CN116774228A - 可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

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CN116774228A CN202310737630.6A CN202310737630A CN116774228A CN 116774228 A CN116774228 A CN 116774228A CN 202310737630 A CN202310737630 A CN 202310737630A CN 116774228 A CN116774228 A CN 116774228A
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Abstract

本公开实施例公开了一种可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取至少一个超声波雷达中各超声波雷达分别对应的超声波回波信息，超声波回波信息包括回波信号和时间信息；基于各超声波回波信息，确定各回波信号分别对应的回波距离；基于各回波信号分别对应的回波距离，确定当前障碍点集；基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集；基于可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。本公开实施例提高了基于超声波雷达的可行驶区域检测的准确性和可靠性，且由于超声波雷达近距离范围内测距能力强，受光线、雨雾等环境影响小，从而可以有效提高近距离可行驶区域的检测精度，解决环视摄像头近距离检测精度较低等问题。

Description

可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开涉及辅助驾驶技术，尤其是一种可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
在实现本公开的过程中，发明人发现，可行驶区域(Free Space)检测是智能泊车辅助驾驶系统中的重要环节，可行驶区域检测是对车辆周围的障碍物以及可行驶区域进行识别，以用于泊车阶段的路径规划与控制。相关技术中，通常基于环视摄像头采集车辆周围环境图像，进行可行驶区域检测，但是环视摄像头对于近距离障碍物测距精度较差、且存在视野盲区等问题，导致可行驶区域的检测精度较低。
发明内容
为了解决上述可行驶区域检测精度较低等技术问题，本公开的实施例提供了一种可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质，以提高可行驶区域的准确性、可靠性和检测精度。
本公开的第一个方面，提供了一种可行驶区域的确定方法，包括：获取至少一个超声波雷达中各所述超声波雷达分别对应的超声波回波信息，所述超声波回波信息包括回波信号和时间信息；基于各所述超声波回波信息，确定各所述回波信号分别对应的回波距离；基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离，确定当前障碍点集；基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集；基于所述可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
本公开的第二个方面，提供了一种可行驶区域的确定装置，包括：第一获取模块，用于获取至少一个超声波雷达中各所述超声波雷达分别对应的超声波回波信息，所述超声波回波信息包括回波信号和时间信息；第一处理模块，用于基于各所述超声波回波信息，确定各所述回波信号分别对应的回波距离；第二处理模块，用于基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离，确定当前障碍点集；第三处理模块，用于基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集；第四处理模块，用于基于所述可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
本公开的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本公开上述任一实施例所述的可行驶区域的确定方法。
本公开的第四个方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本公开上述任一实施例所述的可行驶区域的确定方法。
本公开的第五个方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令被处理器执行时，执行本公开上述任一实施例所述的可行驶区域的确定方法。
基于本公开上述实施例提供的可行驶区域的确定方法、装置、电子设备和存储介质，基于超声波雷达的超声波回波信息确定当前障碍点集，由于超声波回波信息包括原始的回波信号和时间信息，原始回波信号可以包括相邻超声波雷达重叠区域的障碍点的回波信号以及非重叠区域的障碍点的回波信号，因此可以兼顾相邻超声波雷达的重叠区域的障碍点以及非重叠区域的障碍点，提高当前障碍点集的有效性，进而基于当前障碍点集的分布特性确定可行驶区域轮廓点集，可以提高可行驶区域轮廓点集的准确性，进而提高基于可行驶区域轮廓点集确定出的可行驶区域的准确性和可靠性，实现了基于超声波雷达的可行驶区域的准确可靠检测，并且，由于超声波雷达近距离范围内测距能力强，受光线、雨雾等环境影响小，从而可以有效提高近距离可行驶区域的检测精度，解决环视摄像头近距离检测精度较低等问题。
附图说明
图1是本公开提供的可行驶区域的确定方法的一个示例性的应用场景；
图2是本公开一示例性实施例提供的可行驶区域的确定方法的流程示意图；
图3是本公开另一示例性实施例提供的可行驶区域的确定方法的流程示意图；
图4是本公开一示例性实施例提供的三角定位法的原理示意图；
图5是本公开一示例性实施例提供的步骤2033的流程示意图；
图6是本公开一示例性实施例提供的超声波雷达的雷达坐标系的示意图；
图7是本公开一示例性实施例提供的第二障碍点的确定原理示意图；
图8是本公开另一示例性实施例提供的第二障碍点的确定原理示意图；
图9是本公开一示例性实施例提供的线聚合与线拆分的原理示意图；
图10是本公开一示例性实施例提供的步骤2043的流程示意图；
图11是本公开一示例性实施例提供步骤204的流程示意图；
图12是本公开一示例性实施例提供的第三轮廓点集的确定原理示意图；
图13是本公开一示例性实施例提供的超声波栅格地图的示意图；
图14是本公开一示例性实施例提供的可行驶区域的确定装置的结构示意图；
图15是本公开另一示例性实施例提供的可行驶区域的确定装置的结构示意图；
图16是本公开电子设备一个应用实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了解释本公开，下面将参考附图详细地描述本公开的示例实施例，显然，所描述的实施例仅是本公开的一部分实施例，而不是全部实施例，应理解，本公开不受示例性实施例的限制。
应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
本公开概述
在实现本公开的过程中，发明人发现，可行驶区域(Free Space)检测是智能泊车辅助驾驶系统中的重要环节，可行驶区域检测是对车辆周围的障碍物以及可行驶区域进行识别，以用于泊车阶段的路径规划与控制。相关技术中，通常基于环视摄像头采集车辆周围环境图像，进行可行驶区域检测，但是环视摄像头对于近距离障碍物测距精度较差、且存在视野盲区等问题，导致可行驶区域的检测精度较低。
示例性概述
图1是本公开提供的可行驶区域的确定方法的一个示例性的应用场景。
在泊车场景，可以通过车辆上设置的一个或多个超声波雷达(Ultrasonic SensorSystem，简称：USS)扫描车辆周围环境，获得各超声波雷达分别对应的超声波回波信息，用于确定车辆的可行驶区域，为智能泊车辅助驾驶的路径规划与控制提供准确有效的可行驶区域数据。超声波回波信息可以包括回波信号和时间信息。利用本公开的可行驶区域的确定方法，可以基于各超声波回波信息，确定各回波信号分别对应的回波距离，基于各回波信号分别对应的回波距离，确定当前障碍点集，基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集，基于可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。由于超声波回波信息包括原始的回波信号和时间信息，原始回波信号可以包括相邻超声波雷达重叠区域的障碍点的回波信号以及非重叠区域的障碍点的回波信号，因此可以兼顾相邻超声波雷达的重叠区域的障碍点以及非重叠区域的障碍点，提高当前障碍点集的有效性，进而基于当前障碍点集的分布特性确定可行驶区域轮廓点集，可以提高可行驶区域轮廓点集的准确性，进而提高基于可行驶区域轮廓点集确定出的可行驶区域的准确性和可靠性，实现了基于超声波雷达的可行驶区域的准确可靠检测，并且，由于超声波雷达近距离范围内测距能力强，受光线、雨雾等环境影响小，从而可以有效提高近距离可行驶区域的检测精度，解决环视摄像头近距离检测精度较低等问题。
在可选的实施例中，本公开的可行驶区域的确定方法确定的可行驶区域可以作为基于环视摄像头确定的可行驶区域的补充，用于提高近距离可行驶区域的检测精度，弥补环视摄像头近距离检测精度较低等缺陷。
本公开的方法不限于应用于上述的泊车场景，还可以应用于行车场景等其他任意需要确定可行驶区域的场景，具体不作限定。
示例性方法
图2是本公开一示例性实施例提供的可行驶区域的确定方法的流程示意图。本实施例可应用在电子设备上，具体比如车载计算平台上，如图2所示，包括如下步骤：
步骤201，获取至少一个超声波雷达中各超声波雷达分别对应的超声波回波信息，超声波回波信息包括回波信号和时间信息。
其中，超声波雷达的数量可以根据实际需求设置，比如智能泊车辅助驾驶系统设置有12个超声波雷达，车头部分6个、车尾部分6个，具体设置位置可以根据实际需求设置。回波信号是超声波雷达发出超声波后，超声波遇到障碍物返回的反射波，时间信息可以包括超声波发射时间和回波信号接收时间，或者时间信息包括超声波从发射时刻到接收到回波信号时刻的时间差，具体不作限定。超声波雷达的具体工作原理为：超声波雷达的发射器向某一方向发射超声波，在发射时刻记录发射时间或者开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物立即返回来，超声波雷达的接收器接收到反射波记录接收时间或者立即停止计时，从而可以获得时间信息。
步骤202，基于各超声波回波信息，确定各回波信号分别对应的回波距离。
其中，回波距离可以根据回波信号对应的时间信息和超声波在空气中的传播速度确定，比如，根据时间信息可以确定超声波发射和接收的时间差t，超声波传播速度是确定的，表示为v，则回波距离可以表示为s＝vt/2。
需要说明的是，对于一个超声波雷达，其接收到的回波信号可以是自己发射的超声波的回波信号，也可以是相邻的其他超声波雷达发射的超声波的回波信号，比如，相邻的超声波雷达A和B的扫描范围有重叠区域，当该重叠区域存在障碍物时，A发射的超声波，A和B均可以接收到A发射的超声波遇到该障碍物的回波信号，B通过解析回波信号可以获得发射时间，结合自己记录的接收时间，可以确定出该回波信号对应的回波距离。
步骤203，基于各回波信号分别对应的回波距离，确定当前障碍点集。
其中，由于回波信号是超声波遇到障碍物返回的超声波，因此，回波信号对应的回波距离表征了障碍物的距离，基于回波距离和超声波雷达的扫描范围，通过三角定位等方式，可以确定出扫描到的障碍物的点集，作为当前障碍点集。
示例性的，对于相邻两个超声波雷达均接收到重叠区域的同一障碍物的回波信号的情况，可以基于三角定位法确定该障碍物的位置作为障碍点。对于非重叠区域的障碍物的回波距离，可以通过在超声波雷达扫描范围内与回波距离相同距离的点进行采样，获得至少一个障碍点。
步骤204，基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集。
其中，可行驶区域轮廓点集是指车辆的可行驶区域的轮廓上的点的集合。可行驶区域是指车辆可行驶的无障碍的区域。当前障碍点集表征了超声波雷达当前感知范围内的障碍物边界点集，因此基于当前障碍点集可以确定可行驶区域轮廓点集。
在一个可选实施例中，当前障碍点集中的点可以为车辆坐标系下的点，可行驶区域轮廓点集中的点可以是世界坐标系或地图坐标系下的点，具体可以根据实际需求设置。
在一个可选实施例中，可行驶区域轮廓点集中的点也可以是车辆坐标系下的点，在与历史可行驶区域融合时，比如增量式构建超声波栅格地图时，再转换到统一的世界坐标系或地图坐标系下，具体不作限定。
步骤205，基于可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
其中，可行驶区域是指车辆可行驶的无障碍的区域，在确定了可行驶区域轮廓点集后，可以基于可行驶区域轮廓点集确定可行驶区域，具体的，可行驶区域轮廓点集形成的轮廓线所包围的区域即为可行驶区域。
本实施例提供的可行驶区域的确定方法，基于超声波雷达的超声波回波信息确定当前障碍点集，由于超声波回波信息包括原始的回波信号和时间信息，原始回波信号可以包括相邻超声波雷达重叠区域的障碍点的回波信号以及非重叠区域的障碍点的回波信号，因此可以兼顾相邻超声波雷达的重叠区域的障碍点以及非重叠区域的障碍点，提高当前障碍点集的有效性，进而基于当前障碍点集的分布特性确定可行驶区域轮廓点集，可以提高可行驶区域轮廓点集的准确性，进而提高基于可行驶区域轮廓点集确定出的可行驶区域的准确性和可靠性，实现了基于超声波雷达的可行驶区域的准确可靠检测，并且，由于超声波雷达近距离范围内测距能力强，受光线、雨雾等环境影响小，从而可以有效提高近距离可行驶区域的检测精度，解决环视摄像头近距离检测精度较低等问题。
图3是本公开另一示例性实施例提供的可行驶区域的确定方法的流程示意图。
在一个可选实施例中，步骤203可以包括以下步骤：
步骤2031，基于各回波信号分别对应的回波距离、及各回波信号分别对应的时间信息，确定属于同一障碍点的回波距离组，每个回波距离组包括属于同一回波点的第一回波距离和第二回波距离。
其中，对于相邻的两个超声波雷达，在其扫描范围的重叠区域的障碍物，会使得一个超声波雷达发射的超声波，被该两个超声波雷达接收到回波信号，这种情况下，这两个回波信号分别对应的回波距离可以分别称为第一回波距离和第二回波距离，该第一回波距离和第二回波距离即为属于同一障碍点的回波距离组。属于同一障碍点的回波信号可以基于接收回波信号的超声波雷达之间的关系及时间信息确定。比如相邻的两个超声波雷达A和B，可以设置为不同时发射超声波，当A发射时，B不发射，若A接收的回波信号中存在一个回波信号的发射时间与B接收的一个回波信号的发射时间相同，可以确定这两个回波信号属于同一障碍点的回波信号，在实际应用中也可以通过其他任意可能的方式确定属于同一障碍点的回波信号，具体可以根据实际需求设置，本公开不作限定。
步骤2032，基于属于同一障碍点的回波距离组，确定回波距离组对应的第一障碍点。
其中，第一障碍点可以通过三角定位法确定。根据回波距离组的数量可以确定相同数量的第一障碍点。
步骤2033，基于各回波距离中除回波距离组之外的第三回波距离，确定第三回波距离对应的第二障碍点。
其中，对于不在相邻超声波雷达的重叠区域的障碍物，回波信号被发射方的超声波雷达接收，不存在与其属于同一障碍点的回波信号，因此没有对应的回波距离组，这些回波信号对应的回波距离称为第三回波距离，对于任一的第三回波距离，可以确定该第三回波距离对应的一个或多个第二障碍点。对于任一超声波雷达，其扫描范围内的第二障碍点可以基于该超声波雷达扫描范围及第三回波距离确定。比如采集该超声波雷达扫描范围内与该超声波雷达距离为第三回波距离的一个或多个点作为第二障碍点。
步骤2034，基于各第一障碍点和各第二障碍点，确定当前障碍点集。
其中，在获得各第一障碍点和各第二障碍点后，可以将各第一障碍点和各第二障碍点形成的点集作为当前障碍点集。
本实施例通过确定相邻超声波雷达重叠区域的障碍点和超声波雷达非重叠区域的障碍点，从而确定当前障碍点集，为确定可行驶区域轮廓点集提供有效的数据依据。
在一个可选实施例中，步骤2032的基于属于同一障碍点的回波距离组，确定回波距离组对应的第一障碍点，包括：
对于任一回波距离组，基于第一回波距离、第二回波距离、第一回波距离对应的超声波雷达的第一位置、及第二回波距离对应的超声波雷达的第二位置，采用三角定位法，确定回波距离组对应的第一障碍点，第一位置和第二位置为车辆坐标系下的位置。
示例性的，图4是本公开一示例性实施例提供的三角定位法的原理示意图。在本示例中，车辆头部安装有A、B、C、D、E、F六个超声波雷达，以A和B为例，在其扫描范围的重叠区域存在障碍物O，则可以获得一个回波距离组，AO表示第一回波距离，BO表示第二回波距离，A的第一位置与B的第二位置可以基于车辆的位置确定，A与B之间的相对位置是预先获得并存储的，可以包括A与B的横向距离ABx、纵向距离ABy、直线距离AB、AB与纵向的夹角a，xy为预设的参考坐标系，x轴方向表示横向，y轴方向表示纵向。BO与纵向的夹角表示为△p，BO与AB的夹角表示为b，根据如下公式可以确定出O的位置：
cosΔp＝cosa*cosb+sina*sinb
AOy＝AO*cosΔp
AOx＝AO*sinΔp
本实施例通过三角定位可以有效实现相邻超声波雷达重叠区域的障碍点的确定，为当前障碍点集的确定提供准确有效的障碍点。
图5是本公开一示例性实施例提供的步骤2033的流程示意图。
在一个可选实施例中，步骤2033的基于各回波距离中除回波距离组之外的第三回波距离，确定第三回波距离对应的第二障碍点，包括：
步骤20331，对于任一第三回波距离，在第三回波距离对应的超声波雷达的扫描范围内，确定超声波雷达的雷达坐标系下横轴坐标与第三回波距离相同的线段。
其中，雷达坐标系下的横轴是超声波雷达视场角(Field Of View，简称：FOV)法线方向的轴。
示例性的，图6是本公开一示例性实施例提供的超声波雷达的雷达坐标系的示意图。其中，uss_pos表示超声波雷达的位置，也即雷达坐标系的原点，x表示横向坐标轴，y表示纵向坐标轴，P0-P4、Q0-Q4所形成的U行区域为超声波雷达的扫描范围。PiQi表示横轴坐标与第三回波距离相同的线段。
步骤20332，基于预设采样规则，在线段上采样第一数量个点。
其中，预设采样规则可以根据实际需求设置，比如等间距采样，具体不作限定。比如在上述PiQi上等间距采样多个点。
步骤20333，将第一数量个点转换到车辆坐标系下，获得第三回波距离对应的第二障碍点。
其中，为了将不同超声波雷达的点能够融合，将采集获得的第一数量个点转换到车辆坐标系下，获得第三回波距离对应的第二障碍点。
本实施例通过确定超声波雷达扫描范围内雷达坐标系下横轴坐标与第三回波距离相同的线段，进而在线段上采样，实现第三回波距离对应的第二障碍点的确定，进一步提高当前障碍点集的有效性和可靠性。
在一个可选实施例中，图7是本公开一示例性实施例提供的第二障碍点的确定原理示意图。在该示例中，可以在超声波雷达的扫描范围内，以雷达坐标系原点为中心，以第三回波距离d为半径，按等角度间隔进行采样，获得第三回波距离对应的第二障碍点。
在一个可选实施例中，图8是本公开另一示例性实施例提供的第二障碍点的确定原理示意图，以雷达坐标系原点为中心，以第三回波距离为半径d，确定圆弧与超声波雷达扫描边界的两个交点Pj和Qj，为了保证可行驶区域的安全性，在Pj和Qj连接的线段上进行采样获得第三回波距离对应的第二障碍点。
在一个可选实施例中，步骤204的基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集，包括：
步骤2041，将当前障碍点集转换到世界坐标系下，获得当前障碍点集对应的世界坐标系下的目标障碍点集。
其中，当前障碍点集为车辆坐标系下的点集，由于不同时间下车辆坐标系原点的位置不同，为了能够将当前障碍点集的可行驶区域轮廓点集与历史的可行驶区域轮廓点集融合，在每个时间帧均将获得的障碍点集转换到世界坐标系下，同理，将当前障碍点集转换到世界坐标系下，获得当前障碍点集对应的世界坐标系下的目标障碍点集。
步骤2042，基于在前障碍物聚类结果，对目标障碍点集进行增量式障碍物聚类，获得至少一个目标障碍物分别对应的第一点集，在前障碍物聚类结果是基于在前获得的障碍点集进行聚类的结果。
其中，在前获得的障碍点集可以包括在前的所有时间帧或最近的预设数量的时间帧的障碍点集，具体可以根据实际需求设置。由于在一个时间帧内，可能对一个障碍物的扫描尚未完成，只扫描到障碍物的一部分，随着车辆移动在后续的时间帧获得的障碍点集中还可能包括该障碍物的剩余部分的障碍点，因此，结合在前障碍物聚类结果，对目标障碍点集进行增量式障碍物聚类，从而可以逐渐获得完整的目标障碍物对应的障碍点集，对于同一个目标障碍物，在每个时间帧进行聚类获得的该目标障碍物对应的障碍点集称为第一点集。
步骤2043，基于各目标障碍物分别对应的第一点集，确定可行驶区域轮廓点集。
在一个可选实施例中，可以将各目标障碍物分别对应的第一点集作为可行驶区域轮廓点集。
在一个可选实施例中，还可以基于各目标障碍物分别对应的第一点集确定目标障碍物的侧角点，基于各目标障碍物的侧角点确定可行驶区域轮廓点集，以减少可行驶区域轮廓点集的点的数量。
在一个可选实施例中，增量式障碍物聚类可以通过目标障碍点集中的点在前障碍物聚类结果中的点之间的关系，确定目标障碍点集中的点与在前障碍物聚类结果中属于同一目标障碍物的点。具体比如在一定范围内的点确定属于同一目标障碍物。
在一个可选实施例中，在聚类过程中，可以基于欧式距离进行距离匹配，在一定距离范围内的点关联为同一类。为了提升障碍物边界的描述性，可以通过单线式、二段线式、三段线式聚类生成虚拟边界，具体可以根据目标障碍点集增量式聚合后的状态(比如相邻点所在直线的斜率与在前已聚类的斜率的变化量)以及在前障碍物聚类结果的状态进行线段的聚合与拆分。
示例性的，图9是本公开一示例性实施例提供的线聚合与线拆分的原理示意图。其中，对于目标障碍点集进行增量式聚合后的状态可以包括单线聚合、二段线聚合和三段线聚合三种情况，若相邻斜率之间的变化量在预设阈值范围内，可以确定属于单线聚合状态，若存在相邻两个斜率的变化量大于预设阈值的情况，表示线状态发生了变化，若只发生一次变化，确定属于二线段聚合，需要进行线拆分(二段线拆分)，将聚合点拆分为两个线段，同理，当线状态发生两次变化，确定为三段线聚合，需要进行三线段拆分，将三线段聚合点拆分为三个线段，来描述该目标障碍物的边界，为后续可行驶区域轮廓点集的确定提供依据。
本实施例通过基于在前障碍物聚类结果，对目标障碍点集进行增量式障碍物聚类，可以有效确定连续多帧扫描的同一目标障碍物的障碍点集，以为后续基于障碍物面线特征减少点的数量提供准确有效的点集数据，从而基于多帧融合进一步提高可行驶区域的准确性和稳定性。
图10是本公开一示例性实施例提供的步骤2043的流程示意图。
在一个可选实施例中，步骤2043的基于各目标障碍物分别对应的第一点集，确定可行驶区域轮廓点集，包括：
步骤20431，针对各超声波雷达中任一的第一超声波雷达，响应于第一超声波雷达对应有至少一个目标障碍物，基于第一超声波雷达所对应的各目标障碍物分别对应的第一点集，确定各目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点。
其中，第一超声波雷达可以是各超声波雷达中任意的超声波雷达。第一侧角点和第二侧角点可以基于图9所示的单向聚合、二线段拆分、三线段拆分的结果确定，比如可以将该目标障碍物的最左侧点作为第一侧角点，最右侧点作为第二侧角点。
步骤20432，将各目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点作为第一轮廓点集，并确定第一轮廓点集对应的标签。
其中，第一轮廓点集对应的标签用于表征第一轮廓点集的类型，该类型可以包括第一类型和第二类型，第一类型可以为障碍物类型，第二类型可以为可通行类型，具体表示方式可以根据实际需求设置，由于第一轮廓点集是基于目标障碍物的侧角点确定，因此第一轮廓点集对应的标签为第一类型，用于后续超声波栅格地图的构建。
在一个可选实施例中，对于二线段拆分情况，除了将最左侧点作为第一侧角点、最右侧点作为第二侧角点之外，还可以将两线段的交点作为第一中间点，与第一侧角点和第二侧角点一起作为第一轮廓点集。同理对于三线段拆分情况，还可以将三个线段之间的两个交点分别作为第二中间点和第三中间点，与第一侧角点和第二侧角点一起作为第一轮廓点集，具体可以根据实际需求设置。
步骤20433，基于第一轮廓点集、及第一轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
其中，第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集包括了第一轮廓点集中的各点，及第一轮廓点集对应的标签。基于此，可以获得各超声波雷达分别对应的可行驶区域轮廓点子集。
步骤20434，基于各超声波雷达分别对应的可行驶区域轮廓点子集，确定可行驶区域轮廓点集。
本实施例通过确定各目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点，作为超声波雷达对应的第一轮廓点集，可以有效减少点的数量，提高处理效率。
图11是本公开一示例性实施例提供步骤204的流程示意图。
在一个可选实施例中，步骤204还包括：
步骤20441，针对各超声波雷达中任一的第一超声波雷达，确定第一超声波雷达与除第一超声波雷达之外的其他超声波雷达的位置关系。
其中，当有多个超声波雷达依次相邻时，若超声波雷达的安装位置在多个超声波雷达的两侧中的任一侧时，由于其有一侧不存在相邻的超声波雷达，为了确定当前的可行驶区域轮廓点集，需要将该侧的扫描边界点作为当前的可行驶区域轮廓点，因此，对于任一的第一超声波雷达，需要确定第一超声波雷达与除第一超声波雷达之外的其他超声波雷达的位置关系，参见图4中的A-F六个超声波雷达的位置关系，E和F分别位于各超声波雷达的第一侧(左侧)和第二侧(右侧)。
步骤20442，响应于第一超声波雷达位于各其他超声波雷达的第一侧或第二侧，将第一超声波雷达的远离各其他超声波雷达一侧的扫描边界点集作为第二轮廓点集，并确定第二轮廓点集对应的标签。
其中，扫描边界参见图6中的P0-P4所在的左侧边界线和Q0-Q4所在的右侧边界线。由于第二轮廓点集是扫描边界点集，是受限于超声波雷达的扫描范围，并没有障碍物，因此第二轮廓点集对应的标签可以设置为第二类型(可通行类型)，比如图4中E的左侧扫描边界和F的右侧扫描边界，均为车辆两侧的道路部分。
步骤20443，响应于第一超声波雷达位于至少两个其他超声波雷达之间，且第一超声波雷达扫描范围内存在三角定位的第一障碍点，基于该第一障碍点，确定经过该第一障碍点且与第一超声波雷达视场角法线垂直的第一直线。
其中，第一超声波雷达视场角法线即为第一超声波雷达的雷达坐标系x轴所在直线。若第一超声波雷达位于至少两个其他超声波雷达之间，比如前述的A、B、C、D四个超声波雷达，由于其存在与相邻超声波雷达的重叠区域，因此可能存在重叠区域的第一障碍点，若存在第一障碍点，则可以基于第一障碍点、第一超声波雷达视场角法线确定第一直线。
步骤20444，基于第一直线，确定第一直线与第一超声波雷达视场角法线的第一交点、及第一直线与第一超声波雷达靠近该第一障碍点的扫描边界的第二交点。
其中，靠近第一障碍点的扫描边界是指形成该第一障碍点所在重叠区域的边界，比如前述A为第一超声波雷达，A和B的重叠区域的第一障碍点，则第一超声波雷达的靠近该第一障碍点的扫描边界是指A的右侧边界。
步骤20445，将第一交点和第二交点作为第三轮廓点集，并确定第三轮廓点集对应的标签。
其中，第一交点和第二交点是基于第一障碍点确定的，因此第三轮廓点集对应的标签设置为第一类型(障碍物类型)。
若述第一超声波雷达位于各其他超声波雷达的第一侧或第二侧，则步骤20433的基于第一轮廓点集、及第一轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集，包括：
步骤20433a，基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第二轮廓点集、及第二轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
若第一超声波雷达位于至少两个其他超声波雷达之间，则步骤20433的基于第一轮廓点集、及第一轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集，包括：
步骤20433b，基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第三轮廓点集、及第三轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
基于上述流程，可以确定各超声波雷达分别对应的可行驶区域轮廓点子集。
示例性的，图12是本公开一示例性实施例提供的第三轮廓点集的确定原理示意图。其中，uss-xy表示第一超声波雷达的雷达坐标系，x、y分别表示第一超声波雷达(对应图4的A)的雷达坐标系的x轴和y轴，lp表示第一障碍点，lp所在的虚线表示第一直线，P和Q分别表示第一交点和第二交点。R1和R2分别表示目标障碍物obj(R1和R2之间的线段)的第一侧角点和第二侧角点。vcs-xy表示车辆坐标系。
本实施例通过根据超声波雷达的不同位置情况，确定出第二轮廓点集及对应的标签或第三轮廓点集及对应的标签，用于与第一轮廓点集及对应的标签一起确定出各超声波雷达分别对应的可行驶区域轮廓点子集，有效提高可行驶区域轮廓点子集的准确性和有效性。
在一个可选实施例中，第一轮廓点集对应的标签为第一类型；第二轮廓点集对应的标签为第二类型；第三轮廓点集对应的标签为第一类型。
步骤20433a的基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第二轮廓点集、及第二轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集包括：
基于第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；基于第二轮廓点集对应的标签为第二类型，确定第二轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第二状态；将第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态、第二轮廓点集中的各轮廓点及对应的第二状态，形成第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
其中，第一状态可以为占用状态(occupy)，第二状态可以为空闲状态(free)，第一状态和第二状态用于后续超声波栅格地图的构建。
本实施例通过确定各轮廓点的状态，为后续超声波栅格地图的增量式构建提供准确有效的数据。
在一个可选实施例中，步骤20433b的基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第三轮廓点集、及第三轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集，包括：
基于第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；基于第三轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第三轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第一状态；将第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态、第三轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态，形成第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
该步骤的具体操作原理与前述步骤20433a类似，在此不再赘述。
在一个可选实施例中，在步骤204的基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集之后，还包括：
步骤301，基于可行驶区域轮廓点集，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
其中，在前获得的超声波栅格地图是基于在前可行驶区域轮廓点集进行增量式构建获得的，在前获得的超声波栅格地图可以包括栅格坐标系下的各栅格及各栅格对应的状态，栅格对应的状态用于表示该栅格范围内的区域是否为可行驶区域或者是否被占用。具体来说，可以基于可行驶区域轮廓点集中各轮廓点及其对应的状态对超声波栅格地图进行增量式更新，获得更新后的超声波栅格地图。
在一个可选实施例中，更新后的超声波栅格地图可以是车辆当前位置周围一定范围内的栅格地图。比如车辆前后各10米范围内，具体范围可以根据实际需求设置。也即，维护的超声波栅格地图区域随着车辆的移动而不断变化。
在一个可选实施例中，更新后的超声波栅格地图可以转换到当前的车辆坐标系下，用于下游的路径规划。
本实施例通过构建超声波栅格地图，可以为下游的路径规划提供有效的依据。
在一个可选实施例中，步骤301的基于可行驶区域轮廓点集，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图，包括：
基于可行驶区域轮廓点集中的各轮廓点及各轮廓点对应的状态，确定超声波栅格地图中的目标栅格的状态，轮廓点对应的状态包括第一状态和第二状态；基于目标栅格的状态，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
其中，超声波栅格地图每个栅格的大小可以根据实际需求设置，比如维护的超声波栅格地图大小为900*900，也即栅格数量为900*900个，对于每个栅格当前的状态的确定，可以结合前述获得的可行驶区域轮廓点集中的轮廓点及对应的状态确定，具体可以基于贝叶斯法则确定。
示例性的，超声波栅格地图大小设置为900*900，每个栅格的状态可以包括空闲状态(free)和被占用状态(occupy)，用s表示状态，s＝1表示被占用(occupy)状态，s＝0表示空闲状态，P(s＝1)表示属于occupy状态的概率，P(s＝0)表示属于free状态的概率，将两者的比值用于表示栅格的状态，表示如下：
Odd(s)＝P(s＝1)/P(s＝0) 公式1
对于每个栅格，若新得到一个测量值z～{0，1}，该测量值可以基于前述获得的可行驶区域轮廓点集确定，比如将可行驶区域轮廓点集中的各轮廓点映射到超声波栅格地图坐标系，确定其对应的目标栅格，则该轮廓点的状态会影响该目标栅格的状态，因此需要更新该目标栅格的状态，用Odd(s|z)表示z发生的条件下s的状态，即：
Odd(s|z)＝P(s＝1|z)/P(s＝0|z) 公式2
其中，P(s＝1|z)表示在z发生的条件下s＝1的概率，P(s＝0|z)表示在z发生的条件下s＝0的概率。
根据贝叶斯公式：
其中，P(z|s＝1)表示在s＝1发生的条件下z的发生的概率，P(z|s＝0)表示在s＝0发生的条件下z的发生的概率。
对公式5两边取对数得：
其中，logOdd(s|z)表示目标栅格的状态值。该状态值越大，表示该目标栅格的状态为被占用状态的可能性越大，该状态值越小，表示该目标栅格的状态为空闲状态的可能性越小，基于此，可以设置一定的映射规则用于确定目标栅格的当前状态，比如可以设置状态阈值，当该状态值大于状态阈值时，确定目标栅格的状态为被占用状态，否则为空闲状态，具体规则可以根据实际需求设置，本公开不作限定。
公式6右边第一项与测量值有关，测量值只有occupy和free两种状态，具体可以根据前述可行驶区域轮廓点集确定，最终每个测量值具有对应的确定的状态，假定：
其中，logoccu表示测量值的状态为occupy(即z＝1)时公式6右边的第一项的取值，logfree表示测量值的状态为free(即z＝0)时公式6右边的第一项的取值，logOdd(s)表示公式6右边第二项的取值。基于此，结合每个栅格的测量值情况，可以确定logOdd(s|z)的具体状态值。
按照上述原理，可以对车辆当前位置周围预设范围内的超声波栅格地图中的各栅格的状态进行实时更新，从而获得更新后的超声波栅格地图。
需要说明的是，对于可行驶区域轮廓点集所包围的可行驶区域部分的点作为超声波栅格地图中对应的目标栅格的测量值时，该测量值状态为空闲状态(z＝0)。
示例性的，图13是本公开一示例性实施例提供的超声波栅格地图的示意图。其中，occupied space表示被占用状态的栅格，free space表示空闲状态的栅格。
在一个可选实施例中，本公开的可行驶区域的确定方法还可以与基于摄像头采集的图像确定可行驶区域结合，进一步提高确定的可行驶区域的准确性和有效性。
本公开上述各实施例可以单独实施也可以在不冲突的情况下以任意组合方式结合实施，具体可以根据实际需求设置，本公开不作限定。
本公开实施例提供的任一种可行驶区域的确定方法可以由任意适当的具有数据处理能力的设备执行，包括但不限于：终端设备和服务器等。或者，本公开实施例提供的任一种可行驶区域的确定方法可以由处理器执行，如处理器通过调用存储器存储的相应指令来执行本公开实施例提及的任一种可行驶区域的确定方法。下文不再赘述。
示例性装置
图14是本公开一示例性实施例提供的可行驶区域的确定装置的结构示意图。该实施例的装置可用于实现本公开相应的方法实施例，如图14所示的装置包括：第一获取模块501、第一处理模块502、第二处理模块503、第三处理模块504和第四处理模块505。
第一获取模块501，用于获取至少一个超声波雷达中各超声波雷达分别对应的超声波回波信息，超声波回波信息包括回波信号和时间信息。
第一处理模块502，用于基于各超声波回波信息，确定各回波信号分别对应的回波距离。
第二处理模块503，用于基于各回波信号分别对应的回波距离，确定当前障碍点集。
第三处理模块504，用于基于当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集。
第四处理模块505，用于基于可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
图15是本公开另一示例性实施例提供的可行驶区域的确定装置的结构示意图。
在一个可选实施例中，第二处理模块503包括：第一处理单元5031、第二处理单元5032、第三处理单元5033和第四处理单元5034。
第一处理单元5031，用于基于各回波信号分别对应的回波距离、及各回波信号分别对应的时间信息，确定属于同一障碍点的回波距离组，每个回波距离组包括属于同一回波点的第一回波距离和第二回波距离。
第二处理单元5032，用于基于属于同一障碍点的回波距离组，确定回波距离组对应的第一障碍点。
第三处理单元5033，用于基于各回波距离中除回波距离组之外的第三回波距离，确定第三回波距离对应的第二障碍点。
第四处理单元5034，用于基于各第一障碍点和各第二障碍点，确定当前障碍点集。
在一个可选实施例中，第二处理单元5032具体用于：
对于任一回波距离组，基于第一回波距离、第二回波距离、第一回波距离对应的超声波雷达的第一位置、及第二回波距离对应的超声波雷达的第二位置，采用三角定位法，确定回波距离组对应的第一障碍点，第一位置和第二位置为车辆坐标系下的位置。
在一个可选实施例中，第三处理单元5033具体用于：
对于任一第三回波距离，在第三回波距离对应的超声波雷达的扫描范围内，确定超声波雷达的雷达坐标系下横轴坐标与第三回波距离相同的线段；基于预设采样规则，在线段上采样第一数量个点；将第一数量个点转换到车辆坐标系下，获得第三回波距离对应的第二障碍点。
在一个可选实施例中，第三处理模块504包括：坐标转换单元5041、聚类单元5042和第一确定单元5043。
坐标转换单元5041，用于将当前障碍点集转换到世界坐标系下，获得当前障碍点集对应的世界坐标系下的目标障碍点集；
聚类单元5042，用于基于在前障碍物聚类结果，对目标障碍点集进行增量式障碍物聚类，获得至少一个目标障碍物分别对应的第一点集，在前障碍物聚类结果是基于在前获得的障碍点集进行聚类的结果；
第一确定单元5043，用于基于各目标障碍物分别对应的第一点集，确定可行驶区域轮廓点集。
在一个可选实施例中，第一确定单元5043具体用于：
针对各超声波雷达中任一的第一超声波雷达，响应于第一超声波雷达对应有至少一个目标障碍物，基于第一超声波雷达所对应的各目标障碍物分别对应的第一点集，确定各目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点；将各目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点作为第一轮廓点集，并确定第一轮廓点集对应的标签；基于第一轮廓点集、及第一轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集；基于各超声波雷达分别对应的可行驶区域轮廓点子集，确定可行驶区域轮廓点集。
在一个可选实施例中，第一确定单元5043还用于：
针对各超声波雷达中任一的第一超声波雷达，确定第一超声波雷达与除第一超声波雷达之外的其他超声波雷达的位置关系；响应于第一超声波雷达位于各其他超声波雷达的第一侧或第二侧，将第一超声波雷达的远离各其他超声波雷达一侧的扫描边界点集作为第二轮廓点集，并确定第二轮廓点集对应的标签；第一确定单元5043具体用于基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第二轮廓点集、及第二轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。或者，第一确定单元5043还用于：响应于第一超声波雷达位于至少两个其他超声波雷达之间，且第一超声波雷达扫描范围内存在三角定位的第一障碍点，基于该第一障碍点，确定经过该第一障碍点且与第一超声波雷达视场角法线垂直的第一直线；基于第一直线，确定第一直线与第一超声波雷达视场角法线的第一交点、及第一直线与第一超声波雷达靠近该第一障碍点的扫描边界的第二交点；将第一交点和第二交点作为第三轮廓点集，并确定第三轮廓点集对应的标签。相应的，第一确定单元5043具体用于：基于第一轮廓点集、第一轮廓点集对应的标签、第三轮廓点集、及第三轮廓点集对应的标签，确定第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
在一个可选实施例中，第一轮廓点集对应的标签为第一类型；第二轮廓点集对应的标签为第二类型；第三轮廓点集对应的标签为第一类型；第一确定单元5043具体用于：
基于第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；基于第二轮廓点集对应的标签为第二类型，确定第二轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第二状态；将第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态、第二轮廓点集中的各轮廓点及对应的第二状态，形成第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
在一个可选实施例中，第一确定单元5043具体用于：
基于第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；基于第三轮廓点集对应的标签为第一类型，确定第三轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第一状态；将第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态、第三轮廓点集中的各轮廓点及对应的第一状态，形成第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集。
在一个可选实施例中，本公开的装置还包括：第五处理模块601，用于基于可行驶区域轮廓点集，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
在一个可选实施例中，第五处理模块601具体用于：
基于可行驶区域轮廓点集中的各轮廓点及各轮廓点对应的状态，确定超声波栅格地图中的目标栅格的状态，轮廓点对应的状态包括第一状态和第二状态；基于目标栅格的状态，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
本装置示例性实施例对应的有益技术效果可以参见上述示例性方法部分的相应有益技术效果，在此不再赘述。
示例性电子设备
图16是本公开实施例提供的一种电子设备的结构图，包括至少一个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行一个或多个计算机程序指令，以实现上文中本公开的各个实施例的方法和/或其他期望的功能。
在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
该输入装置13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息，其可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，为了简化，图16中仅示出了该电子设备10中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行上述“示例性方法”部分中描述的本公开各种实施例的方法中的步骤。
计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行上述“示例性方法”部分中描述的本公开各种实施例的方法中的步骤。
计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如但不限于包括电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。
以上结合具体实施例描述了本公开的基本原理，但是，在本公开中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为其是本公开的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本公开为必须采用上述具体的细节来实现。
本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (13)

1.一种可行驶区域的确定方法，包括：
获取至少一个超声波雷达中各所述超声波雷达分别对应的超声波回波信息，所述超声波回波信息包括回波信号和时间信息；
基于各所述超声波回波信息，确定各所述回波信号分别对应的回波距离；
基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离，确定当前障碍点集；
基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集；
基于所述可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离，确定当前障碍点集，包括：
基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离、及各所述回波信号分别对应的时间信息，确定属于同一障碍点的回波距离组，每个所述回波距离组包括属于同一回波点的第一回波距离和第二回波距离；
基于属于同一障碍点的所述回波距离组，确定所述回波距离组对应的第一障碍点；
基于各所述回波距离中除所述回波距离组之外的第三回波距离，确定所述第三回波距离对应的第二障碍点；
基于各所述第一障碍点和各所述第二障碍点，确定所述当前障碍点集。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于属于同一障碍点的所述回波距离组，确定所述回波距离组对应的第一障碍点，包括：
对于任一所述回波距离组，基于所述第一回波距离、所述第二回波距离、所述第一回波距离对应的超声波雷达的第一位置、及所述第二回波距离对应的超声波雷达的第二位置，采用三角定位法，确定所述回波距离组对应的第一障碍点，所述第一位置和所述第二位置为车辆坐标系下的位置。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于各所述回波距离中除所述回波距离组之外的第三回波距离，确定所述第三回波距离对应的第二障碍点，包括：
对于任一所述第三回波距离，在所述第三回波距离对应的超声波雷达的扫描范围内，确定所述超声波雷达的雷达坐标系下横轴坐标与所述第三回波距离相同的线段；
基于预设采样规则，在所述线段上采样第一数量个点；
将所述第一数量个点转换到车辆坐标系下，获得所述第三回波距离对应的第二障碍点。
5.根据权利要求1所述方法，其中，所述基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集，包括：
将所述当前障碍点集转换到世界坐标系下，获得所述当前障碍点集对应的世界坐标系下的目标障碍点集；
基于在前障碍物聚类结果，对所述目标障碍点集进行增量式障碍物聚类，获得至少一个目标障碍物分别对应的第一点集，所述在前障碍物聚类结果是基于在前获得的障碍点集进行聚类的结果；
基于各所述目标障碍物分别对应的第一点集，确定所述可行驶区域轮廓点集。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述目标障碍物分别对应的第一点集，确定所述可行驶区域轮廓点集，包括：
针对各所述超声波雷达中任一的第一超声波雷达，响应于所述第一超声波雷达对应有至少一个所述目标障碍物，基于所述第一超声波雷达所对应的各所述目标障碍物分别对应的所述第一点集，确定各所述目标障碍物分别对应的第一侧角点和第二侧角点；
将各所述目标障碍物分别对应的所述第一侧角点和所述第二侧角点作为第一轮廓点集，并确定所述第一轮廓点集对应的标签；
基于所述第一轮廓点集、及所述第一轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集；
基于各所述超声波雷达分别对应的所述可行驶区域轮廓点子集，确定所述可行驶区域轮廓点集。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
针对各所述超声波雷达中任一的所述第一超声波雷达，确定所述第一超声波雷达与除所述第一超声波雷达之外的其他超声波雷达的位置关系；
响应于所述第一超声波雷达位于各所述其他超声波雷达的第一侧或第二侧，将所述第一超声波雷达的远离各所述其他超声波雷达一侧的扫描边界点集作为第二轮廓点集，并确定所述第二轮廓点集对应的标签；或者，
响应于所述第一超声波雷达位于至少两个其他超声波雷达之间，且所述第一超声波雷达扫描范围内存在三角定位的第一障碍点，基于该第一障碍点，确定经过该第一障碍点且与所述第一超声波雷达视场角法线垂直的第一直线；
基于所述第一直线，确定所述第一直线与所述第一超声波雷达视场角法线的第一交点、及所述第一直线与所述第一超声波雷达靠近该第一障碍点的扫描边界的第二交点；
将所述第一交点和所述第二交点作为第三轮廓点集，并确定所述第三轮廓点集对应的标签；
所述基于所述第一轮廓点集、及所述第一轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集，包括：
基于所述第一轮廓点集、所述第一轮廓点集对应的标签、所述第二轮廓点集、及所述第二轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集；或者，
基于所述第一轮廓点集、所述第一轮廓点集对应的标签、所述第三轮廓点集、及所述第三轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的所述可行驶区域轮廓点子集。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一轮廓点集对应的标签为第一类型；所述第二轮廓点集对应的标签为第二类型；所述第三轮廓点集对应的标签为第一类型；
所述基于所述第一轮廓点集、所述第一轮廓点集对应的标签、所述第二轮廓点集、及所述第二轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的可行驶区域轮廓点子集包括：
基于所述第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定所述第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；
基于所述第二轮廓点集对应的标签为第二类型，确定所述第二轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第二状态；
将所述第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的所述第一状态、所述第二轮廓点集中的各轮廓点及对应的所述第二状态，形成所述第一超声波雷达对应的所述可行驶区域轮廓点子集；
所述基于所述第一轮廓点集、所述第一轮廓点集对应的标签、所述第三轮廓点集、及所述第三轮廓点集对应的标签，确定所述第一超声波雷达对应的所述可行驶区域轮廓点子集，包括：
基于所述第一轮廓点集对应的标签为第一类型，确定所述第一轮廓点集的各轮廓点的状态为第一状态；
基于所述第三轮廓点集对应的标签为第一类型，确定所述第三轮廓点集对应的各轮廓点的状态为第一状态；
将所述第一轮廓点集中的各轮廓点及对应的所述第一状态、所述第三轮廓点集中的各轮廓点及对应的所述第一状态，形成所述第一超声波雷达对应的所述可行驶区域轮廓点子集。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集之后，还包括：
基于所述可行驶区域轮廓点集，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述基于所述可行驶区域轮廓点集，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图，包括：
基于所述可行驶区域轮廓点集中的各轮廓点及各轮廓点对应的状态，确定超声波栅格地图中的目标栅格的状态，所述轮廓点对应的状态包括第一状态和第二状态；
基于所述目标栅格的状态，对在前获得的超声波栅格地图进行更新，获得更新后的超声波栅格地图。
11.一种可行驶区域的确定装置，包括：
第一获取模块，用于获取至少一个超声波雷达中各所述超声波雷达分别对应的超声波回波信息，所述超声波回波信息包括回波信号和时间信息；
第一处理模块，用于基于各所述超声波回波信息，确定各所述回波信号分别对应的回波距离；
第二处理模块，用于基于各所述回波信号分别对应的所述回波距离，确定当前障碍点集；
第三处理模块，用于基于所述当前障碍点集，确定可行驶区域轮廓点集；
第四处理模块，用于基于所述可行驶区域轮廓点集，确定可行驶区域。
12.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-10任一所述的可行驶区域的确定方法。
13.一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1-10任一所述的可行驶区域的确定方法。
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