【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及距離成像，特別涉及一種面列激光雷達距離成像方法及系統。
技術介紹
1、激光雷達(lidar)是一種傳感器，用于發射激光，然后接收從障礙物反射的反射波，以通過激光的傳播時間來測量到障礙物的距離。
2、面陣激光雷達無需掃描裝置、能夠快速對被測目標進行整體性探測,成為近年來激光雷達領域廣泛關注的研究熱點。
3、近年來，隨著先進駕駛員輔助系統(adas)的發展，對更可靠、更精密的車輛檢測的需求越來越高。雷達和雷達可以檢測車輛周圍的環境，因此在這個框架中非常重要。在這種情況下，您必須掌握這些檢測系統，了解它們的相似之處和差異非常重要。由于adas的基本實時性能要求，了解激光雷達所需的處理算法，了解可優化的項目和為滿足實時要求而采取的措施幾乎是必不可少的。
4、通常，激光雷達會掃描相關物體的三維結構，并在點云掃描瞄準、分割和重建后進行修復，由于測量誤差，原始點云數據(pcd)必然會受到各種噪音的污染，從而損害距離成像的準確性。
5、研究人員提出了許多方法來從含有噪聲的pcd中獲取距離圖像。代表性的是vannasam的3d?pcd中穩定的骨架線提取方法和wenpingwang基于曲率的平方距離最小化的b樣條曲線提取方法等。這些方法實際上在pcd中的各種噪聲條件下也表現出很高的性能，但存在計算時間增加的缺陷。我們通常在過濾器設計中要犧牲效率和準確性。因為更準確的過濾性能意味著更多的計算成本和更多的時間，更高效的算法意味著pcd的更多細節放棄了渲染精度的損失。
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1、基于此，本申請實施例提供了一種面列激光雷達距離成像方法及系統，在保證穩定、實時性的同時獲得準確距離影像的方法，解決了現有技術存在的問題。
2、第一方面，提供了一種面列激光雷達距離成像方法，該方法包括：
3、s10：從點云數據中獲取聚類點、面列激光雷達距離成像編號和幾何參數；
4、s20：將幾何參數放入緩沖器中，對緩沖器數據進行過濾，將過濾后的數據轉換為特征點；
5、s30：利用特征點和聚類點信息確定物體的距離圖像。
6、可選地，所述s10具體包括：
7、s101：從點云數據中獲取聚類點；
8、s102：使用聚類點的中點獲得旋轉矩陣，并對聚類點數據進行旋轉變換；
9、s103：對旋轉變換數據進行二次曲線擬合，計算多項式系數；然后根據多項式系數和x坐標，獲取新z坐標；
10、s104：利用新獲取的x坐標和z坐標來更新計算幾何參數。
11、可選地，所述s20具體包括：
12、s201：將幾何參數放入緩沖器中；
13、s202：對緩沖器數據進行薩維茨基-戈雷濾波和低通濾波；
14、s203：將過濾器輸出數據轉換為三個空間點；并將轉換后的三個空間點作為投影激光雷達點云的特征點。
15、可選地，所述s30具體包括：
16、s301：計算點云的分離率；
17、s302：根據分離率將點云分組：利用計算得到的分離率，將點云數據分為不同區間；
18、s303：按區間獲得擬合曲面，然后將該區間內的點投影到擬合曲面，收集投影點以獲取距離圖像。
19、可選地，點云數據的幾何參數包括左極限點、右極限點、極點、左極限點與極點之間的向量和長度、極限點與頂點之間的向量與長度。
20、可選地，s301中計算點云的分離率，包括：
21、使用三個特征點點獲得兩個向量，然后計算兩個向量之間的角度，并根據兩個向量的角度計算分離率。
22、第二方面，提供了一種面列激光雷達距離成像系統，該系統包括：
23、獲取模塊，從點云數據中獲取聚類點、面列激光雷達距離成像編號和幾何參數；
24、轉換模塊，將幾何參數放入緩沖器中，對緩沖器數據進行過濾，將過濾后的數據轉換為特征點；
25、確定模塊，利用特征點和聚類點信息確定物體的距離圖像。
26、第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行計算機程序時實現上述第一方面任一所述的面列激光雷達距離成像方法。
27、第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的面列激光雷達距離成像方法。
28、第五方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的面列激光雷達距離成像方法。
29、本申請實施例提供的技術方案是基于導入面列激光雷傳感器的點云，計算其幾何參數進行過濾，然后計算特征點。可以從計算出的特征點和點云獲取目標的距離圖像。本專利技術不采用用于獲取目標物體距離圖像的b樣條擬合或點云中骨架線提取算法等收斂算法，因此可以充分保證資料處理的實時性，并利用薩維茨基-鰩魚過濾和低通過濾提高距離圖像的穩定性。
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1.一種面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述S10具體包括：
3.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述S20具體包括：
4.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述S30具體包括：
5.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，點云數據的幾何參數包括左極限點、右極限點、極點、左極限點與極點之間的向量和長度、極限點與頂點之間的向量與長度。
6.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，S301中計算點云的分離率，包括：
7.一種面列激光雷達距離成像系統，其特征在于，所述系統包括：
8.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至6任一所述的面列激光雷達距離成像方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現如權利要求1至6任一所述的面列激光雷達距離成像方法。
...【技術特征摘要】
1.一種面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述s10具體包括：
3.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述s20具體包括：
4.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，所述s30具體包括：
5.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，點云數據的幾何參數包括左極限點、右極限點、極點、左極限點與極點之間的向量和長度、極限點與頂點之間的向量與長度。
6.根據權利要求1所述的面列激光雷達距離成像方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐萬好，郭海力，谷孝偉，
申請(專利權)人：北京萬羿科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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