动态障碍物的确定方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种动态障碍物的确定方法

【技术实现步骤摘要】
动态障碍物的确定方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种动态障碍物的确定方法
、
装置
、
设备和介质
。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域中，动态障碍物检测作为一项关键检测项目，对车辆安全行驶具有重要作用
。
[0003]相关技术中，基于目标检测和目标追踪结果，在障碍物级别判断障碍物的动静态
。
然而，目标检测和目标追踪会产生累积误差，从而导致障碍物动静态检测的准确性变差
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种动态障碍物的确定方法
、
装置
、
设备和介质，将雷达点云投影到
SL
方向，直接在场景级别确定动态障碍物，能够避免目标检测和目标追踪带来的累积误差，提高动态障碍物检测的准确性
。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种动态障碍物的确定方法，所述方法包括：
[0006]获取多帧雷达点云数据；其中，所述多帧雷达点云数据中包括当前帧雷达点云数据和多帧历史雷达点云数据；
[0007]根据所述当前帧雷达点云数据对应的车辆位姿信息对所述多帧雷达点云数据中的点云进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的多帧
SL
坐标点信息；
[0008]根据每帧中的
SL
坐标点信息分别确定每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界；r/>[0009]根据所述每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点；
[0010]根据所述动态点与所述当前帧雷达点云数据中的障碍物之间的对应关系确定动态障碍物
。
[0011]根据本专利技术的另一方面，提供了一种动态障碍物的确定装置，包括：
[0012]雷达点云数据获取模块，用于获取多帧雷达点云数据；其中，所述多帧雷达点云数据中包括当前帧雷达点云数据和多帧历史雷达点云数据；
[0013]点云坐标系转换模块，用于根据所述当前帧雷达点云数据对应的车辆位姿信息对所述多帧雷达点云数据中的点云进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的多帧
SL
坐标点信息；
[0014]SL
边界确定模块，用于根据每帧中的
SL
坐标点信息分别确定每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界；
[0015]动态点确定模块，用于根据所述每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点；
[0016]动态障碍物确定模块，用于根据所述动态点与所述当前帧雷达点云数据中的障碍物之间的对应关系确定动态障碍物
。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0018]至少一个处理器；以及
[0019]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0020]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的动态障碍物的确定方法
。
[0021]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的动态障碍物的确定方法
。
[0022]本专利技术实施例的技术方案，获取多帧雷达点云数据；其中，多帧雷达点云数据中包括当前帧雷达点云数据和多帧历史雷达点云数据；根据当前帧雷达点云数据对应的车辆位姿信息对多帧雷达点云数据中的点云进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的多帧
SL
坐标点信息；根据每帧中的
SL
坐标点信息分别确定每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界；根据每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点；根据动态点与当前帧雷达点云数据中的障碍物之间的对应关系确定动态障碍物
。
本技术方案，将雷达点云投影到
SL
方向，直接在场景级别确定动态障碍物，能够避免目标检测和目标追踪带来的累积误差，提高了动态障碍物检测的准确性
。
[0023]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围
。
本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0025]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种动态障碍物的确定方法的流程图；
[0026]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种动态障碍物的确定方法的流程图；
[0027]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种动态障碍物的确定装置的结构示意图；
[0028]图4是实现本专利技术实施例的一种动态障碍物的确定方法的电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围
。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序
。
应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里
图示或描述的那些以外的顺序实施
。
此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程
、
方法
、
系统
、
产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程
、
方法
、
产品或设备固有的其它步骤或单元
。
[0031]实施例一
[0032]图1为本专利技术实施例一提供的一种动态障碍物的确定方法的流程图，本实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动态障碍物的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多帧雷达点云数据；其中，所述多帧雷达点云数据中包括当前帧雷达点云数据和多帧历史雷达点云数据；根据所述当前帧雷达点云数据对应的车辆位姿信息对所述多帧雷达点云数据中的点云进行坐标系转换，得到车辆坐标系下的多帧
SL
坐标点信息；根据每帧中的
SL
坐标点信息分别确定每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界；根据所述每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点；根据所述动态点与所述当前帧雷达点云数据中的障碍物之间的对应关系确定动态障碍物
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
SL
坐标点信息包括
S
方向坐标值和
L
方向坐标值；相应的，根据每帧中的
SL
坐标点信息分别确定每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界，包括：分别遍历每帧中的
SL
坐标点信息，将大于零的
L
方向坐标值作为上边界候选值，将小于零的
L
方向坐标值作为下边界候选值；根据所述上边界候选值中的最小
L
方向坐标值确定该帧的
SL
上边界；根据所述下边界候选值中的最大
L
方向坐标值确定该帧的
SL
下边界
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
SL
坐标点信息包括
S
方向坐标值和
L
方向坐标值；相应的，根据所述每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点，包括：确定对于每一个
S
方向坐标值在所述多帧
SL
坐标点信息中对应的
L
方向坐标值连续变化信息；若所述
L
方向坐标值连续变化信息为连续减小，且该
S
方向坐标值位于
SL
边界中的
SL
上边界，则确定在当前帧中该
S
方向坐标值对应的目标
SL
坐标点为动态点；若所述
L
方向坐标值连续变化信息为连续增大，且该
S
方向坐标值位于
SL
边界中的
SL
下边界，则确定在当前帧中该
S
方向坐标值对应的目标
SL
坐标点为动态点
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述每帧
SL
坐标点信息对应的
SL
边界的变化信息确定
SL
边界上的动态点之前，所述方法还包括：分别根据落在每帧中
SL
边界上的
SL
坐标点信息确定与所述
SL
坐标点信息对应的参考雷达点云信息；根据所述参考雷达点云信息与该帧中的障碍物凸包信息之间的距离关系确定所述
SL
坐标点信息对应的障碍物标识信息
。5.
根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：国中元，蔡礼松，张硕，钱永强，
申请(专利权)人：上海木蚁机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：