【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，特别涉及一种环境感知方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
1、当前的自动驾驶和高级驾驶辅助系统(adas)广泛地使用了各种类型的传感器，如雷达、摄像头、激光雷达(lidar)等，来进行环境感知。这些传感器各自有其优点和缺点。例如，雷达对天气条件和光照变化具有强大的鲁棒性，而摄像头可以提供丰富的色彩和纹理信息。因此，传感器融合技术的发展是为了利用不同类型传感器的优点，以提高环境感知的准确性和可靠性。
2、现有的使用4d毫米波雷达和视觉摄像头的传感器融合方法，通常依赖于深度学习或者特征匹配等技术来融合4d毫米波雷达和视觉摄像头的数据。例如，现有的adas系统，他们使用4d毫米波雷达和摄像头进行数据融合，但是主要依赖于深度学习的方法进行融合。此方案优点在于能够自动从数据中学习特征，但缺点在于需要大量的数据和计算资源，且结果难以解释。相关的技术细节可以在aptiv公司的技术白皮书中找到。再比如，另一种融合系统，也使用了4d毫米波雷达和视觉摄像头的融合方法，但主要通过手动设计的特征和规则进行数据匹配和融合，需要复杂的参数设计，尚未充分利用4d毫米波雷达可以提供的丰富的3d目标信息。
3、现有技术公开了一种4d毫米波雷达与视觉融合感知方法，包括以下步骤：数据获取与预处理；采用点的形式对毫米波雷达点云数据进行雷达主干特征提取，得到雷达特征数据；对图像数据进行图像主干特征提取，得到图像特征数据，再进行图像3d检测，得到定位物体的图像3d框和对应的框的特征数据，将检测到的图像3d框转换到车辆的坐
4、现有技术公开了一种基于4d毫米波雷达和图像识别融合的车位检测方法，该方法包括：获取时间同步的4d毫米波雷达所采集到的雷达图像以及车载摄像头所采集到的环境图像；将雷达图像中的4d毫米波雷达反射点投影至环境图像的图像点上，以获得雷达投影点；在图像坐标系下，将雷达投影点与语义分割所获得的目标像素点进行关联匹配；在车辆坐标系下，对关联匹配的雷达投影点和目标像素点进行融合，以获得融合点；对在车辆坐标系下的融合点进行聚类，并将聚类结果输出为障碍物；若判断两两障碍物之间所形成的空间能够容纳本车，则将空间确定为本车的停车位。该专利的融合主要应用在泊车领域。
5、尽管上述方法在一定程度上提高了环境感知的性能，但由于依赖深度学习的方法或未充分利用4d毫米波雷达的优势，这些方法仍然无法满足所有的驾驶情况和环境条件。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种环境感知方法、装置、计算机设备及介质，解决了现有技术中环境感知依赖深度学习算法，需要大量的标记数据和计算资源造成高成本低效率的技术问题。该方法包括：
2、使用雷达获取车辆所处环境的3d点云数据，使用视觉设备获取车辆所处环境的环境图像数据，雷达为4d毫米波雷达，雷达和视觉设备安置在车辆上；
3、根据3d点云数据确定车辆所处环境中待感知物体的第一3d目标框；
4、根据环境图像数据确定车辆所处环境中待感知物体的第二3d目标框；
5、在第一3d目标框和第二3d目标框中交替确定与融合目标框匹配的目标框，并将确定的目标框与融合目标框进行融合，生成新的融合目标框，对新的融合目标框进行跟踪，生成连续融合航迹。
6、本专利技术实施例还提供了一种环境感知装置，解决了现有技术中环境感知依赖深度学习算法，需要大量的标记数据和计算资源造成高成本低效率的技术问题。该装置包括：
7、数据获取模块，用于使用雷达获取车辆所处环境的3d点云数据，使用视觉设备获取车辆所处环境的环境图像数据，雷达为4d毫米波雷达，雷达和视觉设备安置在车辆上；
8、第一3d目标框确定模块，用于根据3d点云数据确定车辆所处环境中待感知物体的第一3d目标框；
9、第二3d目标框确定模块，用于根据环境图像数据确定车辆所处环境中待感知物体的第二3d目标框；
10、关联匹配与融合跟踪模块，用于在第一3d目标框和第二3d目标框中交替确定与融合目标框匹配的目标框，并将确定的目标框与融合目标框进行融合，生成新的融合目标框，对新的融合目标框进行跟踪，生成连续融合航迹。
11、本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，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上述任意的环境感知方法，解决了现有技术中环境感知依赖深度学习算法，需要大量的标记数据和计算资源造成高成本低效率的技术问题。
12、本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的环境感知方法的计算机程序，解决了现有技术中环境感知依赖深度学习算法，需要大量的标记数据和计算资源造成高成本低效率的技术问题。
13、与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：
14、本专利技术提出的4d毫米波雷达和视觉设备数据的融合方法不依赖于深度学习，因此，不需要大量的标记数据和计算资源，可以降低成本和提高效率；充分利用了4d毫米波雷达提供的丰富的3d目标信息，通过结合雷达和视觉设备的数据，两种数据同时作为数据源可以提供更精确和高鲁棒的感知结果；3d目标框的匹配方法考虑了框的位置和形状，可以提供更准确的匹配结果。
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1.一种环境感知方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的环境感知方法，其特征在于，在所述第一3d目标框和所述第二3d目标框中交替确定与融合目标框匹配的目标框，并将确定的目标框与融合目标框进行融合，生成新的融合目标框，包括：
3.如权利要求2所述的环境感知方法，其特征在于，在每一时刻，确定与所述被匹配框匹配的所述匹配框并进行融合，生成每一时刻的融合目标框，包括：
4.如权利要求3所述的环境感知方法，其特征在于，使用匹配算法计算每一个所述目标框对的总匹配成本，包括：
5.如权利要求4所述的环境感知方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的环境感知方法，其特征在于，根据所述环境图像数据确定车辆所处环境中需感知物体的第二3d目标框，包括：
7.如权利要求1至5中任一项所述的环境感知方法，其特征在于，对所述新的融合目标框进行跟踪，生成连续融合航迹，包括：
8.一种环境感知装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，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
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7中任一项所述的环境感知方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种环境感知方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的环境感知方法，其特征在于，在所述第一3d目标框和所述第二3d目标框中交替确定与融合目标框匹配的目标框，并将确定的目标框与融合目标框进行融合，生成新的融合目标框，包括：
3.如权利要求2所述的环境感知方法，其特征在于，在每一时刻，确定与所述被匹配框匹配的所述匹配框并进行融合，生成每一时刻的融合目标框，包括：
4.如权利要求3所述的环境感知方法，其特征在于，使用匹配算法计算每一个所述目标框对的总匹配成本，包括：
5.如权利要求4所述的环境感知方法，其特征在于，还包括：
6.如权利要求1至5中任一...
【专利技术属性】
技术研发人员：王焙，龚锐，王述良，程建伟，
申请(专利权)人：武汉极目智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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