[发明专利]激光雷达虚拟建模和仿真方法、电子设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 202210995517.3 申请日: 2022-08-19
公开(公告)号: CN115081303B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 王强;翟洋;陈硕;王寅东;孟佳旭;杜志彬;赵帅;赵鹏超;国建胜;沈永旺;张鲁;张骁;刘子毅;马文霄;孙博华 申请(专利权)人: 中汽数据(天津)有限公司
主分类号: G06F30/25 分类号: G06F30/25;G06F30/27;G06T15/00;G06T15/04;G06K9/62;G06N3/00;G01S7/497
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 300385 天津市西青区中*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 激光雷达 虚拟 建模 仿真 方法 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种激光雷达虚拟建模方法,其特征在于,

获取激光雷达仿真模型,所述模型包括适用于多款雷达的仿真算法,以及待定的仿真参数;

根据一款特定雷达的规格,构建所述仿真参数的多组取值;

根据所述仿真算法和每组取值,对所述特定雷达在特定场景下的雷达数据进行仿真;

采用粒子群算法,对多组仿真结果的误差进行聚类,其中,不同类代表不同的误差水平;

根据误差最小的一类,从所述多组取值中选取最优取值,由所述最优取值和所述仿真模型共同构成最终的激光雷达仿真模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述仿真参数包括雷达角分辨率和扫描频率,所述雷达数据包括物体反射率。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述根据所述仿真算法和每组取值,对所述特定雷达在特定场景下的雷达数据进行仿真之前,还包括:

构建特定场景下目标物体的三维模型;

对所述三维模型进行采样,并转换为二维图像;

根据所述二维图像和所述目标物体的材质,生成所述目标物体的基础反射率贴图;

根据所述基础反射率贴图,生成所述三维模型的真实反射率;

所述采用粒子群算法,对多组仿真结果的误差进行聚类,包括:

根据所述真实反射率,计算每组仿真结果的反射率误差。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述仿真算法和每组取值,对所述特定雷达在特定场景下的雷达数据进行仿真,包括:

根据雷达角分辨率和扫描频率的任意一组取值,模拟所述特定雷达在所述特定场景下发射的激光;

判断所述激光是否与所述特定场景下的目标物体发生碰撞;

如果发生碰撞且是最近的碰撞点,根据所述目标物体的材质确定激光的物理行为,包括反射、透射和折射;

根据所述目标物体的材质,选取对应的渲染模型;

根据所述渲染模型,以及所述目标物体的粗糙度、透明度和纹理,确定所述碰撞点处的吸收率、反射率和透射率,并代入改进的双向反射分布函数模型,模拟所述物理行为。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用粒子群算法,对多组仿真结果的误差进行聚类,包括:

根据所述特定雷达在所述特定场景下的多组真实雷达数据,计算多组仿真结果的误差,其中,所述仿真参数的每组取值对应一组真实雷达数据和一组误差;

将每组误差作为一个离散粒子,采用粒子群算法确定所有离散粒子的至少一种聚类划分,使类内离散误差最小;

获取用户对所有离散粒子的主观划分,所述主观划分结果通过观察真实雷达数据和仿真结果的点云显示得到;

选取与所述主观划分重合度最大的一种聚类划分,作为最终的聚类划分;

其中,每种聚类划分和所述主观划分均定义了以下几种模糊类型:误差大、误差较大、误差中等、误差较小和误差小。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据误差最小的一类,从所述多组取值中选取最优取值,包括:

确定所述误差最小的一类的聚类中心;

选取与所述聚类中心距离最近的至少一组误差;

从所述多组取值中,选取所述至少一组误差对应的取值,作为最优取值。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述最优取值有多组;

在所述根据误差最小的一类,从所述多组取值中选取最优取值之后,还包括:

根据每组最优取值,对所述特定雷达在多个场景下的雷达数据进行仿真,并验证每个场景下的仿真结果误差是否落在所述误差最小的一类;

选取落在所述一类中的场景数量最多的一组最优取值,由所述一组最优取值和所述仿真模型共同构成最终的激光雷达仿真模型。

8.一种激光雷达虚拟仿真方法,其特征在于,包括:

采用如权利要求1-7中任一所述的方法构建的最终的激光雷达仿真模型,对所述多款雷达中任意一款雷达在任意场景下的雷达数据进行仿真。

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