[发明专利]点云数据的分层方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种点云数据的分层方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取轨迹信息及对应的点云数据；对轨迹信息进行分层，获得分层轨迹信息；根据分层轨迹信息对点云数据进行分层，得到分层后的点云数据。采用本方法能够通过分层后的轨迹信息进行点云的匹配，提高数据处理效率，降低数据处理量及运行工作量，提高地图绘制速度和精度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种点云数据的分层处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，车辆自动驾驶技术也越来越成熟，车辆自动驾驶技术依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算机可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

其中，通过激光雷达得到的点云数据尤为重要，其除了可以应用到车辆自动驾驶领域之外，还可以应用到地图绘制领域中。

但是，在点云数据的实际应用中，若点云数据包括重叠区域，如高架桥和地面、地面和隧道等，在通过点云数据绘制地图时，会降低绘制速度和精度；可见，点云数据的重叠区域的分层是一个急待解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高地图绘制速度和精度的点云数据的分层方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种点云数据的分层方法，所述方法包括：

获取轨迹信息及对应的点云数据；

对所述轨迹信息进行分层，获得分层轨迹信息；

根据所述分层轨迹信息对所述点云数据进行分层，得到分层后的点云数据。

在其中一个实施例中，所述对所述轨迹信息进行分层，获得分层轨迹信息，包括：

通过编辑工具加载显示所述轨迹信息，获取重叠的两条轨迹信息；

通过编辑工具获取对所述重叠的两条轨迹信息的选取指令，根据所述选取指令确定所述重叠的两条轨迹信息中对应的分层轨迹信息。

在其中一个实施例中，所述对所述轨迹信息进行分层，获得分层轨迹信息，包括：

通过预置的重叠的两条轨迹信息及预置的分层轨迹信息训练机器学习模型，得到训练后的机器学习模型；

将重叠的两条轨迹信息输入至所述训练后的机器学习模型中，得到所述分层轨迹信息。

在其中一个实施例中，所述将重叠的两条轨迹信息输入至所述训练后的机器学习模型中，得到所述分层轨迹信息，包括：

将重叠的两条轨迹信息输入至所述训练后的机器学习模型中，得到所述重叠的两条轨迹信息对应的第一分层轨迹信息及第二分层轨迹信息。

在其中一个实施例中，所述根据所述分层轨迹信息对所述点云数据进行分层，得到分层后的点云数据，包括：

计算所述点云数据中某个点数据与每个所述分层轨迹信息的点数据之间的欧拉距离；

根据所述欧拉距离，得到与所述分层轨迹信息的点数据匹配的点云数据中的点数据；

将所述匹配的点云数据中的点数据集合确定为所述分层后的点云数据。

在其中一个实施例中，所述根据所述欧拉距离，得到与所述分层轨迹信息的点数据匹配的点云数据中的点数据，包括：

当所述点云数据中某个点数据与所述分层轨迹信息中某个点数据之间的欧拉距离最小时，确定该点云数据中的点数据为与该分层轨迹信息中的点数据相匹配的点数据。

一种点云数据的分层装置，所述装置包括：