本申请实施例提供了一种目标状态的确定方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该目标状态的确定方法包括：获得待确定目标在当前时刻的点云数据；针对当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法进行配准，可以减小点云配准时的误差，提高了配准处理结果的准确性，基于该配准过程，可以获得准确的待确定目标当前时刻的速度分布；根据待确定目标当前时刻的速度分布，预测待确定目标在下一时刻的点云位置变化。使得自动驾驶车辆可以据此进行更为准确地感知其周围物体即待确定目标的状态，从而使得自动驾驶车辆系统能够准确地感知其周边物体，从而执行更为准确和合理的行驶决策，为自动驾驶车辆的安全行驶提供保障。动驾驶车辆的安全行驶提供保障。动驾驶车辆的安全行驶提供保障。
【技术实现步骤摘要】
目标状态的确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质
[0001]本申请实施例涉及自动驾驶
，尤其涉及一种目标状态的确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶是一种通过计算机系统控制车辆以实现车辆的无人驾驶的技术，其在提高驾驶安全性、通行效率等方面具有较大的优势，成为业界的研究热点。
[0003]对于高级别的自动驾驶车辆系统，其运行环境复杂，基本不依赖驾驶员操作，因此准确感知车辆周边环境尤为重要。其中，对车辆周边物体的准确运动感知，可以有效保障自动驾驶车辆系统的安全，为车辆行驶的后续决策和控制打下基础。目前，自动驾驶车辆系统多采用三维激光雷达作为重要传感器，以获得车辆周边物体的可靠三维信息。但是，三维激光雷达采样数据稀疏，造成其在速度测量方面不足。
[0004]因此，如何使得自动驾驶车辆系统能够准确地对其周边物体进行运动感知，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供一种目标状态的确定方案，以至少部分解决上述问题。
[0006]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种目标状态的确定方法，包括：获得待确定目标在当前时刻的点云数据；针对所述当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法，确定所述待确定目标的速度分布；根据所述待确定目标的速度分布，预测所述待确定目标在下一时刻的点云位置变化。
[0007]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种目标状态的确定装置，包括获取模块、配准模块和预测模块；所述获取模块用于获得待确定目标在当前时刻的点云数据；所述配准模块用于针对所述当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法，确定所述待确定目标的速度分布；所述预测模块用于根据所述待确定目标的速度分布，预测所述待确定目标在下一时刻的点云位置变化。
[0008]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面所述的目标状态的确定方法对应的操作。
[0009]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的目标状态的确定方法。
[0010]根据本申请实施例提供的目标状态的确定方案，获得待确定目标在当前时刻的点云数据；针对当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法进行配准，可以减小点云配准时的误差，提高了配准处理结果的准确性，通过该配准过程，可以确定待确定目标的速度分
布；根据待确定目标的速度分布，预测待确定目标在下一时刻的点云位置变化。因配准过程中，点云位置的配准是其中重要的一方面，且因采集点云数据的时刻间隔较短，基于此，可以该当前时刻的速度分布预测待确定目标下一时刻的点云位置变化。由此，使得自动驾驶车辆可以据此进行更为准确地感知其周围物体即待确定目标的状态，从而执行更为准确和合理的行驶决策，为自动驾驶车辆的安全行驶提供保障。
附图说明
[0011]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实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0012]图1为本申请实施例提供的一种目标状态的确定方法的步骤流程图；
[0013]图2为本申请实施例提供的一种应用场景示例地示意图；
[0014]图3为本申请实施例提供的另一种目标状态的确定方法的步骤流程图；
[0015]图4为本申请实施例提供的一种目标状态的确定装置的结构框图；
[0016]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0017]为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
[0018]需要说明的是，本申请中的第一和第二只是为了区分名称，并不代表顺序关系，不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量，例如，第一状态、第二状态，第一分类、第二分类。
[0019]下面结合本申请实施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。
[0020]实施例一、
[0021]本申请实施例一提供一种目标状态的确定方法，如图1所示，图1为本申请实施例提供的一种目标状态的确定方法的流程图，该目标状态的确定方法包括以下步骤：
[0022]步骤S101、获得待确定目标在当前时刻的点云数据。
[0023]本申请实施例中的待确定目标可以是相对运动的任意对象，以自动驾驶场景为例，待确定目标可以为自动驾驶车辆周围的任意对象，任意对象相对于行驶的自动驾驶车辆发生运动，包括但不限于人、其它车辆、道路设施、障碍物、杆状设施(如电线杆或者交通灯杆等)。点云数据(point cloud data)是以点的形式记录表征物体的各个点的三维坐标或颜色信息(RGB)或反射强度信息(Intensity)等。本示例中可以根据实时采集车辆周围待确定目标的点云数据，当前时刻的点云数据可以是实时采集点云数据中的任意时刻的点云数据。以自动驾驶场景为例，自动驾驶车辆上承载有至少一个传感器，该传感器可以是激光雷达、毫米波雷达、摄像头等，以通过车辆承载的三维激光雷达实时采集车辆周围障碍物的点云数据为例进行说明，三维激光雷达可用于实时采集车辆周围障碍物在不同时刻的点云
数据。
[0024]需要说明的是，本申请实施例提供的目标状态的确定方法应用于自动驾驶场景中，如图2所示，图2为本申请实施例提供的一种应用场景示例地示意图，图2中的驾驶系统包括自动驾驶车辆21、网络22，自动驾驶车辆21中设置有驾驶控制设备211和三维激光雷达212，驾驶控制设备211用于控制自动驾驶车辆21的行驶路径、速度、方向等信息，三维激光雷达212作为自动驾驶系统的传感器，可以提供车辆周边障碍物的三维信息，驾驶控制设备211通过网络22与三维激光雷达212之间进行交互通信，网络22可以是各种连接类型的网络22，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等。本申请实施例所提供的目标状态的确定方法由驾驶控制设备211执行，相应地，目标状态的确定装置设置于驾驶控制设备211中。可以理解的是，图2中的驾驶控制设备211、网络22和三维激光雷达212的数量仅是示意性表示，本申请实施例对驾驶控制设备211、网络22和三维激光雷达的数量不做限制；图2中以三维激光雷达为例进行说明，当然，也可以是其他的用于采集车辆周围障碍物的点云数据的传感器，对此本申请实施例不做限制。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标状态的确定方法，包括：获得待确定目标在当前时刻的点云数据；针对所述当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法，确定所述待确定目标的速度分布；根据所述待确定目标的速度分布，预测所述待确定目标在下一时刻的点云位置变化。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对所述当前时刻的点云数据，使用预设的点云配准算法，确定所述待确定目标的速度分布，包括：根据所述预设的点云配准算法，确定所述当前时刻之前的配准时刻；获得所述配准时刻的点云数据；使用所述预设的点云配准算法，将所述当前时刻的点云数据与所述配准时刻的点云数据进行配准处理，并根据所述配准处理结果获得所述待确定目标在当前时刻的速度分布。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述配准时刻根据所述点云配准算法的配准精度、所述待确定目标的最小瞬时速度和采集点云数据的采集时间间隔确定。4.根据权利要求2所述的方法，其中，使用所述预设的点云配准算法，将所述当前时刻的点云数据与所述配准时刻的点云数据进行配准处理，包括：将所述当前时刻的点云数据进行稠密化处理，获得当前时刻的稠密点云数据；将所述配准时刻的点云数据进行稠密化处理，得到配准时刻的稠密点云数据；使用所述预设的点云配准算法，将所述当前时刻的稠密点云数据与所述配准时刻的稠密点云数据进行配准处理。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述稠密化处理，包括：对点云数据进行面元化处理，根据面元化处理结果，获得稠密点云数据；或者，对点云数据进行网格化处理，根据网络化处理结果，获得稠密点云数据。6.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的方法，其中，所述预设的点云配准算法为通用迭代最近点GICP算法。7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：对配准时刻的速度分布和所述当前时刻的速度分布分别进行动静态特征提取，获得所述待确定目标当前时刻的动静态特征，其中，所述动静态特征包括：所述待确定目标的动态概率和静态概率；根据所述待确定目标当前时刻的动静态特征，确定所述待确定的目标当前时刻所处的状态。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述动静态特征还包括：用于指示所述待确定目标状态不确定性的不确定性概率。9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述对配准时刻的速度分布和所述当前时刻的速度分布分别进行动静态特征提取，获得所述待确定目标当前时刻的动静态特征，包括：根据所述配准时刻的速度分布和所述当前时刻的速度分布，获得所述待确定目标的速度方向一致性度量、状态不确定性度量和静止状态置信度；根据所述速度方向一致性度量、所述状态不确定性度量和所述静止状态置信度，获得所述待确定目标当前时刻的动静态特征。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述根据所述速度方向一致性度量、所述状态不确定性度量和所述静止状态置信度，获得所述待确定目标当...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博胜，王晓亮，王兵，卿泉，王刚，
申请(专利权)人：淘宝中国软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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