本申请公开了一种基于点云的动态障碍物的确定方法、确定装置及车载终端，确定方法包括以下步骤：获取当前帧的车载点云数据以及若干关键帧的车载点云数据；关键帧的车载点云数据为当前帧之前车辆移动预设距离内的车载点云数据；根据当前帧的车载点云数据和若干关键帧的车载点云数据，确定当前帧的车载点云数据中的动态点；对当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。本申请基于关键帧的车载点云数据，确定当前帧的车载点云数据中的动态点，大大减少了当前帧的车载点云数据中点云的数量，然后对当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，从而确定动态障碍物，不仅计算量小，准确性也更高。性也更高。性也更高。
【技术实现步骤摘要】
基于点云的动态障碍物的确定方法、确定装置及车载终端
[0001]本申请涉及自动驾驶的定位
，具体涉及的是一种基于点云的动态障碍物的确定方法、确定装置及车载终端。
技术介绍
[0002]在自动泊车的建图定位系统中，动态障碍物严重影响建图及定位的精度，在建图过程中能够将动态障碍物实时滤除，是一项关键技术。近年来，出现了一些动态障碍物滤除的方案，主要是聚类结合滤波的方式。
[0003]现有技术中，对当前帧点云进行聚类，根据分析点集的特征来判断是否为动态障碍物。具体对所有的点云进行聚类，聚类出来的点包含了所有的静态和动态的点集，然后再识别动态物体，不仅计算量大而且误判的概率比较大。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种基于点云的动态障碍物的确定方法、确定装置及车载终端，以解决相关技术中确定动态物体时计算量大且误判的概率比较大的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提供一种基于点云的动态障碍物的确定方法，包括以下步骤：
[0006]获取当前帧的车载点云数据和位姿以及若干关键帧的车载点云数据和位姿；其中，所述关键帧的车载点云数据为当前帧之前车辆移动预设距离内的车载点云数据；
[0007]根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及若干所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态点；
[0008]对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。
[0009]根据上述技术手段，本申请并不是对当前帧的车载点云数据中所有点进行聚类，而是仅对当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，大大减少了聚类的点云数量。经过对动态点的聚类，确定出动态障碍物，不仅计算量大大降低了，准确性也提高了，因此，减少了误判。
[0010]可选地，所述关键帧的车载点云数据有至少两帧；所述根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态点，包括：
[0011]根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据的潜在动态点；
[0012]基于其余的关键帧的车载点云数据，对所述当前帧的车载点云数据中的潜在动态点进行投票，得到所述当前帧的车载点云数据中的动态点。
[0013]根据上述技术手段，先根据当前帧的车载点云数据和位姿以及关键帧的车载点云数据和位姿，确定潜在动态点，然后从潜在动态点中确定动态点，可以得到更加准确的动态
点。
[0014]可选地，所述其余的关键帧的车载点云数据的采集时间位于所述当前帧的车载点云数据的采集时间和所述关键帧的车载点云数据的采集时间之间；
[0015]在所述投票中，投票分值根据潜在动态点与其余的关键帧的车载点云数据之间的最近邻距离确定，并将投票分值大于预设分值的潜在动态点作为所述当前帧的车载点云数据中的动态点。
[0016]根据上述技术手段，根据时间上相隔最远的关键帧的车载点云数据与当前帧的车载点云数据，确定潜在动态点，这两个车载点云数据中动态障碍物对应的点相差较大，潜在动态点的数量更多，尽可能多地囊括动态障碍物，提高确定动态障碍物的准确性。
[0017]可选地，所述对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物，包括：
[0018]对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，得到若干个聚类点云；
[0019]确定所述聚类点云的特征；其中，所述聚类点云的特征包括以下至少一种：所述聚类点云的点云数量、所述聚类点云的中心点坐标、所述聚类点云的外接矩形长度以及所述聚类点云的外接矩形宽度；
[0020]根据所述聚类点云的特征，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。
[0021]根据上述技术手段，对聚类点云进行进一步筛选，确定聚类点云的特征，并根据这些聚类点云的特征从若干个聚类点云中确定出动态障碍物对应的聚类点云，可以进一步提高确定动态障碍物的准确性。
[0022]可选地，所述根据所述聚类点云的特征，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物，包括：
[0023]当所述聚类点云的中心点坐标的高度位于预设高度范围内时，将该聚类点云的类别配置为动态障碍物；
[0024]当所述聚类点云的点云数量大于预设点云数量时，将该聚类点云的类别配置为动态障碍物；
[0025]当聚类点云的外接矩形长度以及所述聚类点云的外接矩形宽度之比小于预设比值时，将该聚类点云的类别配置为动态障碍物。
[0026]根据上述技术手段，通过对聚类点云的中心点坐标的高度、聚类点云的点云数量以及聚类点云的外接矩形的长宽比，筛选出移动的人、动物、其它车辆等障碍物作为动态障碍物，进一步提高确定动态障碍物的准确性。
[0027]可选地，所述获取当前帧的车载点云数据以及若干关键帧的车载点云数据，包括：
[0028]获取若干帧的原始点云数据和IMU数据，对所述原始点云数据中当前帧的原始点云数据进行预处理得到当前帧的车载点云数据；其中，所述预处理包括以下至少一种：对所述当前帧的车载点云数据进行体素滤波、删除所述当前帧的车载点云数据中的噪声以及删除所述当前帧的车载点云数据中的地面点；
[0029]基于所述当前帧的原始点云数据，从若干帧的原始点云数据中，确定若干关键帧的车载点云数据；
[0030]确定各关键帧的位姿；
[0031]基于当前帧的上一关键帧的位姿以及当前帧的IMU数据，确定当前帧的位姿。
[0032]根据上述技术手段，删除当前帧的车载点云数据中的噪声和地面点以及进行体素滤波，可以大大减少当前帧的车载点云数据中的点云数量，降低计算量，提高了确定动态障碍物的准确性。
[0033]可选地，所述对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物之后，所述确定方法还包括：
[0034]删除所述当前帧的车载点云数据中动态障碍物对应的点。
[0035]根据上述技术手段，在自动泊车的建图定位过程中，将当前帧的车载点云数据中动态障碍物对应的点删除，从而方便自动泊车的建图和定位，避免动态障碍物影响建图及影响定位的精度。
[0036]本申请第二方面实施例提供一种动态障碍物的确定装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取当前帧的车载点云数据和位姿以及若干关键帧的车载点云数据和位姿；其中，所述关键帧的车载点云数据为当前帧之前车辆移动预设距离内的车载点云数据；
[0038]动态点模块，用于根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态点；
[0039]确定模块，用于对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。
[0040]可选地，所述关键帧的车载点云数据有至少两帧；所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于点云的动态障碍物的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前帧的车载点云数据和位姿以及若干关键帧的车载点云数据和位姿；其中，所述关键帧的车载点云数据为当前帧之前车辆移动预设距离内的车载点云数据；根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及若干所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态点；对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。2.根据权利要求1所述的基于点云的动态障碍物的确定方法，其特征在于，所述关键帧的车载点云数据有至少两帧；所述根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态点，包括：根据所述当前帧的车载点云数据和位姿以及所述关键帧的车载点云数据和位姿，确定所述当前帧的车载点云数据的潜在动态点；基于其余的关键帧的车载点云数据，对所述当前帧的车载点云数据中的潜在动态点进行投票，得到所述当前帧的车载点云数据中的动态点。3.根据权利要求2所述的基于点云的动态障碍物的确定方法，其特征在于，所述其余的关键帧的车载点云数据的采集时间位于所述当前帧的车载点云数据的采集时间和所述关键帧的车载点云数据的采集时间之间；在所述投票中，投票分值根据潜在动态点与其余的关键帧的车载点云数据之间的最近邻距离确定，并将投票分值大于预设分值的潜在动态点作为所述当前帧的车载点云数据中的动态点。4.根据权利要求1所述的基于点云的动态障碍物的确定方法，其特征在于，所述对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，以确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物，包括：对所述当前帧的车载点云数据中的动态点进行聚类，得到若干个聚类点云；确定所述聚类点云的特征；其中，所述聚类点云的特征包括以下至少一种：所述聚类点云的点云数量、所述聚类点云的中心点坐标、所述聚类点云的外接矩形长度以及所述聚类点云的外接矩形宽度；根据所述聚类点云的特征，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物。5.根据权利要求4所述的基于点云的动态障碍物的确定方法，其特征在于，所述根据所述聚类点云的特征，确定所述当前帧的车载点云数据中的动态障碍物，包括：当所述聚类点云的中心点坐标的高度位于预设高度...
【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，谢一江，胡明豪，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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