本申请提供了一种检测方法、装置和车辆，本申请可以应用于智能驾驶领域。该方法包括：获取车辆周围的图像，该图像包括障碍物以及与该障碍物关联的车道线的信息，车辆所在的车道和障碍物所在的车道相邻；将该图像输入预测模型中，得到该障碍物与该车道线之间的距离，该预测模型由样本数据集训练得到，该样本数据集包括样本障碍物的图像、与该样本障碍物相关联的车道线的图像，以及该样本障碍物与该车道线的距离；根据该障碍物与该车道线之间的距离，确定该障碍物是否向该车辆所在的车道变道。本申请实施例可以应用于智能汽车或者电动汽车中，可以避免对于障碍物向车辆所在车道进行变道切入时的漏检或者误检，有助于提升用户的驾乘安全。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶领域，并且更具体地，涉及一种检测方法、装置和车辆。
技术介绍
1、自动驾驶感知技术通过使用激光雷达、相机和毫米波雷达等传感器，来感知车辆在行驶时周围的环境。当前变道切入(cutin)场景下，车辆需要检测相邻车道的障碍物是否变道切入车辆所在的车道，从而确定是否需要控制车辆减速让行。
2、现有解决方案中，通过障碍物的绝对位置和车道线的绝对位置来确定障碍物与车道线之间的相对位置关系。这样的方式依赖于对障碍物的绝对位置和车道线的绝对位置的计算准确性。如果其中某一个绝对位置计算结果有误差，就会导致对于障碍物向车辆所在车道进行变道切入时的漏检或者误检。进而可能会导致车辆做出不符合用户预期的操作，从而影响用户的驾乘体验。
技术实现思路
1、本申请提供一种检测方法、装置和车辆，可以避免对于障碍物向车辆所在车道进行变道切入时的漏检或者误检，有助于提升用户的驾乘安全。
2、第一方面，提供了一种检测方法，该方法包括：获取车辆周围的第一图像，该车辆位于第一车道，该第一图像包括障碍物以及与该障碍物关联的第一车道线的信息，该第一车道线为第二车道的车道线，该第一车道和该第二车道相邻；将该第一图像输入预测模型中，得到该障碍物与该第一车道线之间的距离，该预测模型由样本数据集训练得到，该样本数据集包括样本障碍物的图像、与该样本障碍物相关联的第二车道线的图像，以及该样本障碍物与该第二车道线的距离；根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，确定该障碍物是否向该第一车道变道。
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p>3、基于上述技术方案，通过将车辆周围的图像输入预测模型中，可以预测得到障碍物与车道线之间的相对位置关系。这样，无需通过障碍物的绝对位置和车道线的绝对位置来确定障碍物与车道线之间的相对位置关系，有助于降低对障碍物的绝对位置和车道线的绝对位置计算精度的要求，也有助于降计算低障碍物与车道线之间的相对位置关系时的复杂度。同时，通过预测得到的障碍物与车道线之间的相对位置关系，车辆可以准确判断障碍物是否变道切入车辆所在的车道，避免对于障碍物向车辆所在车道进行变道切入时的漏检或者误检，有助于提升用户的驾乘安全以及驾乘体验。4、在一些可能的实现方式中，该障碍物可以是第二车道中的车辆。
5、以上检测方式中是以将图像输入预测模型中，从而得到障碍物与该第一车道线之间的距离为例说明的，本申请实施例中并不限于此。例如，还可以将探测装置(例如，激光雷达或者毫米波雷达)采集的数据输入预测模型中，从而得到障碍物与该第一车道线之间的距离。
6、在一些可能的实现方式中，该障碍物与第一车道线之间的距离可以为障碍物与第一车道线之间的真实物理距离，或者，也可以是像素距离。
7、以上障碍物与第一车道线之间的真实物理距离也可以称之为障碍物与第一车道线之间的3维(3dimension，3d)距离，障碍物与车道线之间的像素距离也可以称之为障碍物与第一车道线之间的2维(2dimension，2d)距离。
8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：获取该障碍物的第一检测框和该第一车道线的信息；其中，该根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，确定该障碍物是否向该第一车道变道，包括：根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，对该第一检测框进行修正，得到第二检测框；根据该第二检测框和该第一车道线的信息，确定该障碍物是否向该第一车道变道。
9、在一些可能的实现方式中，该第一检测框由第一感知网络确定且该第一车道线的信息由该第二感知网络确定。
10、在一些可能的实现方式中，该第一感知网络、第二感知网络分别和规控模块建立连接。例如，第一感知网络可以将修正后的第二检测框的信息发送给规控模块且第二感知网络可以将计算得到的车道线的信息发送给规控模块。
11、在一些可能的实现方式中，该第一感知网络和该第二感知网络之间也可以建立连接。第一感知网络可以第二感知网络发送的第一车道线的信息。
12、示例性的，该第一感知网络可以为动态感知网络，该动态感知网络可以用于检测车辆周围运动的目标。
13、示例性的，该第二感知网络可以为静态感知网络，该静态感知网络可以用于检测车辆周围静止的目标。
14、当前，对于障碍物的绝对位置(可以用上述第一检测框表征)和车道线的绝对位置的感知结果来源于两个不同的感知网络，想要正确检测出障碍物和车道线之间的相对位置关系，就需要这两个感知网络分别将障碍物的绝对位置和车道线的绝对位置均精确地检测出来。这样就使得对于这两个感知网络都有很高的精度要求。一旦某个感知网络的感知结果精确性较差，就会导致障碍物和车道线之间的相对位置关系计算不准确，进而导致规控模块做出影响用户体验的操作，影响用户的驾乘体验。
15、基于上述技术方案，在通过预测模型预测得到障碍物和车道线之间的相对位置关系后，可以通过障碍物和车道线之间的相对位置关系修正第一检测框。在通过修正后的第二检测框和车道线的信息确定障碍物和车道线之间的相对位置关系，从而可以避免规控模块误判的问题，有助于提升规控模块做出更加准确的决策，从而有助于用户的驾乘体验。同时，这样的方式无需对规控模块进行改动，规控模块接收的信息还是检测框的信息以及车道线的信息。
16、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，对该第一检测框进行修正，包括：在该障碍物与该第一车道线之间的距离与该第一检测框与该第一车道线之间的距离不匹配时，根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，对该第一检测框进行修正。
17、基于上述技术方案，通过预测模型输出的障碍物与该第一车道线之间的距离，以及第一检测框与该第一车道线之间的距离，可以对第一检测框的绝对位置进行修正。这样，可以避免车辆对于障碍物变道切入的误检和漏检，有助于提升用户的驾乘体验以及驾乘安全。
18、以上技术方案中是以对第一检测框的绝对位置进行修正后，再根据修正后的第二检测框和该第一车道线的绝对位置，来确定障碍物与第一车道线之间的相对位置关系，本申请实施例并不限于此。
19、示例性的，对该第一检测框进行修正之前，该方法还包括：根据该第一检测框的绝对位置，控制显示装置显示障碍物的第一三维模型；在对第一检测框进行修正后，可以根据该第二检测框的绝对位置，控制显示装置显示该障碍物的第二三维模型。这样，对于用户手动驾驶车辆的场景，用户可以通过显示装置显示的信息，判断障碍物与车辆之间的距离或者判断障碍物是否向车辆所在的车道进行变道切入。
20、在一些可能的实现方式中，在该障碍物与该第一车道线之间的距离与该第一检测框与该第一车道线之间的距离不匹配时，根据该障碍物与该第一车道线之间的距离，对该第一检测框进行修正，包括：在该障碍物与该第一车道线之间的第一距离大于第一检测框与该第一车道线之间的第二距离且该第一距离与该第二距离之间的差值大于预设距离差值时，将该第一检测框的位置朝着远离所述车道线的方向进行修正。本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物与所述第一车道线之间的距离，对所述第一检测框进行修正，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物与所述第一车道线之间的距离，对所述第一检测框进行修正，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的行驶轨迹，对所述第一检测框的头部朝向进行修正，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的行驶轨迹，对所述第一检测框的头部朝向进行修正，包括：
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一检测框由第一感知网络确定且所述第一车道线的信息由所述第二感知网络确定。
8.一种检测装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括修正单元，
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述修正单元，用于：
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述修正单元，用于：
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述修正单元，用于：
14.根据权利要求9至13中任一项所述的装置，其特征在于，所述第一检测框由第一感知网络确定且所述第一车道线的信息由所述第二感知网络确定。
15.一种检测装置，其特征在于，包括：
16.一种检测系统，其特征在于，所述控制系统包括感知系统和计算平台，所述计算平台包括如权利要求8至15中任一项所述的检测装置。
17.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求8至15中任一项的检测装置，或者，包括如权利要求16所示的检测系统。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，以使得实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
19.一种芯片，其特征在于，包括：电路，所述电路用于执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
20.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，以使得实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物与所述第一车道线之间的距离，对所述第一检测框进行修正，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物与所述第一车道线之间的距离，对所述第一检测框进行修正，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的行驶轨迹，对所述第一检测框的头部朝向进行修正，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述障碍物的行驶轨迹，对所述第一检测框的头部朝向进行修正，包括：
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一检测框由第一感知网络确定且所述第一车道线的信息由所述第二感知网络确定。
8.一种检测装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括修正单元，
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述修正单元，用于：
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
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【专利技术属性】
技术研发人员：王佩轩，袁智博，蒋雪松，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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