动态障碍物的位置校准方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种动态障碍物的位置校准方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取三维场景地图，并选取与三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；确定目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息；将目标单帧数据与三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定目标单帧数据在坐标系中的姿态偏移信息；根据姿态偏移信息，对动态障碍物的姿态信息进行姿态校准后，将动态障碍物加入三维场景地图中。本发明专利技术实施例可以在进行点云数据仿真时，对障碍物的位置和朝向信息进行矫正，减小误差，提高数据精准度。

Position Calibration Method, Device, Equipment and Storage Medium for Dynamic Obstacles

【技术实现步骤摘要】
动态障碍物的位置校准方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及点云数据处理技术，尤其涉及一种动态障碍物的位置校准方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
点云数据仿真是一种基于目标场景的点云数据和计算机辅助设计模型，生成高真实感的虚拟点云数据的技术，可以用于构建大规模场景。例如，构建出多种道路情景，用于对无人驾驶的三维感知模块进行训练。一般，点云数据仿真包括三个主要模块：生成三维场景地图；模拟障碍物的状态；模拟传感器工作原理。其中，障碍物状态通常指障碍物在某一时刻的位置和朝向。现有技术中，获取障碍物在环境中的位置和朝向的方法是从真实路跑数据中大致检测出障碍物，然后将这些障碍物的分布通过定位信息变换到三维场景地图中。但是采用现有技术的方法获取的障碍物的位置和朝向信息与真实的障碍物的位置和朝向信息相比，在横向、纵向、以及竖向三个方向上可能有几米甚至几十米的偏移误差，同时在俯仰角、翻滚角、以及偏航角三个角度上也有不同程度的误差。所以，现有技术获取的障碍物定位信息误差较大。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种动态障碍物的位置校准方法、装置、设备及存储介质，以实现可以在进行点云数据仿真时，对障碍物的位置和朝向信息进行矫正。第一方面，本专利技术实施例提供了一种动态障碍物的位置校准方法，包括：获取三维场景地图，并选取与三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；确定目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息；将目标单帧数据与三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定目标单帧数据在坐标系中的姿态偏移信息；根据姿态偏移信息，对动态障碍物的姿态信息进行姿态校准后，将动态障碍物加入三维场景地图中。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种动态障碍物的位置校准装置，包括：数据获取模块，用于获取三维场景地图，并选取与三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；第一信息确定模块，用于确定目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息；第二信息确定模块，用于信息确定模块，用于将目标单帧数据与三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定目标单帧数据在坐标系中的姿态偏移信息；障碍物加入模块，用于根据姿态偏移信息，对动态障碍物的姿态信息进行姿态校准后，将动态障碍物加入三维场景地图中。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如本专利技术实施例所述的动态障碍物的位置校准方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例所述的动态障碍物的位置校准方法。本专利技术实施例通过选取与三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；将目标单帧数据与三维场景地图进行配准，根据配准结果确定目标单帧数据在坐标系中的姿态偏移信息；然后根据姿态偏移信息，对目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息进行姿态校准，可以在进行点云数据仿真时，对障碍物的位置和朝向信息进行矫正，减小误差，提高数据精准度。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种动态障碍物的位置校准方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的一种动态障碍物的位置校准方法的流程图；图3为本专利技术实施例三提供的一种动态障碍物的位置校准方法的流程图；图4为本专利技术实施例四提供的一种动态障碍物的位置校准方法的流程图；图5为本专利技术实施例五提供的一种动态障碍物的位置校准装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例六提供的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种动态障碍物的位置校准方法的流程图，本实施例可适用于校准动态障碍物的位置的情况，该方法可以由动态障碍物的位置校准装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置于计算机设备中。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：步骤101、获取三维场景地图，并选取与三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物。其中，三维场景地图为根据三维激光扫描仪扫描实际场景获取的各帧点云数据生成的三维地图。静态障碍物为场景中的不可移动物体。例如，垃圾桶、电线杆为静态障碍物。动态障碍物为场景中的可移动物体。例如，车辆、行人为动态障碍物。三维场景地图为根据场景中的不可移动物体，例如道路，墙面等，生成的地图，不包含场景中的可移动物体。三维场景地图中仅包括静态障碍物。与三维场景地图关联的至少一帧点云数据为生成三维场景地图的原始数据，或者基于用于生成该三维场景地图的实际场景扫描获取的至少一帧点云数据，该至少一帧点云数据的每一帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物。其中，获取该至少一帧点云数据的方式与获取三维场景地图的构成数据的方式可以相同，也可以不同。例如，三维场景地图的构成数据可以通过任意采集设备采集获取，至少一帧点云数据可以通过路跑扫描仪采集获取。步骤102、确定目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息。其中，以三维场景地图所在坐标系为全局坐标系，将目标单帧数据通过坐标的旋转和平移转换到三维场景地图所在坐标系中，即将目标单帧数据中的静态障碍物以及动态障碍物转换到三维场景地图所在坐标系中。确定目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息。姿态信息为物体在坐标系中的位置和朝向。位置是动态障碍物在横向、纵向、以及竖向三个方向上的坐标信息。朝向是动态障碍物在俯仰角、翻滚角、以及偏航角三个角度上的角度信息。将目标单帧数据包括的动态障碍物通过坐标的旋转和平移转换到三维场景地图所在坐标系中，确定的目标单帧数据包括的动态障碍物在三维场景地图所在坐标系中的姿态信息，与真实的障碍物的位置和朝向信息相比，在横向、纵向、以及竖向三个方向上可能有0-30米的偏移误差，同时在俯仰角、翻滚角、以及偏航角三个角度上也有不同程度的误差。因此，转换后确定的动态障碍物的姿态信息需要先进行矫正才可以使用。步骤103、将目标单帧数据与三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定目标单帧数据在坐标系中的姿态偏移信息。其中，三维场景地图中仅包括静态障碍物，目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物。三维场景地图中没有对应的动态障碍物可以与目标单帧数据中的动态障碍物配准。但是三维场景地图中包括静态障碍物，目标单帧数据中同样包括静态障碍物。目标单帧数据中静态障碍物与动态障碍物处于同一坐标系，相对位置是固定。因此，目标单帧数据中静态障碍物在坐标系中的姿态偏移信息即为目标单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动态障碍物的位置校准方法，其特征在于，包括：获取三维场景地图，并选取与所述三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，所述三维场景地图中仅包括静态障碍物，所述目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；确定所述目标单帧数据包括的动态障碍物在所述三维场景地图所在坐标系中的姿态信息；将所述目标单帧数据与所述三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定所述目标单帧数据在所述坐标系中的姿态偏移信息；根据所述姿态偏移信息，对所述动态障碍物的所述姿态信息进行姿态校准后，将所述动态障碍物加入所述三维场景地图中。

【技术特征摘要】
1.一种动态障碍物的位置校准方法，其特征在于，包括：获取三维场景地图，并选取与所述三维场景地图关联的至少一帧点云数据作为目标单帧数据，其中，所述三维场景地图中仅包括静态障碍物，所述目标单帧数据中同时包括静态障碍物以及动态障碍物；确定所述目标单帧数据包括的动态障碍物在所述三维场景地图所在坐标系中的姿态信息；将所述目标单帧数据与所述三维场景地图进行配准，并根据配准结果，确定所述目标单帧数据在所述坐标系中的姿态偏移信息；根据所述姿态偏移信息，对所述动态障碍物的所述姿态信息进行姿态校准后，将所述动态障碍物加入所述三维场景地图中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标单帧数据与所述三维场景地图进行配准，包括：获取所述目标单帧数据中的静态障碍物作为参考障碍物，将所述参考障碍物与所述三维场景地图中包括的静态障碍物进行配对，并根据配对结果将所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行初始配准；将所述初始配准后的所述目标单帧数据中的包括的静态障碍物使用设定尺寸的正方形进行切分，形成设定粒度的特征点；根据得到的所述特征点，将所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行第一精确配准。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据得到的所述特征点，将所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行第一精确配准之后，还包括：使用点到点配准技术，将经过第一精确配准后所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行第二精准配准。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，将所述参考障碍物与所述三维场景地图中包括的静态障碍物进行配对，并根据配对结果将所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行初始配准，包括：根据所述目标单帧数据中的参考障碍物在所述坐标系中的姿态信息，在所述坐标系中确定至少一个搜索区域；根据所述搜索区域，在所述三维场景地图中，搜索与所述参考障碍物匹配的至少一个静态障碍物作为校准障碍物；根据所述至少一个校准障碍物在所述坐标系中的姿态信息以及所述参考障碍物在所述坐标系中的姿态信息，将所述目标单帧数据在所述三维场景地图中进行初始配准。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：燕飞龙，方进，赵彤彤，王亮，马彧，杨睿刚，
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