一种激光雷达扫描点云处理方法和装置

摘要

本发明涉及激光雷达技术领域，提供了一种激光雷达扫描点云处理方法和装置。跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度；在相应第一激光雷达和第二激光雷达抵达各自的第一扫描角度时，即时调整为背向移动扫描。本发明并将两者激光雷达的结合方式进行了标定和改良，并且能够根据实际情况复杂性进行动态调整。

权利要求

1.一种激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，包括设置在设备前端的第一激光雷达和第二激光雷达，其中，所述第一激光雷达的扫描区域和所述第二激光雷达的扫描区域之间存在部分重叠，且相距第一预设距离，方法包括：第一激光雷达和第二激光雷达的扫描移动方向由同时相向移动扫描和同时背向移动扫描依次交替构成整个扫描过程；

跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据的距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度；

在相应第一激光雷达和第二激光雷达抵达各自的第一扫描角度和第二扫描角度时，即时调整为背向移动扫描。

2.根据权利要求1所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，还包括第三激光雷达，设置在设备前端，且位于所述第一激光雷达和第二激光雷达之间，在计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度之后，方法还包括：根据所述第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度，计算出所述第三激光雷达的补偿完成扫描盲区所需的第三扫描角度；其中，所述扫描盲区是在第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇点后调整为背向移动扫描时遗留下来的。

3.根据权利要求2所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，所述第一激光雷达和第二激光雷达所采集到的点数据由其专属的应急控制系统进行实时分析，得出当前设备的前端环境状况；所述第三激光雷达所采集到的点数据则在中控中心完成与所述应急控制系统上报上来的第一激光雷达和第二激光雷达所采集到的点数据进行整合，生成供中控屏幕中显示用的点云数据。

4.根据权利要求2所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，在计算出所述第三扫描角度后，调整所述第三激光雷达的初始位置，并确保在所述第一激光雷达和第二激光雷达在抵达所述第一交汇点之前所述第三激光雷达完成所述第三扫描角度内的点数据采集。

5.根据权利要求4所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，当第三激光雷达是从第三扫描角度的一端扫描到另一端完成相应点数据采集时，所述第三激光雷达会早于所述第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇点；

若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，小于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备间的第二距离，则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激光雷达交汇点由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实际位于目标物体上的第二交汇点；

若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，大于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备间的第二距离，则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激光雷达交汇点由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实际位于目标物体上的第三交汇点。

6.根据权利要求2‑5任一所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，所述第三激光雷达在所述设备的移动速度小于等于第一预设阈值时开启，并在所述设备的移动速度大于第一预设阈值后关闭。

7.根据权利要求6所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，在所述设备为新能源汽车或者燃油汽车时，所述第一预设阈值取为10km/小时‑30km/小时。

8.根据权利要求2‑5任一所述的激光雷达扫描点云处理方法，其特征在于，所述设备具体包括：新能源汽车、电动车、无人机和智能机器人中的一种。

9.一种激光雷达扫描点云处理装置，其特征在于，所述装置包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行权利要求1‑8任一所述的激光雷达扫描点云处理方法。

说明书

一种激光雷达扫描点云处理方法和装置

技术领域

[0001] 本发明涉及激光雷达技术领域，特别是涉及一种激光雷达扫描点云处理方法和装置。

背景技术

[0002] 随着新能源汽车的普及，以及智能驾驶、无人驾驶越来越受到汽车厂商的追捧，相应的作为汽车眼睛的眼睛的激光雷达也相应的受到广泛的关注和应用。

[0003] 但是，现有技术中，尤其是车头部分多采用单激光雷达实现的方式（如图1所示），而对于双激光雷达的方式（如图2所示），也仅仅是数量上的累加，相应的探测过程也是各个激光雷达各自工作，并将相应的检测结果进行整合（如图2所示，其中标注阴影部分即为两个激光雷达检测重叠部分，实际情况中数据的融合和去重都是要靠计算机分析执行完成，很占用资源）。由此带来的结果就是，单激光雷达的探测速率相比较双激光雷达而言会更
慢，而双激光雷达则因为各自为营的扫描方式，造成相应的扫描结果融合需要占用大量的
计算资源，造成实际带来的响应效率也不比单激光雷达的低多少，这也是为何现有技术之
中，在相应新能汽车之中多采用车前单激光雷达解决方案的原因。

[0004] 鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

发明内容

[0005] 本发明要解决的技术问题是单激光雷达的探测速率相比较双激光雷达而言会更慢，而双激光雷达则因为各自为营的扫描方式，造成相应的扫描结果融合需要占用大量的
计算资源，造成实际带来的响应效率也不比单激光雷达的低多少，也就是现有技术中在前
端激光雷达检测中效率性能出现瓶颈问题。

[0006] 本发明采用如下技术方案：

[0007] 第一方面本发明提供了一种激光雷达扫描点云处理方法，包括设置在设备前端的第一激光雷达和第二激光雷达，其中，所述第一激光雷达的扫描区域和所述第二激光雷达
的扫描区域之间存在部分重叠，且相距第一预设距离，方法包括：

[0008] 第一激光雷达和第二激光雷达的扫描移动方向由同时相向移动扫描和同时背向移动扫描依次交替构成整个扫描过程；

[0009] 跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据的距离，计算
出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二
激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度；

[0010] 在相应第一激光雷达和第二激光雷达抵达各自的第一扫描角度和第二扫描角度时，即时调整为背向移动扫描。

[0011] 优选的，还包括第三激光雷达，设置在设备前端，且位于所述第一激光雷达和第二激光雷达之间，在计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度之后，方法还包括：

[0012] 根据所述第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度，计算出所述第三激光雷达的补偿完成扫描盲区所需的第三扫描角度；其中，所述扫描盲区是
在第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇点后调整为背向移动扫描时遗留下来
的。

[0013] 优选的，所述第一激光雷达和第二激光雷达所采集到的点数据由其专属的应急控制系统进行实时分析，得出当前设备的前端环境状况；所述第三激光雷达所采集到的点数
据则在中控中心完成与所述应急控制系统上报上来的第一激光雷达和第二激光雷达所采
集到的点数据进行整合，生成供中控屏幕中显示用的点云数据。

[0014] 优选的，在计算出所述第三扫描角度后，调整所述第三激光雷达的初始位置，并确保在所述第一激光雷达和第二激光雷达在抵达所述第一交汇点之前所述第三激光雷达完成所述第三扫描角度内的点数据采集。

[0015] 优选的，当第三激光雷达是从第三扫描角度的一端扫描到另一端完成相应点数据采集时，所述第三激光雷达会早于所述第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇
点；

[0016] 若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，小于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备间的第二距离，
则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激光雷达交汇点
由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实际位于目标物
体上的第二交汇点；

[0017] 若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，大于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备间的第二距离，
则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激光雷达交汇点
由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实际位于目标物
体上的第三交汇点。

[0018] 优选的，所述第三激光雷达在所述设备的移动速度小于等于第一预设阈值时开启，并在所述设备的移动速度大于第一预设阈值后关闭。

[0019] 优选的，在所述设备为新能源汽车或者燃油汽车时，所述第一预设阈值取为10km/小时‑30km/小时。

[0020] 优选的，所述设备具体包括：新能源汽车、电动车、无人机和智能机器人中的一种。

[0021] 第二方面，本发明还提供了一种激光雷达扫描点云处理装置，用于实现第一方面所述的激光雷达扫描点云处理方法，所述装置包括：

[0022] 至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行第一方面所述的激光雷达扫描点云处理方法。

[0023] 第三方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第一
方面所述的激光雷达扫描点云处理方法。

[0024] 本发明采用了跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数
据距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光
雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度；在相应第一激光雷达和第二激
光雷达抵达各自的第一扫描角度时，即时调整为背向移动扫描的手段。

[0025] 将现有技术中，双激光雷达的解决方案中，相应各个激光雷达各自为营的问题有效的突破，并将两者的结合方式进行了标定和改良，并且能够根据实际情况复杂性进行动
态调整，在新能源汽车的激光雷达传感检测领域突破了当前的性能瓶颈。

附图说明

[0026] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，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
的附图。

[0027] 图1是本发明实施例提供的现有技术中一种车载前端单激光雷达使用效果示意图；

[0028] 图2是本发明实施例提供的现有技术中一种车载前端双激光雷达使用效果示意图；

[0029] 图3是本发明实施例提供的一种激光雷达扫描点云处理方法流程示意图；

[0030] 图4是本发明实施例提供的一种激光雷达扫描点云处理架构示意图；

[0031] 图5是本发明实施例提供的一种激光雷达扫描点云处理方法流程示意图；

[0032] 图6是本发明实施例提供的一种改进型激光雷达扫描点云处理架构示意图；

[0033] 图7是本发明实施例提供的一种激光雷达扫描点云处理方法流程示意图；

[0034] 图8是本发明实施例提供的一种改进型激光雷达扫描点云处理架构示意图；

[0035] 图9是本发明实施例提供的一种激光雷达扫描点云处理装置结构示意图。

具体实施方式

[0036] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0037] 在本发明的描述中，术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。

[0038] 在本发明各实施例中，点数据构成点云数据，即点云数据是一个笼统的称呼，而点数据构成了点云数据的具体内容对象。

[0039] 此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

[0040] 实施例1:

[0041] 本发明实施例1提供了第一方面本发明提供了一种激光雷达扫描点云处理方法，包括设置在设备前端的第一激光雷达和第二激光雷达，其中，所述第一激光雷达的扫描区
域和所述第二激光雷达的扫描区域之间存在部分重叠，且相距第一预设距离，第一激光雷
达和第二激光雷达的扫描移动方向由同时相向移动扫描和同时背向移动扫描依次交替构
成整个扫描过程，其中，所述设备具体包括：新能源汽车、电动车、无人机和智能机器人中的一种，如图3和图4所示，方法包括：

[0042] 在步骤201中，跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据。

[0043] 以图4所示场景作为阐述，触发一轮如步骤202的分析，都是在相应的第一激光雷达从其第一激光雷达扫描左侧临边扫描后向第一激光雷达右侧临边扫描过程中才执行后
续的步骤202，这是因为第一激光雷达位于第一激光雷达左侧临边采集点数据时，相应的第二激光雷达也会位于其自身右侧临边进行点数据采集，两者之间不存在采集到的点数据的
交集。

[0044] 在步骤202中，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据的距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇
点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度。

[0045] 在本发明实施例中，所述所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据的距离，实际表达的就是第一激光雷达采集到的目标对象上的点数据到第一激光雷达自身的距
离，以及所述第二激光雷达采集到的目标对象上的点数据到第二激光雷达自身的距离，以
图4为例，即图中的标注实线的第一激光雷达照射到目标对象车体上的第一交汇点的长度
即为一个点数据的距离；除此以外，也可以理解为经过转换后得到的目标对象与自身的径
直距离，以图4为例就是就是辆车的直线距离。

[0046] 以图4为例，连贯采集到有效点数据实际上是一个相对宽泛的技术概念，其主要想表达的含义是在第一激光雷达和第二激光雷达的扫描位置，触发它 们所采集到的点数据
都是来源自同一目标物体时，进一步执行完成步骤202‑步骤203才是有意义的。因此，一旦出现第一激光雷达和第二激光雷达两者过程采集点数据不连贯，则表明出现目标对象的切
换；此处的判断，通常也是根据车辆的合理宽度数值和合理形变数值进行直接的点数据参
数匹配可得到。

[0047] 在步骤203中，在相应第一激光雷达和第二激光雷达抵达各自的第一扫描角度和第二扫描角度时，即时调整为背向移动扫描。

[0048] 本发明给予的相应附图示例，都是以所述第一激光雷达和第二激光雷对称设置，对称工作的方式进行阐述的，因此，有可以理解所述第一扫描角度和第二扫描角度是相同
的，但是，本发明也不排除第一激光雷达和第二激光雷达工作过程之间存在偏差和不同步
的可能，也应该归属于本发明的保护范畴内，因此，才有了上述第一扫描角度和第二扫描角度的差异性表述。

[0049] 本发明实施例采用了跟踪分析第一激光雷达和第二激光雷达扫描过程中采集得到点云数据，在连贯采集到有效点数据时，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到
的点数据距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第
一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度；在相应第一激光雷达和
第二激光雷达抵达各自的第一扫描角度时，即时调整为背向移动扫描的手段。将现有技术
中，双激光雷达的解决方案中，相应各个激光雷达各自为营的问题有效的突破，并将两者的结合方式进行了标定和改良，并且能够根据实际情况复杂性进行动态调整，在新能源汽车
的激光雷达传感检测领域突破了当前的性能瓶颈。

[0050] 其中，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据距离，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷
达各自的第一扫描角度和第二扫描角度，仍然以图4为例，只要知道自身与目标对象车之间的直线距离，然后在知晓第一激光雷达和第二激光雷达的间距，就可以通过三角形关系，拟合 出图4中由第一激光雷达和第二激光雷达作为两个底角，以第一交汇点作为顶角的三角
形，从而边可以计算得到所述第一扫描角度和第二扫描角度。

[0051] 在本发明的可选方案之中，位于两个激光雷达扫描区域与设备前端之间的扫描盲区由设置在所述设备前端，且位于所述第一激光雷达和所述第二激光雷达之间的红外探测
器进行补偿探测。然而，红外探测器或者超声探测器毕竟只是模糊探测，并不能达到激光雷达的精确探测，采集并生成点云数据；因此，在本发明实施例之后还提供了一种更优的解决方案，即使用第三激光雷达替代此处描述的红外探测器，从而在延伸方案中实现了与第一
激光雷达和第二激光雷达之间的深层次互动。

[0052] 如上所述，在本发明方法中还涉及相应的设备的前端还包括第三激光雷达，设置在设备前端，且位于所述第一激光雷达和第二激光雷达之间，在计算出第一激光雷达和第
二激光雷达在目标物体上的第一交汇点和对应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一
扫描角度之后，如图5和图6所示，方法还包括：

[0053] 在步骤2021中，根据所述第一激光雷达和第二激光雷达各自的第一扫描角度和第二扫描角度，计算出所述第三激光雷达的补偿完成扫描盲区所需的第三扫描角度。其中，所述扫描盲区是在第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇点后调整为背向移动扫
描时遗留下来的。

[0054] 在具体实现过程中，起到应急反应的关键数据是来自第一激光雷达和第二激光雷达，而相应的第三激光雷达的数据对于应急来说用处相对较少，因为第三激光雷达所负责
采集的区域属于第一激光雷达和第二激光雷达负责区域交汇的盲区，已经属于两者所覆盖
探测范围的腹地，即能够抵达第三激光雷达负责的检测区域的目标物体，其理论上早该被
第一激光雷达和第二激光雷达探测到了。也正因为如此，将第一激光雷达和第二激光雷达
的采集点数据与第三激光雷达采集的点数据放在同一分析执行系统中的话，会相应的降低
第一激光雷达和第二激光雷达的点数据分析效率，以图6为例，其中第三激光雷达采集所产生的点云数据会与第一激光雷达和第二激光雷达之间产生较大的重复和交叉，所以，结合
本发明实施例还存在一种优选的实现方式来改善上面提到的情况。所述第一激光雷达和第
二激光雷达所采集到的点数据由其专属的应急控制系统进行实时分析，得出当前设备的前
端环境状况；所述第三激光雷达所采集到的点数据则在中控中心完成与所述应急控制系统
上报上来的第一激光雷达和第二激光雷达所采集到的点数据进行整合，生成供中控屏幕中
显示用的点云数据。

[0055] 第三激光雷达而言，因为其扫描的范围区域相较第一激光雷达和第二激光雷达而言是小很多的，因此，在一轮第一激光雷达的扫描过程中，相应的第三激光雷达可以完成一个甚至多个来回（这是因为对于第三激光雷达的扫描精度要求并不需要那么高），因此，在实际实现过程中，对于第三激光雷达的使用，更多的是在计算得到第三扫描角度后，从其来回扫描的重复周期过程中，选择时间允许范围内的一个起始节点作为开始即可。综上所述，结合本发明实施例还存在一种优选的实现方式来改善上述分析的情况，在计算出所述第三
扫描角度后，调整所述第三激光雷达的初始位置，并确保在所述第一激光雷达和第二激光
雷达在抵达所述第一交汇点之前所述第三激光雷达完成所述第三扫描角度内的点数据采
集。

[0056] 考虑本发明实施例中，相应第一交汇点是计算出的理想值，而对于被探测的目标物体而言，其从第一激光雷达和第二激光雷达相向探测过程中，在抵达所述第一交汇点过
程中表面不一定是理想情况，因此，考虑到数据融合过程中可能因为第一交汇点与实际情
况存在偏差，造成第一激光雷达和第二激光雷达采集到的点数据的融合会存在交叠数据的
冗余分析和剔除，造成响应效率上的降低。因此，本发明实施例还提出了一种更优实现过
程，如图7和图6所示，包括：

[0057] 在步骤2022中，当第三激光雷达是从第三扫描角度的一端扫描到另一端完成相应点数据采集时，所述第三激光雷达会早于所述第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一
交汇点。

[0058] 在本发明实施例中，所述第三激光雷达在所述设备的移动速度小于等于第一预设阈值时开启，并在所述设备的移动速度大于第一预设阈值后关闭。在所述设备为新能源汽
车或者燃油汽车时，所述第一预设阈值取为10km/小时‑30km/小时。就像之前分析的，相应的第三激光雷达在设备为新能源汽车实现场景中更多是在车起步环节安全性考虑使用，因
此，对于其精确度要求并不高，边可以采用相对较高的扫描速度进行采集，因此，才有了所述第三激光雷达会早于所述第一激光雷达和第二激光雷达抵达所述第一交汇点的情况发
生。

[0059] 在步骤2023中，若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，小于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备
间的第二距离，则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激
光雷达交汇点由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实
际位于目标物体上的第二交汇点。

[0060] 以图8所示，即为所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，小于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备间的第二距离的情况。

[0061] 在步骤2024中，若所述第三激光雷达采集到的点数据表现出，所述第一交汇点的目标物体外形结构与设备间的第一距离，大于第一交汇点两侧的目标物体外形结构与设备
间的第二距离，则根据所述第一距离和第二距离的高度差调整所述第一激光雷达和第二激
光雷达交汇点由计算出的理论上的所述第一交汇点调整为由第三激光雷达采集得出的实
际位于目标物体上的第三交汇点。

[0062] 在步骤2025中，计算出第一激光雷达和第二激光雷达在抵达目标物体上的第二交汇点或者第三交汇点时，相应第一激光雷达和第二激光雷达各自的第三扫描角度和第四扫
描角度。

[0063] 相应的，实施例1中的步骤203也会具体表现为：

[0064] 在步骤203’中，在相应第一激光雷达和第二激光雷达抵达各自的第三扫描角度和第四扫描角度时，即时调整为背向移动扫描。

[0065] 实施例2：

[0066] 如图9所示，是本发明实施例的激光雷达扫描点云处理装置的架构示意图。本实施例的激光雷达扫描点云处理装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图9中以一个处理器21为例。

[0067] 处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

[0068] 存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序，如实施例1中的激光雷达扫描点云处理方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令，从而执行激光雷达扫描点云处理方
法。

[0069] 存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器
21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

[0070] 所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的激光雷达扫描点云处理方法，例如，执行以上描述的图3、图5和图7所示的各个步骤。

[0071] 值得说明的是，上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中
的叙述，此处不再赘述。

[0072] 本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质
可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁盘或光盘等。

[0073] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。