СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ДЛЯ КАЛИБРОВКИ НЕСКОЛЬКИХ ЛИДАРНЫХ ДАТЧИКОВ

1. Реализованный посредством компьютера способ объединения наборов цифровых данных в многомерном пространстве, причем наборы цифровых данных содержат:
(i) первый набор данных, имеющий множество первых точек данных, и
(ii) второй набор данных, имеющий множество вторых точек данных и множество векторов нормали,
причем данная вторая точка данных из множества вторых точек данных ассоциирована с соответствующим вектором нормали из множества векторов нормали,
причем способ осуществляется посредством электронного устройства, при этом способ содержит этапы, на которых:
согласуют, посредством электронного устройства, по меньшей мере некоторые из множества первых точек данных по меньшей мере с некоторыми из множества вторых точек данных,
за счет этого определяя множество пар,
причем данная одна из множества пар включает в себя (i) данную первую точку данных и (ii) данную вторую точку данных;
определяют, посредством электронного устройства, конкретное для пары значение ошибки для данной одной из множества пар,
причем конкретное для пары значение ошибки указывает измерение расстояния для данной одной из множества пар в многомерном пространстве;
определяют, посредством электронного устройства, весовой коэффициент для данной одной из множества пар на основе вектора нормали, ассоциированного с данной второй точкой данных в данной одной из множества пар,
таким образом, что весовой коэффициент является обратно пропорциональным плотности возникновения вектора нормали в распределении множества векторов нормали;
определяют, посредством электронного устройства, глобальное значение ошибки для второго набора данных в качестве суммы конкретных для пары значений ошибки, взвешенных посредством соответствующих весовых коэффициентов,
причем глобальное значение ошибки представляет собой измерение предварительно определенного показателя ошибки, который следует минимизировать для выполнения объединения наборов цифровых данных в многомерном пространстве.
2. Способ по п. 1, в котором способ дополнительно содержит, до момента достижения предварительно определенного условия прекращения, этап, на котором:
итеративно минимизируют, посредством электронного устройства, глобальное значение ошибки второго набора данных посредством регулирования начальной позиции второго набора данных относительно первого набора данных в многомерном пространстве,
за счет этого итеративно определяя промежуточные позиции второго набора данных относительно первого набора данных в многомерном пространстве,
причем последняя промежуточная позиция второго набора данных представляет собой конечную позицию второго набора данных относительно первого набора данных в многомерном пространстве.
3. Способ по п. 2, в котором второй набор данных в конечной позиции по существу объединяется с первым набором данных.
4. Способ по п. 2, при этом способ содержит этап, на котором определяют, посредством электронного устройства, правило преобразования для второго набора данных, подлежащего смещению от начальной позиции к конечной позиции.
5. Способ по п. 4, в котором правило преобразования включает в себя правило перемещения и правило вращения.
6. Способ по п. 1, в котором способ дополнительно содержит, до согласования, этап, на котором выбирают, посредством электронного устройства, (i) по меньшей мере некоторые из множества первых точек данных из множества первых точек данных и (ii) по меньшей мере некоторые из множества вторых точек данных из множества вторых точек данных.
7. Способ по п. 6, в которой выбор содержит по меньшей мере один из этапов, на которых:
применяют, посредством электронного устройства, алгоритм равномерной выборки (uniform sampling algorithm) по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных;
применяют, посредством электронного устройства, алгоритм случайной выборки (random sampling algorithm) по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных; и
применяют, посредством электронного устройства, алгоритм распределения векторов нормали (normal-vector-distribution algorithm) по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных.
8. Способ по п. 1, в котором согласование содержит этап, на котором определяют, посредством электронного устройства, для данной одной из по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных ближайшую первую точку данных из по меньшей мере некоторых из первого множества точек данных к данной одной из по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных в многомерном пространстве, причем данная одна из по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных и ближайшая первая точка данных образуют одну из множества пар.
9. Способ по п. 1, в котором показатель ошибки представляет собой сумму квадратов расстояний между точками данных в соответствующих одних из множества пар, причем показатель ошибки представляет собой показатель ошибки "точка-точка".
10. Способ по п. 1, в котором показатель ошибки представляет собой сумму квадратов расстояний между данной второй точкой данных в соответствующей одной из множества пар до плоскости, содержащей данную первую точку данных в соответствующей одной из множества пар, причем плоскость является перпендикулярной вектору нормали, ассоциированному с данной первой точкой данных в соответствующей одной из множества пар, причем показатель ошибки представляет собой показатель ошибки типа "точка-плоскость".
11. Способ по п. 1, в котором определение весового коэффициента содержит этапы, на которых:
представляют каждый из множества векторов нормали на сфере предварительно определенного размера;
вычисляют, для данного одного из множества векторов нормали, число векторов нормали, расположенных в предварительно определенной замкнутой окрестности на сфере;
причем данный вектор нормали ассоциирован с данной второй точкой данных в данной одной из множества пар;
определяют, для данной одной из множества пар, весовой коэффициент в качестве обратной величины относительно числа векторов нормали, расположенных в предварительно определенной замкнутой окрестности.
12. Способ по п. 11, в котором сферу аппроксимируют с помощью многогранника, каждая вершина которого расположена на сфере, и множество векторов нормали распределены между гранями многогранника на основе близости к своей соответствующей вершине, и определение весового коэффициента содержит этапы, на которых:
вычисляют число векторов нормали, расположенных на данной грани многогранника,
причем данная грань содержит данный вектор нормали, ассоциированный с данной второй точкой данных в данной одной из множества пар;
определяют, для данной одной из множества пар, весовой коэффициент в качестве обратной величины относительно векторов нормали, расположенных в данной грани многогранника.
13. Способ по п. 1, в котором определение весового коэффициента содержит этапы, на которых:
аппроксимируют распределение множества векторов нормали с нормальным распределением с предварительно определенными параметрами, и
прогнозируют, с использованием байесовского вывода, плотность возникновения вектора нормали в распределении множества векторов нормали;
определяют, для данной одной из множества пар, весовой коэффициент в качестве обратной величины относительно возникновения векторов нормали вектора нормали в распределении множества векторов нормали.
14. Способ по п. 1, в котором определение весового коэффициента содержит этап, на котором:
определяют, посредством электронного устройства, скорректированный весовой коэффициент, если весовой коэффициент находится за пределами предварительно определенного диапазона,
причем скорректированный весовой коэффициент представляет собой ближайшее значение к весовому коэффициенту в предварительно определенном диапазоне.
15. Реализованный посредством компьютера способ выполнения итеративного алгоритма ближайших точек (Iterative Closest Point, ICP) для наборов цифровых данных в многомерном пространстве, причем наборы цифровых данных содержат:
(i) первый набор данных, имеющий множество первых точек данных, и
(ii) второй набор данных, имеющий множество вторых точек данных и множество векторов нормали,
причем данная вторая точка данных из множества вторых точек данных ассоциирована с соответствующим вектором нормали из множества векторов нормали,
причем способ осуществляется посредством электронного устройства, при этом способ содержит, во время выполнения ICP-алгоритма, этапы, на которых:
определяют, посредством электронного устройства, множество пар точек данных на основе по меньшей мере некоторых из множества первых точек данных и по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных,
причем данная одна из множества пар включает в себя (i) соответствующую первую точку данных и (ii) соответствующую вторую точку данных;
определяют, посредством электронного устройства, конкретные для пары значения ошибки для соответствующих одних из множества пар,
причем данное конкретное для пары значение ошибки указывает измерение расстояния для соответствующей одной из множества пар в многомерном пространстве,
взвешивают, посредством электронного устройства, конкретные для пары значения ошибки посредством соответствующих весовых коэффициентов, за счет этого определяя взвешенные конкретные для пары значения ошибки,
причем данный весовой коэффициент для соответствующей одной из множества пар является обратно пропорциональным плотности возникновения вектора нормали второй точки данных в соответствующей одной из множества пар в распределении множества векторов нормали таким образом, что:
(i) чем большее множество векторов нормали имеет векторы, которые являются аналогичными вектору нормали второй точки данных в соответствующей одной из множества пар,
тем больше взвешенное конкретное для пары значение ошибки соответствующей одной из множества пар уменьшается по сравнению с соответствующим конкретным для пары значением ошибки, и
(i) чем меньшее множество векторов нормали имеет векторы, которые являются аналогичными вектору нормали второй точки данных в соответствующей одной из множества пар,
тем больше взвешенное конкретное для пары значение ошибки соответствующей одной из множества пар увеличивается по сравнению с соответствующим конкретным для пары значением ошибки; и
- определяют, посредством электронного устройства, глобальное значение ошибки для второго набора данных в качестве суммы взвешенных конкретных для пары значений ошибки, при этом глобальное значение ошибки представляет собой измерение предварительно определенного показателя ошибки, который следует минимизировать во время выполнения ICP-алгоритма.
16. Электронное устройство, содержащее:
процессор;
машиночитаемый физический носитель информации, содержащий инструкции, причем инструкции служат для выполнения по меньшей мере итеративного алгоритма ближайших точек (ICP);
причем машиночитаемый физический носитель информации сохраняет по меньшей мере:
(i) первый набор данных, имеющий множество первых точек данных, и
(ii) второй набор данных, имеющий множество вторых точек данных и множество векторов нормали,
причем данная вторая точка данных из множества вторых точек данных ассоциирована с соответствующим вектором нормали из множества векторов нормали,
интерфейс связи для осуществления связи с датчиком, смонтированным на транспортном средстве,
причем процессор, при выполнении инструкций, выполнен с возможностью:
определять множество пар точек данных на основе по меньшей мере некоторых из множества первых точек данных и по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных,
причем данная одна из множества пар включает в себя (i) соответствующую первую точку данных и (ii) соответствующую вторую точку данных;
определять конкретные для пары значения ошибки для соответствующих одних из множества пар,
причем данное конкретное для пары значение ошибки указывает измерение расстояния для соответствующей одной из множества пар в многомерном пространстве,
взвешивать конкретные для пары значения ошибки посредством соответствующих весовых коэффициентов, за счет этого определяя взвешенные конкретные для пары значения ошибки,
причем данный весовой коэффициент для соответствующей одной из множества пар является обратно пропорциональным плотности возникновения вектора нормали второй точки данных в соответствующей одной из множества пар в распределении множества векторов нормали,
определять глобальное значение ошибки для второго набора данных в качестве суммы взвешенных конкретных для пары значений ошибки,
причем глобальное значение ошибки представляет собой измерение предварительно определенного показателя ошибки, который следует минимизировать во время выполнения ICP-алгоритма.
17. Электронное устройство по п. 16, в котором процессор, до определения множества пар, выполнен с возможностью:
выбирать (i) по меньшей мере некоторые из множества первых точек данных из множества первых точек данных и (ii) по меньшей мере некоторые из множества вторых точек данных из множества вторых точек данных.
18. Электронное устройство по п. 17, в котором процессор предварительно выполнен с возможностью:
применять алгоритм равномерной выборки по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных;
применять алгоритм случайной выборки по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных; и
применять алгоритм распределения векторов нормали ra по меньшей мере к одной из множества первых точек данных и множества вторых точек данных.
19. Электронное устройство по п. 16, в котором, для определения данной одной из множества пар, процессор выполнен с возможностью определять для данной одной из по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных ближайшую первую точку данных из по меньшей мере некоторых из множества первых точек данных к данной одной из по меньшей мере некоторых из множества вторых точек данных.
20. Электронное устройство по п. 16, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью применять один из показателя ошибки "точка-точка" и показателя ошибки "точка-плоскость".