点云数据处理方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种点云数据处理方法、装置和存储介质，该方法包括：获取采集设备采集的多帧第一点云数据，第一点云数据包括参考物的点云；从多帧第一点云数据中确定多帧第二点云数据，第二点云数据包含干扰物体的点云；根据多帧第二点云数据，确定干扰物体是否包含动态干扰物体；若干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧第二点云数据确定动态干扰物体的点云。本发明专利技术提供的点云数据处理方法能够快速、准确的获取动态干扰物体对应的点云。

Point cloud data processing methods, devices and storage media

【技术实现步骤摘要】
点云数据处理方法、装置和存储介质
本专利技术涉及地图数据
，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置和存储介质。
技术介绍
激光雷达是以发射激光光束来探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，其工作原理是先向目标发射探测激光光束，然后将接收到的从目标反射回来的信号作适当处理后，就可获得目标的有关信息，例如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。激光雷达获取的反射信号通常以点云的形式呈现，在在激光slam、高精度定位、三维重建等应用场景中都需要进行点云配准，而点云中属于动态物体的点云由于其固有的移动性造成点云配准不准确，因此点云配准的前提是对动态物体所对应的点云进行确定并删除。现有的相关技术中，确定动态物体所对应的点云的方式是采用基于神经网络的深度学习的方式进行，具体是要提前对多个物体进行标注，用以训练神经网络模型，采用该模型对动态物体对应的点云进行确定。但现有技术中的确定动态物体对应的点云的方式需要预先进行大量的标注工作，且只有在标注样本足够多时才能获取准确的动态物体对应的点云。
技术实现思路
本专利技术提供一种点云数据处理方法、装置和存储介质，能够快速、准确的获取动态干扰物体对应的点云。本专利技术的第一方面提供一种点云数据处理方法，包括：获取采集设备采集的多帧第一点云数据，所述第一点云数据包括参考物的点云；从多帧所述第一点云数据中确定多帧第二点云数据，所述第二点云数据包含干扰物体的点云；根据多帧所述第二点云数据，确定所述干扰物体是否包含动态干扰物体；若所述干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧所述第二点云数据确定所述动态干扰物体的点云。本专利技术的第二方面提供一种点云数据处理装置，包括：第一点云数据获取模块，用于获取采集设备采集的多帧第一点云数据，所述第一点云数据包括参考物的点云；第二点云数据确定模块，用于从多帧所述第一点云数据中确定多帧第二点云数据，所述第二点云数据包含干扰物体的点云；动态干扰物体确定模块，用于根据多帧所述第二点云数据，确定所述干扰物体是否包含动态干扰物体；点云确定模块，用于若所述干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧所述第二点云数据确定所述动态干扰物体的点云。本专利技术的第三方面提供一种点云数据处理装置，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述点云数据处理装置执行上述点云数据处理方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时，实现上述点云数据处理方法。本专利技术提供一种点云数据处理方法、装置和存储介质，该方法包括：获取采集设备采集的多帧第一点云数据，第一点云数据包括参考物的点云；从多帧第一点云数据中确定多帧第二点云数据，第二点云数据包含干扰物体的点云；根据多帧第二点云数据，确定干扰物体是否包含动态干扰物体；若干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧第二点云数据确定动态干扰物体的点云。本专利技术提供的点云数据处理方法避免了提前进行大量标注工作的问题，能够快速、准确的获取动态干扰物体对应的点云。附图说明图1为本专利技术提供的点云数据处理方法适用的系统架构示意图；图2为本专利技术方法实施例一提供的点云数据处理方法的流程示意图；图3为本专利技术方法实施例二提供的点云数据处理方法的流程示意图；图4为本专利技术提供的干扰物体为静态干扰物体的示意图；图5为本专利技术提供的干扰物体为动态干扰物体的示意图；图6为本专利技术方法实施例三提供的点云数据处理方法的流程示意图；图7为本专利技术装置实施例一提供的点云数据处理装置的结构示意图；图8为本专利技术装置实施例二提供的点云数据处理装置的结构示意图；图9为本专利技术装置实施例三提供的点云数据处理装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术的实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。点云数据指的是对扫描的物体以三维数据的形式记录，每一个点云包含有对应的三维坐标，有些可能含有颜色信息(RGB)或反射强度信息(Intensity)。本专利技术获取点云数据是采用激光雷达的方式进行获取，示例性的，如在采集设备上设置激光雷达，激光雷达向采集设备周围发射激光波束，当激光波束遇到障碍物或者目标物体时，激光雷达会接收到该障碍物或者目标物体反射回来的信息，以获取障碍物或者目标物体的距离、速度或形态等参数信息，即该障碍物或者目标物体的点云数据。本专利技术提供的点云数据处理方法可应用于点云数据处理系统中，图1为本专利技术提供的点云数据处理方法适用的系统架构示意图，如图1所示，该点云数据处理系统可以包括：激光雷达系统和点云数据处理装置，该激光雷达系统与现有技术中的激光雷达系统相同，主要包括激光雷达、位置定位子系统、数据处理子系统以及传感器同步子系统等四部分。其中，激光雷达系统可以将获取的点云数据发送给点云数据处理装置，以使点云数据处理装置对点云数据进行本专利技术提供的点云数据处理方法以获取动态干扰物体的点云。可以想到的是，本专利技术中的点云数据处理装置也可与激光雷达系统集成为一体设置，即激光雷达系统具有本专利技术提供的点云数据处理功能，可以将获取的点云数据进行本专利技术提供的点云数据处理方法以获取动态干扰物体的点云。本专利技术对激光雷达系统和点云数据处理装置的设置方式不作具体限制，下述实施例中以激光雷达系统进行点云数据的采集，由点云数据处理装置作为执行主体对本专利技术提供的点云数据处理方法进行说明。图2为本专利技术方法实施例一提供的点云数据处理方法的流程示意图，图2所示方法流程的执行主体可以为点云数据处理装置，该点云数据处理装置可由任意的软件和/或硬件实现。如图2所示，本实施例提供的点云数据处理方法可以包括：S101，获取采集设备采集的多帧第一点云数据，第一点云数据包括参考物的点云。本实施例的采集设备是设置有激光雷达系统的车辆，如该车辆可以是专用于采集点云数据的采集车，也可以是无人驾驶车辆或者是设置有激光雷达系统的其他普通车辆。激光雷达系统可以向采集设备周围发射激光波束，进而获取采集设备周围对应的点云数据，并将获取的点云数据发送给点云数据处理装置。本实施例对激光雷达系统采集点云数据的原理不做详细说明。本实施例中应用的激光雷达包括但不限于为机械扫描式激光雷达。本实施例中，点云数据处理装置对获取的采集设备采集的点云数据进行分帧处理，示例性的，以激光雷达为机械扫描式激光雷达进行示例说明，本实施例中可以将激光雷达旋转一周360°所获取的点云数据作为一帧点云数据；在采集设备移动的过程中，激光雷达不停的旋转获取采集设备周本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取采集设备采集的多帧第一点云数据，所述第一点云数据包括参考物的点云；/n从多帧所述第一点云数据中确定多帧第二点云数据，所述第二点云数据包含干扰物体的点云；/n根据多帧所述第二点云数据，确定所述干扰物体是否包含动态干扰物体；/n若所述干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧所述第二点云数据确定所述动态干扰物体的点云。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
获取采集设备采集的多帧第一点云数据，所述第一点云数据包括参考物的点云；
从多帧所述第一点云数据中确定多帧第二点云数据，所述第二点云数据包含干扰物体的点云；
根据多帧所述第二点云数据，确定所述干扰物体是否包含动态干扰物体；
若所述干扰物体包含动态干扰物体，则根据多帧所述第二点云数据确定所述动态干扰物体的点云。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧第二点云数据为所述多帧第一点云数据中对应的第一距离与参考距离的差值大于或等于预设距离阈值的多帧点云数据，所述第一距离为所述采集设备的运动轨迹线到实际扫描到的物体的点云的边点的距离，所述参考距离为所述采集设备的运动轨迹线到所述参考物的点云的边点的距离。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一点云数据为通过多个扫描线扫描得到的点云数据，所述从多帧所述第一点云数据中确定多帧第二点云数据，包括：
根据所述第一点云数据，获取每个所述扫描线对应的第一距离；
若第一扫描线对应的第一距离与所述参考距离之差大于或等于所述预设距离阈值，则将所述第一扫描线所对应的多帧所述第一点云数据作为多帧所述第二点云数据，所述第一扫描线为所述多个扫描线中任一扫描线。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多帧所述第二点云数据，确定所述干扰物体是否包含动态干扰物体，包括：
根据所述采集设备采集所述第二点云数据时的绝对位置，以及，所述第二点云数据中的第一扫描线对应的第一距离，确定所述干扰物体的点云的边点的绝对位置；
若至少连续两帧的所述第二点云数据中的所述干扰物体的绝对位置随时间发生变化，则确定所述干扰物体为动态干扰物体，否则为静态干扰物体。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述干扰物体包含动态干扰...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓泉，李雪冬，曹亮，吕枘蓬，岳顺强，
申请(专利权)人：北京四维图新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11