[发明专利]一种路车协同下异构点云融合的配准方法及装置

权利要求书

1.一种路车协同下异构点云融合的配准方法，其特征在于，包括：

获取同一目标场景的异构的车端3D点云数据和路端3D点云数据；

利用Polarseg语义分割器将车端3D点云数据分割为车端地面点云数据与车端非地面点云数据；利用Polarseg语义分割器将路端3D点云数据分割为路端地面点云数据与路端非地面点云数据；

利用半径密度聚类方法分别对车端地面点云数据和路端地面点云数据进行处理，得到去除形态噪声的车端地面点云数据和去除形态噪声的路端地面点云数据；

对车端非地面点云数据和路端非地面点云数据进行处理，得到去除离群点的车端非地面点云数据和去除离群点的路端非地面点云数据；

将去除形态噪声的车端地面点云数据和去除离群点的车端非地面点云数据进行融合，得到融合后的车端点云数据；将去除形态噪声的路端地面点云数据和去除离群点的路端非地面点云数据进行融合，得到融合后的路端点云数据；

以融合后的路端点云数据为源端，以融合后的车端点云数据为目标端，利用全局点云匹配方法对源端和目标端进行匹配，得到源端到目标端的位姿转换矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对车端非地面点云数据和路端非地面点云数据进行处理，得到去除离群点的车端非地面点云数据和去除离群点的路端非地面点云数据；包括：

利用预先训练完成的PointPillars 3D目标检测器对车端非地面点云数据进行处理，得到车端目标预测结果；

基于车端目标预测结果，采用统计异常值剔除方法去除车端非地面点云数据中的离群点；

利用预先训练完成的PointPillars 3D目标检测器对路端非地面点云数据进行处理，得到路端目标预测结果；

基于路端目标预测结果，采用统计异常值剔除方法去除路端非地面点云数据中的离群点；

对于去除离群点的车端非地面点云数据的每个点，在其邻域内添加若干个点，使每个目标点云的密度与路端非地面点云数据中对应的目标点云的密度接近。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述目标为汽车时，所述方法还包括：

将路端非地面点云数据中汽车的外轮廓点连接成线，与路端非地面点云数据中的汽车的外廓线对应。