1.基于高度矢量场的道路障碍物识别方法，在头盔的前上方设置激光雷达，所述的激光雷达检测方向设置为前下方，所述的头盔两侧设置语音播报的喇叭，所述的头盔侧面设置充电接口和开关按键，所述的头盔内部设置控制器，所述的控制器包括进行集中控制的处理器，与所述的处理器连接的由扁平电机组成的振动器，还包括与所述的充电接口连接的充电电路，所述的充电电路输出连接充电电池，所述的充电电池输出连接电源电路，所述的电源电路输出所述的控制器及其他模块所需的电源，所述的激光雷达，开关按键和喇叭与所述的处理器连接；所述的激光雷达用于检测前方地面的状况，中心位置建立传感器坐标系xyz，x轴指向所述的激光雷达的检测中心方向，与水平方向成β夹角，y轴指向左侧，z轴指向前上方，同时建立世界坐标系XYZ，Y轴与y轴重合，X轴指向正前方，Z轴指向竖直向上，k k

所述的激光雷达输出数据f (i，j)＝{(dij，αi，j·θ)}，其中k＝0，1，2...，为检测的序号，αi为所述的激光雷达在竖直方向上的检测角度，i为竖直方向上的数据序号，i＝0，1，2...N‑

1，N为所述的激光雷达的线数，j为水平方向上的数据序号，j＝0，1，2...，θ为所述的激光雷达在水平方向上的检测角度增量，其特征在于：所述的处理器用于实现道路障碍物识别方法，所述的道路障碍物识别方法包括以下步骤：k k

(1)每隔固定周期ΔT，所述的处理器读取所述的激光雷达输出数据f (i，j)＝{(d ij，k k k ‑1 k

αi，j·θ)}，转换为传感器坐标系下的点[xij ，yij ，zij] ＝[dij·cosαi·sin(j·θ‑θ0)，k k

dij·cosαi·cos(j·θ‑θ0)，dij·sinαi]，其中θ0为j＝0的检测角度；采用坐标转换方法，k k k ‑1

将点[xij，yij，zij] 转换为世界坐标系下的点k k k ‑1

(2)在点[Xij ，Yij ，Zij ] 组成的集合中，搜索障碍物，并提取障碍物信息：距离D，方位δ，宽度W，高度H，具体步骤如下：k k k ‑1 k k k ‑1(2a)、搜索点[Xij ，Yij ，Zij] 在X轴正方向上的邻近点[Xmn ，Ymn ，Zmn] ，即αm＞αi，同k k 2 k k 2 1/2 k k时[(Xmn‑Xij) +(Ymn‑Yij) ] 最小，其中m＝0，1，2...N‑1，n＝0，1，2...，计算ΔXij＝Xmn‑k k k k k k k k ‑1 k k k ‑1Xij ，ΔZij＝Zmn‑Zij ，如果ΔXij ＝0，则点[Xij ，Yij ，Zij] 到邻近点[Xmn，Ymn ，Zmn] 的矢量与X轴的夹角 否则

k k k ‑1

则点[Xij ，Yij ，Zij ] 的高度场矢量为k k

(ΔZij，ωij)；

k k k k ‑1 k

(2b)、当ωij ＜‑Tω，将点[Xij ，Yij ，ΔZij ] 存入数据链表L0；当ωij ＞Tω，将点k k k ‑1

[Xij，Yij，ΔZij] 存入数据链表L1，Tω为角度阈值；

(2c)、遍历完所有的点以后，如果数据链表L0非空，则计算凹陷区域参数：距离D＝MinX(L0)，方位δ＝arctan(AvergeY(L0)/AvergeX(L0))，宽度W＝MaxY(L0)‑MinY(L0)，高度H＝AvergeΔZ(L0)；

如果数据链表L1非空，则计算凸起障碍物参数：距离D＝MinX(L1)，方位δ＝arctank

(AvergeY(L1)/AvergeX(L1))，宽度W＝MaxY(L1)‑MinY(L1)，将L1中的数据ΔZij对i进行积分k

求和，得到 高度H＝Max{ΔZj|j＝0，1，2...}，其中Max为计算最大值算式；

其中MinX，MinY分别为计算数据链表中的X坐标，Y坐标最小值的算式，MaxY为计算数据链表中点的Y坐标最大值的算式，AvergeX，AvergeY和AvergeΔZ为计算数据链表中的X坐标，Y坐标和ΔZ均值的算式。

(3)如果发现障碍物，所述的处理器通过所述的振动器警示用户，并且通过所述的喇叭播报障碍物信息。