CN114509762A - 一种数据处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，包括：基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标，基于第二传感器获取第一目标物的第三坐标和第二目标物的第四坐标，其中，第一目标物和第二目标物均位于第一传感器和第二传感器的公共探测区域内。然后基于第一坐标、第二坐标、第三坐标以及第四坐标，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数，即第一传感器的坐标系与第二传感器的坐标系之间的转换矩阵。基于本申请实施例所提供的数据处理方法，可以结合第一目标物和第二目标物在不同传感器的坐标系下的坐标，预先确定传感器之间的标定参数，简化工作人员的数据整合过程，提高数据处理的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
近年来随着人们生活水平的不断提高，汽车的拥有量逐年上升，但随之而来的问题是导致城市道路交通拥堵不堪。为解决交通拥堵问题，需要对某些关键路口的车流量和各条车道的车辆排队情况等进行数据统计，然后根据这些数据修正交通信号灯配时等策略来缓解交通堵塞问题，提高用户出行效率。
目前在路口处常利用雷达采集各车辆的数据，通过分析数据了解路口的交通状况。但是由于单个雷达的监控范围有限，所以需要在路口处部署多台雷达才可以覆盖目标范围的车辆。由于雷达具有自身的坐标系，各自处理各自采集的数据，所以后期需要工作人员将不同雷达采集的数据进行整合处理，才可以了解整个路口的交通情况。在数据整合过程中很容易出现多台雷达数据之间拼接错误的问题，影响后续对车辆的跟踪与路口情况的分析。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及介质，以便提高数据处理的准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
基于第二传感器获取所述第一目标物的第三坐标和所述第二目标物的第四坐标；
基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数；
其中，所述第一目标物和所述第二目标物均位于所述第一传感器和所述第二传感器的公共探测区域内。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数包括：
基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一旋转矩阵和第一平移向量。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
基于所述第二传感器获取第三目标物的第五坐标和第四目标物的第六坐标；
基于第三传感器获取所述第三目标物的第七坐标和所述第四目标物的第八坐标；
基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二标定参数；
基于所述第一标定参数和所述第二标定参数，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三标定参数；
其中，所述第三目标物和所述第四目标物均位于所述第二传感器和所述第三传感器的公共探测区域内。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二标定参数包括：
基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二旋转矩阵和第二平移向量；
所述基于所述第一标定参数和所述第二标定参数，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三标定参数包括：
基于所述第一旋转矩阵、所述第一平移向量、所述第二旋转矩阵以及所述第二平移向量，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三旋转矩阵和第三平移向量。
在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数包括：
获取多组坐标集合，所述多组坐标集合中的每组坐标集合包括：所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标；
针对任一组坐标集合，确定所述坐标集合下所述第一传感器和所述第二传感器之间的标定参数；
基于多个所述标定参数确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的所述第一标定参数。
在一种可能的实现方式中，所述第一传感器包括：第一毫米波雷达；所述第二传感器包括：第二毫米波雷达；所述第三传感器包括：第三毫米波雷达。
在一种可能的实现方式中，所述第一目标物包括：第一角反射器；所述第二目标物包括：第二角反射器；所述第三目标物包括：第三角反射器；所述第四目标物包括：第四角反射器。
第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：第一获取单元、第二获取单元以及确定单元；
所述第一获取单元，用于基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
所述第二获取单元，用于基于第二传感器获取所述第一目标物的第三坐标和所述第二目标物的第四坐标；
所述确定单元，用于基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数；
其中，所述第一目标物和所述第二目标物均位于所述第一传感器和所述第二传感器的公共探测区域内。
第三方面，本申请实施例提供了一种数据处理设备，所述设备包括：存储器以及处理器；
所述存储器用于存储相关的程序代码；
所述处理器用于调用所述程序代码，执行上述第一方面任意一种实现方式所述的数据处理方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面任意一种实现方式所述的数据处理方法。
由此可见，本申请实施例具有如下有益效果：
在本申请的上述实现方式中，当处理传感器所采集的数据时，可以基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标，基于第二传感器获取第一目标物的第三坐标和第二目标物的第四坐标，其中，第一目标物和第二目标物均位于第一传感器和第二传感器的公共探测区域内。然后基于第一坐标、第二坐标、第三坐标以及第四坐标，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数，即第一传感器的坐标系与第二传感器的坐标系之间的转换矩阵。基于本申请实施例所提供的数据处理方法，可以结合第一目标物和第二目标物在不同传感器的坐标系下的坐标，确定传感器之间的标定参数，简化工作人员的数据整合过程，提高数据处理的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本申请中提供的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种数据处理方法的原理流程图；
图2为本申请实施例提供的一种角反射器的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种全息路口应用场景的示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种应用场景的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置的示意图；
图6为本申请实施例提供的一种数据处理设备的示意图。
具体实施方式
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、完整的描述，所描述的实施例仅为本申请示例性的实施方式，并非全部实现方式。本领域技术人员可以结合本申请的实施例，在不进行创造性劳动的情况下，获得其他的实施例，而这些实施例也在本申请的保护范围之内。
为了缓解交通拥堵状况，目前在各关键路口处常利用雷达采集各车辆的数据，实现对车辆的跟踪预测，通过分析数据了解路口的交通状况。但是由于单个雷达的监控范围有限，所以需要部署多台雷达才可以覆盖目标范围内的车辆。雷达具有自身的坐标系，各自处理自身采集的数据，所以后期需要工作人员将不同雷达采集的数据进行整合处理，才可以了解整个路口的交通情况。在数据整合过程中容易出现雷达数据之间拼接错误的问题，影响后续对车辆的跟踪与路口情况的分析。
基于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法，以便提高数据处理的准确性。具体地，当处理传感器所采集的数据时，可以基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标，基于第二传感器获取第一目标物的第三坐标和第二目标物的第四坐标，其中，第一目标物和第二目标物均位于第一传感器和第二传感器的公共探测区域内。然后基于第一坐标、第二坐标、第三坐标以及第四坐标，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数，即第一传感器的坐标系与第二传感器的坐标系之间的转换矩阵。基于本申请实施例所提供的数据处理方法，可以结合第一目标物和第二目标物在不同传感器的坐标系下的坐标，确定传感器之间的标定参数，简化工作人员的数据整合过程，提高数据处理的准确性。
为便于理解本申请实施例提供的技术方案，下面将结合附图对本申请实施例所提供的数据处理方法进行介绍。
参见图1，图1为本申请实施例提供的一种数据处理方法的原理流程图。
该方法主要包括以下步骤：
S101：基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
S102：基于第二传感器获取第一目标物的第三坐标和第二目标物的第四坐标；
S103：基于第一坐标、第二坐标、第三坐标以及第四坐标，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数；
其中，第一目标物和第二目标物均位于第一传感器和第二传感器的公共探测区域内。
也就是，当第一目标物和第二目标物位于第一传感器和第二传感器的公共探测区域时，可以分别获取第一传感器所采集的第一目标物的坐标、第二目标物的坐标以及第二传感器所采集的第一目标物的坐标、第二目标物的坐标，然后结合上述坐标确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数。本申请实施例所提供的数据处理方法，基于同一目标物在不同传感器的坐标系下的坐标，实现不同传感器之间的预标定，确定标定参数后再将传感器应用于实际交通场景中采集车辆数据，可以简化后期的数据整合流程，提高数据处理的准确性。
需要说明的是，上述实施例中获取第一传感器采集的数据和获取第二传感器采集的数据的顺序并不限定，即可以先获取第一传感器采集的数据，也可以先获取第二传感器采集的数据，还可以同时获取第一传感器和第二传感器采集的数据，均不影响本方案的实现。
在一种可能的实现方式中，本实施例所提供的第一传感器和第二传感器为同尺度，即测量单位均为米，所以将第一传感器的坐标系和第二传感器的坐标系进行仿射变换时不需要伸缩变换，只需要进行旋转变换和平移变换。其中，仿射变换是指在几何中，将一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变换为另一个向量空间。所以在本实施例中，基于第一坐标、第二坐标、第三坐标以及第四坐标确定第一传感器和第二传感器之间的标定参数时，可以通过确定第一传感器和第二传感器之间的第一旋转矩阵和第一平移向量来实现。下面将结合一种应用场景对该方法进行具体介绍。
在该应用场景中，可以选择毫米波雷达作为传感器，选择角反射器作为目标物。其中，毫米波雷达是工作在毫米波波段实现探测功能的雷达，具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。角反射器是通过金属板材根椐不同用途做成的不同规格的雷达波反射器，如图2所示，常用的角反射器由三个相互垂直的平面镜组成，由毫米波雷达所采集的角反射器图像仅有一个反射点，方便不同毫米波雷达所采集的角反射器图像一一对应。
当第一角反射器和第二角反射器位于第一毫米波雷达和第二毫米波雷达的公共探测区域时，获取由第一毫米波雷达所采集的第一角反射器的第一坐标和第二角反射器的第二坐标，即第一角反射器和第二角反射器在第一毫米波雷达坐标系下的坐标，其中，第一毫米波雷达的坐标系可以表示为A坐标系，第二毫米波雷达的坐标系可以表示为B坐标系，第一坐标可以表示为(x1|A,y1|A)，第二坐标可以表示为(x2|A,y2|A)。获取由第二毫米波雷达所采集的第一角反射器的第三坐标和第二目标物的第四坐标，其中，第三坐标可以表示为(x1|B,y1|B)，第四坐标可以表示为(x2|B,y2|B)。然后基于第一坐标(x1|A,y1|A)、第二坐标(z2|A,y2|A)、第三坐标(x1|B,y1|B)以及第四坐标(x2|B,y2|B)确定第一旋转矩阵和第一转移矩阵，其中，第一旋转矩阵RB→A和第一平移向量TB→A可以分别表示为：
因此上述问题可以转化为根据已知的第一坐标(x1|A,y1|A)、第二坐标(x2|A,y2|A)、第三坐标(x1|B,y1|B)以及第四坐标(x2|B,y2|B)，求解第一旋转矩阵RB→A和第一平移向量TB→A的过程。
根据第一角反射器由第一毫米波雷达采集的第一坐标(x1|A,y1|A)以及由第二毫米波雷达采集的第三坐标(x1|B,y1|B)可得：
根据第二角反射器由第一毫米波雷达采集的第二坐标以及由第二毫米波雷达采集的第四坐标可得：
将上述两个等式做差可得联立方程：
求解上述联立方程可求得α和β的解为：
因此可以求得第一旋转矩阵RB→A和第一平移向量TB→A的解为：
上述实施例所提供的数据处理方法中，根据第一传感器和第二传感器所采集的第一目标物和第二目标物的坐标，即确定了第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数，为了进一步提高数据处理的准确性，本申请实施例提供一种优选的实现方式，可以利用第一传感器和第二传感器采集多组数据，根据每组数据求得的标定参数确定第一标定参数。具体实现时，可以通过改变第一目标物和第二目标物的位置，获取多组坐标集合，其中，一组坐标集合对应一组第一目标物和第二目标物的位置，在每组坐标集合中包括第一传感器采集的第一目标物的第一坐标、第二目标物的第二坐标以及第二传感器采集的第一目标物的第三坐标、第二目标物的第四坐标。针对任一组坐标集合，确定在该组坐标集合下第一传感器和第二传感器之间的标定参数，然后基于多组坐标集合下的标定参数求平均值，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数。
下面将结合上述应用场景介绍另一种数据处理的方法。
在上述应用场景中，可以基于第一角反射器和第二角反射器，确定第一传感器和第二传感器之间的第一旋转矩阵以及第一平移向量。当多次变动两个角反射器的位置时，即可以确定多个旋转矩阵和多个平移向量。在该应用场景中，确定了n组第一角反射器和第二角反射器的位置，则得到n组旋转矩阵和平移向量，可以表示为
那么第一旋转矩阵RB→A和第一平移向量TB→A的可以表示为：
本申请实施例所提供的数据处理方法，通过多次改变第一目标物和第二目标物的位置，计算第一传感器和第二传感器之间的标定参数平均值，可以进一步提高后续处理数据的准确性。
以上实施例中介绍了获取两个传感器之间的标定参数的原理，基于此，本实施例所提供的方法可以应用于一种基于毫米波雷达实现全息路口的应用场景中，下面将结合附图进行说明。
参见图3，图3为本申请实施例提供的一种全息路口应用场景的示意图。
全息路口是利用路口雷达、电警、卡口摄像机等感知手段，在保证原有正常非现场执法功能的基础上，融合传感器技术、高精度地图技术、AI算法以及边缘计算技术等，生成车辆时空、过车身份、违法抓拍、信号灯状态等多种精准、高效、实时的元数据，全面服务于城市交通治理全场景。
本实施例应用场景中的全息十字路口包括四条公路，为了可以覆盖全息路口的目标范围，在每个路口处分别部署一个毫米波雷达，即包括四个毫米波雷达，分别为A、B、C和D。如图3所示，以A为起点的两条虚线之间的夹角范围表示A可探测的区域，同理可知B、C和D可探测的区域，在A、B、C、D的公共探测区域内包括两个角反射器，分别为P1和P2。
在该应用场景中，以毫米波雷达A的坐标系为基准坐标系，根据上述实施例所提供的方法，分别求得A和B、A和C、A和D之间的标定参数，可以将B、C、D所采集的不同区域范围的数据转换到A的坐标系下，后续根据四个毫米波雷达所采集的车辆数据进行分析，例如模拟车辆跟踪、排队等场景，缓解交通拥堵问题。
在本申请实施例提供的上述应用场景中，介绍了利用四个毫米波雷达处理数据的方法，即每次计算两个传感器之间的标定参数，同理可知，利用三个毫米波雷达实现三叉路口的数据采集时，当三个毫米波雷达具有公共探测区域时，即可参照上述实施例所提供的方法，实现将其中两个传感器采集的数据转换到剩余一个传感器的坐标系下。
在一种可能的实现方式中，当利用三个传感器处理数据时，三个传感器不具有公共探测区域，那么不能按照上述实现方法完成传感器之间的坐标转换。基于此，本申请实施例提供另一种数据处理方法，具体实现时，第一传感器和第二传感器具有公共探测区域，并且在该公共探测区域内设置第一目标物和第二目标物。而第一传感器和第三传感器不具有公共探测区域，第二传感器和第三传感器具有公共探测区域，在该公共探测区域内设置第三目标物和第四目标物。首先可以根据上述实施例提供的数据处理方法，确定第一传感器和第二传感器之间的第一标定参数。然后基于第二传感器获取第三目标物的第五坐标和第四目标物的第六坐标，基于第三传感器获取第三目标物的第七坐标和第四目标物的第八坐标，然后基于第五坐标、第六坐标、第七坐标以及第八坐标，确定第二传感器和第三传感器之间的第二标定参数。基于第一标定参数和第二标定参数，确定第一传感器和第三传感器之间的第三标定参数。即在第一传感器和第三传感器不具有公共探测区域的情况下，实现了将第三传感器采集的数据转换到第一传感器的坐标系下，相当于扩展了毫米波雷达的可探测区域。
基于上述实施例，下面将结合一种应用场景介绍该数据处理方法的原理。
参见图4，图4为本申请实施例提供的另一种应用场景的示意图。
该应用场景为具有一定长度的路段，由于单个毫米波雷达的探测范围有限，所以将三个毫米波雷达串行部署在该路段中，实现目标路段的全覆盖。
在该应用场景中，三个毫米波雷达分别为A、B和C，其中A和B具有公共探测区域，并且在该公共探测区域内包括第一角反射器P1和第二角反射器P2，B和C具有公共探测区域，并且在该公共探测区域内包括第三角反射器P3和第四角反射器P4。
以毫米波雷达A的坐标系作为基准坐标系，基于上述方法实施例可以得到A和B之间的第一旋转矩阵RB→A和第一平移向量TB→A，也可以得到B和C之间的第二旋转矩阵RC→B和第二平移向量TC→B，基于第一旋转矩阵RB→A、第一平移向量TB→A、第二旋转矩阵RC→B以及第二平移向量TC→B，确定A和C之间的第三旋转矩阵RC→A和第三平移向量TC→A时，一种可能的实现方式为：RC→A＝RB→ARC→B；TC→A＝RB→ATC→B+TB→A。
需要说明的是，上述实施例所提供的计算A和C之间的旋转矩阵和平移向量的方式仅为示例性的说明，并非仅限于上述实现方式。
通过上述实施例所提供的数据处理方法，可以扩展毫米波雷达的探测区域，采集更多路段的车辆数据，实现雷达的多方面应用。
基于以上方法实施例，本申请实施例提供一种数据处理装置。参见图5，图5为本申请实施例提供的一种数据处理装置的示意图。
该装置500包括：第一获取单元501、第二获取单元502以及确定单元503；
第一获取单元501，用于基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
第二获取单元502，用于基于第二传感器获取所述第一目标物的第三坐标和所述第二目标物的第四坐标；
确定单元503，用于基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数；其中，所述第一目标物和所述第二目标物均位于所述第一传感器和所述第二传感器的公共探测区域内。
在一种可能的实现方式中，确定单元503，具体用于基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一旋转矩阵和第一平移向量。
在一种可能的实现方式中，装置500还包括第三获取单元和第四获取单眼；
第三获取单元，用于基于所述第二传感器获取第三目标物的第五坐标和第四目标物的第六坐标；
第四获取单元，用于基于第三传感器获取所述第三目标物的第七坐标和所述第四目标物的第八坐标；
确定单元503，还用于基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二标定参数；基于所述第一标定参数和所述第二标定参数，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三标定参数；其中，所述第三目标物和所述第四目标物均位于所述第二传感器和所述第三传感器的公共探测区域内。
在一种可能的实现方式中，确定单元503，具体用于基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二旋转矩阵和第二平移向量；基于所述第一旋转矩阵、所述第一平移向量、所述第二旋转矩阵以及所述第二平移向量，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三旋转矩阵和第三平移向量。
在一种可能的实现方式中，确定单元503，具体用于获取多组坐标集合，所述多组坐标集合中的每组坐标集合包括：所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标；针对任一组坐标集合，确定所述坐标集合下所述第一传感器和所述第二传感器之间的标定参数；基于多个所述标定参数确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的所述第一标定参数。
在一种可能的实现方式中，所述第一传感器包括：第一毫米波雷达；所述第二传感器包括：第二毫米波雷达；所述第三传感器包括：第三毫米波雷达。
在一种可能的实现方式中，所述第一目标物包括：第一角反射器；所述第二目标物包括：第二角反射器；所述第三目标物包括：第三角反射器；所述第四目标物包括：第四角反射器。
本申请实施例提供的数据处理装置所具有的有益效果参见上述方法实施例，在此不再赘述。
基于上述方法实施例和装置实施例，本申请实施例还提供一种数据处理设备。参见图6，图6为本申请实施例提供的一种数据处理设备的示意图。
该设备600包括：存储器601以及处理器602；
所述存储器601用于存储相关的程序代码；
所述处理器602用于调用所述程序代码，执行上述方法实施例所述的数据处理方法。
此外，本申请实施例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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方法实施例所述的数据处理方法。
需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本类似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关部分参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元或模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元或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单元上，可以根据实际需要选择其中的部分或者全部单元或模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
基于第二传感器获取所述第一目标物的第三坐标和所述第二目标物的第四坐标；
基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数；
其中，所述第一目标物和所述第二目标物均位于所述第一传感器和所述第二传感器的公共探测区域内。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数包括：
基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一旋转矩阵和第一平移向量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述第二传感器获取第三目标物的第五坐标和第四目标物的第六坐标；
基于第三传感器获取所述第三目标物的第七坐标和所述第四目标物的第八坐标；
基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二标定参数；
基于所述第一标定参数和所述第二标定参数，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三标定参数；
其中，所述第三目标物和所述第四目标物均位于所述第二传感器和所述第三传感器的公共探测区域内。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二标定参数包括：
基于所述第五坐标、所述第六坐标、所述第七坐标以及所述第八坐标，确定所述第二传感器和所述第三传感器之间的第二旋转矩阵和第二平移向量；
所述基于所述第一标定参数和所述第二标定参数，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三标定参数包括：
基于所述第一旋转矩阵、所述第一平移向量、所述第二旋转矩阵以及所述第二平移向量，确定所述第一传感器和所述第三传感器之间的第三旋转矩阵和第三平移向量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数包括：
获取多组坐标集合，所述多组坐标集合中的每组坐标集合包括：所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标；
针对任一组坐标集合，确定所述坐标集合下所述第一传感器和所述第二传感器之间的标定参数；
基于多个所述标定参数确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的所述第一标定参数。
6.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一传感器包括：第一毫米波雷达；所述第二传感器包括：第二毫米波雷达；所述第三传感器包括：第三毫米波雷达。
7.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一目标物包括：第一角反射器；所述第二目标物包括：第二角反射器；所述第三目标物包括：第三角反射器；所述第四目标物包括：第四角反射器。
8.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取单元、第二获取单元以及确定单元；
所述第一获取单元，用于基于第一传感器获取第一目标物的第一坐标和第二目标物的第二坐标；
所述第二获取单元，用于基于第二传感器获取所述第一目标物的第三坐标和所述第二目标物的第四坐标；
所述确定单元，用于基于所述第一坐标、所述第二坐标、所述第三坐标以及所述第四坐标，确定所述第一传感器和所述第二传感器之间的第一标定参数；
其中，所述第一目标物和所述第二目标物均位于所述第一传感器和所述第二传感器的公共探测区域内。
9.一种数据处理设备，其特征在于，所述设备包括：存储器以及处理器；
所述存储器用于存储相关的程序代码；
所述处理器用于调用所述程序代码，执行权利要求1至7任一项所述的数据处理方法。
10.一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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1至7任一项所述的数据处理方法。
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