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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司

摘要：本发明公开了基于4D毫米波雷达点云的障碍物三维边框检测方法，包括以下步骤：1）通过以太网获取4D毫米波雷达点云数据；2）点云数据预处理，提高点云的质量；3）对点云数据在三维空间上进行聚类，从点云数据中识别出障碍物；4）聚类点云数据后处理；5）基于聚类后点云求三维边框算法；本发明的检测方法，通过聚类算法，能检测出物体，并计算其高度，将障碍物反射的点云和杂点区分出来，从而删除掉杂点和虚假点，能有效过滤环境中80%的杂点，从而准确识别出物体表面轮廓所反射的点云，为构建障碍物三维边框提供准确的数据。

主权项：1.基于4D毫米波雷达点云的障碍物三维边框检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，通过以太网获取4D毫米波雷达点云数据；步骤2，点云数据预处理；步骤3，对点云数据在三维空间上进行聚类，以从点云数据中识别出障碍物；步骤4，聚类点云数据后处理；步骤5，基于聚类后点云求三维边框算法；获得障碍物三维边框的顶点坐标；所述基于聚类后点云求三维边框算法，包括如下步骤：1）将聚类后的三维点云降维投影到XY坐标平面；2利用凸包算法计算聚类点云的边界关键点，首先，找到所有点中纵坐标y最小的点，记为p0；然后计算其余点与该点的连线与x轴之间夹角的余弦值，将这些点按其对于最低点的余弦值从大到小排序，排序好的点记为p1,p2,p3等；将最低点p0和排序好的点中的第一个点p1压入栈中，然后从p2开始计算，计算栈顶两个点与该点三点向量是否是逆时针转动，若是，则将该点压入栈中，否则将栈顶元素推出；最后栈里面剩余点就是所有的凸包边界关键点；3）将凸包后的边界关键点，围绕其几何中心进行顺时针排序，并分别计算其与坐标原点的夹角，将排序后的边界关键点存储到容器中；4）根据上一步中计算得到的每个边界关键点与坐标原点的夹角，计算出障碍物点云中位于雷达直接照射面范围内的边界关键点，并标记为有效边界关键点；5）从有效边界关键点中以任意相邻两点的方向作为矩形的方向，计算包罗所有边界关键点在内的最小面积矩形，最终输出面积最小的矩形作为障碍物的二维边框，记录二维矩形框的四个顶点坐标；6）根据聚类点云中最大和最小Z坐标，将步骤5）中计算的四个顶点坐标分别赋值最小Z坐标和最大Z坐标值，即得到三维边界框的顶点坐标，获得障碍物三维边框。

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