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摘要：本发明公开了一种智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质，获取激光雷达输出的点云UDP包，并接入到原始点云驱动模块处理后得到点云数据格式；获取IMU信息，结合IMU信息求得每一个点云所在的雷达位置与初始位置的转换关系，并将每一帧的所有点都转换到初始雷达位置；将畸变补偿之后的点云结合雷达标定文件完成从雷达坐标系到车体坐标系的转换，得到车体坐标系下的点云；获取RTK定位信息和高精度地图信息，判断是否有RTK信号；如果没有RTK信号，判断点云是否在车道线内，如果在车道线内，则保留并建立栅格地图，反之进行点云滤除；根据栅格占据状态来进行目标聚类和可视化。本发明能避免在交叉路口将其他车道的交通参与者给滤除掉。
主权项：1.一种智能驾驶车辆的环境感知系统方法，其特征在于，包括以下步骤：获取激光雷达输出的点云UDP包，并接入到原始点云驱动模块处理后得到点云数据格式；获取IMU信息，结合IMU信息求得每一个点云所在的雷达位置与初始位置的转换关系，并将每一帧的所有点都转换到初始雷达位置，即进行点云畸变补偿；将畸变补偿之后的点云结合雷达标定文件完成从雷达坐标系到车体坐标系的转换，得到车体坐标系下的点云；获取RTK定位信息和高精度地图信息，判断是否有RTK信号；如果有RTK信号，则判断车辆（7）是否处于交叉路口；若处于交叉路口，则将链状设施信息通过样条插值拟合出道路边界线，再结合RTK给出的自车定位信息判断点云是否在车道线内，若在车道线内，则保留并建立栅格地图，反之进行点云滤除；若未处于交叉路口，则保留并建立栅格地图；如果没有RTK信号，则根据自车传感器检查车前100米内的道路隔离带和道路路沿，通过样条插值拟合出道路边界线，判断点云是否在车道线内，如果在车道线内，则保留并建立栅格地图，反之进行点云滤除；其中，对于交叉路口的处理，还需建立交叉路口模板，通过直线检测进行判别是否为交叉路口，并借助高精度地图信息建立电子围栏，当激光雷达的反射点位于电子围栏里面，该点被滤除掉；在得到一张完整栅格图之后，根据栅格占据状态来进行目标聚类和可视化。
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百度查询： 重庆长安汽车股份有限公司 智能驾驶车辆的环境感知系统、方法、车辆及存储介质
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