本发明涉及智能车辆环境感知技术领域，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、控制器及雷达传感器。
背景技术
毫米波雷达一般采用啁啾序列(chirpsequence)调制，这种雷达会发射出一系列连续的线性啁啾信号，单个信号的时间长度往往只有数微秒。雷达在发射一系列信号，并接收到环境中各种物体的反射信号后，会对接收到的信号进行二维或二维以上的傅立叶变换，这样就得到了二维或二维以上的频域信号；这种频域信号称为一帧(frame)，即类似于视频信号中的一帧。其中，每帧信号包括若干有效的探测点(detection)。每帧信号至少包括两个维度，其中一个是和雷达的距离(range)，另一个是目标相对雷达的距离变化率(rangerate，径向速度)。
由于这种调制模式本身固有的物理特性，距离变化率的信号是折叠的(folded)。其中，折叠的涵义为：距离变化率是周期性的，例如，对-50m/s，0m/s，50m/s三种不同速度的探测点，在频域上看来则重叠在一起。因此，在后续处理中，一般需要进行针对探测点的去折叠(unfolding)处理，即把周期性的距离变化率转变为真实的距离变化率。
现有的去折叠一般需要采用目标跟踪(tracking)等方法，即将若干个探测点聚类(grouping)为一个目标(object)，并将若干帧综合起来，通过目标距离在不同帧之间的变化预估出目标的距离变化率范围，然后再综合预估的距离变化率和周期性的距离变化率，得出目标的实际距离变化率。现有的处理过程是在雷达内部通过复杂的跟踪算法实现，不仅处理算法复杂，而且去折叠效果较差。
技术实现要素：
为解决现有技术中存在的问题，本发明提出了一种点云数据处理方法、装置、控制器及雷达传感器；具体地：
第一方面提供了一种点云数据处理方法，所述方法包括：
获取雷达传感器发送的探测点的点云数据以及探测点对应的目标数据；所述探测点的点云数据包括探测点的距离变化率；
获取雷达传感器对探测点的距离变化率的测量范围；
提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；
对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
进一步地，所述对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，包括：
根据探测点对应的目标数据确定出目标区域；
对位于所述目标区域内的点云数据中的距离变化率进行调整。
进一步地，所述对超出所述测量范围的探测点的距离变化率进行调整，包括：
根据探测点对应的目标数据确定出目标空间的上限和下限；
对位于所述目标空间内的点云数据中的距离变化率进行调整。
第二方面提供了一种点云数据处理方法，所述方法包括：
获取多个图像帧，每个图像帧均包括多个探测点；
根据多个图像帧，将同一个对象的探测点的点云数据进行组合，生成所述探测点对应的目标数据；
发送探测点的点云数据及探测点对应的目标数据；使控制器在获取到距离变化率的测量范围后，提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；并对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
第三方面提供了一种点云数据处理装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取雷达传感器发送的探测点的点云数据以及探测点对应的目标数据；所述探测点的点云数据包括探测点的距离变化率；
测量范围获取模块，用于获取雷达传感器对探测点的距离变化率的测量范围；
探测点提取模块，用于提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；
距离变化率调整模块，用于对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
进一步地，所述距离变化率调整模块包括：
目标区域确定单元，用于根据探测点对应的目标数据确定出目标区域；
第一距离变化率调整单元，用于对位于所述目标区域内的点云数据中的距离变化率进行调整。
进一步地，所述距离变化率调整模块包括：
目标空间上下限确定单元，用于根据探测点对应的目标数据确定出目标空间的上限和下限；
第二距离变化率调整单元，用于对位于所述目标空间内的点云数据中的距离变化率进行调整。
第四方面提供一种点云数据处理装置，所述装置包括：
图像帧获取模块，用于获取多个图像帧，每个图像帧均包括多个探测点；
目标数据生成模块，用于根据多个图像帧，将同一个对象的探测点的点云数据进行组合，生成所述探测点对应的目标数据；
雷达数据发送模块，用于发送探测点的点云数据及探测点对应的目标数据；使控制器在获取到距离变化率的测量范围后，提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；并对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
第五方面提供了一种控制器，包括第三方面所述的点云数据处理装置。
第六方面提供一种雷达传感器，包括第四方面所述的点云数据处理装置。
本发明提供的一种点云数据处理方法、装置、控制器及雷达传感器，具有如下的技术效果：
本发明通过雷达传感器将采集的雷达信号(探测点的点云数据和探测点对应的目标数据)传输给控制器；所述控制器获取雷达信号，并获取所述雷达传感器的距离变化率的测量范围；在探测点的距离变化率超出所述雷达传感器的距离变化率的测量范围时，进一步地，控制器则将超出所述测量范围的探测点提取；对超出所述测量范围的探测点的距离变化率进行调整，使超出所述测量范围的探测点的距离变化率，和所述探测点对应的目标数据中的距离变化率调整为一致。该方法充分利用了雷达输出的探测点数据和生成的目标数据，避免了重复计算；简单高效地实现去折叠的效果。
本发明只要对每个探测点进行区域判断或空间判断；不需要进行复杂的跟踪，提升了整个过程中点云数据的处理效率；提升环境感知的准确度，进一步提升了用户的驾驶体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是现有技术中的用于对点云数据进行处理的技术方案；
图2是本发明实施例提供的一种点云数据处理方法的方法流程图；
图3是本发明实施例提供的对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整的方法流程图；
图4是本发明实施例提供的另一种对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整；
图5是本发明实施例提供的构造出的二维空间的示意图；
图6是本发明实施例提供的另一种点云数据处理方法的方法流程图；
图7是本发明实施例提供的一种点云数据处理装置框图；
图8是本发明实施例提供的另一种点云数据处理装置框图；
图9是本发明实施例提供的另一种点云数据处理装置框图；
图10是本发明实施例提供的具体场景示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
现有的雷达生产商一般在雷达内部采用非常复杂的跟踪算法，处理过程复杂。并且，对主机厂来说，获得的雷达数据中的探测点数据是折叠的，需要将其用尽量高效的算法去折叠，以获得探测点的实际径向速度。传统的技术方案一般有三个步骤，如图1所示。
第一，通过信号处理获得探测点数据。一般是在频域信号中选择一些较强的点，对这些点进行一些比如角度计算之类的处理，然后再将结合了距离，角度，信号强度等数据的探测点进行输出，也包括距离变化率。但此时雷达的距离变化率是折叠的。
第二，将距离,角度,距离变化率等参数临近的探测点进行聚类,以及针对不同帧的探测点数据进行跟踪,从而获得目标数据。
第三，在跟踪过程中即可获得目标纵向运动速度的真实数据，从而对探测点数据进行去折叠。
这种处理一般在雷达传感器内部完成。但雷达也可将探测点数据输入控制器，从而在控制器内实现目标检测和跟踪，从而对距离变化率进行去折叠。
本技术方案提出了一种针对毫米波雷达的点云数据进行简单高效处理的方案。具体是采用毫米波雷达(雷达传感器)和控制器组成的技术架构；一个或多个雷达传感器连接一个控制器，雷达传感器将雷达数据输出给控制器，雷达数据包括探测点数据和由每帧图像中同一物体的探测点数据生成的目标数据；具体是：
本实施例提供了一种点云数据处理方法，从控制器的角度进行描述，如图2所示，所述方法包括：
s101.获取雷达传感器发送的探测点的点云数据以及探测点对应的目标数据；所述探测点的点云数据包括探测点的距离变化率；
在步骤s101中，所述雷达传感器采用毫米波雷达，所述毫米波雷达为一个或多个；利用安装在当前车辆上的毫米波雷达进行周边环境信息的采集，获取雷达图像帧；其中每帧图像上具有多个探测点，每个探测点均具有对应的数据信息，比如周边对象相距车载雷达的距离、周边对象相对车载雷达的角度、周边对象相对车载雷达的距离变化率(径向速度)等。
在步骤s101中，毫米波雷达获取到采集范围内的图像信息，生成图像帧；并将多个图像帧中同一个对象的探测点的点云数据进行组合，生成所述探测点对应的目标数据；之后，毫米波雷达将探测点数据和对应的目标数据一并传输给控制器。
s102.获取雷达传感器对探测点的距离变化率的测量范围；
在步骤s102中，控制器需要对探测点的距离变化率进行判断，判断其是否属于单帧图像就能够得到其距离变化率的情况，所以需要预先获取雷达传感器对探测点的距离变化率的测量范围；对应地，步骤s102中控制器从雷达传感器中获取到距离变化率的测量范围。
s103.提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；
步骤s103中，在探测点的距离变化率超出所述雷达传感器的距离变化率的测量范围时，则提取出超出所述测量范围的探测点。
针对步骤s103给与举例说明：雷达传感器的每个单帧图像都有测量范围，这个测量范围比如是-20m/s至20m/s的范围；距离变化率在这个范围内的探测点是能够通过每个单帧图像来判断的，距离变化率不在这个范围的探测点因为距离变化率发生了折叠，并不属于真实的距离变化率，则不能通过每个单帧图像来判断，需要通过多个图像帧来判断，基于多个图像帧得到的目标数据对该探测点的距离变化率进行判断。所以，对应地，步骤s103中通过控制器对探测点的距离变化率进行判断之后，进一步将超出所述测量范围的探测点提取出，为后续利用对应的目标数据进行处理获取处理对象。
s104.对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
具体地，其中一种实施方式中，步骤s104，对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，如图3所示，包括：
s104a.根据探测点对应的目标数据确定出目标区域；
其中，每个目标物体都有对应的目标区域；在步骤s104a中，利用探测点的目标数据能够确定出对应的目标区域，比如车载雷达前方有一个红色汽车，该红色汽车为目标对象(探测点)；因为前期已经获取到探测点的点云数据组合生成的目标数据，则根据所述目标数据进一步能够确定出该红色汽车的目标区域(占用的面积范围)。
s104b.对位于所述目标区域内的点云数据中的距离变化率进行调整。
进一步地，在步骤s104b中，控制器将探测点的点云数据和目标数据同时投射到整个区域中；能够利用探测点的目标数据(位置、范围、距离变化率等信息)与探测点的点云数据进行比较，从整个区域中找到处于目标区域内的超出毫米波雷达距离变化率测量范围的探测点。对处于目标区域内的该探测点的点云数据中的距离变化率(径向速度)进行调整，使其和探测点的目标数据中的距离变化率(径向速度)保持一致。
其中一种实施方式中，步骤s104，对超出所述测量范围的探测点的距离变化率进行调整，如图4所示，包括：
s104c.根据探测点对应的目标数据确定出目标空间的上限和下限；
其中，每个目标物体都有对应的目标空间；在步骤s104c中，利用探测点的目标数据能够确定出对应的目标空间的上限和下限，比如车载雷达前方有一个红色汽车，该红色汽车为目标对象(探测点)，因为前期已经获取到探测点的点云数据组合生成的目标数据，则根据所述目标数据确定出该红色汽车所属空间的上限和下限；其中，目标物体所属的空间可以为二维空间或三维空间，该空间都是以所述雷达传感器安装所在本体的视角进行构建的，构造出的二维空间或三维空间与雷达传感器安装的本体的坐标轴相互平行；具体是，构造出的二维空间与雷达传感器安装的本体的坐标轴的x，y坐标轴平行(如图5所示)，构造出的三维空间与雷达传感器安装的本体的坐标轴的x，y和z坐标轴平行；其中，二维空间的上限是指对应x，y坐标轴均取最大值的情况，下限是指对应x，y坐标轴均取最小值的情况；三维空间的上限是指对应x，y和z坐标轴均取最大值的情况，下限是指对应x，y和z坐标轴均取最小值的情况。这种构建方式进一步简化了计算的复杂度，进而提升了数据处理效率。
s104d.对位于所述目标空间内的点云数据中的距离变化率进行调整。
在步骤s104b中，控制器将探测点的点云数据和目标数据同时投射到整个区域中；能够利用探测点中的目标数据(位置、范围等信息)和探测点的点云数据进行比较，从整个区域中找到处于目标空间内的超出毫米波雷达距离变化率测量范围的探测点。对目标空间内探测点的点云数据中的距离变化率(径向速度)进行调整，使其和探测点的目标数据中的距离变化率(径向速度)保持一致。
本实施例提供了一种点云数据处理方法，如图6所示，从雷达传感器的角度进行描述，所述方法包括：
s201.获取多个图像帧，每个图像帧均包括多个探测点；
在步骤s201中，雷达传感器获取车载雷达周边的图像，形成图像帧；其中每帧图像上均具有多个探测点。
s202.根据多个图像帧，将同一个对象的探测点的点云数据进行组合，生成所述探测点对应的目标数据；
其中，雷达传感器综合个图像帧中同一个对象的探测点的点云数据能够集合得到所述探测点对应的目标数据。
s203.发送探测点的点云数据及探测点对应的目标数据；使控制器在获取到距离变化率的测量范围后，提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；并对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
其中，雷达传感器将目标数据和探测点数据同时传输给控制器；数据可通过can接口、flexray接口或其他接口进行传输。
本实施例提供了一种点云数据处理装置，如图7所示，所述装置包括：
数据获取模块110，用于获取雷达传感器发送的探测点的点云数据以及探测点对应的目标数据；所述探测点的点云数据包括探测点的距离变化率；
测量范围获取模块120，用于获取雷达传感器对探测点的距离变化率的测量范围；
探测点提取模块130，用于提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；
距离变化率调整模块140，用于对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
进一步地，所述距离变化率调整模块140包括：
目标区域确定单元141，用于用于根据探测点对应的目标数据确定出目标区域；
第一距离变化率调整单元142，用于对位于所述目标区域内的点云数据中的距离变化率进行调整。
进一步地，如图8所示，所述距离变化率调整模块140包括：
目标空间上下限确定单元143，用于根据探测点对应的目标数据确定出目标空间的上限和下限；
第二距离变化率调整单元144，用于对位于所述目标空间内的点云数据中的距离变化率进行调整。
本实施例提供了一种控制器，包括图7或图8所示的点云数据处理装置。
本实施例提供了一种点云数据处理装置，如图9所示，所述装置包括：
图像帧获取模块210，用于获取多个图像帧，每个图像帧均包括多个探测点；
目标数据生成模块220，用于根据多个图像帧，将同一个对象的探测点的点云数据进行组合，生成所述探测点对应的目标数据；
雷达数据发送模块230，用于发送探测点的点云数据及探测点对应的目标数据；使控制器在获取到距离变化率的测量范围后，提取出点云数据中的距离变化率超出所述测量范围的探测点；并对超出所述测量范围的点云数据中的距离变化率进行调整，使所述点云数据中的距离变化率和所述探测点对应目标数据中的距离变化率一致。
本实施例提供了一种雷达传感器，所述雷达传感器为毫米波雷达，所述毫米波雷达包括图9所示提供的点云数据处理装置。
本实施例提供了一种点云数据处理系统，包括具有图7或图8所示的点云数据处理装置的控制器，还包括具有图9所示的点云数据处理装置的雷达传感器，且所述雷达传感器的数量为一个或多个。
需要说明的是，本发明给出一个具体场景示意图，如图10所示，图中有两个目标，这两个目标都是车辆。一个速度很快的车辆a，还有一个速度很慢的车辆b。由于车辆a超过了雷达单帧图像的测量范围，所以需要将车辆a对应的探测点进行去折叠。我们可以把车辆a目标范围内的所有探测点(图中实线所示的区域)进行去折叠，也可以把车a辆对应的目标范围上下限范围内的所有探测点(图中虚线所示的区域)进行去折叠。
本发明提供的一种点云数据处理方法、装置及系统，具有如下的技术效果：
本发明通过雷达传感器将采集的雷达信号(探测点的点云数据和探测点对应的目标数据)传输给控制器；所述控制器获取雷达信号，并获取所述雷达传感器的距离变化率的测量范围；在探测点的距离变化率超出所述雷达传感器的距离变化率的测量范围时，进一步地，控制器则将超出所述测量范围的探测点提取；对超出所述测量范围的探测点的距离变化率进行调整，使超出所述测量范围的探测点的距离变化率，和所述探测点对应的目标数据中的距离变化率调整为一致。该方法充分利用了雷达输出的探测点数据和生成的目标数据，避免了重复计算；简单高效。
本发明能够将探测点的点云数据和目标数据同时投射到目标范围(目标区域或目标空间)内进行比较调整，简单实用；只要对每个探测点加上区域判断或空间判断即可，完全不需要进行复杂的跟踪，并且能够直接确定出目标范围，并不需要特别计算；这不仅是空间计算上还是时间处理上都获得了巨大的提升；进一步提升了整个过程中点云数据的处理效率；进而提升了用户的驾驶体验。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。