CN111366947B - 导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 - Google Patents
导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111366947B CN111366947B CN201811600764.9A CN201811600764A CN111366947B CN 111366947 B CN111366947 B CN 111366947B CN 201811600764 A CN201811600764 A CN 201811600764A CN 111366947 B CN111366947 B CN 111366947B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scene
- preset
- detected
- reflectivity
- echo signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统,该方法包括:确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中包括的所有反射面的反射率至少有两个,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;获取待检测场景的待检测三维拟合曲线;将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比;若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。能够快速准确识别出待检测场景。
Description
技术领域
本发明实施例涉及激光雷达导航技术领域,尤其涉及一种导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统。
背景技术
近年来,激光测距技术凭借其高效率、不接触测量、高精度等优点,成为非接触距离检测技术领域核心技术,广泛应用于仓储物流、定位导航、无人驾驶等领域。
现有技术中,通过即时定位与地图构建方法(简称:SLAM)在一个完全未知的场景记性定位或构建出场景的二维/三维地图,实现自动导引运输车或智能机器人的自动避障和导航。
然而在实际测试过程中,当场景变大时,无法有效进行地图闭合,同时随着传感器的精度降低,场景的地图构建精度也降低,最终严重影响定位精度。因此亟需一种对场景的快速准确的识别方法,以在识别出场景的情况下提高定位精度。
发明内容
本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统,该方法能够对场景进行快速准确地识别,以在识别出场景的情况下提高定位精度。
第一方面,本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别方法,包括:
确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,所述预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;
获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;
将所述待检测三维拟合曲线与所述的每个预设三维拟合曲线进行对比;
若所述待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
进一步地,如上所述的方法,每个所述反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设反射率阈值。
进一步地,如上所述的方法,所述确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,具体包括:
测量每个预设场景中不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度;
根据所述不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率;
根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线。
进一步地,如上所述的方法,所述获取待检测场景中回波信号的待检测三维拟合曲线,具体包括:
获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度;
根据所述每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;
筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测反射面的回波信号;
根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合所述待检测三维拟合曲线。
进一步地,如上所述的方法,所述预设反射率阈值与所述反射板包括的反射面的反射率的个数相同,每个所述预设反射率阈值与对应的反射面的发射率、入射角度以及回波信号的反射角度相关。
第二方面,本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别装置,包括:
预设场景曲线确定模块,用于确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,所述预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中包括的相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;
待检测场景曲线获取模块,用于获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;
曲线对比模块,用于将所述待检测三维拟合曲线与所述的每个预设三维拟合曲线进行对比;
待检测场景识别模块,用于若所述待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
进一步地,如上所述的装置,每个所述反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设反射率阈值。。
进一步地,如上所述的装置,所述预设场景曲线确定模块,具体用于:
测量每个预设场景中不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度;根据所述不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率;根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线。
进一步地,如上所述的装置,所述待检测场景曲线获取模块,具体用于:
获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度;根据所述每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测回波信号;根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合所述待检测三维拟合曲线。
进一步地,如上所述的装置,所述预设反射率阈值与所述反射板中反射面的反射率的个数相同,每个所述预设反射率阈值与对应的反射面的发射率、入射角度以及回波信号的反射角度相关。
第三方面,本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别装置,包括:存储器,处理器以及计算机程序;其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。
第四方面,本发明实施例提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。
第五方面,本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别系统,包括:待检测场景,导航激光雷达及如第二方面或第三方面所述的导航激光雷达对场景的识别装置;
所述导航激光雷达与所述导航激光雷达对场景的识别装置连接;
所述导航激光雷达包括:激光发射单元,激光接收单元,光路调节单元;
所述激光发射单元,用于在所述待检测场景中发射激光信号;所述激光接收单元,用于接收所述待检测场景中每个反射板的反射面的回波信号;所述光路调节单元,用于对所述待检测场景中的激光信号进行准直,并用于对所述待检测场景中的回波信号进行聚焦;
所述导航激光雷达对场景的识别装置,用于对所述待检测场景进行识别。
进一步地,如上所述的系统,还包括:多个预设场景;
所述导航激光雷达设置在每个所述预设场景中;
所述激光发射单元,还用于在每个所述预设场景中发射激光信号;所述激光接收单元,还用于接收每个所述预设场景中每个反射板的反射面的回波信号;所述光路调节单元,还用于对每个所述预设场景中的激光信号进行准直,并还用于对每个所述预设场景中的回波信号进行聚焦。
本发明实施例提供一种导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统,通过确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线;每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中包括的相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;将待检测三维拟合曲线与的每个预设三维拟合曲线进行对比;若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。能够根据每个预设场景中的反射板的反射面的排布不同,并且每个反射板的反射面的反射率的不同,能够快速识别出待检测场景,并且场景结构简单,能够对场景进行准确识别,以在识别出场景的情况下提高定位精度。
应当理解,上述发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征,亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图;
图2为本发明实施例一中一个预设场景的结构示意图;
图3为本发明实施例一中多个预设场景中的反射板的结构示意图;
图4为本发明实施例二提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图;
图5为本发明实施例三提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图;
图6为本发明实施例四提供的导航激光雷达对场景的识别装置的结构示意图;
图7为本发明实施例五提供的导航激光雷达对场景的识别装置的结构示意图;
图8为本发明实施例七提供的导航激光雷达对场景的识别系统的示意图。
附图标记
1-预设场景 21-第一反射板 22-第二反射板 23-第三反射板 2-导航激光雷达3-导航激光雷达对场景的识别装置 4-待检测场景
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例,然而应当理解的是,本发明可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是,本发明的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本发明的保护范围。
本发明实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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,以便这里描述的本发明实施例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面结合说明书附图对本发明实施例进行说明。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图,如图1所示,本实施例的执行主体为导航激光雷达对场景的识别装置,该导航激光雷达对场景的识别装置可集成在导航激光雷达中,则本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法包括以下几个步骤。
步骤101,确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线。每个预设场景包括多个非对称设置的反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同。
本实施例中,在确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线前,预先搭建每个预设场景,图2为本发明实施例一中一个预设场景的结构示意图,如图2所示,搭建的每个预设场景中包括非对称设置的多个相同的反射板,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同。在图2中只是示意出一种预设场景,在该示意出的第一预设场景1中的反射板为第一反射板21。可以理解的是,本实施例中对每种预设场景的反射板的设置不作限定。
图3为本发明实施例一中多个预设场景中的反射板的结构示意图,如图3所示,对于每个预设场景中的每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中相邻反射面的反射率不同,每个反射板中所有反射面的反射率至少有两个。在图3中包括三个预设场景下的三种反射板,从左至右分别为第一反射板21,第二反射板22和第三反射板23。每种反射板包括的所有反射面的反射率为两个,分别为α和β。其中,第一预设场景中的第一反射板包括5个反射面,反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的两边沿和中间位置。第二预设场景中的第二反射板22包括3个反射面。反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的中间位置。第三预设场景中的第三反射板包括3个反射面,反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的两边沿位置。可以理解的是,每个反射板中包括的所有反射面的反射率不限于两个,还可以为多于两个。预设场景不限于三个,还可以多余三个。
具体地,本实施例中,在确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线时,针对每个预设场景,导航激光雷达设置在预设场景中,向预设场景中的每个反射板的反射面发射激光信号,并接收每个反射板的反射面返回的回波信号,测量每个反射板的不同反射率的反射面在不同距离下返回的回波信号的强度,并计算每个反射面返回的回波信号的反射率,及每个反射面与导航激光雷达的距离。以确定每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系,将每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系可采用数据表格进行存储。并根据每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系确定该预设场景下的预设三维拟合曲线。在该预设三维拟合曲线中以距离,反射率和强度作为三个互相垂直的坐标轴对应的变量。
步骤102,获取待检测场景中待检测三维拟合曲线。
进一步地,本实施例中,将导航激光雷达设置在待检测场景中,导航激光雷达向待检测场景中的每个待检测反射面发射激光信号,并接收待检测反射面的回波信号,确定每个待检测反射面的回波信号的强度,并计算每个待检测反射面的回波信号的反射率和每个待检测反射面的回波信号与导航激光雷达的距离,每个待检测反射面的回波信号与导航激光雷达的距离简称待检测反射面的回波信号对应的距离。在确定了每个待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系后,根据每个待检测反射面的回波信号的距离,反射率及强度的映射关系拟合待检测三维拟合曲线。所以该待检测三维拟合曲线为每个待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线。在该待检测三维拟合曲线中以距离,反射率和强度作为三个互相垂直的坐标轴对应的变量。
步骤103,将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比。
具体地,本实施例中,将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比,判断该待检测三维拟合曲线是否与某一预设三维拟合曲线是否匹配,若该待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线近似相等,则确定该待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线匹配,若该待检测三维拟合曲线与任何一个预设三维拟合曲线都不近似相等,则确定该待检测三维拟合曲线与所有预设三维拟合曲线都不匹配。
步骤104,若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
具体地,本实施例中,若该待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线近似相等,则确定该待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则说明该待检测场景中的反射板与相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景的反射板相同,则将该待检测场景确定为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法,通过确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中包括的相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比;若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。能够根据每个预设场景中的反射板的反射面的排布不同,并且每个反射板的反射面的反射率的不同,能够快速识别出待检测场景,并且场景结构简单,能够对场景进行准确识别,以在识别出场景的情况下提高定位精度。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图,如图4所示,本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法,是在本发明实施例一提供的导航激光雷达对场景的识别方法的基础上,对步骤101-步骤102的进一步细化,则本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法包括以下步骤。
需要说明的是,步骤401-步骤403是对本发明实施例一中的步骤101的进一步地细化。步骤404-步骤407是对本发明实施例二中步骤102的进一步地细化。
步骤401,测量每个预设场景中不同的反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度。
进一步地,本实施例中,每个反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设阈值。例如反射板中包括的所有反射面的反射率为三个,分别为α,β,和γ,反射率为β的反射面分别与反射率为α和反射率为γ的反射面相邻,其中α>β,β>γ,则α-β>p,β-γ>p。其中,p为预设反射率阈值,其中p的取值较大,以能够明显区分不同反射面的回波信号。如p的取值为大于等于95%的数值,则γ可以为小于等于5%的反射率,β可以为大于等于100%的反射率,α可以为大于等于195%的反射率。
进一步地,本实施例中,在每个预设场景中设置导航激光雷达,导航激光雷达在预设场景向每个不同反射率的反射面发射激光信号,每个不同反射率的反射面返回回波信号,导航激光雷达接收到回波信号,导航激光雷达对场景的识别装置获取每个预设场景对应的每个不同反射率的反射面的回波信号。获取到预设场景中的每个不同反射率的反射面的回波信号后,测量每个不同反射率的反射面的回波信号强度,并获取每个不同反射率的反射面对应的距离。然后再改变导航激光雷达在预设场景中的位置,同上述类似的方法测量该预设场景中对应的每个不同反射率的反射面回波信号强度,并获取到每个不同反射率的反射面对应的距离。
步骤402,根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率。
本实施例中,在不同反射率的反射面返回的回波信号中,从反射率大的反射面返回的回波信号的强度大于从反射率小的反射面返回的回波信号的强度。
具体地,本实施例中,根据每个不同反射率的反射面的回波信号强度计算对应的反射率后,每个反射面的回波信号都有对应的强度,反射率和距离。将每个预设场景中的每个反射面的回波信号对应的强度,反射率和距离以数据表格的形式进行存储,该数据表格可称为反射率表。
步骤403,根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线。
具体地,建立关于回波信号对应的距离,反射率及强度的三维坐标系,对于每个预设场景中的每个反射面的回波信号都对应三维坐标的一个测距点,采用拟合算法将预设场景中的所有的测距点拟合成一个三维曲线,该三维曲线为该预设场景对应的预设三维拟合曲线,该预设三维拟合曲线可以表示为L1。
步骤404,获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度。
进一步地,本实施例中,将导航激光雷达设置在待检测场景中,导航激光雷达在待检测场景中向待检测反射面发射激光信号,激光信号扫描到待检测反射面后,返回待检测反射面的回波信号,导航激光雷达接收到待检测反射面的回波信号,导航激光雷达对场景的识别装置从导航激光雷达中获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号,并对待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度进行测量,以获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度。
步骤405,根据每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率。
进一步地,本实施例中,对于每个待检测反射面的回波信号,根据每个待检测反射面的回波信号的强度计算每个待检测反射面的回波信号的反射率和每个待检测反射面的回波信号对应的距离。
步骤406,筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测反射面的回波信号。
本实施例中,对于每个预设场景,包括至少两个反射率,则预设反射率阈值与反射板中反射面的反射率个数相同,每个预设反射率阈值与对应的反射面的发射率、入射角度以及回波信号的反射角度相关。对于较高反射率设置的预设反射率阈值较高,对于较低反射率设置的预设反射率阈值较低。
进一步地,本实施例中,在待检测反射面的回波信号中包括干扰信号,为了去除待检测反射面的回波信号中的干扰信号,根据每个待检测反射面的回波信号的强度值查找反射率值,将反射率值与对应的预设反射率阈值进行对比,若反射率值大于对应的预设发射率阈值,则将该待检测反射面的回波信号进行保留,若反射率值小于对应的预设反射率阈值,则该待检测反射面的回波信号可能为干扰信号,则将该待检测反射面的回波信号去除。
步骤407,根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合待检测三维拟合曲线。
进一步地,本实施例中,获取筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度,根据每个待检测反射面的回波信号对应的测距点采用拟合算法进行三维曲线拟合,获得待检测三维拟合曲线。该待检测三维拟合曲线表示为L2。
步骤408,将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比。
步骤409,若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
本实施例中,步骤408-步骤409的实现方式与本发明实施例一中的步骤103-步骤104的实现方式相同,在此不再一一赘述。
步骤410,若待检测三维拟合曲线与所有预设三维拟合曲线都不相匹配,则确定待检测场景不为任意一个预设场景。
进一步地,本实施例中,若待检测三维拟合曲线与所有预设三维拟合曲线都不相匹配,则确定待检测场景不为任意一个预设场景,则为了后续能够识别出该待检测场景,则将该待检测场景作为预设场景,确定该预设场景的预设三维拟合曲线,并将该预设场景的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系以数据表格的形式进行存储。
本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法,通过测量每个预设场景中不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度;根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率;根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度;根据每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测反射面的回波信号;根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合待检测三维拟合曲线,将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比,若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景,若待检测三维拟合曲线与所有预设三维拟合曲线都不相匹配,则确定待检测场景不为任意一个预设场景,由于在获取待检测场景的待检测三维拟合曲线,通过将待检测回波信号的反射率与对应的预设反射率阈值进行对比的方式去除了干扰信号,所以获取的待检测场景的待检测三维拟合曲线更准确,进而待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比时,对比的结果更加准确,进一步提高了场景识别的准确率。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的导航激光雷达对场景的识别方法的流程图,如图5所示,本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法在本发明实施例二提供的导航激光雷达对场景的识别方法的基础上,以预设场景包括三个预设场景,每个预设场景中包括的每个反射板的所有反射面的反射率为两个,对本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法进行说明。则本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别方法包括以下步骤。
步骤501,获取第一预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系,并确定第一预设场景对应的预设三维拟合曲线。
本实施例中,如图3所示,第一预设场景中的第一反射板21的反射面中反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的两边沿和中间,第一预设场景中包括n1个非对称设置的第一反射板21。
其中,反射率α和β间的差值大于预设反射率差值阈值,α>>β,α的取值为大于等于100%的反射率,β的取值为小于等于5%的反射率。
进一步地,本实施例中,导航激光雷达扫描第一预设场景中的反射板的反射面,接收到每个第一反射板的回波信号分为N1、N2、N3、N4、N5.......Nn1;每一个第一反射板包括的回波信号分别为{n11,n21,n31,n41,n51},其中n11对应左边反射率为β的反射面回波信号,n21对应反射率为α的反射面左边区域回波信号,n31对应中间反射率为β的反射面回波信号,n41对应反射率为α的反射面右边区域回波信号,n51对应右边反射率为β的反射面回波信号,根据每个反射面的回波信号测量不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度,根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率,将第一预设场景的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度存储在内存的数据表格中,并对数据表格中的第一预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度进行三维曲线拟合,拟合出第一预设场景对应的预设三维拟合曲线L11。
步骤502,获取第二预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系,确定第二预设场景对应的预设三维拟合曲线。
本实施例中,如图3所示,第二预设场景中的第二反射板22的反射面中反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的中间,第二反射板22包括三个反射面。第二预设场景中包括n2个非对称设置的第二反射板22。
进一步地,本实施例中,导航激光雷达扫描第二预设场景中的第二反射板的反射面,接收到每个第二反射板的回波信号分为N1、N2、N3、N4、N5.......Nn2;每一个第二反射板包括的回波信号分别为{n12,n22,n32},其中n12对应左边反射率为α的反射面回波信号,n22对应中间反射率为β的反射面,n32对应右边反射率为α的反射面回波信号,根据每个反射面的回波信号测量不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度,根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率,将第二预设场景的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度存储在内存的数据表格中,并对数据表格中的第二预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度进行三维曲线拟合,拟合出第二预设场景对应的预设三维拟合曲线L12。
步骤503,获取第三预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系,确定第三预设场景对应的预设三维拟合曲线。
本实施例中,如图3所示,第三预设场景中的第三反射板23中反射率为β的反射面粘贴在反射率为α的反射面的两边沿。第三预设场景中包括n3个非对称设置的第三反射板23。
进一步地,本实施例中,导航激光雷达扫描第三预设场景中的第三反射板23的反射面,接收到每个第三反射板23的回波信号分为N1、N2、N3、N4、N5.......Nn3;每一个第三反射板23包括的回波信号分别为{n13,n23,n33},其中n13对应左边反射率为β的反射面回波信号,n23对应中间反射率为α的反射面,n33对应右边反射率为β的反射面回波信号,根据每个反射面的回波信号测量不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度,根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率,将第三预设场景的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度存储在内存的数据表格中,并对数据表格中的第三预设场景中的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度进行三维曲线拟合,拟合出第三预设场景对应的预设三维拟合曲线L13。
步骤504,获取待检测场景的待检测三维拟合曲线。
进一步地,本实施例中,导航激光雷达扫描待检测场景,接收到M个待检测反射面的回波信号,分别为M1、M2、M3、M4、M5.......Mm。获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度,根据每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率。本实施例中,预设反射率阈值包括两个,一个为反射率为α对应的预设高反射率阈值,另一个为反射率为β对应的预设低反射率阈值。根据每个待检测反射面的回波信号的强度值查找反射率值,将反射率值与对应的预设反射率阈值进行对比,若反射率值大于对应的预设发射率阈值,则将该待检测反射面的回波信号进行保留,若反射率值小于对应的预设反射率阈值,则该待检测反射面的回波信号可能为干扰信号,则将该待检测反射面的回波信号去除。最后根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合待检测三维拟合曲线L2。
如筛选出的待检测回波信号为M1、M3、M4、M5.......,Mm,则根据M1、M3、M4、M5.......,Mm对应的距离,反射率及强度拟合待检测三维拟合曲线L2。
步骤505,将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比。
步骤506,若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
步骤507,若待检测三维拟合曲线与所有预设三维拟合曲线都不相匹配,则确定待检测场景不为任意一个预设场景。
进一步地,本实施例中,将待检测三维拟合曲线L2与第一预设三维拟合曲线L11,第二预设三维拟合曲线L12,第三预设三维拟合曲线L13依次进行对比,判断该待检测三维拟合曲线L2是否与某一预设三维拟合曲线匹配,若待检测三维拟合曲线L2与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景,若待检测三维拟合曲线L2与所有预设三维拟合曲线都不相匹配,则确定待检测场景不为任意一个预设场景。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的导航激光雷达对场景的识别装置的结构示意图,如图6所示,本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别装置包括:预设场景曲线确定模块61,待检测场景曲线获取模块62,曲线对比模块63,待检测场景识别模块64。
其中,预设场景曲线确定模块61,用于确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中包括的相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;待检测场景曲线获取模块62,用于获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;曲线对比模块63,用于将待检测三维拟合曲线与每个预设三维拟合曲线进行对比;待检测场景识别模块64,用于若待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别装置可以执行图1所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
进一步地,本实施例中,每个反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设反射率阈值。
进一步地,预设场景曲线确定模块61,具体用于:测量每个预设场景中不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度;根据不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率;根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线。
进一步地,待检测场景曲线获取模块62,具体用于:获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度;根据每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测反射面的回波信号;根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合待检测三维拟合曲线。
进一步地,本实施例中,预设反射率阈值与反射板中反射面的反射率的个数相同,每个预设反射率阈值与对应的反射面的发射率、入射角度以及回波信号的反射角度相关。
进一步地,本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别装置可以执行图图4和图5所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
实施例五
图7为本发明实施例五提供的导航激光雷达对场景的识别装置的结构示意图,如图7所示,本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别装置,包括:存储器71,处理器72以及计算机程序。
其中,计算机程序存储在存储器71中,并被配置为由处理器72执行以实现本发明实施例一提供的导航激光雷达对场景的识别方法或本发明实施例二提供的导航激光雷达对场景的识别方法或本发明实施例三提供的导航激光雷达对场景的识别方法。
相关说明可以对应参见图1,图4-图5的步骤所对应的相关描述和效果进行理解,此处不做过多赘述。
实施例六
本发明实施例六提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行以实现本发明实施例一提供的导航激光雷达对场景的识别方法或本发明实施例二提供的导航激光雷达对场景的识别方法或本发明实施例三提供的导航激光雷达对场景的识别方法。
实施例七
图8为本发明实施例七提供的导航激光雷达对场景的识别系统的示意图,如图8所示,本实施例中,导航激光雷达对场景的识别系统包括:待检测场景4,导航激光雷达2及导航激光雷达对场景的识别装置3。
其中,导航激光雷达2与导航激光雷达对场景的识别装置3连接。
具体地,本实施例中,导航激光雷达2包括:激光发射单元,激光接收单元,光路调节单元。激光发射单元,用于在待检测场景中发射激光信号;激光接收单元,用于接收待检测场景中每个反射板的反射面的回波信号;光路调节单元,用于对待检测场景中的激光信号进行准直,并用于对待检测场景中的回波信号进行聚焦。导航激光雷达对场景的识别装置,用于对待检测场景进行识别。
本实施例中,导航激光雷达对场景的识别装置的结构和功能也本发明实施例五或实施例六提供的导航激光雷达对场景的识别装置的结构和功能相同,在此不再一一赘述。
可以理解的是,如图8所示,导航激光雷达对场景的识别装置3与导航激光雷达2连接时,可集成在导航激光雷达2内。
本实施例提供的导航激光雷达对场景的识别系统,包括待检测场景,导航激光雷达及如本发明实施例五或实施例六提供的导航激光雷达对场景的识别装置,能够根据每个预设场景中的反射板的反射面的排布不同,并且每个反射板的反射面的反射率的不同,快速识别待检测场景,并且场景结构简单,能够对场景进行准确识别,以在识别出场景的情况下提高定位精度。
进一步地,本实施例中,导航激光雷达对场景的识别系统,还包括:多个预设场景;
导航激光雷达设置在每个预设场景中;
激光发射单元,还用于在每个预设场景中发射激光信号;激光接收单元,还用于接收每个预设场景中每个反射板的反射面的回波信号;光路调节单元,还用于对每个预设场景中的激光信号进行准直,并还用于对每个预设场景中的回波信号进行聚焦。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,模块的划分,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,例如多个模块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接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行,或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地,在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种导航激光雷达对场景的识别方法,其特征在于,包括:
确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,所述预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线;每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板的反射面的排布不同;每个所述反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设反射率阈值;
获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;
将所述待检测三维拟合曲线与所述的每个预设三维拟合曲线进行对比;
若所述待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,具体包括:
测量每个预设场景中不同反射率的反射面在不同距离下的回波信号强度;
根据所述不同反射率的反射面的回波信号强度计算每个反射面的回波信号对应的反射率;
根据每个预设场景对应的每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合每个预设场景对应的预设三维拟合曲线。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待检测场景中回波信号的待检测三维拟合曲线,具体包括:
获取待检测场景中的每个待检测反射面的回波信号强度;
根据所述每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;
筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测反射面的回波信号;
根据筛选出的待检测反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度拟合所述待检测三维拟合曲线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设反射率阈值与所述反射板中反射面的反射率个数相同,每个所述预设反射率阈值与对应的反射面的反射率、入射角度以及回波信号的反射角度相关。
5.一种导航激光雷达对场景的识别装置,其特征在于,包括:
预设场景曲线确定模块,用于确定每个预设场景对应的预设三维拟合曲线,所述预设三维拟合曲线为每个反射面的回波信号对应的距离,反射率及强度的映射关系曲线,每个预设场景包括非对称设置的多个相同反射板,每个反射板包括至少两个反射面,每个反射板中相邻反射面的反射率不同,每个预设场景中反射板中反射面的排布不同;每个所述反射板中相邻两个反射面的反射率间差值大于预设反射率阈值;
待检测场景曲线获取模块,用于获取待检测场景中待检测三维拟合曲线;
曲线对比模块,用于将所述待检测三维拟合曲线与所述的每个预设三维拟合曲线进行对比;
待检测场景识别模块,用于若所述待检测三维拟合曲线与某一预设三维拟合曲线相匹配,则确定待检测场景为相匹配的预设三维拟合曲线对应的预设场景。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述待检测场景曲线获取模块,具体用于:
获取待检测场景中每个待检测反射面的回波信号强度;根据所述每个待检测反射面的回波信号强度计算对应的距离和对应的反射率;筛选出反射率大于对应的预设反射率阈值的待检测回波信号;根据筛选出的待检测回波信号对应的距离,反射率及强度拟合所述待检测三维拟合曲线。
7.一种导航激光雷达对场景的识别装置,其特征在于,包括:存储器,处理器以及计算机程序;
其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
8.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。
9.一种导航激光雷达对场景的识别系统,其特征在于,包括:待检测场景,导航激光雷达及如权利要求5-7任一项所述的导航激光雷达对场景的识别装置;
所述导航激光雷达与所述导航激光雷达对场景的识别装置连接;
所述导航激光雷达包括:激光发射单元,激光接收单元,光路调节单元;
所述激光发射单元,用于在所述待检测场景中发射激光信号;所述激光接收单元,用于接收所述待检测场景中每个反射板的反射面的回波信号;所述光路调节单元,用于对所述待检测场景中的激光信号进行准直,并用于对所述待检测场景中的回波信号进行聚焦;
所述导航激光雷达对场景的识别装置,用于对所述待检测场景进行识别。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,还包括:多个预设场景;
所述导航激光雷达设置在每个所述预设场景中;
所述激光发射单元,还用于在每个所述预设场景中发射激光信号;所述激光接收单元,还用于接收每个所述预设场景中每个反射板的反射面的回波信号;所述光路调节单元,还用于对每个所述预设场景中的激光信号进行准直,并还用于对每个所述预设场景中的回波信号进行聚焦。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811600764.9A CN111366947B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811600764.9A CN111366947B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111366947A CN111366947A (zh) | 2020-07-03 |
CN111366947B true CN111366947B (zh) | 2022-04-22 |
Family
ID=71204216
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811600764.9A Active CN111366947B (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111366947B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112904363B (zh) * | 2021-01-19 | 2023-04-25 | 北京九曜智能科技有限公司 | 一种自动驾驶车辆对接拖车自动托挂钩的方法 |
CN113759339B (zh) * | 2021-11-10 | 2022-02-25 | 北京一径科技有限公司 | 一种回波信号的处理方法、装置、设备及存储介质 |
CN115037961A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-09-09 | 浙江大华技术股份有限公司 | 场景分类方法、电子设备以及计算机可读存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108152831A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-12 | 中国农业大学 | 一种激光雷达障碍物识别方法及系统 |
CN109031253A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-18 | 森思泰克河北科技有限公司 | 激光雷达标定系统及标定方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106200643A (zh) * | 2014-02-13 | 2016-12-07 | 苏州艾吉威机器人有限公司 | 无反射板激光自主导航agv小车 |
KR102373926B1 (ko) * | 2016-02-05 | 2022-03-14 | 삼성전자주식회사 | 이동체 및 이동체의 위치 인식 방법 |
KR102457029B1 (ko) * | 2016-09-20 | 2022-10-24 | 이노비즈 테크놀로지스 엘티디 | Lidar 시스템 및 방법 |
US20180211119A1 (en) * | 2017-01-23 | 2018-07-26 | Ford Global Technologies, Llc | Sign Recognition for Autonomous Vehicles |
CN106969768B (zh) * | 2017-04-22 | 2020-08-11 | 深圳力子机器人有限公司 | 一种无轨导航agv的精确定位及停车方法 |
-
2018
- 2018-12-26 CN CN201811600764.9A patent/CN111366947B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108152831A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-06-12 | 中国农业大学 | 一种激光雷达障碍物识别方法及系统 |
CN109031253A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-18 | 森思泰克河北科技有限公司 | 激光雷达标定系统及标定方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LIDAR-Based Lane Marking Detection For Vehicle Positioning in an HD Map;Farouk Ghallabi et al.;《2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)》;20181210;第2209—2214页 * |
基于回光强度的平面标靶自动识别方法;王力等;《红外与激光工程》;20111031;第40卷(第10期);第1910—1913页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111366947A (zh) | 2020-07-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11821987B2 (en) | Multiple resolution, simultaneous localization and mapping based on 3-D LIDAR measurements | |
CN109658504B (zh) | 地图数据标注方法、装置、设备及存储介质 | |
US11189044B2 (en) | Method and device for detecting object stacking state and intelligent shelf | |
CN111366947B (zh) | 导航激光雷达对场景的识别方法、装置及系统 | |
KR101686054B1 (ko) | 보조 측정기의 공간 위치를 결정하기 위한 위치 결정 방법, 기계 판독 저장 매체, 측정 장치 및 측정 시스템 | |
CN102435138B (zh) | 确定机动车辆的车身件的间隙和/或齐平性的方法以及测量装置 | |
CN107504917B (zh) | 一种三维尺寸测量方法及装置 | |
CN110471075A (zh) | 雷达测距方法、装置及终端设备 | |
CN110853085A (zh) | 基于语义slam的建图方法和装置及电子设备 | |
EP3971606A1 (en) | Radar elevation angle validation | |
CN114252852B (zh) | 雷达俯仰角测量 | |
CN113625249A (zh) | 反光板定位方法、机器人及计算机可读存储介质 | |
US20190377090A1 (en) | Technologies for lidar based moving object detection | |
CN111123287A (zh) | 机器人定位方法、机器人及计算机可读存储介质 | |
CN114529884A (zh) | 基于双目相机的障碍物探测处理方法、装置、设备及系统 | |
US20220113420A1 (en) | Plane detection method and device based on laser sensor | |
CN111123237B (zh) | 激光雷达回波信号识别的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110826524B (zh) | 指纹库生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115166757B (zh) | 激光雷达实际探测距离测量的方法、系统及存储介质 | |
CN113589326B (zh) | 激光雷达的物体识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111929694B (zh) | 点云匹配方法、设备及存储介质 | |
CN115685578A (zh) | 相机模组光轴校准装置、方法、电子设备及存储介质 | |
CN115393381A (zh) | 一种直线度的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN115511902A (zh) | 一种角点特征提取方法及系统 | |
CN115265570A (zh) | 一种自动泊车性能评价方法、装置、存储介质及设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |