【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别是涉及一种点云数据的处理方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、在自动驾驶
中，通常需要获取雷达探测的点云数据对车辆前方道路的目标进行识别和跟踪，以便于对车辆进行相关自动驾驶规划。
2、然而，雷达探测的原始点云中可能会存在部分点云位于车辆行驶道路的道路边界以外，位于道路边界以外的点云会影响车辆的自动驾驶性能。因此，需要先过滤掉点云数据中道路边界以外的数据，以获取道路边界以内的有效点云数据进行目标识别和跟踪。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种点云数据的处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，能够提高过滤道路边界外点云的准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种点云数据的处理方法，该方法包括：从当前时刻的原始点云中提取得到当前时刻的第一道路边界点云；融合第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息；利用目标道路边界信息过滤掉原始点云中的位于道路边界之外的点云，以得到目标点云。
3、可选地，融合第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息，包括：基于历史道路边界栅格图和第一道路边界点云，构建当前时刻的目标道路边界栅格图，历史道路边界栅格图基于若干历史时刻的第二道路边界点云得到；基于目标道路边界栅格图，确定目标道路边界信息。
4、可选地，第一道路边界点云包括若干个目标检测点以及各个目标检测点在当前时刻的自车坐
5、可选地，基于各个目标检测点的第二位置信息，对历史道路边界栅格图进行更新，包括：对各个目标检测点，基于目标检测点的第二位置信息，确定目标检测点是否位于历史道路边界栅格图的范围之内；响应于目标检测点位于历史道路边界栅格图的范围之内，更新目标检测点在历史道路边界栅格图中的相应栅格所对应的占用概率；响应于目标检测点位于历史道路边界栅格图的范围之外，在历史道路边界栅格图中增加目标检测点所对应的栅格。
6、可选地，基于更新后的历史道路边界栅格图，生成目标道路边界栅格图，包括：确定更新后的历史道路边界栅格图中符合预设条件的目标栅格；删除更新后的历史道路边界栅格图中的目标栅格，得到目标道路边界栅格图。
7、可选地，预设条件包括：栅格的占用概率小于预设概率阈值；和/或，预设条件包括：栅格位于预设感兴趣区域之外；在基于各个目标检测点的第二位置信息，对历史道路边界栅格图进行更新之后，方法还包括：获取更新后的历史道路边界栅格图中的各栅格在全局坐标系下的第三位置信息；将各个栅格的第三位置信息变换为在当前时刻的自车坐标系下的第四位置信息；基于栅格的第四位置信息确定栅格是否位于预设感兴趣区域之外。
8、可选地，在基于历史道路边界栅格图和第一道路边界点云，构建当前时刻的目标道路边界栅格图之前，方法还包括：对第一道路边界点云进行第一数据扩充处理；基于历史道路边界栅格图和第一道路边界点云，构建当前时刻的目标道路边界栅格图，包括：基于历史道路边界栅格图和扩充后的第一道路边界点云，构建目标道路边界栅格图。
9、可选地，第一道路边界点云包括若干个目标检测点以及各个目标检测点在当前时刻的自车坐标系下的第一位置信息，对第一道路边界点云进行第一数据扩充处理，包括：对第一道路边界点云进行第一聚类，得到若干个第一数据簇，第一数据簇包括至少一个目标检测点的第一位置信息；对各个第一数据簇，基于第一数据簇所包括的至少一个目标检测点的第一位置信息，确定若干个扩充检测点的位置信息。
10、可选地，基于第一数据簇所包括的至少一个目标检测点的第一位置信息，确定若干个扩充检测点的位置信息，包括：对第一数据簇所包括的至少一个目标检测点的第一位置信息进行拟合，得到第一拟合曲线；确定第一拟合曲线上的第一检测点的位置信息和第二检测点的位置信息；基于第一检测点的位置信息和第二检测点的位置信息，在第一检测点和第二检测点之间进行插值，得到若干个扩充检测点的位置信息。
11、可选地，在基于目标道路边界栅格图，确定目标道路边界信息之前，方法还包括：对目标道路边界栅格图所包括的若干个栅格进行第二数据扩充处理；基于目标道路边界栅格图，确定目标道路边界信息，包括：基于扩充后的目标道路边界栅格图，确定目标道路边界信息。
12、可选地，原始点云包括若干个原始检测点以及各个原始检测点在当前时刻的自车坐标系下的位置信息，目标道路边界栅格图包括若干个栅格以及各个栅格在全局坐标系下的第五位置信息；基于目标道路边界栅格图，确定目标道路边界信息，包括：将目标道路边界栅格图中各个栅格的第五位置信息变换为在当前时刻的自车坐标系下的第六位置信息；将基于各个栅格的第六位置信息进行拟合得到的道路边界拟合曲线，作为目标道路边界信息；利用目标道路边界信息过滤掉原始点云中的位于道路边界之外的点云，以得到目标点云，包括：基于道路边界拟合曲线和各个原始检测点的位置信息，从原始点云中筛选出位于道路边界之外的若干个原始检测点并删除，得到目标点云。
13、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种点云数据的处理装置，该装置包括：提取模块，用于从当前时刻的原始点云中提取得到当前时刻的第一道路边界点云；融合模块，用于融合第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息；过滤模块，用于利用目标道路边界信息过滤掉原始点云中的位于道路边界之外的点云，以得到目标点云。
14、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器存储有程序指令；处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述点云数据的处理方法。
15、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储程序指令，程序指令能够被处理器执行以实现上述点云数据的处理方法。
16、以上方案，通过提取当前时刻的原始点云中的第一道路边界点云；然后融合第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息；并利用目标道路边界信息过滤掉原始点云中的位于道路边界之外的点云，以得到目标点云。相较于仅基于当前时刻的道路边界点云所得到的道路边界信息，融合多个时刻的道路边界点云所得到的目标道路边界信息能够更准确地表征当前时刻车辆行驶道路的道路边界。因此，利用该目标道路边界信息可以更准确地过滤当前时刻的原始点云中位于道路边界外的点云，提高了自动驾驶的感知效果。
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1.一种点云数据的处理方法，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，所述融合所述第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一道路边界点云包括若干个目标检测点以及各个所述目标检测点在所述当前时刻的自车坐标系下的第一位置信息，所述历史道路边界栅格图为全局坐标系下的栅格图；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述目标检测点的所述第二位置信息，对所述历史道路边界栅格图进行更新，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述历史道路边界栅格图，生成所述目标道路边界栅格图，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一道路边界点云包括若干个目标检测点以及各个所述目标检测点在所述当前时刻的自车坐标系下的第一位置信息，所述对所述第一道路边界点云进行第一数据扩
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据簇所包括的至少一个所述目标检测点的所述第一位置信息，确定若干个扩充检测点的位置信息，包括：
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
11.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述原始点云包括若干个原始检测点以及各个所述原始检测点在当前时刻的自车坐标系下的位置信息，所述目标道路边界栅格图包括若干个栅格以及各个所述栅格在全局坐标系下的第五位置信息；
12.一种点云数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序指令，所述程序指令能够被处理器执行以实现权利要求1-11任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种点云数据的处理方法，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，所述融合所述第一道路边界点云和若干历史时刻的第二道路边界点云，得到目标道路边界信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一道路边界点云包括若干个目标检测点以及各个所述目标检测点在所述当前时刻的自车坐标系下的第一位置信息，所述历史道路边界栅格图为全局坐标系下的栅格图；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述目标检测点的所述第二位置信息，对所述历史道路边界栅格图进行更新，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述历史道路边界栅格图，生成所述目标道路边界栅格图，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一道路边界点云包括若干个目标检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐泽楷，秦海中，
申请(专利权)人：浙江零跑科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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