[发明专利]一种基于无人驾驶的激光点云生成方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于无人驾驶的激光点云生成方法及装置，其中，激光点云生成方法包括：基于车辆上激光雷达的探测距离，对虚拟场景进行空间8叉树划分，得到一个或多个子空间；针对虚拟场景中每一物体的三维坐标信息，将该物体的三维坐标信息与各子空间的三维坐标范围进行匹配，以将该物体归于匹配的子空间中；获取车辆的三维坐标信息，从虚拟场景的各子空间中，获取与所述车辆的三维坐标信息相距为所述探测距离的子空间中的候选物体；以所述车辆为中心，按照预设角度模拟所述激光雷达，向所述候选物体发射激光；在所述候选物体中，获取与所述激光在传播过程中发生碰撞的目标物体，基于所述目标物体构建激光点云。可以提升激光点云的生成效率。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，具体而言，涉及一种基于无人驾驶的激光点云生成方法及装置。

背景技术

在无人驾驶中，对车辆行驶环境进行准确的感知，并依据感知的车辆行驶环境生成车辆行驶路线，是实现车辆安全无人驾驶的关键。其中，在无人驾驶领域中，由于激光点云可以用于定位以及生成矢量地图以进行车辆行驶路线规划等，因而，依据感知的车辆行驶环境中各物体的三维坐标信息，利用点云技术对三维坐标信息进行处理，生成激光点云，依据激光点云确定车辆行驶路线，是无人驾驶中确定车辆行驶路线的常用方法。

点云技术是通过在虚拟场景中绘制出大量的点，并用这些点来形成激光点云的数据集合，从而建立起三维模型以表示虚拟场景的空间表面特性，可用于为三维地理信息系统、无人驾驶自动仿真和虚拟技术、以及数字城市建设建立真实的三维城市模型。

为了生成虚拟场景中车辆的激光点云，需要获取车辆周边物体的三维坐标信息，再基于获取的周边物体的三维坐标信息，利用点云技术，例如，点云生成算法生成激光点云。目前基于无人驾驶的激光点云生成方法中，通过遍历虚拟场景中所有物体的三维坐标信息，计算出每一物体与车辆的空间距离，从而依据计算得到的空间距离判断是否是车辆的周边物体，若是，将该物体置于激光点云集中。但该方法，需要遍历虚拟场景中的每一物体，计算该物体与车辆的空间距离，运算量大、耗费时间长，使得生成激光点云的效率较低，很难满足在实时驾驶环境下，对生成激光点云的数据处理的实时性要求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供基于无人驾驶的激光点云生成方法及装置，以提高激光点云的生成效率。

第一方面，本发明实施例提供了基于无人驾驶的激光点云生成方法，包括：

基于车辆上激光雷达的探测距离，对虚拟场景进行空间8叉树划分，得到一个或多个子空间；

针对虚拟场景中每一物体的三维坐标信息，将该物体的三维坐标信息与各子空间的三维坐标范围进行匹配，以将该物体归于匹配的子空间中；

获取车辆的三维坐标信息，从虚拟场景的各子空间中，获取与所述车辆的三维坐标信息相距为所述探测距离的子空间中的候选物体；

以所述车辆为中心，按照预设角度模拟所述激光雷达，向所述候选物体发射激光；

在所述候选物体中，获取与所述激光在传播过程中发生碰撞的目标物体，基于所述目标物体构建激光点云。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述基于车辆上激光雷达的探测距离，对虚拟场景进行空间8叉树划分，得到一个或多个子空间，包括：

获取虚拟场景在三维度方向上的三维坐标范围信息，依据所述三维坐标范围信息计算该虚拟场景分别在该三维度方向上的第一长度；

针对每一维度方向上的第一长度，若该第一长度超过所述探测距离，沿该维度方向，将所述虚拟场景划分为两个第一子空间；

针对划分的第一子空间，获取该第一子空间在三维度方向上的三维坐标范围信息，计算该第一子空间分别在该三维度方向上的第二长度；