CN111469781A - 用于输出信息的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例公开了用于输出信息的方法，该方法的一具体实施方式包括：包括：获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；从激光点云中提取出地面点的第一点云；根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。该实施方式能够使得激光定位的初始化不依赖于精度较高的初始输入信号，降低初始位置误差和航向误差。

Description

用于输出信息的方法和装置
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于输出信息的方法和装置。
背景技术
近年来,自动驾驶设备受到社会广泛关注，越来越多的自动驾驶设备进入人们的日常生活，因而其能否安全稳定运行也成为了人们关注的焦点。自动驾驶设备的准确定位是其稳定运行的关键。现有的激光定位初始化方案有基于差分GPS(Global PositioningSystem，全球定位***)的激光定位初始化方法，基于人工的激光定位初始化方法，或者基于环境中特殊标记的初始化方法等。
发明内容
本公开的实施例提出了用于输出信息的方法和装置。
第一方面，本公开的实施例提供了一种用于输出信息的方法，包括：获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；从激光点云中提取出地面点的第一点云；根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
在一些实施例中，该方法还包括：从激光点云中提取出非地面点的第二点云；对第二点云进行柱体滤波得到第三点云；获取预定坐标系下的非地面点云的第二地图；利用粒子滤波算法将第三点云转换成预定坐标系下的第四点云；根据第四点云和第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
在一些实施例中，该方法还包括：将第三点云根据最优的变换矩阵转换成预定坐标系下的第五点云；从第二地图中确定出与第五点云最近的第二目标地图；将第三点云和第二目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。
在一些实施例中，从激光点云中提取出地面点的第一点云，包括：确定激光点云在激光雷达的坐标系下的z坐标；对于激光点云中的点，若该点的z坐标小于激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；将确定出的地面点的集合确定为第一点云。
在一些实施例中，对第二点云进行柱体滤波得到第三点云，包括：将激光雷达的z轴确定为柱体的中轴；以中轴、预定的半径和预设的高度确定圆柱体的区域；将第二点云中位于区域内的点确定为第三点云。
第二方面，本公开的实施例提供了一种用于输出信息的装置，包括：获取单元，被配置成获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；提取单元，被配置成从激光点云中提取出地面点的第一点云；确定单元，被配置成根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；计算单元，被配置成将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
在一些实施例中，该装置还包括粒子滤波单元，被配置成：从激光点云中提取出非地面点的第二点云；对第二点云进行柱体滤波得到第三点云；获取预定坐标系下的非地面点云的第二地图；利用粒子滤波算法将第三点云转换成预定坐标系下的第四点云；根据第四点云和第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
在一些实施例中，该装置还包括二次迭代单元，被配置成：将第三点云根据最优的变换矩阵转换成预定坐标系下的第五点云；从第二地图中确定出与第五点云最近的第二目标地图；将第三点云和第二目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。
在一些实施例中，提取单元进一步被配置成：确定激光点云在激光雷达的坐标系下的z坐标；对于激光点云中的点，若该点的z坐标小于激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；将确定出的地面点的集合确定为第一点云。
在一些实施例中，粒子滤波单元进一步被配置成：将激光雷达的z轴确定为柱体的中轴；以中轴、预定的半径和预设的高度确定圆柱体的区域；将第二点云中位于区域内的点确定为第三点云。
第三方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。
第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。
本公开的实施例提供的用于输出信息的方法和装置，通过将点云数据划分成地面地点数据和非地面点云数据，再结合预定坐标系下的地面点云地图和非地面点云地图通过迭代最近点、粒子滤波的方法得到激光雷达在预定坐标系下的位姿信息。从而使得初始定位时可以不依赖于精度较高的初始输入信号，并且降低初始位置误差和航向误差。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性***架构图；
图2是根据本公开的用于输出信息的方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本公开的用于输出信息的方法的又一个实施例的示意图；
图4是根据本公开的用于输出信息的方法的另一个实施例的流程图；
图5是根据本公开的用于输出信息的装置的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
图1示出了可以应用本申请的用于输出信息的方法或用于输出信息的装置的实施例的示例性***架构100。
如图1所示，***架构100可以包括车辆101、网络102和云服务器103，车辆101中可以设置有驾驶控制设备1011和车载传感器1012。其中，车辆101可以为工作在无人驾驶模式或者人工驾驶模式的无人驾驶车辆。
在车辆101工作在无人驾驶模式时，驾驶控制设备(又称为车载大脑)1011负责车辆101的智能控制。
在车辆101工作在人工驾驶模式时。车辆101中的驾驶控制设备1011可以提供驾驶辅助信息。
驾驶控制设备1011可以是单独设置的控制器，例如可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller，PLC)、单片机、工业控制机等；也可以是由其他具有输入/输出端口，并具有运算控制功能的电子器件组成的设备；还可以是安装有车辆驾驶控制类应用的计算机设备。
驾驶控制设备1011可以通过网络102与服务器103连接，网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
车载传感器1012可以采集车辆行驶过程中的周围环境数据和车辆状态数据。作为示例，车载传感器1012可以包括车载摄像头、激光雷达传感器、毫米波雷达传感器、碰撞传感器、速度传感器、空气压力传感器等。需要说明的是，实践中车辆101中还可以安装有GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星***)设备和SINS(Strap-downInertial Navigation System，捷联惯性导航***)等等。
云服务器103可以通过网络102与驾驶控制设备1011建立连接，驾驶控制设备1011可以将车辆101相关的数据(例如，车载传感器1012所采集的各种数据或者驾驶控制设备1011将车载传感器1012所采集的各种数据经过处理分析后所得到的数据)发送至云服务器103。云服务器103可以对从驾驶控制设备1011接收到的数据进行分析处理，再将处理结果反馈至驾驶控制设备1011。驾驶控制设备1011可以根据接收到的处理结果进行响应。
需要说明的是，本申请实施例所提供的用于输出信息的方法可以由驾驶控制设备1011或云服务器103执行，相应地，用于输出信息的装置可以设置于驾驶控制设备1011或云服务器103中。
应该理解，图1中的车辆、车载传感器、驾驶控制设备、网络和云服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的车辆、车载传感器、驾驶控制设备、网络和云服务器。
继续参考图2，示出了根据本公开的用于输出信息的方法的一个实施例的流程200。该用于输出信息的方法，包括以下步骤：
步骤201，获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图。
在无人驾驶车辆行驶过程中，无人驾驶车辆上安装的各种车载传感器(例如，激光雷达、照相机、毫米波雷达等)可以实时采集外界环境信息，并生成三维点云数据传输给用于输出信息的方法运行于其上的电子设备(例如，图1所示的驾驶控制设备或者云服务器)。上述电子设备可以对所接收的各种传感器数据进行分析处理，以对车辆周围环境中的障碍物进行识别和跟踪，并通过预测障碍物的行进路线而进行车辆的路径规划和行驶控制。
在本实施例中，在本实施例中，用于输出信息的方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的驾驶控制设备或者云服务器)可以获取激光雷达采集的激光点云。初始位姿信息可以来自GPS，视觉landmark，或者人工等。这里假设初始位姿信息为T0，其中T0为一个包含旋转矩阵R0与平移矩阵t0的4*4的变换矩阵。预定坐标系(map坐标系)可以是人为设定的与东-北-天坐标系平行的坐标系。预定坐标系下的点云地图包括两种：地面点云的地图Mg(第一地图)和非地面点云的地图Mn(第二地图)。
步骤202，从激光点云中提取出地面点的第一点云。
在本实施例中，可将激光点云P0划分成两部分：第一点云P1，用于描述地面的信息的点云。第二点云P2，用于描述非地面的信息的点云。可通过地面与非地面点的不同特征来区别点云，例如，地面的颜色不同于周边环境，因此可通过颜色信息区分出地面点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中，从激光点云中提取出地面点的第一点云，包括：确定激光点云在激光雷达的坐标系下的z坐标；对于激光点云中的点，若该点的z坐标小于激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；将确定出的地面点的集合确定为第一点云。假设激光雷达安装高度为h0，假设当前帧激光扫描得到的点云为P0，P0参考坐标系为激光雷达坐标系。(xi,yi,zi)为P0中的一点，那么如果zi<-h0,则认为将该点标记为地面点，由此提取到当前帧激光点云中的地面点云P1，去除地面后的点云记为P2。
步骤203，根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图。
在本实施例中，在这里，首先将点云地图分为地面点云地图Mg与非地面点云地图Mn，为了减小计算量，根据T0，从Mg中找到t0一定距离阈值范围内的地面点云Mg0。例如，从Mg中找到与P1最近的方圆20米内的地面点云地图Mg0。
步骤204，将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
在本实施例中，ICP(Iterative Closest Points，迭代最近点)是一种点云匹配算法。其思想是：通过旋转、平移使得两个点集之间的距离最小。P1与Mg0做ICP计算得到激光雷达在预定坐标系(人为设定的与东-北-天坐标系平行的坐标系)坐标下的高度Z，以及俯仰角pitch与滚动角roll。
本公开的上述实施例提供的方法在初始位姿信息的基础上通过将地面点云数据与地面点云地图进行ICP计算得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角。减少了提高了定位的准确性。
进一步参考图3，其示出了用于输出信息的方法的又一个实施例的流程300。该用于输出信息的方法的流程300，包括以下步骤：
步骤301，获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图。
步骤302，从激光点云中提取出地面点的第一点云。
步骤303，根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图。
步骤304，将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
步骤301-304与步骤201-204基本相同，因此不再赘述。
步骤305，利用粒子滤波算法得到最优粒子所对应的位姿信息。
步骤305包括：
步骤3051，从激光点云中提取出非地面点的第二点云。
参考步骤202，从激光点云P0中提出地面点的点云P1后剩下的就是非地面点的第二点云P2。
步骤3052，对第二点云进行柱体滤波得到第三点云。
为了提取更有效的点云数据，需要对P2进行柱体滤波。设滤波半径为r0，柱体高度为△h，那么如果
Figure BDA0001955831570000071
并且(A-h0)<zi<(A-h0+△h),其中A根据具体实际环境设置，那么将该点存至第三点云P3中，否则该点被过滤掉。
步骤3053，获取预定坐标系下的非地面点云的第二地图。
预定坐标系下的点云地图包括两种：地面点云的地图Mg(第一地图)和非地面点云的地图Mn(第二地图)。
步骤3054，利用粒子滤波算法将第三点云转换成预定坐标系下的第四点云。
粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得***状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。
由于实际应用中T0可能存在10米甚至更大的误差，根据实际应用环境的不同可以通过调节粒子的数目以及分布的方差来扩大粒子的分布范围，从而使最优粒子更加接近真值。本方法中假设粒子的位置与姿态均服从高斯分布，即
Figure BDA0001955831570000081
其中(Xi,Yi,ψi)为第i个粒子的位置与yaw角，x0,y0为t0在x,y轴上的分量，即t0＝(x0,y0,z0)；ψ0为旋转矩阵R0中提取得到的偏航角；
Figure BDA0001955831570000082
分别为人为设定的第i个粒子在X,Y,yaw维度上分布的方差。因此，可以得到每个粒子对应的姿态矩阵Ti(4*4矩阵)，姿态矩阵中的Z，以及roll,pitch(旋转矩阵与欧拉角可以相互转换)由步骤204得到，这里可以将Ti理解为第i个粒子所代表的雷达坐标系到map坐标系的变换矩阵。
将第三点云P3中每个点云根据Ti转换到预定坐标系，得到第四点云P4。
步骤3055，根据第四点云和第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
然后遍历P4，计算P4中每个点距离Mn中最近点的距离dk，则第i个粒子的得分Si如下式所示：
Figure BDA0001955831570000083
其中n为点云P4中点的个数。
取得分最小的粒子为最优粒子作为最优粒子，即:
Figure BDA0001955831570000084
其中，Topt为粒子滤波计算得出的最优的变换矩阵，即最优粒子对应的位姿信息。
从图3中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于输出信息的方法的流程300体现了利用非地面点云进行定位的步骤。由此，本实施例描述的方案可以进一步提高定位的准确性。
进一步参考图4，其示出了用于输出信息的方法的另一个实施例的流程400。该用于输出信息的方法的流程400，包括以下步骤：
步骤401，获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图。
步骤402，从激光点云中提取出地面点的第一点云。
步骤403，根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图。
步骤404，将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
步骤405，利用粒子滤波算法得到最优粒子所对应的位姿信息。
步骤401-404与步骤301-305基本相同，因此不再赘述。
步骤406，通过迭代最近点计算得到最终位姿信息。
在本实施例中，将第三点云根据最优的变换矩阵转换成预定坐标系下的第五点云。从第二地图中确定出与第五点云最近的第二目标地图。将第三点云和第二目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。因为粒子滤波的结果依赖于粒子的数量以及方差分布，为了进一步得到更接近真值的变换矩阵Tf。将P3由Topt变换到预定坐标系下得到P5，从Mn中找到与P5最近的点云Mn0，则由ICP计算P3与Mn0之间的坐标转换关系便可以得到Tf。即Tf为我们最终确定的激光雷达在预定坐标系下的位姿。
从图4中可以看出，与图3对应的实施例相比，本实施例中的用于输出信息的方法的流程400体现了利用粒子滤波的结果进行二次ICP迭代的步骤。由此，本实施例描述的方案可以进一步提高定位的精确性。可以使初始位置允许误差达到10米，航向误差达到180度。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用于输出信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的用于输出信息的装置500包括：获取单元501、提取单元502、确定单元503和计算单元504。其中，获取单元501，被配置成获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；提取单元502，被配置成从激光点云中提取出地面点的第一点云；确定单元503，被配置成根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；计算单元504，被配置成将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
在本实施例中，用于输出信息的装置500的获取单元501、提取单元502、确定单元503和计算单元504的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204。
在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括粒子滤波单元505，被配置成：从激光点云中提取出非地面点的第二点云；对第二点云进行柱体滤波得到第三点云；获取预定坐标系下的非地面点云的第二地图；利用粒子滤波算法将第三点云转换成预定坐标系下的第四点云；根据第四点云和第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
在本实施例的一些可选的实现方式中，装置500还包括二次迭代单元506，被配置成：将第三点云根据最优的变换矩阵转换成预定坐标系下的第五点云；从第二地图中确定出与第五点云最近的第二目标地图；将第三点云和第二目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。
在本实施例的一些可选的实现方式中，提取单元502进一步被配置成：确定激光点云在激光雷达的坐标系下的z坐标；对于激光点云中的点，若该点的z坐标小于激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；将确定出的地面点的集合确定为第一点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中，粒子滤波单元505进一步被配置成：将激光雷达的z轴确定为柱体的中轴；以中轴、预定的半径和预设的高度确定圆柱体的区域；将第二点云中位于区域内的点确定为第三点云。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器或驾驶控制设备)600的结构示意图。图6示出的驾驶控制设备/服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取激光雷达采集的激光点云、激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；从激光点云中提取出地面点的第一点云；根据初始位姿信息从第一地图中确定出与第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；将第一点云和第一目标地图做迭代最近点计算，得到激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、提取单元、确定单元和计算单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取激光雷达采集的激光点云、所述激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图的单元”。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (12)

1.一种用于输出信息的方法，包括：
获取激光雷达采集的激光点云、所述激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；
从所述激光点云中提取出地面点的第一点云；
根据所述初始位姿信息从所述第一地图中确定出与所述第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；
将所述第一点云和所述第一目标地图做迭代最近点计算，得到所述激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
从所述激光点云中提取出非地面点的第二点云；
对所述第二点云进行柱体滤波得到第三点云；
获取所述预定坐标系下的非地面点云的第二地图；
利用粒子滤波算法将所述第三点云转换成所述预定坐标系下的第四点云；
根据所述第四点云和所述第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
将所述第三点云根据所述最优的变换矩阵转换成所述预定坐标系下的第五点云；
从所述第二地图中确定出与所述第五点云最近的第二目标地图；
将所述第三点云和所述第二目标地图做迭代最近点计算，得到所述激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。
4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其中，所述从所述激光点云中提取出地面点的第一点云，包括：
确定所述激光点云在所述激光雷达的坐标系下的z坐标；
对于所述激光点云中的点，若该点的z坐标小于所述激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；
将确定出的地面点的集合确定为第一点云。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述第二点云进行柱体滤波得到第三点云，包括：
将所述激光雷达的z轴确定为柱体的中轴；
以所述中轴、预定的半径和预设的高度确定圆柱体的区域；
将所述第二点云中位于所述区域内的点确定为第三点云。
6.一种用于输出信息的装置，包括：
获取单元，被配置成获取激光雷达采集的激光点云、所述激光雷达的初始位姿信息、预定坐标系下的地面点云的第一地图；
提取单元，被配置成从所述激光点云中提取出地面点的第一点云；
确定单元，被配置成根据所述初始位姿信息从所述第一地图中确定出与所述第一点云一定距离阈值范围内的第一目标地图；
计算单元，被配置成将所述第一点云和所述第一目标地图做迭代最近点计算，得到所述激光雷达在预定坐标系下的高度、俯仰角和滚动角并输出。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述装置还包括粒子滤波单元，被配置成：
从所述激光点云中提取出非地面点的第二点云；
对所述第二点云进行柱体滤波得到第三点云；
获取所述预定坐标系下的非地面点云的第二地图；
利用粒子滤波算法将所述第三点云转换成所述预定坐标系下的第四点云；
根据所述第四点云和所述第二地图得到最优的变换矩阵并输出。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置还包括二次迭代单元，被配置成：
将所述第三点云根据所述最优的变换矩阵转换成所述预定坐标系下的第五点云；
从所述第二地图中确定出与所述第五点云最近的第二目标地图；
将所述第三点云和所述第二目标地图做迭代最近点计算，得到所述激光雷达在预定坐标系下的位姿信息并输出。
9.根据权利要求6-8之一所述的装置，其中，所述提取单元进一步被配置成：
确定所述激光点云在所述激光雷达的坐标系下的z坐标；
对于所述激光点云中的点，若该点的z坐标小于所述激光雷达的高度的相反数，则将该点确定为地面点；
将确定出的地面点的集合确定为第一点云。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述粒子滤波单元进一步被配置成：
将所述激光雷达的z轴确定为柱体的中轴；
以所述中轴、预定的半径和预设的高度确定圆柱体的区域；
将所述第二点云中位于所述区域内的点确定为第三点云。
11.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，其上存储有一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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