障碍物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了障碍物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：利用雷达实时获取原始点云图像；对所述原始点云图像进行坐标矫正，以得到矫正点云图像；对所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据进行栅格划分，以得到多个栅格；获取每个所述栅格的障碍物标记结果；基于每个所述栅格的障碍物标记结果，获取所述原始点云图像对应的障碍物检测结果。可以解决深度学习中数据采集、标注和训练时造成的成本过高的问题，无需采集大量数据也无需进行复杂耗时的学习与计算操作，即可实时且准确地检测出障碍物，大幅提高了障碍物检测的精度，提升了计算速度。提升了计算速度。提升了计算速度。

【技术实现步骤摘要】
障碍物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶、计算机视觉、数据处理的
，尤其涉及障碍物检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]自动驾驶，又称无人驾驶、电脑驾驶或轮式移动机器人，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，实现完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。
[0003]自动驾驶依赖于自动驾驶控制系统，自动驾驶控制系统通常被分为三部分：环境感知模块、决策规划模块、控制执行模块。
[0004]环境感知模块通过各种传感器去搜集汽车周边信息，常用的传感器包括了摄像头、激光雷达、毫米波雷达、组合导航等；环境感知模块可以通过搜集汽车周边信息，从而做出决策(转向、变道、加速、减速)。环境感知包括车辆本身状态、道路、行人、交通信号、交通标识、交通状况、周围车辆等。
[0005]决策规划模块是无人驾驶体现智能性的核心的技术，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，对当前车辆进行规划(速度规划、朝向规划、加速度规划等)，并产生相本文档来自技高网...

【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：利用雷达实时获取原始点云图像；对所述原始点云图像进行坐标矫正，以得到矫正点云图像；对所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据进行栅格划分，以得到多个栅格；获取每个所述栅格的障碍物标记结果；基于每个所述栅格的障碍物标记结果，获取所述原始点云图像对应的障碍物检测结果。2.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述对所述原始点云图像进行坐标矫正，包括：获取预设直角坐标系下所述原始点云图像对应的倾斜地面的法向量Np；获取所述预设直角坐标系下所述原始点云图像对应的真实地面的法向量Nz；计算倾斜地面的法向量Np和真实地面的法向量Nz之间的旋转变换矩阵；利用所述旋转变换矩阵对所述原始点云图像进行旋转变换，得到所述矫正点云图像。3.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，获取所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据的过程包括：针对所述矫正点云图像，保留设定的感兴趣区域之内的数据，剔除感兴趣区域之外的数据，以得到所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据。4.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述对所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据进行栅格划分，包括：基于设定的栅格分辨率，对所述矫正点云图像的感兴趣区域之内的数据进行栅格划分，以使所述矫正点云图像对应的点云数据被划分至多个所述栅格中。5.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述获取每个所述栅格的障碍物标记结果，包括：对每个所述栅格中的点云数量进行统计，将点云数量达到预设数量阈值的栅格标记为有效栅格；对每个所述有效栅格中的点云高度进行排序，以获取每个所述有效栅格的最大高度值；当所述有效栅格的最大高度值大于第一预设高度阈值时，确定所述有效栅格的障碍物标记结果是障碍物。6.根据权利要求5所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述获取每个所述栅格的障碍物标记结果，还包括：当所述有效栅格的最大高度值不大于所述第一预设高度阈值时，计算所述有效栅格与四周邻域栅格的最大高度差；当所述有效栅格与四周邻域栅格的最大高度差大于第二预设高度阈值时，确定所述有效栅格的障碍物标记结果为障碍物；当所述有效栅格与四周邻域栅格的最大高度差不大于所述第二预设高度阈值时，确定所述有效栅格的障碍物标记结果为非障碍物。7.根据权利要求1所述的障...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，李翔，白凤君，
申请(专利权)人：深兰人工智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：