【技术实现步骤摘要】
动态占据栅格估计方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种动态占据栅格估计方法及装置。
技术介绍
[0002]近年来，自动驾驶车辆在智能交通出行、物流配送、清洁作业等多场景中，构建了智慧城市生活的应用示范。自动驾驶感知方案最重要的障碍物就是正确检测出环境中的障碍物并得到其运动状态。激光雷达是自动驾驶汽车感知环境的重要传感器，具有精度高、抗干扰等特点。激光雷达主要能够提供障碍物的位置信息和反射率信息，但无法直接输出障碍物的速度信息。
[0003]目前从激光雷达点云中获取障碍物的速度信息采用的方法是：将激光点云投影到二维平面中进行聚类，获得聚类后的障碍物位置信息，利用经典的卡尔曼滤波等算法获取障碍物的运动状态。
[0004]现有的激光点云障碍物速度估计算法强依赖于对于激光点云的聚类效果。如果聚类出现较多的过分割或者欠分割的现象，将会导致障碍物的匹配出现问题，从而导致对障碍物的速度估计出现偏差。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的是提供一种动态占据栅格估计方法及装...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种动态占据栅格估计方法，其特征在于，所述方法包括：对K时刻的激光点云数据进行处理，得到前景点云；所述前景点云为非地面点云；将所述前景点云映射至障碍物占据栅格地图中，得到前景点云在K时刻对应的占据栅格单元；根据前景点云在K时刻对应的占据栅格单元，确定前景点云在K+1时刻对应的占据栅格单元；在K+1时刻，根据K时刻的第一数量个粒子的状态值，进行预测，得到K+1时刻第二数量个粒子的预测状态值；所述第一数量个粒子包括第K-1时刻的第三数量个粒子以及第四数量个初始化的新粒子；所述第三数量和所述第四数量之和为第一数量；所述状态值包括粒子位置和粒子速度；根据K+1时刻第二数量个粒子的预测状态值和前景点云在K+1时刻对应的占据栅格单元，更新K+1时刻前景点云对应的占据栅格单元，得到K+1时刻的目标占据栅格单元；所述目标占据栅格单元包括速度信息和位置信息；所述第二数量个粒子为处于K+1时刻对应的占据栅格单元中的粒子。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之前还包括：以地面平面为基准，将激光点云数据划分至预设的栅格中；计算所述栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值；当所述第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定所述任一栅格为第一栅格，并确定所述第一栅格内的点云为疑似地面点；根据全部所述第一栅格的疑似地面点，拟合得到地面模型；计算所述地面模型中的每个点至所述地面平面的高度差值，得到第二高度差值；确定所述第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点构成前景点云。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之前还包括：对第一时刻的激光点云数据进行处理，得到第一时刻的前景点云；将所述第一时刻的前景点云映射至障碍物占据栅格地图中，得到第一时刻的前景点云对应的占据栅格单元；根据前景点云在第一时刻对应的占据栅格单元，确定前景点云在占据栅格单元的占据概率；初始化第一数量个粒子；根据所述占据概率，将所述第一数量个粒子设置在所述第一时刻对应的占据栅格单元中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据K+1时刻第四数量个粒子的预测状态值和前景点云在K+1时刻对应的占据栅格单元，更新K+1时刻前景点云对应的占据栅格单元，得到K+1时刻的目标占据栅格单元，具体包括：确定K+1时刻第一数量个粒子所在的占据栅格单元与前景点云在K+1时刻对应的占据栅格单元的重合占据栅格单元；确定所述重合占据栅格单元中粒子的数量为第二数量；初始化第五数量个粒子；所述第二数量与所述第五数量之和为第一数量；
根据所述重合占据栅格单元的数量，将所述第三数量个粒子设置在所述重合占据栅格单元中；所述重合占据栅格单元为所述目标占据栅格。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法之后还包括：为所述第三数量个粒子设置随机状态值；根据所述第二数量个粒子的状态值和所述第三数量个粒子的随机状态值，得到所述目标占据栅格中的各栅格的位置信息和速度信息。6.一种动态占据栅格估计装置，其特征在于，所述装置包括：处理单元，所述处理单元用于对K时刻的激光点云数据进行处理，得到前...
【专利技术属性】
技术研发人员：张蓉，熊祺，张放，李晓飞，张德兆，王肖，霍舒豪，
申请(专利权)人：北京智行者科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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