【技术实现步骤摘要】
本申请涉及激光雷达，特别是涉及一种点云数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、激光雷达是目前以及未来服务于自动驾驶的主要感知传感器之一，其测量精度是描述雷达性能的重要指标，体现为输出的点云数据的准确度。点云数据的准确度并不完全取决于硬件。
2、在一般行驶环境下，雷达运动速度较快，扫描的点云会出现运动畸变。这是由于雷达扫描时点云并非同时产生的，在一些雷达成像原理中，一帧点云是通过两个或多个重叠视场扫描的点云拼接而成，使不同点尤其是不同视场点之间有一定的时间延迟，在此期间雷达的运动会导致雷达与目标间的相对位置发生变化，使同一目标的扫描点生成于不同的坐标系，此时雷达仍然将所有点视为在一个坐标系中并输出，就会导致点云出现运动畸变。运动畸变相当于降低了雷达的测量精度，在自动驾驶感知中会增加目标识别难度，降低识别准确度。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对点云的运动畸变进行修正的点云数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种点云数据处理方法，所述方法包括：
3、基于两组点云数据，获取在前点云数据和在后点云数据；
4、通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的背景运动量和第一目标运动量；
5、通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行点云边界检测，获得所述两组点云数据间激光雷达相较于检测
6、基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿。
7、在其中一个实施例中，所述基于两组点云数据，获取在前点云数据和在后点云数据，包括：
8、将两组点云数据中所有地面点相应的点云数据删除，得到两组点云数据各自相应的剩余点云数据；
9、将两组剩余点云数据中位于预设非背景范围内，且采集时刻在前的点云数据确定为在前点云数据，采集时刻在后的点云数据确定为在后点云数据。
10、在其中一个实施例中，通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的背景运动量，包括：
11、对在前俯视图进行网格划分，从划分得到的所有网格中筛选出在前网格；所述在前俯视图是将所述在前点云数据映射至预设平面上所得到的，所述预设平面是基于横向和纵向形成的平面，所述纵向为激光雷达与地面平行的移动方向，所述横向与所述纵向垂直且与地面平行；
12、将所述在前网格映射至在后俯视图中，获得相应的在后网格；所述在后俯视图是将所述在后点云数据映射至所述预设平面上所得到的；
13、对每一在前网格相应的在后网格进行至少一次移动，根据移动后得到的在后调整网格中的像素点与相应在前网格中的像素点间的差异程度，确定每一在前网格相应的目标在后调整网格；
14、通过对每一目标在后调整网格相应的移动程度进行统计，获取在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的背景运动量。
15、在其中一个实施例中，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第一目标运动量，包括：
16、将对所述在前点云数据和所述在后点云数据进行合并后得到的点云数据、映射至预设平面上，获得合并俯视图；
17、对所述合并俯视图中的所有像素点进行聚类处理，得到目标像素点集合，并确定所述目标像素点集合中所有像素点的最小外接框；
18、将所述最小外接框分别映射至在前俯视图与在后俯视图中，获得相应的在前外接区域和在后外接区域；所述在前俯视图与所述在后俯视图是将所述在前点云数据和所述在后点云数据，分别映射至预设平面上所得到的；
19、将所述在前外接区域和所述在后外接区域中的任一区域作为不可移动的第一区域，将剩下一个区域作为可移动的第二区域；
20、对所述第二区域进行至少一次移动，根据移动后得到的第二调整区域中的像素点与所述第一区域中的像素点间的差异程度，确定所述第一区域相应的目标第二调整区域，根据所述目标第二调整区域相应的移动程度，确定在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第一目标运动量。
21、在其中一个实施例中，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行点云边界检测，获得所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第二目标运动量，包括：
22、确定所述在前点云数据中的至少一个在前数据点行和所述在后点云数据中的至少一个在后数据点行；
23、基于所述在前数据点行的边界点与所述在后数据点行的边界点间的位置差异程度，获取所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第二目标运动量。
24、在其中一个实施例中，所述第一目标运动量包括第一横向目标运动量和第一纵向目标运动量，所述第二目标运动量包括第二横向目标运动量和第二纵向目标运动量；所述基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿之前，包括：
25、判断最小外接框的第一边长的长度和第二边长的长度是否大于第一预设长度，若所述第一边长和所述第二边长中至少存在一条边长的长度大于所述第一预设长度，则将所述最小外接框相应的检测目标的目标类型确定为背景目标，所述第一边长和所述第二边长分别为所述最小外接框与预设平面平行的平面上的长和宽；
26、若所述第一边长的长度和所述第二边长的长度均不大于所述第一预设长度，则获取所述第一纵向目标运动量和所述第二纵向目标运动量分别与所述背景运动量间的第一运动量差值和第二运动量差值；
27、若所述第一运动量差值和所述第二运动量差值均小于第一运动量阈值，且所述第一横向目标运动量和所述第二横向目标运动量均小于第二运动量阈值，则将所述最小外接框相应的检测目标的目标类型确定为背景目标；
28、将剩余检测目标的目标类型确定为运动目标。
29、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
30、针对所述运动目标，判断所述最小外接框的第三边长的长度是否大于第二预设长度，若大于，则沿着所述第三边长所在的方向，对相应的在前点云数据和相应的在后点云数据进行点云扩张，直至扩张后的最小外接框的第三边长的长度等于第三预设长度，所述第三边长为所述最小外接框与所述预设平面垂直的边长。
31、在其中一个实施例中，所述基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿，包括：
32、针对所述背景目标和点云扩张后的运动目标，基于所述背景运动量、所述第一纵向目标运动量和所述第二纵向目标运动量中每两项间的差异程度，对所述在后点云数据进行纵向补偿；
33、针对点云扩张后的运动目标，基于所述第一横向目标运动量和所述第二横向目标运动量间的差异程度，对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两组点云数据，获取在前点云数据和在后点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的背景运动量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第一目标运动量，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行点云边界检测，获得所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第二目标运动量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标运动量包括第一横向目标运动量和第一纵向目标运动量，所述第二目标运动量包括第二横向目标运动量和第二纵向目标运动量；所述基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿之前，包括
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述针对所述背景目标和点云扩张后的运动目标，基于所述背景运动量、所述第一纵向目标运动量和所述第二纵向目标运动量中每两项间的差异程度，对所述在后点云数据进行纵向补偿，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述针对点云扩张后的运动目标，基于所述第一横向目标运动量和所述第二横向目标运动量间的差异程度，对所述在后点云数据进行横向补偿，包括：
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.一种点云数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于两组点云数据，获取在前点云数据和在后点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的背景运动量，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行图像匹配，获得在所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第一目标运动量，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述在前点云数据与所述在后点云数据进行点云边界检测，获得所述两组点云数据间激光雷达相较于检测目标的第二目标运动量，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标运动量包括第一横向目标运动量和第一纵向目标运动量，所述第二目标运动量包括第二横向目标运动量和第二纵向目标运动量；所述基于所述背景运动量、所述第一目标运动量和所述第二目标运动量，对所述在后点云数据进行补偿之前，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立成，王泮义，张雪薇，张国伟，
申请(专利权)人：武汉万集光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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