JP2019145085A - 点群データ収集軌跡を調整するための方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】点群データ収集軌跡を調整するための方法、装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。【解決手段】点群データから抽出した特徴に基づいて軌跡の調整を行う。すべてのパラメータが同時に調整を行うのではなく、特徴の性質に応じて調整する必要があるパラメータを選択する。また、軌跡融合を進める場合、軌跡における軌跡点の順序関係を考慮することで、ループを閉鎖させないことを避ける。【選択図】図３

Description

本開示の実施形態は、一般的に高精度地図技術分野に関するものであり、より具体的に、点群データ収集軌跡を調整するための方法、装置、およびコンピュータ読み取り可能な媒体に関するものである。

最近、自律走行が広く普及することにつれて、高精細地図技術が急速に発展している。特に、高度の自律走行（Ｌ３）レベルの自律走行のために、高精度地図は不可欠なものである。従来の高精度地図技術は、大量の点群データを収集する必要がある。

これらの点群データは、例えば整合などの処理が行われて高精度地図の製作に適用される。点群データ量は、通常、非常に大きいため、従来の全体量の点群データのマッチングは、大量の時間と記憶容量を消費することになる。

全体的に、本開示の実施形態は、点群データ収集軌跡を調整するための方案に関するものである。
第１の態様において、本開示の実施形態は、点群データ収集軌跡を調整するための方法を提供する。この方法は、可動実体により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含むことに応答して、前記可動実体が前記第１の点群データを収集するときの第１の軌跡及び前記第２の点群データを収集するときの第２の軌跡を獲得するステップと、前記マッチングされる特徴、前記第１の軌跡及び前記第２の軌跡に基づいて、前記第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップと、前記軌跡点のパラメータセットを調整して、前記第１の軌跡と前記第２の軌跡とを融合させるステップとを含む。

第２の態様において、本開示の実施形態は、点群データ収集軌跡を調整するための装置を提供する。この装置は、可動実体により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含むことに応答して、前記可動実体が前記第１の点群データを収集するときの第１の軌跡及び前記第２の点群データを収集するときの第２の軌跡を獲得するように構築される獲得モジュールと、前記マッチングされる特徴、前記第１の軌跡及び前記第２の軌跡に基づいて、前記第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するように構築される確定モジュールと、前記軌跡点のパラメータセットを調整して、前記第１の軌跡と前記第２の軌跡とを融合させるように構築される融合モジュールとを含む。

第３の態様において、本開示の実施形態は、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置を含み、前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプロセッサが本開示の第１の態様による方法を実現する機器を提供する。

第４の態様において、本開示の実施形態は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、本開示の第１の態様による方法を実現するコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。

発明の内容の部分で説明した内容は、本願の実施形態のポイントまたは重要な特徴を限定しようとするものではなく、本願の範囲を限定するためのものではないことを理解されたい。本願の他の特徴は、下の説明を介して容易に理解できるだろう。

以下の図面による非限定的な実施例についての詳細な説明を読み、参照することにより、本願の他の特徴、目的及び利点がより明らかになる。
図１は、本開示の実施形態が実施されることができる例示的な環境のブロックワールドを示す。 図２は、本開示の一部の実施形態に係る軌跡融合の概略図を示す。 図３は、本開示の一部の実施形態に係る例示的な方法のフローチャートを示す。 図４は、本開示の一部の実施形態に係る例示的な方法のフローチャートを示す。 図５は、本開示の一部の実施形態に係る装置の概略ブロック図を示す。 図６は、本開示の複数の実施形態を実施することができるコンピューティング機器のブロック図を示す。すべての図面において、同一または類似の符号は、同一または類似の要素を表示する。

以下、説明の詳細を参照しながら本願の様々な実施形態及び態様を説明し、図面には、上記様々な実施形態が示される。以下の説明及び図面は、本願を例示するためのものであり、限定するものとして解釈されるべきではない。本願の様々な実施形態を全面的に理解するために、多くの特定の詳細を説明する。ところが、いくつかの場合には、本願の実施形態に対する簡単な説明を提供するために、周知又は従来技術の詳細について説明していない。

本願の実施形態を説明することにおいて、用語「含む」及び似ている用語は、開放的な「含む」に理解すべきである。つまり、「．．．を含むが、これらに限定されない」と理解すべきである。用語「に基づいて」は、「少なくとも部分的に．．．に基づいて」と理解すべきである。用語「一実施形態」または「当該実施形態」は、「少なくとも一つの実施形態」として理解すべきである。用語「第１」、「第２」などは、異なるか、同じ対象物を示す可能性もある。以下、他の明確な定義と暗黙的定義を含める可能性もある。

本明細書に使用される用語「点群データ」は、１つの３次元座標系の中のベクトルの集合を指す。これらのベクターは、典型的には、Ｘ、Ｙ、Ｚの３次元座標の形式で表示され、一般的に主に１つの物体の外表面形状を表すに使用される。点群データは、単一のポイントのＲＧＢカラー、グレースケール、深さ、分割の結果などを表示することもできる。本明細書に使用される用語「特徴／特徴ポイント」は、画像の性質の特徴を反映することができ、画像中の目標物体を標識することができることを指す。

上述したように、従来の方法は、通常、点群データを直接使用して整合を行う。これは、点群データ自体が相対的に良好な初期値を提供することを要求することになる。さらに、何度もの繰り返しが必要となる可能性が存在するので、点群データを直接処理する際に、大量の時間とメモリを消費することになる。点群データを直接処理することは、単にデータ量が相対的に少ない場面に適用される。しかし、高精細地図を製作する場合、大量の点群データを処理する必要があるので、従来の点群データを直接処理する方法は適切ではない。また、従来の方法は、点群データの整合を進行する場合、一般的に２フレーム間のマッチング関係に限定されるだけで、点群データの軌跡を全体的に利用して検討していない。これにより、一般的にループのような軌跡をもたらしており、閉ループを正確に形成することができない。

本開示の実施形態によれば、点群データ収集軌跡を調整するための方案を提供する。その方案において、点群データを収集するための軌跡を融合させるために点群データ中の特徴を抽出する。点群データを収集するための軌跡を融合させる場合、特徴に基づいて、軌跡における軌跡点の位置パラメータを相応に調整することができる。さらに、点群データを収集するための軌跡を融合させる場合、融合精度を向上させるために軌跡における軌跡点の順序関係も考慮することができる。

図１は、本開示の実施形態が実施されることができる例示的環境１００の概略図を示す。この例示的環境１００は、移動体（可動実体）１１０およびコンピューティング機器１０６を含むことができる。移動体は、移動型装置１０１、点群データ１２２を収集するための収集装置１０２、点群データ１２２を記憶するための記憶装置（ストレージ）１０４を含むことができる。移動型装置１０１は、任意の移動可能な装置であってもよい。例えば、移動型装置１０１は、車両であることができる。

収集装置１０２は、移動型装置１０１上に設置されることができる。収集装置１０２は、任意の適切な３Ｄスキャン装置であることができる。例えば、収集装置１０２は、レーザレーダ装置であることができる。代替的に、収集装置１０２は、ステレオカメラであることができる。収集装置１０２は、飛行時間型カメラ（ＴｏＦ ｃａｍｅｒａ）であることもできる。

軌跡１３０と軌跡１４０は、移動型装置１０１の異なる時間帯の軌跡である。移動体１１０は、収集装置１０２を介して軌跡に１３０、１４０から点群データをそれぞれ収集することができる。収集装置１０２により収集された点群データは、記憶装置１０４に記憶することができる。記憶装置１０４は、ローカルの記憶デバイスであることができる。記憶装置１０４は、収集装置１０２と一緒に移動型装置１０１上に設置することができる。記憶装置１０４は、リモートの記憶デバイスであることもできる。例えば、収集装置１０２は、収集した点群データをリモートの記憶装置１０４に送信することができる。

例示的環境１００には、柱体１５１０、平面物体１５２０と地面物体１５３０が含まれることができる。収集装置１０２により収集された点群データ１２２から、上述した物体を反映する特徴を抽出することができる。コンピューティング機器１０６は、記憶装置１０４から点群データ１２２を獲得することができる。コンピューティング機器１０６は、点群データ１２２から特徴を抽出し、軌跡１３０と軌跡１４０を融合させるために、当該特徴に基づいて軌跡１３０と軌跡１４０中の軌跡点を調整することができる。

図１の環境１００に本開示の実施形態が実施されることができる例示的な環境が示すが、本開示の実施形態は、任意の他の適切な環境で実現されることができることを、当業者は理解なければならない。図２に示された環境１００は、単に例示的なものであり、限定的なものではない。図１中の環境１００に図示された移動体１１０、コンピューティング機器１０６、軌跡１３０、１４０、柱体１５１０、平面物体１５２０と地面物体１５３０などの数は単に例示的なものであることを理解できるだろう。環境１００は、任意の適切な数の移動体１１０、コンピューティング機器１０６、軌跡１３０、１４０、柱体１５１０、平面物体１５２０と地面物体１５３０を含むことができる。環境１００には、他の図示されていない部材がさらに含まれることができる。

図２は、本開示の一部の実施形態に係る軌跡融合２００の概略図を示す。軌跡２１０（「第１の軌跡」と呼ぶことができる）と軌跡２２０（「第２の軌跡」と呼ぶことができる）は、移動体１１０が点群データを収集する異なる時間帯の軌跡であってもよい。軌跡２１０は、複数の軌跡点（例えば、軌跡点２１１０−１、２１１０−２、２１１０−３、２１１０−４、２１１０−５、２１１０−６、２１１０−７、２１１０−８、．．． ．．．、２１１０−Ｎ）（図示せず）（「軌跡点に２１１０」と総称される）を含む。同様に、軌跡２２０は、複数の軌跡点（例えば、軌跡点２２１０−１、２２１０−２、２２１０−３、２２１０−４、２２１０−５、２２１０−６、２２１０−７、２２１０−８、．．．．．．、２２１０−Ｎ）（図示せず）（「軌跡点に２２１０」と総称される）を含む。

軌跡点は、対応する位置パラメータを備え、その位置パラメータは、様々な方法で獲得することができる。たとえば、軌跡点の位置パラメータは、全地球測位システム（ＧＰＳ）で獲得することができる。軌跡点の位置パラメータは、デカルト座標系でのＸ軸パラメータ、Ｙ軸パラメータおよびＺ軸パラメータを含むことができる。軌跡点の位置パラメータは、角度パラメータを含むこともできる。たとえば、軌跡点の位置パラメータは、Ｘ軸を中心に回転する俯仰角（ｐｉｔｃｈ）のパラメータ、Ｙ軸を中心に回転するヨー角（ｙａｗ）のパラメータおよびＺ軸を中心に回転するローリング角の（ｒｏｌｌ）パラメータを含むことができる。

特徴２３０−１と特徴２３０−２（「特徴２３０」と総称される）は、軌跡２１０に基づいて収集された点群データと、軌跡２２０に基づいて収集された点群データとのいずれから抽出することができる特徴である。特徴２３０−１と特徴２３０−２は、柱体（例えば、柱体１５１０）を表示する柱体特徴であることができる。代替的に、特徴２３０−１と特徴２３０−２は、地面物体（例えば、地面物体１５３０）を表示する平面特徴であることもできる。特徴２３０−１、２３０−２は、異なる特徴であっても、同じ特徴であってもよいことを理解できるだろう。以下、図３〜図４を参照して、更に本発明に係る実施形態を説明する。単に説明の目的のために、２つの軌跡を調整する例示を説明することを理解できるだろう。本開示の実施形態は、複数の軌跡を調整することができ、例えば、３つまたはそれ以上の軌跡を調整することができる。

ブロック３１０において、移動体１１０により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴２３０を備える場合に、コンピューティング機器１０６は、移動体１１０が第１の点群データを収集するときの軌跡２１０と、第２の点群データを収集するときの軌跡２２０とを獲得する。コンピューティング機器１０６は、任意の適切な方法で点群データの中の特徴を獲得することができる。例えば、コンピューティング機器１０６は、人為的に入力することにより、点群データ中の特徴を獲得することができる。一部の実施形態において、移動体１１０により収集された複数のセットの点群データがすべて具体的にマッチングされる特徴について、コンピューティング機器１０６は、移動体１１０がこれらのセットの点群データを収集するときの軌跡を獲得することができる。例えば、コンピューティング機器１０６は、移動体１１０がこれらのセットの点群データを収集するときの軌跡２１０、２２０、２４０（図示せず）を獲得することができる。

代替的に、いくつかの実施形態において、コンピューティング機器１０６は、各フレームの点群データ中の特徴を抽出することができる。具体的に、コンピューティング機器１０６は、点群データから地面点群、平面点群、柱体点群および／またはその他の点群を確定することができる。続いて、コンピューティング機器１０６は、地面点群、平面点群と柱体点群の中の特徴をそれぞれ抽出することができる。例えば、コンピューティング機器１０６は、地面点群に基づいて地面特徴を抽出し、平面点群に基づいて平面特徴を抽出し、柱体点群に基づいて柱体特徴を抽出することができる。

例示的実施形態において、機器１０６は、異なる点群データから抽出された特徴を同じ座標系に変換することができる。同じ座標系において異なる点群データから抽出された特徴の差（違い）が所定の閾値（「閾値差」も呼ばれる）内にある場合、これらの特徴は、マッチングされているとみなされることができる。つまり、このような特徴が抽出される異なる点群データは、マッチングされる特徴を備える。例えば、第１の点群データから抽出された特徴２３０−１’（図示せず）と第２の点群データから抽出された特徴２３０−１’’（図示せず）とがマッチングされる場合、第１の点群データと第２の点群データは、マッチングされる特徴２３０−１を備える。特徴（例えば、２３０−１’）およびその特徴が適用される軌跡点の間は剛性接続される。コンピューティング機器１０６は、これに基づいて、第１の点群データを収集する軌跡２１０と第２の点群データを収集する軌跡２２０を獲得することができる。この方法により、コンピューティング機器１０６は、処理する必要がある点群データ量を大々的に減少させることで、処理速度を向上させることができる。

ブロック３２０において、コンピューティング機器１０６は、マッチングされる特徴２３０と軌跡２１０と軌跡２２０に基づいて、軌跡２１０のうち、調整しようとする軌跡点２１１０のパラメータセットを確定する。例えば、特徴２３０−１は、マッチングされる特徴であり、軌跡２１０中の軌跡点２１１０−１、２１１０−２、２１１０−３と軌跡２２０中の軌跡点２２１０−１、２２１０−２、２２１０−３は、特徴に関連している軌跡点である。コンピューティング機器１０６は、軌跡のポイント２２１０−１、２２１０−２と２２１０−３との最大の差を持つ軌跡点に２１１０−１、２１１０−２と２１１０−３のパラメータセットを確定することができる。コンピューティング機器１０６は、最大の差を持つパラメータセットを調整しようとする軌跡のパラメータセットと確定することができる。例えば、コンピューティング機器１０６は、差が最も大きいＺ軸パラメータ、俯仰角パラメータとローリング角パラメータを調整しようとするパラメータセットと確定することができる。この方法により、すべてのパラメータを同時に調整するのではなく、特徴に応じてパラメータを相応に調整することができ、融合の効率を更に向上させる。上述したように、いくつかの実施形態において、コンピューティング機器１０６は、点群データを収集する移動体１１０の複数の軌跡を獲得することができ、コンピューティング機器１０６は、マッチングされる特徴とこれらの軌跡に基づいて、これらの軌跡のうち、調整したい軌跡点のパラメータセットを確定することができる。

以下、図４を参照して、ブロック３２０で実施することができる例示的な方法を説明する。図４に示された方法４００は、単に例示的なものに過ぎず、限定的なものではない。ブロック４１０において、コンピューティング機器１０６は、相対的に大きな検索半径（「第１の検索半径」と呼ばれる）でマッチングされる特徴を検索することができる。例えば、コンピューティング機器１０６は、軌跡２１０で収集された点群データを使用して抽出した特徴２３０−１’（図示せず）を中心に、一定の距離に応じて空間上でマッチングされる特徴、例えば軌跡２２０で収集された点群データを使用して抽出した特徴２３０−１’’（図示せず）を検索することができる。

ブロック４２０において、マッチングされる特徴２３０−１が地面特徴である場合、機器１０６は、調整しようとする軌跡点のパラメータセットが地面パラメータセットであることを確定することができる。一部の実施形態において、地面パラメータセットは、デカルト座標系の中のＺ軸パラメータを含む。代わりに／付加的に、地面パラメータセットは、Ｘ軸を中心に回転する俯仰角パラメータ、およびＺ軸を中心に回転するローリング角パラメータをさらに含む。単に例示的に、機器１０６は、軌跡２１０と軌跡２２０中の軌跡点のＺ軸パラメータ、俯仰角パラメータとローリング角パラメータを同じように調整することができる。例えば、機器１０６は、２つの軌跡がＺ方向で重合され、地面特徴が軌跡２１０と軌跡２２０にそれぞれ対応する地面の法線ベクトルと同じように、軌跡２１０と軌跡（２２０）のＺ方向での高さを調整することができる。

ブロック４３０において、コンピューティング機器１０６は、相対的に小さな検索半径（「第２の検索半径」と呼ばれることがあります）で、マッチングされる特徴を検索することができる。コンピューティング機器１０６は、調整を進めるために、ブロック４１０から相対的に大きな半径で特徴を検索した。ブロック４３０からの相対的に小さな検索半径は、軌跡２１０と軌跡２２０の調整しようとするパラメータがより精密されるようにすることで、より正確な融合の結果を獲得することができる。

ブロック４４０において、マッチングされる特徴２３０−２が柱体特徴である場合には、機器１０６は、調整しようとするパラメータセットが柱体パラメータセットであることを確定することができる。一部の実施形態において、柱体パラメータセットは、デカルト座標系の中のＸ軸パラメータとＹ軸パラメータを含むことができる。たとえば、実際の応用場面において、柱体は街灯などの物体であることができる。単に例示的に、機器１０６は、軌跡２１０と軌跡２２０中の軌跡点のＸ軸パラメータとＹ軸パラメータを同じように調整することができる。

ブロック４５０において、コンピューティング機器１０６は、より小さな検索半径（「第３検索半径」と呼ばれる）で、マッチングされる特徴を検索することができる。上述したように、コンピューティング機器１０６は、２回のマッチングされる特徴の検索を行った。したがって、ブロック４５０で検出されたマッチングされる特徴のマッチング情報は、さらに高くなる。

ブロック４６０において、マッチングされる特徴が平面特徴である場合には、機器１０６は、調整しようとするパラメータセットが平面特徴のパラメータセットであることを確定することができる。一部の実施形態において、平面パラメータセットは、デカルト座標系の中のＸ軸パラメータとＹ軸パラメータを含むことができる。代替的に／さらに、平面パラメータセットは、Ｙ軸を中心に回転するヨー角をさらに含むことができる。実際の場面では、平面特徴は、地面に垂直小さな平面、例えば、看板等であることができる。単に例示的に、機器１０６は、平面特徴が対応する、軌跡２１０と軌跡２２０にそれぞれ関連する平面の法線ベクトル上での距離が０になるように、軌跡２１０と軌跡２２０中の軌跡点のＸ軸パラメータとＹ軸パラメータおよびＹ軸を中心に回転するヨー角を同じように調整することができる。

上述した調整されたパラメータセットの順序は、単に例示的なものであり、パラメータセットは、任意の適切な順序で調整することができることを理解できるだろう。パラメータセットの調整順序は、点群データ自体の特性に関連している。この方法により、本開示の実施形態は、点群データの特徴に基づいて、マッチングされる特徴の検索範囲と調整しようとするパラメータセットの順序とを調整することにより、更に望ましい最適化された順序を実現することができる。

図３を参照すると、ブロック３３０において、コンピューティング機器１０６は、軌跡２１０と軌跡２２０を融合させるために、軌跡点２１１０のパラメータセットを調整することができる。一部の実施形態において、コンピューティング機器１０６は、軌跡２１０と軌跡２２０がさらにうまく融合されるように、軌跡２１０と軌跡２２０中の軌跡点の順序関係に基づいて軌跡２１０と軌跡２２０を融合させることができる。機器１０６は、任意の適切な方法を用いて軌跡２１０と軌跡２２０を最適化させることができる。一部の実施形態において、軌跡２１０と軌跡２２０中の軌跡点の順序関係は軌跡２１０と軌跡２２０を最適化させる際のパラメータとして使用することができる。この方法により、本開示の実施形態は、軌跡点の位置を参照にして軌跡を融合させることにより、例えばループが閉じていない問題を効果的に避けて軌跡融合の精度を更に向上させることができる。上述したように、いくつかの実施形態において、コンピューティング機器１０６は、移動体１１０が点群データを収集する複数の軌跡を獲得することができ、コンピューティング機器１０６は、このような軌跡の軌跡点のパラメータセットを調整して、これらの軌跡を融合させることができる。つまり、コンピューティング機器１０６は、複数の軌跡を同時に融合させることができる。

図５は、本開示の実施形態に係る点群データ収集軌跡を調整するための装置５００の概略ブロック図を示す。図５に示すように、装置５００は、移動体により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含むことに応答して、移動体が第１の点群データを収集するときの第１の軌跡と第２の点群データを収集するときの第２の軌跡を取得するように構築される獲得モジュール５１０と、マッチングされる特徴、第１の軌跡および第２の軌跡に基づいて、第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するように構築される確定モジュール５３０と、軌跡点のパラメータセットを調整して、第１の軌跡と第２の軌跡を融合させるように構築される融合モジュール５５０を含む。

一部の実施形態において、獲得モジュール５１０は、第１の点群データに関連する第１の特徴と第２の点群データに関連する第２の特徴を獲得するように構築される特徴獲得サブモジュール（図示せず）と、第１の特徴と第２の特徴の差が閾値差よりも小さいことに応答して、第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含んでいると確定するように構築されるマッチング特徴確定サブモジュール（図示せず）を含む。

一部の実施形態において、確定モジュール５３０は、第２の軌跡の対応する軌跡点との最大の違いを有する第１の軌跡における軌跡点のパラメータセットを確定し、当該軌跡点のパラメータセットに基づいて、調整したい軌跡点のパラメータセットを確定するように構築されるパラメータセット確定サブモジュール（図示せず）を含む。

一部の実施形態において、確定モジュール５３０は、マッチングされる特徴が地面特徴であることに応答して、調整したい軌跡点のパラメータセットをデカルト座標系の中のＺ軸パラメータ、Ｘ軸を中心に回転する俯仰角パラメータおよびＺ軸を中心に回転するローリング角パラメータのうち少なくとも１つを含む地面パラメータセットに確定するように構築される地面パラメータセット確定サブモジュール（図示せず）を含む。

一部の実施形態において、確定モジュール５３０は、マッチングされる特徴が柱体特徴であることに応答して、調整したい軌跡点のパラメータセットをデカルト座標系の中のＸ軸パラメータとＹ軸パラメータのうち少なくとも１つを含む柱体パラメータセットに確定するように構築される柱体パラメータセット確定サブモジュール（図示せず）を含む。

一部の実施形態において、確定モジュール５３０は、マッチングされる特徴が平面特徴であることに応答して、調整したい軌跡点のパラメータセットをデカルト座標系の中のＸ軸パラメータ、Ｙ軸パラメータおよびＹ軸を中心に回転するヨー角パラメータを含む平面パラメータセットに確定するように構築される平面パラメータセット確定サブモジュール（図示せず）を含む。

一部の実施形態において、融合モジュール５５０は、第１の軌跡における軌跡点の順序関係及び第２の軌跡における軌跡点の順序関係に基づいて、第１の軌跡と第２の軌跡を融合させるように構築される融合サブモジュール（図示せず）を含む。

図６は、本発明の複数の実施形態を実施することができるコンピューティング機器６００のブロック図を示す。機器６００は、図１１の点群データを処理するための装置１６０を実現するのに使用することができる。図示されたように、機器６００は、中央処理ユニット６０１（ＣＰＵ）を含み、ＣＰＵ６０１は、読み取り専用メモリ６０２（ＲＯＭ）に記憶されたコンピュータプログラム指令、または記憶ユニット６０８からランダムアクセスメモリ６０３（ＲＡＭ）にロードされたコンピュータプログラム指令に基づいて、各種の適切な動作と処理を実行することができる。ＲＡＭ６０３には、機器６００の動作に必要な各種のプログラムやデータが記憶されることができる。ＣＰＵ６０１、ＲＯＭ６０２とＲＡＭ６０３、バス６０４を介して互いに接続される。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース６０５もバス６０４に接続される。

機器６００中のＩ／Ｏインターフェース６０５に接続されている複数の部品として、キーボード、マウスなどの入力ユニット６０６と、様々なタイプの表示装置、スピーカーなどの出力ユニット６０７と、磁気ディスク、コンパクトディスクなどの記憶ユニット６０８と、ＬＡＮカード、モデム、無線通信トランシーバなどの通信ユニット６０９が含まれる。通信ユニット６０９は、機器６００がインターネットなどのコンピュータネットワークおよび／または各種の電気通信網を介して他の機器と情報／データを交換することを可能にする。

中央処理ユニット６０１は、前述した各方法と処理、例えば、方法５００および／または方法９００を実行する。例えば、いくつかの実施形態において、方法５００および／または方法９００は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されることができ、これは機械可読媒体（例えば、記憶ユニット６０８）に含まれている。一部の実施形態において、コンピュータプログラムの一部または全部は、ＲＯＭ６０２、および／または通信ユニット６０９を経由して機器６００上にロードおよび／またはインストールすることができる。コンピュータプログラムは、ＲＡＭ６０３にロードされてＣＰＵ６０１により実行される場合、前述した方法５００および／または方法９００の１つまたは複数のステップを実行することができる。選択可能に、その他の実施形態において、ＣＰＵ６０１は、ギターの任意の適切な方法で（例えば、ファームウェアの助けを借りて）方法５００および／または方法９００を実行するように構築することができる。

本明細書に説明されて複数の機能は、少なくとも部分的に１つまたは複数のハードウェアロジック部材で実行することができる。例えば、使用可能な模式的なタイプのハードウェアロジック部材は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、オンデマンド標準製品（ＡＳＳＰ）、システム−オン−チップシステム（ＳＯＣ）、複合プログラマブルロジック素子（ＣＰＬＤ）などを含むが、これに限定されない。

本発明の方法を実施するためのプログラムコードは、１つまたは複数のプログラマブル言語の任意の組み合わせを利用してプログラミングすることができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、オンデマンドコンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサまたは制御装置に提供されることができ、プログラムコードがプロセッサまたは制御装置により実行される場合には、フローチャート、および／またはブロック図に規定された機能／操作が実施される。プログラムコードは、完全に機械上で実行されるか、部分的に機械上で実行されるか、独立したソフトウェアパッケージとして部分的に機械上で実行されて、部分的にリモートマシン上で実行されたり、または完全にリモートマシンまたはサービスで実行されることができる。

本発明の文脈において、機械可読媒体は、あるタイプの媒体であることができ、コマンドを実行するシステム、装置又は機器によって使用されるか、またはコマンドの実行システム、装置または機器と組み合わせて使用されるプログラムを含むまたは記憶することができる。機械可読媒体は、機械可読信号媒体または機械可読記憶媒体であることができる。機械可読媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線または半導体システム、装置、または機器、または前述した内容の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これに限定されない。機械可読記憶媒体のより具体的な例は、１つまたは複数のワイヤベースの電気的接続、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去およびプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶装置、磁気記憶装置、または前述した内容の任意の適切な組み合わせを含むことができるが、これに限定されない。

また、特定の順序を利用して、各操作ウルルル説明したが、これはこのような操作が図示された特定の順序またはシーケンスで実行されることを要求したり、目的の結果を実現するために図示されたすべての操作が実行されることを要求すると理解してはならない。一定の環境において、マルチタスクと並列処理は、有利であることができる。同様に、上記説明に様々な具体的な実現の詳細が含まれているが、これらは本発明の範囲の限定と解釈してはならない。別の実施形態の文脈で説明されたいくつかの特徴は、組み合わせの方法で単一の実現に実現されることができる。逆に、単一の実現のコンテキストで説明された各種の特徴も個別にまたは任意の適切なサブ組み合わせの方法で複数の実現に実現されることもできる。

構造の特徴および／または方法のロジックの動作に固有の言語を使用して本主題を説明したが、特許請求の範囲に限定された主題は、必ずしも前述した特定の特徴または動作に限定されるべきではないことを理解すべきである。逆に、前述した特定の特徴または動作は、単に特許請求の範囲を実現する例示的形式である。

Claims (16)

1. 点群データ収集軌跡を調整するための方法であって、
   可動実体により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含むことに応答して、前記可動実体が前記第１の点群データを収集するときの第１の軌跡及び前記第２の点群データを収集するときの第２の軌跡を獲得するステップと、
   前記マッチングされる特徴、前記第１の軌跡及び前記第２の軌跡に基づいて、前記第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップと、
   前記軌跡点のパラメータセットを調整して、前記第１の軌跡と前記第２の軌跡とを融合させるステップとを含む点群データ収集軌跡を調整するための方法。
2. 請求項１において、
   前記第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップは、
   前記第２の軌跡の対応する軌跡点と最も大きな違いを持つ前記第１の軌跡における軌跡点のパラメータセットを確定するステップと、
   前記軌跡点のパラメータセットに基づいて、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを確定するステップとを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
3. 請求項１又は請求項２において、
   前記調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップは、
   マッチングされる特徴が地面特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを地面パラメータセットと確定するステップであって、前記地面パラメータセットは、デカルト座標系中のＺ軸パラメータ、Ｘ軸を中心に回転する俯仰角パラメータ及び前記Ｚ軸を中心に回転するローリング角パラメータのうち少なくとも１つを含む、ステップを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
4. 請求項１又は請求項２において、
   前記調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップは、
   マッチングされる特徴が柱体特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを柱体パラメータセットと確定するステップであって、前記柱体パラメータセットは、デカルト座標系中のＸ軸パラメータ及びＹ軸パラメータのうち少なくとも１つを含む、ステップを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
5. 請求項１又は請求項２において、
   前記調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するステップは、
   マッチングされる特徴が平面特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを平面パラメータセットと確定するステップであって、前記平面パラメータセットは、デカルト座標系中のＸ軸パラメータ、Ｙ軸パラメータおよび前記Ｙ軸を中心に回転するヨー角パラメータのうち少なくとも１つを含む、ステップを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
6. 請求項１において、
   前記第１の軌跡と前記第２の軌跡とを融合させるステップは、
   前記第１の軌跡における軌跡点の順序関係と前記第２の軌跡における軌跡点の順序関係に基づいて、第１の軌跡と前記第２の軌跡を融合させるステップを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
7. 請求項１において、
   前記第１の軌跡と前記第２の軌跡を獲得するステップは、
   前記第１の点群データに関連する第１の特徴と前記第２の点群データに関連する第２の特徴を獲得するステップと、
   前記第１の特徴と前記第２の特徴との違いが違い閾値よりも小さいことに応答して、前記第１の点群データと前記第２の点群データにはマッチングされる特徴が含まれていると確定するステップとを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための方法。
8. 点群データ収集軌跡を調整するための装置であって、
   可動実体により収集された第１の点群データと第２の点群データがマッチングされる特徴を含むことに応答して、前記可動実体が前記第１の点群データを収集するときの第１の軌跡及び前記第２の点群データを収集するときの第２の軌跡を獲得するように構築される獲得モジュールと、
   前記マッチングされる特徴、前記第１の軌跡及び前記第２の軌跡に基づいて、前記第１の軌跡における調整しようとする軌跡点のパラメータセットを確定するように構築される確定モジュールと、
   前記軌跡点のパラメータセットを調整して、前記第１の軌跡と前記第２の軌跡とを融合させるように構築される融合モジュールとを含む点群データ収集軌跡を調整するための装置。
9. 請求項８において、
   前記確定モジュールは、パラメータセットを確定するためのサブモジュールを含み、
   当該パラメータセットを確定するためのサブモジュールは、
   前記第２の軌跡の対応する軌跡点と最も大きな違いを持つ前記第１の軌跡における軌跡点のパラメータセットを確定し、
   前記第２の軌跡の対応する軌跡点と最も大きな違いを持つ前記第１の軌跡における軌跡点のパラメータセットに基づいて、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを確定するように構築されることを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
10. 請求項８又は請求項９において、
    前記確定モジュールは、地面パラメータセットを確定するためのサブモジュールを含み、
    当該地面パラメータセットを確定するためのサブモジュールは、
    マッチングされる特徴が地面特徴であることに応答して、調整しようとする前記マッチングされる特徴が地面特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを地面パラメータセットと確定するステップであって、前記地面パラメータセットは、デカルト座標系中のＺ軸パラメータ、Ｘ軸を中心に回転する俯仰角パラメータ及び前記Ｚ軸を中心に回転するローリング角パラメータのうち少なくとも１つを含むように構築されることを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
11. 請求項８又は請求項９において、
    前記確定モジュールは、柱体パラメータセットを確定するためのサブモジュールを含み、
    当該柱体パラメータセットを確定するためのサブモジュールは、
    マッチングされる特徴が柱体特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを柱体パラメータセットと確定するステップであって、前記柱体パラメータセットは、デカルト座標系中のＸ軸パラメータ及びＹ軸パラメータのうち少なくとも１つを含むように構築されることを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
12. 請求項８又は請求項９において、
    前記確定モジュールは、平面パラメータセットを確定するためのサブモジュールを含み、
    当該平面パラメータセットを確定するためのサブモジュールは、
    マッチングされる特徴が平面特徴であることに応答して、調整しようとする前記軌跡点のパラメータセットを平面パラメータセットと確定するステップであって、前記平面パラメータセットは、デカルト座標系中のＸ軸パラメータ、Ｙ軸パラメータおよび前記Ｙ軸を中心に回転するヨー角パラメータのうち少なくとも１つを含むように構築されることを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
13. 請求項８において、
    前記融合モジュールは、
    前記第１の軌跡における軌跡点の順序関係と前記第２の軌跡における軌跡点の順序関係に基づいて、第１の軌跡と前記第２の軌跡を融合させるように構築される融合サブモジュールを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
14. 請求項８において、
    前記獲得モジュールは、
    前記第１の点群データに関連する第１の特徴と前記第２の点群データに関連する第２の特徴を獲得するように構築される特徴獲得サブモジュールと、
    前記第１の特徴と前記第２の特徴との違いが違い閾値よりも小さいことに応答して、前記第１の点群データと前記第２の点群データにはマッチングされる特徴が含まれていると確定するように構築されるマッチング特徴確定サブモジュールとを含むことを特徴とする点群データ収集軌跡を調整するための装置。
15. １つまたは複数のプロセッサと、
    １つまたは複数のプログラムを記憶するための記憶装置とを含み、
    前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載の方法を実現する機器。
16. コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１から請求項７のうちいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータ読み取り可能な媒体。

Images