[发明专利]障碍物的轮廓确定方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供的一种障碍物的轮廓确定方法，所述方法应用于自动驾驶车辆，所述方法包括：获取非地面点云的坐标信息；其中，所述非地面点云是由传感器获取的所述自动驾驶车辆的前方环境的数据信息；根据所述非地面点云的坐标信息，进行聚类处理，得到聚类结果；其中，所述聚类结果包括至少一个障碍物群，每一障碍物群中包括至少一个障碍物；根据所述聚类结果，确定每一障碍物群的聚类数据信息；根据所述每一障碍物群的聚类数据信息，确定每一障碍物的轮廓。采用本技术方案，能够准确地识别出每一个障碍物，进而解决多个障碍物小间隔分布时造成的欠分割的问题。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种障碍物的轮廓确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在自动驾驶的过程中，通过自动驾驶车辆的激光雷达获取激光雷达点云，并通过激光雷达点云识别障碍物，在识别的过程中需要对地面点云进行分割、对非地面点云进行障碍物聚类以及对障碍物进行分类检测。

由于激光雷达点云分布不均匀，在聚类过程中往往存在过分割和欠分割的问题，尤其当出现多个障碍物小间隔分布的情况，更容易造成欠分割的问题。

亟需一种识别障碍物轮廓的方法，能够准确地识别出每一个障碍物，进而解决多个障碍物小间隔分布时造成的欠分割的问题。

发明内容

本申请提供一种障碍物的轮廓确定方法、装置、设备及存储介质，能够准确地识别出每一个障碍物，进而解决多个障碍物小间隔分布时造成的欠分割的问题。

第一方面，本申请提供一种障碍物的轮廓确定方法，所述方法应用于自动驾驶车辆，所述方法包括：

获取非地面点云的坐标信息；其中，所述非地面点云是由传感器获取的所述自动驾驶车辆的前方环境的数据信息；

根据所述非地面点云的坐标信息，进行聚类处理，得到聚类结果；其中，所述聚类结果包括至少一个障碍物群，每一障碍物群中包括至少一个障碍物；

根据所述聚类结果，确定每一障碍物群的聚类数据信息；

根据所述每一障碍物群的聚类数据信息，确定每一障碍物的轮廓。

在一个示例中，根据所述非地面点云的坐标信息，进行聚类处理，得到聚类结果，包括：

根据所述非地面点云的坐标信息，确定每一个所述非地面点云与所述传感器的距离值；

根据所述距离值，确定聚类半径；所述不同距离值对应不同的聚类半径；

根据所述聚类半径，确定聚类结果。

在一个示例中，根据所述聚类半径，确定聚类结果，包括：

在所述非地面点云中任意选择一个点云作为初始球心，以所述聚类半径为半径作球体，得到初始球体中的所述非地面点云；

在所述初始球体中的所述非地面点云中任意选择一个点云作为第二球心，以所述聚类半径为半径作球体，得到第二球体中的所述非地面点云；

根据初始球体中的所述非地面点云和第二球体中的所述非地面点云，确定聚类结果。

在一个示例中，根据所述每一障碍物群的聚类数据信息，确定每一障碍物的轮廓，包括：

根据所述每一障碍物群的聚类数据信息，确定每一障碍物的聚类半径；

根据每一障碍物的聚类半径，识别每一障碍物的聚类结果；

根据每一障碍物的聚类结果，确定每一障碍物的轮廓。

在一个示例中，根据每一障碍物的聚类结果，确定每一障碍物的轮廓，包括：

根据每一障碍物的聚类结果，确定每一障碍物的质心；