确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型；获取视觉传感器采集到的图像，输入给障碍物检测模型，得到输出的图像中的障碍物的三维语义信息；根据障碍物的三维语义信息确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离。应用本发明专利技术所述方案，能够提高结果的可靠性和准确性等。

Method, device, equipment and storage medium for determining obstacle distance

The invention discloses a method, device, device and storage medium for determining obstacle distance, which includes: obtaining obstacle detection model based on depth learning; acquiring image captured by visual sensor, inputting it into obstacle detection model, obtaining three-dimensional semantics information of obstacle in output image; and determining obstacle according to three-dimensional semantics information of obstacle. Distance between obstacles and driverless vehicles. By applying the scheme of the invention, the reliability and accuracy of the results can be improved.

【技术实现步骤摘要】
确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及计算机应用技术，特别涉及确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
无人驾驶车辆，是指通过各种传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。在无人驾驶车辆的行驶过程中，需要不断地进行障碍物检测和测距等，以便采取相应的避障等措施。测距即指确定障碍物与无人驾驶车辆之间的距离，现有技术中，主要通常以下两种方式来确定障碍物的距离。1)方式一采用多传感器融合的方式确定障碍物的距离，所述多传感器可包括距离传感器以及视觉传感器，其中，距离传感器可包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等，视觉传感器可包括摄像头等。但这种方式会涉及到多传感器之间的标定问题，实现复杂，可靠性较低。2)方式二基于二维(2D)图像物体检测的算法，确定出障碍物的距离。但这种方式缺乏三维空间信息，精度较低，障碍物距离越远误差越大。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质，能够提高结果的可靠性和准确性。具体技术方案如下：一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定障碍物距离的方法，其特征在于，包括：基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型；获取视觉传感器采集到的图像，输入给所述障碍物检测模型，得到输出的所述图像中的障碍物的三维语义信息；根据所述障碍物的三维语义信息确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离。

【技术特征摘要】
1.一种确定障碍物距离的方法，其特征在于，包括：基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型；获取视觉传感器采集到的图像，输入给所述障碍物检测模型，得到输出的所述图像中的障碍物的三维语义信息；根据所述障碍物的三维语义信息确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型包括：获取训练样本，每个训练样本中包括：训练图像以及所述训练图像中的障碍物的三维语义信息；根据所述训练样本训练得到所述障碍物检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述障碍物的三维语义信息包括：N个关键点，N为大于一的正整数；障碍物的物理大小；障碍物的朝向角度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，N的取值为8；N个关键点分别为框出障碍物的检测框的8个顶点。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本包括：获取安装有视觉传感器以及激光雷达的采集车所采集的各组训练数据，每组训练数据中包括：所述视觉传感器所采集的包含障碍物的图像以及对应的所述激光雷达所采集的点云数据；针对每组训练数据，分别进行以下处理：将所述训练数据中的图像作为训练图像；根据所述训练数据中的点云数据确定出障碍物的物理大小以及朝向角度；获取人工基于所述点云数据所标注的障碍物的N个关键点，并投影到所述训练图像上；将所述训练图像以及投影到所述训练图像上的N个关键点、障碍物的物理大小和障碍物的朝向角度信息作为一个训练样本。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的三维语义信息确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离包括：根据所述障碍物的三维语义信息，将障碍物从二维空间转换到三维空间，根据转换结果确定出障碍物与无人驾驶车辆的距离。7.一种确定障碍物距离的装置，其特征在于，包括：预处理单元以及估计单元；所述预处理单元，用于基于深度学习的方式，得到障碍物检测模型；所述估计单元，用于获取视觉传感器采集到的图像，输...

【专利技术属性】
技术研发人员：王睿，孙讯，夏添，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11