一种障碍物检测方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种障碍物检测方法和装置，当第二自动驾驶车辆实际行驶在固定行驶路线上时，获取通过第二自动驾驶车辆的激光雷达采集固定行驶路线上的目标帧点云数据以及该目标帧点云数据对应的目标位置。从标准位置中确定与目标位置相同的目标标准位置，从每一帧标准点云数据中确定该目标标准位置对应的目标帧标准点云数据，根据目标帧标准点云数据和目标帧点云数据，确定相对于目标帧标准点云数据，目标帧点云数据中多出来的额外点云数据，根据额外点云数据确定相对于第二自动驾驶车辆的障碍物。由此，通过目标帧标准点云数据和目标帧点云数据进行比对得到障碍物，不会受复杂环境影响，提高障碍物检测的准确率，从而提高自动驾驶车辆的安全性。高自动驾驶车辆的安全性。高自动驾驶车辆的安全性。

An obstacle detection method and device

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及无人驾驶
，尤其是涉及一种障碍物检测方法和装置。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，无人驾驶技术受到各个领域学者的广泛关注。搭载无人驾驶技术的车辆被称为自动驾驶车辆，可以不需要驾驶员操作即能感测其环境及导航。
[0003]自动驾驶车辆能够感知周围环境，将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。根据定义，自动驾驶汽车能透过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。通过多辆自动驾驶车构成的无人车队可以有效减轻交通压力，并因此提高交通系统的运输效率。
[0004]相关技术中，自动驾驶车辆通过相机采集周围环境信息、通过毫米波雷达为周围环境信息定位等，从而感知周围环境。但是，如果遇到复杂场景，如阴天环境较差的天气等，采集的图片清晰度较低，从而基于清晰度较低的图片进行目标检测的准确率较低，进而出现障碍物的漏检和误检，导致自动驾驶车辆的安全性较低。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本申请提供一种障碍物检测方法和装置，用于提高本文档来自技高网...

【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，所述方法应用在行驶在固定行驶路线的自动驾驶车辆，所述固定行驶路线上没有障碍物且第一自动驾驶车辆预先通过所述第一自动驾驶车辆的激光雷达采集所述固定行驶路线上每一帧标准点云数据，以及所述每一帧标准点云数据对应的标准位置，所述方法包括：获取目标帧点云数据和所述目标帧点云数据对应的目标位置，所述目标帧点云数据为第二自动驾驶车辆的激光雷达采集所述固定行驶路线上的一帧点云数据；从所述标准位置中确定与所述目标位置相同的目标标准位置；从所述每一帧标准点云数据中确定所述目标标准位置对应的目标帧标准点云数据；根据所述目标帧标准点云数据和所述目标帧点云数据，确定所述目标帧点云数据中额外点云数据，所述额外点云数据为相对于所述目标帧标准点云数据，所述目标帧点云数据中多出来的点云数据；根据所述额外点云数据确定相对于所述第二自动驾驶车辆的障碍物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标帧点云数据和所述标准点云数据，确定所述目标帧点云数据中额外点云数据，包括：将所述目标帧点云数据和所述标准点云数据进行或运算，得到补偿点云数据；所述补偿点云数据减去所述标准点云数据，得到所述目标帧点云数据中额外点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述额外点云数据确定相对于所述第二自动驾驶车辆的障碍物，包括：将所述额外点云数据转换为车体坐标系下的点云数据，所述车体坐标系为以所述第二自动驾驶车辆为圆心的直角坐标系；将所述车体坐标系下的点云数据进行聚类，得到多个相对于所述第二自动驾驶车辆的障碍物。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述车体坐标系下的点云数据进行聚类，包括：通过具有噪声的基于密度的聚类方法将所述车体坐标系下的点云数据进行聚类。5.根据权利要求1
‑
4任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：提取所述障碍物的轮廓；根据所述障碍物的轮廓确定所述障碍物的大小和位置。6.一种障碍物检测装置，其特征在于，所述装置应用在行驶在固定行驶路线的自动驾驶车辆，所述固定行驶路线上没有障碍物且第一自动驾...

【专利技术属性】
技术研发人员：程前，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：