障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据结果数据对第一点云数据帧执行点云分割操作；读取存储的结果数据，并根据结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；根据对第一点云数据帧和第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作以对点云分割出的目标物体进行跟踪。上述技术方案减少了障碍物感知处理过程中的计算量，避免了数据的冗余，同时通过多激光雷达并用的方式弥补了单激光雷达的不足，提高了障碍物感知效果。

【技术实现步骤摘要】
障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术实施例涉及无人驾驶
，尤其涉及一种障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
激光雷达(LightDetectionAndRanging，LiDAR)是自动驾驶汽车上最主要的传感器之一，可以根据激光雷达输出的点云数据进行障碍物的感知。受激光雷达自身设计上的约束，单个激光雷达很难满足全方位的感知需求，因此往往会采用多个激光雷达。在采用多个激光雷达进行障碍物感知时，现有技术中通常采用的处理方式有两种：一种是将每个激光雷达作为独立的子系统，各子系统独立完成整个感知流程，彼此互不干扰；另一种方案是将多个激光雷达的点云数据拼接成一帧数据，然后根据拼接后的点云数据进行后续障碍物检测。然而，上述将各激光雷达作为独立子系统的方式，存在大量的重复计算，且单一的激光雷达的点云数据稀疏，感知效果不如多激光雷达融合后的数据好；而将多个激光雷达的点云数据拼接在一起进行检测的方式，虽然可以提高点云数据的密度，一定程度上提高了感知的效果，但是多个不同型号，不同类型的激光雷达耦合时则无法直接对数据进行融合。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种障碍物感知方法、装置、电子设备及存储介质，以提高障碍物感知效果，并降低障碍物感知处理中的数据冗余。第一方面，本专利技术实施例提供了一种障碍物感知方法，应用于设置有多个激光雷达的车辆，所述多个激光雷达中包含一个主激光雷达和至少一个副激光雷达，包括：根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据所述结果数据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作；读取存储的所述结果数据，并根据所述结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；根据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据和对所述第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，以对点云分割出的目标物体进行跟踪。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种障碍物感知装置，配置于设置有多个激光雷达的车辆，所述多个激光雷达中包含一个主激光雷达和至少一个副激光雷达，包括：第一数据处理模块，用于根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据所述结果数据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作；第二数据处理模块，用于读取存储的所述结果数据，并根据所述结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；目标跟踪模块，用于根据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据和对所述第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，以对点云分割出的目标物体进行跟踪。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面实施例所提供的一种障碍物感知方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所提供的一种障碍物感知方法。本专利技术实施例根据车辆中设置的主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据该结果数据对第一点云数据帧执行点云分割操作；读取存储的结果数据，并根据结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；根据对第一点云数据帧和第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，以对点云分割出的目标物体进行跟踪。上述技术方案通过将主激光雷达所输出的第一点云数据帧经地面检测操作和/或ROI操作的结果数据进行存储，并用于第二点云数据帧的点云分割处理，通过结果数据的共享，减少了障碍物感知处理过程中的计算量，避免了数据的冗余，同时通过多激光雷达并用的方式弥补了单激光雷达的不足，提高了障碍物感知效果。附图说明图1是本专利技术实施例一中的一种障碍物感知方法的流程图；图2是本专利技术实施例二中的一种障碍物感知方法的流程图；图3是本专利技术实施例三中的一个处理周期对应的障碍物感知系统的示意图；图4是本专利技术实施例四中的一种障碍物感知装置的结构示意图；图5是本专利技术实施例五中的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1是本专利技术实施例一中的一种障碍物感知方法的流程图。本实施例适用于设置有多个激光雷达的车辆进行障碍物感知的情况，该方法由障碍物感知装置来执行，该装置由软件和/或硬件实现，并具体配置于设置有多个激光雷达的车辆中。其中，多个激光雷达中包含一个主激光雷达和至少一个副激光雷达。如图1所示的一种障碍物感知方法，包括：S110、根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据所述结果数据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作。其中，主激光雷达的线束多于副激光雷达的线束；和/或，主激光雷达的探测距离远于副激光雷达的探测距离。其中，地面检测操作用于将第一点云数据帧所覆盖的区域进行分块，并拟合得到各个分块区域的地面方程，并根据所拟合的地面方程计算各个检测点距离地面的高度。其中，感兴趣区域(Regionofinterest，ROI)过滤操作用于根据高精地图中存储的道路信息，绘制ROI地图，并根据所绘制的ROI地图过滤ROI区域内的点云数据。具体的，可以保留车辆行驶道路以及道路两侧设定区域的检测点。其中，点云分割操作用于根据检测点的离散程度，将聚集在一起的各检测点划分成簇，各个独立的簇对应不同的障碍物，例如行人以及车辆等。具体的，根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作得到地面检测结果数据，和/或根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行ROI操作得到ROI结果数据；将得到的地面检测结果数据和/或ROI结果数据进行存储，并根据得到的地面检测结果数据和/或ROI结果数据，对第一点云数据帧进行点云分割处理，得到各第一障碍物簇。其中，地面检测结果数据可以是各检测点距离地面的高度；ROI结果数据可以是ROI地图。其中，将得到的结果数据进行存储，可以是：将所述结果数据存储在预先定义的全局服务中。其中，全局服务可以是程序内部使用的本地服务，还可以是程序与程序之间使用的远程服务。其中，结果数据包括地面检测结果数据和/或ROI结果数据。S120、读取存储的所述结果数据，并根据所述结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作。当采用预先定义的全局服务进行结果数据的存储时，相应的，读取存储的所述结果数据，即为从全局服务中读取地面检测结果数据和/或ROI结果数据。具体的，通过读取存储的地面检测结果数据和/或ROI结果数据，将第一点云数据帧的结果数据应用至第二点云数据帧的点云分割操作的处理过程，得到各第二障碍物簇。需要说明的是，对第二点云数据帧进行点云分割操作时，可以获取存储的全部结果数据；还可以仅获取地面检测结果数据，而ROI结果数据通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种障碍物感知方法，应用于设置有多个激光雷达的车辆，所述多个激光雷达中包含一个主激光雷达和至少一个副激光雷达，其特征在于，包括：根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据所述结果数据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作；读取存储的所述结果数据，并根据所述结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；根据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据和对所述第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，以对点云分割出的目标物体进行跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种障碍物感知方法，应用于设置有多个激光雷达的车辆，所述多个激光雷达中包含一个主激光雷达和至少一个副激光雷达，其特征在于，包括：根据主激光雷达输出的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或感兴趣区域ROI过滤操作，将得到的结果数据进行存储，并根据所述结果数据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作；读取存储的所述结果数据，并根据所述结果数据对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作；根据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据和对所述第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，以对点云分割出的目标物体进行跟踪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主激光雷达的线束多于所述副激光雷达的线束；和/或，所述主激光雷达的探测距离远于所述副激光雷达的探测距离。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一点云数据帧执行地面检测操作和/或ROI过滤操作，包括：将第一点云数据帧进行数据预处理，根据数据预处理后的第一点云数据帧执行地面检测操作和/或ROI过滤操作；相应的，根据所述结果数据对所述第二点云数据帧执行点云分割操作，包括：对第二点云数据帧进行数据预处理，根据所述结果数据对数据预处理后的第二点云数据帧进行点云分割操作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将得到的结果数据进行存储，包括：将所述结果数据存储在预先定义的全局服务中；相应的，读取存储的所述结果数据，包括：从所述全局服务中读取所述结果数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对所述第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据和对所述第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，执行目标跟踪操作，包括：在获取到对主激光雷达输出的第一点云数据帧执行点云分割操作的结果数据时，根据该结果数据以及在主激光雷达的当前处理周期内得到的对副激光雷达输出的第二点云数据帧执行点云分割操作的结果数据，分别对目标跟踪列表进行更新，以使更新后的目标跟踪列表记录与当前点云分割操作的结果数据所匹配的目标物体的...

【专利技术属性】
技术研发人员：石庭敏，王昊，陈东明，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11