[發明專利]激光雷達點云數據處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010104936.4
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN113359148A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 盧飛翔
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G01S17/88
• 分類號: G01S17/88;G01S17/02;G01S7/48;E02F5/14;E02F9/26
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;臧建明

本申請公開了激光雷達點云數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，涉及智能挖掘機技術領域。具體實現方案為：通過獲取目標土溝的目標激光雷達點云數據，并生成上述目標激光雷達點云數據對應的網格地圖，然后確定出上述網格地圖中每個網格的深度值和置信度，得到對應的置信度地圖，從而實現了對目標土溝的目標激光雷達點云數據進行自動數據增強的目的，無需為智能挖掘機設置更高配置的感知設備，不僅可以節省智能挖掘機的成本，還有利于智能挖掘機的控制設備可以根據上述置信度地圖準確地確定智能挖掘機下一鏟的挖掘信息。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種智能挖掘機技術。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，智能挖掘機也受到人們越來越多的關注。智能挖掘機在挖溝任務中，在每次挖掘前需要獲得土溝的三維形狀，以便于確定下一鏟的挖掘位置和/或挖掘動作。

現有技術，智能挖掘機的激光雷達作為三維感知的硬件設備，但其采集到的數據在垂直方向上非常稀疏，無法滿足挖掘的需要，從而導致智能挖掘機無法準確地確定下一鏟的挖掘位置和/或挖掘動作。

發明內容

本申請實施例提供一種激光雷達點云數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，以解決現有技術中由于智能挖掘機的激光雷達采集到的數據無法滿足挖掘的需要所導致智能挖掘機無法準確地確定下一鏟的挖掘信息的技術問題。

本申請實施例第一方面提供一種激光雷達點云數據處理方法，包括：

獲取目標土溝的目標激光雷達點云數據；

生成所述目標激光雷達點云數據對應的網格地圖；

確定出所述網格地圖中每個網格的深度值和置信度，得到對應的置信度地圖，其中，所述置信度地圖用于確定智能挖掘機下一鏟的挖掘信息。

本申請實施例中，通過獲取目標土溝的目標激光雷達點云數據，并生成上述目標激光雷達點云數據對應的網格地圖，然后確定出上述網格地圖中每個網格的深度值和置信度，得到對應的置信度地圖，從而實現了對目標土溝的目標激光雷達點云數據進行自動數據增強的目的，以便于智能挖掘機的控制設備可以根據上述置信度地圖準確地確定智能挖掘機下一鏟的挖掘信息。

可選地，所述確定出所述網格地圖中每個網格的深度值，包括：

針對所述網格地圖中的每個網格，根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的K個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述網格的深度值，其中，所述K為大于3的整數。

可選地，所述根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的K個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述網格的深度值，包括：

根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的K個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述K個點云數據的歸一化權重；

根據所述K個點云數據的歸一化權重對所述K個點云數據的深度值進行加權處理，得到所述網格的深度值。

可選地，確定出所述網格地圖中每個網格的置信度，包括：

針對所述網格地圖中的每個網格，根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的L個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述網格的置信度，其中，所述L為大于1的整數。

可選地，所述根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的L個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述網格的置信度，包括：

根據所述目標激光雷達點云數據中距離所述網格最近的L個點云數據與所述網格之間的距離，確定出所述網格與所述L個點云數據之間的平均距離；

根據所述網格與所述L個點云數據之間的平均距離、所述網格地圖的平均距離上限閾值以及平均距離下限閾值，確定出所述網格的置信度。