一种点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，具有自动驾驶功能的智能汽车逐渐走进了人们的日常生活。在自动驾驶功能中，车辆可以将自身的行驶参数和采集的环境参数输入模型中，从而可以根据模型输出的结果进行自动驾驶。在采集环境参数时可以使用多颗雷达进行采集，雷达在采集点云数据时需要使用时间戳信息区分不同时刻采集的点云数据，通过对不同雷达对应有相同时间戳的点云数据进行处理，即可得到准确的点云数据处理结果。

相关技术中，为了使得雷达采集点云数据时的时间戳是准确的，需要为雷达进行授时，但由于通信异常等原因可能会出现多颗雷达中的部分雷达无法成功授时的情况，从而使得部分未能成功授时的雷达所采集的点云数据无法正常使用，从而降低了点云数据的使效率。

发明内容

本公开实施例至少提供一种点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种点云数据处理方法，包括：

获取待处理的多颗雷达采集的点云数据；其中，所述点云数据中包括成功授时的主雷达采集的主雷达点云数据，以及未成功授时的从雷达采集的从雷达点云数据，所述主雷达和所述从雷达部署在同一载具上；

获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息；其中，所述时间戳补偿信息是通过第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，所述第一位姿轨迹包括基于所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定的所述载具的位姿轨迹，所述第二位姿轨迹包括基于所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定的所述载具的轨迹；所述第一点云数据和所述第二点云数据的帧序号相同；

基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，以基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制。

一种可能的实施方式中，获取的待处理的多颗雷达采集的点云数据，为所述载具当前次行驶过程中实时采集的点云数据；

所述获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息，包括：

在检测到实时采集的所述第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数满足预设的时间戳补偿信息确定条件的情况下，基于实时采集的所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定第一位姿轨迹；以及，基于实时采集的所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息，包括：

在检测到满足预设的从雷达点云数据使用条件的情况下，获取预先确定的与所述从雷达对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述方法包括根据以下步骤确定所述从雷达对应的时间戳补偿信息：

对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据；

基于预设的点云数据匹配算法和在载具坐标系下的主雷达点云数据中的第一点云数据，确定与所述主雷达对应的第一位姿轨迹；以及，基于预设的点云数据匹配算法和第二点云数据，确定与所述从雷达对应的第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述时间戳补偿信息包括从雷达点云数据中的各帧点云数据分别对应的时间戳补偿值；

所述基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，包括：

针对从雷达点云数据中的任一帧点云数据，基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定多颗雷达中的主雷达和从雷达：

确定所述多颗雷达中授时成功的至少一颗目标雷达；

从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达，并将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

一种可能的实施方式中，所述方法还包括根据以下方法确定所述第一点云数据和第二点云数据：

从所述主雷达点云数据和从雷达点云数据中，分别选取点云数据采集起始时刻采集的起始帧点云数据；

将所述主雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第一点云数据；以及，将所述从雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第二点云数据。

第二方面，本公开实施例还提供一种点云数据处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理的多颗雷达采集的点云数据；其中，所述点云数据中包括成功授时的主雷达采集的主雷达点云数据，以及未成功授时的从雷达采集的从雷达点云数据，所述主雷达和所述从雷达部署在同一载具上；

第二获取模块，用于获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息；其中，所述时间戳补偿信息是通过第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，所述第一位姿轨迹包括基于所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定的所述载具的位姿轨迹，所述第二位姿轨迹包括基于所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定的所述载具的轨迹；所述第一点云数据和所述第二点云数据的帧序号相同；

补偿模块，用于基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，以基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制。

一种可能的实施方式中，获取的待处理的多颗雷达采集的点云数据，为所述载具当前次行驶过程中实时采集的点云数据；

所述第二获取模块，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，用于：

在检测到实时采集的所述第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数满足预设的时间戳补偿信息确定条件的情况下，基于实时采集的所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定第一位姿轨迹；以及，基于实时采集的所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，用于：

在检测到满足预设的从雷达点云数据使用条件的情况下，获取预先确定的与所述从雷达对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块用于根据以下步骤确定所述从雷达对应的时间戳补偿信息：

对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据；

基于预设的点云数据匹配算法和在载具坐标系下的主雷达点云数据中的第一点云数据，确定与所述主雷达对应的第一位姿轨迹；以及，基于预设的点云数据匹配算法和第二点云数据，确定与所述从雷达对应的第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述时间戳补偿信息包括从雷达点云数据中的各帧点云数据分别对应的时间戳补偿值；

所述补偿模块，在基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理时，用于：

针对从雷达点云数据中的任一帧点云数据，基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

一种可能的实施方式中，所述第一获取模块还用于根据以下步骤确定多颗雷达中的主雷达和从雷达：

确定所述多颗雷达中授时成功的至少一颗目标雷达；

从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达，并将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块还用于根据以下步骤确定所述第一点云数据和第二点云数据：

从所述主雷达点云数据和从雷达点云数据中，分别选取点云数据采集起始时刻采集的起始帧点云数据；

将所述主雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第一点云数据；以及，将所述从雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第二点云数据。

第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

本公开实施例提供的点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，在获取待处理的多颗雷达采集的点云数据之后，可以通过获取的与未成功授时的从雷达对应的时间戳补偿信息，对所述从雷达点云数据进行补偿处理，从而使得未能被成功授时的从雷达的点云数据也可以被正常使用，从而提高了点云数据的利用率；另一方面，时间戳补偿信息为基于成功授时的主雷达的第一点云数据确定的载具对应的第一位姿轨迹，以及从雷达的第二点云数据确定的载具对应的第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，因此可以实现主雷达点云数据与从雷达点云数据的时间戳同步，从而可以提高在基于补偿处理后的从雷达点云数据，和所述主雷达点云数据进行载具控制时的数据处理效率。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种点云数据处理方法的流程图；

图2示出了本公开实施例所提供的一种点云数据处理装置的架构示意图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

经研究发现，为了使得雷达采集点云数据时的时间戳是准确的，需要为雷达进行授时，但由于通信异常等原因可能会出现多颗雷达中的部分雷达无法成功授时的情况，从而使得部分未能成功授时的雷达所采集的点云数据无法正常使用，从而降低了点云数据的使效率。

基于上述研究，本公开提供了一种点云数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，在获取待处理的多颗雷达采集的点云数据之后，可以通过获取的与未成功授时的从雷达对应的时间戳补偿信息，对所述从雷达点云数据进行补偿处理，从而使得未能被成功授时的从雷达的点云数据也可以被正常使用，从而提高了点云数据的利用率；另一方面，时间戳补偿信息为基于成功授时的主雷达的第一点云数据确定的载具对应的第一位姿轨迹，以及从雷达的第二点云数据确定的载具对应的第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，因此可以实现主雷达点云数据与从雷达点云数据的时间戳同步，从而可以提高在基于补偿处理后的从雷达点云数据，和所述主雷达点云数据进行载具控制时的数据处理效率。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种点云数据处理方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的点云数据处理方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为车载终端设备、部署在机器人中的终端设备等。在一些可能的实现方式中，该点云数据处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

参见图1所示，为本公开实施例提供的点云数据处理方法的流程图，所述方法包括S101～S103，其中：

S101：获取待处理的多颗雷达采集的点云数据；其中，所述点云数据中包括成功授时的主雷达采集的主雷达点云数据，以及未成功授时的从雷达采集的从雷达点云数据，所述主雷达和所述从雷达部署在同一载具上。

S102：获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息；其中，所述时间戳补偿信息是通过第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，所述第一位姿轨迹包括基于所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定的所述载具的位姿轨迹，所述第二位姿轨迹包括基于所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定的所述载具的轨迹；所述第一点云数据和所述第二点云数据的帧序号相同。

S103：基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，以基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制。

以下是对上述步骤的详细介绍。

针对S101，所述多颗雷达可以是雷达属性信息满足预设雷达属性要求的多颗雷达，所述预设雷达属性要求可以包括雷达频率相似度大于预设频率相似度、雷达扫描方式相同、雷达型号相同等；所述主雷达和所述从雷达可以部署在同一载具的不同位置，从而可以采集所述载具不同方位的点云数据；获取的待处理的多颗雷达采集的点云数据，可以为所述载具当前次行驶过程中实时采集的点云数据，也即可以对实时获取的点云数据进行处理。

示例性的，获取的多颗雷达采集的点云数据可以通过如下公式来表示：

其中，

可选地，所述多颗雷达在采集数据的过程中，所述载具可以处于移动状态，所述载具移动过快则会导致点云数据的采集不及时，而影响后续计算，而所述载具移动过慢则会导致点云数据采集的重复数据过多，因此，所述载具的移动速度可以大于第一预设速度，且小于第二预设速度。

一种可能的实施方式中，可以通过以下步骤A1～A2确定多颗雷达中的主雷达和从雷达：

A1：确定所述多颗雷达中授时成功的至少一颗目标雷达。

这里，在进行雷达授时可以通过广义时钟同步协议(generalized precisiontime protocol，gPTP)等同步协议进行通信并授时，从而实现对雷达采集的点云数据的时间戳进行校准。

A2：从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达，并将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

这里，在从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达时，可以从所述至少一颗目标雷达中随机选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达；或者，也可以根据雷达属性信息，将对应的雷达属性信息满足主雷达选取要求的雷达作为所述主雷达，所述主雷达选取要求例如可以为雷达频率最大等。

具体的，在将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达时，可以将所述多颗雷达中除所述主雷达外的其他雷达均作为所述多颗雷达中的从雷达；或者，也可以是，将未授时成功的雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

针对S102、

这里，所述获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息，可以是获取预先计算好的从雷达对应的时间戳补偿信息，或者也可以是根据实时采集的点云数据计算得到的，计算时间戳补偿信息的具体步骤将在下文进行详细描述，在此不再展开说明；所述时间戳补偿信息可以包括从雷达点云数据中的各帧点云数据分别对应的时间戳补偿值。

具体的，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，针对任一从雷达，可以在该从雷达对应有预先计算好的时间戳补偿信息的情况下，直接获取并使用该从雷达对应的预先计算好的时间戳补偿信息，而在该从雷达不存在预先计算好的时间戳补偿信息的情况下，则可以根据实时采集的点云数据计算得到该从雷达对应的时间戳补偿信息。

下面，将分别介绍两种从雷达对应的时间戳补偿信息的获取方式。

一种可能的实施方式中，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，可以通过以下步骤B1～B2：

B1：在检测到实时采集的所述第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数满足预设的时间戳补偿信息确定条件的情况下，基于实时采集的所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定第一位姿轨迹；以及，基于实时采集的所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定第二位姿轨迹。

B2：基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息。

这里，所述预设的时间戳补偿信息确定条件，可以为实时采集的第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数达到预设帧数，比如所述第一点云数据和第二点云数据的帧数分别达到100帧。

具体的，基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息的具体描述将在下文进行介绍，在此不再展开说明。

另一种可能的实施方式中，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，还可以在检测到满足预设的从雷达点云数据使用条件的情况下，获取预先确定的与所述从雷达对应的时间戳补偿信息。

这里，针对任一从雷达，所述满足预设的从雷达点云数据使用条件，可以包括该从雷达存在对应的预先计算好的时间戳补偿信息、当前载具的行驶状态为目标行驶状态等，所述目标行驶状态可以是高速行驶状态，载具在高速行驶状态下计算出的时间戳补偿信息可能会存在较大的误差，因此可以在高速行驶状态的情况下，使用预先计算好的时间戳补偿信息。

这样，通过预先计算好从雷达对应的时间戳补偿信息，并在满足相应使用条件的情况下，选择使用预先计算好的时间戳补偿信息或者实时计算时间戳补偿信息，从而可以提高在从雷达授时失败的情况下从雷达点云数据的利用率。

进一步的，针对任一从雷达，在该从雷达存在预先计算好的时间戳补偿信息的情况下，还可以基于该从雷达对应的预先计算好的时间戳补偿信息，以及实时计算出的时间戳补偿信息，确定出与该从雷达对应的目标时间戳补偿信息，并基于所述目标时间戳信息对该从雷达对应的从雷达点云数据进行补偿处理，比如可以对预先计算好的时间戳补偿信息和实时计算出的时间戳补偿信息进行加权求和处理，得到所述目标时间戳补偿信息。

其中，在进行加权求和处理时，预先计算好的时间戳补偿信息对应的第一权重，以及实时计算出的时间戳补偿信息对应的第二权重，可以是基于预先计算时间戳补偿信息时载具对应的基准行驶状态参数，以及实时计算时间戳补偿信息时载具对应的实时行驶状态参数确定的。比如，所述实时行驶状态参数与所述基准行驶状态参数相同，则此时的第一权重和第二权重可以相同；又比如，实时行驶状态参数对应的行驶状态为高速行驶，基准行驶状态参数对应的行驶状态为低速行驶，则第二权重低于第一权重。

这样，通过结合预先计算好的时间戳补偿信息和实时计算出的时间戳补偿信息，对从雷达对应的从雷达点云数据进行补偿处理，可以提高从雷达点云数据的补偿效果。

一种可能的实施方式中，可以根据以下步骤C1～C2确定所述第一点云数据和第二点云数据：

C1：从所述主雷达点云数据和从雷达点云数据中，分别选取点云数据采集起始时刻采集的起始帧点云数据。

C2：将所述主雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第一点云数据；以及，将所述从雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第二点云数据。

这里，所述预设帧数例如可以为50帧、100帧等，由于起始帧点云数据对应的时间戳是对齐的(即都为0)，因此分别为主雷达和从雷达选取起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为用于计算时间戳补偿信息的第一点云数据和第二点云数据，可以使得确定时间戳补偿信息时使用的点云数据是对应的，从而确保了计算出的时间戳补偿信息的精度。

一种可能的实施方式中，可以通过以下步骤D1～D3确定所述从雷达对应的时间戳补偿信息：

D1：对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据。

这里，在对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据时，可以对位于主雷达对应的主雷达坐标系下的主雷达点云数据进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据；以及，对位于从雷达对应的从雷达坐标系下的从雷达点云数据进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的从雷达点云数据。

具体的，在进行坐标转换系转换时，可以结合各个雷达的安装位置，所述安装位置可以通过雷达的外参来表征，示例性的可以通过如下公式进行坐标系转换：

其中，雷达的外参e

上述主雷达坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标系下的从雷达点云数据的坐标转换过程都可以通过上述公式来计算，在主雷达坐标系下的主雷达点云数据时，上述公式中雷达的外参e

D2：基于预设的点云数据匹配算法和在载具坐标系下的主雷达点云数据中的第一点云数据，确定与所述主雷达对应的第一位姿轨迹；以及，基于预设的点云数据匹配算法和第二点云数据，确定与所述从雷达对应的第二位姿轨迹。

这里，所述点云数据匹配算法可以为实时激光雷达测距和测绘(Lidar Odometryand Mapping in Real-time，LOAM)算法、迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)算法等。

D3：基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息。

示例性的，所述残差方程可以为：

其中，ε

进一步的，将上述两个公式进行整合即可得到用于计算时间戳补偿信息的公式：

具体的，在基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息时，可以将所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹代入上述公式进行迭代计算，得到在残差ε

其中，在将所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹代入上述公式进行迭代计算时，可以使用最小二乘迭代求解算法、非线性优化算法等方法对上述公式进行迭代计算，从而得到时间戳补偿信息。

针对S103、

这里，在基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理时，可以是基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据的时间戳进行补偿处理。

一种可能的实施方式中，在基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理时，针对从雷达点云数据中的任一帧点云数据，可以基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

这里，针对任一从雷达对应的从雷达点云数据，该从雷达对应的任一帧点云数据的时间戳补偿值可以是相同的，在进行时间戳补偿处理时，可以基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息，从而得到各帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

具体的，在基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制时，可以基于补偿处理后的从雷达点云数据、所述主雷达点云数据、所述载具对应的行驶状态参数，生成与所述载具对应的控制指令，并根据所述控制指令所述控制载具行驶，例如包括控制载具加速、减速、转向、制动等，或者可以播放语音提示信息，以提示驾驶员控制载具加速、减速、转向、制动等。

本公开实施例提供的点云数据处理方法，在获取待处理的多颗雷达采集的点云数据之后，可以通过获取的与未成功授时的从雷达对应的时间戳补偿信息，对所述从雷达点云数据进行补偿处理，从而使得未能被成功授时的从雷达的点云数据也可以被正常使用，从而提高了点云数据的利用率；另一方面，时间戳补偿信息为基于成功授时的主雷达的第一点云数据确定的载具对应的第一位姿轨迹，以及从雷达的第二点云数据确定的载具对应的第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，因此可以实现主雷达点云数据与从雷达点云数据的时间戳同步，从而可以提高在基于补偿处理后的从雷达点云数据，和所述主雷达点云数据进行载具控制时的数据处理效率。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与点云数据处理方法对应的点云数据处理装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述点云数据处理方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参照图2所示，为本公开实施例提供的一种点云数据处理装置的架构示意图，所述装置包括：第一获取模块201、第二获取模块202、补偿模块203；其中，

第一获取模块201，用于获取待处理的多颗雷达采集的点云数据；其中，所述点云数据中包括成功授时的主雷达采集的主雷达点云数据，以及未成功授时的从雷达采集的从雷达点云数据，所述主雷达和所述从雷达部署在同一载具上；

第二获取模块202，用于获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息；其中，所述时间戳补偿信息是通过第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，所述第一位姿轨迹包括基于所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定的所述载具的位姿轨迹，所述第二位姿轨迹包括基于所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定的所述载具的轨迹；所述第一点云数据和所述第二点云数据的帧序号相同；

补偿模块203，用于基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，以基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制。

一种可能的实施方式中，获取的待处理的多颗雷达采集的点云数据，为所述载具当前次行驶过程中实时采集的点云数据；

所述第二获取模块202，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，用于：

在检测到实时采集的所述第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数满足预设的时间戳补偿信息确定条件的情况下，基于实时采集的所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定第一位姿轨迹；以及，基于实时采集的所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块202，在获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息时，用于：

在检测到满足预设的从雷达点云数据使用条件的情况下，获取预先确定的与所述从雷达对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块202用于根据以下步骤确定所述从雷达对应的时间戳补偿信息：

对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据；

基于预设的点云数据匹配算法和在载具坐标系下的主雷达点云数据中的第一点云数据，确定与所述主雷达对应的第一位姿轨迹；以及，基于预设的点云数据匹配算法和第二点云数据，确定与所述从雷达对应的第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述时间戳补偿信息包括从雷达点云数据中的各帧点云数据分别对应的时间戳补偿值；

所述补偿模块203，在基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理时，用于：

针对从雷达点云数据中的任一帧点云数据，基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

一种可能的实施方式中，所述第一获取模块201还用于根据以下步骤确定多颗雷达中的主雷达和从雷达：

确定所述多颗雷达中授时成功的至少一颗目标雷达；

从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达，并将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

一种可能的实施方式中，所述第二获取模块202还用于根据以下步骤确定所述第一点云数据和第二点云数据：

从所述主雷达点云数据和从雷达点云数据中，分别选取点云数据采集起始时刻采集的起始帧点云数据；

将所述主雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第一点云数据；以及，将所述从雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第二点云数据。

本公开实施例提供的点云数据处理装置，在获取待处理的多颗雷达采集的点云数据之后，可以通过获取的与未成功授时的从雷达对应的时间戳补偿信息，对所述从雷达点云数据进行补偿处理，从而使得未能被成功授时的从雷达的点云数据也可以被正常使用，从而提高了点云数据的利用率；另一方面，时间戳补偿信息为基于成功授时的主雷达的第一点云数据确定的载具对应的第一位姿轨迹，以及从雷达的第二点云数据确定的载具对应的第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，因此可以实现主雷达点云数据与从雷达点云数据的时间戳同步，从而可以提高在基于补偿处理后的从雷达点云数据，和所述主雷达点云数据进行载具控制时的数据处理效率。

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

基于同一技术构思，本公开实施例还提供了一种计算机设备。参照图3所示，为本公开实施例提供的计算机设备300的结构示意图，包括处理器301、存储器302、和总线303。其中，存储器302用于存储执行指令，包括内存3021和外部存储器3022；这里的内存3021也称内存储器，用于暂时存放处理器301中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器3022交换的数据，处理器301通过内存3021与外部存储器3022进行数据交换，当计算机设备300运行时，处理器301与存储器302之间通过总线303通信，使得处理器301在执行以下指令：

获取待处理的多颗雷达采集的点云数据；其中，所述点云数据中包括成功授时的主雷达采集的主雷达点云数据，以及未成功授时的从雷达采集的从雷达点云数据，所述主雷达和所述从雷达部署在同一载具上；

获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息；其中，所述时间戳补偿信息是通过第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息确定的，所述第一位姿轨迹包括基于所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定的所述载具的位姿轨迹，所述第二位姿轨迹包括基于所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定的所述载具的轨迹；所述第一点云数据和所述第二点云数据的帧序号相同；

基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，以基于补偿处理后的从雷达点云数据和所述主雷达点云数据进行载具控制。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，获取的待处理的多颗雷达采集的点云数据，为所述载具当前次行驶过程中实时采集的点云数据；

所述获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息，包括：

在检测到实时采集的所述第一点云数据和/或所述第二点云数据的帧数满足预设的时间戳补偿信息确定条件的情况下，基于实时采集的所述主雷达点云数据中的第一点云数据确定第一位姿轨迹；以及，基于实时采集的所述从雷达点云数据中的第二点云数据确定第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹和所述第二位姿轨迹之间的差异信息，确定所述从雷达在所述载具当前次行驶过程中对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，所述获取与所述从雷达对应的时间戳补偿信息，包括：

在检测到满足预设的从雷达点云数据使用条件的情况下，获取预先确定的与所述从雷达对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，包括根据以下步骤确定所述从雷达对应的时间戳补偿信息：

对所述主雷达点云数据和所述从雷达点云数据分别进行坐标系转换，得到在载具坐标系下的主雷达点云数据和从雷达坐标数据；

基于预设的点云数据匹配算法和在载具坐标系下的主雷达点云数据中的第一点云数据，确定与所述主雷达对应的第一位姿轨迹；以及，基于预设的点云数据匹配算法和第二点云数据，确定与所述从雷达对应的第二位姿轨迹；

基于所述第一位姿轨迹、所述第二位姿轨迹以及用于表征所述第一位姿轨迹和第二位姿轨迹之间的差异信息的残差方程，确定所述从雷达点云数据对应的时间戳补偿信息。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，所述时间戳补偿信息包括从雷达点云数据中的各帧点云数据分别对应的时间戳补偿值；

所述基于所述时间戳补偿信息对所述从雷达点云数据进行补偿处理，包括：

针对从雷达点云数据中的任一帧点云数据，基于该帧点云数据对应的初始时间戳信息和该帧点云数据对应的时间戳补偿值，确定该帧点云数据对应的补偿后的目标时间戳信息。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，还包括根据以下方法确定多颗雷达中的主雷达和从雷达：

确定所述多颗雷达中授时成功的至少一颗目标雷达；

从所述至少一颗目标雷达中选取一颗雷达作为所述多颗雷达中的主雷达，并将除所述主雷达外的其他雷达作为所述多颗雷达中的从雷达。

一种可能的实施方式中，所述处理器301的指令中，还包括根据以下方法确定所述第一点云数据和第二点云数据：

从所述主雷达点云数据和从雷达点云数据中，分别选取点云数据采集起始时刻采集的起始帧点云数据；

将所述主雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第一点云数据；以及，将所述从雷达点云数据对应的起始帧点云数据及其后连续采集的预设帧数的点云数据，作为所述第二点云数据。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的点云数据处理方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品承载有程序代码，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的点云数据处理方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。