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摘要：本发明提供了一种自动驾驶环境感知方法及系统，方法包括：获取第一坐标系下的图像数据；对图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；对点云数据进行分割，得到前景点云；对前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；根据预设的标定参数，将前景点云投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；将第一坐标系下的前景点云和图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；通过障碍物坐标信息，对激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。由此，提高了感知精度。
主权项：1.一种自动驾驶环境感知方法，其特征在于，所述自动驾驶环境感知方法包括：获取第一坐标系下的图像数据；对所述图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；所述图像障碍物信息包括图像障碍物的位置和大小；所述图像障碍物为对图像数据进行处理后所得到的感兴趣区域；获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；对所述点云数据进行分割，得到前景点云；对所述前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；所述激光障碍物信息为前景点云聚类后的信息；根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；将所述第一坐标系下的前景点云和所述图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；通过所述障碍物坐标信息，对所述激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物；所述优化处理包括对过分割和欠分割的处理；其中，所述对所述点云数据进行分割，得到前景点云具体包括：以地面平面为基准，将点云划分至预设的栅格地图中；计算所述栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值；当所述第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定所述任一栅格为第一栅格，并确定所述第一栅格内的点云为疑似地面点；根据全部所述第一栅格的疑似地面点，拟合得到地面模型；计算所述地面模型中的每个点至所述地面平面的高度差值，得到第二高度差值；确定所述第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点为前景点云。
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