技術(shù)特征：

1.一種激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中每個點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平滑度，并根據(jù)所述平滑度確定邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)的分割策略將所述邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割，得到所述邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的多個子區(qū)域，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)的聚類算法對每個子區(qū)域進(jìn)行處理，得到所述每個子區(qū)域的特征點(diǎn)，根據(jù)所述每個子區(qū)域的特征點(diǎn)得到點(diǎn)云特征點(diǎn)集，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定所述點(diǎn)云特征點(diǎn)集中每個特征點(diǎn)的描述子，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在以當(dāng)前特征點(diǎn)為中心將采集區(qū)域等分為多個第二區(qū)域之后，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)集之前，還包括：

8.一種激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配裝置，其特征在于，包括：

9.一種車輛，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配方法。

10.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被執(zhí)行，以用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配方法、裝置、車輛及產(chǎn)品，方法包括：根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中每個點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平滑度確定邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，將邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割，得到邊緣點(diǎn)云數(shù)據(jù)集的多個子區(qū)域，對每個子區(qū)域處理，得到點(diǎn)云特征點(diǎn)集，確定點(diǎn)云特征點(diǎn)集中每個特征點(diǎn)的描述子，計算點(diǎn)云特征點(diǎn)集中相鄰兩個特征點(diǎn)描述子距離，根據(jù)相鄰兩個特征點(diǎn)描述子距離得到相鄰兩個特征點(diǎn)的相似度，根據(jù)相似度得到匹配結(jié)果。由此，解決了激光雷達(dá)點(diǎn)云特征提取與匹配存在較大誤差和較高的復(fù)雜度，且缺少計算成本控制與計算實(shí)時性之前的平衡等問題，提高特征點(diǎn)提取的準(zhǔn)確性，以及特征點(diǎn)匹配的精確性，實(shí)現(xiàn)自動駕駛的高精定位和建圖，實(shí)現(xiàn)更有效地性能提升。

技術(shù)研發(fā)人員：張?zhí)炱?曹容川,程向前,張松林,曹天書
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國第一汽車股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6