激光雷达和相机的联合标定方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112446927B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202011506144.6

    申请日:2020-12-18

    IPC分类号: G06T7/80 G01S7/497

    摘要: 本发明公开了一种激光雷达和相机的联合标定方法、装置、设备及存储介质。激光雷达和相机的联合标定方法包括:通过激光雷达获取多边形平面板在若干姿态下的若干组点云数据,并通过相机获取多边形平面板在相同姿态下的若干组图像数据;在点云数据中确定点云平面点和点云边缘点;在图像数据中确定图像平面点和图像边缘点;基于点云平面点、点云边缘点、图像平面点和图像边缘点计算激光雷达的坐标系与相机的坐标系之间的旋转矩阵和平移向量;根据旋转矩阵和平移向量对激光雷达和相机进行联合标定,有效的避免了使用传统的棋盘格标靶进行标定时人工参与激光雷达和相机的联合标定所带来的人为误差和时间消耗,并减少联合标定过程中的计算量。

    一种点云配准方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114612529A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210271288.0

    申请日:2022-03-18

    IPC分类号: G06T7/32 G06T7/33

    摘要: 本发明公开了一种点云配准方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取与目标对象相对应的原始点云数据,并基于高斯分布从所述原始点云数据中确定出至少一组模板点云数据;对原始点云数据进行点云数据筛选得到待输入点云数据,并将待输入点云数据输入所述高斯混合模型,得到待拟合点云数据,以基于所述待拟合点云数据生成待比对邻域曲面;确定与各组模板点云数据相对应的模板拟合点云数据,并基于各模板拟合点云数据生成目标比对邻域曲面;将待比对邻域曲面与各目标比对邻域曲面进行比对,得到目标邻域曲面,并将目标邻域曲面对应的模板点云数据作为待替换点云数据。实现了更加准确的对非刚性物体进行点云配准的效果。

    电缆放线车路径规划方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112748733A

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN202011490696.2

    申请日:2020-12-16

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种电缆放线车路径规划方法、装置、设备及存储介质。其中,电缆放线车路径规划方法,包括:从上层控制器处获取全局路径;确定电缆放线车的预览长度和转向半径;基于预览长度和转向半径利用Dubins曲线生成最短路径;获取电缆放线车的行驶路径的障碍物信息;基于障碍物信息和最短路径利用触须算法生成目标局部路径。通过利用Dubins曲线生成预览长度的最短路径,具有良好的实时性,根据电缆放线车的位置变化生成路径规划,有效提升电缆放线车的行进效率;利用触须算法生成在最短路径基础上进行避障的目标局部路径,使得电缆放线车在行进过程中即保证了行进的效率,又保证了电缆放线车在行进过程中对障碍物的良好躲避。

    激光雷达和相机的联合标定方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112446927A

    公开(公告)日:2021-03-05

    申请号:CN202011506144.6

    申请日:2020-12-18

    IPC分类号: G06T7/80 G01S7/497

    摘要: 本发明公开了一种激光雷达和相机的联合标定方法、装置、设备及存储介质。激光雷达和相机的联合标定方法包括:通过激光雷达获取多边形平面板在若干姿态下的若干组点云数据,并通过相机获取多边形平面板在相同姿态下的若干组图像数据;在点云数据中确定点云平面点和点云边缘点;在图像数据中确定图像平面点和图像边缘点;基于点云平面点、点云边缘点、图像平面点和图像边缘点计算激光雷达的坐标系与相机的坐标系之间的旋转矩阵和平移向量;根据旋转矩阵和平移向量对激光雷达和相机进行联合标定,有效的避免了使用传统的棋盘格标靶进行标定时人工参与激光雷达和相机的联合标定所带来的人为误差和时间消耗,并减少联合标定过程中的计算量。

    一种点云配准方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114612529B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202210271288.0

    申请日:2022-03-18

    IPC分类号: G06F17/00

    摘要: 本发明公开了一种点云配准方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:获取与目标对象相对应的原始点云数据,并基于高斯分布从所述原始点云数据中确定出至少一组模板点云数据;对原始点云数据进行点云数据筛选得到待输入点云数据,并将待输入点云数据输入所述高斯混合模型,得到待拟合点云数据,以基于所述待拟合点云数据生成待比对邻域曲面;确定与各组模板点云数据相对应的模板拟合点云数据,并基于各模板拟合点云数据生成目标比对邻域曲面;将待比对邻域曲面与各目标比对邻域曲面进行比对,得到目标邻域曲面,并将目标邻域曲面对应的模板点云数据作为待替换点云数据。实现了更加准确的对非刚性物体进行点云配准的效果。