用于发送点云数据的设备、用于发送点云数据的方法、用于接收点云数据的设备、以及用于接收点云数据的方法与流程

实施例涉及用于处理点云内容的方法和装置。

背景技术：

1、点云内容是由点云表示的内容，其是属于表示三维空间的坐标系的点的集合。点云内容可以表达以三个维度配置的媒体，并且被用于提供诸如虚拟现实（vr）、增强现实（ar）、混合现实（mr）、扩展现实（xr）和自驾驶服务的各种服务。然而，需要几万到几十万的点数据来表示点云内容。因此，需要用于有效处理大量点数据的方法。

技术实现思路

1、技术问题

2、为解决上述问题而设计的本公开的目的是提供一种用于有效地发送和接收点云的点云数据发送设备、点云数据发送方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法。

3、本公开的另一个目的是提供一种用于解决时延和编码/解码复杂度的点云数据发送设备、点云数据发送方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法。

4、本公开的另一目的是提供一种点云数据发送设备、点云数据发送方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法，其通过改进对基于几何的点云压缩（g-pcc）的属性信息进行编码的技术来改进点云的压缩性能。

5、本公开的另一个目的是提供一种点云数据发送设备、点云数据传输方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法，其用于有效地压缩和发送通过lidar（激光雷达）设备捕获的点云数据并且接收该点云数据。

6、本公开的另一目的是提供一种点云数据发送设备、点云数据发送方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法，其用于通过lidar设备捕获的点云数据的有效压缩。

7、本发明的另一目的在于提供一种点云数据发送设备、点云数据发送方法、点云数据接收设备和点云数据接收方法，其用于将点云数据分类成用于通过lidar设备捕获的点云数据的有效压缩的道路和对象。

8、实施例不限于上述目的，并且实施例的范围可以扩展到本领域的技术人员基于本公开的全部内容能够推断出的其他目的。

9、技术方案

10、为了实现这些目的和其他优点并且根据本公开的目的，如本文所体现和广泛描述的，根据实施例的发送点云数据的方法可以包括：通过具有激光传感器的lidar设备获取包括点的点云数据，对点云数据进行编码，以及发送编码的点云数据和信令数据。

11、根据实施例，编码可以包括：基于关于点的半径信息将点云数据的点拆分成道路和对象，生成由拆分成道路的点组成的预测单元和由拆分成对象的点组成的预测单元，以及通过将运动向量选择性地应用于每个预测单元来压缩点云数据。

12、根据实施例，信令数据可以包括与拆分成道路和对象相关的信息。

13、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括：去除通过当前激光传感器获取的点之中的最小半径内存在的点，并且将获取的点之中的剩余点拆分成道路和对象。

14、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括：将通过当前激光传感器获取的点之中的最小半径内存在的点拆分成道路。

15、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括：获得针对激光传感器的点所位于的半径的平均半径，基于通过当前激光传感器获取的点的半径小于先前激光传感器处的平均半径，将点拆分成对象，以及基于半径不小于平均半径，将点拆分成道路。

16、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括从平均半径中排除点之中的位于大于特定阈值的半径处的点。

17、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括：基于相同激光传感器处的连续方位角处的半径在特定范围之外，将相应点拆分成对象；以及基于半径未在特定范围之外，将相应点拆分成道路。

18、根据实施例，拆分成道路和对象可以包括：预测针对激光传感器的点所位于的半径并且获得预期半径，基于通过当前激光传感器获取的点的半径小于先前激光传感器处的预期半径，将点拆分成对象；以及基于半径不小于预期半径，将点拆分成道路。

19、根据实施例，可以通过应用运动向量对拆分成对象的点组成的预测单元执行运动补偿。可以对拆分成道路的点组成的预测单元跳过运动补偿。

20、根据实施例，用于发送点云数据的设备可以包括：获取器，其被配置为通过具有激光传感器的lidar设备获取包括点的点云数据；编码器，其被配置为对点云数据进行编码；以及发射器，其被配置为发送编码的点云数据和信令数据。

21、根据实施例，编码器可以包括：道路/对象拆分器，其被配置为基于关于点的半径信息将点云数据的点拆分成道路和对象；预测单元拆分器，其被配置为生成由拆分成道路的点组成的预测单元和由拆分成对象的点组成的预测单元；以及压缩器，其被配置为通过将运动向量选择性地应用于每个预测单元来压缩点云数据。

22、根据实施例，信令数据可以包括与拆分成道路和对象相关的信息。

23、根据实施例，道路/对象拆分器可以去除通过当前激光传感器获取的点之中的最小半径内存在的点，并且将获取的点之中的剩余点拆分成道路和对象。

24、根据实施例，道路/对象拆分器可以被配置为：获得针对激光传感器的点所位于的半径的平均半径，基于通过当前激光传感器获取的点的半径小于先前激光传感器处的平均半径，将点拆分成对象，并且基于半径不小于平均半径，将点拆分成道路。

25、根据实施例，所述道路/对象拆分器可以从平均半径中排除点之中的位于大于特定阈值的半径处的点。

26、根据实施例，道路/对象拆分器可以被配置为：基于相同激光传感器处的连续方位角处的半径在特定范围之外而将相应点拆分成对象，并且基于半径未在特定范围之外而将相应点拆分成道路。

27、根据实施例，道路/对象拆分器可以被配置为：预测针对激光传感器的点所位于的半径，并且基于通过当前激光传感器获取的点的半径的小于先前激光传感器处的预期半径而获得预期半径，将点拆分成对象，并且基于半径不小于预期半径而将点拆分成道路。

28、根据实施例，可以通过应用运动向量对由拆分成对象的点组成的预测单元执行运动补偿。可以对由拆分成道路的点组成的预测单元跳过运动补偿。

29、有益效果

30、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以提供好质量的点云服务。

31、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以实现各种视频编解码方法。

32、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以提供通用点云内容，诸如自主驾驶服务。

33、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以执行用于独立编码和解码点云数据的点云数据的空间自适应分区，从而改进并行处理并提供可缩放性。

34、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以通过以图块和/或切片为单位分区点云数据来执行编码和解码，并为其用信号发送必要的数据，从而改进点云的编码和解码性能。

35、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以通过基于用于每个激光id的平均半径或为每个激光id所计算的半径分离点云数据中的道路和对象并且生成各自的预测单元来快速且准确地预测移动车辆上的lidar设备捕获的点云数据的运动。从而可以支持对移动车辆上的lidar设备捕获的点云内容的几何的高效压缩。

36、根据实施例的点云数据发送方法、点云数据发送设备、点云数据接收方法和点云数据接收设备可以通过分离点云数据中的道路和对象、生成各自的预测单元、用信号发送每个预测单元是否应用运动补偿来减少几何信息的比特流的大小。从而可以有效地支持实时点云数据的捕获/压缩/发送/重构/回放服务。