一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹；建立拖挂车运动模型，其中，拖挂车运动模型用于模拟牵引车和挂车的运动轨迹；将至少一个障碍物与拖挂车运动模型进行特征匹配，并获取相匹配的至少一个目标障碍物，其中，至少一个目标障碍物中每个目标障碍物表示一拖挂车；将每个目标障碍物的碰撞区域进行标注处理，得到碰撞区域。本申请能够对拖挂车在运动过程中的碰撞区域进行预测。行预测。行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及无人驾驶
，尤其涉及一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶车辆中识别障碍物等信息并有效规避碰撞是车辆进行自动驾驶的必要条件。挂车的运动姿态预测及碰撞检测主要有如下难点：
[0003]一是拖挂车/铰链车一般由两部分组成：牵引车部分，挂车部分。预测运动姿态及轨迹难度较大。二是挂车/铰链车多是大型车辆，具有较高的危险性，作为障碍物碰撞检测风险时需准确。(CN 114661039 A)物流车及其挂车位姿确定、动驾驶方法中提供了一种通过通过自车传感器获取拖车的位姿信息及底盘信息，并将该信息带入物流车运动学模型，得到挂车姿态信息，并根据拖车及挂车建立自车的可行驶区域用以碰撞检测。该方法主要是基于自车为带挂车辆时的碰撞及挂车位姿确定，没有处理障碍物为挂车或铰链车的识别及碰撞检测处理机制。(CN 113329927 A)基于激光雷达的挂车追踪中提出了一种用激光雷达获取挂车姿态的数据的方法，该专利主要是用于检测挂的姿态用于牵引车对准或用于其他信息，不能用于识别带挂车辆或铰链车辆的整个运动姿态。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种碰撞检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够对拖挂车在运动过程中的碰撞区域进行预测。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种碰撞检测方法，包括以下步骤：
[0007]获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹；
[0008]建立拖挂车运动模型，其中，所述拖挂车运动模型用于模拟牵引车和挂车的运动轨迹；
[0009]将所述至少一个障碍物与所述拖挂车运动模型进行特征匹配，并获取相匹配的至少一个目标障碍物，其中，所述至少一个目标障碍物中每个目标障碍物表示一拖挂车；
[0010]将每个目标障碍物的碰撞区域进行标注处理，得到碰撞区域。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹，包括：
[0012]通过车载雷达传感器获取所述至少一个障碍物的点云信息，其中，所述点云信息以当前车辆为参照物；
[0013]基于所述点云信息，通过矩形标定框标定所述至少一个障碍物的轮廓，得到至少一个矩形标定框；
[0014]获取所述至少一个矩形标定框中每个矩形标定框相对于当前车辆的运动轨迹。
[0015]在一种可能的实施方式中，所述获取所述至少一个矩形标定框中每个矩形标定框
相对于当前车辆的运动轨迹，包括：
[0016]针对每个矩形标定框，采集连续两个时刻的矩形标定框，并将两个时刻的矩形标定框的中心线的交点作为质心，其中，所述中心线为沿着运动方向的中心线；
[0017]连续获得该矩形标定框n个时刻的所述质心位置，将n个时刻的所述质心位置作为所述运动轨迹，其中，n为正整数。
[0018]在一种可能的实施方式中，所述建立拖挂车运动模型，包括：
[0019]建立平面直角坐标系，其中，所述牵引车的速度为v，所述牵引车的运动方向与横轴的夹角为θ，所述挂车通过铰结点与所述牵引车铰接，所述挂车的运动方向与所述横轴的夹角为α，所述挂车的长度为L，所述挂车从所述铰结点演运动方向的延长线与所述牵引车的夹角为theta；
[0020]确定所述牵引车的运动步长为S0＝v*t0，其中，t0为运动采样频率，t2＝t1+t0，t1为一个采样频率的初始时间，t2为一个采样频率的结束时间，则有：
[0021]θ
’
＝θt2
‑
θt1；
[0022]α
’
＝αt2
‑
αt1；
[0023]并建立拖挂车运动模型：
[0024]theta
’
＝S0*sinθt1/L+θ
’
；
[0025]theta
’
＝θ
’‑
α
’
；
[0026]其中，θ
’
表示θ的角度变化值，α
’
表示α的角度变化值，theta
’
表示theta的角度变化值。
[0027]在一种可能的实施方式中，所述将所述至少一个障碍物与所述拖挂车运动模型进行特征匹配，并获取相匹配的至少一个目标障碍物，包括：
[0028]检测同一时刻所述至少一个障碍物中是否有相交的两个障碍物；
[0029]当有相交的两个障碍物时，分别获得该两个相交的障碍物的沿轨迹方向的所述中心线，并将两个中心线的交点作为铰结点，以及将该相交的两个障碍物作为一目标障碍物。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述将每个目标障碍物的碰撞区域进行标注处理，得到碰撞区域，包括：
[0031]对所述目标障碍物进行凸优化处理，得到能够包络所述目标障碍物的多边形，其中，所述凸多边形为凸多边形。
[0032]在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0033]基于所述碰撞区域，制定所述当前车辆的行驶路线，或者，基于所述碰撞区域，在车载导航界面显示所述碰撞区域，并在所述当前车辆距离所述碰撞区域的距离小于预设的距离阈值时，发出报警。
[0034]第二方面，本申请实施例还提供一种碰撞检测装置，所述装置包括：
[0035]获取模块，用于获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹；
[0036]建立模块，用于建立拖挂车运动模型，其中，所述拖挂车运动模型用于模拟牵引车和挂车的运动轨迹；
[0037]匹配模块，用于将所述至少一个障碍物与所述拖挂车运动模型进行特征匹配，并获取相匹配的至少一个目标障碍物，其中，所述至少一个目标障碍物中每个目标障碍物表示一拖挂车；
[0038]标注模块，用于将每个目标障碍物的碰撞区域进行标注处理，得到碰撞区域。
[0039]第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行第一方面任一项所述的碰撞检测方法。
[0040]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行第一方面任一项所述的碰撞检测方法。
[0041]本申请实施例具有以下有益效果：
[0042]通过雷达获取的障碍物点云信息，提取每一个障碍物的运动轨迹，轮廓特征，位姿态信息。通过拖挂车的运动学模型，对障碍物中的拖挂车车辆进行提取，并根据提取的拖挂车车辆特征获取拖挂车的碰撞检测用外轮廓，再通过自车轨迹生成每一轨迹点的自车碰撞轮廓，再将拖挂车轮廓与自车每一轨迹点的轮廓进行相交校验，以判断自车与拖挂车是否碰撞及碰撞时自车位置点。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹；建立拖挂车运动模型，其中，所述拖挂车运动模型用于模拟牵引车和挂车的运动轨迹；将所述至少一个障碍物与所述拖挂车运动模型进行特征匹配，并获取相匹配的至少一个目标障碍物，其中，所述至少一个目标障碍物中每个目标障碍物表示一拖挂车；将每个目标障碍物的碰撞区域进行标注处理，得到碰撞区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取至少一个障碍物相对于当前车辆的运动轨迹，包括：通过车载雷达传感器获取所述至少一个障碍物的点云信息，其中，所述点云信息以当前车辆为参照物；基于所述点云信息，通过矩形标定框标定所述至少一个障碍物的轮廓，得到至少一个矩形标定框；获取所述至少一个矩形标定框中每个矩形标定框相对于当前车辆的运动轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述至少一个矩形标定框中每个矩形标定框相对于当前车辆的运动轨迹，包括：针对每个矩形标定框，采集连续两个时刻的矩形标定框，并将两个时刻的矩形标定框的中心线的交点作为质心，其中，所述中心线为沿着运动方向的中心线；连续获得该矩形标定框n个时刻的所述质心位置，将n个时刻的所述质心位置作为所述运动轨迹，其中，n为正整数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立拖挂车运动模型，包括：建立平面直角坐标系，其中，所述牵引车的速度为v，所述牵引车的运动方向与横轴的夹角为θ，所述挂车通过铰结点与所述牵引车铰接，所述挂车的运动方向与所述横轴的夹角为α，所述挂车的长度为L，所述挂车从所述铰结点演运动方向的延长线与所述牵引车的夹角为theta；确定所述牵引车的运动步长为S0＝v*t0，其中，t0为运动采样频率，t2＝t1+t0，t1为一个采样频率的初始时间，t2为一个采样频率的结束时间，则有：θ
’
＝θt2
‑
θt1；α
’
＝αt2
‑
αt1；并建立拖挂车运动模型：theta
’
＝S0*sinθt1/L+θ
’
；theta
’
＝θ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建磊，刘羿，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：