基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法及装置，属于自动驾驶多传感器融合技术领域。所述方法包括：获取单视觉融合目标的位置信息、第一速度以及毫米波雷达点云；基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景；当所述车辆场景为道路连排车辆场景时，基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度；基于所述单视觉融合目标的第二速度对所述第一速度进行修正，获得单视觉融合目标的修正后的速度。本申请实施例所述方法在本车道路两排存在静止连排小车的工况下，能够对融合目标初期的速度进行修正，以避免本车出现频繁的误制动现象。免本车出现频繁的误制动现象。免本车出现频繁的误制动现象。

【技术实现步骤摘要】
基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法及装置


[0001]本专利技术涉及自动驾驶多传感器融合
，具体涉及一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法、一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的装置、一种机器可读存储介质及一种处理器。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的发展，对目标车辆的感知精度要求越来越高，目前主流的感知算法仍旧是视觉和毫米波雷达的感知融合算法，视觉作为主传感器新建融合目标，毫米波雷达作为辅助传感器更新融合目标的速度和位置信息。
[0003]视觉目标的速度不是相机传感器的直接观测值，而是算法迭代滤波的结果，这会导致视觉目标的速度在初期十分不准确。视觉目标的速度在初期不准确的这种现象，会导致毫米波雷达目标没办法第一时间和视觉目标关联上，从而融合目标的速度没办法得到修正，最终影响后端的决策。在道路两排存在静止连排小车的工况下，如果感知融合给出的融合目标速度不准确，很容易导致本车出现频繁的误制动现象。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法及装置。所述方法在本车道路两排存在静止连排小车的工况下，能够对融合目标初期的速度进行修正，以避免本车出现频繁的误制动现象。为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，所述方法包括：
[0005]获取单视觉融合目标的位置信息、第一速度以及毫米波雷达点云；
[0006]基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景；
[0007]当所述车辆场景为道路连排车辆场景时，基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度；
[0008]基于所述单视觉融合目标的第二速度对所述第一速度进行修正，获得单视觉融合目标的修正后的速度。
[0009]在本申请实施例中，基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景，包括：
[0010]基于所述单视觉融合目标的位置信息确定单视觉融合目标集的分布范围；其中，所述单视觉融合目标集包括多个单视觉融合目标；
[0011]基于所述单视觉融合目标集的分布范围确定车辆场景。
[0012]在本申请实施例中，基于所述单视觉融合目标集的分布范围确定车辆场景，包括：
[0013]若所述单视觉融合目标集中的任一单视觉融合目标距离本车的横向距离大于第一设定距离且小于第二设定距离，且所述单视觉融合目标集中的任一单视觉融合目标距离本车的纵向距离小于第三设定距离，则确定车辆场景为道路连排车辆场景。
[0014]在本申请实施例中，所述第二速度包括横向速度和纵向速度；基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度，包括：
[0015]基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的横向速度和纵向速度；
[0016]对所述横向速度和纵向速度进行预处理，获得预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度；
[0017]对所述预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度进行均值化处理，获得均值化处理后的横向速度和均值化处理后的纵向速度。
[0018]在本申请实施例中，对所述横向速度和纵向速度进行预处理，获得预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度，包括：
[0019]剔除单视觉融合目标集中的横向速度最大值、横向速度最小值、纵向速度最大值和纵向速度最小值，获得预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度。
[0020]在本申请实施例中，基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的横向速度和纵向速度，包括：
[0021]按照公式(1)计算单视觉融合目标的横向速度和纵向速度：
[0022][0023]式中，V
x
为毫米波雷达点云的纵向速度，V
y
为毫米波雷达点云的横向速度，V
n
为毫米波雷达点云的径向速度，θ为毫米波雷达点云的偏转角。
[0024]在本申请实施例中，基于所述单视觉融合目标的第二速度对所述第一速度进行修正，获得单视觉融合目标的修正后的速度，包括：
[0025]若均值化处理后的横向速度小于第一设定速度，且均值化处理后的纵向速度小于第二设定速度，则把相应的单视觉融合目标的横向速度以及纵向速度置为0m/s。
[0026]本申请第二方面提供一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的装置，包括：
[0027]获取模块，用于获取单视觉融合目标的位置信息、第一速度以及毫米波雷达点云；
[0028]确定模块，用于基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景；
[0029]计算模块，用于当所述车辆场景为道路连排车辆场景时，基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度；
[0030]修正模块，用于基于所述单视觉融合目标的第二速度对所述第一速度进行修正，获得单视觉融合目标的修正后的速度。
[0031]本申请第三方面提供一种处理器，被配置成执行上述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法。
[0032]本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法。
[0033]与现有技术相比，本专利技术的上述技术方案具有如下有益效果：
[0034]本申请提供一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法及装置，所述方法在本车道路两排存在静止连排小车的工况下，能够对融合目标初期的速度进行修正，以避免本车出现频繁的误制动现象。
[0035]本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0036]附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例，但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中：
[0037]图1示意性示出了根据本申请实施例的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法的流程示意图；
[0038]图2示意性示出了根据本申请实施例的道路两侧静止连排车场景示意图；
[0039]图3示意性示出了根据本申请实施例的毫米波雷达点云与视觉目标的位置关系示意图；
[0040]图4示意性示出了根据本申请实施例的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的装置的结构框图。
具体实施方式
[0041]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例，并不用于限制本申请实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0042]需要说明，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，其特征在于，所述方法包括：获取单视觉融合目标的位置信息、第一速度以及毫米波雷达点云；基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景；当所述车辆场景为道路连排车辆场景时，基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度；基于所述单视觉融合目标的第二速度对所述第一速度进行修正，获得单视觉融合目标的修正后的速度。2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，其特征在于，基于所述单视觉融合目标的位置信息确定车辆场景，包括：基于所述单视觉融合目标的位置信息确定单视觉融合目标集的分布范围；其中，所述单视觉融合目标集包括多个单视觉融合目标；基于所述单视觉融合目标集的分布范围确定车辆场景。3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，其特征在于，基于所述单视觉融合目标集的分布范围确定车辆场景，包括：若所述单视觉融合目标集中的任一单视觉融合目标距离本车的横向距离大于第一设定距离且小于第二设定距离，且所述单视觉融合目标集中的任一单视觉融合目标距离本车的纵向距离小于第三设定距离，则确定车辆场景为道路连排车辆场景。4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，其特征在于，所述第二速度包括横向速度和纵向速度；基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的第二速度，包括：基于所述毫米波雷达点云计算单视觉融合目标的横向速度和纵向速度；对所述横向速度和纵向速度进行预处理，获得预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度；对所述预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度进行均值化处理，获得均值化处理后的横向速度和均值化处理后的纵向速度。5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达点云校验视觉目标速度的方法，其特征在于，对所述横向速度和纵向速度进行预处理，获得预处理后的横向速度和预处理后的纵向速度，包括：剔除单视觉...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭伟，陈剑斌，任凡，柳晓东，强秋秋，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：