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申请/专利权人：上海几何伙伴智能驾驶有限公司

摘要：本发明公开了一种三维占据任务动静态真值稠密生成方法。本发明将激光雷达点云数据和对应标签注释结合起来，有效跟踪环境中的动态物体，并将其与静态背景进行区分，提高了三维占据语义真值划分的精度。为了获得连续帧间点云的空间对齐，本发明采用了迭代类型的最近点点云配准方法，并引入了帧间速度变化这一变量，改善算法的收敛性和配准矩阵的准确性，保证多帧连贯场景信息的空间位置的对齐。接着，本发明以动静态分离的形式分别进行多帧点云信息的叠加，形成更丰富、更细节和连贯的场景表示。本发明将稠密场景体素化，将高密度的点云数据转换成一种更加紧凑、结构化的三维占据监督真值。

主权项：1.一种三维占据任务动静态真值稠密生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：连续2K+1帧的三维激光雷达点云数据以及对应的标签注释体，根据标签注释体中目标框的注释信息实现每一帧场景内动静态点云的分离，获得第k帧的静态场景点云和框内点云；步骤2：计算连续帧间仿射矩阵，将第k-1帧到第k帧的仿射矩阵定义为，则通过以下步骤获得仿射矩阵：步骤201：对第k-1帧的静态场景点云和第k帧的静态场景点云进行点云范围限制，获得裁减后的静态场景点云和；步骤202：采用小尺寸体素变换对静态场景点云和进行处理，减少输入点云数据量，得到静态场景点云和，其中，用表示或，则有：，，式中，表示体素化后点的位置，size表示体素化网格大小，𝑥、𝑦、𝑧表示的点坐标，用表示或；步骤203：采用统计滤波对静态场景点云和进行处理，去除空间游离点，得到静态场景点云和；步骤204：记为静态场景点源点云，为静态场景点目标点云，以下函数最小化为目标进行点云ICP配准：，式中：为源点云中点的数量；为目标点云中点的数量；为目标点云中每个点到源点云上的最近邻点之间的距离平方和；点云ICP配准后获得仿射矩阵；步骤3：对2K+1帧的静态场景点云进行地面分割，获得非地面点云；步骤4：将2K+1帧连续点云进行拼接，2K+1帧时的累积帧表示为，为第𝑖帧的非地面点云，⋃为点云的合并操作；步骤5：将点云经过尺寸大小为v的网格得到体素化后的点云集合的，然后去除行重复并保存作为占据任务的监督真值。

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