一种生成高分辨率高精度点云的系统、设备和方法技术方案

一种生成高分辨率高精度点云的系统、设备和方法。一方面，计算机视觉系统接收来自相机系统的相机点云以及来自激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)系统的LiDAR点云；以所述LiDAR点云为参考，确定所述相机点云的误差；基于所确定的误差确定校正函数；使用所述校正函数，基于所述相机点云生成修正点云；以第一LiDAR点云为参考，确定所述修正点云的训练误差；基于所确定的训练误差更新所述校正函数。训练结束时，所述校正函数可以用于所述计算机视觉系统基于所述相机系统提供的相机点云生成一个生成的高分辨率高精度点云。机点云生成一个生成的高分辨率高精度点云。机点云生成一个生成的高分辨率高精度点云。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种生成高分辨率高精度点云的系统、设备和方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种生成高分辨率高精度点云的系统、设备和方法。

技术介绍

[0002]激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)点云可用于点云地图生成。点云地图生成包括：在环境中四处移动扫描LiDAR(即，沿街区驾驶配备有LiDAR的小汽车)，收集LiDAR生成的所有点云，并将生成的点云合并在一起，以生成点云地图。所生成的点云地图包括比传统点云更大的3D数据点集合，并具有扩展边界。点云地图可以用于车辆驾驶员辅助系统或自主车辆中，以在自主驾驶中实现基于地图的车辆定位。
[0003]计算机视觉系统依赖于准确可靠的传感器数据，并实现能够理解传感器数据的机器学习算法。计算机视觉系统是车辆驾驶员辅助系统及自主车辆的众多应用中的一个重要器件。存在多种用于生成环境的二维(two
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dimensional，2D)或三维(three
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dimensional，3D)表示的机器学习算法，包括对象检测算法、动态对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机视觉系统，其特征在于，包括：处理器系统；耦合至所述处理器系统的存储器，其中，所述存储器上有形地存储有可执行指令，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统：(i)接收来自相机系统的相机点云；(ii)接收来自具有第一分辨率的第一激光雷达LiDAR系统的第一LiDAR点云；(iii)以所述第一LiDAR点云为参考，确定所述相机点云的误差；(iv)基于所确定的误差确定校正函数；(v)使用所述校正函数，基于所述相机点云生成修正点云；(vi)以所述第一LiDAR点云为参考，确定所述修正点云的训练误差；(vii)基于所确定的训练误差更新所述校正函数。2.根据权利要求1所述的计算机视觉系统，其特征在于，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统重复执行操作(v)至(vii)，直到所述训练误差小于误差阈值。3.根据权利要求1或2所述的计算机视觉系统，其特征在于，当所述用于以所述第一LiDAR点云为参考，确定所述相机点云的误差并基于所确定的误差确定校正函数的可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统：以所述第一LiDAR点云为参考，生成所述相机点云的误差的数学表示；基于所述误差的数学表示确定校正函数；当所述用于以所述第一LiDAR点云为参考，确定所述修正点云的训练误差并基于所确定的训练误差更新所述校正函数的可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统：以所述第一LiDAR点云为参考，生成所述修正点云的训练误差的数学表示；基于所述训练误差的数学表示更新所述校正函数。4.根据权利要求1至3任一项所述的计算机视觉系统，其特征在于，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统：(a)接收来自具有第二分辨率的第二LiDAR系统的第二LiDAR点云，其中，所述第二LiDAR系统的第二分辨率高于所述第一LiDAR系统的第一分辨率；(b)以所述第二LiDAR点云为参考，确定所述修正点云的误差；(c)基于所确定的误差确定校正函数；(d)使用所述校正函数生成修正点云；(e)以所述第二LiDAR点云为参考，确定所述修正点云的第二训练误差；(f)基于所确定的第二训练误差更新所述校正函数。5.根据权利要求4所述的计算机视觉系统，其特征在于，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统重复执行操作(d)至(f)，直到所述第二训练误差小于误差阈值。6.根据权利要求4所述的计算机视觉系统，其特征在于，所述第二LiDAR系统包括一个或多个64光束LiDAR单元，所述第一LiDAR系统包括一个或多个8光束、16光束或32光束LiDAR单元。
7.根据权利要求1至6任一项所述的计算机视觉系统，其特征在于，所述相机系统为立体相机系统，所述相机点云为立体相机点云。8.根据权利要求1至7任一项所述的计算机视觉系统，其特征在于，所述处理器系统包括神经网络。9.一种计算机视觉系统，其特征在于，包括：处理器系统；耦合至所述处理器系统的存储器，其中，所述存储器上有形地存储有可执行指令，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统：(i)接收来自相机系统的相机点云；(ii)接收来自具有第一分辨率的第一激光雷达LiDAR系统的第一LiDAR点云；(iii)以所述第一LiDAR点云为参考，确定所述相机点云的误差；(iv)基于所确定的误差确定校正函数；(v)使用所述校正函数，基于所述相机点云生成修正点云；(vi)使用所述修正点云计算点云应用算法的输出，并使用所述第一LiDAR点云计算所述点云应用算法的输出；(vii)使用所述修正点云通过损失函数确定所述点云应用算法的输出的误差的损失；(viii)基于所确定的损失更新所述校正函数。10.根据权利要求9所述的计算机视觉系统，其特征在于，当所述可执行指令被所述处理器系统执行时，使所述计算机视觉系统重复...

【专利技术属性】
技术研发人员：埃尔迈拉，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：