【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及自动驾驶领域，特别涉及一种激光点云处理方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、在无人驾驶场景中，激光雷达是非常重要的传感器。激光雷达可以用来采集车辆周围的场景数据，进而为障碍物的识别、路径规划提供依赖保障。但在雷达的实际使用过程中，除场景数据之外，还可能会拍摄到雷达载体(例如，车体)，在后续的处理中(例如，道路规划)，需要将载体点云去除。
2、因此，希望提供一种激光点云处理方法、系统、装置及存储介质，可以更加快速而准确地去除激光雷达采集到的载体点云，以保障自动驾驶车辆的正常运行。
技术实现思路
1、本说明书实施例之一提供一种激光点云处理方法，该激光点云处理方法包括：获取目标时间段内的载体姿态信息，所述载体姿态信息包括所述目标时间段的第一时刻对应的第一姿态信息和所述目标时间段的第二时刻对应的第二姿态信息；基于所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定目标范围；基于所述目标范围，从所述目标时间段对应的目标点云中去除载体点云。
2、在一些实施例中，所述第一时刻为所述目标时间段中开始时刻和结束时刻中的一个，所述第二时刻为所述开始时刻和所述结束时刻中的另一个。
3、在一些实施例中，所述基于所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定目标范围包括：获取所述第一时刻对应的车体坐标系与参考坐标系间的第一转换关系以及所述第二时刻对应的车体坐标系与所述参考坐标系间的第二转换关系；基于所述第一转换关系和所述第二转换关系，对所述第一姿态信息和所述第二姿态信息中
4、在一些实施例中，所述第一姿态信息包括多个第一轮廓点的第一位置信息；所述第二姿态信息包括多个第二轮廓点的第二位置信息，其中，所述多个第二轮廓点与所述多个第一轮廓点一一对应，一个第一轮廓点与其对应的第二轮廓点构成一组轮廓点；所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定所述目标范围包括：基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列，所述初步序列包括经初步筛选后按顺序排列的轮廓点；基于所述初步序列，确定目标序列；基于所述目标序列，确定所述目标范围。
5、在一些实施例中，所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列包括：对于每组轮廓点，基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次判断该组轮廓点中的轮廓点是否被所述多个第一轮廓点构成的第一轮廓或所述多个第二轮廓点构成的第二轮廓包含在内；将未被所述第一轮廓或所述第二轮廓包含在内的轮廓点保留，将被所述第一轮廓或所述第二轮廓包含在内的轮廓点滤除。
6、在一些实施例中，所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列还包括：对于每组轮廓点，确定该组轮廓点中的第一轮廓点和下一组轮廓点中的第一轮廓点构成的第一连线；确定该组轮廓点中的第二轮廓点与下一组轮廓点中的第二轮廓点构成的第二连线；判断所述第一连线和所述第二连线间是否存在交点；若存在，将所述交点保留。
7、在一些实施例中，所述基于所述初步序列，确定目标序列包括：对于每组轮廓点，若经过筛选后，该组轮廓点中的第一轮廓点和第二轮廓点均被保留，则基于所述初步序列，确定该组轮廓点中先轮廓点与之前相邻序列点的第三连线以及后轮廓点与之后相邻序列点的第四连线；若所述第三连线和所述第四连线间存在交点，则将该组轮廓点中的所述先轮廓点和所述后轮廓点的顺序交换；若所述第三连线和所述第四连线间不存在交点，则保持该组轮廓点中的所述先轮廓点和所述后轮廓点的顺序不变。
8、本说明书实施例之一提供一种激光点云处理系统，该激光点云处理系统包括：获取模块，用于获取目标时间段内的载体姿态信息，所述载体姿态信息包括所述目标时间段的第一时刻对应的第一姿态信息和所述目标时间段的第二时刻对应的第二姿态信息；确定模块，用于基于所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定目标范围；筛选模块，用于基于所述目标范围，从所述目标时间段对应的目标点云中去除载体点云。
9、本说明书实施例之一提供一种激光点云处理装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如前述实施例中任意一项所述的激光点云处理方法。
10、本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如前述实施例中任意一项所述的激光点云处理方法。
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1.一种激光点云处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时刻为所述目标时间段中开始时刻和结束时刻中的一个，所述第二时刻为所述开始时刻和所述结束时刻中的另一个。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定目标范围包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列还包括：
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初步序列，确定目标序列包括：
8.一种激光点云处理系统，其特征在于，包括：
9.一种激光点云处理装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1～7中任意一项所述的激光点云处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种激光点云处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一时刻为所述目标时间段中开始时刻和结束时刻中的一个，所述第二时刻为所述开始时刻和所述结束时刻中的另一个。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，确定目标范围包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于位于同一车体坐标系下的所述第一姿态信息和所述第二姿态信息，依次对多组轮廓点进行初步筛选，确定初步序列包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于位于同一车体坐标系下的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘文静，兰晓松，刘羿，何贝，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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