CN119515921A 点云轨迹优化方法和装置、无人车和存储介质 （新石器慧通（北京）科技有限公司）

质本申请公开了一种点云轨迹优化方法和装意两帧点云帧之间的相对位姿关系确定的第二2帧的残差项；基于各组点云采集轨迹之间任意两帧点云帧的相对位姿关系，确之间的组间残差项；从第一组点云采集轨迹中确定第一点云帧、以及从第二组点云采集轨基于所述第一点云帧和第二点云帧进行配准，计算所基于所述第一组点云采集轨迹和第二组点云采集定第一组点云采集轨迹和第二组点云采集轨迹之间的组间将所述第一组点云采集轨迹的INS数据和历史轨迹进行时间对齐、以及将所述第二组跳过所述第一点云帧和第二点云帧的配准并计算第一组点云采集轨迹和第二组点云基于所述先验约束条件和各组点云采集轨迹在各时刻的位姿，确定所述第一残差项；3根据所述先验约束条件将所述变量节点分为第一类变量节点和第二类变量节点，其述第二类变量节点对应的点云采集轨迹与参考点云地图之间不具有先验设置所述第一类变量节点对应的因子节点中仅包括所述第一残差项设置所述第二类变量节点对应的因子节点中仅包括所述第二残差项获取模块，用于获取多组点云采集轨迹，并基于确定模块分别GNSS测量值确定的组内各点云帧的残差所述确定模块还用于基于各组点云采集轨迹之间任少一个处理器执行如权利要求1至7任一项使得所述机器执行如权利要求1至7任一项所述的4轨迹之间的组间残差项；5基于所述第一组点云采集轨迹和第二组点云采集轨迹的交叉约束和相对位姿关将所述第一组点云采集轨迹的INS数据和历史轨迹进行时间对齐、以及将所述第跳过所述第一点云帧和第二点云帧的配准并计算第一组点云采集轨迹和第二组基于组内任意两帧点云帧之间的相对位姿关系和回环约束，确定所述第二残差根据所述先验约束条件将所述变量节点分为第一类变量节点和第二类变量节点，其中，所述第一类变量节点对应的点云采集轨迹与参考点云地图之间具有先验约束条件，所述第二类变量节点对应的点云采集轨迹与参考点云地图之间不具有先验约6所述确定模块还用于基于各组点云采集轨迹之间任意两帧点云帧的相对位姿关迹，分别确定各组点云采集轨迹的组内残差项以及各组点云采集轨迹之间的组间残差项，7[0021]智能交通系统(IntelligentTrafficSystem，ITS)又称智能运输系统[0022]智能车路协同系统(IntelligentVehicleInfrastructureCooperative(Real_timekinematic)等技术获取多组的点云采集轨迹，服务器可以获取这些点云采集轨迹，进而确定各组点云采集轨迹的组内残差项以及各组点云采集轨迹之间的组间残差载单元(OnBoardUnit，OBU)等。车载终端还可以是终端上的应用程序(application，APP)、智能后视镜上的APP、手机上的APP或小程序等，在此不作限定。用户终端(user8[0029]点云采集轨迹可以是激光雷达在一个设定周期内周期性扫描获得的多帧点云的对点云采集轨迹的具体获取形式或扫描时长不作限法进行中等精度关联，确定每个目标点云轨迹点在参考点云地图中的初始位置和初始姿[0033]本实施例中，还可以基于组内任意两帧点云帧之间的相9采集轨迹之间的组间残差项。定第一组点云采集轨迹和第二组点云采集轨迹之间的组间残差项。Ci可以包括IMU、INS、历史轨迹Odometry（例如利用Fast_Lio等SLAM前端算法融合IMU与[0042]在基于第一组点云采集轨迹的INS数据构建的KD树进行最邻索前可以首先判断Treei中与INS数据点Pn最近的INS数据点的距离是否大于该预设交叉关以基于稀疏后的第一组点云采集轨迹的INS数据构建KD树，且对应搜索匹配的第二组点云u-1Ti+1存在交叉约束，点云采集轨迹C1在T1时刻的点云帧与点云采集轨迹CN在T3时刻的点云帧之[0053]对于任意一组点云采集轨迹，INS约束能够提供全局信息并且抑制历史轨迹的误约束的路段仅使用地图先验约束，在不存在先验约束的路段使用INS约束作为补充，形成[0055]非线性因子图的求解可以例如调用开源非线性油化库GTSAM实现，本申请对此不集轨迹之间任意两帧点云帧的相对位姿关系，确定各组点云采集轨迹之间的组间残差项；[0059]一实施例中，确定模块22具体用于将所述第一组点云采集轨迹的INS数据和历史第一组点云采集轨迹和第二组点云采集轨迹交叉约上对方法实施例的描述中所提及的细节，同样适用于本说明书实施例的点云轨迹优化装处理器31执行在存储器32中存储或编码的至少一个计算机31进行本说明书的各个实施例中以上结合[0074]需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和单元都是必须硬件单元、模块或处理器可以包括永久性专用的电路或逻辑（如专门的处理器，FPGA或[0077]本公开内容的上述描述被提供来使得本领域任何普通