本申請實施例提供一種基于激光數據的語義化標定方法及裝置，涉及智能機器人領域，該方法包括：獲取激光數據和拍攝圖像；根據激光數據進行語義化標定處理，得到第一語義化信息；根據拍攝圖像進行語義化標定處理，得到第二語義化信息；根據第一語義化信息和第二語義化信息對激光數據進行語義化標定處理，得到語義化標定數據。可見，實施這種實施方式，能夠在保證定位效率的同時，更有效地面對動態環境，從而提高定位精度，避免定位失效的問題發生。

技術領域

本申請涉及智能機器人領域，具體而言，涉及一種基于激光數據的語義化標定方法及裝置。

背景技術

目前，隨著智能機器人的迅速發展，智能機器人的應用需求也變得越來越多，從而使得智能機器人在一定程度上為人們帶來了相當的便利。然而，在實踐中發現，目前的智能機器人需要預先定位周圍的場景與事物才能保證正常工作，但是目前的這種定位多是通過激光雷達來保證定位效率的，這就使得智能機器人對周圍的場景與事物不具有足夠的分辨能力，從而使得智能機器人在面對動態環境時，容易產生定位丟失的問題，進而導致定位失效。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種基于激光數據的語義化標定方法及裝置，能夠在保證定位效率的同時，更有效地面對動態環境，從而提高定位精度，避免定位失效的問題發生。

本申請實施例第一方面提供了一種基于激光數據的語義化標定方法，所述方法包括：

獲取激光數據和拍攝圖像；

根據所述激光數據進行語義化標定處理，得到第一語義化信息；

根據所述拍攝圖像進行語義化標定處理，得到第二語義化信息；

根據所述第一語義化信息和所述第二語義化信息對所述激光數據進行語義化標定處理，得到語義化標定數據。

在上述實現過程中，該基于激光數據的語義化標定方法可以優先獲取激光數據和拍攝圖像；然后根據激光數據進行語義化標定處理，得到第一語義化信息；再根據拍攝圖像進行語義化標定處理，得到第二語義化信息；最后根據第一語義化信息和第二語義化信息對激光數據進行語義化標定處理，得到語義化標定數據。可見，實施這種實施方式，能夠同時獲取激光數據和拍攝圖像，并在對激光數據進行相應語義標注時同時對拍攝圖像進行語義標注，當激光數據和拍攝圖像皆被標注完語義之后，根據激光數據與拍攝圖像之間的關聯進行激光數據上的綜合標注，得到語義化標定數據，以使該語義化標定數據可以更好地提供機器人可用的語義地圖，并為人機交互等方面提供統一的數據來源；另外，該方法還能夠在保證機器人的定位效率的同時使提高動態定位能力，從而提高機器人的定位準確程度。

進一步地，所述根據所述激光數據進行語義化標定處理，得到第一語義化信息的步驟包括：

對所述激光數據進行幾何特征提取，得到幾何特征集合；

獲取與所述幾何特征集合相匹配的特征語義集合；

根據所述特征語義集合在所述激光數據中進行語義化標定處理，得到第一語義化信息。

在上述實現過程中，該方法在根據激光數據進行語義化標定處理，得到第一語義化信息的過程中，可以優先對激光數據進行幾何特征提取，得到幾何特征集合；然后再獲取與幾何特征集合相匹配的特征語義集合；最后再根據特征語義集合在激光數據中進行語義化標定處理，得到第一語義化信息。可見，實施這種實施方式，能夠對激光數據進行簡單的幾何特征提取，以得到一些較為簡單的幾何特征，例如墻面、圓柱體、墻角等，從而使得該方法可以將大范圍的激光數據進行簡單的語義化處理，得到第一語義化信息，從而為整體激光數據提供基礎的語義化信息，進而使得綜合語義化標定具有更佳的適用范圍。

進一步地，所述根據所述拍攝圖像進行語義化標定處理，得到第二語義化信息的步驟包括：

對所述拍攝圖像進行預處理，得到預處理圖像；