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申请/专利权人：广州市粤企无忧智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于双路侧固态激光雷达点云配准方法，涉及固态激光雷达点云配准计算技术领域。本发明包括数据预处理、柱状物提取、对应柱状物对搜索和位姿变换四个步骤，数据预处理是在路边激光雷达采集到的原始点云数据后，对点云进行旋转和地面点过滤，柱状物提取模块从预处理后的点云中提取柱状物对象，基于提取的柱状物，通过CPP搜索模块对CPP进行搜索，根据提取的CPP计算出最优的三维刚体旋转变换矩阵和平移。

主权项：1.一种基于双路侧固态激光雷达点云配准方法，其特征在于，包括：步骤一：点云数据预处理，获取路边激光雷达采集到的原始点云数据后，对点云旋转和地面点过滤；步骤二：柱状物点云提取，从预处理后的点云数据中提取柱状物对象；点云分割，将预处理后的点云在垂直方向上以为间隔分成几段；基于直径约束过滤，分别对每一段内的点云进行聚类，在区间中点云聚成的类的集合可以表示为： 其中，表示中的第o个点云簇，m是区间中点云簇的个数，基于区间内点云簇的XOY平面上的分布，给出将保留的条件： 其中，为的点云在XOY平面上的最大欧式距离，的值设置为大于交通场景中大部分柱状物体的横截面直径，当不满足上述条件时，将其滤除；基于高度约束的过滤，基于聚类而成的多个点云簇，将所有点云簇投影于XOY平面，并将在XOY平面上有重叠部分的聚类合成一个聚类，合并分布在不同高度中的点云簇，组成完整的目标，再根据高度约束条件，过滤掉完整点云目标中的窄点云簇，窄点云簇在水平方向上的宽度和在垂直方向上的高度很小，规定柱状物的高度满足以下公式： 其中，为目标在z轴的最大值，为目标高度的最小值，为一个常数阈值；基于占用约束的过滤，对于满足高度条件的完整点云目标，规定柱状物的点云占用率满足以下约束条件： 其中，q表示该点云簇由多少个不同高度的点云簇合并而成，为区间中的聚类高度，是一个权重参数，其随环境的变化较弱，通过数据训练获得；方向约束滤波，通过PCA算法对每个点云簇进行分析，假设为点云簇的数据，其中t为点云中点的个数，表示一个点，构造点云的3×3协方差矩阵： 其中，为点云中各点云的均值，可通过下式计算得到： 得到点云簇的协方差矩阵COV后，进行奇异值分解，得到矩阵的特征值，按升序排序分别为，和，以及特征值对应的特征向量,和，这三个特征向量分别为点云簇的三个主成分，其中为第一主成分，为第二主成分，柱状物点云垂直于XOY平面，簇的第一主成分方向与z轴矢量之间的夹角应满足以下条件： 其中，为角度阈值，由于对环境的不变性，通过数据训练得到角度阈值，pr为投影向量，pr=（0，0，1）；步骤三：对应柱状物搜索，基于提取的柱状物，通过对应柱状物对CPP搜索模块对对应柱状物对CPP进行搜索；步骤四：位姿变换计算，根据提取的对应柱状物对CPP计算出三维刚体旋转变换矩阵和平移向量。

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