一种障碍物位姿及速度的估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种障碍物位姿及速度的估计方法及装置，包括：通过安装在车身不同位置上的多个摄像头采集车身周围的环视图像；对环视图像进行关键点检测，得到障碍物的目标预测框和关键点信息；至少根据障碍物的关键点信息，解算障碍物的位姿信息；对障碍物的位姿信息进行融合，得到障碍物的位姿融合信息；根据障碍物的位姿融合信息对障碍物进行多目标跟踪，得到障碍物的运动轨迹信息；根据障碍物的运动轨迹信息和障碍物的位姿融合信息，计算障碍物的速度估计值。本发明专利技术能够更加有效的对动态的障碍物的位姿及速度进行估计。态的障碍物的位姿及速度进行估计。态的障碍物的位姿及速度进行估计。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物位姿及速度的估计方法及装置


[0001]本专利技术涉及自动泊车
，尤其涉及一种障碍物位姿及速度的估计方法及装置。

技术介绍

[0002]近来年，随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆运用在日常生活中的可能性也越来越大，自动泊车作为自动驾驶过程中不可或缺的一部分也逐渐受到人们的广泛关注。
[0003]现有技术中，单纯利用泊车的环视影像进行遮挡物识别来进行泊车控制的方式，缺少了障碍物的空间位置信息，对于远近、大小不同的障碍物不能区分与识别；利用目标检测与深度估计网络相结合的方法，计算量高，且深度估计误差较大，对车辆周围物体空间信息识别不准，速度估计在深度网络信息之后，存在误差叠加的风险；采用双目摄像头利用视差，匹配像素点进行深度估计的方式，算法复杂，计算量大；采用激光雷达的方案成本昂贵，且激光雷达容易产生盲区，安装位置受限，占用空间比摄像头大，3D点云中标注车辆的位置并将标注的3D边界框映射到2D图像中，这样的过程使得数据标注成本提高，标注效率较低。
[0004]因此，如何更加有效的对动态障碍物的位姿及速度进行估计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，包括：通过安装在车身不同位置上的多个摄像头采集所述车身周围的环视图像；对所述环视图像进行关键点检测，得到障碍物的目标预测框和关键点信息；至少根据所述关键点信息，解算所述障碍物的位姿信息；对所述障碍物的位姿信息进行融合，得到所述障碍物的位姿融合信息；根据所述障碍物的位姿融合信息对所述障碍物进行多目标跟踪，得到所述障碍物的运动轨迹信息；根据所述障碍物的运动轨迹信息和所述障碍物的位姿融合信息，计算所述障碍物的速度估计值。2.根据权利要求1所述的障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，所述对所述环视图像进行关键点检测，包括：将所述环视图像输入至关键点检测模型，以通过所述关键点检测模型对所述环视图像进行关键点检测，其中，所述关键点检测模型为以包含障碍物的图像为训练样本，以标注的障碍物的关键点信息为样本标签训练得到。3.根据权利要求1所述的障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，在所述至少根据所述关键点信息，解算所述障碍物的位姿信息之前，还包括：通过车型识别模型对所述环视图像进行车型识别，以在所述障碍物中包含车辆时，输出所述车辆的目标车型信息，其中，所述车型识别模型为以包含车辆的图像为训练样本，以标注的车辆的车型信息为样本标签训练得到；若所述障碍物中包含车辆，则所述至少根据所述关键点信息，解算所述障碍物的位姿信息，包括：根据所述关键点信息和所述目标车型信息，解算所述障碍物的位姿信息。4.根据权利要求3所述的障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，若所述障碍物中包括所述车辆，则所述关键点信息中的关键点包括非车轮关键点和车轮关键点，所述关键点信息包括非车轮关键点信息和车轮关键点信息，所述非车轮关键点信息为所述非车轮关键点在像素坐标系下的坐标信息，所述车轮关键点信息为所述车轮关键点在所述像素坐标系下的坐标信息，所述车轮关键点为所述车辆的车轮与地面的切点；所述根据所述关键点信息和所述目标车型信息，解算所述障碍物的位姿信息，包括：在由所述非车轮关键点组成的集合中，以概率p随机采样得到非车轮关键点子集；在车辆模型数据库中查询所述目标车型信息对应的车模数据，并根据所述车模数据和非车轮关键点子集信息，计算所述障碍物在车辆后轴坐标系下的位姿解算初值，其中，所述非车轮关键点子集信息为所述非车轮关键点子集对应的非车轮关键点信息；采用列文
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马克伯格算法对所述障碍物的位姿解算初值进行非线性优化，其中，所述非线性优化的目标为使关键点投影信息与所述关键点信息的误差和最小化，所述关键点投影信息为根据所述关键点信息、所述摄像头对应的相机模型和所述位姿解算初值，将所述车轮关键点和所述非车轮关键点分别投影至所述环视图像得到的所述像素坐标系下的坐标信息；在所述车轮关键点在所述车辆后轴坐标系中Z轴坐标值为0，且，所述相机模型包含的内外参数已知的条件下，根据所述车轮关键点信息，通过投影模型闭式解求解所述车轮关
键点在所述车辆后轴坐标系下的坐标信息；结合所述车轮关键点在车辆后轴坐标系下的坐标信息，对非线性优化后的位姿解算初值进行终止判断，得到所述障碍物在所述车辆后轴坐标系下的位姿信息。5.根据权利要求4所述的障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，所述根据所述车模数据和非车轮关键点子集信息，计算所述障碍物在车辆后轴坐标系下的位姿解算初值，包括：根据所述车模数据和所述非车轮关键点子集信息，计算所述非车轮关键点子集中每个非车轮关键点在所述车辆后轴坐标系下的坐标信息；根据所述非车轮关键点子集中每个非车轮关键点在所述车辆后轴坐标系中的坐标信息，使用高效透视点算法计算所述障碍物在所述车辆后轴坐标系下的位姿解算初值。6.根据权利要求4所述的障碍物位姿及速度的估计方法，其特征在于，所述结合所述车轮关键点在所述车辆后轴坐标系下的坐标信息，对非线性优化后的位姿解算初值进行终止判断，得到所述障碍物在所述车辆后轴坐标系下的位姿信息，包括：基于所述非线性优化后的位姿解算初值和所述车轮关键点信息，确定所述车轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世崇，韩恒贵，范滨淇，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：