技术特征：
1.一种配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，道路行驶的车辆中，至少有两台车辆各自分别安装一无线信号发射器，并且，其中作为方法执行主体的第一车辆上的至少三个不在一条直线上的空间点位设置有无线信号接收器，方法包括：第一车辆中所设置的不在一条直线上的空间点位设置有无线信号接收器，在各自的时间节点上接收到来自安装有无线信号发射器的第二车辆的无线信号；其中，第二车辆的无线信号发射器每一轮所发射的无线信号中包括设备标识，以及轮次值或发射时间值；第一车辆的智能中控通过第一接收器、第二接收器、第三接收器所收到的第二车辆无线信号的时差，以及三个接收器的空间点位设置关系，计算出所述第二车辆的无线信号发射器相对第一车辆的道路相对位置；第一车辆的智能中控在获取自身激光雷达扫描数据时，将所述计算出的道路相对位置所关联的范围内的激光雷达扫描数据进行分簇集中快速处理得到点云数据，而对于计算出的道路相对位置以外的激光雷达扫描数据则按照常规的方式计算点云数据。2.根据权利要求1所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，所述设备标识具体为第二车辆的型号，并且，第二车辆中的无线信号发射器被设置在车体预设位置，则所述算出所述第二车辆的无线信号发射器相对第一车辆的道路相对位置，具体包括：所述第二车辆相对第一车辆的空间距离；所述第二车辆相对承载第一车辆中激光雷达扫描的范围，以及当前所计算出的所述空间距离下，由所述第二车辆所反映的激光雷达检测距离的范围区间。3.根据权利要求2所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，将所述计算出的道路相对位置所关联的范围内的激光雷达扫描数据进行分簇集中快速处理得到点云数据，具体包括：对于进入所述第二车辆相对承载第一车辆中激光雷达扫描的范围内的激光雷达扫描数据暂时不进行点云数据生成，而是先进行缓存；其中，此时缓存的为相应的由激光雷达采集得到的距离参数；在缓存完后，即得到了相应的分簇；将缓存的数据按照从中心向四周扩散的路径，逐一检验相应的距离参数是否落入所述第二车辆所反映的激光雷达检测距离的范围区间；若结果为落入所述第二车辆所反映的激光雷达检测距离的范围区间，则直接以本地缓存相应的第二车辆的型号模型生成点云数据。4.根据权利要求3所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，根据其他无线信号发射器的无线信号，计算出位于与所述第二车辆相邻位置还存在第三车辆时，所述方法还包括：以相应的第二车辆的设备标识和第三车辆的设备标识，确认两者的车辆型号；根据相应的车辆型号和计算出的各自离第一车辆的空间距离，计算出相应的激光雷达采集的距离参数中的阶跃属性；在完成对所述第二车辆和第三车辆分簇下的激光雷达信号采集后，以所述阶跃属性定位所述第二车辆和第三车辆的分界后，得到第一分簇和第二分簇；分别以所述第一分簇和第二分簇内的激光雷达采集数据，完成相应第二车辆的型号模型生成点云数据和第三车辆的型号模型生成点云数据。
5.根据权利要求3所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，若结果为出现未落入所述第二车辆所反映的激光雷达检测距离的范围区间，则判断相应第二车辆存在超出车体自身范围改装或者第二车辆存在装载超出正常车体自身范围的物品，方法还包括：完整分析当前分簇内的激光雷达数据，并依据此生成第二车辆点云数据呈现。6.根据权利要求1-5任一所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，所述方法还包括：在第一接收器、第二接收器和第三接收器同时接收到多个无线信号时，三者将相应解析出的无线信号进行存储；第一车辆的智能中控梳理各接收器接收到的无线信号，其中，设备标识相同，且轮次值或发射时间值相同的一组信号，从而进行所述计算出所述第二车辆的无线信号发射器相对第一车辆的道路相对位置的过程。7.根据权利要求1-5任一所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，第一车辆的智能中控梳理各接收器接收到的无线信号，计算出所述第二车辆的无线信号发射器相对第一车辆的道路相对位置，方法具体还包括：在针对第二车辆的第一次计算时，相应的第二车辆与第一车辆的理论空间距离在3-10m；在完成第一次计算并生成相应的第二车辆的点云数据后，在后续接收到所述第二车辆的无线信号并计算得到其与第一车辆的实际空间距离小于等于3m时，建立所述无线信号定位与激光雷达采集的点云数据映射关系，并将点云的分析逻辑设置在对点云中异常距离点的分析，以及对第二车辆的异化运动轨迹分析上。8.根据权利要求7所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，第一车辆的激光雷达的扫描处理周期之中，按照预设的周期比例，分别执行常规方式下的计算其采集到的所有内容的点云数据，以及执行所述分簇集中快速处理得到点云数据过程。9.根据权利要求8所述的配合激光雷达的道路快速定标方法，其特征在于，根据其他无线信号发射器的无线信号，计算出位于与所述第二车辆相邻位置还存在第三车辆时，且在根据相应的车辆型号和计算出的各自离第一车辆的空间距离，计算出相应的激光雷达采集的距离参数中的阶跃属性；在完成对所述第二车辆和第三车辆分簇下的激光雷达信号采集后，以所述阶跃属性定位所述第二车辆和第三车辆的分界失败后，确认相应的第二车辆和第三车辆之间存在遮挡；在通过分簇生成所述第二车辆或者第三车辆的点云数据之后，以本地存储的型号模型按照相应的空间位置生成另一车辆的模型；并且，调整分别执行常规方式下的计算其采集到的所有内容的点云数据，以及执行所述分簇集中快速处理得到点云数据过程，两者之间的周期比例关系，使得调整分别执行常规方式下的计算其采集到的所有内容的点云数据的执行周期占比提高。10.一种配合激光雷达的道路快速定标系统，其特征在于，道路行驶的车辆中，至少有两台车辆各自分别安装一无线信号发射器，并且，其中作为执行主体的第一车辆上的至少三个不在一条直线上的空间点位设置有无线信号接收器，系统包括：
第一车辆中所设置的不在一条直线上的空间点位设置有无线信号接收器，在各自的时间节点上接收到来自安装有无线信号发射器的第二车辆的无线信号；其中，第二车辆的无线信号发射器每一轮所发射的无线信号中包括设备标识，以及轮次值或发射时间值；第一车辆的智能中控通过第一接收器、第二接收器、第三接收器所收到的所述第二车辆无线信号的时差，以及三个接收器的空间点位设置关系，计算出所述第二车辆的无线信号发射器相对第一车辆的道路相对位置；第一车辆的智能中控在获取自身激光雷达扫描数据时，将所述计算出的道路相对位置所关联的范围内的激光雷达扫描数据进行分簇集中快速处理得到点云数据，而对于计算出的道路相对位置以外的激光雷达扫描数据则按照常规的方式计算点云数据。
技术总结
本发明涉及激光雷达运用技术领域，提供了一种配合激光雷达的道路快速定标方法和系统。第一车辆的智能中控在获取自身激光雷达扫描数据时，将所述计算出的道路相对位置所关联的范围内的激光雷达扫描数据进行分簇集中快速处理得到点云数据，而对于计算出的道路相对位置以外的激光雷达扫描数据则按照常规的方式计算点云数据。本发明提出了一种在现有激光雷达探测处理过程中，融入基于车体自身结构特性的无线收发定位方案，并且，进一步考虑到物联网越来越普及的趋势下，对相应的布局在车辆中的无线发射设备设置了携带车辆信息的设定，由此，对于在该范围区域内的激光雷达的数据就可以通过分簇的方式集中优化处理。以通过分簇的方式集中优化处理。以通过分簇的方式集中优化处理。
技术研发人员：张石 李亚锋 袁志林
受保护的技术使用者：深圳煜炜光学科技有限公司
技术研发日：2023.01.29
技术公布日：2023/3/14