一种障碍物定位方法及装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了一种障碍物定位方法及装置，涉及数据处理技术领域，主要目的在于降低车辆驾驶时定位障碍物的成本。本公开的实施例的主要技术方案包括：采集车辆在测试道路上行驶的第一图像；建立所述第一图像的像素点在第一坐标系中的坐标和所述第一图像的像素点在第二坐标系中的坐标之间的对应关系，基于所述对应关系得到坐标数据；所述第一坐标系为设置在所述第一图像中的坐标系；所述第二坐标系为反映真实驾驶位置的坐标系；通过预设的流形学习算法对所述坐标数据进行处理，得到流形学习映射矩阵；利用所述流形学习映射矩阵，对所述车辆在真实道路上行驶的第二图像中的障碍物进行定位。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物定位方法及装置
本公开的实施例涉及数据处理
，特别是涉及一种障碍物定位方法及装置。
技术介绍
随着社会的进步，车辆几乎成为每家每户所必须的交通工具。目前为了提高车辆行驶过程中的安全性和可靠性，在车辆行驶中需要对障碍物进行定位，从而使车辆有效的躲避障碍物。目前，为了车辆行驶中能够对障碍物进行定位，需要在车辆上部署有雷达、相机、IMU传感器等大量的设备。依赖于雷达、相机、IMU传感器获取车辆行驶过程中的大量姿态数据，基于这些姿态数据对障碍物进行定位。但是，雷达、相机、IMU传感器等大量的设备昂贵，安装复杂。而基于姿态数据对障碍物进行定位时，算法和数据存储要求高。可见，现有的方式，在对障碍物进行定位时会耗费大量的设备成本和计算成本。
技术实现思路
有鉴于此，本公开的实施例提出了一种障碍物定位方法及装置，主要目的在于降低车辆驾驶时定位地面障碍物的成本。本公开的实施例主要提供如下技术方案：第一方面，本公开的实施例提供了一种障碍物定位方法，所述方法包括：采集车辆在测试道路上行驶所产生的第一图像；<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种障碍物定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n采集车辆在测试道路上行驶的第一图像；/n建立所述第一图像的像素点在第一坐标系中的坐标和所述第一图像的像素点在第二坐标系中的坐标之间的对应关系，基于所述对应关系得到坐标数据；所述第一坐标系为设置在所述第一图像中的坐标系；所述第二坐标系为反映真实驾驶位置的坐标系；/n通过预设的流形学习算法对所述坐标数据进行处理，得到流形学习映射矩阵；/n利用所述流形学习映射矩阵，对所述车辆在真实道路上行驶的第二图像中的障碍物进行定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种障碍物定位方法，其特征在于，所述方法包括：
采集车辆在测试道路上行驶的第一图像；
建立所述第一图像的像素点在第一坐标系中的坐标和所述第一图像的像素点在第二坐标系中的坐标之间的对应关系，基于所述对应关系得到坐标数据；所述第一坐标系为设置在所述第一图像中的坐标系；所述第二坐标系为反映真实驾驶位置的坐标系；
通过预设的流形学习算法对所述坐标数据进行处理，得到流形学习映射矩阵；
利用所述流形学习映射矩阵，对所述车辆在真实道路上行驶的第二图像中的障碍物进行定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立所述第一图像的像素点在第一坐标系中的坐标和所述第一图像的像素点在第二坐标系中的坐标之间的对应关系，包括：
在所述第一图像中添加刻度标尺；
基于所述刻度标尺，标注所述第一图像的像素点在所述第一坐标系中的坐标；
标注所述第一图像的像素点在所述第二坐标系中的坐标；
建立对应于同一个像素点的第一坐标系中的坐标与第二坐标系中的坐标之间的对应关系。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述刻度标尺，标注所述第一图像的像素点在所述第一坐标系中的坐标，包括：
标注的像素点均位于一条直线上，且该直线的延伸方向与所述车辆的行驶方向一致。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述流形学习映射矩阵，对所述车辆在真实道路上行驶的第二图像中的障碍物进行定位，包括：
检测所述第二图像中的障碍物，并确定所述障碍物对应的图像检测框；
根据所述图像检测框，确定所述障碍物在所述第二图像中的坐标；
利用所述流形学习映射矩阵和所述障碍物在所述第二图像中的坐标，对所述障碍物进行定位。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述流形学习映射矩阵和所述障碍物在所述第二图像中的坐标，对所述障碍物进行定位，包括：
确定当前采集的当前第二图像以及与所述当前第二图像相邻采集的上一个第二图像；所述当前第二图像与所述上一个第二图像中均包括同一障碍物；
判断所述障碍物在所述当前第二图像和所述上一个第二图像中的位置之间的高差是否大于预设的高差；
若是，利用所述流形学习映射矩阵、所述障碍物在所述当前第二图像中的坐标和所述障碍物在所述上一个第二图像中的坐标，对所述当前第二图像中的所述障碍物进行定位；
否则，利用所述流形学习映射矩阵和所述障碍物在所述当前第二图像中的坐标，对所述当前第二图像中的所述障碍物进行定位。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述流形学习映射矩阵、所述障碍物在所述当前第二图像中的坐标和所述障碍物在所述上一个第二图像中的坐标，对所述当前第二图像中的所述障碍物进行定位，包括：
根据所述障碍物在所述当前第二图像中的坐标、所述障碍物在所述上一个第二图像中的坐标和预设的参考坐标，确定所述障碍物的落差角度；
利用所述流形学习映射矩阵、所述落差角度、所述障碍物在所述当前第二图像中的坐标和所述障碍物在所述上一个第二图像中的坐标，对所述当前第二图像中的所述障碍物进行定位。


7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像检测框，确定所述障碍物在所述第二图像中的坐标，包括：
确定所述图像检测框内所有像素点在所述第二图像中的坐标；
从确定的坐标中，选取一个坐标作为所述障碍物在所述第二图像中的坐标。


8.根据权利要求1-7中任一所述的方法，其特征在于，所述采集车辆在平面测试道路上行驶所产生的第一图像，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：马东辉，段雄，
申请(专利权)人：北京车和家信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11