激光雷达可视距离异常检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种激光雷达可视距离异常检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、激光雷达作为自动驾驶系统中不可或缺的传感器，应用于目前大多数自动驾驶解决方案，并广泛搭载于自动驾驶车辆；雨、雪等极端天气或者灰尘、水雾等异常情况会影响激光雷达的可视距离，从而影响自动驾驶车辆的行车安全，为此使用自动驾驶车辆时需要检测激光雷达可视距离是否异常。

2、目前，检测激光雷达可视距离是否异常的一种方式为：自动驾驶车辆启动时或者停靠时，获取激光雷达扫描的点云信息，并将点云信息发送至云端，供云端技术人员分析激光雷达的可视距离，然后将可视距离与理想检测距离进行比较，并基于比较结果确定激光雷达可视距离是否异常。

3、但是，第一，检测激光雷达可视距离是否异常仅发生在自动驾驶车辆启动时或者停靠时，不能做到实时检测；第二，自动驾驶车辆附近的悬浮物，如雨或雾或沙尘或灰尘等，会影响激光雷达可视距离的检测；可见，现有技术检测激光雷达可视距离是否异常的实时性与准确性欠佳。

技术实现思路

1、为了便于提升检测激光雷达可视距离是否异常的实时性与准确性，本申请实施例提供一种激光雷达可视距离异常检测方法、装置、设备及存储介质。

2、第一方面，本申请实施例提供一种激光雷达可视距离异常检测方法，包括：

3、基于定时获取的点云帧生成所述点云帧上各检测点的二维数组得到数组信息，其中，所述二维数组包括激光发射序数；

4、基于所述数组信息计算对应同一所述激光发射序数的各所述检测点的可视距离最大值；

5、获取小于预设距离阈值的所述可视距离最大值对应的各激光发射序数得到第一序数组，并基于所述点云帧确定障碍物检测框；

6、从所述第一序数组中滤除对应检测点与所述障碍物检测框有关的激光发射序数得到第二序数组；基于所述第二序数组确定激光雷达可视距离是否异常。

7、第二方面，本申请实施例提供一种激光雷达可视距离异常检测装置，包括：

8、数组生成模块，用于基于定时获取的点云帧生成所述点云帧上各检测点的二维数组得到数组信息，其中，所述二维数组包括激光发射序数；

9、距离计算模块，用于基于所述数组信息计算对应同一所述激光发射序数的各所述检测点的可视距离最大值；

10、数据处理模块，用于获取小于预设距离阈值的所述可视距离最大值对应的各激光发射序数得到第一序数组，并基于所述点云帧确定障碍物检测框；

11、异常检测模块，用于从所述第一序数组中滤除对应检测点与所述障碍物检测框有关的激光发射序数得到第二序数组；基于所述第二序数组确定激光雷达可视距离是否异常。

12、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。

13、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。

14、第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例中的步骤。

15、上述激光雷达可视距离异常检测方法、装置、设备及存储介质的实施例，通过基于定时获取的点云帧生成所述点云帧上各检测点的二维数组得到数组信息，其中，所述二维数组包括激光发射序数；基于所述数组信息计算对应同一所述激光发射序数的各所述检测点的可视距离最大值；获取小于预设距离阈值的所述可视距离最大值对应的各激光发射序数得到第一序数组，并基于所述点云帧确定障碍物检测框；从所述第一序数组中滤除对应检测点与所述障碍物检测框有关的激光发射序数得到第二序数组；基于所述第二序数组确定激光雷达可视距离是否异常。通过上述实施例的实施，点云帧是实时获取的，故可实时检测激光雷达可视距离是否异常，从而提升了检测激光雷达可视距离是否异常的实时性；且每次检测时可先确定可能为异常的可视距离对应的激光发射序数；然后进一步滤除障碍物影响的可视距离对应的激光发射序数，然后通过剩余的激光发射序数的数量检测激光雷达可视距离是否异常，从而提升了检测激光雷达可视距离是否异常的准确性。

16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种激光雷达可视距离异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一序数组中滤除对应检测点与所述障碍物检测框有关的激光发射序数得到第二序数组，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二序数组确定激光雷达可视距离是否异常，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数组信息计算对应同一所述激光发射序数的各所述检测点的可视距离最大值，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的距离阈值处理所述可视距离最大值得到第一序数组，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于定时获取的点云帧生成所述点云帧上各检测点的二维数组得到数组信息，包括：

7.一种激光雷达可视距离异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种激光雷达可视距离异常检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于定时获取的点云帧生成所述点云帧上各检测点的二维数组得到数组信息，其中，所述二维数组包括激光发射序数；基于所述数组信息计算对应同一所述激光发射序数的各所述检测点的可视距离最大值；获取小于预设距离阈值的所述可视距离最大值对应的各激光发射序数得到第一序数组，并基于所述点云帧确定障碍物检测框；从所述第一序数组中滤除对应检测点与所述障碍物检测框有关的激光发射序数得到第二序数组；基于所述第二序数组确定激光雷达可视距离是否异常。本申请便于提升检测激光雷达可视距离是否异常的实时性与准确性。

技术研发人员：汪子潇
受保护的技术使用者：九识（苏州）智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23