基于自动驾驶的障碍物检测方法、自动驾驶系统、介质技术方案

本申请公开了一种基于自动驾驶的障碍物检测方法、自动驾驶系统、介质，包括获取车辆的周边环境图像和车辆的车辆特征参数；根据周边环境图像和车辆特征参数，建立车辆动力模型；根据车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息；根据碰撞状态信息，确定关键障碍物信息。根据本申请的技术方案，通过车辆的周边环境图像和车辆特征参数建立车辆动力模型，从而来进行可达性计算以确定关键障碍物信息，达到提高自动驾驶的安全性的目的。自动驾驶的安全性的目的。自动驾驶的安全性的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于自动驾驶的障碍物检测方法、自动驾驶系统、介质


[0001]本申请涉及数据恢复
，尤其是一种基于自动驾驶的障碍物检测方法、自动驾驶系统、介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域中，当前障碍物检测技术多是对障碍物做出强假设，使用固定大小的圆形感知域，这种技术方案可能在计算上非常轻量，但无法适应当前车辆的速度，且忽略了当前车辆和其他车辆、行人、自行车等之间的动态交互，不能准确地捕捉现实中的安全风险。如何提高自动驾驶的安全性是亟待解决的技术难题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种基于自动驾驶的障碍物检测方法，能够对障碍物进行识别，达到提高自动驾驶的安全性的目的。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种基于自动驾驶的障碍物检测方法，包括：
[0005]获取车辆的周边环境图像和所述车辆的车辆特征参数；
[0006]根据所述周边环境图像和所述车辆特征参数，建立车辆动力模型；
[0007]根据所述车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与所述目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息；
[0008]根据所述碰撞状态信息，确定关键障碍物信息。
[0009]根据本申请的基于自动驾驶的障碍物检测方法，至少具有以下有益效果：包括获取车辆的周边环境图像和车辆的车辆特征参数；根据周边环境图像和车辆特征参数，建立车辆动力模型；根据车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息；根据碰撞状态信息，确定关键障碍物信息。根据本申请的技术方案，通过车辆的周边环境图像和车辆特征参数建立车辆动力模型，从而来进行可达性计算以确定关键障碍物信息，达到提高自动驾驶的安全性的目的。
[0010]根据本申请的一些实施例，所述车辆特征参数包括所述车辆驾驶信息，所述根据所述周边环境图像和所述车辆特征参数，建立车辆动力模型，包括：
[0011]根据所述周边环境图像和所述车辆驾驶信息，建立车辆动力模型。
[0012]根据本申请的一些实施例，所述根据所述车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与所述目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息，包括：
[0013]根据所述车辆动力模型，确定目标车辆的车辆感知域；
[0014]对所述车辆感知域内的感知智能体与所述目标车辆进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知智能体之间的碰撞状态信息。
[0015]根据本申请的一些实施例，所述感知智能体包括所述车辆感知域内的感知车辆，所述对所述车辆感知域内的感知智能体与所述目标车辆进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知智能体之间的碰撞状态信息，包括：
[0016]对所述目标车辆的车辆动力模型与所述感知车辆的感知车辆动力模型进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知车辆之间的碰撞状态信息。
[0017]根据本申请的一些实施例，所述感知智能体包括所述车辆感知域内的感知行人，所述对所述车辆感知域内的感知智能体与所述目标车辆进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知智能体之间的碰撞状态信息，包括：
[0018]对所述目标车辆的车辆动力模型与所述感知行人进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知行人之间的碰撞状态信息。
[0019]根据本申请的一些实施例，所述碰撞状态信息包括碰撞可能性信息，所述根据所述碰撞状态信息，确定关键障碍物信息，包括：
[0020]对所述碰撞可能性信息进行排序，确定与所述目标车辆相关的关键障碍物信息。
[0021]根据本申请的一些实施例，所述关键障碍物信息包括关键障碍物的关键编码信息，所述障碍物检测方法还包括：
[0022]将所述关键编码信息进行避障处理，生成所述目标车辆的避障路径。
[0023]第二方面，本申请实施例还提供了一种自动驾驶系统，包括：
[0024]感知模块，用于根据如上所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法得到关键障碍物信息；
[0025]控制处理模块，用于根据所述关键障碍物信息生成目标车辆的避障路径；
[0026]执行模块，用于控制所述目标车辆的运行。
[0027]第三方面，本申请实施例还提供了一种运行控制装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法。
[0028]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如上所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法。
附图说明
[0029]图1是本申请一个实施例提供的基于自动驾驶的障碍物检测方法的流程图；
[0030]图2是本申请另一个实施例提供的基于自动驾驶的障碍物检测方法的流程图；
[0031]图3是本申请另一个实施例提供的运行控制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0032]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0033]另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0034]现有技术中，自动驾驶系统可分为感知层、决策层、执行层。感知系统负责环境信息和车内信息的采集与处理，感知层中的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图、全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)卫星定位、惯性导
航(Inertial Measurement Unit，IMU)等，主要涉及道路边界监测、车辆检测、行人检测等技术。决策系统负责路径规划和导航，通过执行相应控制策略，代替人类做出驾驶决策，决策层的决策算法包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。执行层的执行系统负责替代人类对车辆进行控制，反馈到底层模块执行任务，包括线控加减速、线控制动、线控转向等。通过“感知、决策与执行”三个系统的分工协作，责任明确地控制汽车运行，可以令自动驾驶汽车具备理论上“自动行驶”的条件。
[0035]自动驾驶汽车要想真正成为汽车运输可落地的未来，必须通过严格的验证和确认(Verification and Validation，V&V)制度来满足严格的安全要求。因此在感知层中对其他车辆、行人等障碍物的感知检测技术尤为重要，若发生漏检或错检，将会对后续的决策和执行系统造成不可逆转的影响，最终导致碰撞或其他危险行为。
[0036]相关技术中，障碍物检测技术多假定需检测传感器范围内所有障碍物，但期望障碍物检测模块为环境中所有位置的所有物体提供高检测性能是不切实际的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自动驾驶的障碍物检测方法，其特征在于，包括：获取车辆的周边环境图像和所述车辆的车辆特征参数；根据所述周边环境图像和所述车辆特征参数，建立车辆动力模型；根据所述车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与所述目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息；根据所述碰撞状态信息，确定关键障碍物信息。2.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法，其特征在于，所述车辆特征参数包括所述车辆驾驶信息，所述根据所述周边环境图像和所述车辆特征参数，建立车辆动力模型，包括：根据所述周边环境图像和所述车辆驾驶信息，建立车辆动力模型。3.根据权利要求1所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据所述车辆动力模型进行可达性处理，得到目标车辆和与所述目标车辆邻近的智能体之间的碰撞状态信息，包括：根据所述车辆动力模型，确定目标车辆的车辆感知域；对所述车辆感知域内的感知智能体与所述目标车辆进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知智能体之间的碰撞状态信息。4.根据权利要求3所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法，其特征在于，所述感知智能体包括所述车辆感知域内的感知车辆，所述对所述车辆感知域内的感知智能体与所述目标车辆进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知智能体之间的碰撞状态信息，包括：对所述目标车辆的车辆动力模型与所述感知车辆的感知车辆动力模型进行可达性处理，得到所述目标车辆和与所述感知车辆之间的碰撞状态信息。5.根据权利要求3所述的基于自动驾驶的障碍物检测方法，其特征在于，所述感知智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雨琪，袁怡雯，包枫叶，
申请(专利权)人：天翼物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：