本申请涉及数据处理，尤其涉及一种单目感知数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前常见低成本配置的智能自主移动机器人往往会以一个单目摄像头作为主要的感知传感器，以满足应用场景中基本的障碍物检测、边界检测、运动物体检测等多种感知需求。常见流程为获取图像后进行人工智能ai模型的分割/检测等推理，结果再转换成3d空间中的点云用于避障和边界限制。由于单目相机缺乏深度信息，这个过程的实现依赖于一个重要的先验假设：假定障碍物位于水平地面上。
2、虽然这个假设在开阔户外场景中大部分情况下是满足的，但是仍然有很多时候障碍物并不满足该假设，即，障碍物本身具有一定的高度，例如站立的人，场景中具有一定高度的物体比如树木等。这种情况下，上述图像信息转点云的过程就会产生明显的错误估计，导致无法准确的确定障碍物的位置信息，从而对机器人的绕障行为产生干扰。
技术实现思路
1、本申请提供了一种单目感知数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决如何基于单目相机准确的确定障碍物位置信息的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种单目感知数据处理方法，所述方法包括：
3、获取单目相机采集的单目图像；其中，所述单目图像中包括至少一个障碍物；
4、将所述单目图像转换成点云数据；
5、将所述点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据；其中，所述二维极坐标系以所述单目相机为原点；
6、将所述二维极坐标系划分为多个等分的相位区间；其中，多个所述相位区间以所述原点为顶点；
7、确定每个所述相位区间中的目标极坐标点；其中，所述目标极坐标点为位于所述相位区间内所有区间极坐标点中半径最小的坐标点；
8、根据所有所述目标极坐标点确定所述障碍物的位置信息。
9、可选地，将所述单目图像转换成点云数据，包括：
10、估计所述单目图像的深度信息；
11、获取所述单目相机的内参矩阵；
12、根据所述深度信息和所述内参矩阵将所述单目图像转换成所述点云数据。
13、可选地，估计所述单目图像的深度信息，包括：
14、利用预先训练的深度估计模型估计所述单目图像的所述深度信息；
15、或者，
16、获取所述单目相机采集的第一图像；其中，所述第一图像与所述单目图像的拍摄角度不同和/或拍摄位置不同；根据所述第一图像和所述单目图像估计所述单目图像的所述深度信息。
17、可选地，将所述点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据，包括：
18、将所述点云数据投影到水平面，得到所述水平面上的水平坐标数据；
19、将所述水平坐标数据转换到二维极坐标系，得到半径数据和角度数据；
20、将所述半径数据和所述角度数据作为所述极坐标数据。
21、可选地，将所述二维极坐标系划分为多个等分的相位区间，包括：
22、确定划分区间的目标个数；
23、将所述二维极坐标系划分成所述目标个数个等分的所述相位区间。
24、可选地，确定划分区间的目标个数，包括：
25、获取精度需求；
26、根据所述精度需求和预设的映射关系确定划分区间的所述目标个数；其中，所述映射关系为精度需求与划分区间个数的映射关系。
27、可选地，确定每个所述相位区间中的目标极坐标点，包括：
28、确定所述相位区间中包含的所有区间极坐标点；
29、获取所述区间极坐标点的半径信息；
30、确定所有所述半径信息中半径最小的目标半径信息；
31、将所述目标半径信息对应的所述区间极坐标点作为所述相位区间的所述目标极坐标点。
32、第二方面，本申请提供了一种单目感知数据处理装置，所述装置包括：
33、获取模块，用于获取单目相机采集的单目图像；其中，所述单目图像中包括至少一个障碍物；
34、第一转换模块，用于将所述单目图像转换成点云数据；
35、第二转换模块，用于将所述点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据；其中，所述二维极坐标系以所述单目相机为原点；
36、坐标系划分模块，用于将所述二维极坐标系划分为多个等分的相位区间；其中，多个所述相位区间以所述原点为顶点；
37、第一确定模块，用于确定每个所述相位区间中的目标极坐标点；其中，所述目标极坐标点为位于所述相位区间内所有区间极坐标点中半径最小的坐标点；
38、第二确定模块，用于根据所有所述目标极坐标点确定所述障碍物的位置信息。
39、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
40、存储器，用于存放计算机程序；
41、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的单目感知数据处理方法。
42、第四方面，本申请提供了一种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如第一方面任一项实施例所述的单目感知数据处理方法。
43、本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，获取单目相机采集的单目图像；其中，所述单目图像中包括至少一个障碍物；将所述单目图像转换成点云数据；将所述点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据；其中，所述二维极坐标系以所述单目相机为原点；将所述二维极坐标系划分为多个等分的相位区间；其中，多个所述相位区间以所述原点为顶点；确定每个所述相位区间中的目标极坐标点；其中，所述目标极坐标点为位于所述相位区间内所有区间极坐标点中半径最小的坐标点；根据所有所述目标极坐标点确定所述障碍物的位置信息。该方法，将基于单目图像得到的点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据，通过对划分到每个相位区间的坐标点进行筛选，保留半径最小的坐标点作为目标极坐标点，实现了对点云数据的降采样，将单目图像转点云数据过程中的错误数据剔除，基于每个相位区间中保留的目标极坐标点确定障碍物的位置信息，提高了障碍物位置信息的识别准确度。
1.一种单目感知数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述单目图像转换成点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，估计所述单目图像的深度信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述点云数据转换为二维极坐标系下的极坐标数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述二维极坐标系划分为多个等分的相位区间，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定划分区间的目标个数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个所述相位区间中的目标极坐标点，包括：
8.一种单目感知数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
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如权利要求1-7任一项所述的单目感知数据处理方法。
