[发明专利]一种激光雷达障碍物识别方法和装置

说明书

本申请提供一种激光雷达障碍物识别方法和装置，所述方法包括获取激光雷达扫描无人驾驶车辆周围的连续N+1帧的待识别障碍物的信息；判断在第N+1帧中所述待识别障碍物是否进入激光雷达盲区；根据所述待识别障碍物进入激光雷达盲区的长度对第N帧中的所述待识别障碍物激光点云进行截断；根据截断后的所述待识别障碍物激光点云与第N+1帧中的所述待识别障碍物激光点云进行匹配；对第N+1帧中的所述待识别障碍物激光点云进行补全；根据补全后的所述待识别障碍物激光点云，进行障碍物识别。可以对部分进入激光雷达盲区的障碍物进行识别，避免了错误识别其长度、距离造成碰撞的风险，有效地提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。

【技术领域】

本申请涉及自动控制领域，尤其涉及一种激光雷达障碍物识别方法和装置。

【背景技术】

在无人驾驶车辆中，集成了多类传感器：GPS-IMU(惯性测量单元，InertialMeasurement Unit)组合导航模块、相机、激光雷达、毫米波雷达等传感器。

无人驾驶车辆行驶过程中，主要依靠激光雷达对障碍物进行检测，激光雷达对障碍物可以实现精确的形状感知。但是，由于激光雷达安装于无人驾驶车辆顶部中央前端，其视野纵向范围为正负15度。受到无人驾驶车辆车体遮挡，存在视野盲区，一般为6-7m范围。因此，现有无人驾驶车辆的障碍物检测，只能检测到出现在激光雷达视野中的障碍物。而随着无人驾驶车辆的行进，障碍物很可能进入激光雷达的盲区，造成障碍物识别错误或丢失，例如，当障碍物为公交车，部分进入盲区后，激光雷达可能对其长度及与无人驾驶车辆的距离识别错误，将其识别为处于盲区之外的小汽车。这会影响无人驾驶车辆的车辆决策控制模块的决策，进而导致碰撞风险。

【发明内容】

本申请的多个方面提供一种激光雷达障碍物识别方法和装置，用以解决障碍物部分进入激光雷达盲区造成的障碍物识别错误的问题。

本申请的一方面，提供一种激光雷达障碍物识别方法，包括：

获取激光雷达扫描无人驾驶车辆周围的连续N+1帧的待识别障碍物的信息；

根据所述N+1帧中的前N帧中的各帧中的待识别障碍物的信息，判断在第N+1帧中所述待识别障碍物是否进入激光雷达盲区；若进入激光雷达盲区，根据所述待识别障碍物进入激光雷达盲区的长度对第N帧中的所述待识别障碍物激光点云进行截断；

根据截断后的所述待识别障碍物激光点云与第N+1帧中的所述待识别障碍物激光点云进行匹配；若匹配成功，则对第N+1帧中的所述待识别障碍物激光点云进行补全；

根据补全后的所述待识别障碍物激光点云，进行障碍物识别。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，获取激光雷达扫描无人驾驶车辆周围的连续N+1帧的待识别障碍物的信息包括：

得出N+1帧中的前N帧中的各帧中的待识别的障碍物的点云，对N+1帧中的前N帧中的各帧中的待识别障碍物点云进行匹配，确定各帧中的待识别障碍物的对应关系。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据所述N+1帧中的前N帧中的各帧中的待识别障碍物的信息，判断在第N+1帧中所述待识别障碍物是否进入激光雷达盲区包括：

通过所述待识别障碍物在前N帧中的各帧中的点云，确定所述待识别障碍物在第N帧中的位置、移动速度和移动方向以及激光雷达盲区范围，确定第N+1帧中所述待识别障碍物进入激光雷达盲区的长度。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据所述待识别障碍物进入激光雷达盲区的长度对第N帧中的所述待识别障碍物激光点云进行截断包括：

根据盲区三维模型及所述带识别障碍物进入激光雷达盲区的长度对第N帧中的所述待识别障碍物激光点云进行截断。