点云数据处理方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了点云数据处理方法、装置、系统及存储介质。其中方法包括：响应于创建处理任务的指令，获取原始数据，其中，原始数据包括原始激光点云数据和载体运动数据；将原始数据按照预设规则进行分组，得到N组目标数据，其中，N为正整数；利用容器集群的N个容器，并行将N组所述目标数据中的原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。通过配置容器集群，并行处理原始点云数据，提高了对大规模点云数据的生产效率；并对原始的激光点云数据进行畸变矫正，从而获取更加精确地激光点云数据，为自动驾驶提供更加可靠的数据支撑。驾驶提供更加可靠的数据支撑。驾驶提供更加可靠的数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
点云数据处理方法、装置、系统及存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域，目前广泛使用三维激光雷达作为导航传感器，三维激光雷达能够获取环境的点云数据，探测范围广，精度高，且不受光照条件影响，能够精确描述环境结构信息。点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。惯性测量单元IMU是测量物体三轴姿态角或角速率以及加速度的装置。IMU提供的是一个相对的定位信息，它的作用是测量相对于起点物体所运动的路线，所以它并不能提供具体位置的信息，因此，常常和GPS一起使用。
[0003]通过激光雷达采集激光点云数据，对激光点云数据处理后结合IMU、GPS，得到障碍物避障结果。但是当前的点云数据处理过程主要针对单组采集的数据，难以充分利用计算资源高效率处理采集的海量原始数据，并且由于激光雷达设备采集时的相对位移导致生成的原始点云数据存在运动畸变，点云的空间位置有误差。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种点云数据处理方法、装置及存储介质，以提高对大规模点云数据的处理效率。本申请的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理方法，包括：
[0006]响应于创建处理任务的指令，获取原始数据，其中，所述原始数据包括原始激光点云数据和载体运动数据；
[0007]将所述原始数据按照预设规则进行分组，得到N组目标数据，其中，N为正整数；
[0008]根据所述N组目标数据，对应启动容器集群的N个容器；
[0009]利用所述N个容器并行将N组所述目标数据中的所述原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理装置，包括：
[0011]获取模块，用于响应于创建处理任务的指令，获取原始数据，其中，所述原始数据包括原始激光点云数据和载体运动数据；
[0012]分组模块，用于将所述原始数据按照预设规则进行分组，得到N组目标数据，其中，N为正整数；
[0013]分配模块，用于根据所述N组目标数据，对应启动容器集群的N个容器；
[0014]处理模块，用于利用所述N个容器并行将N组所述目标数据中的所述原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种点云数据处理系统，包括服务器，所述服务器上配置Kubernetes容器集群，并建立点云数据生产服务Pod容器和多个点云数据生产Pod容
器；所述点云数据生产服务Pod容器用于接收创建处理任务的指令，根据所述指令获取原始数据，按照预设规则对所述原始数据进行分组得到N组目标数据，以及存储所述多个点云数据生产Pod容器输出的结果数据；其中，所述原始数据包括激光雷达采集的原始激光点云数据和载体运动数据；其中，N为正整数；所述多个点云数据生产Pod容器，用于并行将N组目标数据中的所述原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的点云数据处理方法。
[0017]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
[0018]第六方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
[0019]本申请实施例的点云数据处理方法、装置、系统及存储介质，通过配置容器集群，并行处理原始点云数据，提高了对大规模点云数据的生产效率；并对原始的激光点云数据进行畸变矫正，从而获取更加精确地激光点云数据，为自动驾驶提供更加可靠的数据支撑。
[0020]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，并不构成对本申请的不当限定。
[0022]图1是根据本申请一实施例的点云数据处理方法的示意性流程图。
[0023]图2是根据本申请另一实施例的点云数据处理方法的示意性流程图。
[0024]图3是根据本申请一实施例的点云数据同步方法的示意性流程图。
[0025]图4是根据本申请一实施例的点云数据畸变矫正方法的示意性流程图。
[0026]图5是根据本申请一实施例的点云数据处理装置的示意性框图。
[0027]图6是根据本申请一实施例的点云数据处理系统的示意性框图。
[0028]图7是根据本申请实施例的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0029]为了使本领域普通人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0030]需要说明的是，本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0031]自动驾驶，泛指协助或代替人类驾驶汽车的技术。在自动驾驶各项技术当中，高精度定位是重中之重，因为它直接影响了其他自动驾驶模块的输入。精确的定位是执行感知和决策控制等其他自动驾驶功能的先决条件。目前自动驾驶的定位主要依赖于GPS、激光雷达和IMU(inertial measurement unit，惯性测量单元)三者的融合，而为了保证车辆定位的精准性，必须首先保证三者之间的标定精准，即保证车载激光雷达到IMU的标定的准确性。
[0032]在自动驾驶领域，目前广泛使用三维激光雷达作为导航传感器，三维激光雷达能够获取环境的点云数据，探测范围广，精度高，且不受光照条件影响，能够精确描述环境结构信息。IMU是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。
[0033]一般的，一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。IMU提供的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：响应于创建处理任务的指令，获取原始数据，其中，所述原始数据包括原始激光点云数据和载体运动数据；将所述原始数据按照预设规则进行分组，得到N组目标数据，其中，N为正整数；根据所述N组目标数据，对应启动容器集群的N个容器；利用所述N个容器并行将N组所述目标数据中的所述原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述N个容器并行将N组所述目标数据中的所述原始激光点云数据基于所述载体运动数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据，包括：针对每组目标数据，对所述原始激光点云数据进行解析，获取多个单帧点云数据；从所述载体运动数据中，获取与所述多个单帧点云数据分别同步的多个同步载体运动数据；基于所述多个同步载体运动数据，对所述多个单帧点云数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始激光点云数据进行解析，获取多个单帧点云数据，包括：基于所述原始激光点云数据的数据类型，调用对应的软件开发工具包SDK；通过所述SDK对所述原始激光点云数据进行数据包解析，获取多个单帧点云数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述载体运动数据中，获取与所述多个单帧点云数据分别同步的多个同步载体运动数据，包括：根据所述多个单帧点云数据的时间戳和所述载体运动数据的时间戳，建立每一帧点云数据与所述对应的载体运动数据的对应关系；基于所述对应关系，获取与所述多个单帧点云数据分别同步的多个同步载体运动数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个同步载体运动数据，对所述多个单帧点云数据进行畸变矫正，获取畸变矫正后的多个单帧点云数据，包括：针对多个单帧点云数据的每个单帧点云数据，获取单帧点云数据；基于所述单帧点云数据的时间戳，获取起始激光点数据和结束激光点数据，并将所述起始激光点数据的时间作为目标时间；获取所述单帧点云数据中除起始激光点数据之外的激光点数据的时间与所述目标时间的时间差，以及所述单帧点云数据对应的载体运动数据中的惯性传感器IMU速度；根据所述激光雷达到所述IMU的标定参数，将所述IMU速度转换到所述激光雷达的坐标系，获取IMU转换速度；基于所述时间差和所述IMU...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘艺博，冯宗宝，李昂，
申请(专利权)人：北京车和家信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：