[发明专利]运动目标的识别方法以及相关装置

权利要求书

1.一种运动目标的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对第一点云数据和第二点云数据进行合并，得到第三点云数据；所述第二点云数据是在所述第一点云数据下一时刻采集得到；

对所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的第三点云数据；

将聚类后的所述第三点云数据进行拆分，得到第四点云数据和第五点云数据；

基于所述第四点云数据和所述第五点云数据确定点云数据中的运动目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的第三点云数据，包括：

对所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的至少一种点云簇；其中，每一点云簇对应一目标对象；

所述将聚类后的所述第三点云数据进行拆分，得到第四点云数据和第五点云数据，包括：

将每一点云簇进行拆分，得到对应所述第一点云数据的第一点云簇和对应所述第二点云数据的第二点云簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将每一点云簇进行拆分，得到对应所述第一点云数据的第一点云簇和对应所述第二点云数据的第二点云簇，包括：

获取每一点云簇中数据点的时间序号；

基于相同时间序号的点云得到所述第一点云簇和所述第二点云簇。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第四点云数据和所述第五点云数据确定点云数据中的运动目标，包括：

基于所述第一点云簇和所述第二点云簇确定对应的所述目标对象是否为运动目标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一点云簇和所述第二点云簇确定对应的所述对象是否为运动目标，包括：

确定所述第一点云簇和所述第二点云簇的重合情况；

基于所述重合情况确定对应的所述目标对象是否为运动目标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的第三点云数据之前，包括：

对所述第三点云数据进行滤除操作，以去除所述第三点云数据中地平面点云；

所述对所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的第三点云数据，包括：

对去除后的所述第三点云数据进行聚类，得到聚类后的第三点云数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一点云数据和第二点云数据进行合并，得到第三点云数据，包括：

将所述第一点云数据投影至所述第二点云数据中，得到所述第三点云数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述第一点云数据投影至所述第二点云数据中，得到所述第三点云数据，包括：

获取所述第一点云数据对应的无人驾驶车辆的第一位置信息，以及所述第二点云数据对应的所述无人驾驶车辆的第二位置信息；

利用所述第二位置信息和所述第一位置信息对所述第一点云数据进行坐标系转换；

将坐标系转换后的第一点云数据投影至所述第二点云数据中，得到所述第三点云数据。

9.一种车载控制系统，其特征在于，所述车载控制系统包括：

雷达传感器，用于采集第一点云数据和第二点云数据；

处理器，与所述雷达传感器连接，用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种无人驾驶车辆，其特征在于，所述无人驾驶车辆包括如权利要求9所述的车载控制系统。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法。