三维点云数据的处理方法、装置和无人车制造方法及图纸

本公开涉及一种三维点云数据的处理方法、装置和无人车。本公开的方法包括：获取三维点云数据；根据第一编码方式和第二编码方式，确定三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码，其中，第一编码方式为采集三维点云数据时，目标相对于采集装置旋转的情况下的相对位置编码方式，第二编码方式为采集三维点云数据时，目标相对于采集装置位置不变的情况下的相对位置编码方式；基于注意力机制，确定三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重；根据三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重，以及三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码，提取三维点云数据的特征。的特征。的特征。

【技术实现步骤摘要】
三维点云数据的处理方法、装置和无人车


[0001]本公开涉及人工智能、计算机
，尤其涉及无人驾驶领域，特别涉及一种三维点云数据的处理方法、装置和无人车。

技术介绍

[0002]目前，无人驾驶设备用于将人或者物从一个位置自动运送到另一个位置，无人驾驶设备通过设备上的传感器采集环境信息并完成自动运送。基于无人驾驶技术控制的无人配送车进行物流运输极大地提高了生产生活的便捷性，节约了人力成本。
[0003]在无人驾驶领域，三维点云数据的特征提取任务是一项基础任务。深度神经网络最近在三维点云分析领域取得了广泛的成功，其中神经网络的输入是通过三维相机或者从三维模型中得到的一系列三维坐标点。通过神经网络提取三维坐标点的特征后，可以用于下游的分类任务或分割任务等。

技术实现思路

[0004]专利技术人发现：目前针对三维点云数据的特征提取方法，旋转鲁棒性较低，即当三维点云数据中发生的局部或全局的旋转时，对于点云数据的内容分析会产生较大的误差，提取的特征不准确，导致后续的下游任务不准确。考虑到在实际应用中对物体的拍摄角度经常会发生变化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三维点云数据的处理方法，包括：获取三维点云数据；根据第一编码方式和第二编码方式，确定所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码，其中，所述第一编码方式为采集所述三维点云数据时，目标相对于采集装置旋转的情况下的相对位置编码方式，所述第二编码方式为采集所述三维点云数据时，所述目标相对于所述采集装置位置不变的情况下的相对位置编码方式；基于注意力机制，确定所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重；根据所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重，以及所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码，提取所述三维点云数据的特征。2.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述根据第一编码方式和第二编码方式，确定所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码包括：将三维点云数据输入特征提取模型，其中，所述特征提取模型包括一个或多个串联的位置编码模块；在每个位置编码模块中，根据该位置编码模块的输入特征、第一编码方式和第二编码方式，确定在该位置编码模块中所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码。3.根据权利要求2所述的处理方法，其中，所述基于注意力机制，确定所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重包括：在每个位置编码模块中，基于注意力机制，确定在该位置编码模块中所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重；所述提取所述三维点云数据的特征包括：在每个位置编码模块中，根据在该位置编码模块中所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重，以及所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码，确定该位置编码模块的输出特征；根据最后一个位置编码模块的输出特征，确定所述三维点云数据的特征。4.根据权利要求1或2所述的处理方法，其中，所述第一编码方式包括：Z轴旋转不变编码方式和任意轴旋转不变编码方式中至少一种，所述Z轴旋转不变编码方式为采集所述三维点云数据时，所述目标相对于所述采集装置绕Z轴旋转的情况下的相对位置编码方式，所述任意轴旋转不变编码方式为采集所述三维点云数据时，所述目标相对于所述采集装置绕任意轴旋转的情况下的相对位置编码方式；所述第一相对位置编码包括：Z轴旋转位置编码和任意轴旋转位置编码中至少一项；所述第一编码方式的权重包括：所述Z轴旋转不变编码方式的权重和所述任意轴旋转不变编码方式的权重中至少一项。5.根据权利要求4所述的处理方法，其中，所述在每个位置编码模块中，根据该位置编码模块的输入特征、所述第一编码方式和所述第二编码方式，确定在该位置编码模块中所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码包括：在每个位置编码模块中，将该位置编码模块的输入特征映射为预设通道数的特征，其
中，每个位置编码模块对应的预设通道数相同或不同；按照将通道数除以编码方式的种类数的方式，将所述预设通道数的特征划分为多份特征；将所述三维点云数据分别按照Z轴旋转不变编码方式和任意轴旋转不变编码方式中至少一种、以及所述第二编码方式进行编码，得到多份编码结果；根据所述多份特征分别与对应的编码结果进行融合的多个融合特征，确定在该位置编码模块中所述三维点云数据的第一相对位置编码和第二相对位置编码。6.根据权利要求4所述的处理方法，其中，所述Z轴旋转不变编码方式包括以下方法：所述Z轴旋转不变编码方式包括以下方法：针对所述三维点云数据中的每个点及其每个相邻点，根据该点与该相邻点的Z坐标差、该点与该相邻点在X
‑
Y平面上的投影之间的距离、该点在X
‑
Y平面上的投影到原点的距离、该相邻点在X
‑
Y平面上的投影到原点的距离、以及该点和该相邻点在X
‑
Y平面上的投影与原点组成的夹角中至少一项，对该点进行编码，得到该点与该相邻点的Z轴旋转不变相对位置编码。7.根据权利要求4所述的处理方法，其中，所述任意轴旋转不变编码方式包括以下方法：针对所述三维点云数据中的每个点，确定该点的所有相邻点的重心点、经过该点和原点的直线与以该点为圆心的单位圆的交点；针对该点的每个相邻点，根据该点到原点的距离、所述重心点到所述交点的距离、该点到所述交点的距离、所述重心点到该相邻点的距离、所述交点到该相邻点的距离、该点到该相邻点的距离、以及第一平面和第二平面的夹角中至少一项，对该点进行编码，得到该点与该相邻点的任意轴旋转不变相对位置编码，其中，所述第一平面经过该点、所述重心点和所述交点的平面，所述第二平面经过该点、所述重心点和该点的相邻点的平面。8.根据权利要求4所述的处理方法，其中，所述第二编码方式包括以下方法：针对所述三维点云数据中的每个点及其每个相邻点，根据该点与该相邻点的坐标差，对该点进行编码，得到该点与该相邻点的第二相对位置编码。9.根据权利要求5所述的处理方法，其中，所述多个融合特征中每个融合特征采用以下方法确定：针对所述多份特征中的每份特征，确定该特征中的每个点与其相邻点的特征差，作为该份特征对应的特征差；将该份特征、该份特征对应的特征差以及该份特征对应的编码结果进行拼接后，输入对应的多层感知机，得到该份特征与对应的编码结果进行融合的融合特征。10.根据权利要求5所述的处理方法，其中，在所述特征提取模型包括多个位置编码模块的情况下，所述特征提取模型中的第二个位置编码模块之后包括一个或多个阶段，每个阶段包括：带有下采样的位置编码模块，所述按照将通道数除以编码方式的种类数的方式，将所述预设通道数的特征划分为多份特征包括：针对每个带有下采样的位置编码模块，按照预设下采样频率，将所述预设通道数的特征进行下采样，其中，每个带有下采样的位置编码模块对应的预设下采样频率按照由输入到输出的顺序依次降低；按照将通道数除以编码方式的种类数的方式，将所述下采样后的预设通道数的特征划
分为多份特征；所述将所述三维点云数据分别按照Z轴旋转不变编码方式和任意轴旋转不变编码方式中至少一种、以及所述第二编码方式进行编码，得到多份编码结果包括：针对每个带有下采样的位置编码模块，按照预设下采样频率，对所述三维点云数据进行下采样；将下采样之后的三维点云数据分别按照Z轴旋转不变编码方式和任意轴旋转不变编码方式中至少一种、以及所述第二编码方式进行编码，得到多份编码结果。11.根据权利要求3所述的处理方法，其中，每个位置编码模块包括：注意力机制子模块，所述注意力机制子模块包括：全连接层和归一化层，所述基于注意力机制，确定在该位置编码模块中所述三维点云数据中每个点对应的第一编码方式的权重和第二编码方式的权重包括：将位置编码模块的输入特征，输入位置编码模块的注意力机制子模块中的全连接层，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱钊凡，李业豪，潘滢炜，姚霆，梅涛，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：