一种点云数据筛选方法及装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种点云数据筛选方法及装置。

背景技术

自动驾驶车辆在行驶过程中，会将当前时刻采集的点云数据与预先构建的点云地图进行匹配，以实现对自动驾驶车辆的定位。若点云地图中动态物体的点云数据过多，或自动驾驶车辆采集的点云数据中动态物体过多，在将自动驾驶车辆的点云数据与点云地图匹配时，匹配精度会受到影响，进而影响自动驾驶车辆的定位精度。

相关技术中，为了剔除点云数据中动态物体的点云数据，得到只对应静态物体的点云数据，会采集不同时刻下的点云数据，然后基于不同时刻下的点云数据，分别计算同一物体在世界坐标系下的坐标，将坐标产生变化的物体确定为动态物体。然而这种方法若物体移动的速度较慢，则可能会产生漏检的情况，准确率较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种点云数据筛选方法及装置。

第一方面，本公开实施例提供了一种点云数据筛选方法，包括：

获取待识别的点云数据，所述待识别的点云数据是部署在车辆上的雷达装置扫描第一区域得到的；

根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；

其中，各地图栅格是对所述第一区域进行划分得到的，各地图栅格的属性信息是根据所述车辆的参数信息和所述车辆在所述第一区域中行驶过程中部署在所述车辆上的定位装置采集的定位数据确定的；所述地图栅格的属性信息包括地图栅格的状态信息，所述状态信息包括可通行状态和不可通行状态。

本公开实施例提供的点云数据筛选方法，通过预先划分地图栅格，然后根据车辆行驶过程中的定位数据和车辆的参数信息，确定地图栅格的属性信息，该属性信息可指示地图栅格的状态是可通行还是不可通行，再根据地图栅格的属性信息，确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；这里，由于位于车辆行驶过程中所经过的区域(可通行区域)的点云数据，除地面的点云数据外，必定是非静态对象的点云数据(因为在车辆可通行区域内，不存在一直阻挡车辆通行的静态物体)，因此，基于本实施例所提供的方法，可以提高静态对象点云数据的筛选准确率。

一种可选的实施方式中，所述车辆的参数信息包括：车辆的车体相对于所述定位装置的外部尺寸参数信息；

所述方法还包括，基于以下方法确定所述各地图栅格的属性信息：

基于所述定位装置采集的定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定所述车辆行驶过程中经过的通行区域信息；

基于所述通行区域信息，以及预先划分的各地图栅格的位置信息，确定各地图栅格的属性信息；其中，位于所述通行区域内的地图栅格的状态信息为可通行状态。

这里，定位装置采集的定位数据为该定位装置本身的定位数据，结合车辆的车体相对于该定位装置的外部尺寸参数信息，可以得到车辆车体所经过的位置区域的坐标信息，也即通行区域信息，进一步将该通行区域所覆盖的地图栅格的状态确定为可通行状态。

一种可选的实施方式中，所述基于所述定位装置采集的定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定所述车辆行驶过程中经过的通行区域信息，包括：

基于所述定位装置采集的定位数据，确定所述定位装置在世界坐标系下的位姿数据；

基于所述定位装置的位姿数据、以及所述外部尺寸参数信息，确定所述通行区域信息。

这里，可以将定位装置采集的定位数据计算转化成该定位装置在世界坐标系下的位姿数据，然后再基于定位装置的位姿数据，以及外部尺寸参数信息，确定出在世界坐标系下的通行区域信息，进而基于该通行区域信息确定世界坐标系下的地图栅格的属性信息。

一种可选的实施方式中，所述地图栅格的属性信息还包括所述地图栅格相对于海平面的高度信息；所述车辆的参数信息包括：车辆的车体相对于所述定位装置的外部尺寸参数信息；

所述方法还包括，基于以下方法确定所述各地图栅格的属性信息：

基于所述定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息。

一种可选的实施方式中，所述外部尺寸参数信息包括在以所述定位装置为坐标原点的坐标系下，包围所述车辆的车体的矩形框的顶点坐标；

所述基于所述定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息，包括：

基于所述定位数据中的高度信息、以及所述顶点坐标进行双线性插值运算，得到所述地图栅格相对于海平面的高度信息。

一种可选的实施方式中，所述车辆的参数信息包括：所述定位装置与所述雷达装置之间的相对位置信息；

所述根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据，包括：

根据所述相对位置信息，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据；

基于各地图栅格的属性信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定所述转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据。

这里，由于地图栅格的位置信息是在世界坐标系下的位置信息，而点云数据(即各雷达扫描点)的坐标是以雷达装置为坐标原点的坐标系下的坐标，因此，基于所述相对位置信息，通过将点云数据转换为世界坐标系下的点云数据，可以提高点云数据筛选的精度。

一种可选的实施方式中，所述根据所述相对位置信息，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据，包括：

基于所述车辆上的定位装置的定位数据、以及所述相对位置信息，确定所述车辆上的雷达装置的位姿数据；

基于所述雷达装置的位姿数据，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据。

一种可选的实施方式中，所述基于确定的各地图栅格的属性信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定所述转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据，包括：

基于转换后的点云数据中的雷达扫描点的坐标信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定每一个所述雷达扫描点落入的地图栅格；

将落入的地图栅格处于不可通行状态的雷达扫描点确定为第一雷达扫描点；

将落入的地图栅格处于可通行状态、且对应的高度与该地图栅格相对海平面的高度之差小于设定阈值的雷达扫描点确定为第二雷达扫描点；

将所述第一雷达扫描点和所述第二雷达扫描点确定为所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据。

这里，处于可通行区域的雷达扫描点，除地面的雷达扫描点之外的其他雷达扫描点所对应的对象，一定不是阻碍车辆通行的静态对象，因此处于可通行区域的非地面的雷达扫描点为动态对象，相应地，处于不可通行区域的雷达扫描点，也即上述第一雷达扫描点为静态对象(包括地面的雷达扫描点以及地面上静态对象的雷达扫描点)；另外，在可通行区域内，可以将对应的高度与该地图栅格相对海平面的高度之差小于设定阈值的雷达扫描点确定为地面的雷达扫描点，也即所述第二雷达扫描点，这些地面的雷达扫描点也为静态对象的点云数据。

一种可能的实施方式中，在确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据之后，所述方法还包括：

基于所述对应静态对象的点云数据，构建所述第一区域对应的地图。

第二方面，本公开实施例还提供一种点云数据筛选装置，包括：

获取模块，用于获取待识别的点云数据，所述待识别的点云数据是部署在车辆上的雷达装置扫描第一区域得到的；

确定模块，用于根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；

其中，各地图栅格是对所述第一区域进行划分得到的，各地图栅格的属性信息是根据所述车辆的参数信息和所述车辆在所述第一区域中行驶过程中部署在所述车辆上的定位装置采集的定位数据确定的；所述地图栅格的属性信息包括地图栅格的状态信息，所述状态信息包括可通行状态和不可通行状态。

第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

关于上述点云数据筛选装置、计算机设备、及计算机可读存储介质的效果描述参见上述点云数据筛选方法的说明，这里不再赘述。

为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开实施例所提供的一种点云数据筛选方法的流程图；

图2示出了本公开实施例所提供的包括车辆的车体的矩形框的示意图；

图3示出了本公开实施例所提供的一种地图栅格的属性信息确定方法的流程图；

图4示出了本公开实施例所提供的矩形框的顶点坐标转换为世界坐标系下的第一坐标方法的示意图；

图5示出了本公开实施例所提供的一种确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据的方法的流程图；

图6示出了本公开实施例所提供的一种点云数据筛选装置的示意图；

图7示出了本公开实施例所提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

自动驾驶车辆在行驶过程中所采集的点云数据，在与点云地图进行匹配时，点云数据中动态对象的点云数据会对匹配结果产生影响，例如若某一位置在构建点云地图时，路上并无任何物体，而自动驾驶车辆在行驶过程中采集的点云数据中，在该位置有一行人，则此时，在将点云数据与点云地图进行匹配时，由于行人的点云数据的影响，匹配精度将受到影响。

同理，在构建点云地图时，若某一位置处有一辆车辆，则构建的点云地图中包含该车辆的点云数据，而当自动驾驶车辆在行驶过程中采集该位置处的点云数据时，停放的车辆已经离开，此时自动驾驶车辆采集的点云数据中并不包含该车辆，因此，在将点云数据与点云地图进行匹配时，车辆停放位置的点云数据将影响匹配精度。

相关技术中，为剔除点云数据中动态物体对于匹配的影响，会采集不同时刻下的点云数据，然后分别基于不同时刻下的点云数据，分别计算同一物体在世界坐标系下的坐标，由于静态物体在不同时刻中在世界坐标系下的坐标应该是不变的，则可以将不同时刻下位置坐标产生变化的物体确定为动态物体，并将动态物体的点云数据进行剔除。然而这种方法若物体的移动速度较慢，在采集不同时刻下的点云数据时，该动态物体并未移动，则容易对该种动态物体漏检，从而影响动态物体点云数据的筛选精度。

在另外一种方法中，还可以通过机器学习的方法，来对动态物体的点云数据进行识别，但是由于该种方法对于不同的驾驶场景，需要训练不同的神经网络，泛化能力较差，且需要大量的样本来对神经网络进行训练，筛选的精度和效率都比较低。

基于此，本公开实施例提供了一种点云数据筛选方法，通过预先划分地图栅格，然后根据车辆行驶过程中的定位数据和车辆的参数信息，确定地图栅格的属性信息，该属性信息可指示地图栅格的状态是可通行还是不可通行，再根据地图栅格的属性信息，确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；这里，由于位于车辆行驶过程中所经过的区域(可通行区域)的点云数据，除地面的点云数据外，必定是非静态对象的点云数据(因为在车辆可通行区域内，不存在一直阻挡车辆通行的静态物体)，因此，基于本实施例所提供的方法，可以提高静态对象点云数据的筛选准确率。

针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种点云数据筛选方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的点云数据筛选方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该点云数据筛选方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。

参见图1所示，为本公开实施例提供的点云数据筛选方法的流程图，该方法包括以下几个步骤：

步骤101、获取待识别的点云数据，所述待识别的点云数据是部署在车辆上的雷达装置扫描第一区域得到的。

步骤102、根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据。

以下是对上述步骤的详细介绍。

在一种可能的实施方式中，车辆在采集待识别的点云数据时，可以遍历第一区域中所有的可通行区域，部署在车辆上的雷达装置可以按照设定频率扫描第一区域，得到所述待识别的点云数据。

在一种可能的实施方式中，不同地图栅格的面积可以是相同的，示例性的，可以均为N*N的正方形，N为预设长度。实际应用中，可以将所述第一区域按照上述尺寸，划分成多个相互连接的地图栅格。

车辆在行驶过程中的定位数据可以是安装在车辆上的定位装置(例如可以为组合惯导传感器，包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)和惯性测量装置(Inertial measurement unit，IMU))所采集的，该定位数据可以在车辆行驶过程中每隔预设时长采集一次。其中，定位数据包括车辆所在位置的经纬度、高度以及IMU所测量的三轴姿态角及加速度，所述高度为定位装置相对于海平面的高度。

车辆的参数信息包括：车辆的车体相对于所述定位装置的外部尺寸参数信息。具体的，外部尺寸参数信息可以包括以定位装置为坐标原点的坐标系下，包括车辆的车体的矩形框的顶点坐标。

示例性的，如图2所示，包括车辆的车体的矩形框为覆盖车体在地面垂直投影的最小矩形框，图2中点O为车体上的定位装置在地面的垂直投影，以点O为原点，建立平面直接坐标系，再确定矩形框的四个顶点的坐标。

以本方案的执行主体为终端设备为例，在一种可能的实施方式中，定位装置在采集定位数据之后，可以传输至终端设备，然后由终端设备执行步骤101～步骤102的处理过程，其中，定位装置与终端设备之间传输数据的方式可以包括有线传输和无线传输，无线传输方式例如可以为蓝牙传输、无线网络传输等。

获取定位数据的步骤可以是在车辆将第一区域内所有的可通行区域行驶完之后所获取的，也可以是车辆在行驶过程中实时获取的；车辆的参数信息可以是预先设置好的。

在一种可能的实施方式中，在确定各地图栅格的属性信息时，可以通过如图3所示的方法，包括以下几个步骤：

步骤301、基于所述定位装置采集的定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定车辆行驶过程中经过的通行区域信息。

其中，通行区域信息可以是第一区域内的可通行区域在世界坐标系下的坐标范围。针对每一时刻，可以基于该时刻采集的定位数据，确定在该时刻下采集定位数据时的可通行区域在世界坐标系下的坐标范围。

具体的，在确定通行区域信息时，可以先基于定位装置采集的定位数据，确定定位装置在世界坐标系下的位姿数据，该位姿数据包括定位装置在世界坐标系下的坐标(x，y，z)以及俯仰角pitch、偏航角yaw、翻滚角roll；然后根据定位装置在世界坐标系下的位姿数据、以及外部尺寸参数信息，确定车辆行驶过程中经过的通行区域信息。

在一种可能的实施方式中，外部尺寸参数信息包括以定位装置为坐标原点的坐标系下，包括车辆的车体的矩形框的顶点坐标，可以先基于定位装置的位姿数据，将矩形框的顶点坐标转换到世界坐标系下的第一坐标，然后将矩形框顶点的第一坐标所构成的区域，确定为车辆行驶过程中经过的通行区域信息。

具体的，在基于定位装置的位姿数据，将矩形框的顶点坐标转换到世界坐标系下的第一坐标时，可以通过以下公式进行计算：

Pg_tl＝T(R)*Ptl+T(t)

Pg_tr＝T(R)*Ptr+T(t)

Pg_bl＝T(R)*Pbl+T(t)

Pg_br＝T(R)*Pbr+T(t)

其中，Ptl、Ptr、Pbl、Pbr分别表示在以定位装置为坐标原点的坐标系下矩形框的四个顶点坐标；Pg_tl、Pg_tr、Pg_bl、Pg_br分别表示矩形框的顶点在世界坐标系下的第一坐标，T表示基于预设转换矩阵，将定位装置的位姿数据转换后的位姿矩阵，T(R)和T(t)分别位姿矩阵的R部分和t部分，位姿矩阵可以表示如下：

步骤302、基于所述通行区域信息，以及预先划分的各地图栅格的位置信息，确定各地图栅格的属性信息。

其中，地图栅格的属性信息包括地图栅格的状态信息，所述状态信息包括可通行状态和不可通行状态。

经过步骤301中的坐标转换，所确定出的通行区域信息为随着车辆驾驶过程中，不同数据采集时刻所对应的矩形框的第一坐标所构成的区域的坐标信息；由于第一坐标是世界坐标系下的坐标，因此，通行区域信息为世界坐标系下的信息。

在基于通行区域信息、以及预先划分的各地图栅格的位置信息，确定各地图栅格的属性信息时，可以将位于通行区域的地图栅格的状态信息确定可通行状态，将位于通行区域外的地图栅格的状态信息确定为不可通行状态。

这里，定位装置采集的定位数据为该定位装置本身的定位数据，结合车辆的车体相对于该定位装置的外部尺寸参数信息，可以得到车辆车体所经过的位置区域的坐标信息，也即通行区域信息，进一步将该通行区域所覆盖的地图栅格的状态确定为可通行状态。

在另一种可能的实施方式中，地图栅格的属性信息还包括地图栅格相对于海平面的高度信息。由于地面并非绝对的平面，可能会有凹陷的地面和倾斜的地面，因此，不同地图栅格相对于海平面的高度信息不同。

此时，在确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息时，可以基于定位数据、以及外部尺寸参数信息，确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息。

一种可选的实施方式中，在确定各地图栅格相对于海平面的高度信息时，可以基于定位数据中的高度信息、以及在以所述定位装置为坐标原点的坐标系下，包围所述车辆的车体的矩形框的顶点坐标，进行双线性插值远端，得到地图栅格相对于海平面的高度信息。

具体的，可以按照上述方法，将矩形框的顶点坐标转换为世界坐标系下的第一坐标，然后基于如图4所示的示意图，点Pg_br在世界坐标系下的坐标值为(x

进行如下公式的计算以获得地图栅格相对于海平面的高度值：

其中，f(Pg_tl)、f(Pg_tr)、f(Pg_bl)、f(Pg_br)分别表示点Pg_tl、Pg_tr、Pg_bl、Pg_br相对于海平面的高度，z

基于上述公式，可得：

其中，f(R

f(c)即为地图栅格相对于海平面的高度值。

在一种可能的实施方式中，车辆的参数信息可以包括车辆上的定位装置与采集点云数据的雷达装置之间的相对位置信息。

在基于确定的各地图栅格的属性信息，确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据时，可以通过如图5所示的方法，包括以下几个步骤：

步骤501、根据车辆上定位装置和雷达装置之间的相对位置信息，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据。

具体的，在根据相对位置信息，对待识别的点云数据进行坐标转换处理时，可以先基于定位装置的定位数据、以及相对位置信息，确定该车辆上的雷达装置的位姿数据，然后基于雷达装置的位姿数据，对待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据。

在一种可能的实施方式中，可以先基于采集点云数据的车辆上的定位装置的位置数据，确定该车辆上的定位装置在世界坐标系下的位姿数据，然后基于相对位置信息，确定该车辆上的雷达装置在世界坐标系下的位姿数据。

需要说明的是，点云数据和位置数据可以是由同一车辆在不同时间点采集的，例如可以是车辆A先采集位置数据，然后再采集点云数据，或者先采集点云数据，再采集位置数据，在数据采集过程中，定位装置和雷达装置的相对位置信息是不变的。

待识别的点云数据中包括多个雷达扫描点的坐标信息，该坐标信息是在以雷达装置为坐标原点的坐标系下的坐标；所述基于雷达装置的位姿数据，对待识别的点云数据进行坐标转换处理，是将雷达扫描点的以雷达装置为坐标原点的坐标系下的坐标信息，转换为世界坐标系下的坐标信息。

步骤502、基于确定的各地图栅格的属性信息、各地图栅格对应的位置信息，确定所述转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据。

这里，由于地图栅格的位置信息是在世界坐标系下的位置信息，而待识别的点云数据中各雷达扫描点的坐标是以雷达装置为坐标原点的坐标系下的坐标，因此，基于所述相对位置信息，通过将待识别的点云数据转换为世界坐标系下的点云数据，可以提高点云数据筛选的精度。

具体的，在基于确定的各地图栅格的属性信息、各地图栅格对应的位置信息，确定转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据时，可以先基于转换后的点云数据中的雷达扫描点的坐标信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定每一个雷达扫描点落入的地图栅格，然后将落入的地图栅格处于不可通行状态的雷达扫描点确定为第一雷达扫描点，将落入的地图栅格处于可通行状态、且对应的高度与该地图栅格相对海平面的高度之差小于设定阈值的雷达扫描点确定为第二雷达扫描点，然后将第一雷达扫描点和第二雷达扫描点确定为待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据。

在本方案中在采集待识别的点云数据时，车辆已经行驶了第一区域中所有的可通行区域，因此，动态对象在后续点云数据采集时所出现的位置区域所对应的栅格属性必定为可通行区域，而对于可通行区域外的其他区域内的雷达扫描点，则为静态对象的点云数据，即第一雷达扫描点为静态对象的点云数据。

当雷达扫描点落入的地图栅格处于可通行状态时，即雷达扫描点位于可通行区域内时，可能有两种情况，一种情况是该雷达扫描点为地面对应的雷达扫描点，另一种情况是该雷达扫描点是动态对象所对应的雷达扫描点。

针对第一种情况，由于地面对应的雷达扫描点应该接近地面，因此通过判断雷达扫描点的高度、与该雷达扫描点所对应的地图栅格相对海平面的高度之差是否小于设定阈值，可以筛选出地面对应的雷达扫描点，地面的雷达扫描点为静态对象所对应的雷达扫描点。

针对第二种情况，由于获取点云数据是在确定地图栅格属性信息之后完成的，地图栅格属性信息中相对于海平面的高度信息是固定的，因此，若检测到某一位置区域的点云数据的高度与该位置区域的地图栅格相对于海平面的高度信息之间的高度差大于设定阈值，则说明该位置区域存在其他对象，且该对象是在车辆采集定位数据行驶过该位置区域之后才出现在该位置区域的，因此可以直接确定该对象是动态对象。

在一种可能的实施方式中，在确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据之后，还可以基于对应静态对象的点云数据，构建第一区域对应的地图。

本公开实施例提供的点云数据筛选方法，通过预先划分地图栅格，然后根据车辆行驶过程中的定位数据和车辆的参数信息，确定地图栅格的属性信息，该属性信息可指示地图栅格的状态是可通行还是不可通行，再根据地图栅格的属性信息，确定待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；这里，由于位于车辆行驶过程中所经过的区域(可通行区域)的点云数据，除地面的点云数据外，必定是非静态对象的点云数据(因为在车辆可通行区域内，不存在一直阻挡车辆通行的静态物体)，因此，基于本实施例所提供的方法，可以提高静态对象点云数据的筛选准确率。

本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与点云数据筛选方法对应的点云数据筛选装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述点云数据筛选方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

参照图6所示，为本公开实施例提供的一种点云数据筛选装置的示意图，所述装置包括：获取模块601、确定模块602；其中，

获取模块601，用于获取待识别的点云数据，所述待识别的点云数据是部署在车辆上的雷达装置扫描第一区域得到的；

确定模块602，用于根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；

其中，各地图栅格是对所述第一区域进行划分得到的，各地图栅格的属性信息是根据所述车辆的参数信息和所述车辆在所述第一区域中行驶过程中部署在所述车辆上的定位装置采集的定位数据确定的；所述地图栅格的属性信息包括地图栅格的状态信息，所述状态信息包括可通行状态和不可通行状态。

一种可能的实施方式中，所述车辆的参数信息包括：车辆的车体相对于所述定位装置的外部尺寸参数信息；

所述确定模块602，还用于，基于以下方法确定所述各地图栅格的属性信息：

基于所述定位装置采集的定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定所述车辆行驶过程中经过的通行区域信息；

基于所述通行区域信息，以及预先划分的各地图栅格的位置信息，确定各地图栅格的属性信息；其中，位于所述通行区域内的地图栅格的状态信息为可通行状态。

一种可能的实施方式中，所述确定模块602，在基于所述定位装置采集的定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定所述车辆行驶过程中经过的通行区域信息时，用于：

基于所述定位装置采集的定位数据，确定所述定位装置在世界坐标系下的位姿数据；

基于所述定位装置的位姿数据、以及所述外部尺寸参数信息，确定所述通行区域信息。

一种可能的实施方式中，所述地图栅格的属性信息还包括所述地图栅格相对于海平面的高度信息；所述车辆的参数信息包括：车辆的车体相对于所述定位装置的外部尺寸参数信息；

所述确定模块602，还用于，基于以下方法确定所述各地图栅格的属性信息：

基于所述定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息。

一种可能的实施方式中，所述外部尺寸参数信息包括在以所述定位装置为坐标原点的坐标系下，包围所述车辆的车体的矩形框的顶点坐标；

所述确定模块602，在基于所述定位数据，以及所述外部尺寸参数信息，确定预先划分的各地图栅格相对于海平面的高度信息时，用于：

基于所述定位数据中的高度信息、以及所述顶点坐标进行双线性插值运算，得到所述地图栅格相对于海平面的高度信息。

一种可能的实施方式中，所述车辆的参数信息包括：所述定位装置与所述雷达装置之间的相对位置信息；

所述确定模块602，在根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据时，用于：

根据所述相对位置信息，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据；

基于各地图栅格的属性信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定所述转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据。

一种可能的实施方式中，所述确定模块602，在根据所述相对位置信息，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据时，用于：

基于所述车辆上的定位装置的定位数据、以及所述相对位置信息，确定所述车辆上的雷达装置的位姿数据；

基于所述雷达装置的位姿数据，对所述待识别的点云数据进行坐标转换处理，得到转换后的点云数据。

一种可能的实施方式中，所述确定模块602，在基于确定的各地图栅格的属性信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定所述转换后的点云数据中对应静态对象的点云数据时，用于：

基于转换后的点云数据中的雷达扫描点的坐标信息、以及各地图栅格对应的位置信息，确定每一个所述雷达扫描点落入的地图栅格；

将落入的地图栅格处于不可通行状态的雷达扫描点确定为第一雷达扫描点；

将落入的地图栅格处于可通行状态、且对应的高度与该地图栅格相对海平面的高度之差小于设定阈值的雷达扫描点确定为第二雷达扫描点；

将所述第一雷达扫描点和所述第二雷达扫描点确定为所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据。

一种可能的实施方式中，所述装置还包括：构建模块603，用于在确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据之后，基于所述对应静态对象的点云数据，构建所述第一区域对应的地图。

关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。

基于同一技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机设备。参照图7所示，为本申请实施例提供的计算机设备700的结构示意图，包括处理器701、存储器702、和总线703。其中，存储器702用于存储执行指令，包括内存7021和外部存储器7022；这里的内存7021也称内存储器，用于暂时存放处理器701中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器7022交换的数据，处理器701通过内存7021与外部存储器7022进行数据交换，当计算机设备700运行时，处理器701与存储器702之间通过总线703通信，使得处理器701在执行以下指令：

获取待识别的点云数据，所述待识别的点云数据是部署在车辆上的雷达装置扫描第一区域得到的；

根据各地图栅格的属性信息，确定所述待识别的点云数据中对应静态对象的点云数据；

其中，各地图栅格是对所述第一区域进行划分得到的，各地图栅格的属性信息是根据所述车辆的参数信息和所述车辆在所述第一区域中行驶过程中部署在所述车辆上的定位装置采集的定位数据确定的；所述地图栅格的属性信息包括地图栅格的状态信息，所述状态信息包括可通行状态和不可通行状态。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的点云数据筛选方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。

本公开实施例所提供的点云数据筛选方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的点云数据筛选方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。

本公开实施例还提供一种计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例的任意一种方法。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software DevelopmentKit，SDK)等等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。