CN112558036B - 用于输出信息的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置。上述方法的一具体实施方式包括：获取目标对象的点云数据，点云数据包括至少两个点云帧；对于至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定关键点在该点云帧中的位置，关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息；输出行驶信息。该实施方式可以准确地确定目标对象的行驶信息。

Description

用于输出信息的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

车辆在行驶过程中可以利用各种传感器来检测其行驶环境中的障碍物，如车辆、行人等。可以通过传感器采集的数据来计算障碍物的轨迹和速度。但车辆在行驶过程中相对于障碍物的位置可能随时发生变化，导致障碍物的轨迹和速度计算结果不准确。

发明内容

本申请实施例提出了用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，包括：获取目标对象的点云数据，上述点云数据包括至少两个点云帧；对于上述至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定上述关键点在该点云帧中的位置，上述关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象的行驶信息；输出上述行驶信息。

在一些实施例中，上述提取该点云帧中目标对象的关键点，包括：对于上述点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取上述目标对象在上述前一点云帧中的优化速度；根据上述优化速度，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的预测速度；响应于确定上述预测速度与上述优化速度之间的差值小于预设阈值，提取上述后一点云帧中的中心点、重心点以及角点；响应于确定上述预测速度与上述优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，提取上述后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点。

在一些实施例中，上述确定上述关键点在该点云帧中的位置，包括：提取上述目标对象在上述前一点云帧中的第一特征点和在上述后一点云帧中的第二特征点；确定上述第一特征点与上述第二特征点的共同特征点；确定上述中心点、上述重心点、上述角点以及共同特征点在上述前一点云帧和上述后一点云帧中的位置。

在一些实施例中，上述根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象的行驶信息，包括：根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的观测速度；根据上述预测速度以及上述观测速度，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的优化速度。

在一些实施例中，上述根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象在后一点云帧中的观测速度，包括：根据上述关键点在上述前一点云帧和上述后一点云帧中的位置，确定上述目标对象的行驶距离；基于上述行驶距离以及上述前一点云帧与上述后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的观测速度。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的装置，包括：点云数据获取单元，被配置成获取目标对象的点云数据，上述点云数据包括至少两个点云帧；关键点提取单元，被配置成对于上述至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定上述关键点在该点云帧中的位置，上述关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；行驶信息确定单元，被配置成根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象的行驶信息；行驶信息输出单元，被配置成输出上述行驶信息。

在一些实施例中，上述关键点提取单元进一步被配置成：对于上述点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取上述目标对象在上述前一点云帧中的优化速度；根据上述优化速度，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的预测速度；响应于确定上述预测速度与上述优化速度之间的差值小于预设阈值，提取上述后一点云帧中的中心点、重心点以及角点；响应于确定上述预测速度与上述优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，提取上述后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点。

在一些实施例中，上述关键点提取单元进一步被配置成：提取上述目标对象在上述前一点云帧中的第一特征点和在上述后一点云帧中的第二特征点；确定上述第一特征点与上述第二特征点的共同特征点；确定上述中心点、上述重心点、上述角点以及共同特征点在上述前一点云帧和上述后一点云帧中的位置。

在一些实施例中，上述行驶信息确定单元进一步被配置成：根据上述关键点在上述至少两个点云帧中的位置，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的观测速度；根据上述预测速度以及上述观测速度，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的优化速度。

在一些实施例中，上述行驶信息确定单元进一步被配置成：根据上述关键点在上述前一点云帧和上述后一点云帧中的位置，确定上述目标对象的行驶距离；基于上述行驶距离以及上述前一点云帧与上述后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定上述目标对象在上述后一点云帧中的观测速度。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，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，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面任一实施例所描述的方法。

第四方面，本申请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，该程序被处理器执行时实现如第一方面任一实施例所描述的方法。

本申请的上述实施例提供的用于输出信息的方法和装置，首先可以获取目标对象的点云数据。上述点云数据包括至少两个点云帧。对于每个点云帧，可以提取该点云帧中目标对象的关键点。并确定关键点在每个点云帧中的位置。根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息。最后，输出上述行驶信息。本实施例的方法，可以准确地确定目标对象的行驶信息。

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，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于输出信息的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于输出信息的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的用于输出信息的方法中提取目标对象的关键点的一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于输出信息的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请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申请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，本申请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申请。

图1示出了可以应用本申请的用于输出信息的方法或用于输出信息的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括自动驾驶车辆101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在自动驾驶车辆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。

自动驾驶车辆101、102、103上可以安装有各种传感器，例如激光雷达，以采集自动驾驶车辆101、102、103的点云数据。自动驾驶车辆101、102、103上还可以安装有各种电子装置，例如导航装置、无人车控制器、防抱死系统、制动力分配系统等。自动驾驶车辆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。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对自动驾驶车辆101、102、103的点云数据进行处理的后台服务器。例如，后台服务器可以接收自动驾驶车辆101、102、103发送的点云数据，并对接收的点云数据进行处理，得到目标对象的行驶信息，并把目标对象的行驶信息返回给自动驾驶车辆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。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于输出信息的方法可以由自动驾驶车辆101、102、103来执行，也可以由服务器105执行。相应地，用于输出信息的装置可以设置于自动驾驶车辆101、102、103中，也可以设置于服务器105中。

应该理解，图1中的自动驾驶车辆、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自动驾驶车辆、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于输出信息的方法的一个实施例的流程200。本实施例的用于输出信息的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取目标对象的点云数据。

在本实施例中，用于输出信息的方法的执行主体(例如图1所示的自动驾驶车辆101、102、103或服务器105)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标对象的点云数据。目标对象可以是行驶在道路上的任意对象，如车辆、行人等，例如，目标对象为自动驾驶车辆前方的一个障碍物。自动驾驶车辆上可以安装有激光雷达传感器，自动驾驶车辆可以利用激光雷达传感器来采集行驶在其前方的目标对象的点云数据。上述点云数据可以包括至少两个点云帧。激光雷达传感器可以将采集得到的点云数据发送给执行主体。

步骤202，对于至少两个点云帧中的点云帧，可以执行步骤2021～2022。

步骤2021，提取该点云帧中目标对象的关键点。

本实施例中，上述关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点。在一些应用场景中，上述关键点可以包括重心点、中心点和角点。在另一些应用场景中，上述关键点可以包括重心点、中心点、角点和特征点。

在确定重心点、中心点和角点时，执行主体可以将上述点云数据向地面投影，得到地面投影点数据。执行主体可以将地面投影点数据中各点坐标的平均值作为点云数据的重心点。执行主体还可以确定上述地面投影点数据的最小外接矩形。然后将上述最小外接矩形的中心作为点云数据的中心点。执行主体也可以将最小外接矩形的四个角点作为点云数据的角点。

在确定特征点时，执行主体可以利用各种特征点提取算法来提取点云数据的特征点，例如可以利用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histogram，FPFH)、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)来提取特征点。在提取特征点的同时还可以得到特征向量，即特征点的描述子。

步骤2022，确定关键点在该点云帧中的位置。

在得到关键点的同时，执行主体还可以确定关键点的位置。此处，位置可以以坐标来表示。此处的坐标可以是关键点的三维坐标，也可以是投影坐标。

步骤203，根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息。

本实施例中，执行主体在确定了关键点在点云数据中各点云帧中的位置后，可以根据关键点在各点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息。例如，执行主体可以根据关键点的位置，确定目标对象的位置。通过持续记录目标对象的位置，可以得到目标对象的轨迹。或者，执行主体可以根据关键点在不同时刻的位置以及不同时刻之间的时长，确定目标对象的速度。

步骤204，输出行驶信息。

本实施例中，执行主体在确定出目标对象的行驶信息后，可以将上述行驶信息输出，以供自动驾驶车辆根据目标对象的行驶信息调整行车策略。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于输出信息的方法的一个应用场景的示意图。在图3的应用场景中，自动驾驶车辆301通过其上安装的激光雷达传感器，在自动驾驶车辆301的行驶过程中采集前方障碍车辆302的点云数据。通过对点云数据的处理，得到障碍车辆302的速度。自动驾驶车辆301实时根据障碍车辆302的速度来调整行车策略。

本申请的上述实施例提供的用于输出信息的方法，首先可以获取目标对象的点云数据。上述点云数据包括至少两个点云帧。对于每个点云帧，可以提取该点云帧中目标对象的关键点。并确定关键点在每个点云帧中的位置。根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息。最后，输出上述行驶信息。本实施例的方法，可以准确地确定目标对象的行驶信息。

继续参见图4，其示出了根据本申请的用于输出信息的方法中提取目标对象的关键点的一个实施例的流程400。如图4所示，本实施例的用于输出信息的方法，可以通过以下步骤来提取各点云帧中目标对象的关键点。

本实施例中，在对点云数据中的各点云帧进行处理时，可以针对每两个相邻的点云帧进行处理。相邻的两个点云帧可以包括前一点云帧和后一点云帧。

步骤401，对于点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取目标对象在前一点云帧中的优化速度。

对于点云数据中任意相邻的两个点云帧中的前一点云帧和后一点云帧，执行主体可以首先获取目标对象在前一点云帧中的优化速度。此处，优化速度可以是执行主体根据卡尔曼滤波算法计算得到的速度。可以理解的是，执行主体可以运行有卡尔曼滤波算法，以利用点云数据，来计算目标对象的优化速度。执行主体可以在每次计算得到优化速度后，将其存储在本地，以供后续计算。

步骤402，根据优化速度，确定目标对象在后一点云帧中的预测速度。

在获取到目标对象在前一点云帧中的优化速度后，执行主体可以根据上述优化速度，确定目标对象在后一点云帧中的预测速度。在卡尔曼滤波中，执行主体可以利用前一时刻得到的优化值，去预测下一时刻的值，得到的值即为预测值。

步骤403，响应于确定预测速度与优化速度之间的差值小于预设阈值，提取后一点云帧中的中心点、重心点以及角点。

执行主体在计算得到目标对象在后一点云帧中的预测速度后，可以计算预测速度与优化速度之间的差值。如果上述差值小于预设阈值，说明目标对象的速度没有跳变。则执行主体可以提取后一点云帧中的中心点、重心点以及角点。可以理解的是，提取中心点、重心点以及角点的耗时较少，能够满足实时计算的要求。在执行主体确定目标对象的速度没有跳变时，可以继续根据中心点、重心点以及角点来计算目标对象在后一点云帧中的速度。但由于目标对象相对于执行主体上安装的激光雷达传感器的位置发生变化，导致计算得到的中心点、重心点以及角点的位置，较前一时刻的点云帧中的中心点、重心点以及角点位置相距较远，从而导致计算错误。

步骤404，响应于确定预测速度与优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，提取后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点。

本实施例中，如果执行主体计算得到预测速度与优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，则认定目标对象的速度发生了跳变。如果继续采用中心点、重心点以及角点来计算目标对象在后一点云帧中的速度可能存在较大误差。此时，执行主体需要调用特征提取算法来提取点云数据的特征点。可以理解的是，当激光雷达采集得到的点云数据较稀疏时，利用中心点、重心点以及角点计算目标对象的速度时，发生错误的可能性较大。此时，通过特征提取算法来提取特征点，计算量也较小，因此耗时也较小。也就是说，当执行主体认定目标对象的速度发生跳变时，可以同时确定后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点，可以保证目标对象速度计算的准确性，同时还可以保证计算耗时较小。

在本实施例的一些可选的实现方式中，执行主体在确定关键点在点云帧中的位置时，可以通过图4中未示出的以下步骤来实现：提取目标对象在前一点云帧中的第一特征点和在后一点云帧中的第二特征点；确定第一特征点与第二特征点的共同特征点；确定中心点、重心点、角点以及共同特征点在前一点云帧和后一点云帧中的位置。

本实现方式中，在确定特征点在点云帧中的位置时，执行主体可以分别提取目标对象在前一点云帧中的第一特征点和在后一点云帧中的第二特征点。然后，执行主体可以对第一特征点和第二特征点进行比较，确定第一特征点和第二特征点的共同特征点。此处，共同特征点为表示目标对象的同一部位的特征点。以目标对象为障碍车辆为例来说，前一点云帧中的点云数据为障碍车辆的背面与右侧面的点云数据，后一点云帧中的点云数据为障碍车辆的背面与左侧面的点云数据。在提取前一点云帧和后一点云帧的特征点后，执行主体得到的共同特征点即为障碍车辆背面的特征点。然后，执行主体可以分别确定中心点、重心点、角点以及共同特征点在前一点云帧和后一点云帧中的位置。

在本实施例的一些可选的实现方式中，执行主体可以通过图4中未示出的以下步骤来确定目标对象的行驶信息：根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象在后一点云帧中的观测速度；根据预测速度以及观测速度，确定目标对象在后一点云帧中的优化速度。

本实现方式中，执行主体在确定各关键点在各点云帧中的位置后，可以计算目标对象在相邻两点云帧中后一点云帧中的观测速度。然后，根据目标对象在后一点云帧中的预测速度和上述观测速度，来确定目标对象在后一点云帧中的优化速度。具体的，目标对象在后一点云帧中的优化速度可以是上述预测速度与观测速度的加权和值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，执行主体可以通过图4中未示出的以下步骤来计算目标对象在后一点云帧中的观测速度：根据关键点在前一点云帧和后一点云帧中的位置，确定目标对象的行驶距离；基于行驶距离以及前一点云帧与后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定目标对象在后一点云帧中的观测速度。

本实现方式中，执行主体可以根据关键点在前一点云帧和后一点云帧中的位置，确定目标对象在采集相邻的两个点云帧的过程中的行驶距离。该行驶距离即为关键点在后一点云帧中的位置与关键点在前一点云帧中的位置之差。然后，执行主体可以结合相邻两点云帧的采集时间间隔，来确定目标对象在后一点云帧中的观测速度。

本申请的上述实施例提供的用于输出信息的方法，可以将目标对象在前一时刻的优化速度与目标对象在后一时刻的预测速度进行比较，在确定速度未发生跳变时，进行较小的计算量；在确定速度发生跳变时，进行较大的计算量以保证速度计算的准确性。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于输出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，本实施例的用于输出信息的装置500包括：点云数据获取单元501、关键点提取单元502、行驶信息确定单元503以及行驶信息输出单元504。

点云数据获取单元501，被配置成获取目标对象的点云数据。点云数据包括至少两个点云帧。

关键点提取单元502，被配置成对于至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定所述关键点在该点云帧中的位置。关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点。

行驶信息确定单元503，被配置成根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息。

行驶信息输出单元504，被配置成输出行驶信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，关键点提取单元502可以进一步被配置成：对于点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取目标对象在前一点云帧中的优化速度；根据优化速度，确定目标对象在后一点云帧中的预测速度；响应于确定预测速度与优化速度之间的差值小于预设阈值，提取后一点云帧中的中心点、重心点以及角点；响应于确定预测速度与优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，提取后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点。

在本实施例的一些可选的实现方式中，关键点提取单元502可以进一步被配置成：提取目标对象在前一点云帧中的第一特征点和在后一点云帧中的第二特征点；确定第一特征点与第二特征点的共同特征点；确定中心点、重心点、角点以及共同特征点在前一点云帧和后一点云帧中的位置。

在本实施例的一些可选的实现方式中，行驶信息确定单元503可以进一步被配置成：根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象在后一点云帧中的观测速度；根据预测速度以及观测速度，确定目标对象在后一点云帧中的优化速度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，行驶信息确定单元503可以进一步被配置成：根据关键点在前一点云帧和后一点云帧中的位置，确定目标对象的行驶距离；基于行驶距离以及前一点云帧与后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定目标对象在后一点云帧中的观测速度。

应当理解，用于输出信息的装置500中记载的单元501至单元504分别与参考图2中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对用于输出信息的方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

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中的服务器或终端设备)600的结构示意图。本公开的实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端。图6示出的终端设备/服务器仅仅是一个示例，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：获取目标对象的点云数据，点云数据包括至少两个点云帧；对于至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定关键点在该点云帧中的位置，关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；根据关键点在至少两个点云帧中的位置，确定目标对象的行驶信息；输出行驶信息。

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：一种处理器包括点云数据获取单元、关键点提取单元、行驶信息确定单元和行驶信息输出单元。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，点云数据获取单元还可以被描述为“获取目标对象的点云数据的单元”。

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 (12)

1.一种用于输出信息的方法，包括：

获取目标对象的点云数据，所述点云数据包括至少两个点云帧；

对于所述至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定所述关键点在该点云帧中的位置，所述关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；所述提取该点云帧中目标对象的关键点，包括：对于所述点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取所述目标对象在所述前一点云帧中的优化速度；根据所述优化速度，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的预测速度；响应于确定所述预测速度与所述优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，确定所述目标对象的速度发生跳变，提取所述后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点；

根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象的行驶信息；

输出所述行驶信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取该点云帧中目标对象的关键点，包括：

响应于确定所述预测速度与所述优化速度之间的差值小于预设阈值，提取所述后一点云帧中的中心点、重心点以及角点。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述关键点在该点云帧中的位置，包括：

提取所述目标对象在所述前一点云帧中的第一特征点和在所述后一点云帧中的第二特征点；

确定所述第一特征点与所述第二特征点的共同特征点；

确定所述中心点、所述重心点、所述角点以及共同特征点在所述前一点云帧和所述后一点云帧中的位置。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象的行驶信息，包括：

根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的观测速度；

根据所述预测速度以及所述观测速度，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的优化速度。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象在后一点云帧中的观测速度，包括：

根据所述关键点在所述前一点云帧和所述后一点云帧中的位置，确定所述目标对象的行驶距离；

基于所述行驶距离以及所述前一点云帧与所述后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的观测速度。

6.一种用于输出信息的装置，包括：

点云数据获取单元，被配置成获取目标对象的点云数据，所述点云数据包括至少两个点云帧；

关键点提取单元，被配置成对于所述至少两个点云帧中的点云帧，提取该点云帧中目标对象的关键点；确定所述关键点在该点云帧中的位置，所述关键点包括以下至少一项：重心点、中心点、角点、特征点；所述关键点提取单元进一步被配置成：对于所述点云数据中任意两相邻点云帧包括的前一点云帧和后一点云帧，获取所述目标对象在所述前一点云帧中的优化速度；根据所述优化速度，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的预测速度；响应于确定所述预测速度与所述优化速度之间的差值大于或等于预设阈值，确定所述目标对象的速度发生跳变，提取所述后一点云帧中的中心点、重心点、角点以及特征点；

行驶信息确定单元，被配置成根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象的行驶信息；

行驶信息输出单元，被配置成输出所述行驶信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述关键点提取单元进一步被配置成：

响应于确定所述预测速度与所述优化速度之间的差值小于预设阈值，提取所述后一点云帧中的中心点、重心点以及角点。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述关键点提取单元进一步被配置成：

提取所述目标对象在所述前一点云帧中的第一特征点和在所述后一点云帧中的第二特征点；

确定所述第一特征点与所述第二特征点的共同特征点；

确定所述中心点、所述重心点、所述角点以及共同特征点在所述前一点云帧和所述后一点云帧中的位置。

9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述行驶信息确定单元进一步被配置成：

根据所述关键点在所述至少两个点云帧中的位置，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的观测速度；

根据所述预测速度以及所述观测速度，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的优化速度。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述行驶信息确定单元进一步被配置成：

根据所述关键点在所述前一点云帧和所述后一点云帧中的位置，确定所述目标对象的行驶距离；

基于所述行驶距离以及所述前一点云帧与所述后一点云帧之间的采集时间间隔时长，确定所述目标对象在所述后一点云帧中的观测速度。

11.一种电子设备，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1-5中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。