【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及车辆，尤其涉及训练数据集的制作方法和障碍物高度属性的判断方法。
技术介绍
1、随着自动驾驶和智能辅助驾驶技术的发展，车辆的碰撞检测系统越来越完善，其主要用于近距离障碍物检测和防碰撞预警，一般通过车载超声波雷达来实时检测周围环境中的障碍物，根据车载超声波雷达检测到的回波数据来判断障碍物与车辆之间的方向和距离，并据此作出避让或预警操作。然而，由于超声波雷达的传播特性，它缺乏识别障碍物高度信息的感知能力。例如，对于低于车辆底盘高度的这些不会产生碰撞风险的障碍物，在与这些障碍物距离较近时，仍可能会将其误判为需要避让的障碍物，从而产生不必要的警报。
2、针对上述技术问题，相关技术提出基于激光雷达和摄像头采集到的同一环境数据进行三维建模的方式来计算周围环境中的障碍物的高度信息，根据高度信息确定不会产生碰撞风险的障碍物，以避免碰撞检测系统将这些障碍物误判为需要避让的障碍物。
3、然而，激光雷达的成本造价高昂，并不是所有车辆都会配备激光雷达，因此一些没有配备激光雷达的车辆无法采用上述技术，导致上述技术缺乏普适性。p>
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【技术保护点】
1.一种训练数据集的制作方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本回波数据由至少一个样本回波单元构成，所述从所述样本回波数据中解析出用于描述所述样本障碍物特性的样本回波参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述样本回波数据中确定最先接收到的前k个样本回波单元，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本回波数据由至少一个样本回波单元构成，所述样本回波参数包括所述样本回波单元的置信度，还包括所述样本回波单元的回波距离、回波高度和/或回波宽度。
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【技术特征摘要】
1.一种训练数据集的制作方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本回波数据由至少一个样本回波单元构成，所述从所述样本回波数据中解析出用于描述所述样本障碍物特性的样本回波参数，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述样本回波数据中确定最先接收到的前k个样本回波单元，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本回波数据由至少一个样本回波单元构成，所述样本回波参数包括所述样本回波单元的置信度，还包括所述样本回波单元的回波距离、回波高度和/或回波宽度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取超声波雷达探测所述样本障碍物得到的样本回波数据，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述超...
【专利技术属性】
技术研发人员：武林，张化涛，李保祥，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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