CN113945937A - 精度检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

精度检测方法、装置及存储介质 Download PDF

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    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging

Abstract

本申请实施例提供一种精度检测方法、装置及存储介质，其中，精度检测方法包括：获取待检测点云；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。通过计算重影点的重影度，可以更加准确地反映位姿精度。

Description

精度检测方法、装置及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种精度检测方法、装置及存储介质。
背景技术
在即时定位与地图构建(英文：Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)技术中，通常基于三维激光雷达的建图算法，该算法融合激光雷达，惯性导航，GPS等传感器的数据，估计出车辆的位姿，进而得到三维点云地图，通过对点云地图进行进一步处理便得到了最终的高精度地图，高精度地图的精度就取决于点云地图的精度。当三维点云地图通过建图算法构建完毕后，需要对其进行精度评估，一方面用来检验建图算法的有效性，另一方面用来确定基于此点云地图构建的高精度地图是否满足使用需求。但是，因为缺乏位姿的真值，导致精度检测不够准确。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种精度检测方法、装置及存储介质，以至少部分解决上述问题。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种精度检测方法，包括：获取待检测点云，并在待检测点云中，去除位置随时间发生变化的对象对应的点；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种精度检测装置，包括：预处理模块，用于获取待检测点云，并在待检测点云中，去除位置随时间发生变化的对象对应的点；点云模块，用于基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；重影检测模块，用于在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；计算模块，用于确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；精度模块，用于根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。
根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如第一方面的精度检测方法对应的操作。
根据本申请实施例的第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如第一方面的精度检测方法。
根据本申请实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品被处理器执行时，实现如第一方面的精度检测方法。
本申请实施例提供的精度检测方法、装置及存储介质，获取待检测点云；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。通过计算重影点的重影度，可以更加准确地反映待检测点云的位姿精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的场景示意图；
图2为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的流程图；
图3为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的另一场景示意图；
图4为本申请实施例一提供的一种降采样效果示意图；
图5为本申请实施例一提供的一种参考点云示意图；
图6为本申请实施例一提供的一种重影点示意图；
图7为本申请实施例一提供的一种重影度计算效果示意图；
图8为本申请实施例二提供的一种精度检测装置的结构图；
图9为本申请实施例三提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
下面结合本申请实施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。
实施例一
本申请实施例一提供一种精度检测方法，应用于电子设备，为了便于理解，对本申请实施例一所提供的精度检测方法的应用场景进行说明，参照图1所示，图1为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的场景示意图。图1所示的场景中包括电子设备101，电子设备101可以是执行本申请实施例一提供的精度检测方法的设备。
电子设备101可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、车载终端等终端设备，电子设备101也可以是服务器等网络设备，当然，此处只是示例性说明，并不代表本申请局限于此。
电子设备101可以接入网络，通过网络与云端连接，并进行数据交互，或者，电子设备101可以是云端的设备。本申请中，网络包括局域网(英文：Local Area Network，LAN)、广域网(英文：Wide Area Network，WAN)、移动通信网络；如万维网(英文：World Wide Web，WWW)、长期演进(英文：Long Term Evolution，LTE)网络、2G网络(英文：2th GenerationMobile Network)、3G网络(英文：3th Generation Mobile Network)，5G网络(英文：5thGeneration Mobile Network)等。云端可以包括通过网络连接的各种设备，例如，服务器、中继设备、端到端(英文：Device-to-Device，D2D)设备等。当然，此处只是示例性说明，并不代表本申请局限于此。
结合图1所示的场景，详细说明本申请实施例一提供的精度检测方法，需要说明的是，图1只是本申请实施例一提供的精度检测方法的一种应用场景，并不代表该精度检测方法必须应用于图1所示的场景，具体可以应用于电子设备，参照图2所示，图2为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤201、获取待检测点云。
需要说明的是，待检测点云中包括至少一个点的数据，一个点的数据可以包括该点的三维坐标，还可以包括该点的激光反射强度。
可选地，在一种实现方式中，该方法还包括：在待检测点云中，去除位置随时间发生变化的对象对应的点。待检测点云中包含多个对象对应的点，一个对象可以包括多个对应的点，示例性地，位置随时间变化的对象可以包括植物、旗帜、横幅等，因为这些对象位置容易发生变化，会对精度检测地准确性产生影响，去除位置随时间发生变化的对象对应的点，可以提高检测的精度。
可选地，还可以对待检测点云中的点进行标记，该方法还包括：基于点云语义分割算法，对待检测点云进行识别，并根据识别结果标记地面中的点和杆状物的点，其他点标记为默认点。地面中的点可以反映位姿在垂直于地面方向的分量是否准确，还可以反映位姿中的横滚角和俯仰角是否准确；杆状物的点可以反映位姿在平行于地面方向的分量是否准确，还可以反映位姿中的航向角是否准确。通过标记地面中的点以及杆状物的点，可以更全面地反映待检测点云的准确性，进而确定位姿精度。
可选地，待检测点云可以是经过降采样之后得到的点云，示例性地，可以获取原始点云，对原始点云进行降采样得到待检测点云。需要说明的是，可以在降采样之前对原始点云中的点进行标记，并去除位置随时间变化的对象对应的点，也可以在降采样之后对待检测点云中的点进行标记，并去除位置随时间变化的对象对应的点。
步骤202、基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云。
需要说明的是，待检测点云对应的目标位置表示采集待检测点云的位置，因为采集设备在不同位置采集点云，根据点云估计位姿，因此，一个点云对应一个位姿，如果在同一个位置采集多个点云，则一个位姿对应多个点云。可选地，可以将待检测点云以及距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云，从车辆坐标系转换为实际坐标系，然后进行融合构成子地图。
步骤203、在待检测点云和参考点云中检测重影点。
重影点用于指示参考点云中与待检测点云存在重影的点。因为激光沿直线传播，且不能穿透不透明物体，因此，从发射源(即激光光源)到点云中的点的连线上应该是没有其他点的，如果发射源到点云中的点的连线上存在其他点，则说明待检测点云有误差，存在重影点。基于上述说明，可选地，在一种实现方式中，在待检测点云和参考点云中检测重影点，包括：在所述待检测点云中，将所述待检测点云的发射源与所述待检测点云中的目标点之间的连线作为目标线段；计算参考点云中的候选点到发射源目标线段的垂线距离，如果垂线距离小于或等于距离阈值，则确定参考点云中的候选点为目标点的重影点。需要说明的是，本申请中，目标点是待检测点云中的任意一点，参考点是参考点云中的任意一点，目标点和候选点是两个不同的点，此处只是以目标点和候选点为例进行说明，并不代表任何限制。发射源指的是激光雷达所在的位置，即激光光源或激光的发射点，也可以称为观测中心。
步骤204、确定重影点的重影度。
重影度用于指示重影点重影偏离的程度，重影度越大，说明重影点偏离越严重，重影点准确性越差。需要说明的是，在一种实现方式中，结合步骤203中的说明，重影度可以指示重影点在沿发射源目标线段方向，偏离目标点的距离。
此处列举一具体示例说明如何计算重影度。可选地，计算重影点的重影度，包括：计算重影点到目标点的连线，在发射源目标线段上的投影距离；根据投影距离确定重影点的重影度。需要说明的是，可以直接将投影距离作为重影度，也可以对投影距离进行运算处理得到重影度，投影距离越大，重影度越大。
进一步可选地，如果待检测点云所在的平面与发射源目标线段近似平行，即待检测点云所在的平面的垂线，与发射源目标线段之间的夹角过大，会导致投影距离过大，而实际上重影点的偏离并不严重，只是因为角度影响的原因使得投影距离较大，此时需要减少角度的影响。在一种实现方式中，目标点根据投影距离确定重影点的重影度，包括：确定待检测点云所在的平面的垂线，与发射源目标线段之间的投影夹角；如果投影夹角大于预设夹角，则将投影距离与投影夹角的余弦值的乘积作为重影点的重影度。投影距离与投影夹角的余弦值的乘积即为投影距离在待检测点云所在的平面的垂线的投影线段的长度，可以排除角度影响，确定出重影点的偏离程度，能够更加准确地反映重影点的偏离情况。
步骤205、根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。
因为一个待检测点云对应一个估计出的位姿，因此，根据待检测点云中的重影点的重影度，即可确定对应的位姿精度。可选地，在一种实现方式中，根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度，包括：在待检测点云中确定杆状物的点的数量以及地面的点的数量；在杆状物的点中确定重影度大于预设数值的重影点的第一数量，在地面的点中确定重影度大于预设数值的重影点的第二数量；如果第一数量与杆状物的点的数量的比值大于第一预设比例，或者，第二数量与地面的点的数量的比值大于第二预设比例，则确定待检测点云对应的位姿精度不合格。如果第一数量与杆状物的点的数量的比值大于第一预设比例，说明杆状物的点中重影度大于预设数值的重影点比重较大，杆状物的点云准确性较差，而杆状物的点可以反映位姿中XY方向(可以是平行于地面的方向)的分量，以及航向角的准确性，因此，杆状物的点云准确性较差可以说明位姿精度较差，不合格；如果第二数量与地面的点的数量的比值大于第二预设比例，说明地面的点中重影度大于预设数值的重影点比重较大，地面的点云准确性较差，而地面的点可以反映位姿中Z方向(垂直于地面的方向)的分量，以及横滚角和俯仰角的准确性，因此，地面的点云准确性较差同样可以说明位姿精度较差。还需要说明的是，对于出杆状物的点和地面的点之外的其他默认点，也可以设置第三预设比例，第三预设比例可以大于第一预设比例和第二预设比例，如果默认的点中重影度大于预设数值的重影点的占比大于第三预设比例，也可以确定位姿精度不合格。当然，以上只是示例性说明。
基于上述实施例所描述的精度检测方法，此处列举一具体应用场景对精度检测方法进行进一步说明。如图3所示，图3为本申请实施例一提供的一种精度检测方法的另一场景示意图。图3示出了电子设备101和采集设备301，采集设备可以设置在车辆上，车辆在行驶轨迹的不同轨迹点
可以获取原始点云(用C_i表示原始点云)，将原始点云转换为世界坐标系，通过基于深度学习的点云语义分割算法从原始点云中标记地面的点和杆状物的点，并去除位置随时间变化的对象的点，将剩余的其他点标记为默认点。对原始点云进行降采样处理，得到待检测点云(用C_iW表示待检测点云)。如图4所示，图4为本申请实施例一提供的一种降采样效果示意图，通过降采样，待检测点云种的点相比于原始点云减少了，从而能够减少运算量。
基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云。如图5所示，图5为本申请实施例一提供的一种参考点云示意图。待检测点云和参考点云可以构成子地图(用C_sW)。
在子地图中计算候选点到发射源(用Oi表示)与目标点(用Pj表示)之间的连线的垂线距离(用dadj表示)，如果垂线距离小于或等于距离阈值(用dthre表示)，则确定发射源目标线段上存在重影点(用Pghs表示)，即重影Pghs点被目标点Pj捕获。如图6所示，图6为本申请实施例一提供的一种重影点示意图。相当于对发射源到目标点之间的连线(OiPj)设置了两倍的距离阈值的宽度，在该区域内的点即为重影点。结合图6，可以根据公式(1)计算垂线距离：
Figure BDA0003266825980000061
计算重影点到目标点的连线，在发射源目标线段上的投影距离(用dghs)表示。结合图6所示，可以根据公式(2)计算投影距离：
Figure BDA0003266825980000062
根据投影距离可以计算重影度(用dprj表示)需要说明的是，如果发射源到目标点之间的连线(OiPj)与目标点所在的面(可以是待检测点云所在的平面)近乎平行时，即投影夹角(用θ表示)大于预设夹角(用θthre表示)。如图6所示，可以根据公式(3)计算目标点所在的面(待检测点云所在的平面)的法向量(用nj表示)：
Figure BDA0003266825980000063
其中协方差矩阵Acor的特征值λ0明显小于其他两个特征值λ1，λ2，因为点云C_js近似分布在平面面片上。与最小特征值λ0对应的V(v0,v1,v2)中的特征向量v0表示平面面片的法向量：nj＝v0。
根据的公式(4)计算投影夹角(θ)：
Figure BDA0003266825980000064
可以根据公式(5)计算重影度(dprj)：
Figure BDA0003266825980000065
对于待检测点云中的每个点都检测重影点，并通过公式(1)—(5)计算重影度。对于待检测点云中的点进行如下统计：
1)待检测点云中标记为杆状物的点的数量n_pole；
2)待检测点云中标记为地面的点的数量n_ordi；
3)标记为杆状物的点中，重影度大于预设数值(d_prj>0.1m)的重影点的第一数量m_pole；
4)标记为地面的点中重影度大于预设数值(d_prj>0.1m)的重影点的第二数量m_ordi。
此处，以预设数值为0.1m为例进行说明。如果(m_pole/n_pole)>t_pole或(m_ordi/n_ordi)>t_ordi，则可以确定待检测点云对应的位姿(用T_i表示)是不合格的，质量差的位姿，其中t_pole表示第一预设比例，t_ordi表示第二预设比例。
本申请实施例提供的精度检测方法，获取待检测点云；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。通过计算重影点的重影度，可以更加准确地反映待检测点云的位姿精度。
实施例二
基于上述实施例一所描述的方法，本申请实施例二提供一种精度检测装置，用于执行上述实施例一所描述的方法，参照图8所示，精度检测装置80，包括：
预处理模块801，用于获取待检测点云；
点云模块802，用于基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；
重影检测模块803，用于在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；
计算模块804，用于确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；
精度模块805，用于根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。
可选地，在一种具体示例中，重影检测模块803，用于计算候选点到发射源目标线段的垂线距离，如果垂线距离小于或等于距离阈值，则确定参考点云中的候选点为目标点的重影点。
可选地，在一种具体示例中，计算模块804，用于计算重影点到目标点的连线，在发射源目标线段上的投影距离；根据投影距离确定重影点的重影度。
可选地，在一种具体示例中，计算模块804，用于确定待检测点云所在的平面的垂线，与发射源目标线段之间的投影夹角；如果投影夹角大于预设夹角，则将投影距离与投影夹角的余弦值的乘积作为重影点的重影度。
可选地，在一种具体示例中，精度模块805，用于在待检测点云中确定杆状物的点的数量以及地面的点的数量；在杆状物的点中确定重影度大于预设数值的重影点的第一数量，在地面的点中确定重影度大于预设数值的重影点的第二数量；如果第一数量与杆状物的点的数量的比值大于第一预设比例，或者，第二数量与地面的点的数量的比值大于第二预设比例，则确定待检测点云对应的位姿精度不合格。
可选地，在一种具体示例中，预处理模块801，用于基于点云语义分割算法，对待检测点云进行识别，并根据识别结果标记地面中的点和杆状物的点，其他点标记为默认点。
可选地，在一种具体示例中，预处理模块801，还用于在待检测点云中，去除位置随时间发生变化的对象对应的点。
本申请实施例提供的精度检测装置，获取待检测点云；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。通过计算重影点的重影度，可以更加准确地反映待检测点云的位姿精度。
实施例三
基于上述实施例一所描述的方法，本申请实施例三提供一种电子设备，用于执行上述实施例一所描述的方法，参照图9，示出了根据本申请实施例三的一种电子设备的结构示意图，本申请具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。
如图9所示，该电子设备90可以包括：处理器(processor)902、通信接口(Communications Interface)904、存储器(memory)906、以及通信总线908。
其中：
处理器902、通信接口904、以及存储器906通过通信总线908完成相互间的通信。
通信接口904，用于与其它电子设备或服务器进行通信。
处理器902，用于执行程序910，具体可以执行上述精度检测方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序910可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器902可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。智能设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器906，用于存放程序910。存储器906可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序910具体可以用于使得处理器902执行以实现实施例一中所描述的精度检测方法。程序910中各步骤的具体实现可以参见上述精度检测方法实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。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，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
本申请实施例提供的电子设备，获取待检测点云；基于待检测点云对应的目标位置，获取距离目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；在待检测点云和参考点云中检测重影点，重影点用于指示与待检测点云和参考点云中的点存在重影的点；确定重影点的重影度，重影度用于指示重影点重影偏离的程度；根据重影点的重影度确定待检测点云对应的位姿精度。通过计算重影点的重影度，可以更加准确地反映待检测点云的位姿精度。
实施例四
基于上述实施例一所描述的方法，本申请实施例四提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例一所描述的方法。
实施例五
基于上述实施例一所描述的方法，本申请实施例四提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品被处理器执行时实现如实施例一所描述的方法。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请实施例中描述的各个部件/步骤拆分为更多部件/步骤，也可将两个或多个部件/步骤或者部件/步骤的部分操作组合成新的部件/步骤，以实现本申请实施例的目的。
上述根据本申请实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如CD ROM、RAM、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器可读介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如ASIC或FPGA)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，RAM、ROM、闪存等)，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的导航方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的导航方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的导航方法的专用计算机。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请实施例的范围。
以上实施方式仅用于说明本申请实施例，而并非对本申请实施例的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请实施例的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请实施例的范畴，本申请实施例的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种精度检测方法，包括：
获取待检测点云；
基于所述待检测点云对应的目标位置，获取距离所述目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；
在所述待检测点云和所述参考点云中检测重影点，所述重影点用于指示与所述待检测点云和所述参考点云中的点存在重影的点；
确定所述重影点的重影度，所述重影度用于指示所述重影点重影偏离的程度；
根据所述重影点的重影度确定所述待检测点云对应的位姿精度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在所述待检测点云和所述参考点云中检测重影点，包括：
在所述待检测点云中，将所述待检测点云的发射源与所述待检测点云中的目标点之间的连线作为目标线段；
计算所述参考点云中的候选点到所述目标线段的垂线距离，如果所述垂线距离小于或等于距离阈值，则确定所述参考点云中的候选点为所述目标点的重影点。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述计算所述重影点的重影度，包括：
计算所述重影点到所述目标点的连线，在所述目标线段上的投影距离；根据所述投影距离确定所述重影点的重影度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述投影距离确定所述重影点的重影度，包括：
确定所述待检测点云所在的平面的垂线，与发射源所述目标线段之间的投影夹角；
如果所述投影夹角大于预设夹角，则将所述投影距离与所述投影夹角的余弦值的乘积作为所述重影点的重影度。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述重影点的重影度确定所述待检测点云对应的位姿精度，包括：
在所述待检测点云中确定杆状物的点的数量以及地面的点的数量；
在所述杆状物的点中确定重影度大于预设数值的重影点的第一数量，在地面的点中确定重影度大于所述预设数值的重影点的第二数量；
如果所述第一数量与杆状物的点的数量的比值大于第一预设比例，或者，所述第二数量与地面的点的数量的比值大于第二预设比例，则确定所述待检测点云对应的位姿精度不合格。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：
基于点云语义分割算法，对所述待检测点云进行识别，并根据识别结果标记地面中的点和杆状物的点，其他点标记为默认点。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述待检测点云中，去除位置随时间发生变化的对象对应的点。
8.一种精度检测装置，包括：
预处理模块，用于获取待检测点云；
点云模块，用于基于所述待检测点云对应的目标位置，获取距离所述目标位置在预设距离之内的参考位置对应的参考点云；
重影检测模块，用于在所述待检测点云和所述参考点云中检测重影点，所述重影点用于指示与所述待检测点云和所述参考点云中的点存在重影的点；
计算模块，用于确定所述重影点的重影度，所述重影度用于指示所述重影点重影偏离的程度；
精度模块，用于根据所述重影点的重影度确定所述待检测点云对应的位姿精度。
9.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的精度检测方法对应的操作。
10.一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一所述的精度检测方法。
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