自动驾驶的感知数据处理方法、装置及电子设备与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶、自主泊车、物联网、智能交通等领域，具体地，涉及一种自动驾驶的感知数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。


背景技术：

2.自动汽车，也称为机器人汽车，自动驾驶汽车，或无人驾驶汽车，是一种能够感知其环境并在很少或完全没有人工输入的情况下行驶的汽车。自动驾驶汽车结合了多种传感器来感知周围环境，例如雷达，激光雷达，声纳，全球定位系统，里程计和惯性测量单元。先进的控制系统对传感信息进行解释，以识别适当的导航路径，障碍物和相关标志。


技术实现要素：

3.本公开提供了一种自动驾驶的感知数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。
4.根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶的感知数据处理方法，包括：确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息；针对每个所述障碍物中心位置信息，响应于检测到所述障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件以及所定位的位置位于所述预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息；以及响应于检测到与所述目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足所述滤除条件，将所述第一目标障碍物信息从所述至少一个障碍物信息中滤除。
5.根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶的感知数据处理装置，包括：第一确定模块，用于确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息；第二确定模块，用于针对每个所述障碍物中心位置信息，响应于检测到所述障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件以及所定位的位置位于所述预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息；以及滤除模块，用于响应于检测到与所述目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足所述滤除条件，将所述第一目标障碍物信息从所述至少一个障碍物信息中滤除。
6.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
8.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
9.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
10.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
11.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用自动驾驶的感知数据处理方法及装置的示例性系统架构；
12.图2示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理方法的流程图；
13.图3示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理方法的整体流程图；
14.图4示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理装置的框图；以及
15.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
16.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
17.在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。
18.在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。
19.在自动驾驶车辆的行驶场景中，可能会存在一些对于车辆行驶安全没有任何影响或者能够通过强制规划路径保证不影响车辆行驶的特殊障碍物。
20.发明人在实现本公开构思的过程中发现，自动驾驶车辆在包括特殊障碍物的场景下运营行驶的过程中，检测识别特殊障碍物存在较大的挑战。例如，基于感知算法识别特殊障碍物时，会存在类型识别错误或者障碍物边界识别不稳定的问题，导致即使车辆感知到特殊障碍物，也会为了避让该些障碍物出现急刹或者点刹等动作，使用户体感较差，并会降低自动驾驶通行效率。再如，在一些特殊场景，如道路狭窄，道路边缘放置一些锥桶等障碍物，以及狭窄道路左侧为双黄线、右侧摆放栅栏等场景，自动驾驶车辆下游的规划控制模块会扩展障碍物边界，如当主车在左侧为双黄线、右侧摆放栅栏的狭窄道路上行驶时，需要对感知检测到的栅栏障碍物增加通行缓冲，导致即使碍物识别稳定，依然会造成车辆停滞不前。此外，感知算法存在泛化性问题，如站台的激光雷达点云从某些角度看上去与真实车辆呈现的点云结构较为相似，基于感知算法进行识别时，会将站台识别为车辆，调整感知算法中的参数的方式并不能很好地解决感知算法误识别的问题，如果继续优化调整相关模型或者参数，还可能会引发其他不必要的问题。
21.本公开提供了一种自动驾驶的感知数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。自动驾驶的感知数据处理方法包括：确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物
信息相对应的障碍物中心位置信息；针对每个障碍物中心位置信息，响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件以及所定位的位置位于预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息；以及响应于检测到与目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足滤除条件，将第一目标障碍物信息从至少一个障碍物信息中滤除。
22.图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用自动驾驶的感知数据处理方法及装置的示例性系统架构。
23.需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用自动驾驶的感知数据处理方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的自动驾驶的感知数据处理方法及装置。
24.如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括信息采集端101、网络102和服务器103。网络102用以在信息采集端101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102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。
25.信息采集端101通过网络102与服务器103进行交互，以接收或发送信息等。信息采集端101例如用于采集基于多个采样时刻的障碍物感知信息。
26.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如可以是根据由信息采集端101提供的障碍物感知信息进行处理的后台处理服务器(仅为示例)。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务(
″
virtual private server
″
，或简称
″
vps
″
)中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
27.需要说明的是，本公开实施例所提供的自动驾驶的感知数据处理方法一般也可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的自动驾驶的感知数据处理装置一般可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的自动驾驶的感知数据处理方法也可以由不同于服务器103且能够与信息采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的自动驾驶的感知数据处理装置也可以设置于不同于服务器103且能够与信息采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。
28.例如，信息采集端101可以感测障碍物信息，然后将感测到的障碍物信息发送给服务器103，由服务器103确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息，针对每个障碍物中心位置信息，响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件，并响应于检测到与障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足滤除条件，将第一目标障碍物信息从至少一个障碍物信息中滤除。或者由能够与信息采集端101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群对障碍物信息进行处理。
29.应该理解，图1中的终端设备、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终端设备、网络和服务器。
30.图2示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理方法的流程图。
31.如图2所示，该方法包括操作s210～s230。
32.在操作s210，确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息。
33.在操作s220，针对每个障碍物中心位置信息，响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件以及所定位的位置位于预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息。
34.在操作s230，响应于检测到与目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足滤除条件，将第一目标障碍物信息从至少一个障碍物信息中滤除。
35.根据本公开的实施例，障碍物信息可以包括能够基于信息采集装置或传感器装置感测到的所有实体对象的位置、形状、大小等信息。实体对象可以包括静止物体和运动物体其中至少之一。例如，障碍物信息可以用于表征由车载传感器感测到的所以静止或运动的障碍物信息。障碍物中心位置信息可以根据感测到的障碍物信息和感测算法确定。障碍物中心位置信息可以包括二维位置信息和三维位置信息等其中至少之一。
36.根据本公开的实施例，预定义区域范围可以包括平面范围、空间范围等其中至少之一。预定义区域范围可以用于定义对车辆行驶过程不会产生影响的区域、对车辆行驶过程不会产生影响的障碍物所对应的区域、对车辆行驶过程不会产生影响的障碍物的中心位置所对应的区域以及其他可以滤除的区域等其中至少之一。预定义区域范围可以通过首先确定多个预定义坐标点，然后，根据多个预定义坐标点确定的多边形来确定。
37.例如，在车辆行驶过程中，不影响车辆行驶的障碍物可以包括在实际环境中安放的静止物体。静止物体在高精地图坐标系下的坐标可以是固定的，不会随着车辆的移动而发生偏移。此外，车载传感器输送给下游规划控制模块的障碍物信息也可以建立在高精地图坐标系下。基于此，在某些场景下感测的障碍物信息以及基于某些感知算法确定的障碍物信息等其中至少一种障碍物信息的位置信息，可以被圈定在高精地图的特定范围内，根据该特定范围可以确定上述预定义区域范围。
38.根据本公开的实施例，滤除条件可以包括障碍物信息表征的障碍物为预定义车型的车辆、障碍物信息表征的障碍物为地面、障碍物信息表征的障碍物为栅栏、障碍物信息表征的障碍物为植被以及障碍物信息表征的障碍物为其他预定义对象等其中至少之一，且可不限于此。
39.根据本公开的实施例，预定义区域范围和滤除条件均可以预先配置于信息采集装置或传感器装置中，配置参数可以被适时的读取，以实现对某些障碍物的滤除处理。
40.例如，自动驾驶软件系统可以包含感知模块、决策模块、规划模块和控制模块等多个模块。用于定义预定义区域范围和滤除条件的信息可以配置于感知模块内部。配置方法可以包括：首先，基于特殊障碍物的滤除需求，在公共目录下定义相关proto结构，proto结构可以定义与预定义区域范围和滤除条件相关的配置参数信息的数据格式。然后，在已定义的proto结构中添加配置参数信息，得到包括预定义区域范围和滤除条件的配置文件。proto指对象的书写，可称为隐式原型，一个对象的隐式原型指向构造该对象的构造函数的原型，使得实例能够访问在构造函数原型中定义的属性和方法。
41.需要说明的是，proto结构以及配置参数的内容可以由感知团队维护，维护措施可以包括修改和更新等其中至少之一。
42.根据本公开的实施例，针对车辆行驶过程中感测到的每个障碍物的障碍物中心位
置信息，在检测到所定位的位置位于预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息情况下，可以触发基于滤除条件对与目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息进行滤除的策略，通过基于滤除条件对第一目标障碍物信息的其他属性信息进一步判断，可以将不影响车辆行驶的第一目标障碍物信息从已检测到的障碍物信息中滤除。
43.通过本公开的上述实施例，结合预定义区域范围和滤除条件，在感知算法之外，提供了一种感知辅助能力，实现了一种滤除策略，可以对特殊场景下的特殊障碍物稳定的滤除，提高障碍物感测结果的准确度。此外，在自动驾驶领域，合理利用该滤除策略，可以在确保通行过程安全可靠的前提下，提高车辆通行效率，并可有效提高自动驾驶能力。
44.下面结合具体实施例，对图2所示的方法做进一步说明。
45.根据本公开的实施例，上述滤除条件可以包括多个滤除子条件。确定滤除条件可以包括：响应于接收到针对到多个滤除子条件中目标滤除子条件的选择操作，将目标滤除子条件确定为滤除条件。
46.根据本公开的实施例，不同场景中的障碍物可以有倾向性的特征，基于场景倾向性和障碍物相关特性，滤除条件可以根据滤除范围的不同批量定义。该定义过程也可以包括：首先，定义proto结构。然后，基于proto结构，定义配置参数信息。之后，可以基于预定义好的proto结构，在将障碍物信息序列化发送至下游的规划控制模块之前，结合配置参数信息新增针对障碍物信息的多种滤除策略。
47.例如，可以在公共proto中定义一个滤除方法的整形变量filter_method，可以用数字表示对应的滤除方法。如用数字0表示基于预定义障碍物类型进行滤除，用数字1表示基于预定义障碍物子类型进行滤除，用数字2表示基于预定义点云类别进行滤除，以及用数字9表示直接滤除等。根据filter_method字段的取值，通过选择不同的数字，可以选定不同的滤除方法，作为要采用的滤除条件。
48.需要说明的是，根据障碍物信息的类别，还可以定义其他滤除方法，并可可结合其他数字对相应滤除方法进行定义，以便于选择。
49.根据本公开的实施例，在filter_method字段的基础上，可以定义一个滤除数组filter_list，滤除数组中可以定义该滤除方法可滤除的障碍物的相关信息。例如，针对基于预定义障碍物类型进行滤除的滤除方法，可以定义与人、车辆等其中至少一类障碍物相关的障碍物信息的滤除数组。针对基于预定义障碍物子类型进行滤除的滤除方法，可以定义在预定义障碍物类型的基础上进一步细化后的障碍物信息，如对车辆进一步细化后，可以定义与自行车、小汽车、卡车、三轮车等其中至少一类障碍物相关的障碍物信息的滤除数组。针对基于预定义点云类别进行滤除的滤除方法，可以定义表征地面、植被、栅栏以及其他未知信息等其中至少之一的点云信息的滤除数组。直接滤除表征可以对障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内的障碍物直接滤除。
50.根据本公开的实施例，在用户选择了某种滤除方法的情况下，可以只滤除与该滤除方法对应的某几种障碍物信息。例如，用户可以通过选择基于预定义障碍物类型进行滤除时，可以只滤除行人、车辆等类型的障碍物信息，保留其他障碍物信息。用户选择基于预定义点云类别进行滤除时，可以只过滤地面、植被、栅栏等障碍物信息，保留其他障碍物信息等。
51.通过本公开的上述实施例，通过批量定义多个滤除子条件的方式定义滤除条件，
可以简化对滤除条件的相关信息的配置。通过选择目标滤除子条件作为要采用的滤除条件，可以避免由于过滤障碍物信息过多而引起不必要的安全风险。
52.根据本公开的实施例，为确定预定义区域范围和滤除条件，自动驾驶的感知数据处理方法还可以包括：响应于检测到车辆行驶至目标区域内，获取与目标区域相关的预定义滤除条件。根据预定义滤除条件，确定用于对与该车辆相关的车载传感器感测到的障碍物信息进行滤除处理的目标预定义区域范围和目标滤除条件。
53.根据本公开的实施例，预定义区域范围和滤除条件均可以预先配置于与信息采集装置或传感器装置具有通信关系的系统模块中，如可以配置于自动驾驶软件系统内部。自动驾驶软件系统内部可以设置patch(补丁)节点，用于向其他模块发送各种配置参数信息，如预定义区域范围和滤除条件等信息。patch可以指内存补丁、文件补丁等，也可以作为一种计算机命令程序，可以对文件应用进行修改。
54.根据本公开的实施例，可以基于cybertron框架，设定有效的预定义区域范围和滤除条件等配置参数信息。cybertron是一种基于操作系统层的各算法模块调度框架，可以负责各模块之间的消息通信、资源分配和运行调度等。patch模块可以提供固定接口，用于实现在车辆行驶至特定区域时，向外发送与该区域相关的配置参数信息。感知模块可以订阅需要的配置参数信息并设置回调函数。在patch模块向外发送配置参数信息的情况下，感知模块可以接收相关配置参数信息。然后，可以基于回调函数，获取相关配置参数信息中预定义好的相关参数数值，得到与该特定区域相关的目标预定义区域范围和目标滤除条件。目标预定义区域范围和目标滤除条件可以被赋值给感知过滤策略，基于感知过滤策略，可以实现对车辆在该特定区域检测到的障碍物信息进行处理。
55.需要说明的是，在patch模块和感知模块等其他模块需要进行消息交互的情况下，也可以采用ros(robot operating system，机器人软件平台)系统中节点参数的通信方式实现。
56.通过本公开的上述实施例，通过设置patch模块实现各模块之间的信息交互，可以有效保证系统内滤除策略处理的一致性。此外，根据车辆驶入的区域，获取相应区域的预定义区域范围和滤除条件，可有效减少信息传输过程中的数据量。针对分区域配置的预定义区域范围和滤除条件，便于维护管理。针对确定的区域，结合确定的预定义区域范围和滤除条件进行信息处理，还可有效提高信息处理效率。
57.根据本公开的实施例，自动驾驶的感知数据处理方法还可以包括：响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围之外，确定与障碍物中心位置信息相对应的第二目标障碍物信息。根据第二目标障碍物信息，控制车辆的行驶。
58.根据本公开的实施例，在车辆行驶至特定区域内的情况下，patch模块可以发送已定义的预定义区域范围和滤除条件等配置参数信息，并被感知模块获取和加载。感知模块可以循环遍历车载传感器感测到的每一个障碍物的障碍物信息，并判断障碍物中心位置是否位于预定义区域范围中。如果不在，可以确定第二目标障碍物信息。在检测到第二目标障碍物信息时，可以跳过滤除策略，并把第二目标障碍物信息的输出标签设置为true，实现根据第二目标障碍物信息，控制车辆的行驶。
59.通过本公开的上述实施例，可以基于预定义区域范围筛选得到对车辆行驶有影响的障碍物信息，可有效解决感知算法对特殊障碍物的检测识别不稳定问题。根据筛选得到
的障碍物信息控制车辆的行驶，可有效提高车辆在特殊场景下的通行效率以及自动驾驶能力。
60.根据本公开的实施例，自动驾驶的感知数据处理方法还可以包括：根据至少一个障碍物信息中滤除第一目标障碍物信息后的障碍物信息，控制车辆的行驶。
61.根据本公开的实施例，对于障碍物中心位置位于预定义区域范围中的障碍物信息，即第一目标障碍物信息，可以基于预定义的filter_method字段的取值，选择对应的滤除方法。然后，可以基于与选择的滤除方法相对应的filter_list中定义的滤除条件，判断第一目标障碍物信息是否满足选定的滤除条件。在第一目标障碍物信息满足选定的滤除条件的情况下，可以将第一目标障碍物信息的输出标签设置为false。在第一目标障碍物信息不满足选定的滤除条件的情况下，可以将第一目标障碍物信息的输出标签设置为true。
62.根据本公开的实施例，可以只针对输出标签为true的障碍物信息进行序列化，并发送给下游的规划控制模块，控制车辆的行驶。对于输出标签为false的障碍物信息，进行滤除处理，完成在感知模块内对特殊障碍物信息的过滤，不将其输出给下游的规划控制模块，以避免因为特殊场景或者特殊障碍物引起的车辆急刹或者点刹。
63.通过本公开的上述实施例，可以基于预定义区域范围和滤除条件滤除对车辆行驶没有影响的障碍物信息，并根据经过滤除处理后剩余的障碍物信息控制车辆的行驶，可有效提高车辆在特殊场景下的通行效率以及自动驾驶能力。
64.根据本公开的实施例，可以在proto结构里增加一个布尔类型的策略开关，开关关闭时可以表征上述滤除策略未开启。当需要在特定场景下使用滤除策略时，可以在配置文件中手动开启该开关。
65.通过本公开的上述实施例，可以提升代码逻辑的稳健性，并可使滤除策略兼容多样性的应用场景。
66.图3示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理方法的整体流程图。
67.如图3所示，该方法包括操作s310～s360。
68.在操作s310，确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息。
69.在操作s320，障碍物中心是否位于预定于区域范围内？若是，则只需操作s330；若否，则执行操作s360。
70.在操作s330，基于filter_method字段的取值，选择不同的滤除条件。
71.在操作s340，障碍物信息是否满足选定的滤除条件？若是，则执行操作s350；若否，则执行操作s360。
72.在操作s350，将障碍物信息从至少一个障碍物信息中滤除。
73.在操作s360，将障碍物信息进行存储。
74.根据本公开的实施例，感知模块可以基于感知算法感测到至少一个障碍物信息。每个障碍物信息可以对应有一个表征障碍物中心位置的障碍物中心位置信息。预定义区域范围和滤除条件可以预先定义好，并存储于感知模块或与感知模块具有通信关系的其他系统中，如车机系统等。系统中可以设置patch模块，用于在建立不同模块之间的通信，使得系统内个模块的滤除策略保持一致。
75.根据本公开的实施例，针对每个感测到的障碍物信息，可以判断与该障碍物信息相对应的障碍物中心所处的位置是否位于预定义区域范围内。如果是，可以选择滤除条件对该障碍物信息进一步筛选。如果确定障碍物信息也满足选定的滤除条件，表征该障碍物可以被滤除，则将该障碍物进行滤除操作。如果确定障碍物信息不满足选定的滤除条件，表征该障碍物不应该被滤除，则对该障碍物进行存储。如果确定与该障碍物信息相对应的障碍物中心所处的位置位于预定义区域范围外，表征该障碍物不应该被滤除，对该障碍物进行存储。存储的障碍物信息可以被输入规划控制模块，进一步处理。例如，可以基于存储的障碍物信息控制车辆的行驶等。
76.通过本公开的上述实施例，结合预定义区域范围和滤除条件，在感知算法之外，提供了一种感知辅助能力，实现了一种滤除策略，可以对特殊场景下的特殊障碍物稳定的滤除，提高障碍物感测结果的准确度。此外，在自动驾驶领域，合理利用该滤除策略，可以在确保通行过程安全可靠的前提下，提高车辆通行效率，并可有效提高自动驾驶能力。
77.图4示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶的感知数据处理装置的框图。
78.如图4所示，自动驾驶的感知数据处理装置400包括第一确定模块410、第二确定模块420和滤除模块430。
79.第一确定模块410，用于确定与感测到的至少一个障碍物信息中的每个障碍物信息相对应的障碍物中心位置信息。
80.第二确定模块420，用于针对每个障碍物中心位置信息，响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围内，确定滤除条件以及所定位的位置位于预定义区域范围内的目标障碍物中心位置信息。
81.滤除模块430，用于响应于检测到与目标障碍物中心位置信息相对应的第一目标障碍物信息满足滤除条件，将第一目标障碍物信息从至少一个障碍物信息中滤除。
82.根据本公开的实施例，滤除条件包括多个滤除子条件。第二确定模块包括确定单元。
83.确定单元，用于响应于接收到针对到多个滤除子条件中目标滤除子条件的选择操作，将目标滤除子条件确定为滤除条件。
84.根据本公开的实施例，自动驾驶的感知数据处理装置还包括获取模块和第三确定模块。
85.获取模块，用于响应于检测到车辆行驶至目标区域内，获取与目标区域相关的预定义滤除条件。
86.第三确定模块，用于根据预定义滤除条件，确定用于对与车辆相关的车载传感器感测到的障碍物信息进行滤除处理的目标预定义区域范围和目标滤除条件。
87.根据本公开的实施例，至少一个障碍物信息用于表征由车载传感器感测到的障碍物信息。自动驾驶的感知数据处理装置还包括第四确定模块和第一控制模块。
88.第四确定模块，用于响应于检测到障碍物中心位置信息所定位的位置位于预定义区域范围之外，确定与障碍物中心位置信息相对应的第二目标障碍物信息。
89.第一控制模块，用于根据第二目标障碍物信息，控制车辆的行驶。
90.根据本公开的实施例，至少一个障碍物信息用于表征由车载传感器感测到的障碍物信息。自动驾驶的感知数据处理装置还包括第二控制模块。
91.第二控制模块，用于根据至少一个障碍物信息中滤除第一目标障碍物信息后的障碍物信息，控制车辆的行驶。
92.根据本公开的实施例，滤除条件包括如下中的至少之一：障碍物信息表征的障碍物为预定义车型的车辆，障碍物信息表征的障碍物为地面，障碍物信息表征的障碍物为栅栏，障碍物信息表征的障碍物为植被以及障碍物信息表征的障碍物为其他预定义对象。
93.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
94.根据本公开的实施例，一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
95.根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
96.根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开的自动驾驶的感知数据处理方法。
97.图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
98.如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
99.设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
100.计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶的感知数据处理方法。例如，在一些实施例中，自动驾驶的感知数据处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到ram 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的自动驾驶的感知数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行自动驾驶的感知数
据处理方法。
101.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
102.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
103.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
104.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
105.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
106.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端一服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
107.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以川页序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
108.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。