【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维重建，具体而言，涉及一种三维重建方法、电子设备、车辆及计算机程序产品。
技术介绍
1、雷达采集的单帧点云数据包含雷达视场角内目标物的三维结构信息，不包含雷达视场角内被遮挡物和视场角外其他物体的三维结构信息。为了完整重建目标场景，需要移动雷达完整扫描目标场景来采集完整覆盖目标场景的多帧点云数据，并对相邻帧点云数据中同一目标物的点云进行配准，得到相邻帧点云数据之间的相对位姿，确定各帧点云数据的位姿，根据各帧点云数据的位姿将各帧点云数据中目标物的三维结构信息转换到全局坐标系下，得到点云地图，完成重建目标场景。
2、在上述三维重建过程中，由于相邻帧点云数据之间的相对位姿计算存在误差，当前帧点云数据的位姿误差会累积到下一帧点云数据的位姿误差中，所以得到的点云地图与实际的目标场景有偏差。加上车载雷达本身的测量误差，点云地图主要存在两方面误差：1、相邻帧点云数据之间的相对位姿误差引入的重影和偏移等误差；2、车载雷达本身的测量误差引入的目标物模糊或墙体增厚等误差。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种三维重建方法、电子设备、车辆及计算机程序产品，用以实现准确重建目标点云地图的技术效果。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种三维重建方法，包括：
3、将初始点云地图分割为多个体素，从所述多个体素中筛选多个特征体素；其中，所述初始点云地图是根据采集的多帧点云数据得到的，所述多个特征体素包括线特征体素和面特征体素；
4、对于所述多个
5、对于所述多帧点云数据中的每帧点云数据，根据所述点云数据中特征点的位姿误差，确定所述点云数据的优化位姿；
6、根据所述多帧点云数据中的各帧点云数据的优化位姿拼接所述各帧点云数据，得到目标点云地图。
7、在上述实现过程中，通过将初始点云地图分割为多个体素，从多个体素中筛选包括有线特征体素和面特征体素的多个特征体素，分别根据每个特征体素内各个特征点与每个特征体素内点云的分布区域的位置关系，确定每个特征体素内各个特征点的位姿误差，根据各帧点云数据中特征点的位姿误差确定各帧点云数据的优化位姿，根据各帧点云数据的优化位姿拼接各帧点云数据来得到目标点云地图，能够改用点到线的对应关系和点到面的对应关系，准确确定特征点与目标物之间的对应关系进行相邻帧点云数据的点云配准，有效降低了三维重建过程中因相邻帧点云数据之间的相对位姿误差而引入的重影和偏移等误差，从而实现准确重建目标点云地图。
8、进一步地，在所述将初始点云地图分割为多个体素，从所述多个体素中筛选多个特征体素之前，还包括：
9、获取点云采集装置采集的所述多帧点云数据；
10、根据惯性测量单元在所述多帧点云数据中的各帧点云数据的采集时刻下采集的姿态数据，确定所述各帧点云数据的初始位姿；
11、根据所述各帧点云数据的初始位姿拼接所述各帧点云数据，得到所述初始点云地图。
12、在上述实现过程中，通过获取点云采集装置采集的多帧点云数据，根据惯性测量单元在各帧点云数据的采集时刻下采集的姿态数据，确定各帧点云数据的初始位姿，根据各帧点云数据的初始位姿拼接各帧点云数据，得到初始点云地图，能够借助惯性测量单元在各帧点云数据的采集时刻下采集的姿态数据来拼接多帧点云数据，从而实现快速准确地获取初始点云地图。
13、进一步地，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
14、对于所述多个体素中的每个体素，根据所述体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定所述体素内点云的分布区域的形状；
15、在所述体素内点云的分布区域的形状趋近于线形的情况下，确定所述体素为所述线特征体素；
16、在所述体素内点云的分布区域的形状趋近于平面的情况下，确定所述体素为所述面特征体素。
17、在上述实现过程中，通过直接根据体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定体素内点云的分布区域的形状，在体素内点云的分布区域的形状趋近于线形的情况下确定体素为线特征体素，在体素内点云的分布区域的形状趋近于平面的情况下确定体素为面特征体素，能够快速准确地从多个体素中提取包括有线特征体素和面特征体素的多个特征体素。
18、进一步地，所述根据所述体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
19、确定所述体素内点云的协方差矩阵的多个特征值；其中，所述多个特征值中的各个特征值用于表征所述体素内点云在多个空间维度中的各个空间维度上的分布跨度；
20、根据所述多个特征值，确定所述体素内点云的分布区域的形状。
21、在上述实现过程中，通过确定体素内点云的协方差矩阵的多个特征值，根据多个特征值所表征的体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定体素内点云的分布区域的形状，能够统一确定体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，从而保证快速准确地从多个体素中提取包括有线特征体素和面特征体素的多个特征体素。
22、进一步地，所述根据所述多个特征值，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
23、统计所述多个特征值中的次大值与所述体素内点云的数量的比值；
24、根据所述比值与跨度阈值之间的大小关系，确定所述体素内点云的分布区域的形状。
25、在上述实现过程中，通过在确定体素内点云的协方差矩阵的多个特征值后，统计多个特征值中的次大值与体素内点云的数量的比值，根据比值与跨度阈值之间的大小关系，确定体素内点云的分布区域的形状，能够更加准确地确定体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，从而更加准确地从多个体素中提取包括有线特征体素和面特征体素的多个特征体素。
26、进一步地，所述跨度阈值包括第一跨度阈值和第二跨度阈值；
27、所述根据所述比值与跨度阈值之间的大小关系，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
28、在所述比值小于所述第一跨度阈值的情况下，确定所述体素内点云的分布区域的形状趋近于线形；
29、在所述比值大于所述第二跨度阈值的情况下，确定所述体素内点云的分布区域的形状趋近于平面。
30、在上述实现过程中，通过在确定体素内点云的协方差矩阵的多个特征值后，统计多个特征值中的次大值与体素内点云的数量的比值，并在比值小于第一跨度阈值的情况下，确定体素内点云的分布区域的形状趋近于线形，在比值大于第二跨度阈值的情况下，确定体素内点云的分布区域的形状趋近于平面，能够利用次大值与体素内点云的数量的比值，快速推断体素内点云在各个空间维度上的分布跨度，从而更加快速地从多个体素中提取包括有线特征体素和面特征体素的多个特征体素。
31、进一步地，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
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【技术保护点】
1.一种三维重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将初始点云地图分割为多个体素，从所述多个体素中筛选多个特征体素之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个特征值，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述跨度阈值包括第一跨度阈值和第二跨度阈值；
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征体素内各个特征点与所述特征体素内点云的分布区域的位置关系，确定所述特征体素内各个特征点的位姿误差，包括：
9.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序时实现根据权利要求1至9任一项所述的方法。
11.一种车辆，其特征在于，包括根据权利要求10所述的电子设备。
12.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施根据权利要求1至9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种三维重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将初始点云地图分割为多个体素，从所述多个体素中筛选多个特征体素之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述体素内点云在多个空间维度上的分布跨度，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个特征值，确定所述体素内点云的分布区域的形状，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述跨度阈值包括第一跨度阈值和第二跨度阈值；
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述多个体素中筛选多个特征体素，包括：
8.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宝祥，张煜东，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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