[發明專利]障礙物檢測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質

在審

• 申請號: 202011201756.4
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112598615A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 李松澤;蘭莎鄖;戴震;倪凱;肖云龍
• 申請（專利權）人: 禾多科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T17/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京衛智暢科專利代理事務所(普通合伙) 11557
• 代理人: 陳佳

本公開的實施例公開了障礙物檢測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。該方法的一具體實施方式包括：獲取環境點云數據集合；對該環境點云數據集合進行裁剪處理以生成裁剪后的環境點云數據集合；對該裁剪后的環境點云數據集合進行降采樣處理以生成降采樣后的環境點云數據集合；將該降采樣后的環境點云數據集合輸入至障礙物檢測模型以生成障礙物信息集合；對該障礙物信息集合中的障礙物信息進行過濾處理以生成過濾障礙物信息集合；通過車載通信模塊，將該過濾障礙物信息集合發送至控制規劃終端。該實施方式提高了障礙物信息生成的準確度，降低了自動駕駛車輛在行駛過程中的風險程度。

技術領域

本公開的實施例涉及計算機技術領域，具體涉及障礙物檢測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。

背景技術

障礙物檢測是自動駕駛領域中對于周圍環境感知的一個重要步驟。目前，常用的障礙物檢測方法是利用合適的數據結構(例如，K-Dimensional樹)，配合聚類算法(例如，Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)對環境點云數據進行聚類操作，以達到障礙物檢測的目的。

然而，當采用上述方式進行障礙物檢測時，經常會存在如下技術問題：

第一，障礙物檢測的結果較為依賴環境點云數據的分布，由于環境點云數據往往呈現離散分布，從而，使得障礙物檢測的結果(例如，障礙物類別，障礙物輪廓信息)不夠精準，進而，影響了自動駕駛車輛對于障礙物的規避精準度，從而，增加了自動駕駛車輛的在行駛過程中的風險程度。

發明內容

本公開的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本公開的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。

本公開的一些實施例提出了障礙物檢測方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質，來解決以上背景技術部分提到的技術問題中的一項或多項。

第一方面，本公開的一些實施例提供了一種障礙物檢測方法，該方法包括：獲取環境點云數據集合，其中，上述環境點云數據是通過安裝在目標車輛上的激光雷達對周圍環境掃描得到的，上述環境點云數據包括：橫坐標值，縱坐標值，豎坐標值，雷達回波功率值，上述環境點云數據包括的橫坐標值、縱坐標值和豎坐標值是在目標車輛坐標系下的坐標值，上述目標車輛坐標系是以上述目標車輛行進方向為橫軸、以上述目標車輛的底盤中心為原點、以與上述目標車輛的后軸平行的線作為縱軸、以與地面垂直的線作為豎軸的坐標系。對上述環境點云數據集合進行裁剪處理以生成裁剪后的環境點云數據集合。對上述裁剪后的環境點云數據集合進行降采樣處理以生成降采樣后的環境點云數據集合。將上述降采樣后的環境點云數據集合輸入至障礙物檢測模型以生成障礙物信息集合。對上述障礙物信息集合中的障礙物信息進行過濾處理以生成過濾障礙物信息集合。通過車載通信模塊，將上述過濾障礙物信息集合發送至控制規劃終端。

第二方面，本公開的一些實施例提供了一種障礙物檢測裝置，裝置包括：獲取單元，被配置成獲取環境點云數據集合，其中，上述環境點云數據是通過安裝在目標車輛上的激光雷達對周圍環境掃描得到的，上述環境點云數據包括：橫坐標值，縱坐標值，豎坐標值，雷達回波功率值，上述環境點云數據包括的橫坐標值、縱坐標值和豎坐標值是在目標車輛坐標系下的坐標值，上述目標車輛坐標系是以上述目標車輛行進方向為橫軸、以上述目標車輛的底盤中心為原點、以與上述目標車輛的后軸平行的線作為縱軸、以與地面垂直的線作為豎軸的坐標系。裁剪處理單元，被配置成對上述環境點云數據集合進行裁剪處理以生成裁剪后的環境點云數據集合。降采樣處理單元，被配置成對上述裁剪后的環境點云數據集合進行降采樣處理以生成降采樣后的環境點云數據集合。輸入單元，被配置成將上述降采樣后的環境點云數據集合輸入至障礙物檢測模型以生成障礙物信息集合。過濾處理單元，被配置成對上述障礙物信息集合中的障礙物信息進行過濾處理以生成過濾障礙物信息集合。發送單元，被配置成通過車載通信模塊，將上述過濾障礙物信息集合發送至控制規劃終端。