障碍物判断方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本技术涉及自动化技术领域，特别是涉及一种障碍物判断方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.随着自动化技术的发展，各种智能设备应运而生，智能设备基于规划路径，自动化地执行相关任务，给人们的生活和工作都带来了非常大的便利。
3.传统技术中，智能设备使用激光雷达传感器和深度传感器对障碍物进行探测，但是对于类似于镜子、玻璃和透明材质的物体等激光不可见障碍物，智能设备无法对其进行准确的定位，或者需要借助辅助工具进行定位，导致智能设备的运行效率低下。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能设备运行效率的障碍物判断方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种障碍物判断方法。所述方法包括：
6.获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离；
7.获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云；
8.确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域；
9.若所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判断所述障碍物为第一类障碍物；
10.若所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物。
11.在一个实施例中，所述第二传感器为超声波传感器，所述获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云包括：
12.基于预设划分角度，对所述视场角进行划分，得到多个偏移角度；
13.基于所述间隔距离和所述偏移角度，计算所述偏移角度对应障碍物点的初始坐标；多个所述障碍物点用于表征所述障碍物；
14.基于多个所述偏移角度对应障碍物点的初始坐标，得到第二初始点云。
15.在一个实施例中，所述第一传感器为激光雷达和/或深度相机，所述确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域，包括：
16.基于所述第一传感器的第一外参，将所述第一初始点云转换成目标坐标系中的第一中间点云，基于所述第二传感器的第二外参，将所述第二初始点云转换成所述目标坐标系中的第二中间点云；
17.获取栅格地图的尺寸，以及所述栅格地图对应的分辨率；
18.基于所述尺寸和所述分辨率，将所述第一中间点云投影到所述栅格地图中，得到第一栅格点云，将所述第二中间点云投影到所述栅格地图中，得到第二栅格点云；
19.将所述第二栅格点云中的第二坐标，与所述第一栅格点云中的第一坐标进行比对，根据比对结果确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域；
20.所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判断所述障碍物为第一类障碍物，包括：
21.若不存在与所述第二坐标相同的第一坐标，则确定所述障碍物为第一类障碍物，其中，所述第一类障碍物为激光不可见障碍物；
22.所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物，包括：
23.若存在与所述第二坐标相同的第一坐标，则确定所述障碍物为第二类障碍物，其中，所述第二类障碍物为激光可见障碍物。
24.在一个实施例中，所述方法还包括：
25.获取目标地图和所述第二传感器的误差阈值；所述目标地图为所述设备运行过程中使用的地图；
26.在确定所述障碍物为第一类障碍物的情况下，若所述间隔距离小于所述误差阈值，则基于所述第二初始点云，对所述目标地图进行更新，得到更新后的目标地图；
27.在确定所述障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于所述第一初始点云对所述目标地图进行更新，得到更新后的目标地图。
28.在一个实施例中，所述基于所述第二初始点云，对所述目标地图进行更新，得到更新后的目标地图之后，还包括：
29.基于预设清除时长，对所述更新后的目标地图中的所述第二初始点云对应的所述障碍物进行清除，得到清除后的目标地图。
30.在一个实施例中，在确定所述障碍物为第一类障碍物的情况下，所述方法还包括：
31.基于所述间隔距离，确定所述障碍物对应的避障方式；
32.若所述间隔距离满足预设减速距离区间，且所述第二传感器的探测方向与所述设备的运行方向相同，则减速运行；
33.若所述间隔距离小于所述第二传感器的误差阈值，则基于所述间隔距离，生成所述障碍物对应的避障路径，基于所述避障路径，对所述障碍物进行避让。
34.在一个实施例中，所述基于所述间隔距离，生成所述障碍物对应的避障路径包括：
35.获取预留距离，基于所述间隔距离和所述预留距离，确定所述障碍物对应的绕行距离；
36.基于所述绕行距离，生成所述障碍物对应的避障路径。
37.第二方面，本技术还提供了一种障碍物判断装置。所述装置包括：
38.获取模块，用于获取第一传感器采集的第一初始点云，以及第二传感器采集的与障碍物之间的间隔距离；
39.划分模块，用于获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云；
40.判断模块，用于若所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判
断所述障碍物为第一类障碍物；若所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物。
41.第三方面，本技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各方面提供的障碍物判断方法中的步骤。
42.第四方面，本技术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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各方面提供的障碍物判断方法中的步骤。
43.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方面提供的障碍物判断方法中的步骤。
44.上述障碍物判断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离，获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二初始点云，确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域，若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物，若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物。如果第二传感器探测到的障碍物为第一类碍物，则第一传感器无法采集到该障碍物的第一初始点云，此时第一传感器采集到的第一初始点云为其他的第二类障碍物，通过第二传感器采集的设备与该障碍物之间的间隔距离，以及第二传感器的视场角，得到表征该障碍物的第二初始点云，如果第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，即可判断第二传感器探测到的障碍物是为第一类障碍物，提高了障碍物判断的准确性，如果确定第二传感器探测到障碍物为第一类碍物，则可以基于间隔距离对该障碍物进行避障，从而避免了设备与该障碍物发生碰撞，以及设备进行大范围的绕行或者停止运行，提高了设备的运行效率。
附图说明
45.图1为一个实施例中障碍物判断方法的应用环境图；
46.图2为一个实施例中障碍物判断方法的流程示意图；
47.图3为一个实施例中第二初始点云获取步骤的流程示意图；
48.图4为一个实施例中确定是否存在重合区域的流程示意图；
49.图5为一个实施例中避障方式确定步骤的流程示意图；
50.图6为一个实施例中设备的示意图；
51.图7为一个实施例中地图的示意图；
52.图8为一个实施例中障碍物判断装置的结构框图；
53.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
54.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
55.本技术实施例提供的障碍物判断方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，设备102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。设备102和服务器104均可单独用于执行本技术实施例中提供的障碍物判断方法。设备102和服务器104也可协同用于执行本技术实施例中提供的障碍物判断方法。设备102和设备102之间也可以协同用于执行本技术实施例中提供的障碍物判断方法。以设备102单独执行本技术实施例中提供的障碍物判断方法为例，设备获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离；获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二初始点云；确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域；若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物；若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物。其中，设备102可以但不限于是各种智能设备、自动化设备、清洁机器人、配送机器人、导览机器人、自动驾驶汽车以及无人驾驶飞机等中的至少一种。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
56.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种障碍物判断方法，以该方法应用于设备102为例进行说明，包括以下步骤：
57.步骤202，获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离。
58.其中，第一传感器是指发射光波的传感器，第一传感器可以根据接收的反射光波，确定障碍物信息。第一传感器中包括但不限于激光雷达传感器、深度传感器和红外传感器。点云是指多个点坐标的集合。第一初始点云是指第一传感器采集的障碍物点云。第一初始点云中的点坐标可以是位于以第一传感器为原点的坐标系。第二传感器是指发射声波的传感器，第二传感器可以根据接收的反射声波，确定与障碍物之间的间隔距离。第二传感器包括但不限于超声波传感器、声呐传感器和声音传感器。间隔距离是指设备与障碍物之间的直线距离。
59.示例性地，设备获取同一时刻的第一传感器采集的第一初始点云和第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离。
60.在一个实施例中，设备获取同一时刻，同一探测方向的，第一传感器采集的第一初始点云，和第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离。
61.步骤204，获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二初始点云。
62.其中，视场角(field of view，fov)是指传感器可以探测的角度范围。视场角可以用角度或者物理尺寸表示。视场角越大，第二传感器探测到的范围就越广，视场角越小，第二传感器探测到的范围就越窄。第二初始点云是指表征障碍物的点坐标集合。第二初始点云中的点坐标可以是位于以第二传感器为原点的坐标系。
63.示例性地，设备获取第二传感器的视场角，然后基于视场角和间隔距离进行计算，得到表征障碍物的第二初始点云。
64.在一个实施例中，设备建立以第二传感器为原点的初始坐标系，基于原点和间隔距离，得到以原点为圆心，以间隔距离为半径的曲线，将视场角对应的部分曲线作为目标曲线，对目标曲线进行采样，得到多个采样点，基于多个采样点对应的点坐标，得到表征障碍
物的第二初始点云。
65.步骤206，确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域。
66.示例性地，设备将第一初始点云与第二初始点云进行比对判断。
67.步骤208，若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物。
68.其中，第一类障碍物是指光波可以穿透的障碍物。第一类障碍物为激光不可见障碍物。例如，玻璃，镜子，透明的挡板。
69.示例性地，设备基于第一初始点云和第二初始点云进行比对，若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物。
70.步骤210，若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物。
71.其中，第二类障碍物是指光波无法穿透的障碍物。第二类障碍物为激光可见障碍物。例如，桌子、凳子和墙壁。
72.在一个实施例中，设备获取第一坐标系与参考坐标系之间的第一转换关系，第一坐标系是以第一传感器为原点的坐标系，以及第二坐标系与参考坐标系之间的第二转换关系，第二坐标系是以第二传感器为原点的坐标系，基于第一转换关系，对第一初始点云进行转换，得到第一参考点云，基于第二转换关系，对第二初始点云进行转换，得到第二参考点云，对第一参考点云和第二参考点云进行比对，若第一参考点云与第二参考点云中存在相同的点坐标，则判断该障碍物为第二类障碍物，若第一参考点云与第二参考点云中不存在相同的点坐标，则判断该障碍物为第一类障碍物。
73.上述障碍物判断方法中，如果第二传感器探测到的障碍物为第一类碍物，则第一传感器无法采集到该障碍物的第一初始点云，此时第一传感器采集到的第一初始点云为其他的第二类障碍物，通过第二传感器采集的设备与该障碍物之间的间隔距离，以及第二传感器的视场角，得到表征该障碍物的第二初始点云，如果第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，即可判断第二传感器探测到的障碍物是为第一类障碍物，提高了障碍物判断的准确性，如果确定第二传感器探测到障碍物为第一类碍物，则可以基于间隔距离对该障碍物进行避障，从而避免了设备与该障碍物发生碰撞，以及设备进行大范围的绕行或者停止运行，提高了设备的运行效率。
74.在一个实施例中，如图3所示，第二传感器为超声波传感器，获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二初始点云包括：
75.步骤302，基于预设划分角度，对视场角进行划分，得到多个偏移角度。
76.其中，超声波传感器是一种使用超声波技术进行探测和测量的传感器，超声波传感器可以测量目标物体与传感器之间的间隔距离。预设划分角度是指预先设置的、用于对视场角进行划分的角度。预设划分角度越小，得到的偏移角度越多，预设划分角度越大，得到的偏移角度越少。偏移角度是指障碍物点与原点之间的直线与坐标轴之间夹角的度数。
77.示例性地，设备获取预设划分角度，根据预设划分角度将视场角划分成多个偏移角度。
78.在一个实施例中，设备获取以第二传感器为原点的初始坐标系，将视场角转换成初始坐标系中的探测角度范围，基于预设划分角度，对视探测角度范围进行划分，得到多个
偏移角度。例如，第二传感器的视场角为60，该视场角在初始坐标系中的探测角度范围为-30
°
到30
°
，预设划分角度为5
°
，得到的偏移角度为-30
°
、-25
°
、-20
°
、-15
°
、-10
°
、-5
°
、0
°
、5
°
、10
°
、15
°
，20
°
、25
°
和30
°
。
79.步骤304，基于间隔距离和偏移角度，计算偏移角度对应障碍物点的初始坐标；多个障碍物点用于表征障碍物。
80.其中，障碍物点是指用于表征障碍物的点。可以理解为，在视场角范围内，与原点相隔间隔距离的点。初始坐标是指障碍物点在以第二传感器为原点的坐标系中的坐标。
81.示例性地，设备基于间隔距离和偏移角度，计算偏移角度对应障碍物点的初始坐标。
82.在一个实施例中，设备计算偏移角度的正弦值和余弦值，基于间隔距离和余弦值，得到x轴坐标，基于间隔距离和正弦值，得到y轴坐标，基于x轴坐标和y轴坐标，得到偏移角度对应障碍物点的初始坐标。
83.在一个实施例中，初始坐标pi(x,y)的计算公式如下所示：
84.x ＝ d*cos(θi)
ꢀꢀꢀꢀ
公式(1)
85.y ＝ d*sin(θi)
ꢀꢀꢀꢀ
公式(2)
86.其中，pi(x,y)为第i个偏移角度对应障碍物点的初始坐标，x为x轴坐标，y为y轴坐标，d为间隔距离，θi为第i个偏移角度。
87.步骤306，基于多个偏移角度对应障碍物点的初始坐标，得到第二初始点云。
88.示例性地，设备将多个偏移角度对应障碍物点的初始坐标组成第二初始点云。
89.在本实施例中，通过设备与障碍物之间的间隔距离，以及第二传感器对应的视场角，计算每个偏移角度对应障碍物点的初始坐标，可以理解为，障碍物点为障碍物可能存在的点，将多个障碍物点对应的初始坐标组成第二初始点云，第二初始点云可以较为准确的表征第二传感器探测到的障碍物，通过第二初始点云对障碍物进行定位，提高了障碍物定位的准确性。
90.在一个实施例中，如图4所示，第一传感器为激光雷达和/或深度相机，确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域，包括：
91.步骤402，基于第一传感器的第一外参，将第一初始点云转换成目标坐标系中的第一中间点云，基于第二传感器的第二外参，将第二初始点云转换成目标坐标系中的第二中间点云。
92.其中，激光雷达是一种使用激光光束进行探测和测量的传感器，激光雷达可以测量目标物体与激光雷达之间的距离、形状和位置。深度相机是一种传感器，也被称为深度传感器或深度摄像机，深度相机用于生成包含距离信息的深度图像。外参是指表征传感器相对于设备的位置参数。外参可以从设备的结构设计图中获取。第一外参是指第一传感器相对于设备的位置参数。第二外参是指第二传感器相对于设备的位置参数。目标坐标系是以设备中心为原点的坐标系。
93.示例性地，设备将第一初始点云中的每个第一初始坐标与第一外参相乘，得到每个第一初始坐标对应的第一中间坐标，将多个第一中间坐标组成第一中间点云，将第二初始点云中的每个第二初始坐标与第二外参相乘，得到每个第二初始坐标对应的第二中间坐标，将多个第二中间坐标组成第二中间点云。
94.在一个实施例中，第一中间坐标的计算方式如下所示：
95.pr
i ＝ t
rc * pciꢀꢀꢀꢀ
公式(3)
96.其中，t
rc
为第一外参，pci为第i个第一初始坐标，pri为第i个第一中间坐标。
97.步骤404，获取栅格地图的尺寸，以及栅格地图对应的分辨率。
98.其中，栅格地图是以设备中心为中心，以预设尺寸为尺寸形成的地图。例如，以设备中心为中心，形成一米长，一米宽的栅格地图。尺寸是指栅格地图的长宽。尺寸可以用长度和宽度表示。分辨率是指实际地图和栅格地图之间的比例，实际地图是指设备运行过程中使用的地图。
99.示例性地，设备获取栅格地图的尺寸和对应的分辨率。
100.步骤406，基于尺寸和分辨率，将第一中间点云投影到栅格地图中，得到第一栅格点云，将第二中间点云投影到栅格地图中，得到第二栅格点云。
101.示例性地，设备基于尺寸对第一中间点云中的每个第一中间坐标进行平移，得到第一平移点云，基于第一平移点云和分辨率，得到第一栅格点云，基于尺寸对第二中间点云中的每个第二中间坐标进行平移，得到第二平移点云，基于第二平移点云和分辨率，得到第二栅格点云。
102.在一个实施例中，设备基于尺寸对第一中间点云中的每个第一中间坐标进行平移，得到第一平移点云，将第一平移点云中的每个第一平移坐标除以分辨率，得到第一栅格点云，基于尺寸对第二中间点云中的每个第二中间坐标进行平移，得到第二平移点云，将第二平移点云中的每个第二平移坐标除以分辨率，得到第二栅格点云。
103.在一个实施例中，设备基于尺寸对第一中间点云中的每个第一中间坐标进行平移，得到第一平移点云，将第一平移点云中的每个第一平移坐标整除分辨率，得到第一栅格点云，基于尺寸对第二中间点云中的每个第二中间坐标进行平移，得到第二平移点云，将第二平移点云中的每个第二平移坐标整除分辨率，得到第二栅格点云。
104.在一个实施例中，第一栅格坐标的计算方式如下：
105.ps
xi ＝ (pr
xi
ꢀ‑ꢀ
size_x/2) | resolution
ꢀꢀꢀꢀ
公式(4)
106.ps
yi ＝ (pr
yi
ꢀ‑ꢀ
size_y/2) | resolution
ꢀꢀꢀꢀ
公式(5)
107.其中，ps
xi
为第i个第一栅格坐标的x轴坐标，ps
yi
为第i个第一栅格坐标的y轴坐标，pr
xi
为第i个第一中间坐标的x轴坐标，pr
yi
为第i个第一中间坐标的y轴坐标，size_x为栅格地图的长度，size_y为栅格地图的宽度，resolution为栅格地图对应的分辨率，|为整除符号。
108.步骤408，将第二栅格点云中的第二坐标，与第一栅格点云中的第一坐标进行比对，根据比对结果确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域。
109.若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，即不存在与第二坐标相同的第一坐标，则确定障碍物为第一类障碍物，其中，所述第一类障碍物为激光不可见障碍物。
110.若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，即存在与第二坐标相同的第一坐标，则确定障碍物为第二类障碍物，其中，所述第二类障碍物为激光可见障碍物。
111.示例性地，设备获取第二栅格点云中的当前第二坐标，将当前第二坐标与第一栅格点云中的第一坐标进行比对，若存在与当前第二坐标相同的第一坐标，则确定障碍物为第二类障碍物，停止比对；若不存在与当前第二坐标相同的第一坐标，则获取下一个第二坐
标作为当前第二坐标，重复上述步骤，直至第二栅格点云中的最后一个第二坐标，则确定障碍物为第一类障碍物。
112.在本实施例中，通过传感器对应的外参，对第一初始点云和第二初始点云进行转换，得到对应的第一中间点云和第二中间点云，第一中间点云和第二中间点云位于同一个目标坐标系中，使第一中间点云和第二中间点云之间具有了可比性，然后将第一中间点云和第二中间点云投影到栅格地图中，将第一中间点云中的每个第一中间坐标整除分辨率，因为整除的结果为整数部分，则会存在部分第一中间坐标整除分辨率的结果相同，导致第一栅格点云中的第一坐标的数量比第一中间点云中的第一中间坐标的数量少，同理，第二栅格点云中的第二坐标的数量比第二中间点云中的第二中间坐标的数量少，因此，可以减少比对的次数，提高了判断的效率。
113.在一个实施例中，障碍物判断方法还包括：
114.获取目标地图和第二传感器的误差阈值；目标地图为设备运行过程中使用的地图；在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，若间隔距离小于误差阈值，则基于第二初始点云，对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图；在确定障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于第一初始点对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图。
115.其中，误差阈值是指第二传感器出现探测误检的最小距离。误差阈值可根据第二传感器的特性进行设置。例如，第二传感器为a超声波传感器，a超声波传感器对于0.4米内出现的障碍物检测准确，对于0.4米之外出现的障碍物检测会存在误差，因此，可以将a超声波传感器的误差阈值设置为0.4米。
116.示例性地，设备获取行驶过程中使用的目标地图，以及第二传感器的误差阈值，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，将间隔距离与误差阈值进行比较，若间隔距离小于误差阈值，则基于第二初始点云，对目标地图进行更新，得到更新目标地图，若间隔距离大于或者等于误差阈值，则不对目标地图进行更新；在确定障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于第一初始点云对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图。
117.在一个实施例中，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，设备获取目标地图和第二传感器的误差阈值，将间隔距离与误差阈值进行比较，若间隔距离小于误差阈值，则判断第二传感器的探测方向是否与设备的运行方向相同，若第二传感器的探测方向和设备的运行方法相同，基于第二初始点云，对目标地图进行更新，得到更新目标地图；若第二传感器的探测方向和设备的运行方向不相同，或者间隔距离大于或者等于误差阈值，则不对目标地图进行更新。
118.在一个实施例中，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，设备获取目标地图和第二传感器的误差阈值，将间隔距离与误差阈值进行比较，若间隔距离小于误差阈值，则获取第二传感器的第二外参，基于第二外参，将第二初始点云转换成目标坐标系中的第二中间点云，目标坐标系是以设备中心为原点的坐标系，获取目标坐标系和目标地图之间的转换关系，基于转换关系，对第二中间点云进行转换，得到第二目标点云，在目标地图中新增第二目标点云，得到更新目标地图。
119.在一个实施例中，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，设备获取目标地图和第二传感器的误差阈值，将间隔距离与误差阈值进行比较，若间隔距离小于误差阈值，则获取第二传感器的第二外参，基于第二外参，将第二初始点云转换成目标坐标系中的第二中
间点云，目标坐标系是以设备中心为原点的坐标系，然后获取栅格地图的尺寸和对应的分辨率，以及栅格地图和目标地图之间的转换关系，基于尺寸和分辨率，将第二中间点云投影到栅格地图中，得到第二栅格点云，基于第二栅格点云和转换关系，得到第二目标点云，在目标地图中新增第二目标点云，得到更新目标地图。
120.在一个实施例中，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，设备获取目标地图和第二传感器的误差阈值，将间隔距离与误差阈值进行比较，若间隔距离小于误差阈值，则获取第二初始点云对应的第二栅格点云，以及栅格地图和目标地图之间的转换关系，基于转换关系，对第二栅格点云进行转换，得到第二目标点云，在目标地图中新增第二目标点云，得到更新目标地图。
121.在一个实施例中，设备得到更新目标地图之后还包括，基于更新目标地图生成障碍物对应的避障路径，避障路径用于设备对障碍物进行避让。
122.在本实施例中，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，若间隔距离小于误差阈值，则基于第二初始点云对目标地图进行更新，间隔距离小于误差阈值，不仅说明间隔距离测量准确，而且间隔距离越小，视场角对应的弧长越小，障碍物的位置范围越小，因此，基于间隔距离小于误差阈值对应的第二初始点云更新目标地图，目标地图中障碍物的位置范围较小，设备基于更新目标地图运行，即可以避免设备大范围的绕行，又可以避免设备与第一类障碍物发生碰撞，从而提高了设备的运行效率。在确定障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于第一初始点云对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图，第一初始点云为第一传感器获取的数据，第二初始点云为根据间隔距离计算得到的数据，相比与第二初始点云，第一初始点云可以更准确的表征障碍物，因此，在确定障碍物为第二类障碍物的情况下，基于第一初始点云对目标地图进行更新，提高了更新后的目标地图的准确性。
123.在一个实施例中，基于第二初始点云，对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图之后，还包括：
124.基于预设清除时长，对更新后的目标地图中的第二初始点云对应的障碍物进行清除，得到清除后的目标地图。
125.其中，预设清除时长是指预先设定的时长，可以理解为，以得到更新后的目标地图的时刻为起始时刻，将起始时刻加上预设清除时长，得到清除时刻，清除时刻即为设备对更新后的目标地图中的障碍物进行清除的时间。预设清除时长可以根据设备的运算能力，或者设备的运行速度和第二传感器的视场角确定。
126.示例性的，设备在得到更新后的目标地图的时长达到预设清除时长之后，对更新后的目标地图中的第二初始点云对应的障碍物进行清除，得到清除后的目标地图。
127.在本实施例中，设备在得到更新后的目标地图的时长达到预设清除时长之内，设备已根据目标地图中的障碍物生成了避让障碍物的避障路径，及时清除目标地图中的障碍物数据，避免了在障碍物移走的情况下，设备进行无效的避让，减少了设备避让障碍物的时长，从而提高了设备运行的效率。
128.在一个实施例中，如图5所示，在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，方法还包括：
129.步骤502，基于间隔距离，确定障碍物对应的避障方式。
130.其中，避障方式是指避开障碍物的方式。避障方式包括但不限于减速和绕行。
131.示例性地，设备根据间隔距离确定障碍物对应的避障方式。
132.在一个实施例中，设备获取第一阈值和第二阈值，第二阈值小于第一阈值，将间隔距离与第一阈值和第二阈值进行比较，若间隔距离大于第一阈值，则设备保持当前状态运行，若间隔距离小于或者等于第一阈值，且大于或者等于第二阈值，则获取第二传感器的探测方向，若第二传感器的探测方向与设备运行方向相同，确定使用减速运行的避障方式，若间隔距离小于第二阈值，则确定使用变更运行路径的避障方式。
133.在一个实施例中，设备基于间隔距离，确定障碍物对应的避障方式，若避障方式为变更运行路径，则基于第二初始点云对目标地图进行更新，目标地图是指设备运行过程中使用的地图，得到更新目标地图。
134.步骤504，若间隔距离满足预设减速距离区间，且第二传感器的探测方向与设备运行方向相同，则减速运行。
135.其中，预设减速距离区间是指预先设置的距离范围，若间隔距离满足该距离范围，则设备减速运行。探测方向是指第二传感器发射声波的方向。例如，探测方向可以划分为运行方向、运行左侧方向、运行右侧方向和运行反方向。
136.示例性地，设备获取预设减速距离区间，将间隔距离与预设减速距离区间进行比较，如果间隔距离在预设减速距离区间之内，则获取第二传感器的探测方向和设备运行方向，若探测方向与设备运行方向相同，设备则减速运行。
137.在一个实施例中，在设备减速运行的过程中，继续获取第二传感器采集的设备与障碍物之间的更新间隔距离，若更新间隔距离满足预设减速距离区间，则继续减速运行，或者以设定速度运行，若更新间隔区间小于第二传感器的误差阈值，则基于更新间隔距离和第二传感器的视场角对目标地图进行更新，得到更新目标地图，基于更新目标地图生成避障路径，基于避障路径对障碍物进行避让。
138.步骤506，若间隔距离小于第二传感器的误差阈值，则基于间隔距离，生成障碍物对应的避障路径，基于避障路径，对障碍物进行避让。
139.其中，避障路径是指避开障碍物的路径。
140.示例性地，设备将间隔距离与第二传感器的误差阈值进行比较，若间隔距离小于第二传感器的误差阈值，则基于间隔距离生成障碍物对应的避障路径，设备基于避障路径运行，对障碍物进行避让。
141.在一个实施例中，设备将间隔距离与第二传感器的误差阈值进行比较，若间隔距离小于第二传感器的误差阈值，则获取目标地图与栅格地图之间的转换关系，基于转换关系，对基于间隔距离得到的第二栅格点云进行转换，得到第二目标点云，基于第二目标点云对目标地图进行更新，得到更新目标地图，基于更新目标地图，生成障碍物对应的避障路径，基于避障路径，对障碍物进行避让。
142.在本实施例中，设备根据间隔距离，选择合适的避障方式，通过合适的避障方式对障碍物进行避让，提高设备的避障效率，从而提高设备的运行效率，其中，在间隔距离满足预设减速距离区间的情况下，说明设备与障碍物之间的间隔距离比较大，设备暂时不需要进行绕行，如果此时进行绕行，绕行的距离较长，通过减速运行避免设备与第一类障碍物发生碰撞，以提高设备的运行效率；在间隔距离小于误差阈值的情况下，不仅说明间隔距离测量准确，障碍物的位置范围小，而且说明设备与障碍物之间的间隔距离较小，设备与障碍物
容易发生碰撞，基于间隔距离生成避障路径，基于避障路径对障碍物进行避让，既可以避免设备大范围的绕行，又可以避免设备与第一类障碍物发生碰撞，从而提高了设备的运行效率。
143.在一个实施例中，基于间隔距离，生成障碍物对应的避障路径包括：
144.获取预留距离，基于间隔距离和预留距离，确定障碍物对应的绕行距离；基于绕行距离，生成障碍物对应的避障路径。
145.其中，预留距离是指预先设置的固定距离。预留距离可以根据第一类障碍物的宽度或者厚度确定，可以理解为，第一类障碍物可以透过光波，一般可以透过光波的障碍物的宽度或者厚度都比较小，预留距离可以表征第一类障碍物的宽度或者厚度。绕行距离是指设备为了避开障碍物，设备移动到障碍物的另外一侧的距离。
146.示例性的，设备获取预留距离，将间隔距离加上预留距离，得到障碍物对应的绕行距离，然后基于绕行距离生成障碍物对应的避障路径。
147.在一个实施例中，设备获取预留距离，将间隔距离加上预留距离，得到障碍物对应的绕行距离，基于第二传感器的视场角和绕行距离，确定障碍物点云，基于障碍物点云，生成障碍物对应的避障路径。
148.本实施例中，间隔距离小于第二传感器的误差阈值，说明设备与障碍物之间的距离较小，设备需要移动到障碍物的另外一侧绕行避障，将间隔距离加上预留距离，得到障碍物对应的绕行距离，然后根据绕行距离生成障碍物对应的避障路径，设备按照避障路径运行，可以避免与障碍物发生碰撞，从而提高了设备的运行效率。
149.在一个示例性地实施例中，机器人的传感器布局如图6所示，602为机器人，机器人安装了5个超声波传感器、1个激光雷达传感器和1个深度相机传感器。其中，5个超声波传感器分别为1号超声波传感器、2号超声波传感器、3号超声波传感器、4号超声波传感器和5号超声波传感器，对应的探测区域分别为604、606、608、610和612，每个超声波传感器的视场角为60度，深度相机传感器的探测范围为614，激光雷达传感器的探测范围为616。
150.获取同一时刻激光雷达传感器采集的激光雷达点云，以及深度相机传感器采集的深度点云，从机器人的结构设计图中获取激光雷达传感器的激光雷达外参和深度相机传感器的深度相机外参，使用公式(3)将激光雷达点云转换到机器人坐标系中，得到中间激光雷达点云，使用公式(3)将深度点云转换机器人坐标系中，得到中间深度点云。获取栅格地图的长度和宽度，以及栅格地图对应的分辨率，使用公式(4)和(5)，将中间激光雷达点云投影到栅格地图中，得到栅格激光雷达点云，使用公式(4)和(5)，将中间深度点云投影到栅格地图中，得到栅格深度点云。
151.获取同一时刻超声波传感器采集的机器人与障碍物之间的间隔距离d，以及超声波传感器的视场角60
°
，以5
°
为预设划分角度，得到的偏移角度为-30
°
、-25
°
、-20
°
、-15
°
、-10
°
、-5
°
、0
°
、5
°
、10
°
、15
°
、20
°
、25
°
、30
°
，使用公式(1)和(2)，计算每个偏移角度对应障碍物点的点坐标，将多个点坐标组成超声波点云。从机器人的结构设计图中获取超声波传感器的超声波外参，使用公式(3)将超声波点云转换到机器人坐标系中，得到中间超声波点云。基于栅格地图的长度和宽度，以及栅格地图对应的分辨率，使用公式(4)和(5)，将中间超声波点云投影到栅格地图中，得到栅格超声波点云。
152.将栅格超声波点云与栅格激光雷达点云和栅格深度点云进行比对，如果栅格激光
雷达点云和栅格深度点云中的至少一个点云，与栅格超声波点云存在相同的点坐标，则确定超声波传感器探测到的障碍物为激光可见障碍物，如图7所示，其中，702为机器人，704为栅格激光雷达点云或者栅格深度点云，706为栅格超声波点云，704和706存在重合区域，则确定超声波传感器探测到的障碍物为激光可见障碍物。如果栅格激光雷达点云和栅格深度点云，与栅格超声波点云不存在相同的点坐标，则确定超声波传感器探测到的障碍物为激光不可见障碍物。
153.在确定超声波传感器探测到的障碍物为激光可见障碍物时，则舍弃栅格超声波点云，基于栅格激光雷达点云和栅格深度点云对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图，基于更新后的目标地图生成避障路径，机器人沿着避障路径运行，对激光可见障碍物进行避让。
154.在确定超声波传感器探测到的障碍物为激光不可见障碍物时，获取预设减速区间和误差阈值，如果间隔距离在预设减速区间之间，且障碍物为2号或3号超声波传感器探测得到，则说明机器人前方有激光不可见障碍物，机器人减速运行；如果间隔距离小于误差阈值，则基于栅格超声波点云对目标地图进行更新，得到更新目标地图，然后基于更新目标地图生成避障路径，机器人沿着避障路径运行，对激光不可见障碍物进行避让。
155.上述障碍物判断方法，将同一时刻的超声波点云、激光雷达点云和深度点云转换到栅格地图中，得到栅格超声波点云，栅格激光雷达点云和栅格深度点云，让栅格超声波点云，栅格激光雷达点云和栅格深度点云在同一个地图中，使其具有可比性，不仅如此，通过使用整除的计算方式，减少栅格超声波点云、栅格激光雷达点云和栅格深度点云中点坐标的数量，减少了栅格超声波点云与栅格激光雷电点云和栅格深度点云之间进行比较的次数，提高了障碍物类型的确定效率，如果超声波传感器探测到的障碍物为激光不可见障碍物，则根据间隔距离的远近确定对应的避障方式，不仅避免了机器人与激光不可见障碍物发生碰撞，而且避免了机器人大范围的绕行，从而提高了机器人的运行效率。
156.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
157.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的障碍物判断方法的障碍物判断装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个障碍物判断装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于障碍物判断方法的限定，在此不再赘述。
158.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种障碍物判断装置，包括：获取模块802、划分模块804、判断模块806和确定模块808，其中：
159.获取模块802，用于获取第一传感器采集的第一初始点云，以及第二传感器采集的与障碍物之间的间隔距离；
160.划分模块804，用于获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二
初始点云；
161.判断模块806，用于确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域；
162.确定模块808，用于若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物；若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物。
163.在一个实施例中，划分模块804还用于：基于预设划分角度，对视场角进行划分，得到多个偏移角度；基于间隔距离和偏移角度，计算偏移角度对应障碍物点的初始坐标；多个障碍物点用于表征障碍物；基于多个偏移角度对应障碍物点的初始坐标，得到第二初始点云。
164.在一个实施例中，判断模块806还用于：基于第一传感器的第一外参，将第一初始点云转换成目标坐标系中的第一中间点云，基于第二传感器的第二外参，将第二初始点云转换成目标坐标系中的第二中间点云；获取栅格地图的尺寸，以及栅格地图对应的分辨率；基于尺寸和分辨率，将第一中间点云投影到栅格地图中，得到第一栅格点云，将第二中间点云投影到栅格地图中，得到第二栅格点云；将第二栅格点云中的第二坐标，与第一栅格点云中的第一坐标进行比对，根据比对结果确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域。
165.在一个实施例中，确定模块808还用于：第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物，包括：若不存在与第二坐标相同的第一坐标，则确定障碍物为第一类障碍物，其中，第一类障碍物为激光不可见障碍物；第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物，包括：若存在与第二坐标相同的第一坐标，则确定障碍物为第二类障碍物，其中，第二类障碍物为激光可见障碍物。
166.在一个实施例中，障碍物判断装置还包括更新模块，更新模块用于：获取目标地图和第二传感器的误差阈值；目标地图为设备运行过程中使用的地图；在确定障碍物为第一类障碍物的情况下，若间隔距离小于误差阈值，则基于第二初始点云，对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图；在确定障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于第一初始点云对目标地图进行更新，得到更新后的目标地图。
167.在一个实施例中，更新模块还用于：基于预设清除时长，对更新后的目标地图中的第二初始点云对应的障碍物进行清除，得到清除后的目标地图。
168.在一个实施例中，障碍物判断装置还包括避障模块，避障模块用于：基于间隔距离，确定障碍物对应的避障方式；若间隔距离满足预设减速距离区间，且第二传感器的探测方向与设备的运行方向相同，则减速运行；若间隔距离小于第二传感器的误差阈值，则基于间隔距离，生成障碍物对应的避障路径，基于避障路径，对障碍物进行避让。
169.在一个实施例中，避障模块还用于：获取预留距离，基于间隔距离和预留距离，确定障碍物对应的绕行距离；基于绕行距离，生成障碍物对应的避障路径。
170.上述障碍物判断装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
171.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是设备102，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示
单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种障碍物判断方法。
172.本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
173.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
174.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
175.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
176.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
177.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
178.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
179.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并
不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种障碍物判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离；获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云；确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域；若所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判断所述障碍物为第一类障碍物；若所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二传感器为超声波传感器，所述获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云包括：基于预设划分角度，对所述视场角进行划分，得到多个偏移角度；基于所述间隔距离和所述偏移角度，计算所述偏移角度对应障碍物点的初始坐标；多个所述障碍物点用于表征所述障碍物；基于多个所述偏移角度对应障碍物点的初始坐标，得到第二初始点云。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一传感器为激光雷达和/或深度相机，所述确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域，包括：基于所述第一传感器的第一外参，将所述第一初始点云转换成目标坐标系中的第一中间点云，基于所述第二传感器的第二外参，将所述第二初始点云转换成所述目标坐标系中的第二中间点云；获取栅格地图的尺寸，以及所述栅格地图对应的分辨率；基于所述尺寸和所述分辨率，将所述第一中间点云投影到所述栅格地图中，得到第一栅格点云，将所述第二中间点云投影到所述栅格地图中，得到第二栅格点云；将所述第二栅格点云中的第二坐标，与所述第一栅格点云中的第一坐标进行比对，根据比对结果确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域；所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判断所述障碍物为第一类障碍物，包括：若不存在与所述第二坐标相同的第一坐标，则确定所述障碍物为第一类障碍物，其中，所述第一类障碍物为激光不可见障碍物；所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物，包括：若存在与所述第二坐标相同的第一坐标，则确定所述障碍物为第二类障碍物，其中，所述第二类障碍物为激光可见障碍物。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取目标地图和所述第二传感器的误差阈值；所述目标地图为所述设备运行过程中使用的地图；在确定所述障碍物为第一类障碍物的情况下，若所述间隔距离小于所述误差阈值，则基于所述第二初始点云，对所述目标地图进行更新，得到更新后的目标地图；在确定所述障碍物为第二类障碍物的情况下，则基于所述第一初始点云对所述目标地
图进行更新，得到更新后的目标地图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二初始点云，对所述目标地图进行更新，得到更新后的目标地图之后，还包括：基于预设清除时长，对所述更新后的目标地图中的所述第二初始点云对应的所述障碍物进行清除，得到清除后的目标地图。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述障碍物为第一类障碍物的情况下，所述方法还包括：基于所述间隔距离，确定所述障碍物对应的避障方式；若所述间隔距离满足预设减速距离区间，且所述第二传感器的探测方向与所述设备的运行方向相同，则减速运行；若所述间隔距离小于所述第二传感器的误差阈值，则基于所述间隔距离，生成所述障碍物对应的避障路径，基于所述避障路径，对所述障碍物进行避让。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述间隔距离，生成所述障碍物对应的避障路径包括：获取预留距离，基于所述间隔距离和所述预留距离，确定所述障碍物对应的绕行距离；基于所述绕行距离，生成所述障碍物对应的避障路径。8.一种障碍物判断装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取第一传感器采集的第一初始点云，以及第二传感器采集的与障碍物之间的间隔距离；划分模块，用于获取所述第二传感器的视场角，基于所述视场角和所述间隔距离，得到第二初始点云；判断模块，用于确定所述第一初始点云与所述第二初始点云是否存在重合区域；确定模块，用于若所述第一初始点云与所述第二初始点云不存在重合区域，则判断所述障碍物为第一类障碍物；若所述第一初始点云与所述第二初始点云存在重合区域，则判断所述障碍物为第二类障碍物。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种障碍物判断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取第一传感器采集的第一初始点云，以及同一时刻第二传感器采集的设备与障碍物之间的间隔距离；获取第二传感器的视场角，基于视场角和间隔距离，得到第二初始点云；确定第一初始点云与第二初始点云是否存在重合区域；若第一初始点云与第二初始点云不存在重合区域，则判断障碍物为第一类障碍物；若第一初始点云与第二初始点云存在重合区域，则判断障碍物为第二类障碍物。采用本方法能够提高设备的运行效率。的运行效率。的运行效率。


技术研发人员：朱俊安 张涛
受保护的技术使用者：成都市普渡机器人有限公司
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/9/25