[发明专利]车载激光雷达的清洗方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种车载激光雷达的清洗方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取车载激光雷达扫描得到的点云数据，根据点云数据确定激光雷达视窗上的障碍物类型；根据障碍物类型确定对应于障碍物类型的清洗方式，根据清洗方式控制清洗设备对激光雷达视窗进行清洗。本发明提供的车载激光雷达的清洗方法、装置、电子设备及存储介质，通过对激光雷达视窗上的障碍物进行类型识别，采用相对应的清洗方式进行清洗，避免清洗方式不合理造成清洗效果不好，影响对车辆前方路况的精确识别，使车辆智能驾驶产生潜在危险。

技术领域

本发明涉及智能车辆技术领域，尤其涉及一种车载激光雷达的清洗方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

智能车辆的驾驶过程需要激光雷达识别车辆前方的路况。

激光雷达由于其高精度、高环境适应性、高可靠性的目标探测能力，成为自动驾驶感知领域不可或缺的传感器选型之一。随着单件成本降低，占有率会越来越高。在实际使用环境中，激光雷达视窗表面会遭遇尘土堆积、泥水、飞虫残留、羽毛、动物粪便等障碍物的侵害。为此，激光雷达不能精确识别路况，可能会影响安全驾驶。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种车载激光雷达的清洗方法、装置、电子设备及存储介质。

本发明提供一种车载激光雷达的清洗方法，获取车载激光雷达扫描得到的点云数据，根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍物类型；

根据所述障碍物类型确定对应于所述障碍物类型的清洗方式，根据所述清洗方式控制清洗设备对所述激光雷达视窗进行清洗。

根据本发明提供的一种车载激光雷达的清洗方法，所述根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍物类型，包括：

根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍区域的区域特征；

将所述区域特征输入到识别模型中，得到由所述识别模型输出的识别结果，所述识别结果用于表征障碍区域的障碍物类型；

其中，所述识别模型为将根据点云数据样本确定的区域特征和所述区域特征对应的障碍物类型作为输入，通过机器学习训练得到的，用于对点云数据进行识别的模型。

根据本发明提供的一种车载激光雷达的清洗方法，所述激光雷达视窗划分为多个视野区域，相应地，根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍物类型，包括：

根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍区域的区域特征；

确定障碍区域所在的视野区域；

根据障碍区域的区域特征确定所述激光雷达视窗上的视野区域对应的障碍物类型。

根据本发明提供的一种车载激光雷达的清洗方法，所述方法还包括：

在预设时间段内，确定对应于同一障碍物类型的清洗次数，当所述清洗次数大于预设次数时，发出警告。

根据本发明提供的一种车载激光雷达的清洗方法，所述清洗方式包括水洗方式、气洗方式或水气混合方式。

本发明还提供一种车载激光雷达的清洗装置，包括：

识别模块，用于获取车载激光雷达扫描得到的点云数据，根据所述点云数据确定激光雷达视窗上的障碍物类型；

处理模块，用于根据所述障碍物类型确定对应于所述障碍物类型的清洗方式，根据所述清洗方式控制清洗设备对所述激光雷达视窗进行清洗。

本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述车载激光雷达的清洗方法的步骤。