[發明專利]基于激光雷達系統的測距方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811062793.4
• 申請日: 2018-09-12
• 公開（公告）號: CN109212540A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發明（設計）人: 陳佳佳;萬吉;夏添
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G01S17/02
• 分類號: G01S17/02;G01S17/42;G01S17/87;G01S17/93
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張子青;劉芳

本發明提供的基于激光雷達系統的測距方法、裝置及可讀存儲介質，通過接收激光雷達系統的多個激光雷達測量獲得的測距數據；其中，所述測距數據包括激光雷達與其測量范圍內的各障礙物之間的距離；根據各測距數據建立三維坐標模型；根據所述三維坐標模型確定目標無人駕駛設備與各障礙物之間的距離，本申請通過利用多個激光雷達測量的測距數據，建立三維坐標模型，并根據三維坐標模型確定目標無人駕駛設備與障礙物之間的距離，相對于現有技術中的通過單激光雷達進行視覺圖像算法的測距校準的方式來說，采用本申請的測距方法可實現距離范圍更大的測距校準任務，有效提高了對視覺圖像算法的校準效率和準確率。

技術領域

本發明涉及計算機技術，尤其涉及一種基于激光雷達系統的測距方法、裝置及可讀存儲介質。

背景技術

隨著科技的發展和社會的進步，自動駕駛技術成為交通領域的發展趨勢。在無人駕駛設備執行自動駕駛任務時，往往需要利用設置在其上的攝像頭捕捉其周圍的環境，并利用視覺圖像算法計算環境中障礙物與無人駕駛設備之間的距離，以對無人駕駛設備的自動駕駛策略進行調整。

但是，由于視覺圖像算法屬于經驗算法，在利用視覺圖像算法對環境中障礙物與無人駕駛設備之間的距離進行計算時，其計算獲得的距離的精準度無法得到保證，因此，現有技術中會采用在無人駕駛設備上架設激光雷達的方式，以利用激光雷達測距為該視覺圖像算法提供測距精準度的校準。

但是，基于測距原理的差異，現有的激光雷達測距裝置的測量范圍遠遠小于視覺圖像算法所能測算的范圍，這使得在利用激光雷達測距裝置對視覺圖像算法進行測距精準度校準時，其所能校準的測距范圍較小，無法滿足無人駕駛設備的測距校準需求。

發明內容

針對上述提及的由于現有激光雷達測距裝置的測量范圍遠遠小于視覺圖像算法測算的距離范圍，而導致的在利用激光雷達測距裝置對視覺圖像算法進行測距精準度校準時，校準的測距范圍無法匹配，校準效率較低的問題，本發明提供了一種基于激光雷達系統的測距方法、裝置及可讀存儲介質。

一方面，本發明提供了一種基于激光雷達系統的測距方法，包括：

接收激光雷達系統的多個激光雷達測量獲得的測距數據；其中，所述測距數據包括激光雷達與其測量范圍內的各障礙物之間的距離；

根據各測距數據建立三維坐標模型；其中，所述三維坐標模型中包括有每一個激光雷達的坐標以及每一個激光雷達所測量的障礙物的坐標；

根據所述三維坐標模型確定目標無人駕駛設備與各障礙物之間的距離。

在其中一種可選的實施方式中，多個激光雷達中包括固定架設的激光雷達和/或架設在各無人駕駛設備上的激光雷達。

在其中一種可選的實施方式中，所述測距數據還包括激光雷達的時間戳，所述時間戳用于表示激光雷達測量獲得距離的時刻；

相應的，所述根據各測距數據建立三維坐標模型，包括：

根據各測距數據的時間戳，建立在各時刻下的三維坐標模型。

在其中一種可選的實施方式中，多個激光雷達中包括架設在目標無人駕駛設備上的目標激光雷達；

所述根據各測距數據建立三維坐標模型，包括：

根據所述目標無人駕駛設備上架設的目標激光雷達所獲得的目標測距數據，建立以所述目標無人駕駛設備所在位置為原點的三維坐標系；

根據各所述測距數據中除所述目標測距數據以外的其他測距數據，確定其他激光雷達的坐標以及所述其他激光雷達測量范圍內的各障礙物的坐標，獲得三維坐標模型；其中，所述其他激光雷達為所述激光雷達系統的多個激光雷達中除所述目標激光雷達以外的激光雷達。

在其中一種可選的實施方式中，所述根據所述三維坐標模型確定各障礙物與所述目標無人駕駛設備之間的距離之后，還包括：