本申请提供了一种障碍物检测方法、装置及存储介质，其中，方法包括：按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据；所述激光雷达的一个检测周期的检测范围包括M个检测子范围；其中，第N个检测子范围为M个检测子范围中的任意一个；M为大于等于2的整数，N小于等于M；根据获取的第N个检测子范围内的点云数据计算所述第N个检测子范围包括预设目标物体的置信度；若所述置信度大于等于预设阈值，输出预设目标障碍物识别结果。本申请提供的障碍物检测方法，提高了激光雷达检测障碍物的实时性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
障碍物检测方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及智能驾驶
，尤其涉及一种障碍物检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]在人工智能
，目标追踪是高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System，ADAS)中一个重要的课题，有效的提高目标感知的实时性可以为驾驶员提供更及时可靠地目标对象信息，利用这些信息，可以进一步提高高级驾驶辅助系统的安全性，从而达到无人驾驶的目的。但是目前激光雷达受到扫描方式、扫描周期等的限制，从而难以提高实时性。因此如何提高目标感知的实时性、准确性是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种障碍物检测方法、装置及存储介质，可以不受雷达扫描方式、扫描周期限制，切实提高障碍物检测的实时性。
[0004]为解决以上技术问题，本申请包括以下技术方案：
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种障碍物检测方法，所述方法包括：
[0006]按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据；所述激光雷达的一个检测周期的检测范围包括M个检测子范围；所述第N个检测子范围为所述M个检测子范围中的任意一个；M为大于等于2的整数，N小于等于M；
[0007]根据获取的所述第N个检测子范围内的点云数据计算所述第N个检测子范围包括预设目标物体的置信度；若所述置信度大于等于预设阈值，输出所述预设目标障碍物识别结果。
[0008]第二方面，本申请实施例提供了一种障碍物检测装置，所述装置包括：
[0009]获取模块，用于按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据；所述激光雷达的一个检测周期的检测范围包括M个检测子范围；所述第N个检测子范围为所述M个检测子范围中的任意一个；M为大于等于2的整数，N小于等于M；
[0010]检测模块，用于根据获取的所述第N个检测子范围内的点云数据计算所述第N个检测子范围包括预设目标物体的置信度；若所述置信度大于等于预设阈值，输出所述预设目标障碍物识别结果。
[0011]第三方面，本申请实施例提供了另一种障碍物检测装置，所述障碍物检测装置包括处理器、存储器以及通信接口：
[0012]所述处理器与所述存储器、所述通信接口相连；
[0013]所述存储器，用于存储可执行程序代码；
[0014]所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行第一方面任一项提供的障碍物检测方法。
[0015]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项提供的障碍物检测方法。
[0016]本申请提供了一种障碍物检测方法，通过更改激光雷达的输出方式，将激光雷达的检测范围拆分成多个子范围，并按照预设顺序对多个子范围进行检测，实时获取并累计多个子范围的置信度，直至检测的置信度超过预设的置信度时输出障碍物检测结果，本申请提供的障碍物检测方法，通过将检测周期进行拆分，从而缩短了每个子单元的检测时间，实现了提高障碍物检测的实时性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本申请实施例提供的一种障碍物检测场景示意图；
[0019]图2是本申请实施例提供的一种激光雷达安装位置示意图；
[0020]图3是本申请实施例提供的一种障碍物检测方法的流程示意图；
[0021]图4是本申请实施例提供的一种固态激光雷达应用示意图；
[0022]图5是本申请实施例提供的一种旋转机械式激光雷达应用示意图；
[0023]图6是本申请实施例提供的一种检测子范围存在重叠部分时检测的点云数据示意图；
[0024]图7是本申请实施例提供的一种固态激光雷达进行障碍物检测过程中扫描点云数据的示意图；
[0025]图8是本申请实施例提供的另一种障碍物检测方法的流程示意图；
[0026]图9是本申请实施例提供的一种障碍物检测装置示意图；
[0027]图10是本申请实施例提供的另一种障碍物检测装置示意图。
具体实施方式
[0028]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图对本申请的具体实施方式做详细说明。
[0029]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0030]请参考图1及图2所示，图1是本申请实施例提供的一种障碍物检测场景示意图，该障碍物检测场景示意图包括障碍物10和车辆20。其中，车辆20安装激光雷达201，如图2所示，图2是本申请实施例提供的一种激光雷达安装位置示意图。
[0031]障碍物10可以包括但不限于是阻碍车辆正常行驶的行人、车辆、动物、树木、建筑物或带有速度的物体等。在本申请实施例中，障碍物10可以由激光雷达201检测并获取检测结果，最终将障碍物检测结果显示在车载终端上。其中，障碍物10的检测结果可以包括但不限于是障碍物10的点云数据、障碍物类别判别结果、速度信息、距离信息和警告提示图画或
声音信息等。
[0032]车辆20可以包括轿车、客车、半挂车、越野车、专用汽车、载货汽车、牵引车、自卸汽车或其他任何种类的车辆，这里不对车辆20的种类、类型或者型号做限制。在本申请实施例中，车辆可以在十字路口、交叉路口、高速公路等不影响通行的道路上行驶。车辆20可以通过激光雷达201检测预设范围内的障碍物，并将检测结果显示在车载终端上。
[0033]激光雷达201可以包括微机电系统(Micro
‑
Electro
‑
Mechanical System，MEMS)固态激光雷达、旋转机械式扫描激光雷达等类型的激光雷达。在本申请实施例中，自动驾驶感知系统可以由一个激光雷达201组成，其中，如图2所示，当激光雷达201进行点云数据采集时，可以安装在A所示的位置，可以理解的是，激光雷达201也可以安装在B所示的位置。在本申请实施例中，不对激光雷达201的具体安装位置进行限制。可以理解的是，本申请实施例中，如图2，自动驾驶感知系统也可以由多个激光雷达组成，其中，当所述自动驾驶感知系统由多个激光雷达组成时，其中，所述自动驾驶感知系统包括的雷达数量具体不做限制。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据；所述激光雷达的一个检测周期的检测范围包括M个检测子范围；所述第N个检测子范围为所述M个检测子范围中的任意一个；M为大于等于2的整数，N小于等于M；根据获取的所述第N个检测子范围内的点云数据计算所述第N个检测子范围包括预设目标物体的置信度；若所述置信度大于等于预设阈值，输出预设目标障碍物识别结果，所述预设目标障碍物识别结果包括：障碍物的点云数据、障碍物类别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据之前，所述方法还包括：确定所述M个检测子范围的划分方式，所述划分方式包括：按照所述激光雷达一个检测周期对应的检测时间划分；所述按照所述激光雷达一个检测周期对应的检测时间划分，包括：根据所述激光雷达一个检测周期对应的检测时间，确定所述M个检测子范围中每一个检测子范围对应的检测时间；获取所述第N个检测子范围对应的第一检测时间；按照激光雷达的扫描顺序，当所述激光雷达运行到所述第一检测时间，获取所述第N个检测子范围对应的点云数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据之前，所述方法还包括：获取所述激光雷达的环境信息；根据所述环境信息确定所述激光雷达所处的场景；根据所述场景对所述激光雷达一个检测周期的检测范围包括的检测子范围的数量M进行调整。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，任意一个所述检测子范围可与所述预设顺序中相邻的两个检测子范围重叠；在所述目标检测子范围存在重叠的情况下，所述目标检测子范围对应的检测角度，大于在所述目标检测子范围不存在重叠的情况下，所述目标检测子范围对应的检测角度。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设顺序获取激光雷达的第N个检测子范围内的点云数据之前，所述方法还包括：确定所述激光雷达检测范围内的一般检测范围和目标检测范围；所述目标检测范围为用户预设的重点检测区域，所述一般检测范围为：所述激光雷达一个检测周期内的检测范围中除了所述目标检测范围之外的检测范围；根据所述一般检测范围和所述目标检测范围确定所述M个检测子范围的预设划分规则，并根据所述预设划分规则将一个检测周期内的检测范围划分为M个检测子范围；其中，所述根据所述预设划分规则将一个检测周期内的检测范围划分为M个检测子范围，包括：据第一划分规则将所述一般检测范围划分为a个检测子范围，根据第二划分规则将所述目标检测范围划分为b个检测子范围；其中，a+b＝M，a＜b。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输出预设目标障碍物识别结果之前，
【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，篠原磊磊，
申请(专利权)人：深圳市速腾聚创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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