非结构化路面障碍物动态识别方法及系统、可读存储介质技术方案

本申请提供了一种非结构化路面障碍物动态识别方法及系统、可读存储介质，非结构化路面障碍物动态识别方法包括：获取激光点云数据；将激光点云数据中每个原始点坐标进行坐标转换，通过体素化滤波算法，进行降采样，得到第一点云；对第一点云进行栅格化，得到第一网格；使用采样一致性RANSAC算法，得到地面上的障碍物点云；根据障碍物点云创建k‑d树，得到障碍物点云列表；遍历障碍物点云列表，得到障碍物边界盒集合；根据点云数量、点云密度和边界盒的体积，得到点云占用率；根据点云占用率调整点云聚类的参数。通过本申请的技术方案，通过动态调参的方法，使无人车能够自适应非结构化道路，避免无人车在非预定义的路面不能行驶。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自动驾驶，具体而言，涉及一种非结构化路面障碍物动态识别方法及系统、可读存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能、视觉计算等技术的发展，无人驾驶车、无人配送车等无人车开始兴起。市场对无人车辆的使用场景的需求越来越多样化，不仅限于规则的结构化道路，结构化道路路况相对单一，有护栏，路基，行驶线等可以辅助识别，道路的识别算法相对简单成熟，但是目前非结构化道路的环境，路况，障碍物多种多样，错综复杂，识别过程比较复杂，没有预定义的障碍物模型，也没有护栏，路基，行驶线等可以辅助识别，再加上激光雷达采集数据在不同环境会有不同的疏密程度，导致识别算法很难确定参数。

技术实现思路

1、本申请旨在解决或改善上述技术问题。

2、为此，本申请的第一目的在于提供一种非结构化路面障碍物动态识别方法。

3、本申请的第二目的在于提供一种非结构化路面障碍物动态识别系统。

4、本申请的第三目的在于提供一种非结构化路面障碍物动态识别系统。

5、本申请的第四目的在于提供一种可读存储介质。

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【技术保护点】

1.一种非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述障碍物点云创建k-d树，通过欧几里德聚类算法，得到障碍物点云列表，包括：

3.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述点云占用率调整点云聚类的参数，包括：

4.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述点云占用率调整点云聚类的参数，包括：

5.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述获取激光点云数据，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述障碍物点云创建k-d树，通过欧几里德聚类算法，得到障碍物点云列表，包括：

3.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述点云占用率调整点云聚类的参数，包括：

4.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述根据所述点云占用率调整点云聚类的参数，包括：

5.根据权利要求1所述的非结构化路面障碍物动态识别方法，其特征在于，所述获取激光点云数据，包括：

6.根据权利要求1所述的非结...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兵，童光红，彭清祥，
申请(专利权)人：湖南省地面无人装备工程研究中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：