于 Lidar(激光雷达）扫描设备，该第一预设数值范围可以设置为1. 5米至25米。在该种方式 下，当扫描到的某一个空间点与扫描设备之间的距离大于25米或小于1. 5米时，可以将该 空间点的空间坐标作为一个第一噪声数据，并将其滤除，从而减少对点云数据的配准过程 造成的干扰。
[0175] 第二种方式：该种方式可以用于滤除统计噪声数据，下述的第二噪声数据可以为 固定噪声数据。
[0176] 结合统计噪声数据的产生原因，可以通过如下步骤2011至步骤2014来实现滤除 统计噪声数据。其中，为了便于说明，以扫描设备扫描到的任一帧点云数据为例进行说明。
[0177] 2011 :对于扫描设备扫描到的任一帧点云数据，计算该点云数据中每个空间点第 二预设范围内的所有邻域点与每个空间点之间的平均距离。
[0178] 其中，本发明实施例不对第二预设范围的具体数值进行限定。例如，该第二预设范 围可以为空间点周围10米范围。具体地，对于空间点A，当扫描设备扫描到的该帧点云数据 中的任一个空间点B落在该空间点A的第二预设范围内时，将该空间点B作为空间点A的 一个邻域点。
[0179] 具体地，对于任一个空间点，在计算该空间点与其第二预设范围内的邻域点之间 的平均距离时，可以先获取该空间点第二预设范围内的所有邻域点，并确定该空间点与每 个邻域点之间的距离；进一步地，根据该空间点与每个邻域点之间的距离，计算该空间点对 应的平均距离。其中，任一空间点对应的平均距离为该空间点与其第二预设范围内的邻域 点之间的平均距离。
[0180] 2012:根据每个空间点对应的平均距离确定第一高斯分布函数，其中，第一高斯分 布函数的均值为第一数值，方差为第二数值。
[0181] 在本发明实施例中，假设所有空间点对应的平均距离服从高斯分布，因此，对于一 帧扫描到的点云数据，可以用第一高斯分布函数来表示所有空间点对应的平均距离的分布 情况。其中，在确定第一高斯分布函数时，可以先确定所有空间点对应的平均距离的均值和 方差，然后将该均值和方差分别代入标准高斯分布函数中实现。其中，第一数值用于表示第 一高斯分布函数的均值，第二数值用于表示第一高斯分布函数的方差。
[0182] 2013 :对于扫描设备扫描到的该帧点云数据中的任一空间点，当该空间点对应的 平均距离与第一数值之间的差值大于第二数值时，将该空间点作为一个第二噪声数据。
[0183] 在本发明实施例中，当任一空间点对应的平均距离与第一数值之间的差值大于第 二数值时，确定该空间点不满足统计规律，因此，将该空间点作为一个第二噪声数据。
[0184] 对于扫描设备扫描到的每帧点云数据均进行上述步骤2011至步骤2013,即可确 定扫描设备扫描到的每帧点云数据中的所有第二噪声数据。
[0185] 2014:滤除扫描设备扫描到的每帧点云数据中的所有第二噪声数据，得到各帧点 云数据。
[0186] 为了避免这些第二噪声数据对后续的数据配准过程产生影响，可以滤除扫描设备 扫描到的每帧点云数据中的所有第二噪声数据。
[0187] 需要说明的是，该步骤201为可选步骤。通过该可选步骤，能够滤除扫描设备扫描 到的每帧点云数据中的噪声数据，从而能够避免该噪声数据对后续的点云数据的配准过程 产生影响，从而导致配准结果不准确的现象出现。
[0188] 202 :对相邻的每两帧点云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标 姿态变换参数。
[0189] 其中，该步骤为进行局部配准的实现过程。通常，扫描设备在进行扫描时，会进行 多次扫描，每次扫描可以获得一帧点云数据，扫描完成时得到的各帧点云数据构成一组点 云数据序列。在点云数据的配准过程中，为了获得扫描设备在扫描相邻的两帧点云数据时 的姿态变换情况，以便于将一帧点云数据拼接至另一帧点云数据，从而得到表征目标对象 空间位置的完整信息，针对于相邻的每两帧点云数据，需要分别进行配准。此处，扫描设备 的姿态是指扫描设备的传感器外部参数，该参数可以包括镜头的方向和位置等。另外，每帧 点云数据中至少包括目标对象上的某一空间点的三维坐标。当然，每帧点云数据还可以包 括目标对象的颜色信息（RGB值）或物体反射面强度等参数。
[0190] 在本发明实施例中，用参数F表示扫描设备扫描得到的一组点云数据序列，扫描 设备通过对同一目标对象在不同姿态下进行多次扫描，可以得到一组点云数据序列F= {F^F2,F3,......FN}。匕表示第i次扫描得到的一帧点云数据。另外，为了便于对相邻的 每两帧点云数据的配准过程进行说明，在该步骤后续内容中，以F^J5Fj+1分别表示一组相邻 的两帧点云数据中的第一帧点云数据和第二帧点云数据，以屮和W_+1分别表示F」与Fj+1中 的空间点。其中，=卜/?' 4，……，《/?，……}，v.'= {v/.，v《，……，v/，……}。另外，对于 任一组相邻的两帧点云数据，其均包括第一帧点云数据和第二帧点云数据。下面将结合该 部分内容对任一组相邻的两帧点云数据进行配准的过程进行详细阐述。具体地，对任一组 相邻的两帧点云数据进行配准的过程可通过如下步骤2021至步骤2023来实现：
[0191] 2021 :使用ICP对相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数据和第二帧点云数据进 行配准，得到该相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数据和第二帧点云数据之间的第一姿 态变换参数。
[0192] 具体地，由于在进行相邻的两帧点云数据的配准时，需要确定采集两帧点云数据 时扫描设备相对姿态的改变，因此，在本发明实施例中，使用参数化模型户表示相邻的两帧 点云数据之间的相对姿态的改变。其中，该参数化模型户包括两部分参数：
[0193]
【主权项】
1. 一种点云数据的配准方法，其特征在于，所述方法包括： 对相邻的每两帧点云数据进行配准，得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态变换 参数； 根据每个目标姿态变换参数，对各帧点云数据进行累积，得到初始配准点云数据； 从所述初始配准点云数据中，提取配准参考数据，所述配准参考数据为配准度高的数 据； 以所述配准参考数据为参考，再次对各帧点云数据进行配准，得到目标配准点云数据。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对相邻的每两帧点云数据进行配准 之前，还包括： 滤除扫描设备扫描到的每帧点云数据中的第一噪声数据，得到各帧点云数据，所述第 一噪声数据为与坐标原点之间的距离在第一预设数值范围外的点云数据，所述坐标原点为 所述扫描设备所在位置处的坐标。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对相邻的每两帧点云数据进行配准 之前，还包括： 对于扫描设备扫描到的任一帧点云数据，计算所述点云数据中每个空间点第二预设范 围内的所有邻域点与所述每个空间点之间的平均距离； 根据每个空间点对应的平均距离确定第一高斯分布函数，其中，第一高斯分布函数的 均值为第一数值，方差为第二数值； 对于所述点云数据中的任一空间点，当所述空间点对应的平均距离与所述第一数值之 间的差值大于所述第二数值时，将所述空间点作为一个第二噪声数据； 滤除所述扫描设备扫描到的每帧点云数据中的所有第二噪声数据，得到各帧点云数 据。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对相邻的每两帧点云数据进行配准， 得到相邻的每两帧点云数据之间的目标姿态变换参数，包括： 对于任一组相邻的两帧点云数据，使用迭代最近点法ICP对所述相邻的两帧点云数据 进行配准，得到所述相邻的两帧点云数据之间的第一姿态变换参数； 根据所述第一姿态变换参数将所述相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数据拼接至 第二帧点云数据，得到第一配准点云数据； 使用正态分布变换法NDT对所述第一配准点云数据和所述第二帧点云数据进行配准， 得到所述第一配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的第二姿态变换参数，将所述第二 姿态变换参数作为所述相邻的两帧点云数据之间的目标姿态变换参数。
5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于任一组相邻的两帧点云数据，使 用迭代最近点法ICP对所述相邻的两帧点云数据进行配准，得到所述相邻的两帧点云数据 之间的第一姿态变换参数，包括： 对于任一组相邻的两帧点云数据，确定所述相邻的两帧点云数据中第一帧点云数据和 第二帧点云数据之间的所有匹配点对； 使用所述第一帧点云数据和第二帧点云数据之间的所有匹配点对，对ICP目标函数进 行迭代计算，以最小化所述ICP目标函数的值，将得到所述ICP目标函数的最小值时的姿态 变换参数作为第一初始姿态变换参数； 根据所述第一初始姿态变换参数，将所述相邻的两帧点云数据中的第一帧点云数据拼 接至第二帧点云数据，得到第一初始配准点云数据； 确定所述第一初始配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的所有匹配点对； 从所述第一初始配准点云数据与所述第二帧点云数据之间的所有匹配点对中，筛选出 匹配点对之间的距离不大于第一指定数值的部分匹配点对； 使用所述部分匹配点对，对所述ICP目标函数进行迭代计算，以最小化所述ICP目标 函数的值，将得到所述ICP的目标函数的最小值时的姿态变换参数作为第二初始姿态变换 参数，并继续进行筛选部分匹配点的过程及最小化所述ICP目标函数的值的过程，直至所 述第一指定数值不大于第一预设阈值时，将迭代得到的姿态变换参数作为第一姿态变换参 数。
6. 根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述使用正态分布变换法NDT对所述 第一配准点云数据和所述第二帧点云数据进行配准，得到所述第一配准点云数据与所述第 二帧点云数据之间的第二姿态变换参数，包括： 使用第一尺寸的立方单元格划分所述第二帧点云数据； 对于任一第一尺寸的立方单元格，确定所述第一尺寸的立方单元格中空间点的第二高 斯分布函数； 根据所述第一尺寸、所述第一尺寸的立方单元格中空间点的第二高斯分布函数及所述 第一配准点云数据中各个空间点在所述第一尺寸的立方单元格中的位置，对NDT目标函数 进行迭代计算，将得到NDT目标函数的最大值时的姿态变换参数作为第三初始姿态变换参 数； 根据所述第三初始姿态变换参数，将所述第一配准点云数据拼接至所述第二帧点云数 据，得到第二配准点云数据； 缩小所述第一尺寸的立方单元格的尺寸，并继续进行最大化NDT目标函数值的过程， 直至所述第一尺寸的立方单元格的边长不大于第二预设阈值时，将迭代得到的姿态变换参 数作为第二姿态变换参数。
7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述初始配准点云数据中，提取配 准参考数据，包括： 使用第二尺寸的立方单元格划分所述初始配准点云数据； 确定所有第二尺寸的立方单元格的数据矩阵，其中，每个数据矩阵中的一行元素表示 一个空间点的三维坐标，每个数据矩阵的行数与每个第二尺寸的立方单元格中包括的初始 配准点云数据的空间点数量相同； 根据每个第二尺寸的立方单元格的数据矩阵，计算每个第二尺寸的立方单元格的协方 差矩阵； 对每个协方差矩