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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司

摘要：本方案涉及汽车雷达应用技术领域，具体涉及一种基于4D毫米波雷达的地下停车库可通行空间检测方法，本方案采用车载4D毫米波雷达进行可通行空间检测，包括下列步骤：1.从以太网获得云数据；2.对云数据进行三维空间聚类；3.删除未聚类成功的杂点；4.删除高度值不满足阈值的聚类点；5.从云数据中获取可通行空间的边界点；6.在上位机中显示可通行空间的边界点。本方案通过4D毫米波雷达检测，采用聚类算法处理，对检测出的障碍物进行高度计算，将杂点和障碍物反射的点云进行区分，再将可通行空间用边界关键点形成的边框输出，使得可通行空间的显示更加精确，同时反应速度更快。

主权项：1.一种基于4D毫米波雷达的地下停车库可通行空间检测方法，其特征在于，所述可通行空间检测方法包括以下步骤：步骤1，通过以太网获取4D毫米波雷达点云数据；步骤2，对点云数据在三维空间上进行聚类；所述的对点云数据在三维空间上进行聚类的具体过程包括：步骤2-1，初始化一个点的对象容器，并将点云数据存储到该容器中，点的对象包含以下成员变量：坐标XYZ、编号ID、是否已访问标志Visited、簇ClusterID、是否核心点标志IsKey、邻域点列表；步骤2-2，设置聚类参数；步骤2-3，从点云数据中任意选取一个点，将该点Visited属性标记为已访问，计算该点的邻域半径R内点的个数PtsNum，如果点的个数PtsNum大于设置的阈值MinPts，则将该点的IsKey属性标记为核心点，并且分配一个簇ClusterID；同时遍历该点邻域半径R内所有点进行以下操作，将点Visited属性标记为已访问，分配同样的簇ClusterID，并且对这些点重复进行步骤2-3的操作，直到遍历访问点云数据中所有的点之后结束；步骤2-4，对于聚类成功的点云簇，计算出每个点云簇的平均Z坐标，并存储到变量ClassZInfo中；步骤3，从点云数据中删除未聚类成功的杂点；所述从点云数据中删除未聚类成功的杂点的具体过程为：遍历每个点云数据，读取每个点的簇ClusterID属性，如果ClusterID值为0，则将该点移出容器，否则跳过该点，保留该点在容器中；步骤4，从点云数据中删除高度值不满足阈值的聚类点；步骤5，从点云数据中获取可通行空间的边界点；所述的从点云数据中获取可通行空间的边界点的具体过程包括：步骤5-1，遍历每个点云数据，计算每个点与坐标原点的距离，和原点到该点向量在坐标系下的角度；步骤5-2，将点云数据按照坐标系下的角度从0度到360度进行排序，设置角度参数阈值AngResolution；步骤5-3，制定以下筛选可通行空间的边界点规则，以坐标系原点为中心，按照AngResolution阈值角度间隔将坐标系XY平面划分为若干个扇形区域；然后遍历每个点云数据，找出每一个扇形区域中与坐标原点距离最近的点，并存储到变量FreeSpacePt中，这些点即是所获取的可通行空间的边界点；步骤6，在上位机中显示可通行空间的边界点。

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