一种仿真动态点云数据的生成方法和系统

1.本发明涉及点云数据处理技术领域，特别涉及一种仿真动态点云数据的生成方法和系统。


背景技术：

2.模拟动态环境点云数据是一种基于原始动态环境的激光雷达点云数据，有限的点云数据集只能代表真实数据分布的部分情况，除非数据集无限大(连续分布)或者包含所有可能的数据(离散分布)，否则实验不能完全测试到数据的真实的所有数据分布。
3.一般，点云数据动态环境点云数据录取有两种方式。第一种方式，是在仿真环境中使用仿真工具，模拟障碍物的状态，模拟传感器工作原理。通过人工制作三维动态环境，进行情景模拟，然后使用虚拟传感器，例如相机或激光雷达，录制三维动态环境点云数据。第二种方式是，利用大量的人力物力，选取一条道路，在路上放置静态与动态障碍物，使用激光雷达在真实环境中采集得到高精度高密度的三维动态环境点云数据。
4.第一种方法，仿真模型制作成本较高。在现有三维建模技术条件下，无法全自动地制作真实感较强的场景或者单个障碍物的模型，必须需全人工或者半自动的建模方式。因此制作大规模场景和大量障碍物的模型需要投入很高的人力物力成本。且仿真环境与真实环境应用的误差较大，缺乏实际应用意义。第二种方法，真实动态环境难以控制，受到外在影响较大，并且成本昂贵。并且数据量很大，而且激光雷达不便于运输，增加了生成三维场景地图的成本。因此，动态环境激光雷达数据录取的成本高、难度大。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种仿真动态点云数据的生成方法，该方法能够实现不需要多次录取真实的动态环境点云数据，即可得到模拟的动态环境点云数据。
6.本发明提供的一种仿真动态环境点云数据的生成方法，包括：
7.获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；
8.对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；
9.设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
10.优选地，所述获取随机数量与随机位置的障碍物格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性，之后还包括：
11.对一个位置的点云方格中添加高斯噪声，模拟真实环境中的障碍物；
12.输出处理好的点云数据。
13.优选地，所述对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物包括：
14.输入点云数据，
15.获取其中单帧pcd点云，对点云数据使用体素网格；
16.体素滤波器pcl:voxelgrid对整个点云按照leafsize设置体素大小，也就是将整个点云空间分割成多个以leafsize为基本单位的小立方体，使得每个格子都作为该类障碍物候选格子。
17.优选地，所述设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性具体包括：
18.获取随机数量与随机位置的动态物体格子，
19.获取设置的格子的数量leafsize_len，通过遍历1到leafsize_len的格子；
20.使用rand()函数，将每一个格子都赋予一个0-1之间的随机大小数字，并且设置得到该格子的概率也为0-1之间一个数字，设置每个格子赋予的数字为r，获取该格子的概率为n，只有当r＞n时，才能获取到该格子。
21.优选地，所述对一个位置的激光雷达点云方格中添加高斯噪声，模拟真实环境中的障碍物具体包括：
22.给获取的随机格子里面添加高斯噪声，高斯噪声的概率密度服从高斯分布其中有平均值means和标准方差σ两个参数，高斯分布的公式为：
[0023][0024]
μ值们取相对应的格子的平均值，σ值取voxel_size/4.0，每个格子添加的噪声点的数量也是通过计算之后决定的。
[0025]
本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种仿真动态环境点云数据的生成系统，包括：
[0026]
数据获取模块，用于获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；
[0027]
数据处理模块，用于对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；
[0028]
立方体格子划分模块，用于设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
[0029]
优选地，立方体格子划分模块，用于设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性，包括：
[0030]
数据输入模块，用于输入点云数据，
[0031]
点云数据处理模块，用于获取其中单帧pcd点云，对点云数据使用体素网格；
[0032]
体素网格处理模块，用于体素滤波器pcl:voxelgrid对整个点云按照leafsize设置体素大小，也就是将整个点云空间分割成多个以leafsize为基本单位的小立方体，使得每个格子都作为该类障碍物候选格子。
[0033]
本发明的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0034]
一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的仿真动态点云数据的生成方法。
[0035]
本发明的第四个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0036]
一种存储介质，存储程序，所述程序被处理器执行时，实现上述的仿真动态点云数
据的生成方法。
[0037]
本发明通过获取一段激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据，作为原始点云数据，将原始的激光雷达点云数据进行体素三维网格划分，将激光雷达点云数据分成无数个大小相同的立方体，在划分成三维网格的激光雷达点云数据中，选取随机数量的立方体格子，来模拟真实环境障碍物数量的随机性，将选定数量的点云方格选择随机位置，来模拟真实环境中障碍物位置的随机性在选定位置的激光雷达点云方格中添加高斯噪声，来模拟真实环境中的障碍物，输出处理完的激光雷达点云数据。增加了激光雷达动态环境点云数据的多样性和激光雷达动态环境点云数据的可控性，实现不需要多次录取真实的动态环境点云数据，即可得到模拟的动态环境点云数据。
附图说明
[0038]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，标示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0039]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]
图1为本发明提出的一种仿真动态环境点云数据的生成方法的流程图；
[0041]
图2为本发明提出的一种仿真动态环境点云数据的生成方法的另外一流程图。
具体实施方式
[0042]
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的一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0044]
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一种该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0045]
本发明提供的一种仿真动态环境点云数据的生成方法，参考图1-2，包括：
[0046]
步骤100，获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；
[0047]
步骤200，对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；
[0048]
步骤300，设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
[0049]
本发明通过获取一段激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据，作为原始点云数据，将原始的激光雷达点云数据进行体素三维网格划分，将激光雷达点云数据分成无数个大小相同的立方体，在划分成三维网格的激光雷达点云数据中，选取随机数量的立方体格子，来模拟真实环境障碍物数量的随机性，将选定数量的点云方格选择随机位置，来模拟真实环境中障碍物位置的随机性在选定位置的激光雷达点云方格中添加高斯噪声，来模拟真实环境中的障碍物，输出处理完的激光雷达点云数据。增加了激光雷达动态环境点云数据的多样性和激光雷达动态环境点云数据的可控性，实现不需要多次录取真实的动态环境点云数据，即可得到模拟的动态环境点云数据。
[0050]
优选地，步骤300，获取随机数量与随机位置的障碍物格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性，之后还包括：
[0051]
步骤400，对一个位置的点云方格中添加高斯噪声，模拟真实环境中的障碍物；
[0052]
步骤500，输出处理好的点云数据。
[0053]
优选地，步骤200，对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物包括：
[0054]
步骤210，输入点云数据，
[0055]
步骤220，获取其中单帧pcd点云，对点云数据使用体素网格；
[0056]
步骤230，体素滤波器pcl:voxelgrid对整个点云按照leafsize设置体素大小，也就是将整个点云空间分割成多个以leafsize为基本单位的小立方体，使得每个格子都作为该类障碍物候选格子。
[0057]
优选地，步骤300，设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性具体包括：
[0058]
步骤310，获取随机数量与随机位置的动态物体格子，
[0059]
步骤320，获取设置的格子的数量leafsize_len，通过遍历1到leafsize_len的格子；
[0060]
步骤330，
[0061]
使用rand()函数，将每一个格子都赋予一个0-1之间的随机大小数字，并且设置得到该格子的概率也为0-1之间一个数字，设置每个格子赋予的数字为r，获取该格子的概率为n，只有当r＞n时，才能获取到该格子。
[0062]
优选地，步骤400，对一个位置的激光雷达点云方格中添加高斯噪声，模拟真实环境中的障碍物具体包括：
[0063]
给获取的随机格子里面添加高斯噪声，高斯噪声的概率密度服从高斯分布其中有平均值means和标准方差σ两个参数，高斯分布的公式为：
[0064][0065]
μ值们取相对应的格子的平均值，σ值取voxel_size/4.0，每个格子添加的噪声点的数量也是通过计算之后决定的。
[0066]
本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：一种仿真动态环境点云数据的生成系统，包括：
[0067]
数据获取模块，用于获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；
[0068]
数据处理模块，用于对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；
[0069]
立方体格子划分模块，用于设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
[0070]
本发明通过获取一段激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据，作为原始点云数据，将原始的激光雷达点云数据进行体素三维网格划分，将激光雷达点云数据分成无数个大小相同的立方体，在划分成三维网格的激光雷达点云数据中，选取随机数量的立方体格子，来模拟真实环境障碍物数量的随机性，将选定数量的点云方格选择随机位置，来模拟真实环境中障碍物位置的随机性在选定位置的激光雷达点云方格中添加高斯噪声，来模拟真实环境中的障碍物，输出处理完的激光雷达点云数据。增加了激光雷达动态环境点云数据的多样性和激光雷达动态环境点云数据的可控性，实现不需要多次录取真实的动态环境点云数据，即可得到模拟的动态环境点云数据。
[0071]
优选地，立方体格子划分模块，用于设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性，包括：
[0072]
数据输入模块，用于输入点云数据，
[0073]
点云数据处理模块，用于获取其中单帧pcd点云，对点云数据使用体素网格；
[0074]
体素网格处理模块，用于体素滤波器pcl:voxelgrid对整个点云按照leafsize设置体素大小，也就是将整个点云空间分割成多个以leafsize为基本单位的小立方体，使得每个格子都作为该类障碍物候选格子。
[0075]
实施例3：
[0076]
本实施例提供了一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述实施例1的仿真动态点云数据的生成方法，包括：获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
[0077]
实施例4：
[0078]
本实施例提供了一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时，处理器执行存储器存储的计算机程序时，实现上述实施例1的仿真动态点云数据的生成方法，包括：获取多线激光雷达扫描的具有障碍物的点云数据；对点云数据使用体素三维网格划分，将点云数据分成多个大小相同的立方体格子，每个格子在三维空间中可以模拟为障碍物；设置随机数量与随机位置的立方体格子，模拟出真实环境获取障碍物的数量和位置随机性。
[0079]
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。