【技术实现步骤摘要】
一种用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法
本专利技术涉数据处理领域，尤其涉及一种用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法。
技术介绍
近年来现随着城市化的发展和汽车的普及，由于超速行驶、占到行驶、疲劳驾驶、酒后驾驶、避让不及时等原因导致的交通事故问题也越来越严重。无人驾驶车辆的出现为提高车辆行驶安全，较少交通事故提供了可能。目前对无人驾驶的研发热情日益高涨，但一般是针对车辆内部控制技术和环境识别技术，对于无人驾驶车辆智能行为的研究还不够多。为了更好的保证车辆在复杂坏境下也能安全行驶，紧急避让的功能就显得非常重要。避让功能的好坏代表无人驾驶车辆的关键性能指标，也是无人驾驶车辆可靠行驶的重要保障。因此，在车辆行驶过程中，车辆采集行驶数据，根据采集的数据进行障碍物检测，并根据检测到的障碍物信息进行避让是丞待解决的一个问题。目前也有一些技术通过使用雷达检测和双目视觉的方式采集车辆行驶环境图像，并经过分析，进行障碍物躲避，并且也取得了一定成果。但是基于双目视觉的检测方法计算量大，且对外界环境的光照要求也相对较高。专...
【技术保护点】
1.一种用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法，其特征在于，所述方法包括：/n设置于无人驾驶车辆上的飞行时间TOF相机根据图像采集指令对行驶环境进行拍摄，得到三维点云数据；/n所述TOF相机将所述三维点云数据发送给主控制器；/n所述主控制器对所述三维点云数据进行去噪处理器，得到去噪三维点云数据；/n所述主控制器对所述去噪三维点云数据进行障碍物识别处理，得到障碍物的识别信息；其中，所述障碍物的识别信息包括障碍物的类别信息和位置信息；/n所述主控制器根据所述障碍物的识别信息判断所述障碍物是否在所述无人驾驶车辆的行驶路径范围内；/n当所述障碍物在所述无人驾驶车辆的行驶路径范围内时，所述...
【技术特征摘要】
1.一种用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法，其特征在于，所述方法包括：
设置于无人驾驶车辆上的飞行时间TOF相机根据图像采集指令对行驶环境进行拍摄，得到三维点云数据；
所述TOF相机将所述三维点云数据发送给主控制器；
所述主控制器对所述三维点云数据进行去噪处理器，得到去噪三维点云数据；
所述主控制器对所述去噪三维点云数据进行障碍物识别处理，得到障碍物的识别信息；其中，所述障碍物的识别信息包括障碍物的类别信息和位置信息；
所述主控制器根据所述障碍物的识别信息判断所述障碍物是否在所述无人驾驶车辆的行驶路径范围内；
当所述障碍物在所述无人驾驶车辆的行驶路径范围内时，所述主控制器将所述障碍物的位置信息发送给局部路径规划模块；
所述局部路径规划模块获取无人驾驶车辆的行驶状态数据；
所述局部路径规划模块根据所述障碍物的位置信息、所述行驶状态数据和原始全局路径数据进行计算，得到由多个关键点顺序连接组成的避障路径数据；其中，避障路径的起始点和终止点与所述原始全局路径上的点重合；
所述主控制器判断所述避障路径数据与原始全局路径数据的偏移量小于预设偏移阈值时，所述主控制器根据所述避障路径和所述车辆行驶数据进行计算，得到目标速度和目标转向角度；
所述主控制器将所述目标速度和所述目标转向角度发送给车身控制器；
所述车身控制器根据所述目标速度和所述目标转向角度进行车辆的行驶控制。
2.根据权利要求1所述用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法，其特征在于，所述主控制器对所述去噪三维点云数据进行障碍物识别处理，得到障碍物的识别信息具体为：
所述主控制器将所述去噪三维点云图像输入到图像识别单元；
所述图像识别单元通过深度残差网络ResNet50提取所述去噪三维点云图像的第一特征向量；
将所述第一特征向量作为特征图金字塔网络FPN的输入，通过FPN提取特征金字塔各层的候选框proposals；
通过区域特征聚集层ROIAlign获取所述候选框proposals被缩放致预设尺寸后的第二特征向量；
将所述第二特征向量分别输出给掩码识别分支、类别识别分支和位置识别分支，得到至少一个障碍物的识别信息；其中，所述障碍物的识别信息包括障碍物的类别信息、位置信息和掩码信息；
所述图像识别单元将所述障碍物的识别信息输出给所述主控制器。
3.根据权利要求1所述用于无人驾驶车辆的障碍物躲避方法，其特征在于，所述主控制器根据所述障碍物的识别信息判断所述障碍物是否在所述无人驾驶车辆的行驶路径范围内具体为：
所述主控制器将所述去噪三维点云图像输出...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱翔，
申请(专利权)人：北京深测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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