一种障碍物检测方法、装置和电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种障碍物检测方法、装置和电子设备、存储介质。本申请的方法包括：获取当前帧激光点云的RB检测目标和AI检测目标；对当前帧的RB检测目标和AI检测目标进行目标跟踪，根据每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果，对当前帧的每个RB检测目标与当前帧的每个AI检测目标进行目标匹配与目标融合，得到当前帧每个融合目标的目标融合结果；获取每个融合目标的历史帧全量检测结果，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果。本申请的技术方案可以提高点云障碍物检测的准确性和鲁棒性。点云障碍物检测的准确性和鲁棒性。点云障碍物检测的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种障碍物检测方法、装置和电子设备、存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种障碍物检测方法、装置和电子设备、存储介质。

技术介绍

[0002]激光雷达作为自动驾驶领域最主要的传感器可以有效获取交通环境中障碍物的三维信息，利用三维点云进行目标识别可以获取目标的轮廓、位置、速度、运动轨迹等重要信息。但是，由于目前点云感知算法的技术局限导致目标检测结果与目标真实情况具有一定误差，例如在目标类型、航向角、速度、位置等方面都存在不同程度的偏差，需要利用后处理算法对目标检测结果进行优化处理。

技术实现思路

[0003]基于现有技术中存在的上述问题，本申请实施例提供了一种障碍物检测方法、装置和电子设备、存储介质，以对点云检测结果进行后处理，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
[0004]本申请实施例采用下述技术方案：
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种障碍物检测方法，所述方法包括：
[0006]获取当前帧激光点云的目标检测结果，所述目标检测结果包括基于规则检测算法的RB检测目标和基于人工智能算法的AI检测目标；
[0007]对当前帧的RB检测目标和AI检测目标进行目标跟踪，得到当前帧的每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果；
[0008]根据每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果，对当前帧的每个RB检测目标与当前帧的每个AI检测目标进行目标匹配与目标融合，得到当前帧每个融合目标的目标融合结果；
[0009]获取每个融合目标的历史帧全量检测结果，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果。
[0010]可选地，所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果，包括：
[0011]根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的历史目标类型；
[0012]获取目标类型与目标尺寸的对应关系；
[0013]根据每个融合目标对应的历史目标类型和目标类型与目标尺寸的对应关系，对每个融合目标进行目标类型稳定性检测，得到每个融合目标当前帧的稳定态目标类型。
[0014]可选地，所述历史帧全量检测结果包括每个检测目标的各种稳定态历史目标类型和每个检测目标的各种检测态历史目标类型及各种检测态历史目标类型的置信度，所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的历史目标类型，包括：
[0015]根据每个检测目标的各种检测态历史目标类型及各种检测态历史目标类型的置信度，获取每个融合目标对应的每种检测态历史目标类型的置信度均值；以及根据每个检测目标的各种稳定态历史目标类型，获取每个融合目标对应的每种稳定态历史目标类型的出现次数；
[0016]根据每个融合目标对应的每种检测态历史目标类型的置信度均值，获得每个融合目标对应的第一种目标类型；
[0017]根据每个融合目标对应的每种稳定态历史目标类型的出现次数，获得每个融合目标对应的第二种目标类型。
[0018]可选地，所述根据每个融合目标对应的历史目标类型和目标类型与目标尺寸的对应关系，对每个融合目标进行目标类型稳定性检测，得到每个融合目标当前帧的稳定态目标类型，包括：
[0019]确定每个融合目标对应的第一种目标类型和第二种目标类型是否相同；
[0020]当每个融合目标对应的第一种目标类型和第二种目标类型相同时，根据目标类型与目标尺寸的对应关系获取每个融合目标的第一种目标类型对应的目标尺寸和该融合目标当前帧的融合目标类型对应的目标尺寸；
[0021]若两者的目标尺寸符合一致性条件，则将第一种目标类型作为该融合目标当前帧的稳定态目标类型。
[0022]所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果，包括：
[0023]确定每个融合目标的当前帧速度是否小于高速阈值；
[0024]当小于高速阈值时，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的稳定态历史航向角，根据每个融合目标对应的稳定态历史航向角对该融合目标进行航向角稳定性检测，得到该融合目标当前帧的稳定态航向角。
[0025]可选地，所述当小于高速阈值时，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的稳定态历史航向角，根据每个融合目标对应的稳定态历史航向角对该融合目标进行航向角稳定性检测，得到该融合目标当前帧的稳定态航向角，包括：
[0026]从每个融合目标对应的稳定态历史航向角中获取与每个稳定态历史航向角的角度偏差最小的基准航向角；
[0027]根据所述基准航向角从每个融合目标的稳定态历史航向角中获取与所述基准航向角的角度偏差小于角度偏差阈值的候选历史航向角；
[0028]根据每个融合目标对应的候选历史航向角与稳定态历史航向角确定该融合目标是否满足航向角优化条件；
[0029]当满足航向角优化条件时，根据每个融合目标的候选历史航向角获得该融合目标当前帧的稳定态航向角。
[0030]可选地，所述根据每个融合目标对应的候选历史航向角与稳定态历史航向角确定该融合目标是否满足航向角优化条件，包括：
[0031]确定每个融合目标对应的候选历史航向角总数是否大于该融合目标的稳定态历史航向角总数的一半；若大于，则满足航向角优化条件，否则不满足航向角优化条件；
[0032]所述当满足航向角优化条件时，根据每个融合目标的候选历史航向角获得该融合
目标当前帧的稳定态航向角，包括：
[0033]过滤掉所述候选历史航向角中差值最大的两个候选历史航向角；
[0034]将过滤后的候选历史航向角的均值作为该融合目标当前帧的稳定态航向角。
[0035]可选地，所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果，包括：
[0036]根据每个融合目标的当前帧目标融合结果和当前帧的连续N个历史帧的全量检测结果，获取该融合目标在连续N+1帧中的持续状态、速度变化和位置偏移；
[0037]根据该融合目标在连续N+1帧中的持续状态、速度变化和位置偏移确定该融合目标是否处于静止状态；
[0038]若处于静止状态，则将当前帧的第N个历史帧的稳定态位置作为当前帧的稳定态位置。
[0039]第二方面，本申请实施例还提供一种障碍物检测装置，所述装置包括：
[0040]目标检测单元，用于获取当前帧激光点云的目标检测结果，所述目标检测结果包括基于规则检测算法的RB检测目标和基于人工智能算法的AI检测目标；
[0041]目标跟踪单元，用于对当前帧的RB检测目标和AI检测目标进行目标跟踪，得到当前帧的每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果；
[0042]匹配融合单元，用于根据每个RB检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前帧激光点云的目标检测结果，所述目标检测结果包括基于规则检测算法的RB检测目标和基于人工智能算法的AI检测目标；对当前帧的RB检测目标和AI检测目标进行目标跟踪，得到当前帧的每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果；根据每个RB检测目标的跟踪结果和每个AI检测目标的跟踪结果，对当前帧的每个RB检测目标与当前帧的每个AI检测目标进行目标匹配与目标融合，得到当前帧每个融合目标的目标融合结果；获取每个融合目标的历史帧全量检测结果，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果。2.如权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果，包括：根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的历史目标类型；获取目标类型与目标尺寸的对应关系；根据每个融合目标对应的历史目标类型和目标类型与目标尺寸的对应关系，对每个融合目标进行目标类型稳定性检测，得到每个融合目标当前帧的稳定态目标类型。3.如权利要求2所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述历史帧全量检测结果包括每个检测目标的各种稳定态历史目标类型和每个检测目标的各种检测态历史目标类型及各种检测态历史目标类型的置信度，所述根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的历史目标类型，包括：根据每个检测目标的各种检测态历史目标类型及各种检测态历史目标类型的置信度，获取每个融合目标对应的每种检测态历史目标类型的置信度均值；以及根据每个检测目标的各种稳定态历史目标类型，获取每个融合目标对应的每种稳定态历史目标类型的出现次数；根据每个融合目标对应的每种检测态历史目标类型的置信度均值，获得每个融合目标对应的第一种目标类型；根据每个融合目标对应的每种稳定态历史目标类型的出现次数，获得每个融合目标对应的第二种目标类型。4.如权利要求3所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据每个融合目标对应的历史目标类型和目标类型与目标尺寸的对应关系，对每个融合目标进行目标类型稳定性检测，得到每个融合目标当前帧的稳定态目标类型，包括：确定每个融合目标对应的第一种目标类型和第二种目标类型是否相同；当每个融合目标对应的第一种目标类型和第二种目标类型相同时，根据目标类型与目标尺寸的对应关系获取每个融合目标的第一种目标类型对应的目标尺寸和该融合目标当前帧的融合目标类型对应的目标尺寸；若两者的目标尺寸符合一致性条件，则将第一种目标类型作为该融合目标当前帧的稳定态目标类型。5.如权利要求1所述的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据每个融合目标的历史帧
全量检测结果和当前帧的目标融合结果，得到每个融合目标的当前帧稳定态检测结果，包括：确定每个融合目标的当前帧速度是否小于高速阈值；当小于高速阈值时，根据每个融合目标的历史帧全量检测结果获得每个融合目标对应的稳定态历史航向角，根据每个融合目标对应的稳定态历史航向角对该融合目标进行航向角稳定性检测，得到该融合目标当前帧的稳定态航向角。6.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁小伟，万如，盛杲，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：