[发明专利]激光雷达的位姿估计方法、装置和电子设备

说明书

本申请提供了一种激光雷达的位姿估计方法、装置和电子设备，该方法包括：获取当前帧点云数据；基于多个特征信息由所述当前帧点云数据提取对应的点数据；将所述多个特征信息对应的点数据与历史点云数据中所述多个特征信息对应的点数据进行匹配，根据匹配结果确定位姿变换关系；基于所述位姿变换关系获取所述激光雷达的当前位姿。该激光雷达的位姿估计方法实现了从点云数据中提取特征信息以及与特征信息对应的点数据来估计激光雷达的位姿。在估计激光雷达的位姿时无需激光雷达的扫描线等信息，提高了估计激光雷达位姿的通用性和实时性。

技术领域

本申请涉及激光测量技术领域，尤其是涉及一种激光雷达的位姿估计方法、装置和电子设备。

背景技术

激光雷达作为提供环境信息的传感器，安装在机器人或者无人驾驶车辆中。激光雷达可以通过发射探测信号，将接收到的从环境物体对探测信息号反射回的反射信号，将探测信号与反射信号进行对比处理，可以获得环境信息，例如环境中存在的物体的信息等。

如果需要让机器人等行走、避障，需要机器人可以感知周边环境，确定自身位姿。

可以根据激光雷达不同帧的点云数据确定激光雷达在不同帧之间的运动估计。

现有的对激光雷达的运动估计方案，包括激光雷达里程计建图算法(LOAM，LidarOdometry and Mapping)，具体地，将点云数据中每条扫描线上的点的曲率进行排序，筛选出边缘点和平面点。对边缘点和平面点进行匹配。然后采用基于梯度下降非线性优化的方法来最小化点到线(面)的距离的平方和，依次来估计相应的位姿变换。上述方法存在的问题：1、依赖雷达的扫描线信息，需要知道点云数据中各点的扫描线信息，即该点属于哪一条扫描线。2、采用的非线性优化方法计算速度较慢。

发明内容

提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本申请实施例提供了一种激光雷达的位姿估计方法、装置和电子设备。

第一方面，本申请实施例提供了一种激光雷达的位姿估计方法，包括：获取当前帧点云数据；基于多个特征信息由所述当前帧点云数据提取对应的点数据；将所述多个特征信息对应的点数据与历史点云数据中所述多个特征信息对应的点数据进行匹配，根据匹配结果确定位姿变换关系；基于所述位姿变换关系获取所述激光雷达的当前位姿。

可选地，所述获取当前帧点云数据，包括：获取当前帧初始点云数据的开始时间、结束时间以及当前帧初始点云数据中各点数据的时间信息；对所述当前帧初始点云数据中各点数据进行运动补偿，得到去畸变后的所述当前帧点云数据。

可选地，所述获取当前帧初始点云数据的开始时间、结束时间以及当前帧初始点云数据中各点数据的时间信息，包括：根据所述当前帧初始点云数据的各点数据的时间戳，确定所述各点数据在所述当前帧初始点云数据中的时间比；以及所述对所述当前帧初始点云数据中各点数据进行运动补偿，得到去畸变后的所述当前帧点云数据，包括：根据所述时间比对所述当前帧初始点云数据的各点数据进行对应的坐标变换，将各点数据转换到当前帧初始点云数据所在坐标系下在同一时刻对应的点数据，得到所述当前帧点云数据。

可选地，所述基于多个特征信息由所述当前帧点云数据提取对应的点数据包括：提取所述当前帧点云数据中的多个非地面点数据；基于所述非地面点数据的局部特征，确定多个非地面点数据中对应各特征信息的点数据。

可选地，所述提取所述当前帧点云数据中的多个非地面点数据，包括：将所述当前帧点云数据投影到预设参考平面，得到所述当前帧点云数据的各点数据在所述预设参考平面的投影点，所述投影点包括点数据的局部特征；按照预设划分规则，将所述预设参考平面划分为多个子区域；确定子区域中的非地面点集合。