车辆避障方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种车辆避障方法和装置，车辆避障方法包括：基于雷达采集雷达数据，基于摄像头采集视频数据；对雷达数据和视频数据进行预处理；基于雷达数据的权重特征和视频数据的权重特征，对经过预处理的雷达数据和视频数据进行融合，确定障碍物距离信息和障碍物方位信息；基于车辆宽度信息、车辆行驶速度、障碍物距离信息和障碍物方位信息，确定方向调整指令。本申请提供的车辆避障方法和装置，通过对雷达数据和视频数据进行匹配，并基于两者的权重特征进行融合，根据融合结果确定障碍物距离信息和障碍物方位信息，从而结合车辆宽度信息和车辆行驶速度得到方向调整指令，能够实现车辆的准确避障，提高车辆的驾驶安全性能。

【技术实现步骤摘要】
车辆避障方法和装置
本申请涉及无人驾驶
，尤其涉及一种车辆避障方法和装置。
技术介绍
随着车辆技术的发展，车辆越来越偏向于信息化和智能化，以无人驾驶技术为例，需要对车辆前方出现的障碍物进行检测，得到障碍物的相关信息，从而对车辆进行控制或者对驾驶员进行提醒以进行辅助驾驶。目前利用单一传感器进行车辆前方行驶区域的危险目标的相关信息检测常常面临误检率，漏检率较高的问题，使用单一的传感器实现辅助驾驶的方法获取到的信息量少，识别结果不准确，不能适应复杂的公路环境。
技术实现思路
本申请提供一种车辆避障方法及装置，以实现障碍物距离信息和障碍物方位信息获取的置信度更加客观，能够提升对车辆避障的准确度。本申请提供一种车辆避障方法，所述车辆避障方法包括：基于雷达采集雷达数据，基于摄像头采集视频数据；对所述雷达数据和所述视频数据进行预处理；基于所述雷达数据的权重特征和所述视频数据的权重特征，对经过预处理的所述雷达数据和所述视频数据进行融合，确定障碍物距离信息和障碍物方位信息；基于车辆宽度信息、车辆行驶速度、所述障碍物距离信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆避障方法，其特征在于，包括：/n基于雷达采集雷达数据，基于摄像头采集视频数据；/n对所述雷达数据和所述视频数据进行预处理；/n基于所述雷达数据的权重特征和所述视频数据的权重特征，对经过预处理的所述雷达数据和所述视频数据进行融合，确定障碍物距离信息和障碍物方位信息；/n基于车辆宽度信息、车辆行驶速度、所述障碍物距离信息和所述障碍物方位信息，确定方向调整指令。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆避障方法，其特征在于，包括：
基于雷达采集雷达数据，基于摄像头采集视频数据；
对所述雷达数据和所述视频数据进行预处理；
基于所述雷达数据的权重特征和所述视频数据的权重特征，对经过预处理的所述雷达数据和所述视频数据进行融合，确定障碍物距离信息和障碍物方位信息；
基于车辆宽度信息、车辆行驶速度、所述障碍物距离信息和所述障碍物方位信息，确定方向调整指令。


2.根据权利要求1所述的车辆避障方法，其特征在于，所述基于车辆宽度信息、车辆行驶速度、所述障碍物距离信息和所述障碍物方位信息，确定方向调整指令，包括：
基于所述车辆宽度信息和所述车辆行驶速度，确定车辆预计轨迹；
基于所述障碍物距离信息、所述障碍物方位信息以及所述车辆预计轨迹，确定所述方向调整指令。


3.根据权利要求1所述的车辆避障方法，其特征在于，所述对所述雷达数据和所述视频数据进行预处理，包括：
对所述雷达数据和所述视频数据进行空间标定处理；
对所述雷达数据和所述视频数据进行时间同步处理。


4.根据权利要求3所述的车辆避障方法，其特征在于，所述对所述雷达数据和所述视频数据进行空间标定处理，包括：
将所述雷达数据的坐标系和所述视频数据的坐标系设置为重合。


5.根据权利要求4所述的车辆避障方法，其特征在于，所述对所述雷达数据和所述视频数据进行时间同步处理，包括：
将所述雷达数据的各个时间点和所述视频数据的各个时间点对准。


6.根据权利要求1-5中任一项所述的车辆避障方法，其特征在于，所述雷达数据的权重特征为基于所述雷达对障碍物样本检测得到的第一检测距离以及所述障碍物样本对应的距离标签得到；
所述视频数据的权重特征为基于所述摄像头对障碍物样本检测得到的第二检测距离以及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，李逸岳，
申请(专利权)人：深兰人工智能深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44