基于激光雷达点云的无人控制方法、系统及效能评估方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115932891A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202310048909.3(22)申请日2023.02.01(71)申请人深圳市唯特视科技有限公司地址518063广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科技南十路6号深圳航天科技创新研究院大厦C501-504(72)发明人夏春秋(51)Int.Cl.G01S17/931(2020.01)G01S7/48(2006.01)G05D1/02(2020.01)G06Q10/0639(2023.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称基于激光雷达点云的无人控制方法、系统及效能评估方法(57)摘要本发明提出一种基于激光雷达点云的无人控制方法、系统及效能评估方法。该基于激光雷达点云的无人控制方法包括：获取激光雷达点云信息；根据激光雷达点云信息构建点云地图；根据所述点云地图，控制目标对象移动。本申请有利于更准确地控制目标对象移动。CN115932891ACN115932891A权利要求书1/2页1.一种基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，包括：获取激光雷达点云信息；根据所述激光雷达点云信息构建点云地图；根据所述点云地图，控制目标对象移动。2.根据权利要求1所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，所述根据激光雷达点云信息构建点云地图，包括：对所述激光雷达点云信息进行预处理；根据所述激光雷达点云信息构建多个局部点云地图；将多个所述局部点云地图进行融合，得到点云地图。3.根据权利要求2所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，所述根据所述激光雷达点云信息构建多个局部点云地图，包括：根据所述激光雷达点云信息构建优化函数F(X)，其中，所述X为待优化位置变量，所述优化函数F(X)基于观测模型与观测值之间的误差形成；获取满足所述目标函数的预设要求时的优化位置；根据所述优化位置构建中间地图；获取所述中间地图中的预设特征；根据所述预设特征，对所述中间地图进行校正，得到局部点云地图。4.根据权利要求2所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，所述将多个所述局部点云地图进行融合，得到点云地图，包括：对相邻的所述局部点云地图进行配准，获取所述相邻所述局部点云地图之间的位姿关系；根据所述位姿关系对所述局部地图点云进行变换，得到变换后的局部点云地图；将所述相邻所述局部点云地图连接，更新得到点云地图。5.根据权利要求4所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，对相邻的所述局部点云地图进行配准，获取所述相邻所述局部点云地图之间的位姿关系，包括：根据所述相邻所述局部点云地图，获取相似部分；识别相似部分的预设目标物；根据所述预设目标物进行配准，得到所述相邻所述局部点云地图之间的位姿关系；基于所述相邻所述局部点云地图之间的位姿关系，建立所述局部点云地图的转换矩阵；其中，所述配准公式为：T=αT1+βT2T为所述转换矩阵，α为第一系数，β为第二系数，T1为根据所述预设目标物进行配准得到的转换矩阵，T2为根据最大化点云地图的相似度进行配准得到的转换矩阵，0≤α≤1，0≤β≤1，α+β=1。6.根据权利要求1所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，其特征在于，根据所述点云地图，控制目标对象移动，包括：识别所述点云地图中的预设物；根据所述预设物，确定目标对象移动的路线；2CN115932891A权利要求书2/2页按照所述目标对象移动的路线，控制所述目标对象移动。7.一种效能评估方法，其特征在于，包括：获取目标场景的指标体系；根据如权利要求1至6任一项所述的基于激光雷达点云的无人控制方法，得到目标对象的性能参数；将所述性能参数与所述指标体系进行比较，对所述目标对象在所述目标场景中效能进行评估，得到效能评估结果。8.一种基于激光雷达点云的无人控制系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取激光雷达点云信息；构建模块，用于根据激光雷达点云信息构建点云地图；控制模块，用于根据所述点云地图，控制目标对象移动。9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，当所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1至6任一项所述的基于激光雷达点云的无人控制方法的步骤。10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的基于激光雷达点云的无人控制方法的步骤。3CN115932891A说明书1/10页基于激光雷达点云的无人控制方法、系统及效能评估方法技术领域[0001]本发明涉及激光雷达点云领域，尤其是涉及了一种基于激光雷达点云的无人控制方法、系统及效能评估方法。背景技术[0002]激光雷达(LightDetectio