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申请/专利权人：山东汉鑫科技股份有限公司

摘要：本发明涉及智能交通控制技术领域，具体涉及一种基于多路激光雷达的交叉口障碍物识别方法，包括以下步骤：S1.获取各进口道方向的原始激光雷达点云数据并进行配准融合，得到点云数据org_cloud；S2.通过点云神经网络目标识别技术对点云数据org_cloud进行目标识别，获取剩余点云obs_cloud；S3.对剩余点云obs_cloud通过聚类分析获取目标障碍物信息；S4.对目标障碍物进行跟踪计算，判断周期内目标障碍物出现次数以及大小是否大于阈值，如果是，进入下一步骤；S5.将目标障碍物信息和经纬度坐标上报云控中心或下发到所有交通参与者。本发明可以提高对目标障碍物的识别精度，为交通参与者提供准确的目标障碍物经纬度坐标。

主权项：1.一种基于多路激光雷达的交叉口障碍物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取各进口道方向的原始激光雷达点云数据，对同一个时刻获取的各个激光雷达的点云数据进行过滤，并以雷达坐标系的任一方向做为基准，按照雷达位置的顺时针方向进行依次进行配准融合，得到点云数据org_cloud且维持在统一的雷达坐标系内；S2.通过点云神经网络目标识别技术对点云数据org_cloud进行目标识别，获取剩余点云obs_cloud，具体包括：S21.将所有通过点云神经网络方法获取的识别框所输出的包围区域进行增量扩充，获取点云索引集合index_box；S22.采用点云的平面识别算法，识别出属于地面的点云索引集合index_plane；S23.将整个路口的点云数据org_cloud过滤掉识别框所含点云集合index_box和平面所包含的点云集合index_plane，得到剩余点云obs_cloud；S3.对剩余点云obs_cloud通过聚类分析获取目标障碍物信息；S4.对目标障碍物进行跟踪计算，判断周期内目标障碍物出现次数以及大小是否大于阈值，如果是，进入下一步骤；S5.采用点云聚类算法，获取目标障碍物的ID号以及雷达坐标数据，通过转换矩阵M对目标障碍物的雷达坐标进行坐标转换，得到对应目标障碍物的经纬度坐标，将目标障碍物信息和经纬度坐标上报云控中心或下发到所有交通参与者。

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