一种车辆可行驶区域的检测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种车辆可行驶区域的检测方法及装置。其方法包括：根据第一检测信号确定第一检测结果，第一检测结果包括目标车辆前方道路可行驶区域的m个边缘点分别对应的第一信息(Li，IDi)；根据第一检测结果和检测设备发送的至少一个第二检测信号确定第二检测结果，第二检测结果包括m个边缘点分别对应的第二信息(Li

【技术实现步骤摘要】
一种车辆可行驶区域的检测方法及装置


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种车辆可行驶区域的检测方法及装置。

技术介绍

[0002]由于相机具有成本低、丰富的感知信息等出色的功能，因此基于相机的图像算法研究一直是学术及工业界的研究热点。随着深度学习技术的兴起，视觉感知算法的性能指标不断刷新，基于深度学习技术的视觉算法表现出了巨大的发展潜力，也成为高级辅助及自动驾驶的重要模块。因此，基于视觉的无人驾驶系统成为了近些年的研究热点。
[0003]在智能系统中，一套完整的感知方案包括目标检测、语义分割等功能，可行驶区域可以提供自动驾驶系统的场景理解功能，因此可行驶区域是自动驾驶系统重要的感知应用。现有的可行驶区域检测技术包括基于相机图像、基于毫米波雷达、基于激光雷达等方式的解决方案。然而，由于传感器的固有特性，观测信号难免受到干扰，这些因素导致的虚警和错误检测会极大影响可行驶区域的检测效果，给稳定的自动驾驶感知方案带来了极大地挑战。因此，如何提高感知的稳定性成为了安全的自动驾驶方案的首要任务。
专利技术内容
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆可行驶区域的检测方法，其特征在于，包括：接收检测设备当前发送的第一检测信号，根据所述第一检测信号确定第一检测结果；其中，所述检测设备用于检测目标车辆前方的道路信息，所述第一检测结果包括所述目标车辆前方道路中可行驶区域的m个采样点分别对应的第一信息(Li，IDi)，i取遍1到m中的任意正整数，Li表示第i个采样点的第一位置，IDi表示第i个采样点的标识；确定第二检测结果，所述第二检测结果是根据所述检测设备在所述第一检测信号之前发送的至少一个第二检测信号确定的；所述第二检测结果包括所述m个采样点分别对应的第二信息(Li
’
，IDi)，Li
’
表示第i个采样点的第二位置，所述Li
’
与根据所述至少一个第二检测信号分别确定的至少一个Li相关；使用所述第二检测结果中的第二信息(Li
’
，IDi)纠正所述第一检测结果中的第一信息(Li，IDi)。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述第二检测结果中的第二信息(Li
’
，IDi)纠正所述第一检测结果中的第一信息(Li，IDi)，包括：根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述第一检测结果中的所述m个边缘点中的位置突变点；所述位置突变的Li与Li
’
的差值不小于预设距离阈值；在所述位置突变点中确定异常突变点，所述异常突变点为在设定时长内所述异常突变点的标识对应的边缘点始终为位置突变点；将所述异常突变点的所述第一信息(Li，IDi)替换为所述第二信息(Li
’
，IDi)，保持所述第一检查结果中除所述异常突变点之外的边缘点的第一信息(Li，IDi)不变。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述位置突变点中确定异常突变点，包括：根据所述位置突变点的标识，对至少一个第三检测结果中与所述位置突变点的标识对应的采样点进行监测，确定所述标识对应的采样点持续为位置突变点的持续时间；其中，所述至少一个第三检测结果为根据至少一个第三检测信号分别确定的，所述至少一个第三检测信号为所述检测设备在所述第一检测信号之后发送的；若所述持续时间小于设定时长阈值，则确定所述第一检测结果中所述标识对应的所述位置突变点为所述异常突变点。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述第二检测结果中的第二信息(Li
’
，IDi)纠正所述第一检测结果中的第一信息(Li，IDi)，包括：根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述第一检测结果中的位置突变点；所述位置突变点的Li与Li
’
的差值不小于预设距离阈值；对所述第一检测结果中的所述位置突变点进行聚类处理，得到至少一个突变点集，其中，同一个所述突变点集包含的采样点的标识是连续的；在所述至少一个突变点集中确定目标异常点集；所述目标异常点集包含的全部位置突变点在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐亚哲，符张杰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：