【技术实现步骤摘要】
用于目标识别的点云数据去抖动
本公开涉及激光成像领域，具体地，涉及减轻点云数据中的抖动以改进目标识别过程。
技术介绍
激光雷达(光检测和测距)是一种通过利用激光照射目标并利用一个或更多个传感器测量反射光来测量距目标的距离的过程。然后，可使用激光返回时间和/或波长的差异来形成目标的数字3D表示。存在不同类型的激光雷达系统，包括扫描激光雷达系统和闪光激光雷达系统。扫描激光雷达系统利用扫描光学器件以激光来扫描目标，而闪光激光雷达系统漫射激光以利用单次闪光照射目标。在闪光激光雷达系统中，微小传感器的网格(例如，按行和列组织的平面光子检测器)捕获从目标反射的光。闪光激光雷达与2D数字相机类似地操作，其具有像素传感器的行和列，它们具有基于照射激光脉冲的飞行时间生成距离信息的附加能力。还可基于激光源相对于光子传感器的取向来确定返回脉冲的方位角和仰角。可使用这种类型的信息(例如，角度-角度-距离数据)来生成3D坐标系中的点云数据，其表示关于正被照射的目标的表面的信息。尽管点云数据表示关于目标的信息，但是点云数据中的抖动表示基...
【技术保护点】
1.一种方法(200)，该方法包括以下步骤：/n(a)生成(202)目标的激光雷达点云数据；/n(b)从可能目标的多个3D模型选择(204)3D模型；/n(c)将所选3D模型映射(206)到所述激光雷达点云数据的空间坐标系中；/n(d)计算(208)所述激光雷达点云数据与所选3D模型之间的拟合误差；/n(e)使所述激光雷达点云数据作为一组在所述空间坐标系中重复地移位(210-212)并且重新计算所述拟合误差，直至标识出所选3D模型的最小拟合误差；/n(f)针对所述多个3D模型中的不同3D模型重复步骤(b)-(e)；/n(g)标识(216)具有所述最小拟合误差的所述3D模型；...
【技术特征摘要】
20200208 US 16/785,5721.一种方法(200)，该方法包括以下步骤：
(a)生成(202)目标的激光雷达点云数据；
(b)从可能目标的多个3D模型选择(204)3D模型；
(c)将所选3D模型映射(206)到所述激光雷达点云数据的空间坐标系中；
(d)计算(208)所述激光雷达点云数据与所选3D模型之间的拟合误差；
(e)使所述激光雷达点云数据作为一组在所述空间坐标系中重复地移位(210-212)并且重新计算所述拟合误差，直至标识出所选3D模型的最小拟合误差；
(f)针对所述多个3D模型中的不同3D模型重复步骤(b)-(e)；
(g)标识(216)具有所述最小拟合误差的所述3D模型；以及
(h)基于具有所述最小拟合误差的所述3D模型来标识(218)所述目标。
2.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
生成激光雷达点云数据的步骤(a)包括生成闪光激光雷达点云数据。
3.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
所述目标包括飞行器。
4.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
映射(702)所选3D模型的步骤(c)包括基于所述目标的距离在所述激光雷达点云数据的所述空间坐标系中缩放所述3D模型。
5.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
映射(704)所选3D模型的步骤(c)包括基于所述目标的速度向量使所述3D模型在所述激光雷达点云数据的所述空间坐标系中取向。
6.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
使所述激光雷达点云数据重复地移位的步骤(e)包括在所述空间坐标系中基于所述激光雷达点云数据的量化的空间特性的整体移位。
7.根据权利要求1所述的方法(200)，其中：
计算(302-308)所述激光雷达点云数据与所选3D模型之间的拟合误差的步骤(d)包括计算均方根拟合优度。
8.一种方法(200)，该方法包括以下步骤：
存储可能目标的多个3D模型；
通过利用闪光测距装置对未标识目标进行测距来生成(202)所述未标识目标的点云数据；
针对各个3D模型，执行以下步骤：
将所述3D模型映射(206)到所述点云数据的空间坐标系中；
计算(208)所述点云数据与所述3D模型之间的拟合误差；以及
使所述点云数据作为一组在所述空间坐标系中重复地移位(210-212)并且重新计算所述拟合误差，直至标识出所述3D模型的最小拟合误差；
标识(216)具有所述最小拟合误差的所述3D模型；以及
基于具有所述最小拟合误差的所述3D模型来标识(218)所述未标识目标。
9.根据权利要求8所述的方法(200)，其中：
所述闪光测距装置包括闪光激光雷达。
10.根据权利要求8所述的方法(200)，其中：
所述未标识目标包括飞行器。
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