CN113866779B 点云数据的融合方法、装置、电子设备及存储介质 （上海商汤智能科技有限公司）

在目标车辆上的主雷达和副雷达分别采集得到的雷达；基于预先确定的副雷达的反射率标定率标定表表征副雷达的每条扫描线对应的每种雷达采集到的点云数据与副雷达对应的调整后2获取设置在目标车辆上的主雷达和副雷达分别采集得到的点云基于预先确定的所述副雷达的反射率标定表，对所述副雷达采集的达的每条扫描线对应的每种反射率所匹配的主雷达的目将所述主雷达采集到的点云数据与所述副雷达的调整后的点云数获取设置在样本车辆上的所述主雷达采集得到的第一样本样本车辆上的所述副雷达采集得到的第二样本点基于所述第二样本点云数据以及所述多个三维体素网格的数据，获取所述样本车辆在移动过程中依次采集的基于所述多个位姿数据对所述第一样本点云数据进行去畸变处理，3.根据权利要求1或2所述的点云数据的融针对所述每个三维体素网格，基于该三维体素网格内各个扫描点基于所述第二样本点云数据以及所述多个三维体素网格的数据，针对所述副雷达的每条扫描线的每种反射率，从所述第二样该条扫描线的该种反射率所匹配的所述主雷基于确定的所述副雷达的每条扫描线的每种反射率所匹配的所述主雷达的所述目标中包括所述反射率平均值和权重影响因子，所述权重影响因子包括反射率方差和/或扫描3在所述至少一个三维体素网格为多个三维体素网格的情况下基于所述权重影响因子，确定所述至少一个三维体素网格中每个所基于所述每个三维体素网格对应的权重及其对应的反射率平均获取所述样本车辆在移动过程中依次采集的多个位姿数据，并基基于所述主雷达在所述样本车辆上的位置信息以及所述副雷达在所述样本车辆上的利用所述相对位置信息对处理后的第二样本基于所述目标坐标系下的第二样本点云数据以及所述多个三维体素6.根据权利要求2或5所述的点云数据的融合方法，其针对每帧目标样本点云数据中非首批次发射扫描线所采集到的针对第一次去畸变后的多帧目标样本点云数据中任一非首帧目标基于所述反射率标定表中所述主雷达的所述目标反射率信息，4基于确定的所述不存在匹配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷达的获取模块，用于获取设置在目标车辆上的主雷达和副雷达分别采集得到的点云数据；调整模块，用于基于预先确定的所述副雷达的反射率表表征所述副雷达的每条扫描线对应的每种反射率所匹配的主雷达的融合模块，用于将所述主雷达采集到的点云数据与所述副雷获取设置在样本车辆上的所述主雷达采集得到的第一样本样本车辆上的所述副雷达采集得到的第二样本点基于所述第二样本点云数据以及所述多个三维体素网格的数据，5副雷达的每条扫描线对应的每种反射率所匹配的[0008]将所述主雷达采集到的点云数据与所述副雷达对应的调整后的点云数据进行融达采集到的点云数据与副雷达采集的调整后的点云数据中的反射率对应的测量标准一致，所述样本车辆上的所述副雷达采集得到的第二样本6[0014]上述实施方式提供了一种生成反射率标定表的方法，通过基于第一样本点云数本点云数据和每一帧第一样本点云数据中不同批次第一样本点云数据对应的雷达位置不所述体素地图数据中包括的每个三维体素网格至少一个三维体素网格；基于所述至少一个三维体素网格分别对应的所述反射率平均值，确定该条扫描线的该种反射率所匹配的所述主雷达的[0024]基于确定的所述副雷达的每条扫描线的每种反射率所匹配的所述主雷达的所述7权重设置的较大(比如，反射率方差较小且扫描点数量较多的三维体素网格的可信度较[0033]基于所述主雷达在所述样本车辆上的位置信息以及所述副雷达在所述样本车辆上的位置信息，确定所述第一样本点云数据与所述第二样本点云数据之间的相对位置信[0035]基于所述目标坐标系下的第二样本点云数据以及所述多[0040]针对每帧目标样本点云数据中非首批次发射扫描线所采集到的目标样本点云数8[0041]针对第一次去畸变后的多帧目标样本点云数据中任一非配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷达[0046]基于确定的所述不存在匹配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷标定表表征所述副雷达的每条扫描线对应的每种反射率所匹配的主雷达的目标反射率信所述样本车辆上的所述副雷达采集得到的第二样本9定该条扫描线的该种反射率所匹配的所述主雷达的[0066]基于确定的所述副雷达的每条扫描线的每种反射率所匹配的所述主雷达的所述[0073]基于所述主雷达在所述样本车辆上的位置信息以及所述副雷达在所述样本车辆上的位置信息，确定所述第一样本点云数据与所述第二样本点云数据之间的相对位置信[0075]基于所述目标坐标系下的第二样本点云数据以及所述多[0079]针对每帧目标样本点云数据中非首批次发射扫描线所采集到的目标样本点云数[0080]针对第一次去畸变后的多帧目标样本点云数据中任一非配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷达[0084]基于确定的所述不存在匹配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷[0090]图2示出了本公开实施例所提供的一种点云数据的融合方法中，确定反射率标定行点云数据融合的雷达均为激光雷达为例进[0101]S103，将主雷达采集到的点云数据与副雷达对应的调整的主激光雷达的目标反射率信息，每一扫描线对应的256种反射率(256种反射率可以为反[0120]上述实施方式提供了一种生成反射率标定表的方法，通过基于第一样本点云数[0125]示例性的，样本车辆上可以设置有全球导航卫星系统-惯性导航系统GNSS-INS等本点云数据和每一帧第一样本点云数据中不同批次第一样本点云数据对应的雷达位置不[0133]基于确定的副雷达的每条扫描线的每种反射率所匹配的主雷达的目标反射率信线Ring1扫描得到的扫描点，在可以从Ring1扫描得到的扫描点中确定反射率为1的多个目标反射率方差即为目标反射率信息)。进而可以基于副雷达的每条扫描线的每种反射率匹目标反射率信息；最后基于每条扫描线的每种反射率分别匹配的主雷达的目标反射率信[0138]一种可选实施方式中，三维体素网格的数据中包括反射率平均值和权重影响因[0140]基于权重影响因子，确定至少一个三维体素网格中每个三维体素网格对应的权体素网格的权重设置的较大(比如，反射率方差较小且扫描点数量较多的三维体素网格的[0148]二、基于主雷达在样本车辆上的位置信息以及副雷达在确定第一样本点云数据与第二样本点云数据有多帧，每帧目标样本点云数据包括目标雷达发射多条扫描线采集到的目标样本点云数[0156]针对每帧目标样本点云数据中非首批次发射扫描线所采集到的目标样本点云数[0157]针对第一次去畸变后的多帧目标样本点云数据中任一非确定主雷达发射该批次扫描线时的位姿信息，将该批次第一样本点云数据(即该批次扫描线采集到的第一样本点云数据)的坐标转换到该帧第一样本点云数据中第一批次扫描线发[0160]针对第二帧第一样本点云数据至第五十帧第一样本点云数据中每帧第一样本点一样本点云数据对应的第二次去畸变后的第[0162]这里，将每帧目标样本点云数据中非首批次扫描线采集到的目标样本点云数据、[0166]基于确定的不存在匹配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷达的[0169]比如，若Ring1且反射率为5对应的格子内无匹配的目标反射率信息时，同时，[0170]或者，若Ring1且反射率为5对应的格子内无匹配的目标反射率信息时，同时，到Ring1且反射率为5对应的格子中的目[0172]其中，上述确定至少一种反射率对应的主雷达的目标反[0175]基于相同的构思，本公开实施例还提供了一种点云数据的融合装置，参见图3所[0176]获取模块301，用于获取设置在目标车辆上的主雷达和副雷达分别采集得到的点率标定表表征所述副雷达的每条扫描线对应的每种反射率所匹配的主雷达的目标反射率[0178]融合模块303，用于将所述主雷达采集到的点云数据与所述副雷达对应的调整后所述样本车辆上的所述副雷达采集得到的第二样本[0190]所述反射率标定确定模块304，在基于所述第二样本点云数据以及所述多个三维该条扫描线的该种反射率所匹配的所述主雷[0192]基于确定的所述副雷达的每条扫描线的每种反射率所匹配的所述主雷达的所述[0199]基于所述主雷达在所述样本车辆上的位置信息以及所述副雷达在所述样本车辆上的位置信息，确定所述第一样本点云数据与所述第二样本点云数据之间的相对位置信[0201]基于所述目标坐标系下的第二样本点云数据以及所述多[0203]所述反射率标定确定模块304，用于根据以下步骤对目标样本点云数据进行去畸[0205]针对每帧目标样本点云数据中非首批次发射扫描线所采集到的目标样本点云数[0206]针对第一次去畸变后的多帧目标样本点云数据中任一非配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷达[0210]基于确定的所述不存在匹配的目标反射率信息的扫描线的反射率所对应的主雷表征所