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文档简介
一种提升仿真激光雷达数据真实性的点云本发明公开了一种提升仿真激光雷达数据量数据以及在实车驾驶场景下采集的激光雷达达数据,从而缩小仿真数据与真实数据之间差2S103:分析步骤S102中获取的激光雷达数据,得到S106:根据步骤S105中的角度分布模型对步骤S10S108:根据步骤S107中丢点模型,对步骤S106中S110:根据步骤S109中的运动畸变模型,对步骤S2.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征3.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征4.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征5.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征6.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征3i射激光射线的激光器在水平方向以及z轴方向上对每个激光器发射的激光射线俯仰角进行统计分析,得到每个激光器俯仰角的分布,7.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征8.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征9.根据权利要求1所述的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法,其特征若车辆旋转方向与激光雷达扫描方向相反,运动畸变对点云45噪声无法很好的模拟出真实的效果。方法2需要从大量真实采集的传感器数据中提取各个方法3中需要利用大量的真实数据和仿真数据进行训练,且要求开发人员具备深度学习领6是发射激光射线的激光器在水平方向以及z轴方向7[0046]图1为本发明提出的提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法的流程8[0050]激光雷达发射激光至物体表面并接收返回的激光,通过测量激光的飞行时间高斯噪声,如Intel公司开发的CARLA自动驾驶仿真器、LG公司开发的LGSVL自动驾驶仿真PROGRAMMINGGUIDEHDL-64ES2andS2.1,详见https://usermanual.wiki/Velodyne-Acoustics/VelodyneAcousticsHdl64ES2UsersManual452678.8436889[0058]下面介绍本发明提出提升仿真激光雷达数据真实性的点云数据处理方法的具体[0060]自动驾驶仿真软件输出的激光雷达点云数据中包含了点云的xyz坐标、反射强度[0062]点云数据中某一点pi的入射角αi可表示为其激光andW.Stuetzle."SurfaceReconstructionfromUnorganizedPoints".Computer[0065]部分仿真软件可以同步输出点云的速度信息,对于无法直接得到运动信息的情z以及绕z轴旋转的角度β。[0066]ICP算法可参见BeslPJ,McKayND.Met[C]//SensorfusionIV:controlparadigmsanddatastructures.Spie,1992,1611:可在物体上放置与全站仪配套的棱镜及反射片来获取全站仪与目标[0068]本发明实验中所用到的全站仪为索佳SRX系列,具体产品信息及产品用户手册可射板形成如图2所示排布,并调整激光雷达位置使得全站仪和激光雷达的连线与反射板板信息以及步骤S103中拟合得到的距离误差函数f(d光雷达方位角与俯仰角的真实分布情况,可通过对真实采集的激光雷达数据进行分析处[0083]VelodyneHDL-64ES2共有64个激光发射器,每一个激光器发射的激光光束都有分组进行计算。分别利用每个激光发射器得到的点云数据计算其俯仰角φi,计算公式如移存在的原因是激光雷达的激光发射器安装位置并通过标定文件获取。dof表示由编号l的激光发射器得到的相邻两个位置点云的方位角之[0094]式中of为编号l的激光发射器数的具体说明,可参见Amidror,Isaac.“Scattereddatainterpolationmethodsforelectronicimagingsystems:asurvey.”JournalofElectNo.2,April2002,pp.157–1[0110]点云反射强度的校准方法详见StederB,RuhnkeM,KümmerleR,etal.Maximumlikelihoodremissioncalibrationforgroupsofheterogeneouslaserscanners[C]//2015IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA).IEEE,2015:2078-2083.[0115]式中ss表示丢失点云中反射强度为k的点云数量,表示所有激光雷达扫描[0118]车辆转弯一般是围绕z轴进行,根据
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