CN112526477B - 用于处理信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了用于处理信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻车辆所在的地理位置；确定地理位置是否位于预设的特殊地理区域；响应于确定地理位置位于预设的特殊地理区域，将地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理。该实施方式避免了在特殊地理区域内的障碍物误检。

Description

用于处理信息的方法和装置

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于处理信息的方法和装置。

背景技术

在自动驾驶车辆行驶过程中，基于激光雷达的障碍物检测技术尤为关键。然而，在采用激光雷达来感知道路上的障碍物时，由于一些特殊路段具有特殊环境，因此可能会造成障碍物的误检和漏检。例如，某些两旁绿植茂盛的路段，可能会将伸入道路的绿植枝丫误识别为道路上的障碍物。又例如，某些坑洼不平的路段，可能会将道路上的凸起误识别为道路上的障碍物。对障碍物的误检、漏检等，会影响自动驾驶车辆的正常行驶。

发明内容

本公开实施例提出了用于处理信息的方法和装置。

第一方面，本公开实施例提供了一种用于处理信息的方法，该方法包括：从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻上述车辆所在的地理位置；确定上述地理位置是否位于预设的特殊地理区域；响应于确定上述地理位置位于预设的特殊地理区域，将上述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；根据针对上述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与上述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于确定上述地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理。

在一些实施例中，上述待调整阈值类型包括入侵距离类型；以及上述基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理，包括：根据上述障碍物点云，确定上述障碍物点云对应的障碍物入侵到道路的入侵距离；响应于确定上述入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将上述障碍物点云过滤。

在一些实施例中，上述待调整阈值类型包括地面高度类型；以及上述基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理，包括：根据上述障碍物点云，确定上述障碍物点云对应的障碍物的高度值；响应于确定上述高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将上述障碍物点云过滤。

在一些实施例中，上述方法还包括：基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆行驶。

第二方面，本公开实施例提供了一种用于处理信息的装置，上述装置包括：识别单元，被配置成从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻上述车辆所在的地理位置；第一确定单元，被配置成确定上述地理位置是否位于预设的特殊地理区域；第二确定单元，被配置成响应于确定上述地理位置位于预设的特殊地理区域，将上述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；调整单元，被配置成根据针对上述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与上述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；第一过滤单元，被配置成基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理。

在一些实施例中，上述装置还包括：第二过滤单元，被配置成响应于确定上述地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理。

在一些实施例中，上述待调整阈值类型包括入侵距离类型；以及上述第一过滤单元进一步被配置成：上述基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理，包括：根据上述障碍物点云，确定上述障碍物点云对应的障碍物入侵到道路的入侵距离；响应于确定上述入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将上述障碍物点云过滤。

在一些实施例中，上述待调整阈值类型包括地面高度类型；以及上述第一过滤单元进一步被配置成：根据上述障碍物点云，确定上述障碍物点云对应的障碍物的高度值；响应于确定上述高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将上述障碍物点云过滤。

在一些实施例中，上述装置还包括：发送单元，被配置成基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向上述车辆发送控制信息，以控制上述车辆行驶。

第三方面，本公开实施例提供了一种设备，该设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开实施例提供的用于处理信息的方法和装置，首先从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，并确定当前时刻车辆所在的地理位置。之后，确定车辆所在的地理位置是否位于预设的特殊地理区域，如果位于，则将车辆所在的地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域。然后，根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值。最后，基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理，从而避免了在特殊地理区域内的障碍物误检，保证车辆的正常行驶。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的用于处理信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的用于处理信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的用于处理信息的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的用于处理信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开实施例的用于处理信息的方法或用于处理信息的装置的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括车辆101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在车辆101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

车辆101、102、103可以通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。车辆101、102、103上可以安装有各种信息采集装置，例如图像采集装置、双目摄像机、传感器、激光雷达、全球定位系统等等。上述信息采集装置可以用于采集车辆101、102、103的车内外环境信息。车辆101、102、103上还可以安装车载智能大脑(图中未示出)，车载智能大脑可以接收上述信息采集设备采集信息，并对信息进行分析等处理，之后根据处理结果控制车辆101、102、103进行相应的操作(例如继续行驶、紧急停车等等)。车辆101、102、103可以是包含了自动驾驶模式的车辆，既包括完全自动驾驶的车辆，也包括能够切换到自动驾驶模式的车辆。

车辆101、102、103可以是各种类型的车辆，包括但不限于大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车、小型汽车等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对车辆101、102、103发送的信息进行处理的后台服务器。后台服务器可以对接收到的信息进行各种分析处理，并根据处理结果向车辆101、102、103发送控制信息，以控制车辆101、102、103。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的车辆、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的车辆、网络和服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于处理信息的方法可以由车辆101、102、103上安装的车载智能大脑执行，也可以由服务器105执行。相应地，用于处理信息的装置可以设置于车辆101、102、103上安装的车载智能大脑中，也可以设置于服务器105中。

继续参考图2，示出了根据本公开的用于处理信息的方法的一个实施例的流程200。该用于处理信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻车辆所在的地理位置。

在本实施例中，用于处理信息的方法的执行主体(例如图1所示车辆101、102、103的车载智能大脑或者服务器105)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云。之后，执行主体可以从获取的点云中识别出障碍物点云，其中，障碍物点云可以是指用于描述障碍物的点数据组成的点云。执行主体还可以根据车辆所安装的定位装置确定当前时刻车辆所在的地理位置，作为示例，地理位置可以使用坐标表示。这里，定位装置可以是能够实现定位的各种装置，包括但不限于GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)。

实践中，车辆上可以安装有激光雷达和定位装置。这样，在车辆行驶过程中，激光雷达可以实时采集车辆周围环境中物体的点云，定位装置可以实时获取车辆的地理位置。执行主体可以实时接收激光雷达采集的点云，并对接收的点云进行障碍物识别和跟踪，以识别出点云中哪些点数据用于描述障碍物，哪些点数据用于描述非障碍物(例如，可行驶区域)，以及不同帧点云数据中哪些点数据用于描述同一障碍物。

步骤202，确定地理位置是否位于预设的特殊地理区域。

在本实施例中，执行主体内可以预先存储有至少一个特殊地理区域的信息。这里，特殊地理区域可以是一个矩形区域，特殊地理区域的信息可以包括矩形区域的四个顶点的坐标。这样，执行主体可以判断车辆所在的地理位置是否位于上述至少一个特殊地理区域中的某一个特殊地理区域内。实践中，特殊地理区域可以是根据道路的实际路况人工确定的。举例来说，可以将两旁绿植茂盛的路段确定为特殊地理区域，还可以将坑洼不平的路段确定为特殊地理区域。通常，从这些特殊地理区域内采集的点云中识别出的障碍物容易出现误检障碍物。例如，对于两旁绿植茂盛的路段，容易将伸入道路的枝丫误检为道路上的障碍物。又例如，对于坑洼不平的路段，容易将道路上的凸起误检为障碍物。

步骤203，响应于确定地理位置位于预设的特殊地理区域，将地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域。

在本实施例中，如果确定车辆所在的地理位置位于预设的特殊地理区域，则执行主体可以将车辆所在的地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域。

步骤204，根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值。

在本实施例中，针对每一个特殊地理区域，执行主体内预先存储有待调整阈值类型和与待调整阈值类型对应的阈值调整值。这样，执行主体可以根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值。通常，执行主体内可以包括各种类型的阈值，用于对数据进行处理。

实践中，自动驾驶车辆的应用场景中，在基于激光雷达采集的点云识别出的障碍物控制自动驾驶车辆时，有时候并不需要对激光雷达采集的所有障碍物的点云进行分析处理，对于有些障碍物的点云可以过滤掉。例如，对于高度不影响车辆正常行驶的低矮障碍物的点云，可以过滤掉。又例如，对于道路两侧入侵的、但不影响车辆正常行驶的静态障碍物的点云，可以过滤掉。上述各种情况均需要设定阈值类型和与阈值类型对应的阈值，并通过阈值判断哪些障碍物的点云可以过滤掉。

步骤205，基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理。

在本实施例中，执行主体可以基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理。这里，对障碍物对应的点云进行过滤处理可以是指过滤掉障碍物对应的点云，不进行上报，也不基于障碍物的点云向车辆发送控制信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述待调整阈值类型可以包括入侵距离类型。以及上述步骤205可以具体如下进行：

首先，根据障碍物点云，确定障碍物点云对应的障碍物入侵到道路的入侵距离。

在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物点云，确定障碍物点云对应的障碍物入侵到道路的入侵距离。作为示例，执行主体可以确定障碍物点云中位于道路边界最内侧的点数据距离障碍物所在侧道路边界的最小距离，并将该最小距离作为障碍物入侵到道路的入侵距离。这里，道路边界可以包括内侧和外侧，内侧可以是指用于车辆行驶的一侧，该侧可以包括车道线。外侧可以是指不用于车辆行驶的一侧，该侧可以包括绿植、栏杆、广告牌、标识牌等等。

然后，响应于确定入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将障碍物点云过滤。

在本实现方式中，执行主体可以判断障碍物入侵到道路的入侵距离是否小于调整后的入侵距离类型对应的阈值，如果小于，则将障碍物点云过滤。实践中，如果障碍物的入侵距离小于入侵距离类型的阈值，则可以表示障碍物入侵到道路的部分，不会影响到车辆的正常行驶，此时，可以将障碍物点云过滤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述待调整阈值类型可以包括地面高度类型。以及上述步骤205可以具体如下进行：

首先，根据障碍物点云，确定障碍物点云对应的障碍物的高度值。

在本实现方式中，执行主体可以根据障碍物点云，确定障碍物点云对应的障碍物的高度值。作为示例，执行主体可以根据障碍物点云在Z轴的值，确定障碍物点云对应的障碍物的高度值。

然后，响应于确定高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将障碍物点云过滤。

在本实现方式中，执行主体可以判断障碍物的高度值是否小于调整后的地面高度类型的阈值，如果小于，则将障碍物点云过滤。实践中，如果障碍物的高度值小于地面高度类型的阈值，则可以表示障碍物为不会影响到车辆的正常行驶的低矮障碍物，此时，可以将障碍物点云过滤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述用于处理信息的方法还可以包括：基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向车辆发送控制信息，以控制车辆行驶。

在本实现方式中，执行主体可以基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向车辆发送控制信息，以控制车辆行驶。作为示例，执行主体可以根据障碍物的位置和移动速度，以及车辆的行驶速度，预测车辆按照当前速度继续行驶是否会与障碍物发生碰撞。如果预测车辆按照当前速度继续行驶不会与障碍物发生碰撞，则执行主体可以控制车辆按当前行驶速度继续行驶；如果预测到车辆按照当前速度继续行驶会与障碍物发生碰撞，则执行主体可以向车辆发送控制信息，以控制车辆避免与障碍物发生碰撞。举例来说，上述控制信息可以用于控制车辆停止行驶，或者绕开障碍物行驶。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于处理信息的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，车辆301中的车载智能大脑(图中未示出)首先从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻车辆所在的地理位置。之后，确定车辆所在的地理位置是否位于预设的特殊地理区域，如果车辆所在的地理位置位于预设的特殊地理区域，则将车辆所在的地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域(图中矩形框表示的矩形区域)。然后，根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值。最后，基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理。

本公开的上述实施例提供的方法在确定车辆位于特殊地理区域时，根据车辆所在特殊地理区域的待调整阈值类型和调整调整值，调整阈值，并基于调整后的阈值对障碍物点云进行过滤，从而避免了在特殊地理区域内的障碍物误检，保证了车辆的正常行驶。

进一步参考图4，其示出了用于处理信息的方法的又一个实施例的流程400。该用于处理信息的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻所述车辆所在的地理位置。

在本实施例中，步骤401与图2所示实施例的步骤201类似，此处不再赘述。

步骤402，确定地理位置是否位于预设的特殊地理区域。

在本实施例中，步骤402与图2所示实施例的步骤202类似，此处不再赘述。

步骤403，响应于确定地理位置位于预设的特殊地理区域，将地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域。

在本实施例中，步骤403与图2所示实施例的步骤203类似，此处不再赘述。

步骤404，根据针对目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值。

在本实施例中，步骤404与图2所示实施例的步骤204类似，此处不再赘述。

步骤405，基于调整后的阈值，对障碍物点云进行过滤处理。

在本实施例中，步骤405与图2所示实施例的步骤205类似，此处不再赘述。

步骤406，响应于确定地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对障碍物点云进行过滤处理。

在本实施例中，如果确定车辆所在的地理位置没有位于预设的特殊地理区域内容，则执行主体不需要调整阈值，此时可以根据默认的阈值类型和阈值，对障碍物点云进行过滤处理。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于处理信息的方法的流程400突出了当车辆没有位于特殊地理区域时，基于默认的阈值类型和阈值对障碍物点云进行过滤处理的步骤，由此，本实施例描述的方案可以在车辆没有位于特殊地理区域时，从点云中正确识别障碍物，从而保证了车辆的安全行驶。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用于处理信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于处理信息的装置500包括：识别单元501、第一确定单元502、第二确定单元503、调整单元504和第一过滤单元505。其中，识别单元501被配置成从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻所述车辆所在的地理位置；第一确定单元502被配置成确定所述地理位置是否位于预设的特殊地理区域；第二确定单元503被配置成响应于确定所述地理位置位于预设的特殊地理区域，将所述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；调整单元504被配置成根据针对所述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与所述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；第一过滤单元505被配置成基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理。

在本实施例中，用于处理信息的装置500的识别单元501、第一确定单元502、第二确定单元503、调整单元504和第一过滤单元505的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述装置500还包括：第二过滤单元(图中未示出)，被配置成响应于确定所述地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述待调整阈值类型包括入侵距离类型；以及所述第一过滤单元505进一步被配置成：所述基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理，包括：根据所述障碍物点云，确定所述障碍物点云对应的障碍物入侵到道路的入侵距离；响应于确定所述入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述待调整阈值类型包括地面高度类型；以及所述第一过滤单元505进一步被配置成：根据所述障碍物点云，确定所述障碍物点云对应的障碍物的高度值；响应于确定所述高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述装置500还包括：发送单元(图中未示出)，被配置成基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆行驶。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器或车辆101、102、103中安装的车载智能大脑)600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻上述车辆所在的地理位置；确定上述地理位置是否位于预设的特殊地理区域；响应于确定上述地理位置位于预设的特殊地理区域，将上述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；根据针对上述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与上述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；基于调整后的阈值，对上述障碍物点云进行过滤处理。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括识别单元、第一确定单元、第二确定单元、调整单元和第一过滤单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“确定地理位置是否位于预设的特殊地理区域的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种用于处理信息的方法，包括：

从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻所述车辆所在的地理位置；

确定所述地理位置是否位于预设的特殊地理区域，其中，特殊地理区域为基于坑洼不平的路段所确定；

响应于确定所述地理位置位于预设的特殊地理区域，将所述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；

根据针对所述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与所述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；

基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理；

其中，所述待调整阈值类型包括入侵距离类型；以及

所述基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理，包括：

确定所述障碍物点云中位于道路边界最内侧的点距离障碍物所在侧道路边界的最小距离，并将所述最小距离作为障碍物入侵到道路的入侵距离，其中，道路边界包括内侧和外侧，内侧是指用于车辆行驶的一侧，该内侧包括车道线，该内侧包括车道线，外侧是指不用于车辆行驶的一侧，该外侧包括绿植、栏杆、广告牌、标识牌；

响应于确定所述入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待调整阈值类型包括地面高度类型；以及

所述基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理，包括：

根据所述障碍物点云，确定所述障碍物点云对应的障碍物的高度值；

响应于确定所述高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆行驶。

5.一种用于处理信息的装置，包括：

识别单元，被配置成从当前时刻车辆所安装的激光雷达采集的点云中识别出障碍物点云，以及确定当前时刻所述车辆所在的地理位置；

第一确定单元，被配置成确定所述地理位置是否位于预设的特殊地理区域，其中，特殊地理区域为基于坑洼不平的路段所确定；

第二确定单元，被配置成响应于确定所述地理位置位于预设的特殊地理区域，将所述地理位置所位于的特殊地理区域确定为目标地理区域；

调整单元，被配置成根据针对所述目标地理区域预先设置的待调整阈值类型和阈值调整值，调整与所述待调整阈值类型相同的阈值类型对应的阈值；

第一过滤单元，被配置成基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理；

其中，所述待调整阈值类型包括入侵距离类型；以及

所述第一过滤单元进一步被配置成：

所述基于调整后的阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理，包括：

确定所述障碍物点云中位于道路边界最内侧的点距离障碍物所在侧道路边界的最小距离，并将所述最小距离作为障碍物入侵到道路的入侵距离，其中，道路边界包括内侧和外侧，内侧是指用于车辆行驶的一侧，该内侧包括车道线，该内侧包括车道线，外侧是指不用于车辆行驶的一侧，该外侧包括绿植、栏杆、广告牌、标识牌；

响应于确定所述入侵距离小于调整后的入侵距离类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二过滤单元，被配置成响应于确定所述地理位置未位于预设的特殊地理区域，根据默认的阈值类型和阈值，对所述障碍物点云进行过滤处理。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述，所述待调整阈值类型包括地面高度类型；以及

所述第一过滤单元进一步被配置成：

根据所述障碍物点云，确定所述障碍物点云对应的障碍物的高度值；

响应于确定所述高度值小于调整后的地面高度类型的阈值，将所述障碍物点云过滤。

8.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：

发送单元，被配置成基于过滤处理后的点云中包括的障碍物，向所述车辆发送控制信息，以控制所述车辆行驶。

9.一种设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。