[發明專利]一種目標體積自動測量方法和裝置、存儲介質

在審

• 申請號: 202211428299.1
• 申請日: 2022-11-15
• 公開（公告）號: CN115908539A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 呂品;鄭國慶;賴際舟;方瑋;范婉舒;鄭子瑜
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學;南京航空航天大學秦淮創新研究院
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06T7/73;G06T7/13;G06T5/00;G06V10/762;G01S17/89
• 代理公司: 北京盛廣信合知識產權代理有限公司 16117
• 代理人: 李娜

本發明公開一種目標體積自動測量方法和裝置、存儲介質，包括：步驟S1、根據激光雷達單幀點云構建點云地圖，所述點云地圖包含無人車位姿信息；步驟S2、利用視覺相對定位與所述點云地圖中的無人車位姿信息，獲得目標在點云地圖中的絕對位置，并通過地面點剔除得到所述目標；步驟S3、對所述目標進行聚類處理和降噪處理，并采用點云切片法對所述目標的體積進行實時解算。采用本發明的技術方案，可以實現無人車對目標物體的實時、自動測量，對于提升無人車自主化能力豐富具有積極意義。

技術領域

本發明屬于無人駕駛的技術領域，尤其涉及一種用于無人車的目標體積自動測量方法和裝置、存儲介質。

背景技術

近年來，無人車在園區巡檢、安全檢查、交通運輸等工業場景得到了廣泛應用。激光雷達和視覺傳感器被用于無人車的目標識別、路徑規劃、自主定位等多個領域。通過激光雷達與視覺信息融合，可以實現對環境與目標的可靠感知，對于無人車的自主運行具有重要意義。

近年來，基于立體視覺的物體體積測量方法得到了國內外學者的關注。提出了一種基于雙目立體視覺的小型煤堆體積測量方法，該方法提取雙目視覺采集圖像中的SURF特征，通過匹配實現了小型煤堆體積的非接觸測量。然而，基于視覺的物體體積測量存在受光照影響大、計算時間長等缺陷。激光掃描儀掃描線束密集，且測距精度高，廣泛應用于測繪領域。激光雷達具有全天候、高精度的優點。目前激光雷達較多用于無人車的實時定位與構圖(SLAM，Simultaneous?Localization?and?Mapping)。常用的二維激光雷達SLAM算法包括Hector?SLAM、Gmapping、Cartography等。常見的三維激光雷達SLAM算法有Loam、Lego-loam、suma++等，在室內、室外場景均得到了廣泛應用。通過激光雷達，還可以實現對物體輪廓的掃描，從而估計其體積。目前使用隱式曲面重建算法構建了三維點云網絡模型，從而求取空間體積。該方法主要用于室內房間測量，且需事先安裝定位滑軌獲取點云位置，自主性受到一定限制。

發明內容

本發明要解決的技術問題是，提供一種目標體積自動測量方法和裝置、存儲介質，可以實現無人車對目標物體的實時、自動測量，對于提升無人車自主化能力豐富具有積極意義。

為實現上述目的，本發明采用如下的技術方案：

一種目標體積自動測量方法，包括以下步驟：

步驟S1、根據激光雷達單幀點云構建點云地圖，所述點云地圖包含無人車位姿信息；

步驟S2、利用視覺相對定位與所述點云地圖中的無人車位姿信息，獲得目標在點云地圖中的絕對位置，并通過地面點剔除得到所述目標；

步驟S3、對所述目標進行聚類處理和降噪處理，并采用點云切片法對所述目標的體積進行實時解算。

作為優選，步驟S1包括：

步驟S11、對激光雷達單幀點進行畸變補償處理；

步驟S12、采用Lego-loam算法對畸變補償處理后的激光雷達單幀點進行特征提取，得到特征集；

步驟S13、根據所述特征集構建點云地圖。

作為優選，步驟S11中，利用IMU和車載里程計對激光雷達單幀點云進行畸變補償處理。

作為優選，步驟S2中采用地面平面擬合方法進行地面點剔除，同時通過平面擬合算法對地面點進行平面擬合，實現地面點的分割與剔除。

本發明還提供一種目標體積自動測量裝置，包括：

構建模塊，用于根據激光雷達單幀點云構建點云地圖，所述點云地圖包含無人車位姿信息；

處理模塊，用于利用視覺相對定位與所述點云地圖中的無人車位姿信息，獲得目標在點云地圖中的絕對位置，并通過地面點剔除得到所述目標；