一种障碍物检测方法及装置、相关产品与流程

本发明涉及自动驾驶，尤其涉及一种障碍物检测方法、一种障碍物检测装置、一种存储介质、一种计算机程序产品、一种计算机系统和一种移动工具。

背景技术：

1、自动驾驶车辆和机器人在特定的环境下无法拥有足够的高精度探测传感器，如在雨雪烟雾环境中激光雷达和视觉基本失效，或者因为成本和布局的原因存在近距离感知盲区，而采用超声波雷达能够克服此类恶劣环境。超声波雷达是自动驾驶领域常用的传感器，主要用于近距离障碍物感知，常用于车辆近距离碰撞预警等。

2、超声波雷达的优势在于：成本低廉；不同于激光雷达和摄像头，超声波不易受到烟雾、雨雪等恶劣环境的影响，适用性广。

3、超声波雷达的劣势在于：其利用超声波回波进行探测，超声波雷达只有一维距离信息，无法确定目标在探测包络扇形区域内的具体位置，大幅度降低了对障碍物感知精度。

4、当前对超声波雷达的处理方法有3类。(1)不作额外处理，使用原生数据进行。(2)增加探头，利用多个探头探测区域的组合，来提高障碍物的定位精度。(3)增加探头，组成超声波阵列，从而获取到更多障碍物信息，实现障碍物准确定位。上述两三种方案各有利弊。

5、方案(1)不会产生额外成本，但是障碍物定位精度差，大幅度降低了车辆的通行能力。方案(2)和方案(3)虽然能够实现障碍物精准定位，但是大幅增加了探头数量，提升成本以及系统的复杂度。如何能够实现在不增加成本的情况下提高探头对障碍物的定位精度，则成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种障碍物检测方法及装置、相关产品，根据超声波探测结果生成点云数据，根据点云数据的观测角度进行分析确定障碍物栅格，大幅度提升超声波雷达对障碍物的感知精度，以及自动驾驶车辆在雨雪烟雾环境的适应力。

2、为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种障碍物检测方法，所述障碍物检测方法包括：

3、获取各超声波雷达的探头的探测距离数据；

4、根据各探头的探测距离数据和探测范围，确定各探头的待处理区域；

5、根据预设间隔将探头的待处理区域进行分割处理，得到与所述探头对应的多个点云数据；所述点云数据包括相对于探头的相对坐标和夹角；

6、根据探头在车辆上的安装角度和所述车辆当前的绝对定位坐标，对探头对应的点云数据的相对坐标进行坐标转换处理，得到点云数据在绝对坐标系下的全局坐标；

7、根据点云数据的全局坐标确定所述点云数据位于栅格地图中的栅格，并确定所述点云数据的夹角分布的角度区间；所述栅格预置有多个角度区间；

8、统计累计时长内所述栅格中包含的所有点云数据的夹角分布的角度区间数量，并根据所述角度区间数量确定所述栅格是否为障碍物栅格。

9、优选的，所述根据所述角度区间数量确定所述栅格是否为障碍物栅格，具体包括；

10、判断所述角度区间数量是否大于预设阈值；

11、若是则确定所述栅格是障碍物栅格；

12、若否则确定所述栅格不是障碍物栅格。

13、优选的，所述根据各探头的探测距离数据和探测范围，确定各探头的待处理区域，具体包括：

14、以探头所在的位置为原点以所述探头的探测距离为半径，在所述探头的探测范围内绘制圆弧；

15、以所述圆弧为中心线扩展一定宽度得到环状扇形区域，将所述环状扇形区域确定为所述探头的待处理区域。

16、优选的，所述障碍物检测方法还包括：针对每个栅格设置有对应的角度分布直方图，在所述角度分布直方图中记录有栅格的每个角度区间是否分布有该栅格中的点云数据的夹角；

17、所述统计累计时长内所述栅格中包含的所有点云数据的夹角分布的角度区间数量，具体包括：从所述栅格的角度分布直方图中统计分布有该栅格中的点云数据的夹角的角度区间的数量，所述数量为角度区间数量。

18、优选的，所述障碍物检测方法还包括：

19、按照预设时间间隔，基于所述车辆的绝对定位坐标更新所述栅格地图。

20、本发明第二方面提供了一种障碍物检测装置，包括：

21、获取模块，用于获取各超声波雷达的探头的探测距离数据；

22、待处理区域确定模块，用于根据各探头的探测距离数据和探测范围，确定各探头的待处理区域；

23、分割模块，用于根据预设间隔将探头的待处理区域进行分割处理，得到与所述探头对应的多个点云数据；所述点云数据包括相对于探头的相对坐标和夹角；

24、坐标转换模块，用于根据探头在车辆上的安装角度和所述车辆当前的绝对定位坐标，对探头对应的点云数据的相对坐标进行坐标转换处理，得到点云数据在绝对坐标系下的全局坐标；

25、夹角分布确定模块，用于根据点云数据的全局坐标确定所述点云数据位于栅格地图中的栅格，并确定所述点云数据的夹角分布的角度区间；所述栅格预置有多个角度区间；

26、统计模块，用于统计累计时长内所述栅格中包含的所有点云数据的夹角分布的角度区间数量，并根据所述角度区间数量确定所述栅格是否为障碍物栅格。

27、优选的，所述统计模块具体用于判断所述角度区间数量是否大于预设阈值；

28、若是则确定所述栅格是障碍物栅格；

29、若否则确定所述栅格不是障碍物栅格。

30、优选的，所述待处理区域确定模块，具体用于：

31、以探头所在的位置为原点以所述探头的探测距离为半径，在所述探头的探测范围内绘制圆弧；

32、以所述圆弧为中心线扩展一定宽度得到环状扇形区域，将所述环状扇形区域确定为所述探头的待处理区域。

33、优选的，所述统计模块，还用于针对每个栅格设置有对应的角度分布直方图，在所述角度分布直方图中记录有栅格的每个角度区间是否分布有该栅格中的点云数据的夹角；

34、所述统计累计时长内所述栅格中包含的所有点云数据的夹角分布的角度区间数量，具体包括：从所述栅格的角度分布直方图中统计分布有该栅格中的点云数据的夹角的角度区间的数量，所述数量为角度区间数量。

35、优选的，所述障碍物检测装置还包括：更新模块，用于按照预设时间间隔，基于所述车辆的绝对定位坐标更新所述栅格地图。

36、本发明第三方面提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面任一项所述的障碍物检测方法。

37、本发明第四方面提供了一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序存储在存储介质中，至少一个处理器从所述存储介质读取所述计算机程序，以实现第一方面任一项所述的障碍物检测方法。

38、本发明第五方面提供了一种计算机系统，其特征在于，包括存储器，以及与所述存储器通信连接的一个或多个处理器；

39、所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器实现如第一方面任一项所述的障碍物检测方法。

40、本发明第六方面提供了一种移动工具，其特征在于，包括第五方面所述的计算机系统。

41、本发明实施例提供的障碍物检测方法及装置、相关产品，根据超声波探测结果生成点云数据，根据点云数据的观测角度进行分析确定障碍物栅格，大幅度提升超声波雷达对障碍物的感知精度，以及自动驾驶车辆在雨雪烟雾环境的适应力。