【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导航定位测绘，尤其涉及一种基于多源传感器的空间计算方法及相关设备。
技术介绍
1、随着自动驾驶和机器人应用的发展，基于多传感器的融合定位定姿技术已经非常成熟，能够稳定可靠地获得实时高精度位置和姿态信息。同时基于多源传感器技术，也有很多移动测量系统，包括架站式、背包式和车载式移动测量系统，可以快速地获得作业区域的激光点云和全景图像数据，实现对作业区域的快速采集。但是数据采集后，依然使用人工的方式对数据进行处理以获得作业区域中物体的坐标，导致数据处理的效率低且成本高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于多源传感器的空间计算方法及相关设备，以提高数据处理的效率，降低数据处理的成本。
2、本专利技术第一实施例的具体技术方案为：一种基于多源传感器的空间计算方法，所述方法包括：利用不同的传感器获取目标范围内的全景图像和激光点云；获取不同的传感器之间的外标定参数及每个传感器的位姿信息；所述外标定参数至少包括不同的传感器之间的旋转矩阵和平移向量；根据所述外标定参数和所述位姿信息对所述全景图像和所述激光点云进行配准，获得所述全景图像中每个像素点与激光点云的对应关系；利用预设的语义分割模型获取所述全景图像中的目标单体对象的中心点坐标；所述目标单体对象为所述全景图像中任意一个物体；根据所述全景图像中每个像素点与激光点云的对应关系和所述目标单体对象的中心点坐标获得所述目标单体对象在所述激光点云中的目标世界坐标。
3、优选的，所述不同的传感器至少包括全景
4、优选的，所述激光点云中每个像素点的全景图像坐标采用如下公式获得：
5、
6、
7、其中， m为所述激光点云中每个像素点的全景图像坐标的横坐标， n为所述激光点云中每个像素点的全景图像坐标的纵坐标， b为所述激光点云的全景球体坐标对应的极坐标的横坐标， l为所述激光点云的全景球体坐标对应的极坐标的纵坐标， width为所述全景图像的分辨率的像素宽度， height为所述全景图像的分辨率的像素高度。
8、优选的，所述激光点云的全景球体坐标对应的极坐标采用如下公式获得：
9、
10、其中，b为所述极坐标中的横坐标，l为所述极坐标中的纵坐标，xs为所述全景球体坐标中的x轴坐标，ys为所述全景球体坐标中的y轴坐标，zs为所述全景球体坐标中的z轴坐标。
11、优选的，所述根据所述位姿信息中的设备位置、所述外标定参数、所述激光点云的第一世界坐标和所述设备姿态角获得所述激光点云的全景球体坐标，包括：根据所述位姿信息中的设备位置和所述外标定参数获得所述全景相机的第二世界坐标；根据所述全景相机的第二世界坐标对所述激光点云的第一世界坐标进行坐标转换，获得所述激光点云的相对坐标；根据所述设备姿态角对所述激光点云的相对坐标进行坐标转换，获得所述激光点云的全景球体坐标。
12、优选的，所述全景相机的第二世界坐标采用如下公式获得：
13、
14、其中， xc为所述第二世界坐标的 x轴坐标， yc为所述第二世界坐标的 y轴坐标， zc为所述第二世界坐标的 z轴坐标， rbc为所述外标定参数中不同传感器与所述激光雷达之间的旋转矩阵， x为所述设备位置中的 x轴坐标， y为所述设备位置中的 y轴坐标， z为所述设备位置中的 z轴坐标， tbc为所述外标定参数中不同的传感器与所述全景相机之间的平移向量。
15、优选的，所述激光点云的全景球体坐标采用如下公式获得：
16、
17、其中，
18、其中， xs为所述全景球体坐标中的x轴坐标， ys为所述全景球体坐标中的y轴坐标， zs为所述全景球体坐标中的z轴坐标， rbr为所述外标定参数中不同传感器与所述全景相机之间的旋转矩阵； rbc为所述外标定参数中不同传感器与所述激光雷达之间的旋转矩阵； x1为所述激光点云的相对坐标的 x轴坐标， y1为所述激光点云的相对坐标中的 y轴坐标， z1为所述激光点云的相对坐标的 z轴坐标，为所述设备姿态角中的横滚角，为所述设备姿态角中的俯仰角，为所述设备姿态角中的航向角。
19、优选的，所述方法还包括：利用预设的语义分割模型获取所述全景图像中的目标单体对象的像素边界范围；根据所述目标单体对象在所述激光点云中的目标世界坐标和所述像素边界范围获得所述目标单体对象的平面面积。
20、本专利技术第二实施例的具体技术方案为：一种基于多源传感器的空间计算系统，所述系统包括：图像获取模块、数据获取模块、配准模块、中心点坐标获取模块和世界坐标获取模块；所述图像获取模块用于利用不同的传感器获取目标范围内的全景图像和激光点云；所述数据获取模块用于获取不同的传感器之间的外标定参数及每个传感器的位姿信息；所述外标定参数至少包括不同的传感器之间的旋转矩阵和平移向量；所述配准模块用于根据所述外标定参数和所述位姿信息对所述全景图像和所述激光点云进行配准，获得所述全景图像中每个像素点与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述不同的传感器至少包括全景相机和激光雷达；所述全景相机用于获取所述全景图像，所述激光雷达用于获取所述激光点云；所述位姿信息至少包括设备位置和设备姿态角；所述设备位置为所述不同的传感器集成为一个设备后，所述设备视为质点的位置；所述设备姿态角为所述不同的传感器集成为一个设备的姿态角；
3.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述激光点云中每个像素点的全景图像坐标采用如下公式获得：
4.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述激光点云的全景球体坐标对应的极坐标采用如下公式获得：
5.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述根据所述位姿信息中的设备位置、所述外标定参数、所述激光点云的第一世界坐标和所述设备姿态角获得所述激光点云的全景球体坐标，包括：
6.如权利要求5所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述全景相机的第
7.如权利要求5所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述激光点云的全景球体坐标采用如下公式获得：
8.如权利要求1所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于多源传感器的空间计算系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取模块、数据获取模块、配准模块、中心点坐标获取模块和世界坐标获取模块；
10.一种基于多源传感器的空间计算设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述不同的传感器至少包括全景相机和激光雷达；所述全景相机用于获取所述全景图像，所述激光雷达用于获取所述激光点云；所述位姿信息至少包括设备位置和设备姿态角；所述设备位置为所述不同的传感器集成为一个设备后，所述设备视为质点的位置；所述设备姿态角为所述不同的传感器集成为一个设备的姿态角；
3.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述激光点云中每个像素点的全景图像坐标采用如下公式获得：
4.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述激光点云的全景球体坐标对应的极坐标采用如下公式获得：
5.如权利要求2所述的基于多源传感器的空间计算方法，其特征在于，所述根据所述位姿信息中的设备位...
【专利技术属性】
技术研发人员：易文婷，朱元彪，
申请(专利权)人：绘见科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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