汽车的地形识别方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了汽车的地形识别方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：S10，获取至少一车载激光雷达输出的点云数据，以及至少一车载相机输出的图像信息；S20，对点云数据中的采样点进行预处理，得到第二点云数据；并对图像信息进行预处理，得到第二图像信息；S30，对第二点云数据进行聚类，得到点簇；S40，利用第一分类器对点簇进行分类，获得第一地形信息；S50，对第二图像信息进行特征提取，得到图像特征向量；S60，对图像特征向量进行分类，获得第二地形信息；S70，获取本车所在位置的地图信息，地图信息包括第三地形信息；S80，对上述地形信息进行融合，获得地形识别结果；本发明专利技术实现了对车辆即将经过的地形的准确识别，便于车辆提前准备。

Topographic Recognition Method, System, Equipment and Storage Medium for Vehicles

【技术实现步骤摘要】
汽车的地形识别方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及汽车电子
，具体地说，涉及汽车的地形识别方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
目前市面上的部分汽车装配有全地形模式控制系统，驾驶配备全地形控制系统的汽车，驾驶者可以在视觉上确定车辆正在行驶经过的地形类型，比如：普通公路、沙地、泥泞地面或者雪地，然后手动地在各种地形模式之间切换选择对应的地形模式，从而使得汽车的各个辅助驾驶装置，比如：电子助力转向装置(ElectricPowerSteering，EPS)、变速器控制单元(TransmissionControlUnit，TCU)、四轮驱动装置(TorqueOnDemand，TOD)、电子差速锁(ElectronicDifferentialSystem，EDS)或者车身稳定系统(ElectronicStabilityProgram，ESP)，进入该地形模式对应的工作模式，此时各个辅助驾驶装置可以最大程度地提升汽车在该地形状况下的稳定性和安全性。但是通过驾驶者手动输入的方式不利于驾驶者的驾驶体验，并且也存在反应不及时的可能性；所以有部分厂商通过在汽车车身上安装一些传感器，该传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种汽车的地形识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取至少一车载激光雷达输出的点云数据，以及至少一车载相机输出的图像信息；S20，对所述点云数据中的采样点进行预处理，得到第二点云数据；并对所述图像信息进行预处理，得到第二图像信息；S30，对所述第二点云数据进行聚类，得到与所述第二点云数据对应的点簇；S40，利用第一分类器对所述与所述第二点云数据对应的点簇进行分类，获得第一地形信息；S50，基于预先训练的深度神经网络，对所述第二图像信息进行特征提取，得到与所述第二图像信息对应的图像特征向量；S60，利用第二分类器对所述与所述第二图像信息对应的图像特征向量进行分类，获得第二地形信息；S...

【技术特征摘要】
1.一种汽车的地形识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，获取至少一车载激光雷达输出的点云数据，以及至少一车载相机输出的图像信息；S20，对所述点云数据中的采样点进行预处理，得到第二点云数据；并对所述图像信息进行预处理，得到第二图像信息；S30，对所述第二点云数据进行聚类，得到与所述第二点云数据对应的点簇；S40，利用第一分类器对所述与所述第二点云数据对应的点簇进行分类，获得第一地形信息；S50，基于预先训练的深度神经网络，对所述第二图像信息进行特征提取，得到与所述第二图像信息对应的图像特征向量；S60，利用第二分类器对所述与所述第二图像信息对应的图像特征向量进行分类，获得第二地形信息；S70，获取本车所在位置的地图信息，所述地图信息包括第三地形信息；S80，对所述第一地形信息、所述第二地形信息和所述第三地形信息进行融合，获得地形识别结果。2.如权利要求1所述的一种汽车的地形识别方法，其特征在于，所述点云数据是由多个采样点组成的集合，每个采样点对应的属性信息至少包括激光反射强度；步骤S20中所述对所述点云数据中的采样点进行预处理，得到第二点云数据，具体包括：去除所述点云数据中所述激光反射强度低于强度阈值的采样点；将所述点云数据中剩余的采样点作为第二点云数据。3.如权利要求1所述的一种汽车的地形识别方法，其特征在于，所述点云数据是由多个采样点组成的集合，每个采样点对应的属性信息至少包括激光反射强度；步骤S20中所述对所述点云数据中的采样点进行预处理，得到第二点云数据，具体包括：去除所述点云数据中所述激光反射强度低于强度阈值的采样点；对所述点云数据中剩余的采样点利用中值滤波器进行处理；将处理后得到的剩余的采样点作为第二点云数据。4.如权利要求1所述的一种汽车的地形识别方法，其特征在于，步骤S20中，对所述图像信息进行自适应维纳滤波处理，得到第二图像信息。5.如权利要求1所述的一种汽车的地形识别方法，其特征在于，步骤S30中将预设搜索半径内，密度大于预设密度阈值的所述第二点云数据中的采样点归为一类，得到与所述第二点云数据对应的点簇。6.如权利要求1所述的一种汽车的地形识别方法，其特征在于，步骤S50中所述预先训练的深度神经网络通过如下方式训练得到：将训练样本输入预先建立的并基于深度神经网络的初始图像特征提取网络，所述训练样本包括样本图像和用于表征样本图像的地形的标注；将所述样本图像作为输入，并将用于表征样本图像的地形的标注作...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志忠，李史欢，逯建枫，
申请(专利权)人：爱驰汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：江西,36