[发明专利]障碍物检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种障碍物检测方法，其特征在于，包括：

获取无人驾驶车辆行驶过程中所采集的3D点云；

根据所述3D点云分别确定出顶点集及边集；

根据所述边集对所述顶点集中的顶点进行聚类，得到最小生成树，作为障碍物检测结果；

所述根据所述3D点云分别确定出顶点集及边集包括：

将所述3D点云中的每个点分别作为一个顶点，利用所有顶点组成所述顶点集；

针对每个顶点，分别确定出位于所述顶点周围预定范围内的各顶点，并分别计算出确定出的各顶点与所述顶点之间的欧式距离；

针对每个欧式距离，分别将所述欧式距离对应的两个顶点之间的连线作为一条边，并将每条边对应的欧式距离作为边的长度，利用所有边组成所述边集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述边集对所述顶点集中的顶点进行聚类，得到最小生成树包括：

初始状态下，分别将所述顶点集中的每个顶点作为一个类；

将所述边集中的各条边按照长度从小大小的顺序进行排序，并按照排序后由先到后的顺序，依次对各条边进行以下处理：

确定所述边是否满足填加条件，如果是，则将所述边对应的两个顶点相连，进行类的聚合；

当所述边集中的各条边均处理完成后，得到聚合出的所述最小生成树。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述确定所述边是否满足填加条件包括：

分别计算出所述边对应的两个顶点所在的类的阈值；

如果所述边的长度同时小于计算出的两个阈值，且，如果将所述边对应的两个顶点相连后不会出现环，则确定所述边满足填加条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述分别计算出所述边对应的两个顶点所在的类的阈值包括：

针对所述边对应的每个顶点，分别进行以下处理：

确定出所述顶点所在的类中包括的顶点数Num；

确定出所述顶点所在的类中长度最大的边的长度L；

用预先设定的常数K除以Num，并将得到的商与所述L相加，将相加之和作为所述顶点所在的类的阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述3D点云分别确定出顶点集及边集进一步包括：

对所述3D点云进行下采样，根据下采样结果确定出所述顶点集及所述边集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述对所述3D点云进行下采样，根据下采样结果确定出所述顶点集及所述边集包括：

将所述3D点云投影到3D网格上；

针对每个网格，分别计算出所述网格中的各点的均值，并将所述均值对应的点作为一个顶点，利用所有顶点组成所述顶点集；

针对每个顶点，分别确定出位于所述顶点周围预定范围内的各顶点，并分别计算出确定出的各顶点与所述顶点之间的欧式距离；

针对每个欧式距离，分别将所述欧式距离对应的两个顶点之间的连线作为一条边，并将每条边对应的欧式距离作为边的长度，利用所有边组成所述边集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述3D点云分别确定出顶点集及边集进一步包括：

根据所述3D点云生成高度图，根据所述高度图确定出所述顶点集及所述边集。