边沿障碍物识别方法、装置、计算机设备、存储介质与流程

1.本技术涉及机器人技术领域，特别是涉及一种边沿障碍物识别方法、装置、计算机设备、存储介质。


背景技术：

2.随着机器人技术的发展，机器人已覆盖家居、市政、机场及酒店等场景。在清扫机器人的工作环境中，一般在墙角边沿、路沿、石阶边缘等区域容易堆积较多垃圾、灰尘，因此需要重点清扫。因此，如何检测出边沿的信息十分重要。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够检测边沿的边沿障碍物识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
4.第一方面，本技术提供了一种边沿障碍物识别方法。应用于机器人，所述机器人包括点云数据采集装置，所述点云数据采集装置用于采集点云数据，所述方法包括：
5.获取目标区域的点云数据，所述点云数据是通过所述点云数据采集装置对所述目标区域进行采集得到的，所述目标区域包括至少一个障碍物；
6.根据所述点云数据确定各所述障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；
7.根据各所述障碍物对应的第一投影信息确定所述障碍物中的边沿障碍物；
8.根据所述边沿障碍物对应的点云数据得到所述边沿障碍物的障碍物信息。
9.在其中一个实施例中，所述根据各所述障碍物对应的第一投影信息确定所述障碍物中的边沿障碍物，包括：
10.根据各所述障碍物对应的第一投影信息确定各所述障碍物对应的轮廓线；
11.确定各所述障碍物对应的轮廓线的周长；
12.若所述障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则所述障碍物为边沿障碍物。
13.在其中一个实施例中，所述根据所述点云数据确定各所述障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息，包括：
14.从所述点云数据中确定各所述障碍物对应的点云数据；
15.根据各所述障碍物对应的点云数据，向所述第一平面投影得到所述第一投影信息。
16.在其中一个实施例中，所述从所述点云数据中确定各所述障碍物对应的点云数据，包括：
17.对所述点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；
18.对所述地面之上的点云数据进行聚类，以得到各所述障碍物对应的点云数据。
19.在其中一个实施例中，所述根据所述边沿障碍物对应的点云数据得到所述边沿障碍物的障碍物信息，包括：
20.根据所述边沿障碍物对应的点云数据，确定所述边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息，所述至少一个平面包括所述第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，所述投影信息包括所述第一投影平面对应的所述第一投影信息、所述第二投影平面对应的第二投影信息和所述第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；
21.根据所述边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定所述边沿障碍物的障碍物信息，所述障碍物信息用于表示所述边沿障碍物的类型和尺寸。
22.在其中一个实施例中，所述投影信息包括所述第二投影信息和所述第三投影信息，所述根据所述边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定所述边沿障碍物的障碍物信息，包括：
23.根据所述第二投影信息确定所述边沿障碍物在所述第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定所述边沿障碍物在所述第三投影平面形成的第二形状；
24.根据所述第一形状和所述第二形状确定所述边沿障碍物的障碍物信息。
25.第二方面，本技术还提供了一种边沿障碍物识别装置。所述装置包括：
26.数据获取模块，用于获取目标区域的点云数据，所述点云数据是通过所述点云数据采集装置对所述目标区域进行采集得到的，所述目标区域包括至少一个障碍物；
27.信息确定模块，用于根据所述点云数据确定各所述障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；
28.所述信息确定模块还用于根据各所述障碍物对应的第一投影信息确定所述障碍物中的边沿障碍物；
29.所述信息确定模块还用于根据所述边沿障碍物对应的点云数据得到所述边沿障碍物的障碍物信息。
30.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的信息识别方法。
31.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的信息识别方法。
32.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的信息识别方法。
33.上述信息识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物；根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。通过点云数据的投影信息，能够准确的确定边沿障碍物信息。
附图说明
34.图1为一个实施例中边沿障碍物识别方法的应用环境图；
35.图2为一个实施例中边沿障碍物识别方法的流程示意图；
36.图3为另一个实施例中边沿障碍物识别方法的流程示意图；
37.图4为一个实施例中边沿障碍物识别方法中的俯视图；
38.图5为一个实施例中边沿障碍物识别方法中的侧视图；
39.图6为一个实施例中边沿障碍物识别方法中的前视图；
40.图7为一个实施例中边沿障碍物识别装置的结构框图；
41.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
42.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
43.本技术实施例提供的边沿障碍物识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，机器人102包括点云数据采集装置104，该点云数据采集可以采集得到点云数据。通过点云数据采集装置104对目标区域进行采集得到点云数据。机器人102获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物，该边沿障碍物与地面接触的部分为边沿；根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。
44.需要说明的是，本技术实施例提供的边沿障碍物识别方法，也可以通过服务器来实现，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
45.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种边沿障碍物识别方法，以该方法应用于图1中的机器人102为例进行说明，包括以下步骤：
46.步骤202，获取目标区域的点云数据，点云数据是通过点云数据采集装置对目标区域进行采集得到的，目标区域包括至少一个障碍物。
47.其中，点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。点云数据采集装置是指能够采集目标区域内的点云数据的装置，包括但不限于2d激光雷达、单线激光雷达、多线激光雷达和超声波。目标区域是指机器人进行工作的指定区域。可选的，目标区域为点云数据采集装置可采集到点云数据的区域。
48.具体地，机器人获取点云数据采集装置采集机器人进行工作的指定区域内的点云数据。
49.步骤204，根据点云数据确定各障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息。
50.其中，第一平面是指点云数据进行投影的参照面。可以是从障碍物的前面向后面进行投投影，也可以是从障碍物的上面向下面投影，还可以是从障碍物的左面向右面投影。第一投影信息是指以第一平面为参照面对障碍物进行投影后得到投影视图的信息。可选的，第一投影信息包括但不限于障碍物的轮廓线。单独一个物体可以是一个障碍物，两个贴近的障碍物组成的一个整体也算作一个障碍物。
51.具体地，机器人根据点云数据得到各障碍物的点云数据，对各障碍物从障碍物的上面向下面投影得到各障碍物的轮廓线。
52.步骤206，根据各障碍物对应的第一投影信息确定障碍物中的边沿障碍物。其中，可以通过第一投影信息与标准投影信息进行对比，以确定障碍物中的边沿障碍物。边沿障碍物可以是墙壁、路沿或阶梯，该边沿障碍物与地面接触的部分为边沿。
53.具体地，机器人通过各障碍物对应的第一投影信息与预设周长阈值进行对比得到对比结果，根据对比结果确定障碍物中的边沿障碍物。
54.步骤208，根据边沿障碍物对应的点云数据得到边沿障碍物的障碍物信息。
55.可选的，障碍物信息包括但不限于边沿障碍物的类别和尺寸中的至少一个。边沿障碍物的类型可以是墙壁、路沿或阶梯中的一种。
56.具体地，机器人对边沿障碍物对应的点云数据进行投影得到障碍物的形状和障碍物的尺寸信息。
57.上述实施例中，获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物；根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。通过点云数据的投影信息，能够准确的确定边沿障碍物。
58.在一个实施例中，根据各障碍物对应的第一投影信息确定障碍物中的边沿障碍物，包括：根据各障碍物对应的第一投影信息确定各障碍物对应的轮廓线；确定各障碍物对应的轮廓线的周长；若障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则障碍物为边沿障碍物。
59.具体地，机器人可以利用边缘检测法从各障碍物对应的第一投影信信息提取各障碍物对应的轮廓线，并且计算各个障碍物的轮廓线的周长，当障碍物的轮廓线的周长大于预设周长阈值则该障碍物为边沿障碍物。
60.本实施例中，通过计算障碍物的轮廓线的周长，能够准确判断边沿障碍物，并且仅通过轮廓线的周长与预设周长阈值的比对即可确定出障碍物中的边沿障碍物，效率较高。
61.在一个实施例中，根据点云数据确定各障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息，包括：从点云数据中确定各障碍物对应的点云数据；根据各障碍物对应的点云数据，向第一平面投影得到第一投影信息。
62.具体地，机器人从点云数据中分离出各个障碍物对应的点云数据，将各个障碍物对应的点云数据向第一平面投影，得到第一投影信息。
63.本实施例中，先从点云数据中分离出各个障碍物对应的点云数据，再通过各障碍物对应的点云数据进行投影得到第一投影信息，从而能够确定障碍物信息。
64.在一个实施例中，从点云数据中确定各障碍物对应的点云数据，包括：对点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；对地面之上的点云数据进行聚类，以得到各障碍物对应的点云数据。
65.具体地，机器人可以利用地面分割算法对点云数据进行分离得到地面点云数据，获取地面之上的点云数据，再通过利用3d空间聚类对地面之上的点云数据进行聚类，得到各障碍物对应的点云数据。其中，地面之上的点云数据是以地面为基准，高度大于地面所在水平面的点云数据。
66.本实施例中，通过地面分割算法和3d聚类能够准确地确定障碍物。
67.在一个实施例中，根据边沿障碍物对应的点云数据得到边沿障碍物的障碍物信息，包括：根据边沿障碍物对应的点云数据，确定边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息；至少一个平面包括第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，所述第一投影平面、所述第二投影平面与所述第三投影平面互不平行，投影信息包括第一投影平面对应的第一投影信息、第二投影平面对应的第二投影信息和第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；根据边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定边沿障碍物的障碍物信息，障碍物信息用于表示边沿障碍物的类型和尺寸。
68.其中，第二平面是指边沿障碍物进行侧视投影的参照面，第二投影信息是指边沿障碍物以第二平面为参照面进行侧视投影得到的边沿障碍物的投影信息。第三平面是指边沿障碍物进行正视投影的参照面，第三投影信息是指边沿障碍物以第三平面为参照面进行正视投影得到的边沿障碍物的投影信息。
69.在一个可能的实施例中，机器人以第二平面为参照面对边沿障碍物对应的点云数据进行投影得到第二投影信息，以第三平面为参照面对边沿障碍物对应的点云数据进行投影得到第三投影信息，再根据第二投影信息和第三投影信息确定边沿障碍物的类型和尺寸。
70.本实施例中，通过对边沿障碍物进行投影得到边沿障碍物的尺寸和类型，能够提高障碍物识别的准确性。
71.在一个实施例中，投影信息包括第二投影信息和第三投影信息，根据边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定边沿障碍物的障碍物信息，包括：根据第二投影信息确定边沿障碍物在第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定边沿障碍物在第三投影平面形成的第二形状；根据第一形状和第二形状确定边沿障碍物的障碍物信息。
72.具体地，机器人根据第二投影信息确定边沿障碍物在第二投影平面形成的第一形状和根据第三投影信息确定边沿障碍物在第三投影平面形成的第二形状，再根据第一形状和第二性状确定边沿障碍物的类型和尺寸。其中，边沿障碍物的类型可以为墙壁、路沿或者阶梯。
73.在一个实施例中，第一平面为地面，第二平面、第三平面和地面两两之间互相垂直。
74.在一个可能的实施例中，机器人根据第二投影信息确定边沿障碍物在第二投影平面形成的第一矩形，根据第三投影信息确定边沿障碍物在第三投影平面形成的第二矩形，若第一矩形的宽大于第一矩形的长，第二矩形的宽大于第二矩形的长，则确定边沿障碍物为墙壁，根据第一矩形的宽确定墙壁的高度，根据第一矩形的长确定墙壁的厚度；若第一矩形的宽大于第一矩形的长，第二矩形的宽小于或等于第二矩形的长，则确定边沿障碍物为路沿，根据第二矩形的宽确定路沿的高度，根据第二矩形的长度确定路沿长度。
75.在一个可能的实施例中，机器人根据第二投影信息确定边沿障碍物在第二投影平面形成的阶梯形状，根据第三投影信息确定边沿障碍物在第三投影平面形成的多个矩形拼接在一起，则确定边沿障碍物为阶梯，根据阶梯形状确定阶梯的高度。根据矩形的个数确定阶梯的阶数。
76.本实施例中，通过第一投影形状第二投影形状确定边沿障碍物的障碍物类型，能
够准确地得到边沿障碍物的信息。
77.本技术实施例提供一种边沿障碍物识别方法，应用于机器人，下面结合一个详细的实施例，如图3所示，描述边沿障碍物识别的具体步骤：
78.步骤301，机器人获取点云采集的机器人进行工作的指定区域的点云数据；
79.步骤302，机器人利用地面分割算法对点云数据进行分离得到地面点云数据，获取地面之上的点云数据；
80.步骤303，机器人利用3d空间聚类对地面之上的点云数据进行聚类，得到各障碍物对应的点云数据；
81.步骤304，机器人对各障碍物的点云数据进行俯视投影，再根据边缘检测提取各障碍物的轮廓线，如图4所示；
82.步骤305，机器人计算各障碍物的轮廓线的周长；
83.步骤306，当障碍物的轮廓线的周长大于预设周长阈值时，机器人判定此障碍的为边沿障碍物；
84.步骤307，机器人获取边沿障碍物的点云数据；
85.步骤308，机器人对边沿障碍物的点云数据进行侧视投影得到侧视图，如图5所示，对边沿障碍物的点云数据进行前视投影得到前视图，如图6所示；
86.步骤309，若侧视图中的矩形的宽大于侧视图中的矩形的长，前视图中的矩形的宽大于侧视图中的矩形的长，则确定边沿障碍物为墙壁，根据侧视图中的矩形的宽确定墙壁的高度，前视图中的矩形的长确定墙壁的厚度；若侧视图中的矩形的宽大于第一矩形的长，前视图中的矩形的宽小于或等于前视图中的矩形的长，则确定边沿障碍物为路沿，根据第二矩形的宽确定路沿的高度，根据前视图中的矩形的长度确定路沿长度；若侧视图呈阶梯形状，前视图呈多个矩形上下拼接在一起，则确定边沿障碍物为阶梯，根据阶梯形状确定阶梯的高度。根据矩形的个数确定阶梯的阶数。
87.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
88.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的边沿障碍物识别方法的边沿障碍物识别装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个边沿障碍物识别装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于边沿障碍物识别方法的限定，在此不再赘述。
89.在一个实施例中，如图7所示，提供了一种边沿障碍物识别装置，包括：数据获取模块710和信息确定模块720，其中：
90.数据获取模块710，用于获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；
91.信息确定模块720，用于根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的
第一投影信息；
92.该信息确定模块720还用于根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物；
93.该信息确定模块720还用于根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。
94.在一个实施例中，信息确定模块720还用于根据各该障碍物对应的第一投影信息确定各该障碍物对应的轮廓线；确定各该障碍物对应的轮廓线的周长；若该障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则该障碍物为边沿障碍物。
95.在一个实施例中，上述边沿障碍物识别装置还包括：投影模块。信息确定模块720还用于从该点云数据中确定各该障碍物对应的点云数据；投影模块用于根据各该障碍物对应的点云数据，向该第一平面投影得到该第一投影信息。
96.在一个实施例中，上述边沿障碍物识别装置还包括：分离模块和聚类模块。分离模块用于对该点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；聚类模块用于对该地面之上的点云数据进行聚类，以得到各该障碍物对应的点云数据。
97.在一个实施例中，投影模块用于根据该边沿障碍物对应的点云数据，确定该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息，该至少一个平面包括该第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，该投影信息包括该第一投影平面对应的该第一投影信息、该第二投影平面对应的第二投影信息和该第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；信息确定模块720还用于根据该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定该边沿障碍物的障碍物信息，该障碍物信息用于表示该边沿障碍物的类型和尺寸。
98.在一个实施例中，信息确定模块720还用于根据该第二投影信息确定该边沿障碍物在该第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定该边沿障碍物在该第三投影平面形成的第二形状；根据该第一形状和该第二形状确定该边沿障碍物的障碍物信息。
99.上述边沿障碍物识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
100.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储边沿障碍物识别数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种边沿障碍物识别方法。
101.本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
102.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
103.获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；
104.根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；
105.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物；
106.根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。
107.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
108.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定各该障碍物对应的轮廓线；
109.确定各该障碍物对应的轮廓线的周长；
110.若该障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则该障碍物为边沿障碍物。
111.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
112.从该点云数据中确定各该障碍物对应的点云数据；
113.根据各该障碍物对应的点云数据，向该第一平面投影得到该第一投影信息。
114.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
115.对该点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；
116.对该地面之上的点云数据进行聚类，以得到各该障碍物对应的点云数据。
117.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
118.根据该边沿障碍物对应的点云数据，确定该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息，该至少一个平面包括该第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，该投影信息包括该第一投影平面对应的该第一投影信息、该第二投影平面对应的第二投影信息和该第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；
119.根据该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定该边沿障碍物的障碍物信息，该障碍物信息用于表示该边沿障碍物的类型和尺寸。
120.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
121.根据该第二投影信息确定该边沿障碍物在该第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定该边沿障碍物在该第三投影平面形成的第二形状；
122.根据该第一形状和该第二形状确定该边沿障碍物的障碍物信息。
123.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
124.获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；
125.根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；
126.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物，该边沿障碍物与地面接触的部分为边沿；
127.根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。
128.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
129.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定各该障碍物对应的轮廓线；
130.确定各该障碍物对应的轮廓线的周长；
131.若该障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则该障碍物为边沿障碍物。
132.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
133.从该点云数据中确定各该障碍物对应的点云数据；
134.根据各该障碍物对应的点云数据，向该第一平面投影得到该第一投影信息。
135.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
136.对该点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；
137.对该地面之上的点云数据进行聚类，以得到各该障碍物对应的点云数据。
138.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
139.根据该边沿障碍物对应的点云数据，确定该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息，该至少一个平面包括该第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，该投影信息包括该第一投影平面对应的该第一投影信息、该第二投影平面对应的第二投影信息和该第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；
140.根据该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定该边沿障碍物的障碍物信息，该障碍物信息用于表示该边沿障碍物的类型和尺寸。
141.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
142.根据该第二投影信息确定该边沿障碍物在该第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定该边沿障碍物在该第三投影平面形成的第二形状；
143.根据该第一形状和该第二形状确定该边沿障碍物的障碍物信息。
144.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
145.获取目标区域的点云数据，该点云数据是通过该点云数据采集装置对该目标区域进行采集得到的，该目标区域包括至少一个障碍物；
146.根据该点云数据确定各该障碍物在第一平面投影形成的第一投影信息；
147.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定该障碍物中的边沿障碍物；
148.根据该边沿障碍物对应的点云数据得到该边沿障碍物的障碍物信息。
149.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
150.根据各该障碍物对应的第一投影信息确定各该障碍物对应的轮廓线；
151.确定各该障碍物对应的轮廓线的周长；
152.若该障碍物对应的轮廓线的周长大于预设周长阈值，则该障碍物为边沿障碍物。
153.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
154.从该点云数据中确定各该障碍物对应的点云数据；
155.根据各该障碍物对应的点云数据，向该第一平面投影得到该第一投影信息。
156.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
157.对该点云数据进行分离处理，以得到地面之上的点云数据；
158.对该地面之上的点云数据进行聚类，以得到各该障碍物对应的点云数据。
159.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
160.根据该边沿障碍物对应的点云数据，确定该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息，该至少一个平面包括该第一投影平面、第二投影平面和第三投影平面中的至少一个，该投影信息包括该第一投影平面对应的该第一投影信息、该第二投影平面对应的第二投影信息和该第三投影平面对应的第三投影信息中的至少两个；
161.根据该边沿障碍物在至少一个平面投影形成的投影信息确定该边沿障碍物的障
碍物信息，该障碍物信息用于表示该边沿障碍物的类型和尺寸。
162.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
163.根据该第二投影信息确定该边沿障碍物在该第二投影平面形成的第一形状，以及根据第三投影信息确定该边沿障碍物在该第三投影平面形成的第二形状；
164.根据该第一形状和该第二形状确定该边沿障碍物的障碍物信息。
165.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
166.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
167.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
168.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。