[發(fā)明專利]一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)輕量化快速生成方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011377904.8
• 申請(qǐng)日: 2020-11-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112487984A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔亮;韓為志;趙權(quán);劉慶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 貴州北斗空間信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06T7/246;G06T7/254;G01S13/08;G01S13/58;G01S13/86;G01S13/88
• 代理公司: 重慶強(qiáng)大凱創(chuàng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50217
• 代理人: 王照偉;劉永來(lái)

本發(fā)明涉及工程仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)輕量化快速生成方法，包括如下步驟：S1、通過(guò)雷達(dá)對(duì)障礙物的輪廓進(jìn)行掃描，獲取表征被測(cè)障礙物表面信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2、通過(guò)攝像頭采集障礙物圖像，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法處理障礙物圖像，提取固定式障礙物和非固定式障礙物；S3、對(duì)固定式障礙物的類型進(jìn)行識(shí)別，并匹配出相應(yīng)的延伸距離；S4、獲取位于固定式障礙物中心的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為第一特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)；并根據(jù)延伸距離處理特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成第一實(shí)體模型；S5、獲取位于非固定式障礙物邊緣的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為第二特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并基于第一實(shí)體模型整合第二特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，得到保留邊緣特征的第二實(shí)體模型；S6、輸出第一實(shí)體模型和第二實(shí)體模型；采用本方案能夠解決點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)效率偏低的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工程仿真技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)輕量化快速生成方法。

背景技術(shù)

點(diǎn)云數(shù)據(jù)是指在一個(gè)三維坐標(biāo)系統(tǒng)中的一組向量的集合。這些向量通常以X,Y,Z三維坐標(biāo)的形式表示，而且一般主要用來(lái)代表一個(gè)物體的外表面形狀；不僅如此，除(X,Y,Z)代表的幾何位置信息之外，點(diǎn)云數(shù)據(jù)還可以表示一個(gè)點(diǎn)的RGB顏色、灰度值、深度和分割結(jié)果等。目前，大多數(shù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)是由3D掃描設(shè)備產(chǎn)生，例如雷達(dá)、立體攝像頭、越渡時(shí)間相機(jī)等；這些設(shè)備用自動(dòng)化的方式測(cè)量在物體表面的大量的點(diǎn)的信息，然后用某種數(shù)據(jù)文件輸出點(diǎn)云數(shù)據(jù)；通過(guò)海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠表征被測(cè)物的表面形貌。

在無(wú)人駕駛汽車領(lǐng)域中，點(diǎn)云處理技術(shù)能夠結(jié)合雷達(dá)進(jìn)行高精度的定位。即由雷達(dá)獲取障礙物的輪廓，并以點(diǎn)云數(shù)據(jù)的形式發(fā)給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用。但是，采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)除了固定式障礙物，如行駛道路上的路牌、欄桿等；還包括一些可移動(dòng)的非固定式障礙物，如車輛和行人；由于道路中的障礙物目標(biāo)豐富且不斷變化，所以原始的點(diǎn)云數(shù)據(jù)也相對(duì)較多，如果按照傳統(tǒng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成方式，將無(wú)法在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)迅速構(gòu)成出障礙物模型，存在點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)效率偏低的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明意在于提供一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)輕量化快速生成方法，能夠解決點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)效率偏低的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明提供的基礎(chǔ)方案為：一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)輕量化快速生成方法，包括如下步驟：

S1、通過(guò)雷達(dá)對(duì)障礙物的輪廓進(jìn)行掃描，獲取表征被測(cè)障礙物表面信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

S2、通過(guò)攝像頭采集障礙物圖像，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法處理障礙物圖像，提取固定式障礙物和非固定式障礙物；

S3、對(duì)固定式障礙物的類型進(jìn)行識(shí)別，并匹配出相應(yīng)的延伸距離；

S4、獲取位于固定式障礙物中心的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為第一特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)；并根據(jù)延伸距離處理特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，生成第一實(shí)體模型；

S5、獲取位于非固定式障礙物邊緣的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為第二特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并基于第一實(shí)體模型整合第二特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)，得到保留邊緣特征的第二實(shí)體模型；

S6、輸出第一實(shí)體模型和第二實(shí)體模型。

本發(fā)明的工作原理及優(yōu)點(diǎn)在于：

采用本方案，首先通過(guò)雷達(dá)掃描障礙物的輪廓，能夠得到表征被測(cè)障礙物表面信息的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；再由攝像頭拍攝障礙物圖像，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法能夠判斷出障礙物是否移動(dòng)，對(duì)于固定式的障礙物，可以根據(jù)預(yù)先設(shè)定的延伸距離和該障礙物中心位置的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行輕量化快速生成實(shí)體模型，然而，非固定式的障礙物，例如行人或行駛的車輛，需要進(jìn)行邊緣描繪，得到更為精細(xì)的實(shí)體模型。相比于傳統(tǒng)的根據(jù)初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)實(shí)體模型來(lái)說(shuō)，本方案能夠針對(duì)不同類型的障礙物生成精細(xì)程度不同的實(shí)體模型，能夠滿足無(wú)人駕駛汽車障礙物定位需求，提升點(diǎn)云數(shù)據(jù)重構(gòu)的效率。

進(jìn)一步，所述步驟S2中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法采用的是幀間差分法。