自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及无人驾驶技术。该方法包括：获取自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和障碍物类型对应的多个障碍物位置；根据障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成障碍物类型对应的障碍物轨迹图；根据障碍物轨迹图确定障碍物类型对应的盲区范围。该方法提高了盲区范围的准确性。该方法提高了盲区范围的准确性。该方法提高了盲区范围的准确性。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及人工智能
中的无人驾驶技术，尤其涉及一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆中通常采用激光雷达或者视觉相机来感知障碍物，但是自动驾驶车辆感知障碍物的盲区是客观存在的，对于一台新安装或者更新了新的感知算法的自动驾驶车辆，需要检测其盲区范围。
[0003]相关技术中，盲区范围检测方法是通过人工在自动驾驶车辆旁边的几个特定位置摆放障碍物，自动驾驶车辆对障碍物进行检测，根据对这几个特定位置的障碍物的感知结果来估计自动驾驶车辆的盲区范围，这种方法准确性较低。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种提高了盲区范围的准确性的自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法，包括：
[0006]获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，所述障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和所述障碍物类型对应的多个障碍物位置；
[0007]根据所述障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成所述障碍物类型对应的障碍物轨迹图；
[0008]根据所述障碍物轨迹图确定所述障碍物类型对应的盲区范围。
[0009]根据本公开的第二方面，提供了一种自动驾驶车辆的盲区范围检测装置，包括：
[0010]获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，所述障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和所述障碍物类型对应的多个障碍物位置；
[0011]生成模块，用于根据所述障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成所述障碍物类型对应的障碍物轨迹图；
[0012]确定模块，用于根据所述障碍物轨迹图确定所述障碍物类型对应的盲区范围。
[0013]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面所述的方法。
[0017]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面所述的方法。
[0018]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可
读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。
[0019]根据本公开的技术方案，提高了盲区范围的准确性。
[0020]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0021]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0022]图1是根据本公开实施例提供的一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法的流程示意图；
[0023]图2是根据本公开实施例提供的障碍物轨迹图的示意图；
[0024]图3是根据本公开实施例提供的一种自动驾驶车辆的盲区范围检测装置的结构示意图；
[0025]图4是用来实现本公开实施例的自动驾驶车辆的盲区范围检测方法的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0026]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0027]相关技术中，在自动驾驶车辆旁边的几个特定位置摆放障碍物，根据对这几个特定位置的障碍物感知结果来估计自动驾驶车辆的盲区范围，这种方法一方面是数据过少，几个特定位置的障碍物感知结果并不能准确反映自动驾驶车辆真实的盲区范围，另一方面是，自动驾驶车辆对于相同位置的不同类型的障碍物的感知能力也不同，例如一个成年人和一个幼儿在车辆旁的相同位置，由于幼儿较矮，自动驾驶车辆可能感知不到，但是成人较高，则能感知到。因此，采用这种方法得到的自动驾驶车辆的盲区范围不准确。
[0028]为了提高盲区范围的准确性，本公开实施例中，自动驾驶车辆对至少一个类型的障碍物进行感知，获取大量的障碍物信息，并形成每个类型对应的障碍物轨迹图，障碍物轨迹图中的轨迹也就是自动驾驶车辆对这种类型的障碍物能够感知到的范围，从而基于障碍物轨迹图即可确定自动驾驶车辆对这个类型的障碍物的盲区范围。
[0029]本公开提供一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法、装置及电子设备，应用于人工智能
的无人驾驶领域，具体可以应用在自动驾驶车辆的测试中，以准确测出自动驾驶车辆的盲区范围。
[0030]下面，将通过具体的实施例对本公开提供的自动驾驶车辆的盲区范围检测方法进行详细地说明。可以理解的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0031]图1是根据本公开实施例提供的一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法的流程示意图。该方法的执行主体为自动驾驶车辆的盲区范围检测装置，该装置可以通过软件和/或
硬件的方式实现。如图1所示，该方法包括：
[0032]S101、获取自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和障碍物类型对应的多个障碍物位置。
[0033]自动驾驶车辆通过其中的感知模块感知周边的障碍物信息，感知模块可通过激光雷达、视觉相机等方式来感知障碍物，本公开实施例中对此不作限定。
[0034]障碍物信息中可以包括障碍物位置以及障碍物类型，其中，障碍物位置可以是障碍物相对于自动驾驶车辆的位置，可以包括障碍物坐标和自动驾驶车辆坐标，障碍物类型可以是成人、儿童、锥筒、车辆等，障碍物类型可以根据实际情况划分，本公开实施例对此也不限定。
[0035]自动驾驶车辆获取大量的障碍物信息，各障碍物类型对应多个障碍物位置，也就是自动驾驶车辆在多个位置检测到该类型的障碍物。
[0036]S102、根据障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成障碍物类型对应的障碍物轨迹图。
[0037]对于各障碍物类型，需要分别确定其对应的盲区范围。根据障碍物信息中各障碍物类型对应的多个障碍物位置，形成该障碍物类型对应的障碍物轨迹图，示例的，如图2中所示，该障碍物轨迹图中的轨迹点也就是障碍物位置，即，针对该障碍物类型，自动驾驶车辆可以感知到这些轨迹点处的障碍物，这些轨迹表征了自动驾驶车辆对该障碍物类型的感知范围。图2中仅以少量轨迹点进行示意，在实际检测中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶车辆的盲区范围检测方法，包括：获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，所述障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和所述障碍物类型对应的多个障碍物位置；根据所述障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成所述障碍物类型对应的障碍物轨迹图；根据所述障碍物轨迹图确定所述障碍物类型对应的盲区范围。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述障碍物轨迹图确定所述障碍物类型对应的盲区范围，包括：确定所述障碍物轨迹图中的感知范围；将所述自动驾驶车辆周围预设范围内，除所述感知范围之外的区域确定为所述盲区范围。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，包括：在所述自动驾驶车辆静止的状态下，控制至少一个类型的障碍物在预设时间段内围绕所述自动驾驶车辆运动，并获取所述自动驾驶车辆感知到的所述障碍物信息。4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，包括：在所述自动驾驶车辆在道路上行驶的状态下，获取所述自动驾驶车辆感知到的所述障碍物信息。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，还包括：根据所述自动驾驶车辆生成的感知消息的数量和障碍物消息的数量，确定召回率，所述感知消息包括感知到障碍物的消息和未感知到障碍物的消息，所述障碍物消息是所述感知消息中感知到障碍物的消息；根据所述召回率确定所述盲区范围的置信度，所述召回率与所述置信度呈正相关；输出盲区范围检测报告，所述盲区范围检测报告包括所述盲区范围和所述置信度。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述自动驾驶车辆生成的感知消息的数量和障碍物消息的数量，确定召回率，包括：将所述障碍物消息的数量和所述感知消息的数量的比值确定为所述召回率。7.根据权利要求3所述的方法，还包括：对所述障碍物类型对应的多个障碍物位置进行插值，将插值后得到的障碍物位置确定为障碍物的真实运动轨迹；在所述障碍物轨迹图中显示所述真实运动轨迹。8.一种自动驾驶车辆的盲区范围检测装置，包括：获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆感知到的障碍物信息，所述障碍物信息中包括至少一个障碍物类型和所述障碍物类型对应的多个障碍物位置；生成模块，用于根据所述障碍物类型对应的多个障碍物位置，生成所述障碍物类型对应的障碍物轨迹图；确定模块，用于根据所述障碍物...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佳，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：