【技术实现步骤摘要】
激光雷达的性能识别方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种激光雷达的性能识别方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]激光雷达是自动驾驶中常用的传感器之一，其具备测量精度高，检测距离远等优势，目前车载激光雷达大多工作在近红外波段，在阴雨天中，由于雨滴和地面潮湿等因素影响，导致地面有积水，或处于湿滑状态，使得激光雷达的检测性能有所降低，造成检测效果的下降，影响自动驾驶功能的安全。
[0003]现有技术中，可以使用激光雷达检测积水深度或是对地面不平度进行计算，以提高安全性，但并没有考虑到激光雷达的性能会因雨滴和地面潮湿等因素影响而有所降低，造成雨天的检测效果的下降。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种激光雷达的性能识别方法、装置、车辆及存储介质，能够确定激光雷达的非识别盲区，通过计算各种情况下非识别盲区的点云分布从而确定出积水区域和潮湿区域，再根据各区域面积识别激光雷达性能，从而增强激光雷达的实用性与可靠性。
[0005]第一方面，本申请提供一种...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种激光雷达的性能识别方法，其特征在于，所述方法包括：确定所述激光雷达的非识别盲区；在所述非识别盲区没有放置目标物体时，根据所述激光雷达的特征信息和地面的特征信息计算所述非识别盲区的点云分布，得到理想无遮挡点云分布；在所述非识别盲区放置所述目标物体时，从所述理想无遮挡点云分布中去除所述目标物体的遮挡点云，得到理想有遮挡点云分布，并获取所述激光雷达测量到的所述非识别盲区的点云分布，得到实际有遮挡点云分布；根据所述理想有遮挡点云分布和所述实际有遮挡点云分布从所述非识别盲区识别出积水区域和潮湿区域；根据所述积水区域的面积和所述潮湿区域的面积确定所述激光雷达的性能识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物体的遮挡点云通过如下方式得到：获取所述目标物体的包围框信息；根据所述目标物体的包围框信息计算出所述目标物体的遮挡点云。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述理想有遮挡点云分布和所述实际有遮挡点云分布从所述非识别盲区识别出积水区域和潮湿区域，包括：根据所述理想有遮挡点云分布和所述实际有遮挡点云分布从所述非识别盲区中确定潜在积水区域；从所述潜在积水区域中确定所述积水区域和所述潮湿区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述理想有遮挡点云分布和所述实际有遮挡点云分布从所述非识别盲区中确定潜在积水区域，包括：根据所述理想有遮挡点云分布从所述实际有遮挡点云分布中确定出第一点云缺失区域；计算所述第一点云缺失区域的点数量与所述理想有遮挡点云分布中的点数量的比值；若所述比值超过预设值，则根据所述第一点云缺失区域的点数量从所述实际有遮挡点云分布的无遮挡区域中确定出第二点云缺失区域；在所述第二点云缺失区域的面积超过预设面积值时，将所述第二点云缺失区域确定为所述潜在积水区域。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述潜在积水区域中确定所述积水区域，包括：从所述潜在积水区域中得到投影点云分布；根据所述投影点云分布确定所述积水区域。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述潜在积水区域中获取投影点云分布，包括：获取所述潜在积水区域点云分布；根据所述地面的特征信息和所述潜在积水区域点云分布，得到潜在积水区域中的预设点云，所述预设点云包括潜在积水区域中高度低于地面的点云；将所述预设点云聚类，得到预设点云簇；在所述预设点云簇中的点云数量超过点云数量阈值时，将所述预设点云簇中的点云根
据所述地面的特征信息投影至高于所述地面预设高度处，得到所述投影点云分布。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述投影点云分布确定所述积水区域，包括：在所述投影点云分布与所述实际有遮挡点云分布的位置特征匹配时，计算所述激光雷达在所述潜在积水区域内被反射...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，宋伟杰，张勇，林崇浩，庞伟凇，
申请(专利权)人：一汽南京科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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