[發明專利]一種點云數據處理的方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011380366.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112418129A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 陳凱;劉余錢;趙明;王瀟峰;何磊
• 申請（專利權）人: 上海商湯臨港智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06F16/29;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 吳迪

本公開提供了一種點云數據處理的方法、裝置、電子設備及存儲介質，其中，該方法包括：獲取雷達設備實時采集的第一點云數據；對獲取的第一點云數據和構成點云地圖的第二點云數據分別進行多層特征提取，得到成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖；其中成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖由同一層級的特征提取層提取得到；基于成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖，對雷達設備進行級聯定位；其中，級聯定位是指基于當前層級提取得到的點云特征圖以及上一層級對應的定位結果，確定當前層級對應的定位結果。本公開結合多層特征提取以及級聯定位，提升了定位的魯棒性和準確性。

技術領域

本公開涉及無人駕駛技術領域，具體而言，涉及一種點云數據處理的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著科學技術的發展與進步，常常用于軍事領域的激光雷達的成本大大降低而被廣泛應用于各個技術領域，例如，自動駕駛汽車領域、移動機器人領域等。以自動駕駛汽車領域為例，基于激光雷達定位技術可以實現車輛的定位，而基于點云地圖的地圖匹配算法是實現自動駕駛汽車高精度定位的核心技術。

目前的地圖匹配方法主要可以利用點云的幾何結構特征進行地圖匹配，例如，可以在確定當前采集的點云數據中的線段結構與點云地圖中的線段結構相匹配的情況下，基于點云地圖實現車輛的定位。

然而，上述基于地圖匹配實現車輛定位的方法，由于對點云分布以及定位場景比較敏感，特別是針對結構退化的場景，定位的魯棒性和準確性均較低。

發明內容

本公開實施例至少提供一種點云數據處理的方法、裝置、電子設備及存儲介質，結合多層特征提取以及級聯定位，提升了定位的魯棒性和準確性。

第一方面，本公開實施例提供了一種點云數據處理的方法，所述方法包括：

獲取雷達設備實時采集的第一點云數據；

對獲取的所述第一點云數據和構成點云地圖的第二點云數據分別進行多層特征提取，得到成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖；其中成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖由同一層級的特征提取層提取得到；

基于所述成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖，對所述雷達設備進行級聯定位；其中，所述級聯定位是指基于當前層級提取得到的點云特征圖以及上一層級對應的定位結果，確定當前層級對應的定位結果。

采用上述點云數據處理的方法，首先可以獲取雷達設備實時采集的第一點云數據以及用于構建點云地圖的第二點云數據，在針對第一點云數據和第二點云數據分別進行多層特征提取之后，可以基于提取的成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖對雷達設備進行級聯定位，由于多層特征提取可以提取出更為豐富的點云特征，這一定程度上可以提升后續進行定位的魯棒性，又考慮到上述點云數據處理的方法是采用當前層級提取得到的點云特征圖以及上一層級對應的定位結果，確定當前層級對應的定位結果的級聯定位方式，該定位方法可以逐級的降低定位誤差，提升定位的準確性。

在一種可能的實施方式中，所述基于所述成對的第一點云特征圖和第二點云特征圖，對所述雷達設備進行級聯定位，包括：

針對每一層級，基于該層級的兩個特征提取層分別提取的第一點云特征圖和第二點云特征圖、以及該層級的上一層級對應的定位結果，得到該層級對應的定位結果；

將最后層級對應的定位結果，確定為最終的定位結果。

本公開實施例中，每一層級對應定位結果可以是基于該層級的兩個特征提取層分別提取的第一點云特征圖和第二點云特征圖、以及該層級的上一層級對應的定位結果共同確定的。考慮到越是靠前的層級其所對應的點云特征也越豐富，豐富的點云特征一定程度可以提升定位結果的準確性，也即，越是靠前的層級其定位的準確度也會越高，最后層級對應的定位結果相對最高。

在一種可能的實施方式中，所述定位結果包括水平位置偏移量和空間姿態旋轉量；