运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。方法包括：控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；根据两帧所述点云数据，确定所述激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对所述激光雷达的第二运动信息；根据所述第一运动信息和所述第二运动信息，确定所述目标对象在所述参考坐标系中的目标运动信息。采用本方法能够利用激光雷达测量目标对象的运动信息，从而扩大激光雷达的适用场景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品


[0001]本公开实施例涉及目标检测
，特别是涉及一种运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]随着汽车技术的发展，出现了自动驾驶技术。激光雷达是自动驾驶技术中比较常用的传感器，主要采用Time of flight原理，即通过测量激光光束发射到返回之间的时间差，来计算激光雷达到对象表面的距离。
[0003]基于上述原理，激光雷达大多只能测量对象的几何信息和表面反射率信息，而难以测量对象的运动信息。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供一种运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品，可以利用激光雷达测量目标对象的运动信息，从而扩大激光雷达的适用场景。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种运动信息的确定方法，方法包括：
[0006]控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；
[0007]根据两帧所述点云数据，确定所述激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对所述激光雷达的第二运动信息；
[0008]根据所述第一运动信息和所述第二运动信息，确定所述目标对象在所述参考坐标系中的目标运动信息。
[0009]第二方面，本公开实施例提供一种运动信息的确定装置，装置包括：
[0010]数据获取模块，用于控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；
[0011]第一信息确定模块，用于根据两帧所述点云数据，确定所述激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对所述激光雷达的第二运动信息；
[0012]第二信息确定模块，用于根据所述第一运动信息和所述第二运动信息，确定所述目标对象在所述参考坐标系中的目标运动信息。
[0013]第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，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，处理器执行计算机程序时实现上述第一方面的方法。
[0014]第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
[0015]第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法。
[0016]本公开实施例提供的运动信息的确定方法、装置、设备、存储介质和程序产品，控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；根据两帧点云数据，确定激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对激光雷达的第二运动信息；根据第
一运动信息和第二运动信息，确定目标对象在参考坐标系中的目标运动信息。本公开实施例通过激光雷达自身的运动信息以及目标对象相对激光雷达的运动信息，可以确定出目标对象的运动信息，实现了激光雷达的功能扩展，可以使激光雷达适用于更多场景。
附图说明
[0017]图1为一个实施例中运动信息的确定方法的应用环境图；
[0018]图2为一个实施例中运动信息的确定方法的流程示意图之一；
[0019]图3为一个实施例中运动信息的确定方法的流程示意图之二；
[0020]图4为一个实施例中确定第一运动信息和第二运动信息步骤的流程示意图；
[0021]图5为一个实施例中转换深度图步骤的流程示意图；
[0022]图6为一个实施例中确定第一运动信息步骤的流程示意图；
[0023]图7为一个实施例中确定第二运动信息步骤的流程示意图；
[0024]图8为另一个实施例中运动信息的确定方法的流程示意图；
[0025]图9为一个实施例中运动信息的确定装置的结构框图之一；
[0026]图10为一个实施例中运动信息的确定装置的结构框图之二；
[0027]图11为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
[0028]为了使本公开实施例的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本公开实施例，并不用于限定本公开实施例。
[0029]首先，在具体介绍本公开实施例的技术方案之前，先对本公开实施例基于的技术背景或者技术演进脉络进行介绍。激光雷达是自动驾驶技术中比较常用的传感器，主要采用Time of flight原理，即通过测量激光光束发射到返回之间的时间差，来计算激光雷达到对象表面的距离。基于上述原理，激光雷达大多只能测量对象的几何信息和表面反射率信息，而难以测量对象的运动信息。
[0030]本公开实施例提供的运动信息的确定方案中，控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；根据两帧点云数据，确定激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对激光雷达的第二运动信息；根据第一运动信息和第二运动信息，确定目标对象在参考坐标系中的目标运动信息。本公开实施例通过激光雷达自身的运动信息以及目标对象相对激光雷达的运动信息，可以确定出目标对象的运动信息，实现了激光雷达的功能扩展，可以使激光雷达适用于更多场景。需要说明的是，发现激光雷达难以测量对象的运动信息以及下述实施例介绍的技术方案，申请人均付出了大量的创造性劳动。
[0031]下面结合本公开实施例所应用的场景，对本公开实施例涉及的技术方案进行介绍。
[0032]本公开实施例提供的运动信息的确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境包括车辆102，该车辆102中设置有电子设备和激光雷达。其中，激光雷达可以对车辆周围环境进行感知，电子设备根据激光雷达采集到的点云数据进行目标检测，并根据检测结果控制车辆，实现车辆的自动驾驶。
[0033]在一个实施例中，如图2所示，提供了一种运动信息的确定方法，以该方法应用于图1中的电子设备为例进行说明，包括以下步骤：
[0034]步骤201，控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据。
[0035]电子设备与激光雷达通信，控制激光雷达向周围环境发射激光脉冲并检测返回的激光脉冲，得到点云数据。激光雷达在连续检测时，可以得到至少两帧点云数据。
[0036]步骤202，根据两帧点云数据，确定激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对激光雷达的第二运动信息。
[0037]其中，运动信息包括速度信息、加速度信息和方向信息中的至少一种。
[0038]获取到点云数据后，根据两帧点云数据的差异，可以分别确定激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息，以及待检测的目标对象相对于激光雷达运动的第二运动信息。
[0039]例如，参考坐标系为世界坐标系，待检测的目标对象为行人。根据两帧点云数据的差异，可以确定出激光雷达在世界坐标系中的位置变化，从而确定激光雷达的速度和方向，得到激光雷达的第一运动信息。同时，根据两帧点云数据可以确定出行人相对于激光雷达的位置变化，从而确定出行人的速度和方向，得到行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动信息的确定方法，其特征在于，所述方法包括：控制激光雷达进行目标检测，得到至少两帧点云数据；根据两帧所述点云数据，确定所述激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对所述激光雷达的第二运动信息；根据所述第一运动信息和所述第二运动信息，确定所述目标对象在所述参考坐标系中的目标运动信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一运动信息和所述第二运动信息，确定所述目标对象在所述参考坐标系中的目标运动信息，包括：根据所述激光雷达在所述参考坐标系中的第一运动信息，以及所述目标对象上各点云点相对所述激光雷达的第二运动信息，确定所述目标对象上各点云点在所述参考坐标系中的所述目标运动信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标对象上各点云点在所述参考坐标系中的所述目标运动信息之前，所述方法还包括：对所述第一运动信息进行插值处理，得到插值后的多个第三运动信息；其中，所述第三运动信息与所述目标对象上点云点一一相对应；对应地，所述根据所述激光雷达在所述参考坐标系中的第一运动信息，以及所述目标对象上各点云点相对所述激光雷达的第二运动信息，确定所述目标对象上各点云点在所述参考坐标系中的所述目标运动信息，包括：根据所述目标对象上各点云点的所述第二运动信息以及各所述点云点对应的所述第三运动信息，确定所述目标对象上各所述点云点在所述参考坐标系中的所述目标运动信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据两帧所述点云数据，确定所述激光雷达在参考坐标系中的第一运动信息以及待检测的目标对象相对所述激光雷达的第二运动信息，包括：对于第一点云数据和第二点云数据，分别进行坐标转换处理得到所述第一点云数据对应的第一深度图和所述第二点云数据对应的第二深度图；其中，所述坐标转换处理为将三维坐标转换为二维坐标的处理；根据所述第一深度图和所述第二深度图对应的标志点确定所述第一运动信息；根据所述第一深度图和所述第二深度图进行光流计算确定所述第二运动信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第一所述深度图和所述第二深度图进行光流计算确定所述第二运动信息，包括：利用块匹配算法对所述第一深度图和所述第二深度图进行光流计算，得到所述第二运动信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用块匹配算法对所述第一深度图和所述第二深度图进行光流计算，得到所述第二运动信息，包括：对所述第一深度图中各第一像素进行随机初始化，得到各所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王珂，
申请(专利权)人：天津卡尔狗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：