二轨迹，确定第一轨迹中的待调整的轨迹点参数集合；以及融合模块，被配置为通过调整轨迹点参数集合，融合第一轨迹和第二轨迹。在第三方面，本公开的实施例提供了一种设备，包括一个或多个处理器；以及存储装置，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，使得所述一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。在第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。附图说明结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其它特征、优点及方面将变得更加明显，其中：图1示出了本公开的实施例可以在其中实施的示例环境的框图；图2示出了根据本公开的某些实施例的轨迹融合的示意图；图3示出了根据本公开的某些实施例的示例方法的流程图；图4示出了根据本公开的某些实施例的示例方法的流程图；图5示出了根据本公开的某些实施例的装置的示意框图；以及图6示出了示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备的框图。在所有附图中，相同或相似参数数字表示相同或相似的元素。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。在此使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。在此使用的术语“点云数据”是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X、Y、Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。点云数据还可以表示一个点的RGB颜色，灰度值，深度，分割结果等。在此使用的术语“特征/特征点”是指能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。如上所述，传统方案通常直接使用点云数据进行配准。这要求点云数据本身给出较好的初始值。进一步地由于可能需要多次迭代，因此在直接地处理点云数据时会消耗大量的时间以及内存。直接地处理点云数据只适用于数据量比较小的场景。然而，在制作高精地图时，需要处理大量的点云数据，因此传统的直接处理点云数据的方案并不适用。此外，传统方案在进行点云数据配准时，通常只限于两帧之间的匹配关系，而没有以采集点云数据的轨迹作为整体来考虑。这样，通常会造成诸如环路之类的轨迹，而无法正确地形成闭环。根据本公开的实施例，提供了一种用于调整点云数据采集轨迹的方案。在该方案中，提取出点云数据中的特征以用于融合用于采集点云数据的轨迹。在融合用于采集点云数据的轨迹时，可以根据特征相应地调整轨迹中的轨迹点的位置参数。进一步地，在融合用于采集点云数据的轨迹时，轨迹中的轨迹点的顺序关系也可以被考虑以提高融合的精度。图1示出了本公开的实施例能够在其中实现的示例环境100的示意图。该示例环境100可以包括移动实体110以及计算设备106。移动实体可以包括移动设备101、用于采集点云数据122的采集设备102、用于存储点云数据122的存储装置104。移动设备101可以是任意可移动的设备。例如，移动设备101可以是车辆。采集设备102可以被设置在移动设备101上。采集设备102可以是任意合适的3D扫描设备。例如，采集设备102可以是激光雷达设备。备选地，采集设备102可以是立体摄像头。采集设备102还可以是越渡时间相机。轨迹130和轨迹140是移动设备101的不同时相的轨迹。移动实体110可以通过采集设备102分别在轨迹130和140上采集点云数据。采集设备102采集的点云数据可以被存储在存储装置104中。存储装置104可以本地存储装置。例如，存储设备104可以与采集设备102一同位于移动设备101上。存储装置104也可以是远程存储装置。例如，采集设备102可以将采集的点云数据发送到远程的存储装置104。示例环境100中还包括柱状物体1510、平面物体1520以及地面物体1530。可以从采集设备102所采集的点云数据122中提取出反映上述物体的特征。计算设备106可以从存储装置104获得点云数据122。计算设备106可以从点云数据122中提取特征，并且基于该特征对轨迹130和轨迹140中的轨迹点进行调整，以融合轨迹130和轨迹140。本领域技术人员应当理解，虽然图1的环境100中示出了本公开的实施例能够在其中实现的示例环境，然而可以理解本公开的实施例可以在任意其他合适的环境中实现。图2所示的环境100仅为示例性的，而非限制性的。可以理解，图1中环境100示出的移动实体110、计算设备106、轨迹130和140、柱状物体1510、平面物体1520以及地面物体1530等的数目仅为示例性的。环境100可以包括任意合适数目的移动实体110、计算设备106、轨迹130和140、柱状物体1510、平面物体1520以及地面物体1530。环境100中还可以包括其他未示出的组件。图2示出了根据本公开的某些实施例的轨迹融合200的示意图。轨迹210(可以称为“第一轨迹”)和轨迹220(可以称为“第二轨迹”)可以是移动实体110不同时相的采集点云数据的轨迹。轨迹210包括多个轨迹点，例如，轨迹点2110-1、2110-2、2110-3、2110-4、2110-5、2110-6、2110-7、2110-8、....本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种调整点云数据采集轨迹的方法，包括：响应于移动实体所采集的第一点云数据和第二点云数据具有匹配的特征，获取所述移动实体采集所述第一点云数据所使用的第一轨迹和采集所述第二点云数据所使用的第二轨迹；基于所述匹配的特征以及所述第一轨迹和所述第二轨迹，确定所述第一轨迹中的待调整的轨迹点参数集合；以及通过调整所述轨迹点参数集合，融合所述第一轨迹和所述第二轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种调整点云数据采集轨迹的方法，包括：响应于移动实体所采集的第一点云数据和第二点云数据具有匹配的特征，获取所述移动实体采集所述第一点云数据所使用的第一轨迹和采集所述第二点云数据所使用的第二轨迹；基于所述匹配的特征以及所述第一轨迹和所述第二轨迹，确定所述第一轨迹中的待调整的轨迹点参数集合；以及通过调整所述轨迹点参数集合，融合所述第一轨迹和所述第二轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一轨迹中的待调整的轨迹点参数集合包括：确定所述第一轨迹中的、与所述第二轨迹的对应轨迹点具有最大差异的轨迹点参数集合；以及基于所述轨迹点的参数集合，来确定待调整的所述轨迹点参数集合。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中确定待调整的轨迹点参数集合包括：响应于匹配的特征是地面特征，将待调整的所述轨迹点参数集合确定为地面参数集合，所述地面参数集合包括以下至少一项：在笛卡尔坐标系中的Z轴参数、绕X轴旋转的俯仰角参数和绕所述Z轴旋转的翻滚角参数。4.根据权利要求1或2所述的方法，其中确定待调整的轨迹点参数集合包括：响应于匹配的特征是柱状物特征，将待调整的所述轨迹点参数集合确定为柱状物参数集合，所述柱状物参数集合包括以下至少一项：在所述笛卡尔坐标系中的所述X轴参数和Y轴参数。5.根据权利要求1或2所述的方法，其中确定待调整的轨迹点参数集合包括：响应于匹配的特征是平面特征，将待调整的所述轨迹点参数集合确定为平面参数集合，所述平面参数集合包括以下至少一项：在所述笛卡尔坐标系中的所述X轴参数、所述Y轴参数和绕所述Y轴旋转的偏航角参数。6.根据权利要求1所述的方法，其中融合所述第一轨迹和所述第二轨迹包括：基于所述第一轨迹中的轨迹点顺序关系以及所述第二轨迹中的轨迹点顺序关系，融合所述第一轨迹和所述第二轨迹。7.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述第一轨迹和所述第二轨迹包括：获取与所述第一点云数据相关联的第一特征和与所述第二点云数据相关联的第二特征；以及响应于所述第一特征与所述第二特征的差异小于阈值差异，确定所述第一点云数据和所述第二点云数据具有匹配的特征。8.一种用于调整点云数据采集轨迹的装置，包括：获取模块，被配置为响应于移动实体所采集的第一点云数据和第二点云数据具有匹配的特征，获取所述移动实体采集所述第一点云数据所使用的第一轨迹和采集所述第二点云数据所使用的第二轨迹；确定模块，被配置为基于所述匹配的特征以...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫淼，湛逸飞，朗咸朋，周旺，段雄，马常杰，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11