[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

说明书

本发明实施例提供一种障碍物识别方法和装置、终端及计算机可读存储介质，涉及机器人及智能车辆的局部导航领域，该方法包括：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周围环境的三维坐标组集。根据预设算法，调整二维坐标组集和三维坐标组集，得到目标坐标组集，以统一二维坐标组集和三维坐标组集的横坐标值和纵坐标值。根据目标坐标组集，对障碍物进行识别。可保持障碍物识别的实时性和准确性，并且可表现障碍物的整体特性。

技术领域

本发明涉及机器人及智能车辆的局部导航领域，尤其涉及一种障碍物识别方法和装置、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

在移动机器人及各种交通工具的自动行驶中，障碍物的检测识别占据非常重要的一环。为了更好的实现自动行驶，障碍物的检测识别需保持实时性与准确性，同时需要表现障碍物的整体特性。目前，现有无人驾驶设备的障碍物检测识别通常采用单雷达或者单视觉的方式。

然而，当采用单雷达的方式进行障碍物检测时，若使用的雷达为2D雷达，由于2D雷达采集的数据处于同一高度和平面，则容易对障碍物的类别进行错误的判断。若使用的雷达为3D雷达，则可解决2D雷达仅能采集处于同一高度和平面的问题，但是价格过于昂贵。当采用单视觉的方式进行障碍物检测时，由于摄像头存在滞后性，因此无法保持障碍物识别的实时性。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种障碍物识别方法和装置、终端及计算机可读存储介质，可保持障碍物识别的实时性和准确性，并且可表现障碍物的整体特性。

本发明实施例第一方面提供的障碍物识别方法，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。

本发明实施例第二方面提供的障碍物识别装置，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。

本发明实施例第三方面提供的终端，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，实现上述本发明实施例第一方面提供的障碍物识别方法。

本发明实施例第四方面提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述本发明实施例第一方面提供的障碍物识别方法。

上述实施例提供的障碍物识别方法，通过雷达获取周围环境二维坐标组集，通过体感摄影机获取周围环境的三维坐标组集，根据预设算法，对二维坐标组集和三维坐标组集进行调整，根据所得坐标组集对障碍物进行了识别，该过程结合了雷达更新频率高和采集数据精度高的特点、以及体感摄影机可检测三维障碍物的特点，可保持障碍物识别的实时性和准确性，并且可表现障碍物的整体特性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的障碍物识别方法的应用环境图；

图2为本发明第一实施例提供的障碍物识别方法的实现流程示意图；

图3为本发明第二实施例提供的障碍物识别方法的实现流程示意图；

图4为本发明第三实施例提供的障碍物识别方法的实现流程示意图；

图5为本发明第四实施例提供的障碍物识别装置的结构示意图；

图6为本发明第五实施例提供的障碍物识别装置的结构示意图；