运载工具的行驶轨迹的确定方法、确定装置与存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种运载工具的行驶轨迹的确定方法、确定装置、存储介质、处理器与运载工具。该方法包括：获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据，根据3D点云数据确定目标运载工具在预定时间内的各帧的坐标，根据各帧的坐标确定目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。根据获取的3D点云数据可以确定目标运载工具的行驶轨迹，实现了3D点云数据确定行驶轨迹的目的，这样就可以给运载工具的标注工具做机器学习训练，后续可以更为准确地规划车辆的行驶轨迹，也可以根据行驶轨迹做运载工具的行驶轨迹的处理，并且，根据3D点云数据确定的行驶轨迹相比现有技术中的其他方法来说，更为准确。

【技术实现步骤摘要】
运载工具的行驶轨迹的确定方法、确定装置与存储介质
本申请涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种运载工具的行驶轨迹的确定方法、确定装置、存储介质、处理器与运载工具。
技术介绍
无人驾驶车辆的顶上一般设置有激光雷达，激光雷达可以获取车辆在运动过程中的3D点云数据，后续依据该3D点云数据识别周围的物体等。在无人驾驶领域中，获取车辆的行驶轨迹非常重要，后续可以根据该行驶轨迹进行机器学习训练，依据训练的结果可以规划车辆的行驶轨迹等。现有技术中缺乏采用3D点云数据获取车辆的行驶轨迹的方法。在
技术介绍
部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的
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的理解，因此，
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中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种运载工具的行驶轨迹的确定方法、确定装置、存储介质、处理器与运载工具，以解决现有技术中缺乏采用3D点云数据获取车辆的行驶轨迹的方法的技术问题。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种运载工具的行驶轨迹的确定方法，包括：获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据；根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标；根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。可选地，根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标，包括：获取所述3D点云数据中的预定帧数的所述目标运载工具的标注，得到预定个数的获取标注，所述预定帧数小于或者等于所述预定时间内的所述3D点云数据的帧数总和；根据所述获取标注确定所述目标运载工具的坐标，得到所述目标运载工具在各帧的坐标。可选地，在所述预定帧数小于所述帧数总和的情况下，根据所述获取标注确定所述目标运载工具的坐标，得到所述目标运载工具在各帧的坐标，包括：根据所述预定个数标注对剩余帧数的所述目标运载工具进行标注，得到多个剩余标注，所述剩余帧数为所述目标运载工具未被标注的帧的总数；根据所述剩余标注确定所述目标运载工具对应的坐标，得到至少一个第一坐标；根据所述获取标注确定所述目标运载工具对应的坐标，得到多个第二坐标，至少一个所述第一坐标和多个所述第二坐标形成所述目标运载工具在各帧的坐标。。可选地，根据所述预定个数标注对剩余帧数的所述目标运载工具进行标注，得到多个剩余标注，包括：利用所述获取标注确定剩余帧数中的目标点云数据，所述目标点云数据为所述目标运载工具对应的3D点云数据；对剩余帧数中的所述目标运载工具对应的3D点云数据进行标注，得到数据剩余标注。可选地，利用所述获取标注确定剩余帧数中的目标点云数据，包括：采用所述获取点云数据与所述剩余帧数中的3D点云数据进行匹配，所述获取点云数据为所述获取标注对应标注的3D点云数据；确定所述剩余帧数中与所述获取点云数据匹配的3D点云数据为所述目标点云数据。可选地，采用所述获取点云数据与所述剩余帧数中的3D点云数据进行匹配，包括：采用所述获取点云数据中的各点的强度数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的强度数据进行匹配；采用所述获取点云数据中的各点的高度数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的高度数据进行匹配；采用所述获取点云数据中的各点的形状数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的形状数据进行匹配。可选地，确定所述剩余帧数中与所述获取点云数据匹配的3D点云数据为所述目标点云数据，包括：确定所述剩余帧数中，所述形状数据、所述高度数据以及所述强度数据分别与所述获取点云数据的所述形状数据、所述高度数据以及所述强度数据匹配的所述3D点云数据为所述目标点云数据。可选地，根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹，包括：利用任意相邻两帧的所述坐标确定所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标；根据各帧的所述坐标以及相邻两帧之间的所述坐标确定所述行驶轨迹。可选地，利用任意相邻两帧的所述坐标确定所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标，包括：将任意相邻两帧的所述坐标输入贝塞尔曲线模型中，得到所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种获取运载工具的行驶轨迹的方法，包括：获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据中的预定帧数的标注，得到预定个数的获取标注，所述预定帧数小于或者等于所述预定时间内的所述3D点云数据的帧数总和；根据所述获取标注确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标；根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。可选地，根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹，包括：利用任意相邻两帧的所述坐标确定所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标；根据各帧的所述坐标以及相邻两帧之间的所述坐标确定所述行驶轨迹。可选地，利用任意相邻两帧的所述坐标确定所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标，包括：将任意相邻两帧的所述坐标输入贝塞尔曲线模型中，得到所述目标运载工具在相邻两帧之间的坐标。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种运载工具的行驶轨迹的确定装置，包括：获取单元，用于获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据；第一确定单元，用于根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标；第二确定单元，用于根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的运载工具的行驶轨迹的确定方法。根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种处理器，所述程序运行时执行任意一种所述的运载工具的行驶轨迹的确定方法。根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种运载工具，包括：一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的运载工具的行驶轨迹的确定方法。在本申请实施例中，采用确定运载工具的行驶轨迹的方式，通过获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据，根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标，根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹，实现了3D点云数据确定行驶轨迹的目的，这样就可以给运载工具的标注工具做机器学习训练，后续可以更为准确地规划车辆的行驶轨迹，也可以根据行驶轨迹做运载工具的行驶轨迹的处理，并且，根据3D点云数据确定的行驶轨迹相比现有技术中的其他方法来说，更为准确，进而解决了现有技术中缺乏采用3D点云数据获取车辆的行驶轨迹的方法的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1示出了根据本申请的实施例的一种运载工具的行驶轨迹的确定方法的流程示意图；图2示出了根据本申请的实施例的另一种运载本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运载工具的行驶轨迹的确定方法，其特征在于，包括：/n获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据；/n根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标；/n根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种运载工具的行驶轨迹的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标运载工具在预定时间内的3D点云数据；
根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标；
根据各帧的所述坐标确定所述目标运载工具在预定时间内的行驶轨迹。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述3D点云数据确定所述目标运载工具在所述预定时间内的各帧的坐标，包括：
获取所述3D点云数据中的预定帧数的所述目标运载工具的标注，得到预定个数的获取标注，所述预定帧数小于或者等于所述预定时间内的所述3D点云数据的帧数总和；
根据所述获取标注确定所述目标运载工具的坐标，得到所述目标运载工具在各帧的坐标。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述预定帧数小于所述帧数总和的情况下，根据所述获取标注确定所述目标运载工具的坐标，得到所述目标运载工具在各帧的坐标，包括：
根据所述预定个数标注对剩余帧数的所述目标运载工具进行标注，得到多个剩余标注，所述剩余帧数为所述目标运载工具未被标注的帧的总数；
根据所述剩余标注确定所述目标运载工具对应的坐标，得到至少一个第一坐标；
根据所述获取标注确定所述目标运载工具对应的坐标，得到多个第二坐标，至少一个所述第一坐标和多个所述第二坐标形成所述目标运载工具在各帧的坐标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述预定个数标注对剩余帧数的所述目标运载工具进行标注，得到多个剩余标注，包括：
利用所述获取标注确定剩余帧数中的目标点云数据，所述目标点云数据为所述目标运载工具对应的3D点云数据；
对剩余帧数中的所述目标运载工具对应的3D点云数据进行标注，得到数据剩余标注。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述获取标注确定剩余帧数中的目标点云数据，包括：
采用所述获取点云数据与所述剩余帧数中的3D点云数据进行匹配，所述获取点云数据为所述获取标注对应标注的3D点云数据；
确定所述剩余帧数中与所述获取点云数据匹配的3D点云数据为所述目标点云数据。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用所述获取点云数据与所述剩余帧数中的3D点云数据进行匹配，包括：
采用所述获取点云数据中的各点的强度数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的强度数据进行匹配；
采用所述获取点云数据中的各点的高度数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的高度数据进行匹配；
采用所述获取点云数据中的各点的形状数据与所述剩余帧数中的3D点云数据中各点的形状数据进行匹配。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述剩余帧数中与所述获取点云数据匹配的3D点云数据为所述目标点云数据，包括：
确定所述剩余帧数中，所述形状数据、所述高度数据以及所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄鹏峰，
申请(专利权)人：北京小马慧行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11