数据处理方法、设备和可移动平台技术

一种数据处理方法、设备和可移动平台，该方法包括：获取目标传感器数据和融合数据(S301)。对点云数据进行路面物体点云聚类处理得到点云簇，并确定所述点云簇的状态信息(S302)。判断所述点云簇的状态信息与所述融合数据中目标物的状态信息是否符合一致性条件(S303)。若不符合，则根据所述传感器在所述可移动平台所处的环境中的可观测范围，确定发生对所述目标物的状态信息的错误检测的概率，所述概率用于指示所述可移动平台是否执行避障操作(S304)。因此判断一致性条件校验的准确率更高，并且获得的上述概率更加符合客观实际情况，以便更准确地指导可移动平台是否执行避障操作，以确保可移动平台的运动过程的安全性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据处理方法、设备和可移动平台
本申请实施例涉及自动驾驶
，尤其涉及一种数据处理方法、设备和可移动平台。
技术介绍
在自动驾驶车辆行驶的过程中，自动驾驶车辆对其所处环境中的动态物体或静态物体进行识别、跟踪、融合等方式来获得融合数据，融合数据中包括识别出的各物体的状态信息，并根据这些物体的状态信息进行导航规划，以及控制自动驾驶车辆的行驶。其中，物体的状态信息例如可以包括：物体属性、位置、速度、朝向、加速度等信息。例如自动驾驶车辆估计出前方有一个停止的车辆，则自动驾驶车辆可以执行减速操作，以保证行驶安全。在获得上述融合数据的过程中，或多或少有一定概率失效，从而导致物体的状态信息不够准确，进而影响自动驾驶车辆的行驶。
技术实现思路
本申请实施例提供一种数据处理方法、设备和可移动平台，用于判定融合数据中物体的状态信息的准确性，以便指导控制可移动平台的运动，保证可移动平台的运动安全性。第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取目标传感器数据和融合数据，其中，所述融合数据是根据多个传感器的数据融合得到的，所述传本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标传感器数据和融合数据，其中，所述融合数据是根据多个传感器的数据融合得到的，所述传感器用于对可移动平台所处的环境进行数据采集，所述融合数据中包括所述环境中已检测出的目标物的状态信息，所述目标传感器数据包括点云数据；/n对所述点云数据进行路面物体点云聚类处理得到点云簇，并确定所述点云簇的状态信息；/n判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件；/n若不符合，则根据所述传感器在所述可移动平台所处的环境中的可观测范围，确定发生对所述目标物的状态信息的错误检测的概率，所述概率用于指示所述可移动平台是否执行避障操作。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标传感器数据和融合数据，其中，所述融合数据是根据多个传感器的数据融合得到的，所述传感器用于对可移动平台所处的环境进行数据采集，所述融合数据中包括所述环境中已检测出的目标物的状态信息，所述目标传感器数据包括点云数据；
对所述点云数据进行路面物体点云聚类处理得到点云簇，并确定所述点云簇的状态信息；
判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件；
若不符合，则根据所述传感器在所述可移动平台所处的环境中的可观测范围，确定发生对所述目标物的状态信息的错误检测的概率，所述概率用于指示所述可移动平台是否执行避障操作。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据传感器在环境中的可观测范围划分环境为多个环境类别；
所述根据所述传感器在所述环境中的可观测范围，确定发生对所述目标物的状态信息的错误检测的概率，包括：
获取所述可移动平台所处的环境属于各个环境类别的环境概率信息；
获取所述传感器在所述环境类别中发生错误检测的先验概率信息；
根据所述环境概率信息和所述先验概率信息，确定发生对所述目标物的状态信息的错误检测的概率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述可移动平台所处的环境属于各个环境类别的环境概率信息，包括：
根据所述点云数据中的点云分布密度，确定所述可移动平台所处的环境属于各个环境类别的环境概率信息。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述概率大于预设概率，则在所述点云数据中查找对应所述目标物的点云簇；
获取对应所述目标物的所述点云簇的运动参数；
根据所述运动参数，控制所述可移动平台执行避障操作。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述控制所述可移动平台执行避障操作，包括：
控制所述可移动平台减速运动和/或转向运动。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述控制所述可移动平台减速运动，包括：
计算所述可移动平台从当前所处位置运动至所述点云簇当前所处的第一位置时，所述可移动平台运动的第一距离；
根据所述点云簇的运动参数和所述可移动平台的运动参数，预测所述可移动平台的运动轨迹与所述点云簇的运动轨迹相交第二位置；
计算所述可移动平台运动至所述第二位置时，所述可移动平台运动的第二距离；
若所述第二距离减去所述第一距离的距离差值为正数，控制所述可移动平台在所述距离差值的运动轨迹上执行减速运动。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制所述可移动平台在所述距离差值的运动路径上执行减速运动，包括：
计算所述可移动平台从当前所处位置减速运动至所述第一位置，且在所述第一位置速度为零过程中的第一加速度；
控制所述可移动平台在所述距离差值的运动轨迹上以第二加速度执行减速运动，所述第二加速度的绝对值小于所述第一加速度的绝对值。


8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，
所述状态信息包括物体属性、位置、朝向、速度、加速度中的任意参数信息，所述一致性条件包括以下至少一项：
所述点云数据中存在对应所述目标物的点云簇；
在所述融合数据中存在对应任一所述点云簇的目标物的状态信息；
对应所述点云簇的所述目标物的参数信息与所述点云簇的参数信息一致。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件，包括：
根据对应所述目标物的历史速度参数确定所述目标物当前的预测位置；
判断对应所述目标物的点云簇当前的位置与所述预测位置是否一致；
若不一致，则确定所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合所述一致性条件。


10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标传感器数据还包括影像数据；
所述判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件，包括：
根据所述影像数据中像素的强度，确定所述点云数据中是否存在对应所述目标物的点云簇；
若不存在，则确定所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合所述一致性条件。


11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述点云簇基于不符合平面或不符合目标曲面的激光点云点聚类，所述目标曲面为曲率低于预设曲率的曲面。


12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件，包括：
根据对应所述目标物的点云簇在第一帧的位置，和所述点云簇在第二帧的位置，确定所述点云簇的预测速度；
若所述预测速度与所述目标物的状态信息中的速度不一致，则所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合一致性条件。


13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标传感器数据还包括雷达数据，所述判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件，包括：
根据所述雷达数据，确定所述点云簇的预测速度；
若所述预测速度与所述目标物的状态信息中的速度不一致，则所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合一致性条件。


14.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标传感器数据还包括雷达数据，所述判断所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息是否符合一致性条件，包括：
根据所述雷达数据或点云数据，确定所述点云簇的预测加速度；
若所述预测加速度与所述目标物的状态信息中的加速度不一致，则所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合一致性条件。


15.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述点云簇的状态信息与所述目标物的状态信息不符合一致性条件，则采用对应所述目标物的点云簇的参数信息作为所述目标物的参数信息。


16.一种数据处理设备，其特征在于，包括：多个传感器和处理器；
所述处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴显亮，陈进，赖镇洲，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44