1.一种障碍物识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述支柱，采用最大响应编码和注意力编码对所述支柱包括的至少一个数据点的特征进行编码处理，得到所述点云数据的第二编码特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每个所述支柱，对所述支柱包括的至少一个数据点的特征进行特征提取，得到每个数据点的预设维度的特征和对应的权重，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述升维特征进行特征提取，得到所述至少一个数据点的预设维度的特征和对应的权重，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述预设维度的特征和对应的权重进行注意力编码，得到注意力特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二编码特征进行障碍物识别，得到所述障碍物的障碍物信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第二编码特征进行降维处理，得到降维特征，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一卷积网络包括多个卷积层，所述第一卷积特征的获取过程包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述降维特征包括多层子特征，每层子特征的维度不同，所述对所述降维特征进行障碍物识别，得到所述障碍物的障碍物信息，包括：
10.一种自动驾驶车辆，其特征在于，所述自动驾驶车辆包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至9任一项所述的障碍物识别方法所执行的操作。