(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210543018.0 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 洛伦兹(北京)科技有限公司 地址 100096 北京市海淀区清河小营西小 口路27号西三旗文化科技园D座A8区1 层1007 (72)发明人 罗凤鸣　杜晨光　 (74)专利代理 机构 北京荟英捷创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11726 专利代理师 贾晓敏 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 障碍物识别方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供了障碍物识别方法、 装置及电子 设备； 其中， 该方法包括： 获取车辆周围环 境的初 始点云数据， 并滤除地面噪点和边沿噪点， 得到 目标点云数据； 以及， 基于ru n的聚类算法对目标 点云数据进行聚类， 得到障碍物初始信息； 并根 据预设滤除规则对障碍物初始信息进行滤除处 理， 得到障碍物信息； 该方法首先滤除初始点云 数据中的地面噪点和边沿噪点， 并聚类得到障碍 物初始信息； 然后根据预设滤除规则对障碍物初 始信息再次进行滤除处理， 从而可以有效缓解边 沿噪点和地面噪点对障碍物聚类结果欠分割影 响准确度的问题， 提高了障碍物的识别准确度， 进而提高了车辆自动驾驶的安全性， 具有较好的 实用价值。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115273018 A 2022.11.01 CN 115273018 A 1.一种障碍物 识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取车辆周围环境的初始点云数据； 其中， 所述初始点云数据为点云坐标系中的数据 集； 基于栅格法确定所述初始点云数据中的地面噪点， 并对所述地面噪点进行滤除处理， 得到第一 点云数据； 将所述第一 点云数据进行转换， 得到图像坐标系中的第二 点云数据； 根据筛选规则确定所述第二点云数据中的边沿噪点， 并对所述边沿噪点进行滤除处 理， 得到目标点云数据； 其中， 所述筛 选规则包括动态搜索半径和相邻点夹角阈值； 基于run的聚类算法对所述目标点云数据进行聚类， 得到障碍物初始信息； 根据预设滤除规则对所述障碍物初始信息进行 滤除处理， 得到障碍物信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据筛选规则确定所述第 二点云数据 中的边沿噪点的步骤， 包括： 对于所述第二点云数据中的当前点， 根据所述动态搜索半径确定所述当前点的相邻 点； 其中， 所述相邻点与所述当前点之间的距离不大于所述动态搜索半径； 计算每个所述相邻点与所述当前点之间的相邻点夹角； 根据所述相邻点夹角和所述相邻点夹角阈值， 确定所述 边沿噪点。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述相邻点夹角和所述相邻点夹 角阈值， 确定所述 边沿噪点的步骤， 包括： 判断所述相邻点夹角是否小于所述相邻点夹角阈值； 如果是， 则将所述相邻点夹角对应的相邻点确定为所述 边沿噪点。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于栅格法确定所述初始点云数据中 的地面噪点的步骤， 还 包括： 基于所述栅格法， 确定所述初始点云数据对应的栅格地图； 其中， 所述栅格地图包括多 个栅格； 确定每个所述栅格的目标高度值； 其中， 所述目标高度值为所述栅格内多个点的高度 的最小值； 判断所述目标高度值是否不大于预设高度阈值； 如果是， 则该目标高度值对应的栅格确定为目标栅格， 并将所述目标栅格内的多个点 作为所述 地面噪点。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第一点云数据进行转换， 得到 图像坐标系中的第二 点云数据的步骤， 包括： 按照第一转换规则对所述第 一点云数据进行转换， 得到球面坐标系的点云数据； 其中， 所述第一 转换规则用于表征将数据从所述 点云坐标系转换至所述球面 坐标系； 按照第二转换规则对所述球面坐标系的点云数据进行转换， 得到所述图像坐标系中的 第二点云数据； 其中， 所述第二转换规则用于表征将数据从所述球面坐标系转换至所述图 像坐标系。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述车辆上设置有激光雷达， 所述获取车 辆周围环境的初始点云数据的步骤， 包括： 获取所述激光雷达采集的初始点云数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115273018 A 2判断所述激光雷达相对于车体坐标系， 是否存在俯仰和/或旋转和/或偏航角； 如果是， 按照预设姿态校正矩阵对所述初始点云数据进行姿态校准， 得到校正后的所 述初始点云数据。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述车辆上设置有深度相机， 所述获取车 辆周围环境的初始点云数据的步骤， 还 包括： 获取所述深度相机采集的车辆周围环境的深度图像； 对所述深度图像进行转换， 得到对应的初始点云数据。 8.一种障碍物 识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取车辆周围环境的初始点云数据； 其中， 所述初始点云数据为点云坐 标系中的数据集； 第一确定模块， 用于基于栅格法确定所述初始点云数据中的地面噪点， 并对所述地面 噪点进行 滤除处理， 得到第一 点云数据； 转换模块， 用于将所述第一 点云数据进行转换， 得到图像坐标系中的第二 点云数据； 第二确定模块， 用于根据筛选规则确定所述第二点云数据中的边沿噪点， 并对所述边 沿噪点进 行滤除处理， 得到目标点云数据； 其中， 所述筛选规则包括动态搜索半径和相邻点 夹角阈值； 聚类模块， 用于基于run的聚类算法对所述目标点云数据进行聚类， 得到障碍物初始信 息； 滤除模块， 用于根据预设滤除规则对所述障碍物初始信息进行滤除处理， 得到障碍物 信息。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求 1‑7任 一项所述的方法的步骤。 10.一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上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处 理器运行时执 行上述权利要求1 ‑7任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115273018 A 3