[发明专利]点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种点云数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取自动驾驶车辆的定位位置以及所述定位位置周围的点云数据；

基于高精地图和所述定位位置，确定所述自动驾驶车辆所处环境的环境类型；

在轮转模型中选择与所述环境类型相匹配的点云检测模型，对所述定位位置周围的点云数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于高精地图和所述定位位置，确定所述自动驾驶车辆所处环境的环境类型，包括：

基于所述定位位置，从所述高精地图中获取所述定位位置周围预设范围内的环境信息，所述环境信息中至少包括道路类型；

基于所述环境信息，确定所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境信息，确定所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型，包括：

基于所述环境信息，确定所述定位位置预设范围内覆盖的道路类型；

响应于所述预设范围内覆盖多种道路类型，且所述多种道路类型中包括直道、弯道、和/或，路口，则相应的将所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型确定为弯道或路口。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在轮转模型中选择与所述环境类型相匹配的点云检测模型，对所述定位位置周围的点云数据进行处理，包括：

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为直道，则在所述轮转模型中选择与所述直道相匹配的第一点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理；

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为弯道，则在所述轮转模型中选择与所述弯道相匹配的第二点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理；

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为路口，则在所述轮转模型中选择与所述路口相匹配的第三点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一点云检测模型的检测范围小于所述第二点云检测模型、第三点云检测模型的检测范围;和/或，

第二点云检测模型与第三点云检测模型为相同或不同的点云检测模型。

6.一种点云数据的处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取自动驾驶车辆的定位位置以及所述定位位置周围的点云数据；

确定模块，用于基于高精地图和所述定位位置，确定所述自动驾驶车辆所处环境的环境类型；

处理模块，用于在轮转模型中选择与所述环境类型相匹配的点云检测模型，对所述定位位置周围的点云数据进行处理。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，用于：

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为直道，则在所述轮转模型中选择与所述直道相匹配的第一点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理；

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为弯道，则在所述轮转模型中选择与所述弯道相匹配的第二点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理；

响应于所述自动驾驶车辆所处环境的道路类型为路口，则在所述轮转模型中选择与所述路口相匹配的第三点云检测模型对所述定位位置周围的点云数据进行处理。

8.一种车载设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括：计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中，处理器从所述计算机可读存储介质中读取并执行所述计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。