[发明专利]障碍物识别方法、设备、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种障碍物识别方法、设备、系统及存储介质，该方法包括：在获取到所述扫描设备采集的初始点云数据后，从所述初始点云数据中确定出候选障碍物的第一点云集；根据所述候选障碍物的第一点云集确定处于所述候选障碍物预设范围的非候选障碍物的第二点云集；通过预设参数算法计算所述第一点云集的第一参数值和第二点云集的第二参数值；计算并判断所述第一参数值与所述第二参数值之差是否小于或者等于预设障碍阈值；若所述第一参数值与第二参数值之差大于预设障碍阈值，则将所述候选障碍物判定为障碍物。本发明实现了通过对比候选障碍物和非障碍物的特征参数值之差与预设障碍阈值的关系，提高障碍物判断的准确率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种障碍物识别方法、设备、系统及存储介质。

背景技术

随着汽车产业的发展，汽车智能化技术受到了高度关注。汽车智能化技术中，又尤其以基于多线激光雷达的障碍物检测技术最为关键，其准确性、实时性是衡量汽车智能化技术的重要标准。为了能够准确地识别障碍物，需要对障碍物点云和路面点云进行准确的分离。

现有技术中分离障碍物和路面的方法是用一个几何模型拟合地平面，根据离地距离进行过滤，剩下的点进行障碍物检测，但是，当路面坡度较大时，过滤时容易将远处的突起路面漏掉，进而将路面识别成障碍物，发出虚警。

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、设备、系统及可读存储介质，旨在实现通过对比候选障碍物和非障碍物的特征参数值之差与预设障碍阈值的关系，提高障碍物判断的准确率。

为实现上述目的，本发明提供一种障碍物识别方法，所述障碍物识别方法应用于扫描设备，所述障碍物识别方法包括以下步骤：

在获取到所述扫描设备采集的初始点云数据后，从所述初始点云数据中确定出候选障碍物的第一点云集；

根据所述候选障碍物的第一点云集确定处于所述候选障碍物预设范围的非候选障碍物的第二点云集；

通过预设参数算法计算所述第一点云集的第一参数值和第二点云集的第二参数值；

计算并判断所述第一参数值与所述第二参数值之差是否大于预设障碍阈值；

若所述第一参数值与所述第二参数值之差大于预设障碍阈值，则将所述候选障碍物判定为障碍物。

可选地，所述在获取到所述扫描设备采集的初始点云数据后，从所述初始点云数据中确定出候选障碍物的第一点云集的步骤包括：

在获取到所述扫描设备采集的点云数据后，根据所初始点云数据和预设拟合算法拟合路面，并获取与所述路面对应的路面点云数据；

从所述初始点云数据中过滤掉与所述路面对应的路面点云数据，得到所述候选障碍物的第一点云集。

可选地，所述预设参数算法包括高度平均值算法，所述通过预设参数算法计算所述第一点云集的第一参数值和第二点云集的第二参数值的步骤包括：

计算所述第一点云集中所有点的高度的平均值，作为所述第一参数值；

计算所述第二点云集中所有点的高度的平均值，作为所述第二参数值。

可选地，所述预设参数算法包括高度差值算法，所述通过预设参数算法计算所述第一点云集的第一参数值和第二点云集的第二参数值的步骤包括：

获取所述第一点云集中的最高点、最低点和所述第二点云集中的最高点、最低点；

计算所述第一点云集中的最高点和最低点的高度的差值，作为所述第一参数值；

计算所述第二点云集中的最高点和最低点的高度的差值，作为所述第二参数值。