一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中方法包括：获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息；获取前一帧点云数据，基于前一帧点云数据和第二时刻的预测状态信息，确定前一帧点云数据中的稀疏对象；获取当前帧点云数据，在当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对稀疏对象进行稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。通过将历史稀疏数据在当前帧点云数据中进行稀疏数据的累积，提高了稀疏对象的稠密度。相应的，历史稀疏数据仅为部分数据点，对历史稀疏数据进行补偿处理以及叠加处理，处理量小，处理速度快，提高了点云数据的处理效率。提高了点云数据的处理效率。提高了点云数据的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在自动驾驶的场景中，自动驾驶设备的自动避障能力是影响自动驾驶质量的重要因素，尤其是在复杂驾驶场景中。
[0003]受限于传感器的检测精度，当前自动驾驶设备对于远处目标物体的识别能力差。目前，通过采用全局目标静态多帧积累的方式来规避单帧数据存在的数据识别遗漏。但是在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在以下技术问题：上述全局目标静态多帧积累的方式，按照固定频率、次数对多个时间帧的数据进行积累，使用上述方案积累后的数据冗余，不仅增加自动驾驶设备的运算量，增加资源消耗，同时也将增加处理数据的耗时。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种点云数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备，以实现减少数据冗余。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种点云数据的处理方法，包括：
[0006]获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻；
[0007]获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象；
[0008]获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种点云数据的处理装置，包括：
[0010]状态信息预测模块，用于获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻；
[0011]稀疏对象确定模块，用于获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象；
[0012]点云数据处理模块，用于获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术任一实施例提供的点云数据的处理方法。
[0014]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，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例提供的点云数据的处理方法。
[0015]本实施例的技术方案，通过获取目标对象的第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，并基于第二时刻的预测状态信息确定前一帧点云数据中的稀疏对象，在获取当前状态信息之前，通过预测的方式确定稀疏对象，减少了等待时长，提高了处理效率。获取当前帧点云数据，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据，通过存储历史稀疏数据，替代了静态累积方式中对各时刻的点云数据进行整体存储的情况，减少了数据存储量，以及对内存的占用，通过对历史稀疏数据进行补偿处理后，叠加至当前帧点云数据中，在当前帧点云数据中进行稀疏数据的累积，提高了稀疏对象的稠密度。相应的，历史稀疏数据仅为部分数据点，对历史稀疏数据进行补偿处理以及叠加处理，处理量小，处理速度快，提高了点云数据的处理效率。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例一提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图；
[0017]图2是本专利技术实施例提供的运动模型的示意图；
[0018]图3为本专利技术实施例二提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图；
[0019]图4是本专利技术实施例提供的扫描分布状态的示意图；
[0020]图5是本专利技术实施例提供的稀疏对象的示意图；
[0021]图6是本专利技术实施例提供的一种点云数据的处理流程示意图；
[0022]图7是本专利技术实施例三提供的一种点云数据的处理装置的结构示意图；
[0023]图8为本专利技术实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]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。
[0025]实施例一
[0026]图1为本专利技术实施例一提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图，本实施例可适用于在自动驾驶设备的行驶过程中，对获取的点云数据进行处理的情况，该方法可以由本专利技术实施例提供的点云数据的处理装置来执行，该点云数据的处理装置可以由软件和/或硬件来实现，该点云数据的处理装置可以配置在诸如自动驾驶设备、自动驾驶设备上配置的处理装置或者与自动驾驶设备具有通信的手机、平板电脑等的电子设备上，具体包括如下步骤：
[0027]S110、获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻。
[0028]S120、获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象。
[0029]S130、获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。
[0030]本实施例中，目标对象为具有自动驾驶功能的自动驾驶设备，其中，自动驾驶设备可以包括但不限于自动驾驶车辆。
[0031]各时刻的状态信息包括但不限于目标对象的位置(x,y,z)、速度v、加速度a、油门T/m以及刹车信息。通过实时获取各时刻的状态信息，确定目标对象的行驶状态。其中，可以是通过与目标对象的各传感器和各执行部件通信连接或电连接，获取各传感器采集到的信息，该传感器包括但不限于速度传感器、加速度传感器、位置传感器等；执行部件包括但不限于油门、刹车等。上述各传感器和各执行部件基于预设时间间隔将采集的信息传输至本实施例中的电子设备，上述各信息分别配置有时间戳，可根据时间戳确定各时刻的状态信息。其中，预设时间间隔可以是1秒，对此不作限定，前一时刻状态信息可以是前一时间戳对应的状态信息，相邻时刻的时间间隔为上述预设时间间隔。
[0032]通过前一时刻状态信息预测第二时刻的状态信息，即第二时刻的预测状态信息，可在前一时刻状态信息获取后，第二时刻到达之前得到第二时刻的预测状态信息，并基于第二时刻的预测状态信息进行点云数据的处理，减少了获取第二时刻的实际状态信息的等待时长，缩短了对点云数据的处理时长，提高了处理效率。
[0033]在一些实施例中，基于所述第一时刻状态信息预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据的处理方法，其特征在于，包括：获取目标对象的第一时刻状态信息，并基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，其中，所述第一时刻和所述第二时刻是时间轴上连续的两个时刻；获取前一帧点云数据，基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象；获取当前帧点云数据，在所述当前帧点云数据中，基于历史稀疏数据对所述稀疏对象进行所述稀疏对象进行补偿，得到补偿后的当前帧点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时刻状态信息预测得到第二时刻的预测状态信息，包括：将所述第一时刻状态信息输入至预先设置的运动模型中，获取所述运动模型预测的第二时刻的预测状态信息，其中，所述运动模型为基于历史运动过程中各个前一时刻的状态信息和对应的下一时刻的状态信息训练得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述前一帧点云数据和所述第二时刻的预测状态信息，确定所述前一帧点云数据中的稀疏对象，包括：确定前一帧点云数据中的数据点；基于所述第二时刻的预测状态信息和前一帧点云数据预测各数据点在第二时刻的显示状态；将所述第二时刻的显示状态为否的数据点确定为稀疏对象。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二时刻的预测状态信息和前一帧点云数据预测所述各数据点在第二时刻的显示状态，包括：基于所述前一帧点云数据确定前一时刻的扫描分布状态，并基于所述第二时刻的预测状态信息和所述前一时刻的扫描分布状态，确定第二时刻的扫描分布状态；将所述前一帧点云数据中各数据点中，在第二时刻的扫描分布状态中处于分辨盲区的数据点的显示状态确定为否。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二时刻的显示状态为否的数据点确定为稀疏对象，包括：将所述第二时刻的显示状态为否，且与所述目标对象的当前距离满足阈值条件的数据点确定为稀疏对象；或者，将所述第二时刻的显示状态为否的数据点确定为稀疏对象，并基于各所述稀疏对象的位置信息确定所述稀疏对象的处理优先级。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：许舒恒，许新玉，李浩，
申请(专利权)人：京东鲲鹏江苏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：