运动状态估计方法和运动状态估计装置制造方法及图纸

本发明专利技术是关于一种运动状态估计方法，包括：确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系；若所述当前障碍物与所述历史障碍物为同一障碍物，根据所述历史障碍物的点云数据和所述当前障碍物的点云数据，确定所述当前障碍物的运动状态信息。根据本发明专利技术的实施例，针对同一障碍物而言，可以根据历史障碍物的点云数据和当前障碍物的点云数据来确定该障碍物的运动状态信息，由于点云数据包含障碍物对应的多个点，而多个点相对于一个点而言，可以全面地体现障碍物的特征，因此可以更加准确地确定障碍物的运动状态。

【技术实现步骤摘要】
运动状态估计方法和运动状态估计装置
本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及运动状态估计方法、运动状态估计装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
目前自动驾驶车辆估计障碍物运动状态的方式主要是针对同一障碍物而言，确定历史时刻该障碍物所处的历史位置，和当前时刻该障碍物所处的当前位置的距离差，进而根据当前时刻和历史时刻的时间差和上述距离差确定障碍物的移动速度。这种估计障碍物运动状态的方式，由于所依据的障碍物的位置仅仅是障碍物中一个点的位置，所以确定的结果并不够准确。
技术实现思路
本专利技术提供运动状态估计方法、运动状态估计装置、电子设备和计算机可读存储介质，以解决相关技术中的不足。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种运动状态估计方法，包括：确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系；若所述当前障碍物与所述历史障碍物为同一障碍物，根据所述历史障碍物的点云数据和所述当前障碍物的点云数据，确定所述当前障碍物的运动状态信息。可选地，所述确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系包括：获取所述设备当前时刻所处环境的点云数据以及图像数据；根据所述图像数据获取所述环境中的障碍物的特征数据；在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据；根据所述障碍物点云数据和障碍物特征数据，确定所述设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系。可选地，所述根据所述图像数据获取所述环境中的障碍物的特征数据包括：将所述图像数据输入第一预设模型，得到所述环境中的障碍物的边框描述信息；根据所述边框描述信息和第二预设模型，确定用于输入所述预设模型以得到所述边框描述信息的特征数据。可选地，所述在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据包括：对所述点云数据进行平面拟合，根据平面拟合的结果确定所述设备行驶所在表面的模型；根据所述点云数据中的点与所述表面的模型的关系，在所述点云数据中确定属于障碍物的障碍物点云数据。可选地，所述在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据还包括：确定用于获取所述点云数据的第一装置和用于获取所述图像数据的第二装置之间的转换关系矩阵；根据所述转换关系矩阵将所述点云数据转换到所述图像数据所在平面；计算所述边框描述信息和转换到所述图像所在平面的点云数据的关联系数；根据所述关联系数确定属于相同障碍物的障碍物点云数据和边框描述信息对应的障碍物特征数据。可选地，所述根据所述障碍物点云数据和障碍物特征数据，确定所述设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系包括：确定所述当前障碍物的障碍物点云数据，与所述历史障碍物的障碍物点云数据的第一相似度；确定所述当前障碍物的障碍物特征数据，与所述历史障碍物的障碍物特征数据的第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述当前障碍物与所述历史障碍物是否为同一障碍物。根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种运动状态估计装置，包括：关系确定模块，用于确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系；状态确定模块，若所述当前障碍物与所述历史障碍物为同一障碍物，用于根据所述历史障碍物的点云数据和所述当前障碍物的点云数据，确定所述当前障碍物的运动状态信息。可选地，所述关系确定模块包括：第一获取子模块，用于获取所述设备当前时刻所处环境的点云数据以及图像数据；第二获取子模块，用于根据所述图像数据获取所述环境中的障碍物的特征数据；障碍物确定子模块，用于在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据；关系确定子模块，用于根据所述障碍物点云数据和障碍物特征数据，确定所述设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系。可选地，所述第二获取子模块包括：边框获取单元，用于将所述图像数据输入第一预设模型，得到所述环境中的障碍物的边框描述信息；特征获取单元，用于根据所述边框描述信息和第二预设模型，确定用于输入所述预设模型以得到所述边框描述信息的特征数据。可选地，所述障碍物确定子模块包括：平面确定单元，用于对所述点云数据进行平面拟合，根据平面拟合的结果确定所述设备行驶所在表面的模型；点云确定单元，用于根据所述点云数据中的点与所述表面的模型的关系，在所述点云数据中确定属于障碍物的障碍物点云数据。可选地，所述障碍物确定子模块还包括：关联确定单元，用于确定用于获取所述点云数据的第一装置和用于获取所述图像数据的第二装置之间的转换关系矩阵；数据转换单元，用于根据所述转换关系矩阵将所述点云数据转换到所述图像数据所在平面；关联计算单元，用于计算所述边框描述信息和转换到所述图像所在平面的点云数据的关联系数；相同确定单元，用于根据所述关联系数确定属于相同障碍物的障碍物点云数据和边框描述信息对应的障碍物特征数据。可选地，所述关系确定子模块包括：第一相似单元，确定所述当前障碍物的障碍物点云数据，与所述历史障碍物的障碍物点云数据的第一相似度；第二相似单元，确定所述当前障碍物的障碍物特征数据，与所述历史障碍物的障碍物特征数据的第二相似度；障碍物确定单元，用于根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述当前障碍物与所述历史障碍物是否为同一障碍物。根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述任一实施例所述方法中的步骤。根据本专利技术实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述方法中的步骤。根据上述实施例可知，针对同一障碍物而言，可以根据历史障碍物的点云数据和当前障碍物的点云数据来确定该障碍物的运动状态信息，由于点云数据包含障碍物对应的多个点，而多个点相对于一个点而言，可以全面地体现障碍物的特征，因此可以更加准确地确定障碍物的运动状态。由于障碍物点云数据是根据点云数据得到的，因此可以较为准确地描述障碍物的距离和轮廓，而障碍物特征数据是根据图像数据得到的，因此可以用于描述图像中的障碍物的部分信息，并且图像数据和点云数据属于不同类型的数据，因此障碍物特征数据所描述的信息与障碍物点云数据所描述的信息有所不同，从而根据障碍物点云数据和障碍物特征数据来感测障碍物，由于针对障碍物描述的信息更多，因此相对于仅根据点云数据或仅根据图像数据来感测障碍物，可以更准确地感测障碍物，进而准确地确定当前障碍物与历史障碍物的关系，以便根据该关系准确地确定障碍物的状态。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是根据本专利技术的实施例示出的一种运动状态估计方法的示意流程图。图2是根据本专利技术的实施例示出的一种确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系的示意流程图。图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动状态估计方法，其特征在于，包括：确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系；若所述当前障碍物与所述历史障碍物为同一障碍物，根据所述历史障碍物的点云数据和所述当前障碍物的点云数据，确定所述当前障碍物的运动状态信息。

【技术特征摘要】
1.一种运动状态估计方法，其特征在于，包括：确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系；若所述当前障碍物与所述历史障碍物为同一障碍物，根据所述历史障碍物的点云数据和所述当前障碍物的点云数据，确定所述当前障碍物的运动状态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系包括：获取所述设备当前时刻所处环境的点云数据以及图像数据；根据所述图像数据获取所述环境中的障碍物的特征数据；在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据；根据所述障碍物点云数据和障碍物特征数据，确定所述设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据获取所述环境中的障碍物的特征数据包括：将所述图像数据输入第一预设模型，得到所述环境中的障碍物的边框描述信息；根据所述边框描述信息和第二预设模型，确定用于输入所述预设模型以得到所述边框描述信息的特征数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据包括：对所述点云数据进行平面拟合，根据平面拟合的结果确定所述设备行驶所在表面的模型；根据所述点云数据中的点与所述表面的模型的关系，在所述点云数据中确定属于障碍物的障碍物点云数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述点云数据和所述特征数据中确定属于所述环境中同一障碍物的障碍物点云数据和障碍物特征数据还包括：确定用于获取所述点云数据的第一装置和用于获取所述图像数据的第二装置之间的转换关系矩阵；根据所述转换关系矩阵将所述点云数据转换到所述图像数据所在平面；计算所述边框描述信息和转换到所述图像所在平面的点云数据的关联系数；根据所述关联系数确定属于相同障碍物的障碍物点云数据和边框描述信息对应的障碍物特征数据。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物点云数据和障碍物特征数据，确定所述设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻所处环境中历史障碍物的关系包括：确定所述当前障碍物的障碍物点云数据，与所述历史障碍物的障碍物点云数据的第一相似度；确定所述当前障碍物的障碍物特征数据，与所述历史障碍物的障碍物特征数据的第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述当前障碍物与所述历史障碍物是否为同一障碍物。7.一种运动状态估计装置，其特征在于，包括：关系确定模块，用于确定设备当前时刻所处环境中当前障碍物与所述设备历史时刻...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚为龙，
申请(专利权)人：上海仙途智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31