CN113253293B - 一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明给出了一种激光点云畸变的消除方法，包括：步骤一、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧；步骤二、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差；步骤三、得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵；步骤四、计算参考帧和目标帧之间的平均速度；步骤五、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六；步骤六、根计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；步骤七、对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。本发明还给出了一种计算机可读存储介质。本发明能够得到更准确更真实的激光点数据。

Description

一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质

技术领域

本发明属于激光雷达三维成像技术领域，具体涉及一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质。

背景技术

激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)作为当前最先进的环境感知传感器之一，具有测量精度高、速度快、视场范围大、受环境影响小等优点，可为搭载该激光雷达的平台提供强大的环境感知能力，为此LiDAR越来越多的应用于多种无人驾驶车、智能无人机、移动机器人平台等，具有十分广阔的应用前景。

在搭载该激光雷达的平台运行在高速、高机动的状态下时，会造成激光雷达测量的点云产生运动畸变。该畸变来源在于：激光点云以帧为单位进行传输与解算处理，一帧中通常包括一次扫描全部视场所产生的点数据，通常有上万个激光点数据，每个激光点数据有其采集的实际具体时刻，而一帧激光点统一使用一个帧时间戳进行解算，则在解算过程中，每个点数据由于该实际具体时刻与帧时间戳之间的差距以及在该差距中发生的目标物与激光雷达的相对位移而导致畸变的产生。

这一畸变会随着目标物与激光雷达的相对速度的增加而被放大，则对最终的激光点云的解算结果造成影响，进而对高精度地图的生成，对环境中目标物的三维再现产生较大偏差，从而影响自动驾驶的安全运行。为了满足自动驾驶等搭载系统对安全性和稳定性的高要求，需要保证点云数据的准确性和可靠性。

特别是在没有其他传感器数据融合的前提下，仅依靠激光点云数据，进行点云数据去畸变一直以来是本领域技术人员的难点。

发明内容

本发明的目的之一，在于提供一种激光点云畸变的消除方法，该消除方法用于消除畸变，能够得到更准确更真实的激光点数据，且无需其他传感器的辅助，对系统组成的要求低。

本发明的目的之二，在于提供一种计算机可读存储介质。

为了达到上述目的之一，本发明采用如下技术方案实现：

一种激光点云畸变的消除方法，所述消除方法包括如下步骤：

步骤一、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧；

步骤二、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差；

步骤三、对参考帧和目标帧中所有激光点数据分别进行本地坐标系转换，得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵；

步骤四、根据参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度；

步骤五、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六；

步骤六、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；

步骤七、根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。

进一步的，步骤七还包括：

采用各个激光点修正数据组成新帧后赋给目标帧，返回步骤三。

进一步的，所述参考帧和目标帧为相邻帧。

进一步的，步骤七之后，所述消除方法还包括：

步骤八、判断目标帧是否为激光帧集中最后一帧，如是，则结束；如否，则将目标帧赋给参考帧，将目标帧的另一相邻帧赋给目标帧，返回步骤三。

进一步的，步骤四中，所述参考帧和目标帧之间的平均速度为：

；

其中，V _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；T _m 为目标帧m的姿态矩阵；（T _c ）^-1为参考帧c的姿态矩阵T _c 的逆矩阵；△t _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的时间差。

进一步的，步骤六的具体实现过程为：

步骤61、获取目标帧中各个激光点数据对应的时间序列并计算目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔；

步骤62、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔，计算目标帧中对应激光点数据的位姿转换因数；

步骤63、根据目标帧中每个激光点数据的位姿转换因数以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵。

进一步的，步骤62中，所述各个激光点数据的位姿转换因数为：

；

其中，f _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数；V _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；△t _s 为目标帧m中相邻两个激光点数据之间的时间间隔；k=0,1，2，…，K，K+1为目标帧m中激光点数据的数量。

进一步的，步骤63中，所述各个激光点数据的修正姿态矩阵为：

T’ _m , _k =T _m f _m , _k ；

其中，T’ _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵；f _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数。

进一步的，步骤七中，采用如下公式对目标帧中每个激光点数据进行修正：

(x ^k _m )*=(T’ _m , _k )^-1 T _c x ^k _c ；

其中，(x ^k _m )*为目标帧m中第k个激光点修正数据；x ^k _c 为参考帧中第k个激光点数据；(T’ _m , _k )^-1为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵T’ _m , _k 的逆矩阵；T _c 为参考帧c的姿态矩阵。

为了达到上述目的之二，本发明采用如下技术方案实现：

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指令；通过执行所述计算机程序指令，实现上述所述的消除方法。

本发明的有益效果：

本发明通过采用激光帧集中参考帧和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度，保证了平均速度准确性，提高了运动畸变消除效果；并在参考帧和目标帧之间的平均速度收敛时，则无须进行畸变消除，在参考帧和目标帧之间的平均速度不收敛时，则根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；并根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中对应激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据；本发明能够依靠连续采集的激光点云即可进行运动畸变的消除，无需其他传感器的辅助，对系统组成的要求低，可适用于多种应用场景，提升在各个应用场景下所输出的激光点云数据的准确性，便于提升后续利用该激光点云数据进行的无人驾驶、高精地图等具体应用的安全性和准确度。

附图说明

图1为本发明的激光点云畸变的消除方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式作出详细说明。

本实施例给出了一种激光点云畸变的消除方法，参考图1，该消除方法包括如下步骤：

S1、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧。

一台激光雷达可以产生多条激光扫描线，一个激光帧集是一条激光扫描线产生的数据。为了减小参考帧和目标帧的误差，保证运动畸变的调整更为细密全面，贴近真实值，本实施例中的参考帧和目标帧优选为相邻帧。

S2、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差。

S3、对参考帧和目标帧中所有激光点数据分别进行本地坐标系转换，得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵。

S4、根据参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度。

假设帧内速度为常量，可采用后向差分，得到参考帧和目标帧之间的平均速度：

；

其中，V _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；T _m 为目标帧m的姿态矩阵；（T _c ）^-1为参考帧c的姿态矩阵T _c 的逆矩阵；△t _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的时间差。

S5、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六。

S6、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵。

本步骤的具体实现过程为：

S61、获取目标帧中各个激光点数据对应的时间序列并计算目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔。

由于激光点云是离散扫描生成，帧内相邻点之间存在时间间隔△t _s ，所以根据激光雷达的水平分辨率和点频，可得到目标帧中各个激光点数据对应的时间。并以从各个激光点数据对应的时间中选取任意一个激光点数据对应的时间为参考时刻，得到时间序列。为避免延时，本实施例优选为激光点云数据对应的最后时刻作为参考时刻t，形成一组时间序列(t-K△t _s ，t-(K-1)△t _s ，t-(K-2)△t _s ，…，t-(K-k)△t _s ，…，t-△t _s ，t }。

S62、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔，计算目标帧中对应激光点数据的位姿转换因数；

本实施例中，各个激光点数据的位姿转换因数为：

；

其中，f _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数；V _c,m 为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；△t _s 为目标帧m中相邻两个激光点数据之间的时间间隔；k=0,1，2，…，K，K+1为目标帧m中激光点数据的数量。

S63、根据目标帧中每个激光点数据的位姿转换因数以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵。

本实施例中，各个激光点数据的修正姿态矩阵为：

T’ _m , _k =T _m f _m , _k ；

其中，T’ _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵；f _m , _k 为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数。

S7、根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中对应激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。

本实施例中，采用如下公式对目标帧中每个激光点数据进行修正：

(x ^k _m )*=(T’ _m , _k )^-1 T _c x ^k _c ；

其中，(x ^k _m )*为目标帧m中第k个激光点修正数据；x ^k _c 为参考帧中第k个激光点数据；(T’ _m , _k )^-1为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵T’ _m , _k 的逆矩阵；T _c 为参考帧c的姿态矩阵。

采用上述修正公式，将目标帧内所有点的位姿参数修正到目标帧最后一个点对应的时刻，实现时间上的对齐，进而消除畸变。

本实施例的步骤七还包括：采用各个激光点修正数据组成新帧后赋给目标帧，返回步骤三，直至得到参考帧和目标帧之间的平均速度V _c,m 收敛为止，实现迭代畸变消除。通过多次迭代获得平滑收敛的平均速度，保证了最终的畸变修正结果的误差小，且准确合理。

遍历激光帧集中所有帧内激光点云数据，并执行上述步骤，直到所有帧均完成畸变消除。具体实现过程为：判断目标帧是否为激光帧集中最后一帧，如是，则结束；如否，则将目标帧赋给参考帧，将目标帧的另一相邻帧赋给目标帧，返回步骤三。

本实施例还可以采用上述激光点云畸变的消除方法，对激光雷达的多条激光扫描线的数据均可以修正以及畸变消除，得到所有激光扫描线的修正结果，进而消除帧内激光点云畸变。

本实施例通过采用激光帧集中参考帧和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度，保证了平均速度准确性，提高了运动畸变消除效果；并在参考帧和目标帧之间的平均速度收敛时，则无须进行畸变消除，在参考帧和目标帧之间的平均速度不收敛时，则根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；并根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中对应激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据；本实施例能够依靠连续采集的激光点云即可进行运动畸变的消除，无需其他传感器的辅助，对系统组成的要求低，可适用于多种应用场景，提升在各个应用场景下所输出的激光点云数据的准确性，便于提升后续利用该激光点云数据进行的无人驾驶、高精地图等具体应用的安全性和准确度。

另一实施例给出了一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序指令；通过执行所述计算机程序指令，实现上述实施例给出的消除方法。

以上实施方式仅用以说明本发明实施例的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施方式对本发明实施例进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明实施例的技术方案进行修改或等同替换都不应脱离本发明实施例的技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种激光点云畸变的消除方法，其特征在于，所述消除方法包括如下步骤：

步骤一、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧；

步骤二、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差；

步骤三、对参考帧和目标帧中所有激光点数据分别进行本地坐标系转换，得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵；

步骤四、根据参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度；

步骤四中，所述参考帧和目标帧之间的平均速度为：

其中，V_c,m为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；T_m为目标帧m的姿态矩阵；(T_c)^-1为参考帧c的姿态矩阵T_c的逆矩阵；△t_c,m为参考帧c和目标帧m之间的时间差；

步骤五、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六；

步骤六、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；

步骤六的具体实现过程为：

步骤61、获取目标帧中各个激光点数据对应的时间序列并计算目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔；

步骤62、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧中所有相邻两个激光点数据之间的时间间隔，计算目标帧中对应激光点数据的位姿转换因数；

步骤63、根据目标帧中每个激光点数据的位姿转换因数以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；

步骤62中，所述各个激光点数据的位姿转换因数为：

其中，f_m,k为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数；V_c,m为参考帧c和目标帧m之间的平均速度；△t_s为目标帧m中相邻两个激光点数据之间的时间间隔；k＝0,1，2，…，K，K+1为目标帧m中激光点数据的数量；

步骤63中，所述各个激光点数据的修正姿态矩阵为：

T’_m,k＝T_mf_m,k；

其中，T’_m,k为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵；f_m,k为目标帧m中第k个激光点数据的位姿转换因数；步骤七、根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。

2.根据权利要求1所述的消除方法，其特征在于，步骤七还包括：

采用各个激光点修正数据组成新帧后赋给目标帧，返回步骤三。

3.根据权利要求2所述的消除方法，其特征在于，所述参考帧和目标帧为相邻帧。

4.根据权利要求3所述的消除方法，其特征在于，步骤七之后，所述消除方法还包括：

步骤八、判断目标帧是否为激光帧集中最后一帧，如是，则结束；如否，则将目标帧赋给参考帧，将目标帧的另一相邻帧赋给目标帧，返回步骤三。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的消除方法，其特征在于，步骤七中，采用如下公式对目标帧中每个激光点数据进行修正：

(x^k _m)*＝(T’_m,k)^-1T_cx^k _c；

其中，(x^k _m)*为目标帧m中第k个激光点修正数据；x^k _c为参考帧中第k个激光点数据；(T’_m,k)^-1为目标帧m中第k个激光点数据的修正姿态矩阵T’_m,k的逆矩阵；T_c为参考帧c的姿态矩阵。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令；通过执行所述计算机程序指令，实现权利要求1～5中任意一项所述的消除方法。

Images