一种自动驾驶方法、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自动驾驶方法、装置及存储介质，包括获取障碍感知信息与多个感知图像；根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息；根据所述障碍感知信息，对多个所述行驶边界信息分别进行优化处理，得到多个优化后行驶边界信息；对多个所述优化后行驶边界信息进行融合处理，得到可行驶区域信息。本发明专利技术通过障碍感知信息对每个行驶边界信息进行优化处理，并对多个优化后行驶边界信息进行融合处理，能够大大提升可行驶区域的准确性与可靠性，避免分析异常，还能够提升可行驶区域的范围。可行驶区域的范围。可行驶区域的范围。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种自动驾驶方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]可行驶区域(FreeSpace)，属于自动驾驶领域高级驾驶辅助系统(ADAS)的一个功能；目前比较常见的环视可行驶区域都是获取多个感知装置的原始图像去畸变拼接成IPM图进行分割来实现，但IPM图的边界所能表示的距离要远远小于直接使用原始图像所能表示的距离(去畸变后拼接的操作会丢失部分图像信息)，且使用语义分割所带来的耗时较长；另外，现有技术中的可行驶区域结果准确性不足，而多个感知装置各自的可行驶区域结果存在重叠的部分，也容易带来分析异常。

技术实现思路

[0003]针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种自动驾驶方法、装置及存储介质，能够大大提升可行驶区域的准确性与可靠性。所述技术方案如下：
[0004]一方面，本专利技术提供了一种自动驾驶方法，包括：
[0005]获取障碍感知信息与多个感知图像；所述感知图像通过所述感知图像对应的车载感知装置采集得到；
[0006]根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息；
[0007]根据所述障碍感知信息，对多个所述行驶边界信息分别进行优化处理，得到多个优化后行驶边界信息；
[0008]对多个所述优化后行驶边界信息进行融合处理，得到可行驶区域信息；所述可行驶区域信息表征车辆的可行驶区域。
[0009]进一步地，所述根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息包括：
[0010]对多个所述感知图像进行回归处理，得到多个所述行驶边界信息；或者
[0011]对多个所述感知图像进行回归处理，得到多个回归边界信息；
[0012]对多个所述回归边界信息进行第一插值处理，得到多个所述行驶边界信息。
[0013]进一步地，所述根据所述障碍感知信息，对多个所述行驶边界信息分别进行优化处理包括：
[0014]若所述障碍感知信息对应的至少部分障碍感知区域位于所述行驶边界信息对应的可行驶区域内，则根据所述障碍感知信息，更新所述行驶边界信息，得到所述优化后行驶边界信息。
[0015]进一步地，所述根据所述障碍感知信息，更新所述行驶边界信息包括：
[0016]根据所述障碍感知区域和所述行驶边界信息，得到待更新边界区域；
[0017]根据所述障碍感知信息，更新所述待更新边界区域对应的所述行驶边界信息。
[0018]进一步地，所述待更新边界区域包括所述障碍感知区域与跳变区域。
[0019]进一步地，所述更新所述待更新边界区域对应的所述行驶边界信息还包括：
[0020]在所述跳变区域中进行第二插值处理，以更新所述跳变区域对应的所述边界信息。
[0021]进一步地，所述对多个所述优化后行驶边界信息进行融合处理包括：
[0022]对多个所述优化行驶边界信息进行第一过滤处理，得到多个过滤后边界信息；
[0023]对多个所述过滤后边界信息进行所述融合处理。
[0024]进一步地，所述融合处理包括：
[0025]根据多个所述车载感知装置的位置，确定相邻的两个所述车载感知装置在车体坐标系中对应的预设区域；
[0026]对多个所述预设区域内的所述优化后行驶边界信息分别进行融合，得到多个第一融合信息；
[0027]根据多个所述第一融合信息，得到所述可行驶区域信息。
[0028]另一方面，本专利技术提供了一种自动驾驶装置，至少包括：
[0029]获取模块，用于获取障碍感知信息与多个感知图像；所述感知图像通过所述感知图像对应的车载感知装置采集得到；
[0030]图像处理模块，用于根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息；
[0031]优化模块，用于根据所述障碍感知信息，对多个所述行驶边界信息分别进行优化处理，得到多个优化后行驶边界信息；
[0032]融合模块，用于对多个所述优化后行驶边界信息进行融合处理，得到可行驶区域信息；所述可行驶区域信息表征车辆的可行驶区域。
[0033]另一方面，本专利技术提供了存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如以上所述的自动驾驶方法。
[0034]实施本专利技术，具有如下有益效果：
[0035]1、本专利技术通过障碍感知信息对每个感知图像对应的行驶边界信息进行优化处理，以提升每个感知图像对应的行驶边界信息的准确性与可靠性；并且，通过融合处理，将多个优化后行驶边界信息进行融合，能够得到更远范围的可行驶区域，也能够避免多个感知图像之间的重叠，进而避免出现同样区域内多个优化后行驶边界信息不一致的情况，进一步提升可行驶区域的准确性与可靠性。
[0036]2、本专利技术通过回归处理对每个感知图像进行回归，相比于IPM图分割，能够提升行驶边界信息的准确度，还能够大大减少时间消耗，提升实时性。
[0037]3、本专利技术采用插值和采样的方式，对回归处理后的回归边界信息进行第一插值处理，对优化后行驶边界信息进行第一过滤处理，能够大大提升信息的连续性与准确性，并大大减少计算量，有利于提升自动驾驶的实时性。
[0038]4、在融合处理中，基于融合点分别进行第二过滤处理，得到预设区域内的第一融合信息，能够消除对应的两个感知图像之间的重叠，从而提升预设区域内可行驶区域信息的一致性，融合效果好，可行驶区域的准确性高。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0040]图1为本专利技术实施例提供的一种自动驾驶方法的逻辑结构图；
[0041]图2为本专利技术实施例提供的一种得到行驶边界信息的方法的逻辑结构图；
[0042]图3为本专利技术实施例提供的一种针对单个感知图像的处理方法的逻辑结构图；
[0043]图4为本专利技术中第一插值处理的插值方法示意图；
[0044]图5为本专利技术实施例提供的一种优化处理的示例图；
[0045]图6为本专利技术实施例提供的一种可能的实施方式中优化处理的逻辑结构图；
[0046]图7为本专利技术实施例提供的一种可能的实施方式中第一过滤处理的逻辑结构图；
[0047]图8为本专利技术实施例提供的一种可能的实施方式中多个预设区域的融合处理的逻辑结构图；
[0048]图9为本专利技术中车体坐标系下优化后行驶边界信息的示例图；
[0049]图10为本专利技术实施例提供的一种可能的实施方式中单个预设区域的融合处理的逻辑结构图；
[0050]图11为本专利技术实施例提供的一种可能的实施方式中单个预设区域的融合处理的示例图；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶方法，其特征在于，包括：获取障碍感知信息与多个感知图像；所述感知图像通过所述感知图像对应的车载感知装置采集得到；根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息；根据所述障碍感知信息，对多个所述行驶边界信息分别进行优化处理，得到多个优化后行驶边界信息；对多个所述优化后行驶边界信息进行融合处理，得到可行驶区域信息；所述可行驶区域信息表征车辆的可行驶区域。2.根据权利要求1所述的自动驾驶方法，其特征在于，所述根据多个所述感知图像，得到多个所述感知图像对应的行驶边界信息包括：对多个所述感知图像进行回归处理，得到多个所述行驶边界信息；或者对多个所述感知图像进行回归处理，得到多个回归边界信息；对多个所述回归边界信息进行第一插值处理，得到多个所述行驶边界信息。3.根据权利要求1所述的自动驾驶方法，其特征在于，所述根据多个所述障碍感知信息，对所述行驶边界信息分别进行优化处理包括：若所述障碍感知信息对应的至少部分障碍感知区域位于所述行驶边界信息对应的可行驶区域内，则根据所述障碍感知信息，更新所述行驶边界信息，得到所述优化后行驶边界信息。4.根据权利要求3所述的自动驾驶方法，其特征在于，所述根据所述障碍感知信息，更新所述行驶边界信息包括：根据所述障碍感知区域和所述行驶边界信息，得到待更新边界区域；根据所述障碍感知信息，更新所述待更新边界区域对应的所述行驶边界信息。5.根据权利要求4所述的自动驾驶方法，其特征在于，所述待更新边界区域包括所述障碍感知区域与跳变区域。6.根据权利要求5所述的自动驾驶方...

【专利技术属性】
技术研发人员：马强，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：