【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雷达，具体涉及一种点云数据融合处理方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
1、在自动驾驶中，感知任务将环境信息进行处理，并传递至融合以及后续的预测、规划、控制模块，从而保证车辆在道路上安全行驶，与环境信息进行交互。激光雷达因其具有极高的分辨率、隐蔽性好、抗有源干扰能力强、体积小、质量轻等优势，目前在自动驾驶的感知领域被广泛应用。激光雷达点云中包含了丰富的障碍物几何信息，同时携带了精准的测距信息，使其成为自动驾驶车辆最可靠的安全保障。然而，由于激光雷达接收到的点云中许多目标会被遮挡，因此目标在点云上的点是不完整的。
2、近年来，深度学习在感知领域有了长足的发展和使用，无论是检测任务、分割任务或是车道线检测任务，输入信息的特征提取都是十分重要的一个环节。以往的点云特征提取方案包括：在俯视图视角或是前视图视角的单一视角下通过2d卷积进行特征提取、在三维空间下使用3d卷积进行特征提取、将俯视图视角和前视图视角下的点通过空间几何映射后进行特征提取。以上的几种特征提取的方式均存在较大的局限性，其中，单一视角下的特征提...
【技术保护点】
1.一种点云数据融合处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述不同角度的视图信息至少包括：俯视图信息、侧视图信息和前视图信息。
3.根据权利要求2所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述分别在所述不同角度的视图信息中进行特征提取，得到所述点云信息中各个点的点云特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述基于所述点云特征向量对各个点进行位置编码，得到所述点云信息中各个点的特征编码，包括：
5.根据权利要求2所述的点云数据融合处...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据融合处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述不同角度的视图信息至少包括：俯视图信息、侧视图信息和前视图信息。
3.根据权利要求2所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述分别在所述不同角度的视图信息中进行特征提取，得到所述点云信息中各个点的点云特征向量，包括：
4.根据权利要求2所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述基于所述点云特征向量对各个点进行位置编码，得到所述点云信息中各个点的特征编码，包括：
5.根据权利要求2所述的点云数据融合处理方法，其特征在于，所述基于所述点云特征向量对各个点进行位置编码，得到所述点云信...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐健，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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