[发明专利]一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质

说明书

本发明给出了一种激光点云畸变的消除方法，包括：步骤一、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧；步骤二、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差；步骤三、得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵；步骤四、计算参考帧和目标帧之间的平均速度；步骤五、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六；步骤六、根计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；步骤七、对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。本发明还给出了一种计算机可读存储介质。本发明能够得到更准确更真实的激光点数据。

技术领域

本发明属于激光雷达三维成像技术领域，具体涉及一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质。

背景技术

激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)作为当前最先进的环境感知传感器之一，具有测量精度高、速度快、视场范围大、受环境影响小等优点，可为搭载该激光雷达的平台提供强大的环境感知能力，为此LiDAR越来越多的应用于多种无人驾驶车、智能无人机、移动机器人平台等，具有十分广阔的应用前景。

在搭载该激光雷达的平台运行在高速、高机动的状态下时，会造成激光雷达测量的点云产生运动畸变。该畸变来源在于：激光点云以帧为单位进行传输与解算处理，一帧中通常包括一次扫描全部视场所产生的点数据，通常有上万个激光点数据，每个激光点数据有其采集的实际具体时刻，而一帧激光点统一使用一个帧时间戳进行解算，则在解算过程中，每个点数据由于该实际具体时刻与帧时间戳之间的差距以及在该差距中发生的目标物与激光雷达的相对位移而导致畸变的产生。

这一畸变会随着目标物与激光雷达的相对速度的增加而被放大，则对最终的激光点云的解算结果造成影响，进而对高精度地图的生成，对环境中目标物的三维再现产生较大偏差，从而影响自动驾驶的安全运行。为了满足自动驾驶等搭载系统对安全性和稳定性的高要求，需要保证点云数据的准确性和可靠性。

特别是在没有其他传感器数据融合的前提下，仅依靠激光点云数据，进行点云数据去畸变一直以来是本领域技术人员的难点。

发明内容

本发明的目的之一，在于提供一种激光点云畸变的消除方法，该消除方法用于消除畸变，能够得到更准确更真实的激光点数据，且无需其他传感器的辅助，对系统组成的要求低。

本发明的目的之二，在于提供一种计算机可读存储介质。

为了达到上述目的之一，本发明采用如下技术方案实现：

一种激光点云畸变的消除方法，所述消除方法包括如下步骤：

步骤一、获取激光帧集并提取出两个激光帧分别作为参考帧和目标帧；

步骤二、获取参考帧和目标帧中各个激光点数据以及参考帧和目标帧之间的时间差；

步骤三、对参考帧和目标帧中所有激光点数据分别进行本地坐标系转换，得到参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵；

步骤四、根据参考帧的姿态矩阵和目标帧的姿态矩阵以及参考帧和目标帧之间的时间差，计算参考帧和目标帧之间的平均速度；

步骤五、判断参考帧和目标帧之间的平均速度是否收敛，如是，则结束；如否，则进入步骤六；

步骤六、根据参考帧和目标帧之间的平均速度以及目标帧的姿态矩阵，计算目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵；

步骤七、根据参考帧的姿态矩阵、目标帧中各个激光点数据的修正姿态矩阵以及参考帧中对应激光点数据，对目标帧中对应激光点数据进行修正，得到目标帧中各个激光点修正数据。

进一步的，步骤七还包括：

采用各个激光点修正数据组成新帧后赋给目标帧，返回步骤三。