【技術實現步驟摘要】
本申請涉及三維重建，具體而言，涉及一種三維重建方法、電子設備、車輛及計算機程序產品。
技術介紹
1、雷達采集的單幀點云數據包含雷達視場角內目標物的三維結構信息，不包含雷達視場角內被遮擋物和視場角外其他物體的三維結構信息。為了完整重建目標場景，需要移動雷達完整掃描目標場景來采集完整覆蓋目標場景的多幀點云數據，并對相鄰幀點云數據中同一目標物的點云進行配準，得到相鄰幀點云數據之間的相對位姿，確定各幀點云數據的位姿，根據各幀點云數據的位姿將各幀點云數據中目標物的三維結構信息轉換到全局坐標系下，得到點云地圖，完成重建目標場景。
2、在上述三維重建過程中，由于相鄰幀點云數據之間的相對位姿計算存在誤差，當前幀點云數據的位姿誤差會累積到下一幀點云數據的位姿誤差中，所以得到的點云地圖與實際的目標場景有偏差。加上車載雷達本身的測量誤差，點云地圖主要存在兩方面誤差：1、相鄰幀點云數據之間的相對位姿誤差引入的重影和偏移等誤差；2、車載雷達本身的測量誤差引入的目標物模糊或墻體增厚等誤差。
技術實現思路
1、本申請實施例的目的在于提供一種三維重建方法、電子設備、車輛及計算機程序產品，用以實現準確重建目標點云地圖的技術效果。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種三維重建方法，包括：
3、將初始點云地圖分割為多個體素，從所述多個體素中篩選多個特征體素；其中，所述初始點云地圖是根據采集的多幀點云數據得到的，所述多個特征體素包括線特征體素和面特征體素；
4、對于所述多個
5、對于所述多幀點云數據中的每幀點云數據，根據所述點云數據中特征點的位姿誤差，確定所述點云數據的優化位姿；
6、根據所述多幀點云數據中的各幀點云數據的優化位姿拼接所述各幀點云數據，得到目標點云地圖。
7、在上述實現過程中，通過將初始點云地圖分割為多個體素，從多個體素中篩選包括有線特征體素和面特征體素的多個特征體素，分別根據每個特征體素內各個特征點與每個特征體素內點云的分布區域的位置關系，確定每個特征體素內各個特征點的位姿誤差，根據各幀點云數據中特征點的位姿誤差確定各幀點云數據的優化位姿，根據各幀點云數據的優化位姿拼接各幀點云數據來得到目標點云地圖，能夠改用點到線的對應關系和點到面的對應關系，準確確定特征點與目標物之間的對應關系進行相鄰幀點云數據的點云配準，有效降低了三維重建過程中因相鄰幀點云數據之間的相對位姿誤差而引入的重影和偏移等誤差，從而實現準確重建目標點云地圖。
8、進一步地，在所述將初始點云地圖分割為多個體素，從所述多個體素中篩選多個特征體素之前，還包括：
9、獲取點云采集裝置采集的所述多幀點云數據；
10、根據慣性測量單元在所述多幀點云數據中的各幀點云數據的采集時刻下采集的姿態數據，確定所述各幀點云數據的初始位姿；
11、根據所述各幀點云數據的初始位姿拼接所述各幀點云數據，得到所述初始點云地圖。
12、在上述實現過程中，通過獲取點云采集裝置采集的多幀點云數據，根據慣性測量單元在各幀點云數據的采集時刻下采集的姿態數據，確定各幀點云數據的初始位姿，根據各幀點云數據的初始位姿拼接各幀點云數據，得到初始點云地圖，能夠借助慣性測量單元在各幀點云數據的采集時刻下采集的姿態數據來拼接多幀點云數據，從而實現快速準確地獲取初始點云地圖。
13、進一步地，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
14、對于所述多個體素中的每個體素，根據所述體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定所述體素內點云的分布區域的形狀；
15、在所述體素內點云的分布區域的形狀趨近于線形的情況下，確定所述體素為所述線特征體素；
16、在所述體素內點云的分布區域的形狀趨近于平面的情況下，確定所述體素為所述面特征體素。
17、在上述實現過程中，通過直接根據體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定體素內點云的分布區域的形狀，在體素內點云的分布區域的形狀趨近于線形的情況下確定體素為線特征體素，在體素內點云的分布區域的形狀趨近于平面的情況下確定體素為面特征體素，能夠快速準確地從多個體素中提取包括有線特征體素和面特征體素的多個特征體素。
18、進一步地，所述根據所述體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
19、確定所述體素內點云的協方差矩陣的多個特征值；其中，所述多個特征值中的各個特征值用于表征所述體素內點云在多個空間維度中的各個空間維度上的分布跨度；
20、根據所述多個特征值，確定所述體素內點云的分布區域的形狀。
21、在上述實現過程中，通過確定體素內點云的協方差矩陣的多個特征值，根據多個特征值所表征的體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定體素內點云的分布區域的形狀，能夠統一確定體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，從而保證快速準確地從多個體素中提取包括有線特征體素和面特征體素的多個特征體素。
22、進一步地，所述根據所述多個特征值，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
23、統計所述多個特征值中的次大值與所述體素內點云的數量的比值；
24、根據所述比值與跨度閾值之間的大小關系，確定所述體素內點云的分布區域的形狀。
25、在上述實現過程中，通過在確定體素內點云的協方差矩陣的多個特征值后，統計多個特征值中的次大值與體素內點云的數量的比值，根據比值與跨度閾值之間的大小關系，確定體素內點云的分布區域的形狀，能夠更加準確地確定體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，從而更加準確地從多個體素中提取包括有線特征體素和面特征體素的多個特征體素。
26、進一步地，所述跨度閾值包括第一跨度閾值和第二跨度閾值；
27、所述根據所述比值與跨度閾值之間的大小關系，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
28、在所述比值小于所述第一跨度閾值的情況下，確定所述體素內點云的分布區域的形狀趨近于線形；
29、在所述比值大于所述第二跨度閾值的情況下，確定所述體素內點云的分布區域的形狀趨近于平面。
30、在上述實現過程中，通過在確定體素內點云的協方差矩陣的多個特征值后，統計多個特征值中的次大值與體素內點云的數量的比值，并在比值小于第一跨度閾值的情況下，確定體素內點云的分布區域的形狀趨近于線形，在比值大于第二跨度閾值的情況下，確定體素內點云的分布區域的形狀趨近于平面，能夠利用次大值與體素內點云的數量的比值，快速推斷體素內點云在各個空間維度上的分布跨度，從而更加快速地從多個體素中提取包括有線特征體素和面特征體素的多個特征體素。
31、進一步地，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
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【技術保護點】
1.一種三維重建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將初始點云地圖分割為多個體素，從所述多個體素中篩選多個特征體素之前，還包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個特征值，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述跨度閾值包括第一跨度閾值和第二跨度閾值；
7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
8.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征體素內各個特征點與所述特征體素內點云的分布區域的位置關系，確定所述特征體素內各個特征點的位姿誤差，包括：
9.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征
10.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執行的計算機程序；所述處理器執行所述計算機程序時實現根據權利要求1至9任一項所述的方法。
11.一種車輛，其特征在于，包括根據權利要求10所述的電子設備。
12.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括指令，所述指令在由計算機執行時，使得所述計算機實施根據權利要求1至9任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種三維重建方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將初始點云地圖分割為多個體素，從所述多個體素中篩選多個特征體素之前，還包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述體素內點云在多個空間維度上的分布跨度，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個特征值，確定所述體素內點云的分布區域的形狀，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述跨度閾值包括第一跨度閾值和第二跨度閾值；
7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述多個體素中篩選多個特征體素，包括：
8.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李寶祥，張煜東，
申請(專利權)人：北京集度科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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