申请/专利权人：安徽蔚来智驾科技有限公司

申请日：2024-02-04

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117689698B

主分类号：G06T7/30

分类号：G06T7/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本申请公开的点云配准方法、智能设备及存储介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取源点云、目标点云以及源点云与目标点云之间的初始位姿；根据所述初始位姿将所述源点云转换到所述目标点云所在坐标系；基于所述目标点云所在坐标系下的所述源点云的高斯分布和所述目标点云的高斯分布构建代价函数；基于所述代价函数计算雅克比矩阵和海森堡矩阵；基于所述雅克比矩阵和所述海森堡矩阵对所述代价函数进行优化迭代获得位姿增量。本申请的点云配准方法基于源点云的高斯分布和目标点云的高斯分布，使用雅克比矩阵和海森堡矩阵实现整个非线性优化迭代过程，较大程度上降低了算力。

主权项：1.一种点云配准方法，其特征在于，所述方法包括：获取源点云、目标点云以及源点云与目标点云之间的初始位姿；根据所述初始位姿将所述源点云转换到所述目标点云所在坐标系；基于所述目标点云所在坐标系下的所述源点云的高斯分布和所述目标点云的高斯分布构建代价函数；基于所述代价函数计算雅克比矩阵和海森堡矩阵；基于所述雅克比矩阵和所述海森堡矩阵对所述代价函数进行优化迭代获得位姿增量；所述基于所述雅克比矩阵和所述海森堡矩阵对所述代价函数进行优化迭代获得位姿增量包括：迭代求解所述代价函数直至满足收敛条件，获得位姿增量；所述迭代求解过程还包括：当不满足收敛条件时，判断所述位姿增量是否大于预设阈值；是则基于所述位姿增量更新所述初始位姿，并基于更新后的所述初始位姿对所述源点云和所述目标点云重新进行匹配；否则基于所述位姿增量重新计算海森堡矩阵和雅可比矩阵，并进行下一次迭代。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽蔚来智驾科技有限公司 点云配准方法、智能设备及存储介质

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