【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及图像处理，尤其涉及一种道路边界提取方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在自动驾驶过程中，道路边界之外的植被、建筑物等静态实体容易对目标检测和跟踪等感知任务带来干扰。
2、现有技术中，为了避免静态实物的干扰导致自动驾驶出现安全问题，需要依靠高精度地图识别以及提取道路边界，从而避免产生干扰。但是，在实现本专利技术的过程中，发现现有技术至少存在以下技术问题：高精度地图的制作与更新代价高，增加了自动驾驶车辆的成本，并且依赖地图确定道路边界，导致自动驾驶感知系统的运行效率低且可靠性差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种道路边界提取方法、装置、电子设备及存储介质，以实现低成本且高效地确定道路边界的目的。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种道路边界提取方法，包括：
3、基于激光雷达接收到的回波中的原始三维点云生成鸟瞰视图，确定所述鸟瞰视图中的各回波点的第一回波点数据；
4、将所述鸟瞰视图的当前坐标系转换为极坐标系，得到所述极坐标系对应的极坐标视图，确定各所述回波点在所述极坐标视图中的第二回波点数据；
5、基于所述第二回波点数据，确定出与所述极坐标视图中的每个视线方向上距离坐标系极点最近的候选边界点；
6、基于各个所述候选边界点在所述极坐标系下的第一候选点数据和所述第一回波点数据，提取出目标道路边界对应的各目标边界点。
7、根据本专利技术的另一方面，提供了一种道路边界
8、鸟瞰视图生成模块，用于基于激光雷达接收到的回波中的原始三维点云生成鸟瞰视图，确定所述鸟瞰视图中的各回波点的第一回波点数据；
9、坐标装换模块，用于将所述鸟瞰视图的当前坐标系转换为极坐标系，得到所述极坐标系对应的极坐标视图，确定各所述回波点在所述极坐标视图中的第二回波点数据；
10、候选边界点确定模块，用于基于所述第二回波点数据，确定出与所述极坐标视图中的每个视线方向上距离坐标系极点最近的候选边界点；
11、目标边界点提取模块，用于基于各个所述候选边界点在所述极坐标系下的第一候选点数据和所述第一回波点数据，提取出目标道路边界对应的各目标边界点。
12、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：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
15、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道路边界提取方法。
16、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道路边界提取方法。
17、本专利技术实施例的技术方案，基于激光雷达接收到的回波中的原始三维点云生成鸟瞰视图，以通过对二维的鸟瞰视图进行处理，减少计算量；确定鸟瞰视图中的各回波点的第一回波点数据；将鸟瞰视图的当前坐标系转换为极坐标系，得到极坐标系对应的极坐标视图，确定各回波点在极坐标视图中的第二回波点数据；从而通过极坐标视图中的第二回波点数据，确定出与极坐标视图中的每个视线方向上距离坐标系极点最近的候选边界点；提高了确定候选边界点的便捷性和有效性；进一步的，基于各个候选边界点在极坐标系下的第一候选点数据和第一回波点数据，提取出目标道路边界对应的各目标边界点，解决了现有技术中依赖高精度地图确定边界导致的成本低、运行效率低的问题，本实施例通过原始三维点云确定目标边界，实现了低成本且高效地确定道路边界的效果。
18、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。
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1.一种道路边界提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出与所述极坐标视图中的每个视线方向上距离坐标系极点最近的候选边界点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述候选边界点的第一候选点数据和所述第一回波点数据，提取出目标道路边界对应的各目标边界点，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选聚类区域，提取出所述目标道路边界对应的各所述目标边界点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆特征条件包括直角特征；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取出所述目标道路边界对应的各所述目标边界点之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于激光雷达接收到的回波中的原始三维点云生成鸟瞰视图，包括：
8.一种道路边界提取装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种道路边界提取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出与所述极坐标视图中的每个视线方向上距离坐标系极点最近的候选边界点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述候选边界点的第一候选点数据和所述第一回波点数据，提取出目标道路边界对应的各目标边界点，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选聚类区域，提取出所述目标道路边界对应的各所述目标边界点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆特征条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛威，曹亮，
申请(专利权)人：吉咖智能机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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