CN111311752A - 一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法。采集端随机捕获特定角度发射光束测得的距离和反射强度值，接收端利用基于梯度和小波稀疏性的交替方向法分别恢复出距离映射图和强度映射图，进而转换为点云帧。本发明能够直接处理激光雷达采集的第一手数据，具有节约采集端存储空间，提升重构效率的优点。

Description

一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法
技术领域
本发明涉及一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法。
背景技术
点云主要指三维空间中的离散点集，它是对物体表面信息的离散采样。在数字化文物，自由视点赛事转播，虚拟现实/增强现实/混合现实，自动驾驶及辅助驾驶等方面有广阔的应用前景。在智能驾驶领域，激光雷达动态捕获的点云数据非常庞大。实际应用中由于存储和传输带宽受限，迫切需要进行点云压缩。
由于点云的稀疏性和无序性，很难直接减少点云的空间冗余。诸多学者研究了基于树形结构和基于2D矩阵的点云压缩算法。基于树形结构的单帧点云压缩算法可以达到很高精度，但难以进行帧间预测；2D矩阵压缩算法直接提取原始LiDAR数据包数据，然后采用现有的图像和视频压缩方法对其进行压缩，然而采集端需要很大的存储空间存储动态数据包。
作为一种新型的信息处理理论，压缩感知打破了奈奎斯特理论的瓶颈，可以直接压缩采样的数据，并能从少量的投影值出恢复出稀疏或可压缩的信号。近年来压缩感知被引入到点云的几何属性和颜色属性压缩中。例如，西电的李佳和上大的张习民等研究了点云几何属性的稀疏化算法，对xyz三个坐标轴分别进行分段、降维、变换和测量，并利用正交匹配追踪(OMP)算法重构。Shuai Gu将三维点云的不规则特征作为几何信息，引导颜色属性的虚拟自适应采样过程，并利用OMP进行重建。然而，这些点云压缩感知算法仅适合于静态三维点云，不适合动态捕获的激光雷达数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，进一步简化激光雷达数据包的压缩过程，提升动态点云重构效率。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，包括采集过程和重构过程，具体如下：
采集过程包括如下步骤：
步骤A1：解析原始的LiDAR数据包，分离出包括俯仰角ω、偏航角α、时间戳t、距离R和反射强度I的相关信息；
步骤A2：随机捕获距离和反射强度，保留对应的俯仰角索引ω_ind、偏航角索引α_ind和时间索引值t_ind，并提取俯仰角、偏航角及时间参数；
重构过程包括以下步骤：
步骤B1：根据所捕获的俯仰角索引、偏航角索引和时间索引对应的距离和反射强度，利用基于梯度稀疏性和小波稀疏性的交替方向乘子法(ADMM)求解每帧的距离映射图(Range Map)和反射强度映射图(Intensity Map)；同时，根据俯仰角、偏航角信息和时间参数，恢复出不同时间索引下的俯仰角和偏航角的数值；
步骤B2：将极坐标系下的俯仰角ω、偏航角α和距离R的重构值变换到空间坐标系下，得到不同时间索引下的xyz坐标，并将xyz及对应的反射强度I的重构值矢量化得到三维点云帧。
在本发明一实施例中，所述步骤A2中随机捕获距离和反射强度，即bR＝PR和bI＝PI，其中P为随机采样操作，并保留对应的俯仰角索引ω_ind、偏航角索引α_ind和时间索引值t_ind；定义距离或反射强度映射图(Map)为纵坐标为俯仰角编号，横坐标为偏航角编号，时间轴为时间编号，内容为距离或反射强度的三维映射图，随机捕获相当于取映射图上部分三维坐标点(ω_ind,α_ind,t_ind)对应的R和I。
在本发明一实施例中，所述步骤B1中利用基于三维映射图的梯度和小波稀疏性，通过交替地逼近采样数据的精确性，最小化梯度和小波系数的范数的交替方向乘子法ADMM求解三维的距离映射图(Range Map)和反射强度映射图(Intensity Map)；映射图的重构过程即求解如下的凸优化问题：
Figure BDA0002383960120000021
其中，d为待求距离或反射强度，P为随机采样操作，b为采样值，||d||TV＝||Dd||2表示d的TV范数，这里取梯度系数的2范数，||d||DWT＝||Ψd||1表示d的小波系数的1范数，D表示梯度算子，Ψ为小波变换基，
Figure BDA0002383960120000022
为重构数据，α、β和γ是关于梯度域和小波域稀疏性，以及采样精度的权重因子。
在本发明一实施例中，所述步骤B2中利用坐标转换公式x＝Rcosωcosα，y＝Rcosωsinα，z＝Rsinα，将极坐标系下的俯仰角ω、偏航角α和距离R变换到空间坐标系下，得到不同时间索引下的xyz坐标，并将xyz及对应的反射强度重构值矢量化得到三维点云帧。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明处理激光点云数据时，直接捕获压缩后的数据，采集所需的存储空间少，重构效率高，尤其适用于低采样率条件的动态捕获点云压缩感知。
附图说明
图1是本发明总体流程图。
图2是本发明随机采样距离(或反射强度)示意图。
图3是本发明基于ADMM的Map重构算法流程图。
图4是本发明极坐标转空间坐标示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供了一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，包括采集过程和重构过程，具体如下：
采集过程包括如下步骤：
步骤A1：解析原始的LiDAR数据包，分离出包括俯仰角ω、偏航角α、时间戳t、距离R和反射强度I的相关信息；
步骤A2：随机捕获距离和反射强度，保留对应的俯仰角索引ω_ind、偏航角索引α_ind和时间索引值t_ind，并提取俯仰角、偏航角及时间参数；
重构过程包括以下步骤：
步骤B1：根据所捕获的俯仰角索引、偏航角索引和时间索引对应的距离和反射强度，利用基于梯度稀疏性和小波稀疏性的交替方向乘子法(ADMM)求解每帧的距离映射图(Range Map)和反射强度映射图(Intensity Map)；同时，根据俯仰角、偏航角信息和时间参数，恢复出不同时间索引下的俯仰角和偏航角的数值；
步骤B2：将极坐标系下的俯仰角ω、偏航角α和距离R的重构值变换到空间坐标系下，得到不同时间索引下的xyz坐标，并将xyz及对应的反射强度I的重构值矢量化得到三维点云帧。
以下为本发明的具体实现过程。
请参照图1，本发明提供一种基于映射图的激光雷达数据的随机采样及重构算法，其特征在于：
步骤A1：解析原始的LiDAR数据包，每帧分离出俯仰角(ω)、偏航角(α)、时间戳(t)、距离(R)和反射强度(I)等相关信息。例如，解析出该数据包包含了4帧LiDAR数据，每帧包含4个俯仰角和6个偏航角下的距离和反射强度。
步骤A2：随机捕获距离和反射强度，即bR＝PR和bI＝PI(其中P为随机采样操作)，并保留对应的俯仰角索引(ω_ind)、偏航角索引(α_ind)和帧索引值(t_ind)。定义距离(或反射强度)映射图(Map)为纵坐标为俯仰角编号，横坐标为偏航角编号，时间轴为帧编号，内容为距离(或反射强度)的三维映射图，如图2所示。随机捕获相当于取映射图上部分三维坐标点(ω_ind,α_ind,t_ind)对应的R和I，图2举例说明了随机在第1帧上抽取了7个位置(Sa1，…，Sa7)处的距离值(R111，…，R451)和反射强度值(I111，…，I451)。此外，提取俯仰角的初始值和增量(ω0和Δω)，偏航角的初始值和增量(α0和Δα)及时间增量(Δtα)。其中，俯仰角增量Δω＝(ωmax-ω0)/3，偏航角增量Δα＝(αmax-α0)/5。
重构过程包括以下步骤：
步骤B1：根据俯仰角、偏航角索引和时间索引对应的距离和反射强度，利用基于梯度稀疏性和小波稀疏性的交替方向乘子法(ADMM)求解每帧的距离映射图(Range Map)和反射强度映射图(Intensity Map)。映射图的重构过程即求解如下的凸优化问题：
Figure BDA0002383960120000041
其中，d为待求距离或反射强度，P为随机采样操作，b为采样值，||d||TV＝||Dd||2表示d的TV范数，这里取梯度系数的2范数，||d||DWT＝||Ψd||1表示d的小波系数的1范数，D表示梯度算子，Ψ为小波变换基，
Figure BDA0002383960120000042
为重构数据，α、β和γ是关于梯度域和小波域稀疏性，以及采样精度的权重因子。
上述问题可以转化成如下的带约束的凸优化问题：
Figure BDA0002383960120000043
其中，z1、z2和z3为中间变量。求解上式的ALM-ADMM(基于增广拉格朗日乘子法的交替方向法)的算法流程如图3所示。
同时，根据俯仰角、偏航角索引和时间参数，恢复出俯仰角和偏航角的数值。假设等间隔发射激光束的时间增量固定为Δtα，所有帧的俯仰角固定为ωi＝ω0+Δω*(i-1)(俯仰角索引i＝1,2,3,4)，偏航角通过公式α＝α0+Δα*Δtα计算。
步骤B2：利用坐标转换公式x＝Rcosωcosα，y＝Rcosωsinα,z＝Rsinα,将极坐标系下的俯仰角(ω)、偏航角(α)和距离(R)的重构值变换到空间坐标系下的xyz，如图4所示。将各时间索引下的xyz坐标及对应的反射强度(I)重构值矢量化得到三维点云帧。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，其特征在于，包括采集过程和重构过程，具体如下：
采集过程包括如下步骤：
步骤A1：解析原始的LiDAR数据包，分离出包括俯仰角ω、偏航角α、时间戳t、距离R和反射强度I的相关信息；
步骤A2：随机捕获距离和反射强度，保留对应的俯仰角索引ω_ind、偏航角索引α_ind和时间索引值t_ind，并提取俯仰角、偏航角及时间参数；
重构过程包括以下步骤：
步骤B1：根据所捕获的俯仰角索引、偏航角索引和时间索引对应的距离和反射强度，利用基于梯度稀疏性和小波稀疏性的交替方向乘子法(ADMM)求解每帧的距离映射图(RangeMap)和反射强度映射图(Intensity Map)；同时，根据俯仰角、偏航角信息和时间参数，恢复出不同时间索引下的俯仰角和偏航角的数值；
步骤B2：将极坐标系下的俯仰角ω、偏航角α和距离R的重构值变换到空间坐标系下，得到不同时间索引下的xyz坐标，并将xyz及对应的反射强度I的重构值矢量化得到三维点云帧。
2.根据权利要求1所述的一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，其特征在于，所述步骤A2中随机捕获距离和反射强度，即bR＝PR和bI＝PI，其中P为随机采样操作，并保留对应的俯仰角索引ω_ind、偏航角索引α_ind和时间索引值t_ind；定义距离或反射强度映射图(Map)为纵坐标为俯仰角编号，横坐标为偏航角编号，时间轴为时间编号，内容为距离或反射强度的三维映射图，随机捕获相当于取映射图上部分三维坐标点(ω_ind,α_ind,t_ind)对应的R和I。
3.根据权利要求1所述的一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，其特征在于，所述步骤B1中利用基于三维映射图的梯度和小波稀疏性，通过交替地逼近采样数据的精确性，最小化梯度和小波系数的范数的交替方向乘子法ADMM求解三维的距离映射图(Range Map)和反射强度映射图(Intensity Map)；映射图的重构过程即求解如下的凸优化问题：
Figure FDA0002383960110000011
其中，d为待求距离或反射强度，P为随机采样操作，b为采样值，||d||TV＝||Dd||2表示d的TV范数，这里取梯度系数的2范数，||d||DWT＝||Ψd||1表示d的小波系数的1范数，D表示梯度算子，Ψ为小波变换基，
Figure FDA0002383960110000012
为重构数据，α、β和γ是关于梯度域和小波域稀疏性，以及采样精度的权重因子。
4.根据权利要求1所述的一种基于映射图的LiDAR数据随机采样及重构方法，其特征在于，所述步骤B2中利用坐标转换公式x＝Rcosωcosα，y＝Rcosωsinα，z＝Rsinα，将极坐标系下的俯仰角ω、偏航角α和距离R变换到空间坐标系下，得到不同时间索引下的xyz坐标，并将xyz及对应的反射强度重构值矢量化得到三维点云帧。
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