CN112965048B - 激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及激光测距技术领域，具体公开了一种激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质，其中，激光测距误差校正方法包括：获取激光测距训练集；按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数；分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；获取待校正的激光测距数据；根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型；将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

Description

激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及激光测距技术领域，具体涉及一种基于SiPM的激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着激光雷达的应用以及逐渐普及，传统使用雪崩光电二极管(AvalanchePhotonDiode，APD)作为激光雷达接收端的系统由于其感光性能和一致性等问题开始逐渐被硅光电倍增管(Sillicon Photonmultipiers，SiPM)所替代。

SiPM与APD类似的输出信号使得应用APD作为激光雷达接收端的系统可以保留信号处理和读出电路，从而直接将光电传感器更换为SiPM即可获得更好的感光性能。但是SiPM作为单光子器件，其独有的光子计数累加和信号非线性变化使得搭载SiPM的激光测距系统在进行系统校准时与传统的APD系统存在巨大差异。

传统的APD系统检测到激光能量不同的回波信号时，回波信号的信号波峰与信号脉冲的半高全宽(Full Width at Half Maximum，FWHM)成正相关，当系统通过时数转换器(Timeto Digital Converter，TDC)进行飞行时间采集时，由于目标物体不同反射率，会导致的回波信号能量发生变化，而回波信号能量的变化则会改变飞行时间，从而使测得的飞行时间与系统经过距离校准后得到的标准距离飞行时间不一致，导致出现校准误差，即漂移误差(Walkerror)带来的校准误差。

APD系统在对校准误差进行修正的方法是利用TDC的两个采集点分别采集信号的上升沿时间和下降沿时间，利用上升沿时间和下降沿时间差ΔT来估算信号的FWHM，从而可以从FWHM来预估信号的波峰能量来标定不同反射率带来的校准误差σ来进行修正，σ＝f(ΔT₁)-f(ΔT₂)。

但是，SiPM器件的输出波形是由多个单光子雪崩二极管触发后叠加的，与APD相比，SiPM输出的波形其FWHM与信号能量的关系变化并没有明显的规律，但仍然会出现于APD类似的漂移误差。在出现漂移误差时，SiPM输出的信号脉冲峰值与FWHM不相关，FWHM的变化不能反映SiPM的信号脉冲。因此，无法使用APD原有的FWHM方法进行误差修正，需要寻找新的方法为SiPM漂移误差进行修正。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本申请实施方式提供了一种基于SiPM的激光测距误差校正方法、装置、电子设备和存储介质，可以有效修正SiPM中因为目标反射率不同而造成的系统测距误差。

第一方面，本申请的实施方式提供了一种激光测距误差校正方法，包括：

获取激光测距训练集；

按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数；

分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；

获取待校正的激光测距数据；

根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型；

将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

在本实施方式中，激光测距训练集包括至少一个训练数据，训练数据包括：实际距离，实际距离用于测量物体的实际距离；

按照预设的规则，对激光测距训练集进行拆分，得到n个激光测距训练子集，包括：

根据实际距离，将至少一个训练数据进行分类，得到n个激光测距训练子集，其中，n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集中的训练数据的实际距离相等。

在本实施方式中，训练数据还包括：第一激光回波信号强度，第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度；

分别根据n个激光测距训练子集，得到n个误差校正模型集，包括：

对于n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集，分别将每个激光测距训练子集中的训练数据，按照第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列；

根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本实施方式中，训练数据还包括：第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率，其中，第一测量距离用于标识测量物体的测量距离；

根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集，包括：

随机确定每个激光测距训练子集中的一个训练数据所对应的第一测量距离，作为基准距离；

对于每个激光测距训练子集中的每个训练数据，分别建立每个训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系，使每个训练数据的第一测量距离和第一函数关系的结果之和等于基准距离；

根据第一函数关系，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本实施方式中，待校正的激光测距数据包括：第二测量距离；

在根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定对应的误差校正模型之前，校正方法还包括：

确定第二测量距离在测距范围内。

在本实施方式中，待校正的激光测距数据还包括：第二激光回波信号强度；

根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，包括：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的误差校正模型集，作为候选误差校正模型集；

在候选误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

在本实施方式中，根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，包括：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集；

在第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集中，分别确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的第一误差校正模型和第二误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

第二方面，本申请的实施方式提供了一种激光测距误差校正装置，包括：

训练模块，用于获取激光测距训练集，按照预设的规则，对激光测距训练集进行拆分，得到n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数，以及分别根据n个激光测距训练子集，得到n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；

接收模块，用于获取待校正的激光测距数据；

校正模块，用于根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，以及将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

在本实施方式中，接收模块包括硅光电倍增管。

第三方面，本申请实施方式提供一种电子设备，包括：处理器，处理器与存储器相连，存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序，以使得电子设备执行如第一方面的方法。

第四方面，本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。

第五方面，本申请实施方式提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。

实施本申请实施方式，具有如下有益效果：

可以看出，在本申请实施方式中，通过对激光测距训练集进行拆分训练，得到不同情况下基于SiPM的激光测距的误差校正模型。继而在实际测量中，通过对返回的数据进行分析，选取相应的误差校正模型进行误差校正。由此，可以有效修正SiPM中因为目标反射率不同而造成的系统测距误差，同时，本方法具有良好的校准效果，且校准效率高。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施方式中的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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的附图。

图1为本申请实施方式提供的一种基于SiPM的激光测距误差校正方法的流程示意图；

图2为本申请实施方式提供的一种SiPM信号随激光信号回波强度进行波形变化的示意图；

图3为本申请实施方式提供的一种通过双阈值门限法对第一SiPM信号图进行处理的示意图；

图4为本申请实施方式提供的一种基于SiPM的激光测距误差校正装置的功能模块组成框图；

图5为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施方式”意味着，结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式，也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施方式可以与其它实施方式相结合。

参阅图1，图1为本申请实施方式提供的一种基于SiPM的激光测距误差校正方法的流程示意图。该基于SiPM的激光测距误差校正方法包括以下步骤：

101：获取激光测距训练集。

在本实施方式中，激光测距训练集包括至少一个训练数据，该训练数据可以是历史测量数据，也可以是实验测量数据。示例性的，可以通过建立一个训练数据库，用于存放历史测量的数据和在设定的条件下进行测量的实验数据。

具体而言，每个训练数据可以包括相互关联的：实际距离、第一激光回波信号强度、第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率。其中，实际距离用于标识测量物体的实际距离，例如，在本实施方式中，实际距离可以为激光测距仪与测量物体之间的距离，第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度，测量距离用于标识测量物体的测量距离，例如，在本实施方式中，测量距离可以是激光测距仪给出的与测量物体之间的距离，第一SiPM信号上升沿斜率用于标识返回的SiPM信号上升沿部分的斜率。

如图2所示，图2为本申请实施方式提供的一种SiPM信号随激光信号回波强度进行波形变化的示意图，可以看出，SiPM信号的上升沿斜率会随着能量不断变弱斜率不断下降。

在可选的实施方式中，第一SiPM信号上升沿斜率也可以用第一SiPM信号图替代，可以通过双阈值门限法对第一SiPM信号图进行处理，以获取对应的第一SiPM信号上升沿斜率。

示例性的，如图3所示，通过两个不同幅值的门限信号，同时采样同一个回波信号的触发时间，可以得到此时的回波信号上升沿上的两个时间尺度信息。以此来结算此回波信号的上升沿斜率。图3中的回波信号被两个不同电平的门限V1，V2采集，通过双通道TDC同时送入进行时间采集，得到两个TOF时间T1，T2。由此，第一SiPM信号上升沿斜率K可以通过公式①进行表示：

102：按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集。

在本实施方式中，n为大于或等于1的整数。

对于不同的实际距离，物体返回的回波信号也不同，因此，在本实施方式中，可以根据不同的实际距离对激光测距训练集进行拆分。示例性的，可以先确定一个测距范围，将激光测距训练集中实际距离不在测距范围内的训练数据剔除，将剩下的训练数据按照各自的实际距离进行划分，将实际距离相同的训练数据划分至同一个激光测距训练子集。

在可选的实施方式中，还可以根据预先设定的间隔将测距范围进行划分，然后将落入相同区域中的训练数据划分为一组激光测距训练子集，并与该区域的左边界所标识的实际距离相对应。

示例性的，可以确定测距范围为[0，5]米，基于此，对于激光测距训练集，其包括训练数据1-10，其对应的实际距离分别为[1.8，0.6，2.3，4.1，6.9，1.5，0.8，3.2，4.8，5.6]米，可以按照以下方式进行划分。

首先，可以将实际距离超出该范围的，例如，实际距离为6.9米的训练数据5和实际距离为5.6米的训练数据10进行剔除。然后，按照预先设定的间隔，例如0.5米对该测距范围进行划分，得到区域[0，0.5)、[0.5，1)、[1，1.5)、[1.5，2)、[2，2.5)、[2.5，3)、[3，3.5)、[3.5，4)、[4，4.5)、[4.5，5]。最后，将落入相同区域中的训练数据划分为一组激光测距训练子集，具体而言，训练数据1的实际距离为1.8米，训练数据6的实际距离为1.5米，均落入了范围[1.5，2)，因此，将训练数据1和训练数据6分为一组，并将该区域的左边界所标识的实际距离1.5米作为该组对应的实际距离标识。

103：分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集。

在本实施方式中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应。

示例性的，对于n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集，分别将每个激光测距训练子集中的训练数据，按照第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列。

具体而言，由上述步骤102所述，每个激光测距训练子集都对应一个实际距离标识。因此，在本步骤中，首先对于实际距离为L的激光测距训练子集，将其中的训练数据的第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率组成数据对，并按照对应的第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列，得到数据对(D1，K1)、(D2，K2)、…、(Di，Ki)、…、(Dm，Km)，其中，D1-Dm为第一测量距离，K1-Km为第一SiPM信号上升沿斜率。

然后，根据排列后的每个激光测距训练子集，构建每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

具体而言，随机确定每个激光测距训练子集中的一个训练数据所对应的第一测量距离，作为基准距离，例如，在本实施方式中，可以选取第一激光回波信号强度最大的训练数据。沿用上述实际距离为L的激光测距训练子集的示例，该激光测距训练子集中第一激光回波信号强度最大的训练数据所对应的第一测量距离为D1，因此，该激光测距训练子集对应的基准距离即为D1。同时，应当理解，还可以选择其他第一激光回波信号强度对应的第一测量距离作为基准距离，本实施方式仅为示例，并非对基准距离进行限定。

对于每个激光测距训练子集中的每个训练数据，分别建立每个训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系，并使每个训练数据的第一测量距离和第一函数关系的结果之和等于基准距离。

示例性的，沿用上述实际距离为L的激光测距训练子集的示例，由于漂移误差带来的影响，当第一激光回波信号强度从大到小进行变化时，其对应的第一测量距离逐渐减小，即D1>D2>…>Dm，同时，其对应的第一SiPM信号上升沿斜率也逐渐减小，即K1>K2>…>Km。

因此，通过建立一个由集合{K}映射到集合{D}的一个映射f，使得任意i满足1<i<n时，满足如公式②所展现的关系：

D1＝Di+f(Ki)…………②

其中，D1为基准距离，Di为经过排序后第i位训练数据对应的第一测量距离，Ki为经过排序后第i位训练数据对应的第一SiPM信号上升沿斜率，f(Ki)为与经过排序后第i位训练数据对应的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系。

在本实施方式中，第一函数关系可以是线性关系，如公式③所示：

f(Ki)＝a×Ki+b…………③

其中，a和b为常数。

由此，建立映射的方法可以通过具体实验测量等方法来完成，n值越大映射f的推广就越精确，同时K1-Kn越大集合{K}所能包含的斜率值将更多。

由此，针对实际距离为L的激光测距训练子集，可以得到不同的第一SiPM信号上升沿斜率对应的误差校正模型，这些误差校正模型的集合即为实际距离为L的误差校正模型集。

104：获取待校正的激光测距数据。

在本实施方式中，待校正的激光测距数据可以通过测量实时获取，该待校正的激光测距数据可以包括：第二测量距离、第二激光回波信号强度和第二SiPM信号上升沿斜率。

105：根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

在本实施方式中，在进行步骤105之前，还可以确定待校正的激光测距数据返回的第二测量距离是否在预设的测距范围内。若不在，则可以直接结束校正流程。

在可选的实施方式中，该测距范围可以是在上述训练过程中确定的测距范围，当然，也可以是不同的测距范围，本实施方式仅为示例，并非对测距范围进行限定。

若在范围内，则在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的误差校正模型集，作为候选误差校正模型集。然后，在候选误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

在可选的实施方式中，还可以在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集。

然后，在第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集中，分别确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的第一误差校正模型和第二误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

106：将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

在本实施方式中，若采用上述选取与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集的方式。则可以将待校正的激光测距数据分别输入第一误差校正模型和第二误差校正模型，得到第一校正结果和第二校正结果。将第一校正结果和第二校正结果的均值作为最终校正结果。

综上所述，本发明所提供的基于SiPM的激光测距误差校正方法，通过对激光测距训练集进行拆分训练，得到不同情况下基于SiPM的激光测距的误差校正模型。继而在实际测量中，通过对返回的数据进行分析，选取相应的误差校正模型进行误差校正。由此，可以有效修正SiPM中因为目标反射率不同而造成的系统测距误差，同时，本方法具有良好的校准效果，且校准效率高。

参阅图4，图4为本申请实施方式提供的一种基于SiPM的激光测距误差校正装置的功能模块组成框图。如图4所示，该基于SiPM的激光测距误差校正装置400包括：

训练模块401，用于获取激光测距训练集，按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数，以及分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；

接收模块402，用于获取待校正的激光测距数据；

校正模块403，用于根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，以及将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

在本发明的实施方式中，接收模块402可以包括硅光电倍增管。

在本发明的实施方式中，激光测距训练集包括至少一个训练数据，训练数据包括：实际距离，实际距离用于标识测量物体的实际距离；

因此，在按照预设的规则，对激光测距训练集进行拆分，得到n个激光测距训练子集方面，训练模块401，具体用于：

根据实际距离，将至少一个训练数据进行分类，得到n个激光测距训练子集，其中，n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集的训练数据的实际距离相等。

在本发明的实施方式中，训练数据还包括：第一激光回波信号强度，第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度；

因此，在分别根据n个激光测距训练子集，得到n个误差校正模型集方面，训练模块401，具体用于：

对于n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集，分别将每个激光测距训练子集中的训练数据，按照第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列；

根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本发明的实施方式中，训练数据还包括：第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率，其中，第一测量距离用于标识测量物体的测量距离；

因此，在根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集方面，训练模块401，具体用于：

随机确定每个激光测距训练子集中的一个训练数据所对应的第一测量距离，作为基准距离；

对于每个激光测距训练子集中的每个训练数据，分别建立每个训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系，使每个训练数据的第一测量距离和第一函数关系的结果之和等于基准距离；

根据第一函数关系，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本发明的实施方式中，待校正的激光测距数据包括：第二测量距离；

因此，在根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定对应的误差校正模型之前，校正模块403，还用于：

确定第二测量距离在测距范围内。

在本发明的实施方式中，待校正的激光测距数据还包括：第二激光回波信号强度；

因此，根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型方面，校正模块403，具体用于：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的误差校正模型集，作为候选误差校正模型集；

在候选误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

在本发明的实施方式中，在根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型方面，校正模块403，具体用于：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第一候选误差校正模型集；

在第一候选误差校正模型集和第一候选误差校正模型集中，分别确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的第一误差校正模型和第二误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

参阅图5，图5为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。如图5所示，电子设备500包括收发器501、处理器502和存储器503。它们之间通过总线504连接。存储器503用于存储计算机程序和数据，并可以将存储器503存储的数据传输给处理器502。

处理器502用于读取存储器503中的计算机程序执行以下操作：

获取激光测距训练集；

按照预设的规则，基于激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数；

分别根据n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，n个误差校正模型集与n个激光测距训练子集一一对应；

获取待校正的激光测距数据；

根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型；

将待校正的激光测距数据输入对应的误差校正模型中，得到校正结果。

在本发明的实施方式中，激光测距训练集包括至少一个训练数据，训练数据包括：实际距离，实际距离用于标识测量物体的实际距离；

因此，在按照预设的规则，对激光测距训练集进行拆分，得到n个激光测距训练子集方面，处理器502，具体用于执行以下操作：

根据实际距离，将至少一个训练数据进行分类，得到n个激光测距训练子集，其中，n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集的训练数据的实际距离相等。

在本发明的实施方式中，训练数据还包括：第一激光回波信号强度，第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度；

因此，在分别根据n个激光测距训练子集，得到n个误差校正模型集方面，处理器502，具体用于执行以下操作：

对于n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集，分别将每个激光测距训练子集中的训练数据，按照第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列；

根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本发明的实施方式中，训练数据还包括：第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率，其中，第一测量距离用于标识测量物体的测量距离；

因此，在根据排列后的每个激光测距训练子集，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集方面，处理器502，具体用于执行以下操作：

随机确定每个激光测距训练子集中的一个训练数据所对应的第一测量距离，作为基准距离；

对于每个激光测距训练子集中的每个训练数据，分别建立每个训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系，使每个训练数据的第一测量距离和第一函数关系的结果之和等于基准距离；

根据第一函数关系，确定每个激光测距训练子集对应的误差校正模型集。

在本发明的实施方式中，待校正的激光测距数据包括：第二测量距离；

因此，在根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定对应的误差校正模型之前，处理器502，具体用于执行以下操作：

确定第二测量距离在测距范围内。

在本发明的实施方式中，待校正的激光测距数据还包括：第二激光回波信号强度；

因此，根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型方面，处理器502，具体用于执行以下操作：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的误差校正模型集，作为候选误差校正模型集；

在候选误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

在本发明的实施方式中，在根据待校正的激光测距数据，在n个误差校正模型集中确定待校正的激光测距数据对应的误差校正模型方面，处理器502，具体用于执行以下操作：

在n个误差校正模型集中，确定与待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第一候选误差校正模型集；

在第一候选误差校正模型集和第一候选误差校正模型集中，分别确定与待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的第一误差校正模型和第二误差校正模型，作为待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

应理解，本申请中基于SiPM的激光测距误差校正装置可以包括智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、移动互联网设备MID(Mobile Internet Devices，简称：MID)或穿戴式设备等。上述基于SiPM的激光测距误差校正装置仅是举例，而非穷举，包含但不限于上述基于SiPM的激光测距误差校正装置。在实际应用中，上述基于SiPM的激光测距误差校正装置还可以包括：智能车载终端、计算机设备等等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。

因此，本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施方式中记载的任何一种基于SiPM的激光测距误差校正方法的部分或全部步骤。例如，所述存储介质可以包括硬盘、软盘、光盘、磁带、磁盘、优盘、闪存等。

本申请实施方式还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施方式中记载的任何一种基于SiPM的激光测距误差校正方法的部分或全部步骤。

需要说明的是，对于前述的各方法实施方式，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施方式均属于可选实施方式，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述的部分，可以参见其他实施方式的相关描述。

在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，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，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接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施方式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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

所述集成的单元如果以软件程序模块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器中。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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施方式的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施方式进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施方式的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (11)

1.一种基于SiPM的激光测距误差校正方法，其特征在于，所述校正方法包括：

获取激光测距训练集，所述激光测距训练集包括至少一个训练数据，所述训练数据包括：第一激光回波信号强度、第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率，所述第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度，所述第一测量距离用于标识所述测量物体的测量距离；

按照预设的规则，基于所述激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数；

分别根据所述n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，所述n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集中的训练数据的第一激光回波信号强度逐渐减小，所述每个激光测距训练子集中的训练数据的第一测量距离逐渐减小，所述每个激光测距训练子集中的训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率逐渐减小，所述误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，所述n个误差校正模型集与所述n个激光测距训练子集一一对应；

获取待校正的激光测距数据；

根据所述待校正的激光测距数据，在所述n个误差校正模型集中确定所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型；

将所述待校正的激光测距数据输入所述对应的误差校正模型中，得到校正结果。

2.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述训练数据包括：实际距离，所述实际距离用于标识测量物体的实际距离；

按照预设的规则，对所述激光测距训练集进行拆分，得到n个激光测距训练子集，包括：

根据所述实际距离，将所述至少一个训练数据进行分类，得到所述n个激光测距训练子集，其中，所述n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集的训练数据中的实际距离相等。

3.根据权利要求2所述的校正方法，其特征在于，所述分别根据所述n个激光测距训练子集，构建 n个误差校正模型集，包括：

对于所述n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集，分别将所述每个激光测距训练子集中的训练数据，按照第一激光回波信号强度从大到小的顺序进行排列；

根据排列后的所述每个激光测距训练子集，确定所述每个激光测距训练子集对应的所述误差校正模型集。

4.根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，所述根据排列后的所述每个激光测距训练子集，确定所述每个激光测距训练子集对应的所述误差校正模型集，包括：

随机确定所述每个激光测距训练子集中的一个训练数据所对应的所述第一测量距离，作为基准距离；

对于所述每个激光测距训练子集中的每个训练数据，分别建立所述每个训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率对应的第一函数关系，使所述每个训练数据的所述第一测量距离和所述第一函数关系的结果之和等于所述基准距离；

根据所述第一函数关系，确定所述每个激光测距训练子集对应的所述误差校正模型集。

5.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，

所述待校正的激光测距数据包括：第二测量距离；

在所述根据所述待校正的激光测距数据，在所述n个误差校正模型集中确定对应的误差校正模型之前，所述校正方法还包括：

确定所述第二测量距离在测距范围内。

6.根据权利要求5所述的校正方法，其特征在于，

所述待校正的激光测距数据还包括：第二激光回波信号强度；

所述根据所述待校正的激光测距数据，在所述n个误差校正模型集中确定所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，包括：

在所述n个误差校正模型集中，确定与所述待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的误差校正模型集，作为候选误差校正模型集；

在所述候选误差校正模型集中，确定与所述待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的误差校正模型，作为所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

7.根据权利要求6所述的校正方法，其特征在于，所述根据所述待校正的激光测距数据，在所述n个误差校正模型集中确定所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，包括：

在所述n个误差校正模型集中，确定与所述待校正的激光测距数据的第二测量距离最近的两个误差校正模型集，作为第一候选误差校正模型集和第二候选误差校正模型集；

在所述第一候选误差校正模型集和所述第二候选误差校正模型集中，分别确定与所述待校正的激光测距数据的第二激光回波信号强度最近的第一误差校正模型和第二误差校正模型，作为所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型。

8.一种基于SiPM的激光测距误差校正装置，其特征在于，所述校正装置包括：

训练模块，用于获取激光测距训练集，所述激光测距训练集包括至少一个训练数据，所述训练数据包括：第一激光回波信号强度、第一测量距离和第一SiPM信号上升沿斜率，所述第一激光信号回波强度用于标识激光测距仪接收到的回波信号强度，所述第一测量距离用于标识测量物体的测量距离，按照预设的规则，基于所述激光测距训练集构建n个激光测距训练子集，其中，n为大于或等于1的整数，以及分别根据所述n个激光测距训练子集，构建n个误差校正模型集，其中，所述n个激光测距训练子集中的每个激光测距训练子集中的训练数据的第一激光回波信号强度逐渐减小，所述每个激光测距训练子集中的训练数据的第一测量距离逐渐减小，所述每个激光测距训练子集中的训练数据的第一SiPM信号上升沿斜率逐渐减小，所述误差校正模型集包括至少一个误差校正模型，所述n个误差校正模型集与所述n个激光测距训练子集一一对应；

接收模块，用于获取待校正的激光测距数据；

校正模块，用于根据所述待校正的激光测距数据，在所述n个误差校正模型集中确定所述待校正的激光测距数据对应的误差校正模型，以及将所述待校正的激光测距数据输入所述对应的误差校正模型中，得到校正结果。

9.根据权利要求8所述的校正装置，其特征在于，

所述接收模块包括硅光电倍增管。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1-7中任一项方法中的步骤的指令。

11.一种可读计算机存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

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