[发明专利]三维点云数据的运动补偿方法、装置、介质及电子设备

说明书

本申请涉及激光雷达技术领域，特别涉及三维点云数据的运动补偿方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取目标的第一图像、第二图像、第一点云数据和第二点云数据；第一图像和第一点云数据分别包含目标上目标点在第一时刻的第一位置数据和第一深度数据；第二图像和第二点云数据分别包含目标点在第二时刻的第二位置数据和第二深度数据；获取目标时间段目标的目标帧点云数据；目标时间段与第一时刻和/或第二时刻相关联；根据第一图像和第二图像确定目标点的图像位置偏差；基于图像位置偏差、第一深度数据和第二深度数据确定目标的三维速度；基于三维速度，对目标帧点云数据进行运动补偿。无需深度学习模型，可以减少计算机算力，节约成本。

技术领域

本申请涉及激光雷达技术领域，特别涉及三维点云数据的运动补偿方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。

点云数据是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集。每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的X、Y、Z三个元素，有的还包含颜色信息、反射强度信息、回波次数信息等。

每帧点云数据不是同一时刻曝光的，激光雷达在测量运动目标时，每帧点云数据中各点之间存在不同时刻的位置偏移。该位置偏移与运动目标的速度和各点之间的时间差成正比，而该位置偏移较大时，多个点组成的目标形状会出现畸变，即点云的运动畸变。而通常激光雷达的帧率为10fps，即每帧点云数据中各点之间的时间差较大，目标速度一定时，产生的各点之间的位置偏移较大。

通常基于神经网络模型预测相邻两帧点云数据之间的点对应关系，根据对应点的位置变化，预测目标的速度，进而根据时间对两帧点云数据进行运动补偿，但是该方法耗费计算机算力，成本高。

因此，需要提供三维点云数据的运动补偿方法、装置、介质及电子设备，可以对三维点云数据进行有效的运动补偿，节省计算机算力，节约成本。

发明内容

本申请实施例提供了三维点云数据的运动补偿方法、装置、介质及电子设备，可以对三维点云数据进行有效的运动补偿，节省计算机算力，节约成本。

第一方面，本申请实施例提供了一种三维点云数据的运动补偿方法，该方法包括：

获取目标的第一图像、第二图像、第一点云数据和第二点云数据；所述第一图像和所述第一点云数据分别包含所述目标上目标点在第一时刻对应的第一位置数据和第一深度数据；所述第二图像和所述第二点云数据分别包含所述目标点在第二时刻对应的第二位置数据和第二深度数据；

获取目标时间段所述目标的目标帧点云数据；所述目标时间段与所述第一时刻和/或所述第二时刻相关联；

基于所述第一位置数据和所述第二位置数据，确定目标点的图像位置偏差；

基于所述图像位置偏差、所述第一深度数据和所述第二深度数据，确定在所述第一时刻至所述第二时刻所述目标的三维速度；

基于所述三维速度，对所述目标帧点云数据中所述目标的多个相关点对应的多个相关点云数据，进行运动补偿。

一些可选的实施例中，基于所述图像位置偏差、所述第一深度数据和所述第二深度数据，确定在所述第一时刻至所述第二时刻所述目标的三维速度，包括：

基于所述第一深度数据和所述第二深度数据，确定所述目标的深度位移；

将所述图像位置偏差投影至三维空间，得到三维平面位移；