点云数据的确定方法、装置及其相关设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种点云数据的确定方法、装置及其相关设备和存储介质，该方法包括：获取目标空间区域中属于目标物的初始点云数据；其中，初始点云数据是基于采集组件对目标空间区域采集到的采集数据确定的，初始点云数据包括属于目标物的若干目标物点；基于各目标物点的空间分布情况和/或采集数据中各目标物点的数据情况，确定各目标物点的置信度；基于各目标物点的置信度，对初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据。通过上述方式，本申请能够提高目标物的点云数据的可信程度。可信程度。可信程度。

【技术实现步骤摘要】
点云数据的确定方法、装置及其相关设备和存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种点云数据的确定方法、装置及其相关设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在机器人领域中，机器人建立待处理区域地图一直是机器人的重要部分，主要任务是将场景中的障碍物和可行走区域区别出来并生成地图，便于机器人进行相关运作、避障等任务。
[0003]目前，主要是通过获取待处理区域的点云数据，并基于点云数据构建机器人关于待处理区域的地图。一般情况下，获取到的点云数据噪声尺度比较大、不够平滑或者含有过多无用的点云信息，导致点云数据的可信程度较低，无法用于机器人建图、避障等流程中。

技术实现思路

[0004]本申请至少提供一种点云数据的确定方法、装置及其相关设备和存储介质。
[0005]本申请第一方面提供一种点云数据的确定方法，该方法包括：获取目标空间区域中属于目标物的初始点云数据；其中，初始点云数据是基于采集组件对目标空间区域采集到的采集数据确定的，初始点云数据包括属于目标物的若干目标物点；基于各目标物点的空间分布情况和/或采集数据中各目标物点的数据情况，确定各目标物点的置信度；基于各目标物点的置信度，对初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据。
[0006]因此，能够通过目标物的初始点云数据中各目标物点的置信度，从目标物的初始点云数据中剔除噪声信息或者无用的点云信息，以从目标物的初始点云数据中提取属于目标物的有效点云信息即目标点云数据，使得后续在基于目标物的目标点云数据构建机器人关于目标空间区域的地图时能够对目标物进行准确地响应，以在构建的地图上准确地显示目标物即构建的地图对目标物区域和可行走区域划分的更加准确；另外，通过各目标物点的置信度，滤除了目标物的初始点云数据中的噪声信息或者无效的点云信息，提高了属于目标物的点云数据的稳定性和可信程度，减少了点云数据量，提高了后续构建机器人关于目标空间区域的地图的效率。
[0007]其中，基于各目标物点的空间分布情况和/或采集数据中各目标物点的数据情况，确定各目标物点的置信度，包括：确定目标物点的至少一个属性参数；其中，至少一个属性参数包括表征空间分布情况的分布属性参数和表征数据情况的数据属性参数中的至少一个；获取目标物点的每个属性参数对应的属性置信度；基于目标物点的每个属性参数对应的属性置信度，得到目标物点的置信度。
[0008]因此，可通过目标物点的属性参数对应的置信度，确定目标物点的置信度。
[0009]其中，目标物点的分布属性参数为目标物点所在的子空间区域中的目标物点的数量，子空间区域是按照预设划分策略对目标空间区域划分得到的，分布属性参数与对应的
属性置信度为正相关；和/或，目标物点的数据属性参数为采集数据中与目标物点对应的数据点的梯度，数据属性参数与对应的属性置信度为负相关。
[0010]因此，可灵活设置目标物点的分布属性参数以及数据属性参数。
[0011]其中，基于各目标物点的置信度，对初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据，包括：从初始点云数据中剔除置信度不符合置信度要求的目标物点，得到目标点云数据；其中，目标空间区域包括若干子空间区域，置信度要求包括以下至少一个：所在的子空间区域的置信度大于或等于第一置信度阈值、所在的子空间区域所属的投影区满足第一预设条件，第一预设条件包括属于投影区的子空间区域的数量大于第一数量且投影区的置信度大于或等于第二置信度阈值，或投影区的置信度大于或等于第二置信度阈值；子空间区域所属的投影区为子空间区域在预设平面上的投影区域，子空间区域的置信度是基于子空间区域中的各目标物点的置信度得到的，投影区的置信度是基于属于投影区的子空间区域的置信度得到的。
[0012]因此，通过判定子空间区域对应的置信度是否符合置信度要求，以确定是否从目标点云数据中剔除此子空间区域中所包括的目标物点，使得确定的属于目标物的点云数据的可信程度更高，即提高了目标物的点云数据的准确性；另外，可灵活设置信度要求。考虑到单一目标物点的置信度高低的偶然性比较强，所以
[0013]其中，子空间区域的置信度为子空间区域中的各目标物点的置信度之和，投影区的置信度为属于投影区的子空间区域的置信度之和；和/或，若干子空间区域包括至少一组区域组，每组区域组包括沿着竖直方向排列的至少一个子空间区域，预设平面为水平面。
[0014]因此，可灵活设置子空间区域的置信度和投影区的置信度的确定方式。
[0015]其中，点云数据的确定方法还包括：在得到第二数量帧采集数据分别对应的目标点云数据之后，选出第二数量帧的目标点云数据中位于世界坐标系上的同一位置的目标物点，以得到新的目标点云数据。
[0016]因此，能够提高了目标物的目标点云数据的准确性。
[0017]其中，在基于各目标物点的空间分布情况和/或采集数据中各目标物点的数据情况，确定各目标物点的置信度之前，点云数据的确定方法还包括：对初始点云数据进行空域滤波处理，得到属于目标物的经处理点云数据；基于各目标物点的置信度，对初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据，包括：基于各目标物点的置信度，对经处理点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据。
[0018]因此，通过对属于目标物的初始点云数据进行空域滤波处理，以滤除初始点云数据中的噪声信息或者无效的点云信息，提高了属于目标物的点云数据的稳定性和可信程度。
[0019]其中，获取目标空间区域中属于目标物的初始点云数据，包括：获取基于采集数据确定的目标空间区域的区域点云数据；从区域点云数据中，选出高度信息满足第一预设要求的点的数据，作为目标物的初始点云数据。
[0020]因此，可通过高度信息准确地从区域点云数据中提取出属于目标物的点云数据。
[0021]其中，第一预设要求为不属于地面且与地面之间的高度小于机器人的高度；和/或，采集数据为目标深度图像；和/或，在获取基于采集数据确定的目标空间区域的区域点云数据之前，点云数据的确定方法还包括：删除采集数据中梯度大于预设梯度值的数据点。
[0022]因此，从区域点云数据中各点高度的角度出发，筛选出区域点云数据中属于有效障碍物的点云数据，减少了属于障碍物的点云数据量，提高了后续构建机器人关于目标区域的地图的效率；另外，对采集数据进行预处理，能够滤除采集数据中所包括的噪声信息以及无效的信息，使得基于采集数据确定的初始点云数据的稳定性和可信程度提高。
[0023]其中，在基于各目标物点的置信度，对初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于目标物的目标点云数据之后，点云数据的确定方法还包括：基于目标点云数据，确定目标空间区域中的目标物和可行走区域的位置信息；利用目标物和可行走区域的位置信息，构建机器人关于目标空间区域的地图。
[0024]因此，由于目标物的位置信息是基于属于目标物的目标点云数据确定得到的，而目标点云数据为对基于各本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标空间区域中属于目标物的初始点云数据；其中，所述初始点云数据是基于采集组件对所述目标空间区域采集到的采集数据确定的，所述初始点云数据包括属于所述目标物的若干目标物点；基于各所述目标物点的空间分布情况和/或所述采集数据中各所述目标物点的数据情况，确定各所述目标物点的置信度；基于各所述目标物点的置信度，对所述初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于所述目标物的目标点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目标物点的空间分布情况和/或所述采集数据中各所述目标物点的数据情况，确定各所述目标物点的置信度，包括：确定所述目标物点的至少一个属性参数；其中，所述至少一个属性参数包括表征所述空间分布情况的分布属性参数和表征所述数据情况的数据属性参数中的至少一个；获取所述目标物点的每个属性参数对应的属性置信度；基于所述目标物点的每个属性参数对应的属性置信度，得到所述目标物点的置信度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标物点的分布属性参数为所述目标物点所在的子空间区域中的目标物点的数量，所述子空间区域是按照预设划分策略对所述目标空间区域划分得到的，所述分布属性参数与对应的属性置信度为正相关；和/或，所述目标物点的数据属性参数为所述采集数据中与所述目标物点对应的数据点的梯度，所述数据属性参数与对应的属性置信度为负相关。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于各所述目标物点的置信度，对所述初始点云数据中的目标物点进行剔除，得到属于所述目标物的目标点云数据，包括：从所述初始点云数据中剔除所述置信度不符合置信度要求的目标物点，得到所述目标点云数据；其中，所述目标空间区域包括若干子空间区域，所述置信度要求包括以下至少一个：所在的子空间区域的置信度大于或等于第一置信度阈值、所在的子空间区域所属的投影区满足第一预设条件，所述第一预设条件包括属于所述投影区的所述子空间区域的数量大于第一数量且所述投影区的置信度大于或等于第二置信度阈值，或所述投影区的置信度大于或等于所述第二置信度阈值；所述子空间区域所属的投影区为所述子空间区域在预设平面上的投影区域，所述子空间区域的置信度是基于所述子空间区域中的各目标物点的置信度得到的，所述投影区的置信度是基于属于所述投影区的所述子空间区域的置信度得到的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述子空间区域的置信度为所述子空间区域中的各目标物点的置信度之和，所述投影区的置信度为属于所述投影区的所述子空间区域的置信度之和；和/或，所述若干子空间区域包括至少一组区域组，每组区域组包括沿着竖直方向排列的至少一个所述子空间区域，所述预设平面为水平面。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在得到第二数量帧采集数据分别对应的所述目标点云数据之后...

【专利技术属性】
技术研发人员：高鸣岐，成慧，
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：