【技术实现步骤摘要】
本公开涉及轨道交通，更具体地，涉及一种障碍物识别方法、车辆控制器、车辆及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、云巴使用跨坐式单轨运输系统，与其他轨道交通列车相比，具备占地面积小、景观性好、车体振动小、运行噪声低以及地形适应性强等优点。
2、云巴的行车路线由调度中心指定，而且具有固定单一、与外界环境交互少和列车间大等特点，适合自动驾驶技术的落地应用。而在实现云巴的自动驾驶技术时，识别供云巴运行的轨道梁上影响云巴运行的障碍物为一个关键技术。
3、因此，如何识别供云巴运行的轨道梁上影响云巴运行的障碍物成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请公开了一种障碍物识别方法、车辆控制器、车辆及介质。可完成对轨道梁上影响列车运行的障碍物的识别。
2、第一方面，本实施例提供了一种障碍物识别方法，所述方法包括：
3、根据轨道监控采集到的第一点云集，得到轨道梁的多个轨道梁横向点云组，所述轨道梁横向点云组包括所述轨道梁横向顶部轮廓上的点云；
4、根据所述多个轨道梁横向点云组，确定所述第一点云集中的障碍物的点云。
5、可选地，所述根据轨道监控采集到的第一点云集，得到轨道梁的多个轨道梁横向点云组，包括：
6、根据第一点云集，确定第二点云集，所述第二点云集为所述第一点云集中属于所述轨道梁的点云集合；
7、按照类间点云距离小于轨道梁纵向点云间距的方式，从所述第二点云集中聚类得到多个轨道梁横向点云组。
9、根据第一点云集及轨道梁的最大坡度值，确定第二点云集。
10、可选地，所述按照类间点云距离小于轨道梁纵向上点云间距的方式，从所述第二点云集中聚类得到多个轨道梁横向点云组，包括：
11、按照类间点云距离小于轨道梁纵向上点云间距的方式，从所述第二点云集中聚类得到多个轨道梁横向待选点云组；
12、对于任一轨道梁横向待选点云组，根据轨道梁横向点云模型，从所述轨道梁横向待选点云组中确定轨道梁点云，得到横向轨道梁点云组。
13、可选地，所述方法还包括：
14、根据第三点云集，确定至少一个障碍物候选点云类，所述第三点云集为所述第一点云集中除所述第二点云集中点云外的点云集合；
15、所述根据所述多个轨道梁横向点云组，确定所述第一点云集中的障碍物的点云，包括：
16、根据所述多个轨道梁横向点云组，拟合所述轨道梁的轨迹；
17、根据所述轨迹和至少一个障碍物候选点云类，确定出所述第一点云集中的障碍物点云类。
18、可选地，所述根据所述多个轨道梁横向点云组，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
19、对于任一轨道梁横向点云组，确定所述轨道梁横向点云组的点云中心位置；
20、根据每一轨道梁横向点云组的点云中心位置，拟合所述轨道梁的轨迹。
21、可选地，所述根据所述多个轨道梁横向点云组，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
22、对于任一轨道梁横向点云组，确定所述轨道梁横向点云组的点云中心位置；
23、根据每一轨道梁横向点云组的点云中心位置，拟合所述轨道梁的轨迹。
24、可选地，所述根据每一轨道梁横向点云组的点云中心位置，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
25、对于任一轨道梁横向点云组，在轨道梁横向点云组存在轨道梁延伸方向的反方向上相邻轨道梁横向点云组的情况下，确定所述轨道梁横向点云组的点云中心位置垂直投影在所述相邻轨道梁横向点云组中两个端点点云连线上的投影位置；
26、在所述投影位置与所述相邻轨道梁横向点云组的点云中心位置的距离大于第一预设距离的情况下，剔除所述轨道梁横向点云组；
27、根据剩余轨道梁横向点云组的点云中心位置，拟合所述轨道梁的轨迹。
28、可选地，所述根据第一点云集及轨道梁的最大坡度值，确定第二点云集，包括：
29、对于第一点云集合中的任一点云，将所述点云的三维坐标转换为圆柱坐标；
30、对于圆柱坐标中角度相同的点云，计算距离上相邻两个点云之间的坡度；
31、将所述坡度的绝对值小于或等于轨道梁的最大坡度值的相邻点云，作为所述第二点云集中的点云。
32、可选地，所述根据所述轨迹和至少一个障碍物候选点云类，确定出所述第一点云集中的障碍物点云类，包括：
33、对于任一障碍物候选点云类，确定所述障碍物候选点云类的几何中心位置；
34、在所述几何中心位置与所述轨迹之间的距离小于第二预设距离的情况下，确定所述障碍物候选点云类为所述第一点云集中的障碍物点云类。
35、可选地，所述方法还包括：
36、拼接所述剩余轨道梁横向点云组中的点云，形成完整轨道梁点云；
37、显示所述完整轨道梁点云。
38、第二方面，本实施例提供了一种车辆控制器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行如第一方面中任一项所述的障碍物识别方法。
39、第三方面，本实施例提供了一种车辆，所述车辆包括如第二方面所述的车辆控制器。
40、第四方面，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面中任一项所述的障碍物识别方法。
41、本申请提供了一种障碍物识别方法，该方法包括：根据轨道监控采集到的第一点云集，得到轨道梁的多个轨道梁横向点云组，轨道梁横向点云组包括轨道梁横向顶部轮廓上的点云；根据多个轨道梁横向点云组，确定第一点云集中的障碍物的点云。在该方法中，根据轨道梁的点云特点对第一点云集中属于轨道梁的点云进行聚类，得到多个轨道梁横向点云组。由于不同轨道梁横向点云组之间的间距较近，因此可避免一个类中点云混淆影响列车运行的障碍物的点云，即可对轨道梁的点云进行精准识别。并且，顶部轮廓特征和团状点云特征相比具有辨析度，容易分辨出障碍物点云，提高识别精准度。在此基础上，根据多个轨道梁横向点云组，确定第一点云集中的障碍物的点云，则可对第一点云集中的障碍物的点云进行精准的识别。
42、通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
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1.一种障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据轨道监控采集到的第一点云集，得到轨道梁的多个轨道梁横向点云组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一点云集，确定第二点云集，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照类间点云距离小于轨道梁纵向上点云间距的方式，从所述第二点云集中聚类得到多个轨道梁横向点云组，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个轨道梁横向点云组，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对于任一轨道梁横向点云组，确定所述轨道梁横向点云组的点云中心位置，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每一轨道梁横向点云组的点云中心位置，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据第一点云集及轨道梁的最大坡度值，确定第
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述轨迹和至少一个障碍物候选点云类，确定出所述第一点云集中的障碍物点云类，包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.一种车辆控制器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行如权利要求1-11中任一项所述的障碍物识别方法。
13.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求12所述的车辆控制器。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的障碍物识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据轨道监控采集到的第一点云集，得到轨道梁的多个轨道梁横向点云组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据第一点云集，确定第二点云集，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照类间点云距离小于轨道梁纵向上点云间距的方式，从所述第二点云集中聚类得到多个轨道梁横向点云组，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个轨道梁横向点云组，拟合所述轨道梁的轨迹，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对于任一轨道梁横向点云组，确定所述轨道梁横向点云组的点云中心位置，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据每一轨道梁横...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁宁，陈楚君，夏方林，蒋龙平，朱国栋，李鑫宇，陈经平，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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