障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112528778A(43)申请公布日2021.03.19(21)申请号202011364519.X(22)申请日2020.11.27(71)申请人深兰科技（上海）有限公司地址200336上海市长宁区威宁路369号1001单元(72)发明人陈海波许皓(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人程琛(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请实施例涉及数据处理技术领域，提供了一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质。障碍物检测方法包括：确定多线激光雷达采集所得的多线点云数据，以及单线激光雷达采集所得的单线点云数据；所述单线激光雷达的设置位置是基于所述多线激光雷达的检测盲区确定的；融合所述多线点云数据和所述单线点云数据，基于融合所得的点云数据进行障碍物检测。本申请实施例提供的一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质，基于多线激光雷达的检测盲区设置单线激光雷达，使得采集所得的单线点云数据能够弥补多线点云数据对于低矮区域点云数据的遗漏，保证点云数据采集的全面性，从而保证障碍物检测的全面性，有效避免低矮障碍物的检测遗漏。CN112528778ACN112528778A权利要求书1/2页1.一种障碍物检测方法，其特征在于，包括：确定多线激光雷达采集所得的多线点云数据，以及单线激光雷达采集所得的单线点云数据；所述单线激光雷达的设置位置是基于所述多线激光雷达的检测盲区确定的；融合所述多线点云数据和所述单线点云数据；基于融合所得的点云数据进行障碍物检测。2.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述融合所述多线点云数据和所述单线点云数据，包括：将所述多线点云数据和所述单线点云数据分别映射至车体坐标系下，得到车体多线点云数据和车体单线点云数据；融合所述车体多线点云数据和所述车体单线点云数据。3.根据权利要求2所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述将所述多线点云数据和所述单线点云数据分别映射至车体坐标系下，得到车体多线点云数据和车体单线点云数据，包括：基于多线激光雷达坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵，将所述多线点云数据映射至所述车体坐标系下，得到所述车体多线点云数据；基于单线激光雷达坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵，将所述单线点云数据映射至所述车体坐标系下，得到所述车体单线点云数据。4.根据权利要求2所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述融合所述车体多线点云数据和所述车体单线点云数据，之前还包括：对所述车体多线点云数据进行地面检测，删除所述车体多线点云数据中属于地面部分的点云数据。5.根据权利要求2所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述融合所述车体多线点云数据和所述车体单线点云数据，之前还包括：删除所述车体单线点云数据中距离车体超过预设距离阈值的点。6.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述融合所述多线点云数据和所述单线点云数据，之前还包括：删除所述单线点云数据中空间方位角在有效数据方位区间以外的点；所述有效数据方位区间是基于所述单线激光雷达的设置方位确定的。7.根据权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述基于融合所得的点云数据进行障碍物检测，包括：基于聚类算法，对融合所得的点云数据进行障碍物检测，得到点云障碍物的位置信息和检出框信息。8.根据权利要求1至7任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述多线激光雷达设置于车体顶部，所述单线激光雷达设置于车体头部。9.一种障碍物检测装置，其特征在于，包括：数据采集单元，用于确定多线激光雷达采集所得的多线点云数据，以及单线激光雷达采集所得的单线点云数据；所述单线激光雷达的设置位置是基于所述多线激光雷达的检测盲区确定的；融合单元，用于融合所述多线点云数据和所述单线点云数据；2CN112528778A权利要求书2/2页检测单元，用于基于融合所得的点云数据进行障碍物检测。10.根据权利要求9所述的障碍物检测装置，其特征在于，所述融合单元包括：转换子单元，用于将所述多线点云数据和所述单线点云数据分别映射至车体坐标系下，得到车体多线点云数据和车体单线点云数据；融合子单元，用于融合所述车体多线点云数据和所述车体单线点云数据。11.根据权利要求10所述的障碍物检测装置，其特征在于，所述融合子单元用于：基于多线激光雷达坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵，将所述多线点云数据映射至所述车体坐标系下，得到所述车体多线点云数据；基于单线激光雷达坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵，将所述单线点云数据映射至所述车体坐标系下，得到所述车体单线点云数据。1