一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆制造方法及图纸

本公开涉及一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆。该方法包括：获取车辆周围的点云数据；对点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据；对点云数据中剩余的点云数据进行障碍物识别，得到待确定障碍物的点云数据；对待确定障碍物的点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余的点云数据中的障碍物点云数据，通过障碍物的点云数据对剩余的点云数据进行聚类，得到剩余的点云数据中的障碍物点云数据，从而实现了对远距离的障碍物的精确识别，满足了车辆在复杂环境下的避障需求，提升了行车过程中的安全性。的安全性。的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆


[0001]本公开涉及辅助驾驶
，尤其涉及一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆。

技术介绍

[0002]近年来，汽车行业发展迅猛，自动驾驶和辅助驾驶成为智能汽车不可缺少的技术手段。现在智能汽车大多使用三维激光雷达构建三维地图，利用激光雷达点云信息，获得障碍物的位置信息，实现智能汽车的精准避障。然而，目前在获取远距离障碍物的位置信息时，对远距离的障碍物误检率较高，无法满足复杂环境下的避障需求。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本公开提供了一种障碍物检测方法、装置、设备、介质及车辆。
[0004]本公开实施例的第一方面提供了一种障碍物检测方法，该方法包括：获取车辆周围的点云数据；对点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据；对点云数据中剩余的点云数据进行障碍物识别，得到待确定障碍物的点云数据；对待确定障碍物的点云数据中剩余的点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余点云数据中的障碍物点云数据。
[0005]在一种实施方式中，对点云数据中位于车辆第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据，包括：对位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。
[0006]在一种实施方式中，对位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据，包括：基于预设的第一模型，对位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行动态障碍物识别，得到动态障碍物的点云数据；从位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据中，去除动态障碍物的点云数据；对去除动态障碍物的点云数据后剩余的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。
[0007]在一种实施方式中，对点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，包括：对点云数据中位于第三预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到静止障碍物的点云数据，第三预设范围小于第一预设范围；基于静止障碍物的点云数据对点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别。
[0008]在一种实施方式中，对点云数据中剩余的点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余点云数据中的障碍物点云数据，包括：对剩余的点云数据进行分类，得到地面点云数据；从剩余的点云数据中，去除地面点云数据，得到非地面点云数据；对非地面点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到非地面点云数据中的障碍物点云数据。
[0009]在一种实施方式中，对点云数据中剩余的点云数据和障碍物的点云数据进行聚
类，包括：基于障碍物的点云数据确定障碍物类型；基于点云数据中剩余的点云数据确定剩余点云数据类型；基于障碍物类型和苏搜剩余点云数据类型进行聚类分析。
[0010]在一种实施方式中，基于障碍物的点云数据确定障碍物类型，包括：基于障碍物的点云数据进行融合，得到障碍物像素信息；基于障碍物像素信息获取像素连接关系；基于像素连接关系确实障碍物类型。
[0011]本公开实施例的第二方面提供了一种障碍物检测装置，包括：
[0012]第一数据获取模块，用于获取车辆周围的点云数据；
[0013]第一障碍物确定模块，用于对点云数据中位于车辆第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据；
[0014]待确定障碍物模块，用于对所述点云数据中剩余的点云数据进行障碍物识别，得到待确定障碍物的点云数据；
[0015]第二障碍物确定模块，用于对点云数据中剩余的点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余点云数据中的障碍物点云数据。
[0016]在一种实施方式中，第一障碍物确定模块，包括：
[0017]高程确定子模块，用于对位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。
[0018]在一种实施方式中，高程确定子模块，包括：
[0019]动态障碍物确定单元，用于基于预设的第一模型，对位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行动态障碍物识别，得到动态障碍物的点云数据；
[0020]动态障碍物去除单元，用于从位于车辆周围第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据中，去除动态障碍物的点云数据；
[0021]障碍物点云确定单元，用于对去除动态障碍物的点云数据后剩余的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。
[0022]在一种实施方式中，第一障碍物确定模块，还用于：
[0023]对所述点云数据中位于第三预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到静止障碍物的点云数据，所述第三预设范围小于所述第一预设范围；
[0024]基于所述静止障碍物的点云数据对所述点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别。
[0025]在一种实施方式中，第二障碍物确定模块，包括：
[0026]地面点云确定子模块，用于对剩余的点云数据进行分类，得到地面点云数据；
[0027]非地面点云确定子模块，用于从剩余的点云数据中，去除地面点云数据，得到非地面点云数据；
[0028]非地面障碍物确定子模块，用于对非地面点云数据和障碍物的点云数据进行聚类，得到非地面点云数据中的障碍物点云数据。
[0029]在一种实施方式中，第二障碍物确定模块，还包括：
[0030]第一类型确定子模块，用于基于障碍物的点云数据确定障碍物类型；
[0031]第二类型确定子模块，用于基于点云数据中剩余的点云数据确定剩余点云数据类型；
[0032]聚类子模块，用于基于障碍物类型和苏搜剩余点云数据类型进行聚类分析。
[0033]在一种实施方式中，第一类型确定子模块，包括：
[0034]像素获取单元，用于基于障碍物的点云数据进行融合，得到障碍物像素信息；
[0035]关系获取单元，用于基于障碍物像素信息获取像素连接关系；
[0036]类型确定单元，用于基于像素连接关系确实障碍物类型。
[0037]本公开实施例的第三方面提供了一种移动终端设备，该移动终端设备包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，处理器可以实现上述第一方面的方法。
[0038]本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，处理器可以实现上述第一方面的方法。
[0039]本公开实施例的第五方面提供了一种车辆，包括上述的障碍物检测装置，可以执行上述的障碍物检测方法。
[0040]本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：
[0041]本公开实施例，通过获取车辆周围的点云数据，并对点云数据中位于车辆第一预设范围内的数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据，对点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取车辆周围的点云数据；对所述点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据；对所述点云数据中剩余的点云数据进行障碍物识别，得到待确定障碍物的点云数据；对所述待确定障碍物的点云数据和所述障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余的点云数据中的障碍物点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据中位于所述第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据，包括：对位于所述第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对位于所述第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据，包括：基于预设的第一模型，对位于所述第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据进行动态障碍物识别，得到动态障碍物的点云数据；从位于所述第一预设范围内，且高程在第二预设范围内的点云数据中，去除所述动态障碍物的点云数据；对去除所述动态障碍物的点云数据后剩余的点云数据进行障碍物识别，得到障碍物的点云数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别，包括：对所述点云数据中位于第三预设范围内的点云数据进行障碍物识别，得到静止障碍物的点云数据，所述第三预设范围小于所述第一预设范围；基于所述静止障碍物的点云数据对所述点云数据中位于第一预设范围内的点云数据进行障碍物识别。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据中剩余的点云数据和所述障碍物的点云数据进行聚类，得到剩余点云数据中的障碍物点云数据，包括：对剩余的点云数据进行分类，得到地面点云数据；从所述剩余的点云数据中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯宗宝，郭疆，
申请(专利权)人：北京车和家信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：