CN108959173B - 一种激光雷达点云数据的解算方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种激光雷达点云数据的解算方法及装置，涉及激光雷达探测技术领域，所述方法包括：分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。这样，能够通过一台设备自动解算多种类型的激光雷达扫描仪的点云数据，无需人工对不同类型的点云数据进行区分的步骤，提高了解算速度，并且各类型的点云数据均是基于统一格式输出，易于后续进行计算。

Description

一种激光雷达点云数据的解算方法及装置

技术领域

本申请涉及激光雷达探测技术领域，具体而言，涉及一种激光雷达点云数据的解算方法及装置。

背景技术

机载激光扫描(Light Detection And Ranging，LIDAR)技术兴起于上世纪90年代后期，它利用激光测距与全球定位系统(Global Positioning System，GPS)定位原理，可以快速获取地物上高精度的三维坐标点。

目前，通常在载体平台上搭载一种类型的激光扫描仪，通过该种类型的激光扫描仪采集地物上的点云数据，然后基于与该种类型的激光扫描仪相匹配的解算算法对已采集的点云数据进行解算，得到地物上高精度的三维坐标点。但是，有些区域的地物种类多，单一类型的激光扫描仪已无法满足采集精度的要求，因此，需要在载体平台上搭载多种类型的激光扫描仪，在后处理过程中，由人工将不同类型激光扫描仪采集的点云数据分开给各个配置有各自解算算法的解算设备，由各个解算设备分别对各自匹配类型的点云数据进行解算处理。

在上述多类型点云数据的解算过程中，需要人工将不同类型的点云数据分开给各自对应的解释设备，操作过程复杂且解算速度慢，同时，各个解算设备解算后的点云数据的输出格式不一致，不易于后续进行计算。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种激光雷达点云数据的解算方法及装置，能够实现自动解算多种类型的激光雷达扫描仪的点云数据，解算速度快且所有点云数据基于统一格式输出，易于后续进行计算。

第一方面，本申请实施例提供了一种激光雷达点云数据的解算方法，包括：

分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；

分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；

根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述的激光雷达点云数据的解算方法中，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息；所述分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据，包括：

对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；

在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，包括：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵；

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述的激光雷达点云数据的解算方法中，所述旋转矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵；所述平移矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵；

所述根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据，包括：

根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据；

根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；

根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

在得到带有真实地理坐标的点云数据之后，调用预先存储从WGS84坐标系到目标坐标系的转换信息；

基于所述转换信息对WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据进行转换处理，得到目标坐标系下的带有真实投影坐标的点云数据。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述的激光雷达点云数据的解算方法中，每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据均为多个；所述分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，包括：

针对每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，采用多个线程分别获取该种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；其中，一个线程对应处理一个原始点云数据。

第二方面，本申请实施例还提供了一种激光雷达点云数据的解算装置，包括：

获取模块，用于分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；

解析模块，用于分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；

解算模块，用于根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述的激光雷达点云数据的解算装置中，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息；所述解析模块，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；

在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述解算模块，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵；

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

结合第二方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述旋转矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵；所述平移矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵；

所述解算模块，具体用于：

根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据；

根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；

根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

本申请实施例提供的一种激光雷达点云数据的解算方法及装置，能够获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，并分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据，然后，根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。这样，能够通过一台设备自动解算多种类型的激光雷达扫描仪的点云数据，无需人工对不同类型的点云数据进行区分的步骤，提高了解算速度，并且各类型的点云数据均是基于统一格式输出，易于后续进行计算使用。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的一种激光雷达点云数据的解算方法的流程图。

图2示出了本申请实施例所提供的另一种激光雷达点云数据的解算方法的流程图。

图3示出了本申请实施例所提供的另一种激光雷达点云数据的解算方法的流程图。

图4示出了本申请实施例所提供的一种激光雷达点云数据的解算装置的结构示意图。

图5示出了本申请一实施例所提供的计算机设备40的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，为本申请实施例提供的一种激光雷达点云数据的解算方法，所述方法由终端设备执行，所述方法具体包括：

S101、分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据。

本申请实施例中，针对每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，预先为该种类型的原始点云数据分配多个已建立好的线程，然后采用多个线程分别获取该种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，终端设备能够根据自身性能为多个线程分配CPU；其中，一个线程对应处理一个原始点云数据。这样，能够通过多个线程同时处理同一种类型的激光雷达扫描仪中的多个点云数据，能够加快解算速度。

这里，多种激光雷达扫描仪(也即激光器)可以为：riegl、velodyne和hesai。每种类型的激光雷达扫描仪采集的原始点云数据都携带有该激光雷达扫描仪的标识信息，这里的标识信息可以是以下信息中的任意一种或者多种组合：激光雷达扫描仪的类型信息，激光雷达扫描仪对应的点云数据格式信息，激光雷达扫描仪的名称等，也可以是其他信息，本申请实施例中并不限定上述标识信息。

这里，由于不同类型的原始点云数据的格式可能相同，因此，作为一种优选实施方式，上述标识信息组合信息，如类型信息和点云数据格式信息的组合。

S102、分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据。

本申请实施例中，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息。对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

在本申请实施例中，终端设备中预先存储有各种类型的点云数据的解析工具以及每个解析工具与标识信息的映射关系，终端设备在获取到任一类型的点云数据的标识信息后，去预设的存储位置去查找该标识信息对应的解析工具，并利用查找到的解析工具去解析该类型的点云数据。

其中，终端设备获取的激光雷达扫描仪中的原始点云数据是数据包，需要首先对数据包进行解析，得到在激光扫描参考坐标系下的坐标和相应点云数据点的属性信息。这里，激光扫描参考坐标系为，原点O:激光发射参考点；x轴指向飞行方向；y轴，Oxyz构成右手系；Z轴指向激光扫描系统的零点。而实际中，用户需要的是具有真实地理坐标的点云数据。所以在将原始数据包进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的点云数据之后，目的是便于后续基于结合组合导航设备(GNSS/INS)提供的POS数据(即位置信息和姿态信息)进行坐标转换，以将激光扫描参考坐标系下的点云数据解算为真实地理坐标系下的带有真实地理信息的数据。其中，Riegl的有反射强度，振幅等属性信息，Velodyne有每个点所属激光线等信息。

作为一种具体实施例，Riegl激光器采集的点云数据，对应的解析工具为软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的缩写，Velodyne的原始数据包可以通过PCAP库进行解析。

S103、根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。

本申请实施例中，每一种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息为杆臂值。其中，通过搭载在载体平台上的惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)可测定激光雷达扫描仪的载体平台在空间的姿态参数，包括侧滚角，倾斜角和航向角；通过搭载在载体平台上的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)提供载体平台(如飞行器)精确的位置信息，因此，从INS和GPS中获取每个点云数据对应的位置信息和姿态信息。

终端设备在获取了上述信息之后，可以基于上述信息对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。

进一步的，如图2所示，本申请实施例中提供的激光雷达点云数据的解算方法中，步骤103，所述根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，包括：

S201、对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵。

本申请实施例中，考虑到无法直接将激光扫描参考坐标系下的点云数据转换成WGS84坐标系的点云数据，因此，需要将激光扫描参考坐标系下的点云数据转换成其他坐标系下的点云数据，再将其他坐标系下的点云数据转换到WGS84坐标系下的点云数据。

为了能够实现点云数据在多个不同坐标系下的转换，需要分别生成转换成过程中的坐标系所需要的旋转矩阵，具体方法如下：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息，生成从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵；根据该种类型的每个点云数据的姿态信息，生成从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵；根据该种类型的点云数据的位置信息，生成从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵。

S202、根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵。

本申请实施例中，为了能够实现点云数据在多个不同坐标系下的转换，还需要分别生成转换成过程中的坐标系所需要的平移矩阵，具体方法如下：

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息(这里的自身参数信息具体可以为激光雷达扫描仪的杆臂值)，生成从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵；另外，根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息(这里的自身参数信息具体可以为激光雷达扫描仪的杆臂值)以及每个点云数据对应的位置信息(这里，每个点云数据对应的位置信息具体可以为每个点云数据对应的经纬度信息)，分别生成从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵。

S203、根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

本申请实施例中，在生成了转换成过程中所需要的多个旋转矩阵和平移矩阵之后，首先，根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据。这里，惯性平台坐标系具体为：原点O：惯性平台参考中心；x轴指向载体平台纵轴朝前；y轴垂直于x轴指向载体平台前进右方向；Z轴垂直向下，Oxyz构成右手系。

其次，根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；这里，当地水平参考坐标系具体为：原点O:位于某一天线的相位中心；x轴指向真北；y轴指向东，Oxyz构成右手系；Z轴平行于大地水准面的法向量向下。

最后，根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

考虑到有些用户会自己定义所需要的目标坐标系，因此，终端设备中预先存储有能够从WGS84坐标系下转换到目标坐标系的转换信息，以便基于转换信息将WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据转换成目标坐标系下的带有真实投影坐标的点云数据，基于此，本申请实施例中提供的激光雷达点云数据的解算方法中，如图3所示，所述方法还包括：

S301、在得到带有真实地理坐标的点云数据之后，调用预先存储从WGS84坐标系到目标坐标系的转换信息。

S302、基于所述转换信息对WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据进行转换处理，得到目标坐标系下的带有真实投影坐标的点云数据。

在本申请实施例中，车载、无人机、机载激光雷达扫描仪获取的原始数据均需要结合组合导航提供的POS数据解算为具有地理坐标的点云才能应用于各行业。因此，本申请提出一种针对多种类型扫描仪、多种POS数据以及可见光影像的点云解算方法，也即本申请实施例提供的一种激光雷达点云数据的解算方法，能够获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，并分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据，然后，根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。这样，能够通过一台设备自动解算多种类型的激光雷达扫描仪的点云数据，无需人工对不同类型的点云数据进行区分的步骤，提高了解算速度，并且各类型的点云数据均是基于统一格式输出，易于后续进行计算使用。

如图4所示，为本申请第二实施例提供了一种激光雷达点云数据的解算装置，用于执行第一实施例中的激光雷达点云数据的解算方法，所述装置包括：

获取模块10，用于分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；

解析模块20，用于分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；

解算模块30，用于根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。

进一步的，本申请实施例提供的激光雷达点云数据的解算装置中，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息；所述解析模块12，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；

在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

进一步的，本申请实施例提供的激光雷达点云数据的解算装置中，所述解算模块13，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵；

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

进一步的，本申请实施例提供的激光雷达点云数据的解算装置中，所述旋转矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵；所述平移矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵；

所述解算模块13，具体用于：

根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据；

根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；

根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

进一步的，本申请实施例提供的激光雷达点云数据的解算装置中，所述解算模块，还用于：

在得到带有真实地理坐标的点云数据之后，调用预先存储从WGS84坐标系到目标坐标系的转换信息；

基于所述转换信息对WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据进行转换处理，得到目标坐标系下的带有真实投影坐标的点云数据。

进一步的，本申请实施例提供的激光雷达点云数据的解算装置中，每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据均为多个；所述获取模块10，具体用于：

针对每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，采用多个线程分别获取该种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；其中，一个线程对应处理一个原始点云数据。

本申请实施例提供的一种激光雷达点云数据的解算装置，能够获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，并分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据，然后，根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据。这样，能够通过一台设备自动解算多种类型的激光雷达扫描仪的点云数据，无需人工对不同类型的点云数据进行区分的步骤，提高了解算速度，并且各类型的点云数据均是基于统一格式输出，易于后续进行计算使用。

图5为本申请一实施例提供的计算机设备40的结构示意图，如图5所示，用于执行图1中的激光雷达点云数据的解算方法，该设备包括存储器401、处理器402及存储在该存储器401上并可在该处理器402上运行的计算机程序，其中，上述处理器402执行上述计算机程序时实现上述激光雷达点云数据的解算方法的步骤。

具体地，上述存储器401和处理器402能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器402运行存储器401存储的计算机程序时，能够执行上述激光雷达点云数据的解算方法。

对应于图1中的激光雷达点云数据的解算方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述激光雷达点云数据的解算方法的步骤。

本申请实施例所提供的激光雷达点云数据的解算装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种激光雷达点云数据的解算方法，其特征在于，包括：

分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；

分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；

根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据；

所述根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，包括：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵；

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

2.根据权利要求1所述的激光雷达点云数据的解算方法，其特征在于，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息；所述分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据，包括：

对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；

在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

3.根据权利要求1所述的激光雷达点云数据的解算方法，其特征在于，所述旋转矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵；所述平移矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵；

所述根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据，包括：

根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据；

根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；

根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下的 点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

4.根据权利要求1所述的激光雷达点云数据的解算方法，其特征在于，所述方法还包括：

在得到带有真实地理坐标的点云数据之后，调用预先存储从WGS84坐标系到目标坐标系的转换信息；

基于所述转换信息对WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据进行转换处理，得到目标坐标系下的带有真实投影坐标的点云数据。

5.根据权利要求1所述的激光雷达点云数据的解算方法，其特征在于，每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据均为多个；所述分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，包括：

针对每一种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据，采用多个线程分别获取该种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；其中，一个线程对应处理一个原始点云数据。

6.一种激光雷达点云数据的解算装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于分别获取多种类型的激光雷达扫描仪中的原始点云数据；

解析模块，用于分别对每一种类型的原始点云数据进行解析，得到激光扫描参考坐标系下的每一种类型的点云数据；

解算模块，用于根据每一种类型的激光雷达扫描仪的安装信息、自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，对解析后的每一种类型的点云数据进行解算，得到带有真实地理坐标的点云数据；

所述解算模块，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，根据该种类型的激光雷达扫描仪的安装信息以及该种类型的每个点云数据对应的位置信息和姿态信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的旋转矩阵；

根据该种类型的激光雷达扫描仪的自身参数信息以及每个点云数据对应的位置信息，生成从激光扫描参考坐标系到WGS84坐标系的平移矩阵；

根据所述旋转矩阵和所述平移矩阵对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

7.根据权利要求6所述的激光雷达点云数据的解算装置，其特征在于，每一种类型的点云数据均携带有自身对应的激光扫描仪的标识信息；所述解析模块，具体用于：

对于任一种类型的原始点云数据，获取该种类型的原始点云数据携带的标识信息；

在获取了该种类型的所述原始点云数据携带的标识信息后，调用与所述标识信息匹配的解析工具，并利用所述解析工具去解析该种类型的原始点云数据。

8.根据权利要求6所述的激光雷达点云数据的解算装置，其特征在于，所述旋转矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一旋转矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二旋转矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三旋转矩阵；所述平移矩阵包括从激光扫描参考坐标系到惯性平台坐标系的第一平移矩阵、从惯性平台坐标系到当地水平参考坐标系的第二平移矩阵和从当地水平参考坐标系到WGS84坐标系的第三平移矩阵；

所述解算模块，具体用于：

根据所述第一旋转矩阵和所述第一平移矩阵，对所述激光扫描参考坐标系下的点云数据进行转换处理，得到惯性平台坐标系下的点云数据；

根据所述第二旋转矩阵和所述第二平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下的点云数据进行转换处理，得到当地水平参考坐标系下的点云数据；

根据所述第三旋转矩阵和所述第三平移矩阵，对所述惯性平台坐标系下的 点云数据进行转换处理，得到WGS84坐标系下的带有真实地理坐标的点云数据。

Images