运动状态的确定方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种运动状态的确定方法、装置及存储介质，其中，运动状态的确定方法包括：在车辆自动驾驶的过程中，对距离车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与目标物体的物体信息对应的属性信息；至少按照第一预设方式、第二预设方式、第三预设方式中的一种确定目标物体的状态信息；其中，第一预设方式包括：将目标物体的属性信息输入数据分类模型，将数据分类模型的输出结果确定为第一状态信息，第二预设方式包括：根据目标物体的属性信息和目标物体的预设收敛置信度阈值确定出第二状态信息；第三预设方式包括：根据属性信息和目标物体的预设运动逻辑确定出第三状态信息；基于状态信息确定目标物体是否处于静止状态。状态。状态。

【技术实现步骤摘要】
运动状态的确定方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及混合动力汽车
，具体而言，涉及一种运动状态的确定方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着全球经济的高速发展，汽车的普及率越来越高，人们对自动驾驶技术的智能化的需求越来越高，同样的，对自动驾驶的安全性也产生了更严格的要求。
[0003]在自动驾驶中，由于驾驶系统不可避免的会存在一定的系统误差，定位误差以及感知算法的检测误差等影响因素，这些影响因素造成的噪声对物体速度的计算结果造成了干扰，会导致车辆使用感知算法识别物体时出现错误，例如，将在路上静止的车辆识别为运动的车辆，这种错误极大的影响了后端规划自动驾驶路线时的决策过程，如图1所示，对于路旁静止的一排车辆，如果感知到存在运动的车辆A，那么自车在进行规划控制的时候，就会生成一条针对车辆A的预测轨迹，自车在得到预测轨迹后，会采取急刹或者迅速转弯的策略，这两种策略会导致自动驾驶车辆运行不平稳，影响行驶安全以及乘坐舒适度等。
[0004]目前，大多数解决此问题的技术方案都是从启发式思路出发，针对自动驾驶感知得到的障碍物速度设置简单的过滤器判断步骤，即直接将速度小于一定阈值的低速障碍物设置成静止状态，但是这种方法不仅需要大量数据进行调试，费时费力，不够鲁棒，还存在将真正低速运动的物体速度误判成静止状态的隐患，在这种误判下所规划的驾驶路线严重影响了自动驾驶的车辆运行安全性。
[0005]因此，针对现有技术中自动驾驶过程中的物体状态判定不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。r/>
技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供了一种运动状态的确定方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中自动驾驶过程中的物体状态判定不准确的技术问题。
[0007]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种运动状态的确定方法，所述方法包括：在车辆自动驾驶的过程中，对距离所述车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与所述目标物体的物体信息对应的属性信息；至少按照第一预设方式、第二预设方式、第三预设方式中的一种确定所述目标物体的状态信息，所述状态信息至少包括以下之一：第一状态信息，第二状态信息，第三状态信息；其中，所述第一预设方式包括：将所述目标物体的属性信息输入数据分类模型，将所述数据分类模型的输出结果确定为所述第一状态信息，所述第二预设方式包括：根据所述目标物体的属性信息和所述目标物体的预设收敛置信度阈值确定出所述第二状态信息；所述第三预设方式包括：根据所述属性信息和所述目标物体的预设运动逻辑确定出所述第三状态信息；基于所述状态信息确定所述目标物体是否处于静止状态。
[0008]在一些实施例中，对距离所述车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，
得到与所述目标物体的物体信息对应的属性信息，包括：获取所述物体信息中的目标物体的第一位置值，所述物体信息中的目标物体的第一尺寸值；从预先存储的特征信息表查找出所述物体信息相匹配的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括所述目标物体的第二位置值，所述目标物体的第二尺寸值，所述第一位置值与所述第二位置值的差小于第一阈值和/或所述第一尺寸值与所述第二尺寸值的差小于第二阈值；在所述特征信息表中获取与所述第一特征信息对应的第二特征信息，所述第二特征信息至少包括以下之一：所述目标物体的速度信息、所述目标物体的方向信息、所述目标物体的方差信息、所述目标物体的关联置信度信息、所述目标物体的检测置信度信息；将所述第二特征信息确定为所述目标物体的物体信息对应的属性信息。
[0009]在一些实施例中，将所述目标物体的属性信息输入数据分类模型，将所述数据分类模型的输出结果确定为所述目标物体的第一状态信息，包括：将所述目标物体的属性信息中的所述目标物体的速度信息、所述目标物体的方向信息、所述目标物体的方差信息、所述目标物体的关联置信度信息、所述目标物体的检测置信度信息同时输入所述数据分类模型，所述数据分类模型用于确定所述目标物体的状态信息；将所述数据分类模型的输出结果确定为所述目标物体的第一状态信息，其中，所述第一状态信息包括以下之一：动作状态，静止状态。
[0010]在一些实施例中，根据所述目标物体的属性信息和所述目标物体的预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信息，包括：从所述目标物体的速度信息解析出所述目标物体的检测速度和滤波后的速度，所述滤波后的速度表示对所述目标物体的检测速度进行噪声滤波后的速度；根据所述目标物体的检测速度和所述目标物体的滤波后的速度计算所述目标物体的速度噪声数值；根据所述速度噪声数值确定所述目标物体的速度信息对应的收敛置信度；根据所述收敛置信度和所述预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信息，其中，所述目标物体的第二状态信息包括以下之一：速度值收敛状态，速度值不收敛状态；根据所述收敛置信度和所述预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信息包括：在所述收敛置信度大于所述预设收敛置信度阈值的情况下，确定所述目标物体的第二状态信息为速度值收敛状态；在所述收敛置信度不大于所述预设收敛置信度阈值的情况下，确定所述目标物体的第二状态信息为速度值不收敛状态。
[0011]在一些实施例中，根据所述速度噪声数值确定所述目标物体的速度信息对应的收敛置信度，包括：根据预先设置的收敛噪声阈值、所述速度噪声数值计算所述目标物体在第一时刻的速度信息对应的第一速度收敛值，其中，所述第一时刻表示初始时刻；将所述第一速度收敛值确定为所述目标物体在所述第一时刻的速度信息的第一收敛置信度。
[0012]在一些实施例中，根据所述速度噪声数值确定所述目标物体的速度信息对应的收敛置信度，包括：根据所述目标物体的历史检测速度和所述目标物体的滤波后的速度计算所述目标物体的历史速度噪声数值；基于预先设置的收敛噪声阈值、所述历史速度噪声数值计算所述目标物体的历史速度信息对应的历史速度收敛值；将所述目标物体在第一时刻的第二状态信息设置为所述目标物体在第二时刻的第二状态信息，其中，所述第二时刻在所述第一时刻之后；在所述目标物体在第二时刻的第二状态信息为速度值收敛状态的情况下，将所述历史速度收敛值中的平均值确定为所述目标物体在所述第二时刻下的速度信息的第二收敛置信度；在所述目标物体在第二时刻的第二状态信息为速度值不收敛状态的情
况下，将所述历史速度收敛值中的最小值确定为所述目标物体在第二时刻下的速度信息的第二收敛置信度。
[0013]在一些实施例中，根据所述目标物体的属性信息和所述目标物体的预设运动逻辑确定出所述目标物体的第三状态信息，包括：根据所述目标物体的属性信息确定所述目标物体在预设时间段内的运动方向；在确定所述运动方向为单向的情况下，从所述预设时间段内确定出多组运动时段，所述多组运动时段内的每组运动时段包括第一时间段和第二时间段，每组内的所述第一时间段的结束时刻为所述第二时间段的开始时刻，所述第一时间段的持续时间与所述第二时间段的持续时间相同；获取所述目标物体在所述每组运动时段的第一时间段内的第一移动距离，所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动状态的确定方法，其特征在于：所述方法包括：在车辆自动驾驶的过程中，对距离所述车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与所述目标物体的物体信息对应的属性信息；至少按照第一预设方式、第二预设方式、第三预设方式中的一种确定所述目标物体的状态信息，所述状态信息至少包括以下之一：第一状态信息，第二状态信息，第三状态信息；其中，所述第一预设方式包括：将所述目标物体的属性信息输入数据分类模型，将所述数据分类模型的输出结果确定为所述第一状态信息，所述第二预设方式包括：根据所述目标物体的属性信息和所述目标物体的预设收敛置信度阈值确定出所述第二状态信息；所述第三预设方式包括：根据所述属性信息和所述目标物体的预设运动逻辑确定出所述第三状态信息；基于所述状态信息确定所述目标物体是否处于静止状态。2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于：对距离所述车辆预设范围内的目标物体的物体信息进行匹配，得到与所述目标物体的物体信息对应的属性信息，包括：获取所述物体信息中的目标物体的第一位置值，所述物体信息中的目标物体的第一尺寸值；从预先存储的特征信息表查找出所述物体信息相匹配的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括所述目标物体的第二位置值，所述目标物体的第二尺寸值，所述第一位置值与所述第二位置值的差小于第一阈值和/或所述第一尺寸值与所述第二尺寸值的差小于第二阈值；在所述特征信息表中获取与所述第一特征信息对应的第二特征信息，所述第二特征信息至少包括以下之一：所述目标物体的速度信息、所述目标物体的方向信息、所述目标物体的方差信息、所述目标物体的关联置信度信息、所述目标物体的检测置信度信息；将所述第二特征信息确定为所述目标物体的物体信息对应的属性信息。3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于：将所述目标物体的属性信息输入数据分类模型，将所述数据分类模型的输出结果确定为所述目标物体的第一状态信息，包括：将所述目标物体的属性信息中的所述目标物体的速度信息、所述目标物体的方向信息、所述目标物体的方差信息、所述目标物体的关联置信度信息、所述目标物体的检测置信度信息同时输入所述数据分类模型，所述数据分类模型用于确定所述目标物体的状态信息；将所述数据分类模型的输出结果确定为所述目标物体的第一状态信息，其中，所述第一状态信息包括以下之一：动作状态，静止状态。4.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于：根据所述目标物体的属性信息和所述目标物体的预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信息，包括：从所述目标物体的速度信息解析出所述目标物体的检测速度和滤波后的速度，所述滤波后的速度表示对所述目标物体的检测速度进行噪声滤波后的速度；根据所述目标物体的检测速度和所述目标物体的滤波后的速度计算所述目标物体的速度噪声数值；根据所述速度噪声数值确定所述目标物体的速度信息对应的收敛置信度；根据所述收敛置信度和所述预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信
息，其中，所述目标物体的第二状态信息包括以下之一：速度值收敛状态，速度值不收敛状态；根据所述收敛置信度和所述预设收敛置信度阈值确定出所述目标物体的第二状态信息包括：在所述收敛置信度大于所述预设收敛置信度阈值的情况下，确定所述目标物体的第二状态信息为速度值收敛状态；在所述收敛置信度不大于所述预设收敛置信度阈值的情况下，确定所述目标物体的第二状态信息为速度值不收敛状态。5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于：根据所述速度噪声数值确定所述目标物体的速度信息对应的收敛置信度，包括：根据预先设置的收敛噪声阈值、所述速度噪声数值计算所述目标物体在第一时刻的速度信息对应的第一速度收敛值，其中，所述第一时刻表示初始时刻；将所述第一速度收敛值确定为所述目标物体在所述第一时刻的速度信息的第一收敛置信度。6.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于：根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿真，王宇，林崇浩，周琳，庞伟凇，李创辉，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：