本公開(kāi)涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種障礙物聚類(lèi)方法及裝置。

背景技術(shù)：

自主車(chē)在室外環(huán)境中的環(huán)境感知技術(shù)是其實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)，而障礙物的檢測(cè)對(duì)于正確、安全的導(dǎo)航是必不可少的。在自主車(chē)系統(tǒng)中，常用雙目立體相機(jī)、激光雷達(dá)等傳感器進(jìn)行障礙物檢測(cè)。相比于雙目立體相機(jī)，激光雷達(dá)在準(zhǔn)確性及檢測(cè)范圍上要更為出色。但由于三維激光雷達(dá)掃描范圍有限、無(wú)法檢測(cè)到某些材質(zhì)的物體的局限性，導(dǎo)致在相對(duì)復(fù)雜的環(huán)境中激光雷達(dá)對(duì)障礙物的檢測(cè)會(huì)出現(xiàn)偏差。因此，如何根據(jù)激光雷達(dá)所檢測(cè)的數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確識(shí)別出周?chē)h(huán)境中的障礙物信息對(duì)于智能車(chē)輛的避障、無(wú)人駕駛等應(yīng)用具有廣泛的現(xiàn)實(shí)價(jià)值和科學(xué)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本公開(kāi)的目的針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的在相對(duì)復(fù)雜的環(huán)境中激光雷達(dá)對(duì)障礙物的檢測(cè)會(huì)出現(xiàn)偏差的問(wèn)題，提供一種障礙物聚類(lèi)方法及裝置。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本公開(kāi)提供一種障礙物聚類(lèi)方法，所述方法包括：

獲取三維激光雷達(dá)發(fā)送的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并確定所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在車(chē)體坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)；

將所述映射點(diǎn)投影到預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖中；

根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)；

采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心，其中，k為自然數(shù)；

計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中；

更新所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心；

判斷每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件；

在所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心中存在不滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件的聚類(lèi)中心時(shí)，返回所述計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中的步驟，直至所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心均滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件為止。

可選地，所述更新所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心，包括：

分別計(jì)算每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的平均類(lèi)中心，其中，所述平均類(lèi)中心的坐標(biāo)為相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇中各障礙點(diǎn)坐標(biāo)的均值，所述障礙點(diǎn)坐標(biāo)為所述障礙點(diǎn)在所述建柵格地圖中的坐標(biāo)；

將所述平均類(lèi)中心確定為是相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

可選地，在所述根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)的步驟之前，所述方法還包括：

根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述柵格地圖中的每個(gè)柵格的最低高度，其中，所述最低高度為所述柵格中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的高度的最小值；

當(dāng)所述柵格的最低高度大于預(yù)設(shè)的高度閾值、且掃描到與所述柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述數(shù)據(jù)點(diǎn)為懸空點(diǎn)；

從所述柵格地圖中刪除所述懸空點(diǎn)。

可選地，在所述根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)的步驟之后，所述方法還包括：

當(dāng)以所述障礙點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)沒(méi)有其他障礙點(diǎn)、且掃描到與所述障礙點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述障礙點(diǎn)為單點(diǎn)噪聲；

從所述柵格地圖中刪除所述單點(diǎn)噪聲。

可選地，在所述采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心的步驟之前，所述方法還包括：

遍歷所述柵格地圖中的所述障礙點(diǎn)，將所述障礙點(diǎn)所在柵格的相鄰柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

可選地，所述收斂條件為：所述障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心與更新前的聚類(lèi)中心之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值。

可選地，所述方法還包括：

根據(jù)障礙物聚類(lèi)結(jié)果，識(shí)別障礙物。

本公開(kāi)還提供一種障礙物聚類(lèi)裝置，所述裝置包括：

確定模塊，用于獲取三維激光雷達(dá)發(fā)送的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并確定所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在車(chē)體坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)；

投影模塊，用于將所述映射點(diǎn)投影到預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖中；

障礙點(diǎn)識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)；

近鄰域算法聚類(lèi)模塊，用于采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心，其中，k為的自然數(shù)；

障礙點(diǎn)重新聚類(lèi)模塊，用于計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中；

聚類(lèi)中心更新模塊，用于更新所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心；

判斷模塊，用于判斷每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件，并在所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心中存在不滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件的聚類(lèi)中心時(shí)，觸發(fā)所述障礙點(diǎn)重新聚類(lèi)模塊計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中的步驟，直至所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心均滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件為止。

可選地，所述聚類(lèi)中心更新模塊包括：

平均類(lèi)中心確定子模塊，用于分別計(jì)算每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的平均類(lèi)中心，其中，所述平均類(lèi)中心的坐標(biāo)為相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇中各障礙點(diǎn)坐標(biāo)的均值，所述障礙點(diǎn)坐標(biāo)為所述障礙點(diǎn)在所述柵格地圖中的坐標(biāo)；

聚類(lèi)中心重新確定子模塊，用于將所述平均類(lèi)中心確定為是相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

可選地，所述裝置還包括：

柵格最低高度確定模塊，用于在所述障礙點(diǎn)識(shí)別模塊根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)之前，根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述柵格地圖中的每個(gè)柵格的最低高度，其中，所述最低高度為所述柵格中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的高度的最小值；

懸空點(diǎn)確定模塊，用于當(dāng)所述柵格的最低高度大于預(yù)設(shè)的高度閾值、且掃描到與所述柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述數(shù)據(jù)點(diǎn)為懸空點(diǎn)；

懸空點(diǎn)濾除模塊，用于從所述柵格地圖中刪除所述懸空點(diǎn)。

可選地，所述裝置還包括：

單點(diǎn)噪聲確定模塊，用于在所述障礙點(diǎn)識(shí)別模塊根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)之后，當(dāng)以所述障礙點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)沒(méi)有其他障礙點(diǎn)、且掃描到與所述障礙點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述障礙點(diǎn)為單點(diǎn)噪聲；

單點(diǎn)濾除模塊，用于從所述柵格地圖中刪除所述單點(diǎn)噪聲。

可選地，所述裝置還包括：

膨脹處理模塊，用于在所述近鄰域算法聚類(lèi)模塊采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心之前，遍歷所述柵格地圖中的所述障礙點(diǎn)，將所述障礙點(diǎn)所在柵格的相鄰柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

可選地，所述裝收斂條件為：所述障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心與更新前的聚類(lèi)中心之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值。

可選地，所述裝置還包括：

障礙物識(shí)別模塊，用于根據(jù)障礙物聚類(lèi)結(jié)果，識(shí)別障礙物。

通過(guò)上述技術(shù)方案，根據(jù)三維激光雷達(dá)采集到的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，識(shí)別障礙點(diǎn)，然后采用近鄰域算法對(duì)該障礙點(diǎn)進(jìn)行初始聚類(lèi)以獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇，最后采用k-means算法對(duì)該k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇進(jìn)行修正。這樣，通過(guò)兩次聚類(lèi)過(guò)程能夠準(zhǔn)確、可靠地實(shí)現(xiàn)障礙物聚類(lèi)，有助于提高障礙物的識(shí)別率，為無(wú)人自主車(chē)安全、正確的行駛奠定了良好的基礎(chǔ)。

本公開(kāi)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的具體實(shí)施方式部分予以詳細(xì)說(shuō)明。

附圖說(shuō)明

附圖是用來(lái)提供對(duì)本公開(kāi)的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說(shuō)明書(shū)的一部分，與下面的具體實(shí)施方式一起用于解釋本公開(kāi)，但并不構(gòu)成對(duì)本公開(kāi)的限制。在附圖中：

圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。

圖2a是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種激光雷達(dá)坐標(biāo)系和車(chē)體坐標(biāo)系的示意圖。

圖2b是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種俯仰角的示意圖。

圖2c是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種航向角的示意圖。

圖3是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖及其與三維激光雷達(dá)的可視范圍的關(guān)系圖。

圖4是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種更新k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心的步驟的流程圖。

圖5是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。

圖6是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。

圖7是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。

圖8a和圖8b是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種膨脹處理過(guò)程的示意圖。

圖9是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。

圖10是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。

圖11是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種聚類(lèi)中心更新模塊的結(jié)構(gòu)框圖。

圖12是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。

圖13是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。

圖14是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。

圖15是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對(duì)本公開(kāi)的具體實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解的是，此處所描述的具體實(shí)施方式僅用于說(shuō)明和解釋本公開(kāi)，并不用于限制本公開(kāi)。

圖1是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。如圖1所示，該方法可以包括以下步驟：

在步驟101中，獲取三維激光雷達(dá)發(fā)送的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并確定該三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在車(chē)體坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)。

在本公開(kāi)中，該障礙物聚類(lèi)方法可以應(yīng)用于障礙物檢測(cè)系統(tǒng)。在局域網(wǎng)內(nèi)，三維激光雷達(dá)將采集到的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)以用戶(hù)數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議(userdatagramprotocol，udp)廣播包的方式發(fā)送出去，其中，udp數(shù)據(jù)包包括一幀數(shù)據(jù)，并且一幀數(shù)據(jù)為三維激光雷達(dá)旋轉(zhuǎn)一周所獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；障礙物檢測(cè)系統(tǒng)接收該udp數(shù)據(jù)包。其中，該三維激光雷達(dá)的工作頻率可以為5hz、10hz或15hz，每個(gè)udp數(shù)據(jù)包的大小為1248字節(jié)，該數(shù)據(jù)包包含有12個(gè)100字節(jié)的數(shù)據(jù)塊，42字節(jié)的首部和6字節(jié)的尾部。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的原始數(shù)據(jù)主要包括距離和角度兩個(gè)部分。障礙物檢測(cè)系統(tǒng)在接收到udp數(shù)據(jù)包后，根據(jù)該數(shù)據(jù)包格式，解析出對(duì)應(yīng)的距離、角度等數(shù)據(jù)內(nèi)容，其中，距離可以包括三維點(diǎn)距離三維激光雷達(dá)的距離，角度可以包括水平方向的航向角和三維點(diǎn)所在的雷達(dá)線(xiàn)的俯仰角。

三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在車(chē)體坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)的確定可以包括以下步驟：

首先，障礙物檢測(cè)系統(tǒng)根據(jù)上述解析出的距離、角度信息將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為激光雷達(dá)坐標(biāo)系下坐標(biāo)點(diǎn)。

如圖2a所示，三維激光雷達(dá)可以安裝在車(chē)輛上方，激光雷達(dá)坐標(biāo)系以三維激光雷達(dá)為中心，以車(chē)輛的直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)方向?yàn)閤l軸，以平行于車(chē)輛橫軸的方向?yàn)閥l軸，以垂直于水平地面向上的方向?yàn)閦l軸。三維點(diǎn)所在的雷達(dá)線(xiàn)的俯仰角可以例如是圖2b中所示的w，水平方向的航向角可以例如是圖2c中所示的α。

示例地，可以通過(guò)以下的等式(1)將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)點(diǎn)：

其中，(xl,yl,zl)為所述三維點(diǎn)在激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；l為三維點(diǎn)距離三維激光雷達(dá)的距離；w為三維點(diǎn)所在的雷達(dá)線(xiàn)的俯仰角，它是垂直方向的角度；α為水平方向的航向角。

接下來(lái)，根據(jù)旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣將激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)點(diǎn)映射到車(chē)體坐標(biāo)系中。

如圖2a所示，車(chē)體坐標(biāo)系以車(chē)輛的直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)方向?yàn)閤c軸，車(chē)輛的橫軸方向?yàn)閥c軸，垂直于水平地面的方向?yàn)閦c軸。

示例地，可以通過(guò)以下等式(2)將激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到車(chē)體坐標(biāo)系中：

其中，(xc,yc,zc)為所述三維點(diǎn)在車(chē)體坐標(biāo)系下的映射點(diǎn)坐標(biāo)；r為旋轉(zhuǎn)矩陣；t為平移矩陣。

在步驟102中，將映射點(diǎn)投影到預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖中。

如圖3所示，該預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖20的規(guī)格可以例如是320*80，其中，每個(gè)柵格的大小為25cm*25cm，即柵格地圖20的實(shí)際尺寸為80*20米。自主車(chē)10位于柵格地圖20的中后部，自主車(chē)10前方的可視范圍為60米，兩邊各10米。

遍歷車(chē)體坐標(biāo)系下的映射點(diǎn)，將其投影到柵格地圖中。在一種實(shí)施方式中，為了方便統(tǒng)一計(jì)算，可以將車(chē)體坐標(biāo)系下的xc—yc的坐標(biāo)值都轉(zhuǎn)化正值，例如可以通過(guò)在xc—yc坐標(biāo)軸上增加平移量，即通過(guò)坐標(biāo)平移來(lái)實(shí)現(xiàn)正值轉(zhuǎn)化。

示例地，可以通過(guò)以下等式(3)將映射點(diǎn)投影到柵格地圖中。

其中，(xs,ys)為映射點(diǎn)在柵格地圖中的坐標(biāo)；(mapx,mapy)為xc—yc坐標(biāo)軸上增加的平移量；g為柵格的大小，亦稱(chēng)為柵格的尺寸；自主車(chē)在柵格地圖中的坐標(biāo)為(mapx/g,mapy/g)。

在步驟103中，根據(jù)映射點(diǎn)坐標(biāo)和柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)。

在本公開(kāi)中，通常障礙物一個(gè)典型的特點(diǎn)是比地面有一定高度的凸起，而地面點(diǎn)往往是在一些高度相近的平面點(diǎn)。因此，可以通過(guò)基于相對(duì)高度差的障礙屬性判別方法來(lái)識(shí)別障礙點(diǎn)：

首先，遍歷柵格地圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，記錄每個(gè)柵格中數(shù)據(jù)點(diǎn)高度的最大值和最小值，即最大高度和最小高度。

接下來(lái)，計(jì)算每個(gè)柵格內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的最大高度與最小高度之間的高度差△h，并設(shè)置高度差閾值為hg，然后比較高度差△h和閾值hg的大小，若△h>hg，則認(rèn)為該柵格已被障礙物占用，為不可通行區(qū)域，標(biāo)記該柵格的屬性為t(x)＝1，否則為非占用狀態(tài)，標(biāo)記該柵格的屬性為t(x)＝0，其中，柵格的屬性分為可通行和不可通行。

最后，將被標(biāo)記為t(x)＝1的柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

這樣，可以有效減少斜坡對(duì)障礙點(diǎn)識(shí)別的影響。并且，即使在車(chē)輛有顛簸的情況下，依然可以有保證障礙點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

在步驟104中，采用近鄰域算法對(duì)障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與該k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心。

在本公開(kāi)中，k為自然數(shù)。采用近鄰域算法對(duì)障礙物進(jìn)行聚類(lèi)的方式具體如下：

首先，依次對(duì)柵格地圖中的障礙點(diǎn)進(jìn)行兩兩比較，當(dāng)兩個(gè)障礙點(diǎn)之間距離小于間距閾值時(shí)，則認(rèn)為兩個(gè)障礙點(diǎn)屬于同一個(gè)物體的點(diǎn)，即將該兩個(gè)障礙點(diǎn)劃分至一個(gè)障礙物聚類(lèi)簇中；如果兩障礙點(diǎn)之間距離大于或等于間距閾值時(shí)，則認(rèn)為兩個(gè)障礙點(diǎn)屬于不同的檢測(cè)的物體的點(diǎn)，與此同時(shí)正在比較的障礙點(diǎn)中的前一個(gè)障礙點(diǎn)為上一個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的終止點(diǎn)，然而比較中后一個(gè)障礙點(diǎn)作為新一個(gè)聚類(lèi)簇的起始點(diǎn)，依次進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)柵格中障礙點(diǎn)的初步聚類(lèi)，從而形成k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇。

接下來(lái)，分別從上述聚類(lèi)后的k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇中選取一個(gè)障礙點(diǎn)作為此障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心，從而形成相應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心。其中，聚類(lèi)中心的選取方式可以是隨機(jī)選取，也可以是將與該障礙物聚類(lèi)簇中所有障礙點(diǎn)的均值坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離最近的障礙點(diǎn)作為該障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

在步驟105中，計(jì)算障礙點(diǎn)與每個(gè)聚類(lèi)中心的相似度，并將該障礙點(diǎn)劃分至與該障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中。

在本公開(kāi)中，可以采用余弦相似度法、歐式距離、曼哈頓距離等方法來(lái)計(jì)算該障礙點(diǎn)與k個(gè)聚類(lèi)中心中的每個(gè)聚類(lèi)中心之間的相似度。

在步驟106中，更新k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

在本公開(kāi)中，可以采用均值法更新各障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。具體地，可以通過(guò)圖4中所示的步驟來(lái)更新各障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

在步驟1061中，分別計(jì)算每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的平均類(lèi)中心。

在本公開(kāi)中，該平均類(lèi)中心的坐標(biāo)為相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇中各障礙點(diǎn)坐標(biāo)的均值，障礙點(diǎn)坐標(biāo)為該障礙點(diǎn)在柵格地圖中的坐標(biāo)。

在步驟1062中，將平均類(lèi)中心確定為是相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

在步驟107中，判斷每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件。

在本公開(kāi)中，該收斂條件可以為障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心與更新前的聚類(lèi)中心之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值，其中，該距離閾值可以是用戶(hù)設(shè)定的值，也可以是默認(rèn)的經(jīng)驗(yàn)值。當(dāng)障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心和更新前的聚類(lèi)中心之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值時(shí)，可以確定該障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件；當(dāng)障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心和更新前的聚類(lèi)中心之間的距離大于或等于上述預(yù)設(shè)的距離閾值時(shí)，可以確定該障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件。

當(dāng)k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心中存在不滿(mǎn)足上述的收斂條件的聚類(lèi)中心時(shí)，返回上述步驟105繼續(xù)執(zhí)行，直到k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心均滿(mǎn)足上述的收斂條件為止。

示例地，假設(shè)k個(gè)聚類(lèi)中心包括k1、k2、k3，更新后分別為k1’，k2’，k3’，當(dāng)k1與k1’之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值時(shí)，可以確定聚類(lèi)中心k1滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件，同樣地，當(dāng)k2與k2’之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值時(shí)，可以確定聚類(lèi)中心k2滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件，當(dāng)k3與k3’之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值時(shí)，可以確定聚類(lèi)中心k3滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件。當(dāng)k1、k2、k3均滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件時(shí)，停止障礙物聚類(lèi)操作。當(dāng)k1、k2、k3中任意一者不滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件時(shí)，返回上述步驟105繼續(xù)進(jìn)行障礙物聚類(lèi)操作。

通過(guò)上述技術(shù)方案，根據(jù)三維激光雷達(dá)采集到的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，識(shí)別障礙點(diǎn)，然后采用近鄰域算法對(duì)該障礙點(diǎn)進(jìn)行初始聚類(lèi)以獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇，最后采用k-means算法對(duì)該k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇進(jìn)行修正。這樣，通過(guò)兩次聚類(lèi)過(guò)程能夠準(zhǔn)確、可靠地實(shí)現(xiàn)障礙物聚類(lèi)，有助于提高障礙物的識(shí)別率，為無(wú)人自主車(chē)安全、正確的行駛奠定了良好的基礎(chǔ)。

在障礙物識(shí)別中，會(huì)存在一些例如是懸掛的樹(shù)枝、小飛蟲(chóng)等等懸空小障礙，這樣，會(huì)引入一些障礙誤檢。在自主車(chē)路徑規(guī)劃中，若是碰到這些誤檢點(diǎn)就會(huì)使自主車(chē)緊急剎車(chē)，致使自主車(chē)無(wú)法通過(guò)的假象。因此，在障礙點(diǎn)識(shí)別之前，可以將懸空小障礙濾除掉。這樣，可以減少因障礙誤檢引起的自主車(chē)輛緊急剎車(chē)的問(wèn)題的發(fā)生，使得自主車(chē)輛的行駛更加順暢。

示例地，可以通過(guò)如圖5中所示的步驟108、步驟109和步驟110來(lái)實(shí)現(xiàn)懸空點(diǎn)濾除。

在步驟108中，根據(jù)映射點(diǎn)坐標(biāo)，確定柵格地圖中的每個(gè)柵格的最低高度。

在步驟109中，當(dāng)柵格的最低高度大于預(yù)設(shè)的高度閾值、且掃描到與該柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定該數(shù)據(jù)點(diǎn)為懸空點(diǎn)。

在步驟110中，從柵格地圖中刪除懸空點(diǎn)。

在本公開(kāi)中，該預(yù)設(shè)高度和第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值可以是用戶(hù)設(shè)定的值，也可以是默認(rèn)的經(jīng)驗(yàn)值。該高度閾值可以例如是2m，第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值可以例如是2條。也就是說(shuō)，當(dāng)柵格的最低高度大于2m、且掃描到與該柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)少于2條時(shí)，可以確定該數(shù)據(jù)點(diǎn)為懸空點(diǎn)。在找出懸空點(diǎn)后，將其從柵格地圖中刪除。

另外，需要說(shuō)明的是，上述步驟108在上述步驟103之前執(zhí)行。

此外，識(shí)別的障礙點(diǎn)中偶爾會(huì)出現(xiàn)少數(shù)雷達(dá)錯(cuò)誤反射點(diǎn)，而這些錯(cuò)誤反射點(diǎn)往往是孤立存在的單點(diǎn)，即單點(diǎn)噪聲。因此，在障礙點(diǎn)識(shí)別之后，可以將單點(diǎn)噪聲濾除掉。這樣，可以有效抑制傳感器噪聲和環(huán)境噪聲干擾。

示例地，可以通過(guò)如圖6中所示的步驟111和步驟112來(lái)實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)噪聲濾除。

在步驟111中，當(dāng)以障礙點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)沒(méi)有其他障礙點(diǎn)、且掃描到與該障礙點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定該障礙點(diǎn)為單點(diǎn)噪聲。

在步驟112中，從柵格地圖中刪除單點(diǎn)噪聲。

在本公開(kāi)中，該預(yù)設(shè)區(qū)域和第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值可以是用戶(hù)設(shè)定的值，也可以是默認(rèn)的經(jīng)驗(yàn)值。示例地，該預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)以障礙點(diǎn)所在的柵格為中心的7*7的柵格范圍內(nèi)。該第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值可以例如是2條。也就是說(shuō)，當(dāng)在預(yù)定區(qū)域內(nèi)只有一個(gè)障礙點(diǎn)，且掃描到它的雷達(dá)線(xiàn)少于2條，則該障礙點(diǎn)被視為單點(diǎn)噪聲。然后，將單點(diǎn)噪聲從柵格地圖中刪除。

另外，需要說(shuō)明的是，該第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值與上述的第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值可以相等，也可以不相等，這里不作具體限定。此外，上述步驟111在上述步驟103之后執(zhí)行。

由于多個(gè)障礙物之間會(huì)出現(xiàn)遮擋、斷裂等情況，另外，三維激光雷達(dá)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)不是致密的，因此，如果直接對(duì)上述步驟103中識(shí)別出的障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)的話(huà)，原本一個(gè)障礙物會(huì)變成幾塊的情況，不利于后續(xù)的障礙物檢測(cè)?；诖?，可以采用四鄰域法對(duì)上述步驟103中識(shí)別出的障礙點(diǎn)進(jìn)行膨脹處理，以保證達(dá)到較好聚類(lèi)效果的同時(shí)又提高后續(xù)聚類(lèi)的效率。

示例地，可以通過(guò)如圖7所示的步驟113來(lái)實(shí)現(xiàn)膨脹處理。

在步驟113中，遍歷柵格地圖中的障礙點(diǎn)，將障礙點(diǎn)所在柵格的相鄰柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

在本公開(kāi)中，該步驟113在步驟104之前執(zhí)行。示例地，可以通過(guò)將圖8a中所示的標(biāo)記為1的柵格的相鄰柵格的標(biāo)記更新為1(如圖8b所示)，并將標(biāo)記被更新為1的柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

圖9是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)方法的流程圖。如圖9所示，上述方法還可以包括以下步驟。

在步驟114中，根據(jù)障礙物聚類(lèi)結(jié)果，識(shí)別障礙物。

在本公開(kāi)中，障礙物檢測(cè)系統(tǒng)可以根據(jù)上述步驟101至步驟107中得到的障礙物聚類(lèi)結(jié)果，識(shí)別障礙物，以為自主車(chē)行駛中的避障做準(zhǔn)備工作。

圖10是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。參照?qǐng)D10，該裝置1000可以包括：確定模塊1001，用于獲取三維激光雷達(dá)發(fā)送的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并確定所述三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在車(chē)體坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)；投影模塊1002，用于將所述映射點(diǎn)投影到預(yù)先構(gòu)建的柵格地圖中；障礙點(diǎn)識(shí)別模塊1003，用于根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)；近鄰域算法聚類(lèi)模塊1004，用于采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心，其中，k為的自然數(shù)；障礙點(diǎn)重新聚類(lèi)模塊1005，用于計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中；聚類(lèi)中心更新模塊1006，用于更新所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心；判斷模塊1007，用于判斷每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的收斂條件，并在所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心中存在不滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件的聚類(lèi)中心時(shí)，觸發(fā)所述障礙點(diǎn)重新聚類(lèi)模塊1005計(jì)算所述障礙點(diǎn)與每個(gè)所述聚類(lèi)中心的相似度，并將所述障礙點(diǎn)劃分至與所述障礙點(diǎn)相似度最高的聚類(lèi)中心所對(duì)應(yīng)的障礙物聚類(lèi)簇中，直至所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心均滿(mǎn)足所述預(yù)設(shè)的收斂條件為止。

如圖11所示，上述的聚類(lèi)中心更新模塊1006可與包括：平均類(lèi)中心確定子模塊10061，用于分別計(jì)算每個(gè)障礙物聚類(lèi)簇的平均類(lèi)中心，其中，所述平均類(lèi)中心的坐標(biāo)為相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇中各障礙點(diǎn)坐標(biāo)的均值，所述障礙點(diǎn)坐標(biāo)為所述障礙點(diǎn)在所述柵格地圖中的坐標(biāo)；聚類(lèi)中心重新確定子模塊10062，用于將所述平均類(lèi)中心確定為是相應(yīng)障礙物聚類(lèi)簇的聚類(lèi)中心。

圖12是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。參照?qǐng)D12，所述裝置1000還可以包括：柵格最低高度確定模塊1008，用于在所述障礙點(diǎn)識(shí)別模塊1003根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)之前，根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)，確定所述柵格地圖中的每個(gè)柵格的最低高度，其中，所述最低高度為所述柵格中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的高度的最小值；懸空點(diǎn)確定模塊1009，用于當(dāng)所述柵格的最低高度大于預(yù)設(shè)的高度閾值、且掃描到與所述柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第一預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述數(shù)據(jù)點(diǎn)為懸空點(diǎn)；懸空點(diǎn)濾除模塊1010，用于從所述柵格地圖中刪除所述懸空點(diǎn)。

圖13是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。參照?qǐng)D13，該裝置1000還可以包括：?jiǎn)吸c(diǎn)噪聲確定模塊1011，用于在所述障礙點(diǎn)識(shí)別模塊1003根據(jù)所述映射點(diǎn)坐標(biāo)和所述柵格地圖，識(shí)別障礙點(diǎn)之后，當(dāng)以所述障礙點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)沒(méi)有其他障礙點(diǎn)、且掃描到與所述障礙點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的實(shí)際位置點(diǎn)的雷達(dá)線(xiàn)數(shù)小于第二預(yù)設(shè)線(xiàn)條閾值時(shí)，確定所述障礙點(diǎn)為單點(diǎn)噪聲；單點(diǎn)濾除模塊1012，用于從所述柵格地圖中刪除所述單點(diǎn)噪聲。

圖14是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。參照?qǐng)D14，該裝置1000還可以包括：膨脹處理模塊1013，用于在所述近鄰域算法聚類(lèi)模塊1004采用近鄰域算法對(duì)所述障礙點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，獲得k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇及與所述k個(gè)障礙物聚類(lèi)簇相對(duì)應(yīng)的k個(gè)聚類(lèi)中心之前，遍歷所述柵格地圖中的所述障礙點(diǎn)，將所述障礙點(diǎn)所在柵格的相鄰柵格中的數(shù)據(jù)點(diǎn)確定為障礙點(diǎn)。

可選地，所述收斂條件為：所述障礙物聚類(lèi)簇的更新后的聚類(lèi)中心與更新前的聚類(lèi)中心之間的距離小于預(yù)設(shè)的距離閾值。

圖15是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種障礙物聚類(lèi)裝置的框圖。參照?qǐng)D15，該裝置1000還可以包括：障礙物識(shí)別模塊1014，用于根據(jù)障礙物聚類(lèi)結(jié)果，識(shí)別障礙物。

關(guān)于上述實(shí)施例中的裝置，其中各個(gè)模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法的實(shí)施例中進(jìn)行了詳細(xì)描述，此處將不做詳細(xì)闡述說(shuō)明。

以上結(jié)合附圖詳細(xì)描述了本公開(kāi)的優(yōu)選實(shí)施方式，但是，本公開(kāi)并不限于上述實(shí)施方式中的具體細(xì)節(jié)，在本公開(kāi)的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，可以對(duì)本公開(kāi)的技術(shù)方案進(jìn)行多種簡(jiǎn)單變型，這些簡(jiǎn)單變型均屬于本公開(kāi)的保護(hù)范圍。另外需要說(shuō)明的是，在上述具體實(shí)施方式中所描述的各個(gè)具體技術(shù)特征，在不矛盾的情況下，可以通過(guò)任何合適的方式進(jìn)行組合。為了避免不必要的重復(fù)，本公開(kāi)對(duì)各種可能的組合方式不再另行說(shuō)明。

此外，本公開(kāi)的各種不同的實(shí)施方式之間也可以進(jìn)行任意組合，只要其不違背本公開(kāi)的思想，其同樣應(yīng)當(dāng)視為本公開(kāi)所公開(kāi)的內(nèi)容。