[发明专利]一种用于障碍物识别的栅格管理方法

权利要求书

1.一种用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取激光雷达数据；

对所述激光雷达数据进行解析，确定动态障碍物的点云数据；

根据所述动态障碍物的点云数据确定待处理栅格数据；

获取所述待处理栅格数据的观测状态参数；

根据所述待处理栅格数据的观测状态参数和车辆感知盲区模型，确定所述待处理栅格数据的观测概率参数是否为第一参数；

当所述待处理栅格数据的观测概率参数为所述第一参数时，确定是否存在与所述待处理栅格数据相对应的雷达监测点云数据；

当存在与所述待处理栅格数据相对应的雷达监测点云数据时，增加所述待处理栅格数据的栅格占据概率；

当不存在与所述待处理栅格数据相对应的雷达监测栅格数据时，减小所述待处理栅格数据的栅格占据概率；

确定所述待处理栅格数据的栅格占据概率是否大于预设值；

当所述待处理栅格数据的栅格占据概率大于所述预设值时，输出所述待处理栅格数据的所对应的点云数据；

其中，所述根据所述动态障碍物的点云数据确定待处理栅格数据具体为：根据所述动态障碍物的点云数据确定除该动态障碍物的点云数据的之外点云数据，并确定除动态障碍物的点云数据的之外点云数据所占据的栅格数据，将所述除动态障碍物的点云数据的之外点云数据所占据的栅格数据设置为待处理栅格数据。

2.根据权利要求1所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述对所述激光雷达数据进行解析，确定动态障碍物的点云数据具体为：

根据所述激光雷达数据得到障碍物的速度数据；

根据所述障碍物的速度数据得到动态障碍物，并确定所述动态障碍物的点云数据。

3.根据权利要求2所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述根据所述激光雷达数据得到障碍物的速度数据具体为：

对所述激光雷达数据进行卡尔曼滤波，计算得到所述障碍物的速度数据。

4.根据权利要求1所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述待处理栅格数据的观测状态参数包括所述待处理栅格的相对位置和高度。

5.根据权利要求4所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述增加当前待处理栅格数据的栅格占据概率具体为：

根据所述待处理栅格的相对位置和高度，以及预设的传感器布局模型增加当前待处理栅格数据的栅格占据概率。

6.根据权利要求1所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，在所述根据所述动态障碍物的点云数据确定待处理栅格数据之后，所述方法还包括：

确定所述待处理栅格数据的相对坐标；

根据所述待处理栅格数据的相对坐标得到所述待处理栅格与车辆的距离；

当所述待处理栅格与车辆的距离大于预设距离时，删除当前待处理栅格数据。

7.根据权利要求6所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述确定所述待处理栅格数据的相对坐标具体为：

获取当前车辆定位数据；

根据所述当前车辆定位数据确定所述待处理栅格数据的第一绝对坐标；

并根据下一个车辆定位数据确定所述待处理栅格数据的第二绝对坐标；

根据所述待处理栅格数据的第一绝对坐标和所述待处理栅格数据的的第二绝对坐标确定所述待处理栅格数据的相对坐标。

8.根据权利要求7所述的用于障碍物识别的栅格管理方法，其特征在于，所述车辆定位数据携带有时间戳，所述在所述获取当前车辆定位数据后，所述方法还包括：

对比所述当前车辆定位数据所对应的时间戳与上一个车辆定位数据所对应的时间戳；

如果所述当前车辆定位数据所对应的时间戳早于上一个车辆定位数据所对应的时间戳，则删除当前车辆定位数据所对应待处理栅格数据。