1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取行驶路线中周围环境的第一深度图像；

S2、对所述第一深度图像进行切割处理，得到行驶车道对应的第二深度图像；

S3、将所述第二深度图像转换为点云信息，并根据所述点云信息进行地面投影，得到目标的点云信息和地面的点云信息，将所述地面的点云信息进行删除，得到没有地面部分的投影图像；

S4、基于变邻区域生长算法，对所述投影图像进行聚类分析，获取多个障碍物聚类点集，并确定每一个障碍物的位置信息；

所述步骤S3包括步骤：

S301、将所述第二深度图像进行点云坐标转换，得到对应的点云信息；

S302、将所述点云信息进行坐标转换，将所述点云信息中的(x,z)坐标系平面转换为与地面平行的状态；

S303、在所述(x,z)坐标系下设置多个栅格，将所述第二深度图像中的所有像素点向所述各个栅格中投影；

S304、统计落在每一个栅格中的投影的像素点的数量，若所述投影的像素点的数量大于一预设的数量阈值，则该栅格内投影的像素点为目标的投影的像素点，否则为地面的投影的像素点；

S305、将所述地面的投影的像素点进行删除，得到没有地面部分的投影图像。

2.如权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括：基于深度图转点云的计算方法，将所述第一深度图像转换为点云图；

对所述点云图分别进行x轴向行驶车道范围的切割、y轴向行驶高度范围的切割和z轴向检测范围的切割，得到切割后的点云图；

根据所述切割后的点云图，获取行驶车道对应的第二深度图像。

3.如权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S302具体包括：通过对深度相机的安装角度进行标定，对点云信息进行坐标转换，将点云信息中的(x,z)坐标系平面转换为与地面平行的状态。

4.如权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S303包括：所述(x,z)坐标系下的栅格的数量由所述(x,z)坐标系下z轴的长度和栅格的大小决定。

5.如权利要求4所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S303包括：所述栅格的大小与所述第二深度图像的像素点密度有关，当所述像素点密度越大时，所述栅格越小；

所述(x,z)坐标系下的z轴的长度由所述第二深度图像的像素点的最大距离决定。

6.如权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：对所述投影图像进行膨胀和腐蚀，并对所述膨胀和腐蚀后的投影图像进行中值滤波处理。

7.如权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括：以所述投影图像的原点开始遍历，依照左上至右下的顺序进行遍历；

首先对所述原点的上下左右四个相邻点进行区域生长，若目标均无法生长，则将所述原点的上下左右四个相邻点的相邻点进行区域生长；

以此类推，逐个点作为种子点开始区域生长，直至所有的点完成区域生长操作。

8.如权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述投影图像的像素点与所述第二深度图像中对应的像素点进行关联，确定所述第二深度图像中的目标像素点和地面像素点，并将所述地面像素点删除，得到没有地面的第三深度图像；

基于区域生成方法，对所述第三深度图像进行聚类分析，获取多个障碍物聚类点集，并确定每一个障碍物的位置信息。

9.一种障碍物识别系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取行驶路线中周围环境的第一深度图像；

切割模块，用于对所述第一深度图像进行切割处理，得到行驶车道对应的第二深度图像；

投影模块，用于将所述第二深度图像转换为点云信息，并根据所述点云信息进行地面投影，得到目标的点云信息和地面的点云信息，将所述地面的点云信息进行删除，得到没有地面部分的投影图像；

聚类模块，用于基于变邻区域生长算法，对所述投影图像进行聚类分析，获取多个障碍物聚类点集，并确定每一个障碍物的位置信息；

其中，所述投影模块具体用于将所述第二深度图像进行点云坐标转换，得到对应的点云信息，将所述点云信息进行坐标转换，将所述点云信息中的(x,z)坐标系平面转换为与地面平行的状态，在所述(x,z)坐标系下设置多个栅格，将所述第二深度图像中的所有像素点向所述各个栅格中投影，统计落在每一个栅格中的投影的像素点的数量，若所述投影的像素点的数量大于一预设的数量阈值，则该栅格内投影的像素点为目标的投影的像素点，否则为地面的投影的像素点，将所述地面的投影的像素点进行删除，得到没有地面部分的投影图像。