数据点的识别方法、装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开提出一种数据点的识别方法、装置和计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。数据点的识别装置获取车辆在当前位置的实时点云数据；将实时点云数据中的数据点的坐标转换为预设的参考点云地图的坐标系下的第一坐标，其中，参考点云地图中包含静态数据点；将实时点云数据中的数据点的第一坐标与参考点云地图进行匹配；在实时点云数据中的数据点的第一坐标与参考点云地图相匹配的情况下，将实时点云数据中的数据点确定为静态数据点。将实时点云数据中的数据点与仅包含静态数据点的参考点云地图进行匹配，将相匹配的实时点云数据中的数据点确定为静态数据点，可以准确地识别出静态障碍物的数据点，从而为后续的路径规划提供了安全保障。

【技术实现步骤摘要】
数据点的识别方法、装置和计算机可读存储介质
本公开涉及计算机
，特别涉及一种数据点的识别方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
在自动驾驶车辆处于自动驾驶的过程中，根据激光雷达测量的点云数据，利用感知技术进行障碍物的识别，例如包括估计障碍物的位置，大小，姿态和类型等，并根据障碍物的识别结果进行车辆的后续的路径规划和速度规划。在相关技术中，利用感知技术处理点云数据，实现障碍物识别的过程中，不加以区分地处理点云数据中障碍物的所有数据点。
技术实现思路
专利技术人发现，在相关技术中，利用感知技术处理点云数据时，不加以区分地处理点云数据中障碍物的所有数据点，很难将静态障碍物(如建筑物、树、电线杆)的数据点和动态障碍物(如行人、车辆)的数据点区分开，由此带来的静态障碍物的数据点(即静态数据点)和动态障碍物的数据点(即动态数据点)的误识别会给车辆的自动驾驶带来较大的安全隐患。在本公开的实施例中，获取车辆在当前位置的实时点云数据；将实时点云数据中的数据点的坐标转换为预设的参考点云地图的坐标系下的第一坐标，其中，参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据点的识别方法，包括：/n获取车辆在当前位置的实时点云数据；/n将所述实时点云数据中的数据点的坐标转换为预设的参考点云地图的坐标系下的第一坐标，其中，所述参考点云地图中包含静态数据点；/n将所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图进行匹配；/n在所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图相匹配的情况下，将所述实时点云数据中的数据点确定为静态数据点。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据点的识别方法，包括：
获取车辆在当前位置的实时点云数据；
将所述实时点云数据中的数据点的坐标转换为预设的参考点云地图的坐标系下的第一坐标，其中，所述参考点云地图中包含静态数据点；
将所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图进行匹配；
在所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图相匹配的情况下，将所述实时点云数据中的数据点确定为静态数据点。


2.根据权利要求1所述的数据点的识别方法，还包括：
在所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图不匹配的情况下，将所述实时点云数据中的数据点确定为动态数据点。


3.根据权利要求1所述的数据点的识别方法，还包括：
在获取实时点云数据之后，判断是否需要更新参考点云地图；
在需要更新参考点云地图的情况下，对所述参考点云地图进行更新。


4.根据权利要求3所述的数据点的识别方法，其中，所述判断是否需要更新参考点云地图包括：
判断车辆的当前位置与获取参考点云地图所对应的车辆的上一位置之间的距离是否大于预设阈值；
在当前位置与获取参考点云地图的上一位置之间的距离大于预设阈值的情况下，确定需要更新所述参考点云地图。


5.根据权利要求1所述的数据点的识别方法，其中，所述将所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图进行匹配包括：
根据所述参考点云地图中的每个数据点的坐标，构建KD树；
在所述KD树中进行搜索，判断是否存在与所述实时点云数据中的数据点的第一坐标相同的第二坐标；
若存在第二坐标，则所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图相匹配。


6.根据权利要求5所述的数据点的识别方法，其中，
若不存在第二坐标，则判断是否存在与所述实时点云数据中的数据点的第一坐标的相邻坐标相同的第三坐标；
若存在第三坐标，则所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图相匹配。


7.根据权利要求1所述的数据点的识别方法，其中，所述将所述实时点云数据中的数据点的第一坐标与所述参考点云地图进行匹配包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔旗，许新玉，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11