线激光器数据处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及线激光器数据处理方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括获取线激光器输出的第一数据集，上述线激光器发出的线激光形成的激光平面与上述线激光器的承载物的运行方向垂直，并且在上述线激光没有触及目标物体的情况下，上述线激光投射到支撑物，上述目标物体为除上述支撑物之外的任意物体，上述承载物运行在上述支撑物上；对上述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，上述点云分析结果包括探测物体的布局信息，上述探测物体为位于上述线激光器的探测区域的物体，上述布局信息被用于进行对上述承载物的运行控制。本公开可以分析出探测物体的布局信息，从而可以对该承载物进行运动控制。该承载物进行运动控制。该承载物进行运动控制。

【技术实现步骤摘要】
线激光器数据处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种线激光器数据处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]线激光器是可以用于进行定位的线激光传感器，线激光器可以发射激光并根据该激光的投射结果输出数据集，该数据集中包括位于线激光器的激光投射范围上的物体的布局信息。但是，相关技术中缺少对数据集的有效分析方法，因此难以准确提取到该布局信息。以该线激光器被设置在承载物上为例，目前难以通过分析该线激光器输出的数据集获得充分的、用以支撑该承载物运动控制的布局信息。

技术实现思路

[0003]本公开提出了一种线激光器数据处理技术方案。
[0004]根据本公开的一些实施例中，提供了一种线激光器数据处理方法，其包括：获取线激光器输出的第一数据集，所述线激光器发出的线激光形成的激光平面与所述线激光器的承载物的运行方向垂直，并且在所述线激光没有触及目标物体的情况下，所述线激光投射到支撑物，所述目标物体为除所述支撑物之外的任意物体，所述承载物运行在所述支撑物上；对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，所述点云分析结果包括探测物体的布局信息，所述探测物体为位于所述线激光器的探测区域的物体，所述布局信息被用于进行对所述承载物的运行控制。基于上述配置，限定了线激光器投射的激光与承载物运动方向的相对位置关系，从而确定了线激光器输出的数据集所在的三维空间，并且对该数据集进行准确的点云分析，从而提取出位于探测区间内的探测物体的布局信息，并且该布局信息指示了承载物与该探测物体之间的相对位置关系，从而可以被应用于对该承载物的运动控制之中。
[0005]在一些可能的实施方式中，所述第一数据集中的数据为第一坐标系下的数据，所述第一坐标系的原点位于所述线激光器上，所述第一坐标系的第一坐标轴垂直指向支撑物，所述第一坐标系的第二坐标轴指向所述承载物的运行方向，所述第一坐标系的第三坐标轴垂直于参考平面并且以所述线激光的出射方向为正向，所述参考平面为所述第一坐标轴和所述第二坐标轴形成的平面；相应的，所述探测物体为在目标方向上的物体，所述目标方向为所述第三坐标轴指向的方向。基于上述配置，可以确定第一数据集中数据所在的坐标空间，从而明确第一数据集中的数据在真实物理空间的位置，通过对这些具备明确位置信息的数据的分布信息的分析，能够挖掘到线激光器探测范围内的探测物体的布局信息，以便于基于布局信息控制承载物的运动。
[0006]在一些可能的实施方式中，所述方法还包括：获取所述承载物对应的第二坐标系；所述对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，包括：根据所述承载物与所述线激光器的相对位置，将所述第一数据集中的数据映射到所述第二坐标系，得到映射数据集；
分析所述映射数据集形成的点云，得到所述点云分析结果。基于上述配置，可以对映射数据集进行点云分析，得到探测物体相对于承载物的布局信息，这样直接基于得到的该布局信息可以控制承载物的运动。
[0007]在一些可能的实施方式中，所述对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，包括：对所述第一数据集中的数据进行降维处理，得到第二数据集，所述第二数据集中的数据均属于由所述第一坐标系和所述第三坐标系构成的平面坐标系中的数据；对所述第二数据集进行降噪处理，得到第三数据集；对所述第三数据集进行基于点云的连续性分析，得到所述点云分析结果。基于上述配置，可以将三维的点数据降维成二维的点数据，并对二维的点数据进行降噪处理，从而得到用于进行连续性分析的第三数据集，该第三数据集由于经过了降噪处理，可以显著提升点云分析的准确度。
[0008]在一些可能的实施方式中，所述对所述第三数据集进行基于点云的连续性分析，得到所述点云分析结果，包括：根据所述第三数据集中的数据，得到第一数据序列，所述第一数据序列中的数据在所述第一坐标轴的投影分量依次增大；确定第二数据序列在第一坐标轴方向的离散程度，所述第二数据序列为所述第一数据序列尾部第一数量个数据形成的序列；基于所述离散程度，得到所述点云分析结果。基于上述配置，本公开实施例认为，表征支撑物及靠近支撑物位置的数据的x坐标应该较大，并且越靠近支撑物x坐标越大，通过分析上述第二数据序列的离散程度可以判断出线激光是否触达支撑物，从而初步分析出探测物体与线激光器的相对位置关系。
[0009]在一些可能的实施方式中，所述基于所述离散程度，得到所述点云分析结果，包括：响应于所述离散程度大于或等于第一阈值的情况，得到第一判定结果，所述第一判定结果表征在所述目标方向上存在探测物体，并且所述探测物体与所述承载物距离小于第二阈值；基于所述第一判定结果，得到所述点云分析结果。基于上述配置，可以识别出呈现单纯的纵向延伸状态的点云，基于这种点云确定出探测物体与线激光器的位置已经十分接近，基于这一结果可以控制承载物紧急规避该探测物体，避免碰撞。
[0010]在一些可能的实施方式中，所述基于所述离散程度，得到所述点云分析结果，还包括：响应于所述离散程度小于所述第一阈值的情况，得到第三数据序列，所述第三数据序列为所述第一数据序列中除去所述第二数据序列之外的数据形成的序列；对所述第三数据序列进行倒序遍历，提取有效点，所述有效点在所述第一坐标轴的投影分量与第一均值的差值小于第三阈值，所述第一均值为所述第二数据序列中的各数据在所述第一坐标轴的投影分量的均值；基于所述各有效点以及所述第二数据序列得到第四数据序列，所述第四数据序列在所述第一坐标轴的投影分量依次增大；基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果。基于上述配置，可以通过获取第四数据序列的方式提取出位于支撑物和接近支撑物的数据，根据该数据可以进一步判断是否只探测到支撑物，以及如果探测到物体，还可以用于分析物体的分布情况。
[0011]在一些可能的实施方式中，所述基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果，包括：响应于第一差值小于第二数量的情况，得到第二判定结果，所述第二判定结果表征在所述目标方向上不存在探测物体，所述第一差值为所述第一数据序列的数据总数与所述第四数据序列的数据总数之间的差值；基于所述第二判定结果，得到所述点云分析结果。基于上述配置，可以识别出呈现单纯的横向延伸状态的点云，基于这种点云确定出不存在探测
物体，这种情况下承载物的运动不会发生碰撞风险。
[0012]在一些可能的实施方式中，所述基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果，还包括：响应于所述第一差值大于或等于所述第二数量的情况，确定第五数据序列，所述第五数据序列中的数据在所述第一坐标轴的投影分量依次增大，所述第五数据序列中的数据属于所述第一数据序列，并且不属于所述第四数据序列；确定第二均值，所述第二均值为所述第五数据序列尾部第三数量个数据在所述第一坐标轴的投影均值；基于所述第二均值，确定所述点云分析结果。基于上述配置，可以通过获取第五数据序列的方式提取出距离支撑物较远的数据，根据该数据可以进一步确定第二均值，基于该第二均值可以分析物体与支撑物的相对位置关系。
[0013]在一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种线激光器数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取线激光器输出的第一数据集，所述线激光器发出的线激光形成的激光平面与所述线激光器的承载物的运行方向垂直，并且在所述线激光没有触及目标物体的情况下，所述线激光投射到支撑物，所述目标物体为除所述支撑物之外的任意物体，所述承载物运行在所述支撑物上；对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，所述点云分析结果包括探测物体的布局信息，所述探测物体为位于所述线激光器的探测区域的物体，所述布局信息被用于进行对所述承载物的运行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据集中的数据为第一坐标系下的数据，所述第一坐标系的原点位于所述线激光器上，所述第一坐标系的第一坐标轴垂直指向所述支撑物，所述第一坐标系的第二坐标轴指向所述承载物的运行方向，所述第一坐标系的第三坐标轴垂直于参考平面并且以所述线激光的出射方向为正向，所述参考平面为所述第一坐标轴和所述第二坐标轴形成的平面；相应的，所述探测物体为在目标方向上的物体，所述目标方向为所述第三坐标轴指向的方向。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述承载物对应的第二坐标系；所述对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，包括：根据所述承载物与所述线激光器的相对位置，将所述第一数据集中的数据映射到所述第二坐标系，得到映射数据集；分析所述映射数据集形成的点云，得到所述点云分析结果。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一数据集进行点云分析，得到点云分析结果，包括：对所述第一数据集中的数据进行降维处理，得到第二数据集，所述第二数据集中的数据均属于由所述第一坐标系和所述第三坐标系构成的平面坐标系中的数据；对所述第二数据集进行降噪处理，得到第三数据集；对所述第三数据集进行基于点云的连续性分析，得到所述点云分析结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第三数据集进行基于点云的连续性分析，得到所述点云分析结果，包括：根据所述第三数据集中的数据，得到第一数据序列，所述第一数据序列中的数据在所述第一坐标轴的投影分量依次增大；确定第二数据序列在第一坐标轴方向的离散程度，所述第二数据序列为所述第一数据序列尾部第一数量个数据形成的序列；基于所述离散程度，得到所述点云分析结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述离散程度，得到所述点云分析结果，包括：响应于所述离散程度大于或等于第一阈值的情况，得到第一判定结果，所述第一判定结果表征在所述目标方向上存在探测物体，并且所述探测物体与所述承载物距离小于第二
阈值；基于所述第一判定结果，得到所述点云分析结果。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述基于所述离散程度，得到所述点云分析结果，还包括：响应于所述离散程度小于所述第一阈值的情况，得到第三数据序列，所述第三数据序列为所述第一数据序列中除去所述第二数据序列之外的数据形成的序列；对所述第三数据序列进行倒序遍历，提取有效点，所述有效点在所述第一坐标轴的投影分量与第一均值的差值小于第三阈值，所述第一均值为所述第二数据序列中的各数据在所述第一坐标轴的投影分量的均值；基于所述各有效点以及所述第二数据序列得到第四数据序列，所述第四数据序列在所述第一坐标轴的投影分量依次增大；基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果，包括：响应于第一差值小于第二数量的情况，得到第二判定结果，所述第二判定结果表征在所述目标方向上不存在探测物体，所述第一差值为所述第一数据序列的数据总数与所述第四数据序列的数据总数之间的差值；基于所述第二判定结果，得到所述点云分析结果。9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第四数据序列，确定所述点云分析结果，还包括：响应于所述第一差值大于或等于所述第二数量的情况，确定第五数...

【专利技术属性】
技术研发人员：于行尧，龙有炼，邓文钧，张展鹏，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：