CN115128620A - 一种确定对象位置的方法、装置及设备 - Google Patents

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CN115128620A CN202110327087.3A CN202110327087A CN115128620A CN 115128620 A CN115128620 A CN 115128620A CN 202110327087 A CN202110327087 A CN 202110327087A CN 115128620 A CN115128620 A CN 115128620A
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严尉剑
王然
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Abstract

本申请公开了一种确定对象位置的方法、装置及设备，包括获取原始点云数据，该原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据；对原始点云数据进行分割，得到第一反光板反射激光所形成的第一点云数据以及第二反光板反射激光所形成的第二点云数据；根据该第一点云数据确定第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第一距离，根据第二点云数据确定第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第二距离；根据该第一距离、第二距离以及对象与激光雷达之间的固定距离，确定出对象的位置。如此，在仅借助两块反光板的条件下即可实现精确定位对象的位置，减少了所要求部署的反光板的数量。

Description

一种确定对象位置的方法、装置及设备
技术领域
本申请涉及雷达定位技术领域，特别是涉及一种确定对象位置的方法、装置及设备。
背景技术
实际应用的部分场景中，可能会基于预先安置的反光板、并采用激光雷达检测技术实现针对对象的精确定位。比如，在自动停车场景中，当车辆的GPS信号被屏蔽时，可以利用激光雷达检测车辆与反光板之间的距离反推车辆当前的位置，辅助实现车辆的精确定位，从而基于该定位结果进一步控制车辆进行精准停车。
但是，为实现针对该对象的精确定位，通常需要借助三块或者三块以上的反光板，这使得针对该对象的定位存在一定的局限性。因此，目前亟需一种定位技术，以实现在借助的反光板少于三块情况下仍然能够为对象进行精确定位。
发明内容
本申请实施例提供了一种确定对象位置的方法、装置及设备，以减少实现精确定位对象时所要求部署的反光板的数量。
第一方面，本申请实施例提供了一种确定对象位置的方法，所述方法包括：
获取原始点云数据，所述原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据；
对所述原始点云数据进行分割，获得所述第一反光板反射激光所形成的第一点云数据以及所述第二反光板反射激光所形成的第二点云数据；
根据所述第一点云数据确定第一距离以及根据所述第二点云数据确定第二距离，所述第一距离为所述第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的距离，所述第二距离为所述第二反光板所在平面的质心与所述激光雷达之间的距离；
根据所述第一距离、所述第二距离以及对象与所述激光雷达之间的固定距离，确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据所指示的反射强度大于强度阈值且所述第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值处于第一坐标范围，所述第二点云数据所指示的反射强度大于所述强度阈值且所述第二点云数据所指示的反射点在所述激光雷达坐标系下的坐标值处于第二坐标范围，所述激光雷达坐标系是以激光雷达为原点而建立的三维坐标系。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角位于第一角度范围，所述第二点云数据对应的反射点在所述激光雷达坐标系下的空间角位于第二角度范围。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于所述第一点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定，所述第二角度范围是基于所述第二点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第一反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定，所述第二角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第二反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
当所述第一点云数据或所述第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设数量阈值时，利用所述对象对应的运动学模型确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
根据所述对象的位置，控制所述对象向着指定位置进行移动。
第二方面，本申请实施例还提供一种确定对象位置的装置，所述方法包括：
获取模块，用于获取原始点云数据，所述原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光而得到的点云数据；
分割模块，用于对所述原始点云数据进行分割，获得所述第一反光板反射激光所得到的第一点云数据以及所述第二反光板反射激光所得到的第二点云数据；
距离测算模块，用于根据所述第一点云数据确定第一距离以及根据所述第二点云数据确定第二距离，所述第一距离为所述第一反光板所在平面的质心分别与激光雷达之间的距离，所述第二距离为所述第二反光板所在平面的质心与所述激光雷达之间的距离；
定位模块，用于根据所述第一距离、所述第二距离以及对象与所述激光雷达之间的固定距离，确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据所指示的反射强度大于强度阈值且所述第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值处于第一坐标范围，所述第二点云数据所指示的反射强度大于所述强度阈值且所述第二点云数据所指示的反射点在所述激光雷达坐标系下的坐标值处于第二坐标范围，所述激光雷达坐标系是以激光雷达为原点而建立的三维坐标系。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角位于第一角度范围，所述第二点云数据对应的反射点在所述激光雷达坐标系下的空间角位于第二角度范围。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于所述第一点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定，所述第二角度范围是基于所述第二点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第一反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定，所述第二角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第二反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
模型定位模块，用于当所述第一点云数据或所述第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设数量阈值时，利用所述对象对应的运动学模型确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
控制模块，用于根据所述对象的位置，控制所述对象向着指定位置进行移动。
第三方面，本申请实施例还提供了一种设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器，用于存储指令或计算机程序；
所述处理器，用于执行所述指令或计算机程序，执行上述第一方面中任意一项所述的确定对象位置的方法。
在本申请实施例的上述实现方式中，可以获取原始点云数据，该原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据，然后，可以对原始点云数据进行分割，得到第一反光板反射激光所形成的第一点云数据以及第二反光板反射激光所形成的第二点云数据，从而根据该第一点云数据确定第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第一距离，根据第二点云数据确定第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第二距离，这样，根据该第一距离、第二距离以及对象与激光雷达之间的固定距离，可以确定出对象的位置。由于反光板在实际部署时位置固定，这使得在测算对象位置的过程中，基于原始点云数据确定出了激光雷达分别与两个反光板所在平面的质心之间的距离，可以直接推算出激光雷达的位置，从而根据激光雷达与对象之间的固定距离，能够进一步推算出对象所在位置。如此，在仅借助两块反光板的条件下即可实现精确定位对象的位置，减少了所要求部署的反光板的数量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一示例性应用场景示意图；
图2为本申请实施例中一种确定对象位置的方法流程示意图；
图3为本申请实施例中一种确定对象位置的装置结构示意图；
图4为本申请实施例中一种设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
目前，在激光雷达定位对象所在的位置时，通常需要借助至少三块反光板，而实际场景中，所要求的反光板数量越多，则反光板的部署的局限性也就越高。其中，定位的对象，可以是车辆、机器人等智能设备，本实施例对此并不进行限定。
基于此，本申请实施例提供了一种确定对象位置的方法，以减少实现精确定位对象时所要求部署的反光板的数量。具体实现时，可以获取原始点云数据，该原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据，然后，可以对原始点云数据进行分割，得到第一反光板反射激光所形成的第一点云数据以及第二反光板反射激光所形成的第二点云数据，从而根据该第一点云数据确定第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第一距离，根据第二点云数据确定第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第二距离，这样，根据该第一距离、第二距离以及对象与激光雷达之间的固定距离，可以确定出对象的位置。
由于反光板在实际部署时位置固定，这使得在测算对象位置的过程中，基于原始点云数据确定出了激光雷达分别与两个反光板所在平面的质心之间的距离，可以直接推算出激光雷达的位置，从而根据激光雷达与对象之间的固定距离，能够进一步推算出对象所在位置。如此，在仅借助两块反光板的条件下即可实现精确定位对象的位置，减少了所要求部署的反光板的数量。
作为一种示例，本申请实施例可以应用于如图1所示的示例性应用场景。在该场景中，具体可以是对车辆进行定位，并且车辆附近已经预先部署有第一反光板以及第二反光板。车辆上可以配置有激光雷达，当车辆行驶至一定区域后，该车辆上的激光雷达可以向周围发射激光束，该激光束被车辆周围环境内的物体(包括第一反光板以及第二反光板)反射后，再被激光雷达所接收，从而车辆可以获得原始点云数据，然后，车辆对该原始点云数据进行分割，并根据分割得到第一点云数据以及第二点云数据，计算出第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第一距离，以及第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第二距离，从而车辆可以根据该第一距离、第二距离以及车辆前轴中心点与激光雷达之间的固定距离，确定出车辆的位置(也即车辆前轴中心点的位置)。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图对本申请实施例中的各种非限定性实施方式进行示例性说明。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
参阅图2，图2示出了本申请实施例中一种确定对象位置的方法流程示意图，该方法可以实现对车辆、机器人等设备进行精确定位，当然，定位的对象并不局限于前述示例。该方法可以由对象上具有数据处理能力的设备/元件执行，该方法具体可以包括：
S201：获取原始点云数据，该原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据。
本实施例中，在用于精确定位对象的区域内，基于能够实现在该区域内定位对象位置的要求预先部署两块反光板，为便于描述，以下称之为第一反光板以及第二反光板。例如，当对象具体为车辆时，第一反光板以及第二反光板可以正对着部署(如部署于两个正对着的墙柱上等)，并且在第一反光板以及第二反光板之间能够形成用于定位对象的区域。当车辆行驶至该区域时，车辆可以借助这两块反光板确定自身的位置。
实际应用时，对象上可以固定配置有激光雷达，该激光雷达的安装高度可以与两块反光板的质心所在高度一致，并且该对象与激光雷达之间的距离固定。比如，在图1所示的应用场景中，激光雷达固定安装在车辆(也即对象)车头，从而激光雷达与车辆之间的距离(具体例如为激光雷达与车辆前轴中心之间的距离)固定。
激光雷达可以向对象周围环境发射较多数量的激光束，并且每个周期发射的这些激光束被车辆周围环境内的物体反射后，可以被激光雷达所接收，从而通过激光雷达可以获取到相应的点云数据(以下称之为原始点云数据)，以便利用原始点云数据确定对象位置。实际应用中，在对象移动过程中，激光雷达可以周期性(如间隔0.1秒)的发射激光束，并在每个周期内利用获取到的原始点云数据确定对象位置。
值得注意的是，对象周围环境中的物理通常不仅仅包括反光板，还包括其它物体，因此，所获取的原始点云数据中通常包括第一反射板、第二反射板反射激光所形成的点云数据，以及其它物体反射激光所形成的点云数据。因此，本实施例中，还可以执行步骤S202，从该原始点云数据中分割出第一反射板反射激光所形成的点云数据(以下称之为第一点云数据)，以及分割出第二反射板反射激光所形成的点云数据(以下称之为第二点云数据。)
S202：对原始点云数据进行分割，获得第一反光板发射激光所形成的第一点云数据以及第二反光板发射激光所形成的第二点云数据。
实际应用时，发光板反射激光的点反射强度通常与其它物体反射激光的点反射强度存在明显差异，因此，本实施例中可以根据原始点云数据中各个点云数据所指示的点反射强度确定。
在一种可能的实施方式中，可以以激光雷达为原点，建立三维的激光雷达坐标系，然后，针对原始点云数据中的每个点云数据，若该点云数据对应的点反射强度大于第一阈值并且该点云数据对应的反射点在激光雷达坐标下的坐标值处于第一坐标范围时，可以将该点云数据确定为第一点云数据，而若该点云数据对应的点反射强度大于预设阈值且该点云数据对应的反射点在激光坐标系下的坐标值处于第一坐标范围时，可以将该点云数据确定为第二点云数据。
实际应用时，强度阈值以及第一坐标范围、第二坐标范围可以是基于实际工况进行确定。例如，在图1所示的车辆定位场景中，可以设定强度阈值为150(假设车辆周围无其他高反射强度的物体干扰)，并且，假设第一反光板与第二反光板之间的距离为6米，则第一坐标范围例如可以是{x1，y1，z1|x1∈[-4，0]∩y1∈(-1，4]∩z1∈(0，2]}，第二坐标范围例如可以是{x2，y2，z2|x2∈(0，4]∩y2∈(-1，4]∩z2∈(0，2]}。其中，(x1，y1，z1)是指第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值，(x2，y2，z2)是指第二点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值，并且第一坐标范围与第二坐标范围中在x轴方向的横跨距离长度(8米)大于两个反光板之间的距离(6米)。
本实施例中，可以基于上述实施方式确定第一点云数据以及第二点云数据，而在其它实施方式中，也可以是在基于点反射强度与坐标范围确定的点云数据的基础上，再利用点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角对确定的点云数据进行进一步筛选，如此，可以减少噪声数据对于定位结果的准确度影响。具体的，对于点反射强度大于强度阈值并且反射点的坐标值处于第一坐标范围的点云数据(以下称之为第一候选点云数据)，可以计算第一候选点云数据在激光雷达坐标系下的空间角的平均值，并基于该平均值θ1确定得到第一角度范围[θ1-θ0，θ1+θ0]，从而可以将第一候选点云数据中空间角位于该第一角度范围的点云数据作为第一点云数据，其中，θ0为预先设定的常量。类似地，对于点反射强度大于强度阈值并且反射点的坐标值处于第二坐标范围的点云数据(以下称之为第二候选点云数据)，可以计算第二候选点云数据在激光雷达坐标系下的空间角的平均值，并基于该平均值θ2确定得到第二角度范围[θ2-θ0，θ2+θ0]，从而可以将第一候选点云数据中空间角位于该第二角度范围的点云数据作为第二点云数据。如此，所确定出的第一点云数据，其空间角以及y向坐标、z向坐标满足下述公式(1)；所确定出的第二点云数据，其空间角以及y向坐标、z向坐标满足下述公式(2)。其中，θ为点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角。
Figure BDA0002995041690000081
在其它可能的实施方式中，当第一候选点云数据包括的点云数据的数量大于预设阈值时，用于从第一候选点云数据中筛选出第一点云数据的第一角度范围，也可以是基于上一次(如上一周期内)确定对象位置过程中所计算出的第一反光板所在平面的质心在激光雷达坐标系下的空间角进行确定。例如，上一次确定对象位置过程中所计算出的第一反光板所在平面的质心所具有的空间角为θ3，则基于该θ3确定得到第一角度范围[θ3-θ0′，θ3+θ0′],从而可以将第一候选点云数据中空间角位于该第一角度范围的点云数据作为第一点云数据，其中，θ0′为预先设定的常量。
类似地，当第二候选点云数据包括的点云数据的数量大于预设阈值时，用于从第二候选点云数据中筛选出第二点云数据的第二角度范围，也可以是基于上一次确定对象位置过程中所计算出的第二反光板所在平面的质心在激光雷达坐标系下的空间角进行确定，如为[θ4-θ0′，θ4+θ0′]。其中，θ4为上一次确定对象位置过程中所计算出的第二反光板所在平面的质心所具有的空间角。
值得注意的是，本实施例中，对于确定第一点云数据以及第二点云数据的具体实现方式并不进行限定，并且基于上述各种实施方式示例，也可以经过相应变换得到可适用的实施方式，或者采用其它手段确定第一点云数据以及第二点云数据，也应落入本专利的保护范围。
S203：根据第一点云数据确定第一距离，并根据第二点云数据确定第二距离，其中，第一距离为第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的距离，第二距离为第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的距离。
示例性的，在得到第一点云数据后，可以利用随机抽样一致性(RANdom SAmpleConsensus，RANSAC)算法对第一点云数据进行平面拟合，拟合得到的平面可以作为第一反光板所在的平面，从而可以进一步确定出第一反光板所在平面的质心(也即确定该质心在激光雷达坐标系下的坐标)，并根据质心与激光雷达之间的坐标值计算出该质心与激光雷达之间的第一距离；类似地，基于第二点云数据可以拟合得到第二反光板所在的平面，进而可以确定出第二反光板所在平面的质心与激光雷达之间的第二距离。
在其他可能的实施方式中，也可以是采用其它算法进行平面拟合，或者采用其它方式确定出第一距离以及第二距离，本实施例对此并不进行限定。
S204：根据第一距离、第二距离以及对象与激光雷达之间的固定距离，确定对象位置。
本实施例中，可以预先确定建立三维的绝对坐标系。示例性的，可以将第一次确定对象位置时距离该对象最近的反光板质心所在位置作为绝对坐标系原点，从而可以基于该绝对坐标系原点建立三维的绝对坐标系。
这样，在确定对象位置时，可以在绝对坐标系下，分别以第一反光板的质心以及第二反光板的质心为圆心，以第一距离以及第二距离为半径，确定两个圆，并进一步计算出这两个圆的两个交点，从而可以根据第一反光板和/或第二反光板与对象之间的位置关系选出一个有效的交点。例如，根据点云数据对应的激光反射方向可以确定对象相对于反光板的方位，从而从两个圆产生的交点中选择出满足该方位的交点。这样，所选择出的交点在绝对坐标系下的坐标可以表征当前时刻激光雷达在绝对坐标系下的位置。由于激光雷达通常固定安装在对象上，二者之间的距离固定，因此，通过标定好的激光雷达距离与对象之间的固定距离，对交点坐标进行平移，即可得到当前时刻对象在绝对坐标系下的位置。
进一步的，在基于第一点云数据进行平面拟合或者基于第二点云数据进行平面拟合时，可能存在第一点云数据或第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设数量阈值的情况下，此时，由于点云数据的数量较小，可能难以准确拟合出第一反光板或第二反光板所在的平面。针对于此，本实施例中可以利用该对象对应的运动学模型确定该对象的位置。以对象为车辆为例，假设在上一周期内能够精确定位出对象的位置，而在当前周期内第一点云数据或第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设阈值时，则可以利用车辆上的传感器或其他方式获取车辆在该周期内的运动的方向角、速度、运动时长等信息，从而根据这些信息，利用运动学模型确定车辆在该周期内的位移情况。如此，基于该上一周期内确定出的车辆位置，以及当前周期内的位移，推算出车辆在该周期内的位置，从而可以提高确定车辆位置的方案的鲁棒性。
实际应用时，在确定出对象的位置后，还可以根据该位置，控制对象向着指定位置进行移动。比如，当对象具体为车辆时，可以根据车辆的实时位置，控制车辆逐渐移动至指定位置，如此可以实现车辆自动化的精准停车等。
本实施例中，由于反光板在实际部署时位置固定，这使得在测算对象位置的过程中，基于原始点云数据确定出了激光雷达分别与两个反光板所在平面的质心之间的距离，可以直接推算出激光雷达的位置，从而根据激光雷达与对象之间的固定距离，能够进一步推算出对象所在位置。如此，在仅借助两块反光板的条件下即可实现精确定位对象的位置，减少了所要求部署的反光板的数量。
此外，本申请实施例还提供给了一种确定对象位置的装置。参阅图3，图3示出了本申请实施例中一种功能调控装置的结构示意图，该装置300可以应用于车辆或者车辆上的设备，该装置300具体可以包括：
获取模块301，用于获取原始点云数据，所述原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光而得到的点云数据；
分割模块302，用于对所述原始点云数据进行分割，获得所述第一反光板反射激光所得到的第一点云数据以及所述第二反光板反射激光所得到的第二点云数据；
距离测算模块303，用于根据所述第一点云数据确定第一距离以及根据所述第二点云数据确定第二距离，所述第一距离为所述第一反光板所在平面的质心分别与激光雷达之间的距离，所述第二距离为所述第二反光板所在平面的质心与所述激光雷达之间的距离；
定位模块304，用于根据所述第一距离、所述第二距离以及对象与所述激光雷达之间的固定距离，确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据所指示的反射强度大于强度阈值且所述第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值处于第一坐标范围，所述第二点云数据所指示的反射强度大于所述强度阈值且所述第二点云数据所指示的反射点在所述激光雷达坐标系下的坐标值处于第二坐标范围，所述激光雷达坐标系是以激光雷达为原点而建立的三维坐标系。
在一种可能的实施方式中，所述第一点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角位于第一角度范围，所述第二点云数据对应的反射点在所述激光雷达坐标系下的空间角位于第二角度范围。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于所述第一点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定，所述第二角度范围是基于所述第二点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述第一角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第一反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定，所述第二角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第二反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定。
在一种可能的实施方式中，所述装置300还包括：
模型定位模块，用于当所述第一点云数据或所述第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设数量阈值时，利用所述对象对应的运动学模型确定所述对象的位置。
在一种可能的实施方式中，所述装置300还包括：
控制模块，用于根据所述对象的位置，控制所述对象向着指定位置进行移动。
需要说明的是，上述装置各模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请实施例中方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请实施例中方法实施例相同，具体内容可参见本申请实施例前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
此外，本申请实施例还提供了一种设备。参阅图4，图4示出了本申请实施例中一种设备的硬件结构示意图，该设备400可以包括处理器401以及存储器402。
其中，所述存储器402，用于存储计算机程序；
所述处理器401，用于根据所述计算机程序执行上述方法实施例中所述的功能调控方法。
另外，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方法实施例中所述的确定对象位置的方法。
本申请实施例中提到的“第一”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一。该规则同样适用于“第二”、“第三”等。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-only memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘等，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，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本申请示例性的实施方式，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种确定对象位置的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始点云数据，所述原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光所形成的点云数据；
对所述原始点云数据进行分割，获得所述第一反光板反射激光所形成的第一点云数据以及所述第二反光板反射激光所形成的第二点云数据；
根据所述第一点云数据确定第一距离以及根据所述第二点云数据确定第二距离，所述第一距离为所述第一反光板所在平面的质心与激光雷达之间的距离，所述第二距离为所述第二反光板所在平面的质心与所述激光雷达之间的距离；
根据所述第一距离、所述第二距离以及对象与所述激光雷达之间的固定距离，确定所述对象的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一点云数据所指示的反射强度大于强度阈值且所述第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值处于第一坐标范围，所述第二点云数据所指示的反射强度大于所述强度阈值且所述第二点云数据所指示的反射点在所述激光雷达坐标系下的坐标值处于第二坐标范围，所述激光雷达坐标系是以激光雷达为原点而建立的三维坐标系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一点云数据对应的反射点在激光雷达坐标系下的空间角位于第一角度范围，所述第二点云数据对应的反射点在所述激光雷达坐标系下的空间角位于第二角度范围。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一角度范围是基于所述第一点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定，所述第二角度范围是基于所述第二点云数据对应的发射点在所述激光雷达坐标系下的空间角的平均值进行确定。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第一反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定，所述第二角度范围是基于上一次确定所述对象位置过程中计算出的所述第二反光板所在平面的质心在所述激光雷达坐标系下的空间角进行确定。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述第一点云数据或所述第二点云数据所包括的点云数据的数量小于预设数量阈值时，利用所述对象对应的运动学模型确定所述对象的位置。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述对象的位置，控制所述对象向着指定位置进行移动。
8.一种确定对象位置的装置，其特征在于，所述方法包括：
获取模块，用于获取原始点云数据，所述原始点云数据至少包括第一反光板以及第二反光板反射激光而得到的点云数据；
分割模块，用于对所述原始点云数据进行分割，获得所述第一反光板反射激光所得到的第一点云数据以及所述第二反光板反射激光所得到的第二点云数据；
距离测算模块，用于根据所述第一点云数据确定第一距离以及根据所述第二点云数据确定第二距离，所述第一距离为所述第一反光板所在平面的质心分别与激光雷达之间的距离，所述第二距离为所述第二反光板所在平面的质心与所述激光雷达之间的距离；
定位模块，用于根据所述第一距离、所述第二距离以及对象与所述激光雷达之间的固定距离，确定所述对象的位置。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一点云数据所指示的反射强度大于强度阈值且所述第一点云数据所指示的反射点在激光雷达坐标系下的坐标值处于第一坐标范围，所述第二点云数据所指示的反射强度大于所述强度阈值且所述第二点云数据所指示的反射点在所述激光雷达坐标系下的坐标值处于第二坐标范围，所述激光雷达坐标系是以激光雷达为原点而建立的三维坐标系。
10.一种设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器，用于存储指令或计算机程序；
所述处理器，用于执行所述指令或计算机程序，执行权利要求1-7任意一项所述的确定对象位置方法。
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