[发明专利]处理数据的方法和装置

说明书

本申请涉及人工智能领域，具体提供一种能够消除智能设备的运动所造成的激光点云数据畸变，以提高智能设备感知的环境信息的准确性的方法和装置。本申请提供的技术方案中，假设在激光雷达的同一个扫描周期内，智能设备的线加速度、前轮舵角和朝向角保持不变，并根据此假设建立智能设备的平面运动模型，根据该平面运动模型确定智能设备在基准时刻和点云时刻的运动数据，以及根据智能设备在基准时刻的运动数据和所述智能设备在点云时刻的运动数据，对智能设备在点云时刻的点云数据进行消旋处理。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，并且更具体地，涉及处理数据的方法和装置。

背景技术

激光雷达(light detection and ranging，LiDRA)能够捕获目标物基本形状特征及丰富局部细节，具有可靠性及测量精度高等优点，目前被广泛应用在智能设备(例如无人驾驶车辆、机器人等)环境感知中。

激光雷达，例如扫描式激光雷达，通过多束激光竖列而排，绕轴进行360度旋转，每一束激光扫描一个平面，纵向叠加后呈现出三维立体图形。具体地，激光雷达通过发射激光光束来探测目标，并通过搜集反射回来的光束获取点云数据。这些点云数据可以生成精确的三维立体图像。

通常，单帧激光点云数据不是瞬时获取的。目前，大部分激光雷达的扫描频率为5赫兹(Hz)至20赫兹。以激光雷达的扫描频率为10赫兹为例，单帧点云数据的获取时长为100微秒(ms)。但是，单帧点云数据的获取过程中，智能设备会发生运动。智能设备的运动会造成获取的激光点云数据的畸变，例如智能设备的速度、角速度等会造成激光点云数据的畸变。

激光点云数据的畸变会降低感知的环境信息的准确性，所以需要消除智能设备的运动造成的激光点云数据畸变。

因此，如何消除智能设备的运动所造成的激光点云数据畸变，成为了一个亟待解决的问题。

申请内容

本申请提供处理数据的方法和装置，能够消除智能设备的运动所造成的激光点云数据畸变，提高智能设备感知的环境信息的准确性。

第一方面，本申请提供一种处理数据的方法，该方法包括：获取智能设备的多个运动数据，所述多个运动数据中的每个运动数据包括位姿数据，所述多个运动数据是所述智能设备的运动数据采集单元在激光雷达的同一个扫描周期内采集的；根据所述多个运动数据，确定所述智能设备的平面运动模型中的参数的值，所述平面运动模型为基于多项式的运动学模型；根据所述确定完参数值的平面运动模型，确定所述智能设备在基准时刻的运动数据，所述智能设备在所述基准时刻的运动数据包括所述智能设备在所述基准时刻的位姿数据；根据所述确定完参数值的平面运动模型，确定所述智能设备在所述目标时刻的运动数据，所述智能设备在所述目标时刻的运动数据包括所述智能设备在所述目标时刻的位姿数据，所述目标时刻与所述基准时刻位于所述同一个扫描周期内；根据所述智能设备在所述基准时刻的运动数据和所述智能设备在所述目标时刻的运动数据，对所述智能设备在所述目标时刻的点云数据进行消旋处理，经过所述消旋处理得到的点云数据用于确定所述智能设备的环境信息。

该方法中，通过智能设备上其他传感器采集的运动数据来确定平面运动模型中的参数值，从而可以根据该确定参数值后的平面运动模型来确定激光雷达在基准时刻和目标时刻的运动数据，进而可以根据激光雷达在基准时刻和目标时刻的运动数据对智能设备在目标时刻的点云数据进行消旋处理,最终可以消除智能设备的运动所造成的激光点云数据畸变，提高智能设备感知的环境信息的准确性。

此外，该方法中，由于智能设备的平面运动模型为基于多项式的平面运动模型，因此可以简化根据该平面运动模型的复杂度，从而可以减少计算该平面模型中的参数的计算量以及减少根据该平面模型计算基准时刻和目标时刻的运动数据的计算量，进而节省计算时延。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述平面运动模型中，所述智能设备的位置数据和所述智能设备的姿态数据满足以下关系式：