1.一种车厢点云校准方法，其特征在于，包括：获取车厢内的点云数据及所述车厢的尺寸信息；

对所述点云数据进行姿态校正，得到标准姿态下的点云数据；

若所述标准姿态下的点云数据存在越界点，则根据所述尺寸信息对应的边界约束条件及点云数据采集设备的内参进行校准，得到所述越界点校准后的三维数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述标准姿态下的点云数据存在越界点，则根据所述尺寸信息对应的边界约束条件及点云数据采集设备的内参进行校准，得到所述越界点校准后的三维数据，包括：根据所述标准姿态下的点云数据确定所述车厢的尺寸信息；所述尺寸信息包括车厢角点坐标、点云数据采集设备到车厢前端面的近似距离；

若根据所述车厢角点坐标确定所述标准姿态下的点云数据超出所述车厢，则确定车厢四壁存在第一越界点；

将所述标准姿态下的点云数据转换至设备姿态下的点云数据；

以所述车厢角点坐标作为车厢边界约束，结合所述点云数据采集设备的内参，计算所述第一越界点的深度值；

根据所述第一越界点的深度值确定所述第一越界点校准后的三维数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若所述标准姿态下的点云数据存在越界点，则根据所述尺寸信息对应的边界约束条件及点云数据采集设备的内参进行校准，得到所述越界点校准后的三维数据，包括：若根据所述近似距离确定所述标准姿态下的车厢前端面的点云数据的深度值超出所述近似距离，则确定车厢前端面存在第二越界点；

将所述车厢前端面的越界点的深度值校准为所述近似距离；

根据所述第二越界点的深度值确定所述第二越界点校准后的三维数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一越界点的深度值的计算公式如下：

其中，z'表示设备坐标系下深度的校准值，x、y为越界点在标准姿态坐标系下X、Y轴的分量；Xmin、Xmax、Ymin、Ymax分别表示为车厢左上角及右下角在标准姿态坐标系下X、Y轴的分device device device device量，X min、X max、Y min、Y max分别表示车厢左上角和右下角在设备坐标系下X、Y轴的分量；u、v分别表示越界点在图像中的列和行索引，u0、v0分别表示主点在图像坐标系下的列和行索引，所述列对应于设备坐标系的X轴，所述行对应于设备坐标系的Y轴，fx、fy分别表示X轴和Y轴方向的焦距值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一越界点校准后的三维数据的计算公式如下：

其中，x'、y'和z'分别表示设备坐标系下X、Y、Z轴分量的校准值，p为标准姿态坐标系下的校准点云，R为设备坐标系到标准姿态坐标系的旋转矩阵。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二越界点校准后的三维数据的计算公式如下：

式中，zdevice表示设备坐标系下点云数据采集设备到车厢前端面的近似距离，x'、y'分别表示设备坐标系下X、Y轴分量的校准值。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准姿态下的点云数据确定所述车厢的尺寸信息，包括：

截取所述点云数据在深度方向上预设位置的点云数据；所述预设位置不包括车厢前端面；

将所述预设位置处的点云数据沿深度方向投影，以及按高度方向及宽度方向统计车厢壁像素的数量；

根据所述车厢壁像素的数量极大值对应的高度方向、宽度方向的差值，确定车厢角点坐标。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述标准姿态下的点云数据确定所述车厢的尺寸信息，包括：

将所述点云数据沿深度方向投影，得到对应的投影数据；

截取所述投影数据的图像中心点附近部分区域的投影数据；

根据所述图像中心点附近部分区域的投影数据，确定所述点云数据采集设备到车厢前端面的近似距离。

9.一种车厢点云校准装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取车厢内的点云数据及所述车厢的尺寸信息；

姿态校正模块，用于对所述点云数据进行姿态校正，得到标准姿态下的点云数据；

越界点校准模块，用于若所述标准姿态下的点云数据存在越界点，则根据所述尺寸信息对应的边界约束条件及点云数据采集设备的内参进行校准，得到所述越界点校准后的三维数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述越界点校准模块，具体用于：根据所述标准姿态下的点云数据确定所述车厢的尺寸信息；所述尺寸信息包括车厢角点坐标、点云数据采集设备到车厢前端面的近似距离；

若根据所述车厢角点坐标确定所述标准姿态下的点云数据超出所述车厢，则确定车厢四壁存在第一越界点；

将所述标准姿态下的点云数据转换至设备姿态下的点云数据；

以所述车厢角点坐标作为车厢边界约束，结合所述点云数据采集设备的内参，计算所述第一越界点的深度值；

根据所述第一越界点的深度值确定所述第一越界点校准后的三维数据。