[发明专利]用于生成目标物体的位置信息的方法和装置

说明书

本申请公开了用于生成目标物体的位置信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标扫描仪在目标位置所采集的目标物体的目标点云数据和目标扫描仪的位置信息，并获取参考扫描仪在参考位置所采集的目标物体的参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角；基于目标点云数据、参考点云数据和参考扫描仪的姿态角，获取目标扫描仪的姿态角；基于目标点云数据、目标扫描仪的位置信息和姿态角、参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角，生成目标物体的位置信息。该实施方式实现了准确地生成目标物体的位置信息。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及用于生成目标物体的位置信息的方法和装置。

背景技术

无人驾驶汽车是一种新型的智能汽车，也称之为“轮式移动机器人”，主要通过传感器(激光雷达、摄像头等)来获取其周边环境数据，并对这些数据进行综合分析运算后，发出指令来分别控制无人驾驶汽车中的不同设备，从而实现汽车的全自动运行，达到汽车无人驾驶的目的。

对于无人驾驶汽车来说，准确地识别交通信号灯是非常重要的。但是，由于受光照、雨水等外界因素的影响，导致无人驾驶汽车识别交通信号灯的难度大大增加。为了解决这一问题，预先获取交通信号灯的位置信息就变得非常必要。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种改进的用于生成目标物体的位置信息的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于生成目标物体的位置信息的方法，该方法包括：获取目标扫描仪在目标位置所采集的目标物体的目标点云数据和目标扫描仪的位置信息，并获取参考扫描仪在参考位置所采集的目标物体的参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角，其中，目标点云数据包括目标点云中的各个目标点相对于目标扫描仪的中心的偏移信息，参考点云数据包括参考点云中的各个参考点相对于参考扫描仪的中心的偏移信息；基于目标点云数据、参考点云数据和参考扫描仪的姿态角，获取目标扫描仪的姿态角；基于目标点云数据、目标扫描仪的位置信息和姿态角、参考点云数据和参考扫描仪的位置信息和姿态角，生成目标物体的位置信息。

在一些实施例中，基于目标点云数据、参考点云数据和参考扫描仪的姿态角，获取目标扫描仪的姿态角，包括：将目标点云和参考点云分别划分成多个预设尺寸的立方体；执行以下确定步骤：对于所划分出的每个立方体利用该立方体内的各个点拟合平面，确定该立方体内的各个点到所拟合的平面的距离的标准差是否小于标准差阈值，若小于标准差阈值，则将所拟合的平面作为第一平面，并确定该立方体是否同时满足预设条件：该立方体内的点数目小于预设点数目和该立方体的边长小于预设边长，若同时满足预设条件，将第一平面作为第二平面；获取所得到的各个第二平面的质心坐标和法向量，其中，所得到的各个第二平面包括目标点云所对应的各个第二平面和参考点云所对应的各个第二平面；基于所得到的各个第二平面的质心坐标和法向量，生成目标扫描仪与参考扫描仪之间的最优姿态角差异；基于参考扫描仪的姿态角和目标扫描仪与参考扫描仪之间的最优姿态角差异，生成目标扫描仪的姿态角。

在一些实施例中，基于目标点云数据、参考点云数据和参考扫描仪的姿态角，获取目标扫描仪的姿态角，还包括：响应于确定该立方体内的各个点到所拟合的平面的距离的标准差不小于标准差阈值，或响应于确定该立方体不满足预设条件，则将该立方体划分成预设数量的相同尺寸的立方体，并继续执行确定步骤。

在一些实施例中，基于所得到的各个第二平面的质心坐标和法向量，生成目标扫描仪与参考扫描仪之间的最优姿态角差异，包括：利用所得到的各个第二平面的质心坐标和法向量以及目标扫描仪与参考扫描仪之间的姿态角差异，构造目标点云所对应的各个第二平面与参考点云所对应的各个第二平面之间的距离之和函数；确定使距离之和函数的值最小的姿态角差异，并作为最优姿态角差异。