针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法技术

本发明专利技术公开了一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法，通过对自动驾驶车辆持续行驶过程中采集的图像内容进行两级视觉识别，获得目标障碍物的精准信息，并结合映射成像原理，将现有通过诸如相位及时差关系的测距方法改进为通过平面几何关系求解目标障碍物距离的方式，尤其适合于低通度障碍物的距离测算；并且为了确保测距结果的精准度，提出对多种求解结果进行融合，最后利用识别出的目标障碍物信息以及精准的测距结果，实现以障碍物类型为导向的自适应避障决策。本发明专利技术实现了对低通度障碍物的精准检测并显著简化了测距过程，同时配合低通度障碍的检测结果可灵活调整驾驶安全措施，达到具有针对性地合理避让或通过低通度障碍物的目的。障碍物的目的。障碍物的目的。

【技术实现步骤摘要】
针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶汽车通过高精地图+定位系统、雷达探测系统、高清摄像头实现对环境的感知。雷达探测系统可以实现对障碍物的测距，高清摄像头采集图像，通过机器视觉识别可以判断出障碍物是人还是车或者其他事物。其中，雷达适合对感应范围内，具有一定高度的物体进行探测，但是车辆行驶的路况较为复杂，雷达对于地面的减震带、坑洼、偶遇的砖石、路面积水等低通度物体则难以做到探测无误，这里所述的低通度障碍物是指相对于车辆坐标系而言，Z方向上占据较小区间的障碍物(可以简单理解为较为低矮的障碍物)；而安装在自动驾驶汽车上的激光雷达虽然可以侦测到低通度障碍物并绘制点云数据，但是同样受限于对目标场景物体的捕捉角度，对于低通度障碍物的成像分辨率并不会太高，生成的三维点云数据也难以准确描述低通度障碍物的距离。
[0003]因而，现有技术对低通度障碍物的测距效果并不理想。由于缺少了准确的距离探测，可以预想到，现阶段自动驾驶汽车的域控制器在面对低通度障碍物时的轨迹规划是被简化的。

技术实现思路

[0004]鉴于上述，本专利技术旨在提供一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法，以获得更为准确的低通度障碍物检测结果，进而实现精准的避让及通过操控。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法，其中包括：
[0007]在行驶过程中持续接收安装于车辆前部的摄像头所采集的前方道路的图像；
[0008]对各帧所述图像中的物体进行初步识别，判断所述图像中是否存在疑似低通度障碍物；
[0009]若是，则记录所述疑似低通度障碍物的识别信息；
[0010]基于所述识别信息，对后续所采集图像中的所述疑似低通度障碍物进行精细识别；
[0011]当识别出所述疑似低通度障碍物为目标障碍物时，获取所述目标障碍物的类型信息并基于投影成像原理对所述目标障碍物进行距离测定；其中，所述距离测定包含若干种求解算法；
[0012]将对应若干种求解算法的距离测定结果进行融合，得到最终的测距信息；
[0013]根据当前的车辆行驶信息、所述测距信息以及如下一种或多种所述目标障碍物的信息：位置信息和尺寸信息，确定针对当前所述目标障碍物的类型信息的避让通过策略。
[0014]在其中至少一种可能的实现方式中，所述基于投影成像原理对所述目标障碍物进
行距离测定包括：
[0015]预先构造摄像头的虚拟成像面，并确定摄像头与所述虚拟成像面之间的成像距离以及摄像头投影至所述虚拟成像面上的第一交点；
[0016]将由初步识别后得到的所述疑似低通度障碍物投影至所述虚拟成像面，得到第二交点以及第一投影距离，所述第一投影距离表征所述第一交点与所述第二交点的间距；
[0017]将由精细识别后得到的所述目标障碍物投影至所述虚拟成像面，得到第三交点以及第二投影距离，所述第一投影距离表征所述第一交点与所述第三交点的间距；
[0018]利用所述第一投影距离、所述第二投影距离、预先确定的摄像头离地高度以及由初步识别至精细识别过程所对应的车辆前进距离，并按照既定的若干种几何算法求解出车辆与所述目标障碍物的若干个测距结果。
[0019]在其中至少一种可能的实现方式中，所述预先构造摄像头的虚拟成像面包括：
[0020]以摄像头的镜头面中点为起点，依据摄像头的安装角度向前方延伸出射线；
[0021]将所述射线与地面线的交汇点作为垂足，形成垂直于地面线的平面，得到所述虚拟成像面。
[0022]在其中至少一种可能的实现方式中，在所述虚拟成像面获得疑似低通度障碍物或目标障碍物的投影交点的方式包括：
[0023]以摄像头的镜头面中点为起点，将摄像头与障碍物进行连线并延长至虚拟成像面，得到障碍物的投影交点以及对应的投影位置信息。
[0024]在其中至少一种可能的实现方式中，所述识别信息包括：相对位置信息、尺寸信息以及视觉特征信息。
[0025]在其中至少一种可能的实现方式中，所述将对应若干种求解算法的距离测定结果进行融合包括：
[0026]求取若干个距离测定结果的均值；或者，
[0027]按照既定的权重对若干个距离测定结果进行加权求和。
[0028]在其中至少一种可能的实现方式中，所述方法还包括：若判断所述图像中存在疑似低通度障碍物，则暂停车辆的加速模式并进入预减速模式，直至获得精细识别结果。
[0029]在其中至少一种可能的实现方式中，所述方法还包括：在进行所述距离测定之前，根据车辆的当前行驶信息以及路况信息，决策是否开始执行所述距离测定。
[0030]本专利技术的设计构思在于，通过对自动驾驶车辆持续行驶过程中采集的图像内容进行两级视觉识别，可以准确确定出目标障碍物的相关信息，并结合映射成像原理，将现有通过诸如反射波的相位及时差关系的测距方法改进为通过平面几何关系求解目标障碍物距离的方式，尤其适合于相对紧附于地面的低通度障碍物的距离测算；并且为了确保测距计算结果的精准度，提出对多种求解结果进行融合，最后利用识别出的目标障碍物信息以及精准的测距结果，实现以障碍物类型为导向的自适应避障决策。本专利技术解决了低通度障碍物难以检测并测距的问题，实现了对低通度障碍物的精准检测并显著简化了测距过程，同时配合低通度障碍的检测结果可灵活调整驾驶安全措施，达到具有针对性地合理避让或通过低通度障碍物的目的。
附图说明
[0031]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步描述，其中：
[0032]图1为本专利技术实施例提供的针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法的流程图；
[0033]图2为本专利技术实施例提供的用于距离求解的示意图。
具体实施方式
[0034]下面详细描述本专利技术的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。
[0035]本专利技术提出了一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法的实施例，具体来说，如图1所示，可以包括如下：
[0036]步骤S1、在行驶过程中持续接收安装于车辆前部的摄像头所采集的前方道路的图像；
[0037]步骤S2、对各帧所述图像中的物体进行初步识别，判断所述图像中是否存在疑似低通度障碍物；
[0038]若是，则执行步骤S3、记录所述疑似低通度障碍物的识别信息；
[0039]步骤S4、基于所述识别信息，对后续所采集图像中的所述疑似低通度障碍物进行精细识别；
[0040]步骤S5、当识别出所述疑似低通度障碍物为目标障碍物时，获取所述目标障碍物的类型信息并基于投影成像原理对所述目标障碍物进行距离测定；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法，其特征在于，包括：在行驶过程中持续接收安装于车辆前部的摄像头所采集的前方道路的图像；对各帧所述图像中的物体进行初步识别，判断所述图像中是否存在疑似低通度障碍物；若是，则记录所述疑似低通度障碍物的识别信息；基于所述识别信息，对后续所采集图像中的所述疑似低通度障碍物进行精细识别；当识别出所述疑似低通度障碍物为目标障碍物时，获取所述目标障碍物的类型信息并基于投影成像原理对所述目标障碍物进行距离测定；其中，所述距离测定包含若干种求解算法；将对应若干种求解算法的距离测定结果进行融合，得到最终的测距信息；根据当前的车辆行驶信息、所述测距信息以及如下一种或多种所述目标障碍物的信息：位置信息和尺寸信息，确定针对当前所述目标障碍物的类型信息的避让通过策略。2.根据权利要求1所述的针对低通度障碍物的自动驾驶操控方法，其特征在于，所述基于投影成像原理对所述目标障碍物进行距离测定包括：预先构造摄像头的虚拟成像面，并确定摄像头与所述虚拟成像面之间的成像距离以及摄像头投影至所述虚拟成像面上的第一交点；将由初步识别后得到的所述疑似低通度障碍物投影至所述虚拟成像面，得到第二交点以及第一投影距离，所述第一投影距离表征所述第一交点与所述第二交点的间距；将由精细识别后得到的所述目标障碍物投影至所述虚拟成像面，得到第三交点以及第二投影距离，所述第一投影距离表征所述第一交点与所述第三交点的间距；利用所述第一投影距离、所述第二投影距离、预先确定的摄像头离地高度以及由初步识别至精细识别过程所对应的车辆前进距离，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄秋生，杨潘，柏剑，章炜，周思荣，李盈盈，杜智超，
申请(专利权)人：安徽江淮汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：