【技术实现步骤摘要】
点云配准方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及智能驾驶
，特别是涉及一种点云配准方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]智能驾驶技术是依靠人工智能技术，基于视觉、雷达、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)等多传感器协同合作，使计算机可以自主地进行感知、定位、规划和控制，从而在特定条件下不同程度地实现安全自主地操控车辆的技术。智能驾驶技术能够让驾驶员从常规的、持久且疲劳驾驶活动中解放出来，有效改善驾驶员的驾驶体验，同时还能有效改善智能驾驶车辆的安全性和舒适性，具有广泛的应用价值和前景。
[0003]智能驾驶车辆涵盖自动驾驶汽车、无人驾驶汽车等，包括各类智能化改造而可实现自动驾驶的乘用车、客车、货车、牵引车，以及扫地车、环卫车、摆渡车等专业车。对于智能驾驶车辆，车辆定位是规划和控制的基础，因此高精度定位技术对于智能驾驶的实现至关重要。
[0004]相关技术中，基于激光雷达点云配准实现车辆定位。然而，目前的激光雷达点云配准方法通常采用单一的特征点云进行匹配，忽略了...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云配准方法，所述方法包括：获取第一点云和第二点云，所述第二点云被划分成包含相应数量点的第二点集，各所述第二点集作为目标点；对所述第一点云进行划分，获得包含相应数量点的第一点集；将各所述第一点集作为待匹配点，基于各所述第一点集内所有点的空间位置、反射强度以及点数量，确定相应的各待匹配点的特征；根据各所述待匹配点以及各所述目标点的空间位置和特征，对所述第一点云和所述第二点云进行配准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一点云进行划分，获得包含相应数量点的第一点集，包括：利用预设尺寸的体素单元对所述第一点云所在的三维空间进行划分，使所述第一点云中的各点被划分到相应的体素单元中，获得包含相应数量点的第一体素；根据各所述第一体素内包含的点数量，从所述第一体素中确定第一有效体素，作为第一点集，所述第一有效体素内包含的点数量大于数量阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述第一点集作为待匹配点，基于各所述第一点集内所有点的空间位置、反射强度以及点数量，确定相应的各待匹配点的特征，包括：将各所述第一点集作为待匹配点，基于各所述第一点集内所有点的空间位置在各坐标维度的差异以及点数量，生成第一协方差矩阵，根据各所述第一协方差矩阵的特征值确定相应的各待匹配点的空间特征；基于各所述第一点集内所有点的反射强度以及点数量，确定相应的各待匹配点的强度特征；根据各所述待匹配点的空间特征和强度特征，确定各所述待匹配点的特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各所述待匹配点以及各所述目标点的空间位置和特征，对所述第一点云和所述第二点云进行配准，包括：根据初始配准参数将各所述待匹配点的空间位置转换到各所述目标点所在的坐标系下，获得各所述待匹配点的转换空间位置；根据各所述待匹配点的转换空间位置和特征、以及各所述目标点的空间位置和特征，在所述目标点中确定与各所述待匹配点对应的对应点；根据各所述待匹配点与对应的各所述对应点获得匹配点对，基于所述匹配点对获得所述第一点云与所述第二点云之间的最优配准参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各所述待匹配点的转换空间位置和特征、以及各所述目标点的空间位置和特征，在所述目标点中确定与各所述待匹配点对应的对应点，包括：对于任一所述待匹配点，通过以下处理确定与该待匹配点对应的对应点：根据该待匹配点的转换空间位置和各所述目标点的空间位置，获得该待匹配点与各所述目标点的欧氏距离以及在各坐标维度的坐标差值；根据该待匹配点的特征和各所述目标点的特征，获得该待匹配点与各所述目标点的马氏距离以及在各特征维度的特征差值；
基于该待匹配点与各所述目标点的欧式距离、坐标差值以及特征差值，在所述目标点中确定与该待匹配点对应的候选点；根据该待匹配点与各所述候选点的欧氏距离和马氏距离，获得该待匹配点与各所述候选点的混合距离；将各所述混合距离中最小的混合距离对应的候选点，作为与该待匹配点对应的对应点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于该待匹配点与各所述目标点的欧式距离、坐标差值以及特征差值，在所述目标点中确定与该待匹配点对应的候选点，包括：基于该待匹配点与各所述目标点的欧式距离、坐标差值以及特征差值，在所述目标点中选取满足预设条件的目标点，作为与该待匹配点对应的候选点；对于任一满足预设条件的目标点，满足的条件包括：该待匹配点与该目标点的欧式距离小于欧式距离阈值，该待匹配点与该目标点在各...
【专利技术属性】
技术研发人员：李大林，吴晓桐，汪献义，高梁，
申请(专利权)人：长沙智能驾驶研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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