CN114442065B 用于LiDAR扫描平滑的方法、运载工具和计算机可读介质 （动态Ad有限责任公司）

用于LiDAR扫描平滑的方法、运载工具和计本发明涉及用于LiDAR扫描平滑的方法、运该技术用于在光检测和测距扫描线即LiDAR扫描线中识别第一LiDAR数据点和所述第一LiDAR数据点附近区域内的多个LiDAR数据点。该技术还可以包括基于所述第一LiDAR数据点与多个LiDAR回波点中的至少一个LiDAR数据点的比较来识别所述第一LiDAR数据点的系数，其中所述于所述系数与阈值的比较来识别是否在更新的基于所述更新的LiDAR扫描线来识别自主运载工2在光检测和测距扫描线即LiDAR扫描线中识别第一在所述LiDAR扫描线中识别所述第一LiDAR数据点附近区域内的多个基于所述第一LiDAR数据点与所述多个LiDAR数据点中的至少一个LiDAR数据点的比在所述系数等于或高于所述阈值的情况下，所述指令使所述运载工具将所述第一基于所述更新的LiDAR扫描线来识别所述运所述阈值的情况下，所述指令使所述运载工具将所述第一LiDAR数据点包括到所述更新的是基于所述第一LiDAR数据点与所述多个LiDAR数据点中的各个LiDAR数据点之间的矢量的5.根据权利要求4所述的一个或多个非生成所述第一LiDAR数据点与所述多个LiDAR数据点中的第二LiDAR数据点之间的矢识别所述第一LiDAR数据点与所述多个LiDAR数据点中的第三LiDAR数据点之间的先前6.根据权利要求5所述的一个或多个非暂时性计算机数据点和所述第三LiDAR数据点中的至少一个在所述LiDAR扫描线中与所述第一LiDAR数据述LiDAR扫描线中的与所述第一LiDAR数据点相邻的第二LiDAR数据点以及所述LiDAR扫描线中的与所述第一LiDAR数据点相邻的第三LiD在所述系数等于或高于所述阈值的情况下，由所述至少一个处理器将所述第一LiDAR基于所述更新的LiDAR扫描线来识别所述运3少一个处理器将所述第一LiDAR数据点包括到所由所述至少一个处理器比较所述第一LiDAR数据点与所述第二LiDAR数据点之间的矢由所述至少一个处理器比较所述第一LiDAR数据点与所述第三LiDAR数据点之间的矢据点之间的矢量包括由所述至少一个处理器计算所述第一LiDAR数据点与所述第二LiDAR据点之间的矢量包括由所述至少一个处理器识别所述第一LiDAR数据点与所述第二LiDAR光检测和测距系统即LiDAR系统，用于生成包括多个LiDAR数据点的一个或多个LiDAR在所述多个LiDAR数据点中识别第一LiDAR数据点、所述LiDAR扫描线中的与所述第一LiDAR数据点相邻的第二LiDAR数据点以及所述LiDAR扫描线中的与所述第一LiDAR数据点基于所述第一LiDAR数据点与所述第二LiDAR数据点和所述第三LiDAR数据点的比较，在所述系数等于或高于所述阈值的情况下，将所述第一LiDAR数据点至少一个处理器将所述第一LiDAR数据点添加到所述更基于所述第一LiDAR数据点与所述第二LiDAR数据点之间的矢量的比较来识别第一比基于所述第一LiDAR数据点与所述第三LiDAR数据点之间的矢量的比较来识别第二比4上的位置。具体地，运载工具可以通过例如执行LiDAR扫描来获取深度图像。然后可以将令在由运载工具的一个或多个处理器执行时使所述运载工具：在光检测和测距扫描线即近区域内的多个LiDAR数据点；基于所述第一LiDAR数据点与所述多个LiDAR数据点中的至滑度相关；基于所述系数与阈值的比较来识别是否在更新的LiDAR扫描线中包括所述第一相邻的第二LiDAR数据点以及所述LiDAR扫描线中的与所述第一LiDAR数据点相邻的第三平滑度相关；由所述至少一个处理器，基于所述系数与阈值的比较来识别是否在更新的LiDAR扫描线中包括所述第一LiDAR数据点；以及基于所述更新的LiDAR扫描线来识别运载与所述第一LiDAR数据点相邻的第三LiDAR数据点；基于所述第一LiDAR数据点与所述第二述系数与图像平滑度相关；以及基于所述系数与阈值的比较来识别是否在更新的LiDAR扫5[0014]图9描绘根据实施例的计算与LiDAR扫描的数据点相关的平滑度系数的算法的图[0015]图10描绘根据实施例的计算与LiDAR扫描的数据点相关的平滑度系数的算法的替素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施6的LiDAR扫描中所包括的至少一个LiDAR数据点和与特定区域相关联的较早生成的LiDAR扫7路径规划。通信所用的门户并且可以与其它边缘节点和基于云的计算平台进行通信，以调度OTA更新8[0049]在本文所描述的各种实施例的说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目如本文所使用的“和/或”是指并且包括一个或多个相关清单项目的任何和所有可能的组[0052]一般而言，本文件描述了适用于任何具有一种或多种自主能力的运载工具的技如所谓的第2级和第1级运载工具(见SAE国际标准J3016：道路上机动车自动驾驶系统相关[0053]自主运载工具与需要人类驾驶员的运载工具相比存在优势。一个优势是安全交通事故死亡人数已从约6人减少到约1人，部分是由于运载工具中所部署的附加安全措9动动作)的可执行指令(或指令集)。操作命令可以包括但不限于用于运载工具开始向前移件。在实施例中，与环境190有关的数据从远程数据库134通过通信通道传输到运载工具性传送到运载工具100。这些装置包括运载工具到运载工具(V2V)和运载工具到基础设施(V2I)通信装置以及用于通过点对点或自组织(adhoc)网络或两者进行无线通信的装置。实施例中为一种或多种其它类型的通信)的组合有时被称为运载工具对所有事物(V2X)通140向运载工具100传输与遥操作有关的信息。在一些实施例中，运载工具100与其它远程数据可以存储在运载工具100上的存储器144中，或者通过通信通道从远程数据库134传输[0063]位于运载工具100上的计算机处理器146基于实时传感器数据和先验信息两者以[0065]在实施例中，AV系统120接收并强制执行例如由乘员指定的或者存储在与乘员相的以及/或者存储在云服务器136上且与乘员简档相关联的、与乘员相关联的特定信息(例使用乘员的指定隐私级别来确定是否可以将与时空地点有关的乘员输入呈现给第三方AV算机系统、手持装置、网络装置或包含硬线和/或程序逻辑以实现这些技术的任何其它装存储在处理器204可访问的非暂时性存储介质中时，使计算机系统200变成一个专用机器，[0072]根据一个实施例，本文的技术由计算机系统200响应于处理器204执行主存储器一存储介质读入主存储器206。执行主存储器206中包含的指令序列使处理器204执行本文机系统200的本地调制解调器接收电话线路上的数据，并使用红外发送器将数据转换为红外信号。红外检测器接收红外信号中承载的数据，并且适当的电路将数据放置在总线202器206接收的指令可以可选地在处理器204执行之前或之后存储在存储接至本地网络222的网络链路220的双向数据通信。例如，通信接口218是综合业务数字网链路220通过本地网络222提供与主计算机224或与由因特网服务提供商(ISP)226运营的云信网络来提供数据通信服务。本地网络222和因特网228两者都使用承载数字数据流的电、[0078]计算机系统200通过(一个或多个)网络、网络链路220和通信接口218发送消息和300包括感知模块302(有时称为感知电路)、规划模块304(有时称为规划电路)、控制模块任何模块是计算机软件(例如，计算机可读介质上所存储的可执行代码)和计算机硬件(例[0082]感知模块302使用例如也如图1所示的一个或多个传感器121来识别附近的物理对[0084]控制模块306接收表示轨迹314的数据和表示AV位置318的数据，并且以将使得运载工具100行驶轨迹314到达目的地312的方式来操作AV的控制功能320a～320c(例如，转得运载工具100在进行转弯之前暂停并等待经过的行人[0086]图4示出感知模块302(图3)所使用的输入402a-402d(例如，图1中所示的传感器LiDAR数据是用于构造环境190的表示的3D或2D点(也相机系统产生照相机数据作为输出404c。照相机数据通常采用图像数据(例如，诸如RAW、可以采用相同类型的单个组合输出或多个组合输出(例如，使用相同组合技术或组合相同射器506(例如，激光发送器)发射光504a-504c。LiDAR系统所发射的光通常不在可见光谱例中，与LiDAR系统相关联的一个或多个数据处理系统生成表示LiDAR系统的视场514的图像602的形式的照相机系统输出404c和采用LiDAR数据点604的形式的LiDAR系统输出404a在其它实施例中，LiDAR扫描800可以包括更多或更少的扫描线。例如，在一个实施例中，[0097]扫描线805中的各个包括多个LiDAR数据点810，这些数据点810例如与数据点604数据点810向LiDAR系统提供TOF数据。TOF数据涉及光信号离开LiDAR系统的发射器的时间与LiDAR系统的接收器接收到反射的光信号的时间之间的长度。通过将该TOF数据用于LiDAR扫描800的扫描线805的各个LiDAR数据点810，LiDAR系统能够构造或便于构造LiDAR[0100]如前所述，LiDAR扫描(例如，LiDAR扫描800)的结果被自主运载工具用于定位过行车等的其它瞬态对象移动或改变形状，则同样地这样的对象将在LiDAR扫描内产生不一树(其中叶子或树枝可能在LiDAR扫描内生成显著变化)等的对象的轮廓相比，这些对象经[0103]可以从LiDAR扫描移除数据点的一种方式是通过结合数据点周围的其它数据点来其耦接的处理器)识别为该数据点属于具有相对高程度的可变性的区域，并且因此识别为处理器)识别为该数据点属于具有相对低程度的可变性的区域，并且因此应保留在扫描线[0108]图9描绘根据实施例的计算与LiDAR扫描的数据点相关的平滑度系数的算法的图形示例。图10描绘根据实施例的计算与LiDAR扫描的数据点相关的平滑度系数的算法的替905)。图10描绘LiDAR数据点1005a、1005b、1005c、1005d和1005e(统称为LiDAR数据点中图9和10表示相对于LiDAR系统可能处于的位置的TO[0116]对如何计算平滑度系数c的描述可以被认为是一个实施例的简化示例，并且其它据点例如是与相对应的LiDAR数据点905c或1005c。相邻LiDAR数据点例如是与S中的其它数据点相对应的LiDAR数据点905a/905b/905d/905e/1005a/1005b/10[0122]该技术还包括：在1125处将平滑度系数(例如c)与阈值进行比较。在一个实施例4)等的LiDAR系统、诸如处理器204(图2)等的处理器、诸如控制模块306(图3)等的控制模个LiDAR数据点。多个LiDAR数据点例如是S中的其它数据点，并且包括数据点905a/905b/[0130]该技术还包括：在1220处基于系数与阈值的比较来识别是否在更新的LiDAR扫描(或者大于或等于)阈值还是小于(或者小于或等述的用于被包括在此类权利要求中的术语的任何定义应当以此类术语如在权利要求书中