【技术实现步骤摘要】
静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法、装置及介质
[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]在自动驾驶过程中，为保证驾驶的安全性，需要对自动驾驶的路线进行实时规划，以避免碰触甚至撞击可能的障碍物。这就需要在自动驾驶的过程中，动态实时地识别和确定障碍物的准确位置。在现有技术中，对障碍物的探测，大多是通过在车辆上安装激光雷达、超声波传感器等探测设备，直接测量障碍物与自动驾驶车辆之间的距离。然而，激光雷达、超声波传感器等设备的成本较高，并且，直接利用所测量到的障碍物与行驶车辆之间的距离进行车辆避障规划时，所需的计算量巨大，数据处理和传输的延迟过大，很难直接应用于对实时性要求很高的自动驾驶。同时数据的稳定性较差且存在大量噪音，直接应用于自动驾驶会严重干扰算法的判断。
技术实现思路
[0003]针对现有技术中，进行车辆避障规划时，所需的计算量过大，从而数据处理和传输的延迟过大的技术问题，本申请提出一种静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法、装置及介质...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，包括：预处理过程，针对车辆四周部署的相机拍摄到的每一帧环境图像，提取障碍物轮廓点，并过滤丢掉所述障碍物轮廓点当中位于预定几何范围之外的点，得到经过滤的障碍物轮廓点；单帧点获取过程，将所述每一帧环境图像对应的所述经过滤的障碍物轮廓点，转化到以所述车辆的中心为极坐标系原点的极坐标系下，在具有相同角度坐标的所有所述经过滤的障碍物轮廓点当中，保留距离所述极坐标系原点最近的点，作为单帧点；单帧点分簇过程，将所有所述单帧点按角度坐标值大小顺序排序后，对于每一个所述单帧点，取其最邻近的另一单帧点，计算该两个单帧点之间的角度坐标差值以及相对距离，若所述角度坐标差值小于角度坐标差阈值，并且所述相对距离小于相对距离阈值，则将所述两个单帧点分簇到同一单帧点簇；单帧点簇匹配过程，遍历所述单帧点簇当中属于当前帧环境图像的当前帧点簇以及属于临近的历史帧环境图像的历史帧点簇，若所述当前帧点簇和所述历史帧点簇之间的距离小于第一距离阈值，并且所述当前帧点簇与所述历史帧点簇相互投影的重合程度大于重合程度阈值，则将所述当前帧点簇和所述历史帧点簇匹配到同一点簇类；以及多帧融合过程，将所述单帧点簇匹配过程中被匹配到任一所述点簇类中的所有所述单帧点，转化到全局笛卡尔坐标系，并在其周围进行栅格化，得到临时地图，若连续多帧所述环境图像的相应所述单帧点已经出现在所述临时地图的一个栅格内的总出现次数大于单帧点出现次数阈值，则将该栅格的信息存储到稳定地图。2.根据权利要求1所述的静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，所述栅格的信息包括：该栅格的全局笛卡尔坐标信息、在该栅格中出现的所述单帧点的统计平均位置、以及在该栅格中出现所述单帧点的所述总出现次数。3.根据权利要求2所述的静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，所述统计平均位置，为相应所述栅格内的所述单帧点的几何中心平均位置。4.根据权利要求1所述的静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，所述多帧融合过程还包括：地图更新过程，针对所述当前帧环境图像，判断在所述当前帧获取过程中获取的相应所有所述单帧点，落入所述稳定地图已经存储的任一栅格的比例，是否大于击中率阈值，若大于所述击中率阈值，则将所述当前帧图像相应的所有所述单帧点加入所述稳定地图，否则，仅更新相应的所述单帧点出现在所述临时地图的相应栅格的信息。5.根据权利要求1所述的静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，所述当前帧点簇和所述历史帧点簇之间的距离，为所述当前帧点簇和所述历史帧点簇在笛卡尔坐标系内的水平坐标距离；和/或所述当前帧点簇与所述历史帧点簇相互投影的重合程度，为所述当前帧点簇和所述历史帧点簇各自在笛卡尔坐标系内覆盖的水平坐标范围之间的重合程度。6.根据权利要求5所述的静态障碍物接地轮廓线多帧融合方法，其特征在于，所述当前帧点簇和所述历史帧点簇在笛卡尔坐标系内的水平坐标距离，为所述当前帧点簇中的所述单帧点在水平坐标面上的投影点当中相距最远的两个端点连线的中点，与所述历史帧点簇中的所述单帧点在水平坐标面上的投影点当中相距最远的两个端点连线的
中点之间的距离。7...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴军，康雪杨，
申请(专利权)人：魔门塔苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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