[发明专利]障碍物识别方法和装置、终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：

通过雷达获取周围环境的二维坐标组集，并通过体感摄影机获取所述周围环境的三维坐标组集；

根据预设算法，调整所述二维坐标组集和所述三维坐标组集，得到目标坐标组集，以统一所述二维坐标组集和所述三维坐标组集的横坐标值和纵坐标值；

根据所述目标坐标组集，对障碍物进行识别；

其中，所述根据预设算法，调整所述二维坐标组集和所述三维坐标组集，得到目标坐标组集包括：

将所述二维坐标组集进行坐标系转换，得到第一坐标组集；

按照第一预设算法，对所述第一坐标组集以及所述三维坐标组集中的第二坐标组集进行筛选，以去除所述第一坐标组集与所述第二坐标组集中不对应的采样点，所述第二坐标组集为所述雷达的当前高度值为纵坐标值的坐标组集；

按照第二预设算法，根据筛选后的所述第一坐标组集和所述第二坐标组集对所述三维坐标组集进行调整，得到目标坐标组集。

2.如权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述按照第一预设算法，对所述第一坐标组集以及所述三维坐标组集中的第二坐标组集进行筛选，以去除所述第一坐标组集与所述第二坐标组集中不对应的采样点，所述第二坐标组集为所述雷达的当前高度值为纵坐标值的坐标组集包括：

计算所述第一坐标组集和所述第二坐标组集之间的横坐标值的绝对误差值和纵坐标值的绝对误差值，所述第二坐标组集为三维坐标组集中所述雷达的当前高度值为纵坐标值的坐标组集；

筛选所述横坐标值的绝对误差值小于第一预设阈值且所述纵坐标值的绝对误差值小于第二预设阈值的所述第一坐标组集和所述第二坐标组集，以去除所述第一坐标组集与所述第二坐标组集中不对应的采样点。

3.如权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述按照第二预设算法，根据筛选后的所述第一坐标组集和所述第二坐标组集对所述三维坐标组集进行调整，得到目标坐标组集包括：

计算筛选后的所述第一坐标组集和筛选后的所述第二坐标组集之间的横坐标值的绝对误差均值和纵坐标值的绝对误差均值；

将所述三维坐标组集的横坐标值减去所述横坐标值的绝对误差均值，将所述三维坐标组集的纵坐标值减去所述纵坐标值的绝对误差均值，得到目标坐标组集。

4.一种障碍物识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于通过雷达获取周围环境的二维坐标组集，并通过体感摄影机获取所述周围环境的三维坐标组集；

调整模块，用于根据预设算法，调整所述二维坐标组集和所述三维坐标组集，得到目标坐标组集，以统一所述二维坐标组集和所述三维坐标组集的横坐标值和纵坐标值；

识别模块，用于根据所述目标坐标组集，对障碍物进行识别；

所述调整模块包括：

转换子模块，用于将所述二维坐标组集进行坐标系转换，得到第一坐标组集；

第一计算子模块，用于计算所述第一坐标组集和第二坐标组集之间的横坐标值的绝对误差值和纵坐标值的绝对误差值，所述第二坐标组集为三维坐标组集中所述雷达的当前高度值为纵坐标值的坐标组集；

筛选子模块，用于筛选所述横坐标值的绝对误差值小于第一预设阈值且所述纵坐标值的绝对误差值小于第二预设阈值的所述第一坐标组集和所述第二坐标组集，以去除所述第一坐标组集与所述第二坐标组集中不对应的采样点；

第二计算子模块，用于计算筛选后的所述第一坐标组集和筛选后的所述第二坐标组集之间的横坐标值的绝对误差均值和纵坐标值的绝对误差均值；

第三计算子模块，用于将所述三维坐标组集的横坐标值减去所述横坐标值的绝对误差均值，将所述三维坐标组集的纵坐标值减去所述纵坐标值的绝对误差均值，得到目标坐标组集。

5.一种终端，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至3中任一项所述的障碍物识别方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至3中任一项所述的障碍物识别方法。