[发明专利]点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开实施例涉及一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取自动驾驶车辆的定位位置以及该定位位置周围的点云数据；基于高精地图和获取到的定位位置，确定自动驾驶车辆所处环境的环境类型；在轮转模型中选择与环境类型相匹配的点云检测模型，对定位位置周围的点云数据进行处理。本公开实施例提供的方案能够从整体上缩短点云数据处理的时间，提高处理效率。

技术领域

本公开实施例涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶的感知系统作为一个实时运行的系统，对于算法执行效率、稳定性、实时性都有很高的要求。感知算法的实时性会直接影响到下游的决策、规划、控制。因此，在确保感知效果不退化的前提下压缩感知算法的运行时间具有十分重要的意义。

但是，目前感知算法中的点云检测仍然具有耗时较高的问题，对算法的实时性和效率影响较大，因此，如何在确保算法准确性的同时，减少点云检测的耗时是当前亟需解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质。

本公开实施例的第一方面提供了一种点云数据的处理方法，该方法包括：获取自动驾驶车辆的定位位置以及该定位位置周围的点云数据；基于高精地图和获取到的定位位置，确定自动驾驶车辆所处环境的环境类型；在轮转模型中选择与环境类型相匹配的点云检测模型，对定位位置周围的点云数据进行处理。

本公开实施例的第二方面提供了一种点云数据的处理装置，该装置，包括：

获取模块，用于获取自动驾驶车辆的定位位置以及该定位位置周围的点云数据；

确定模块，用于基于高精地图和获取到的定位位置，确定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环境类型相匹配的点云检测模型，对定位位置周围的点云数据进行处理。

本公开实施例的第三方面提供了一种车载设备，该车载设备包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法。

本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法。

本公开实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，处理器从计算机可读存储介质中读取并执行该计算机程序，当计算机程序被该处理器执行时，该处理器执行上述第一方面的方法。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：

本公开实施例，通过在获取到自动驾驶车辆的定位位置和定位位置周围的点云数据后，基于高精地图和定位位置，确定自动驾驶车辆所处道路的道路类型，并从轮转模型中选择与环境类型相匹配的点云检测模型，对定位位置周围的点云数据进行处理。由于实际中对自动驾驶车辆运行影响较大的是道路区域内的目标，而远离道路区域或者与自动驾驶车辆不会产生交互的目标则影响较小，因此，自动驾驶车辆一般对直道环境的感知范围要求较小，对弯道和路口等复杂环境的感知范围要求较大。在这种情况下，针对不同类型的环境采用检测范围相适应的点云检测模型进行点云数据检测，能够有效缩短点云数据处理的时间，提高处理效率。尤其是对于直道等对感知范围要求较小的环境来说，通过检测范围较小的点云检测模型对点云数据进行处理，能够显著降低自动驾驶车辆在直道上的点云处理时间，提高处理效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。