道路点云数据处理方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108280866A(43)申请公布日2018.07.13(21)申请号201611262800.6(22)申请日2016.12.30(71)申请人乐视汽车（北京）有限公司地址100026北京市朝阳区姚家园路105号3号楼8层909(72)发明人李超(74)专利代理机构北京润平知识产权代理有限公司11283代理人金旭鹏肖冰滨(51)Int.Cl.G06T15/00(2011.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称道路点云数据处理方法及系统(57)摘要本发明实施例提供一种道路点云数据处理方法及系统，属于点云数据处理技术领域。所述方法包括：获取道路点云数据和与道路点云数据对应的同时刻的车辆位置数据；根据道路点云数据和车辆位置数据，通过SLAM算法得到车辆位姿；根据车辆位姿，计算得到三维点云地图数据；在三维点云地图数据中，提取与多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据，得到提取后的三维点云地图数据；确定压缩后的三维点云地图数据。本发明实施例解决了现有技术中三维点云地图数据量大，难于传输和保存的问题，压缩后的三维点云地图数据在向无人车传输时，传输速度快。CN108280866ACN108280866A权利要求书1/2页1.一种道路点云数据处理方法，其特征在于，包括：获取道路点云数据和与所述道路点云数据对应的同时刻的车辆位置数据；根据所述道路点云数据和所述车辆位置数据，通过SLAM算法得到车辆位姿；根据所述车辆位姿，计算得到三维点云地图数据；在所述三维点云地图数据中，提取与多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据，得到提取后的三维点云地图数据，所述提取后的三维点云地图数据中不包含所述多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据；确定压缩后的三维点云地图数据，所述压缩后的三维点云地图数据包括所述提取后的三维点云地图数据、所述多个预设形状参数以及每个重复结构数据对应的变换矩阵。2.根据权利要求1所述的道路点云数据处理方法，其特征在于，所述根据所述道路点云数据和所述车辆位置数据，通过SLAM算法得到车辆位姿包括：根据相邻两帧的道路点云数据，得到所述道路点云数据中的各个相邻两帧的车辆位姿变换；根据所述车辆位置数据，获取在不同时刻同一位置的车辆位姿变换；根据所述各个相邻两帧的车辆位姿变换和所述不同时刻同一位置的车辆位姿变换，通过位姿图优化算法得到所述车辆在所有帧的车辆位姿。3.根据权利要求2所述的道路点云数据处理方法，其特征在于，所述根据所述车辆位姿，计算得到三维点云地图数据包括：根据计算得到三维点云地图数据，其中sum为三维点云地图数据，Pi为第i帧道路点云数据，Posei为第i帧车辆位姿。4.根据权利要求1所述的道路点云数据处理方法，其特征在于，所述在所述三维点云地图数据中，提取与多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据，得到提取后的三维点云地图数据包括：在所述三维点云地图数据中，选择多个领域子集，通过ransac算法对多个预设形状参数中的每一个预设形状参数进行拟合；当拟合成功时，确定所述多个预设形状参数中的每一个预设形状参数对应的重复结构数据；在所述三维点云地图数据中，提取所述重复结构数据对应的道路点云数据，得到提取后的三维点云地图数据。5.根据权利要求4所述的道路点云数据处理方法，其特征在于，所述重复结构为平面、线段、圆柱、圆锥或圆环面中的至少一种。6.根据权利要求1所述的道路点云数据处理方法，其特征在于，所述每个重复结构数据对应的变换矩阵为通过所述变换矩阵将所述每个重复结构数据转换为所述三维点云地图数据中的道路点云数据。7.一种道路点云数据处理系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取道路点云数据和与所述道路点云数据对应的同时刻的车辆位置数据；第一计算单元，用于根据所述道路点云数据和所述车辆位置数据，通过SLAM算法得到2CN108280866A权利要求书2/2页车辆位姿；第二计算单元，用于根据所述车辆位姿，计算得到三维点云地图数据；第三计算单元，用于在所述三维点云地图数据中，提取与多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据，得到提取后的三维点云地图数据，所述提取后的三维点云地图数据中不包含所述多个预设形状参数中每个预设形状参数对应的重复结构数据；处理单元，用于确定压缩后的三维点云地图数据，所述压缩后的三维点云地图数据包括所述提取后的三维点云地图数据、所述多个预设形状参数以及每个重复结构数据对应的变换矩阵。8.根据权利要求7所述的道路点云数据处理系统，其特征在于，所述获取单元包括GPS系统、惯性测量装置Imu和激光雷达装置，其中，所述GPS系统和Imu用于获取车辆位置数据，所述激光雷达装置用