【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶领域，具体涉及一种使用车外麦克风定位障碍物的方法。
技术介绍
1、麦克风定位是利用多个麦克风在环境不同位置点对声信号进行测量，由于声信号到达各麦克风的时间有不同程度的延迟，利用算法对测量到的声信号进行处理，由此获得声源点相对于麦克风的到达方向和距离。
2、现有的声音定位和识别，经常会存在如下技术问题：
3、第一，针对需要关注的声音进行定位和处理，关注的声音与背景噪音存在明显差异，且多应用于智能座舱和军事方向，主要进行简单的定位，对定位精度和准确率要求低；
4、第二，仅仅是将声从背景噪音中分离出来，并没有定位的处理，或者虽然有定位，但对精度和准确度要求并不高。
技术实现思路
1、本
技术实现思路
部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、本专利技术提出了一种使用车外麦克风定位障碍物的方法，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
3、本专利技术提供了一种使用车外麦克风定位障碍物的方法，包括：当监测到自车周围安装的多个麦克风接收到噪音信号时，将多个麦克风中确定最先接收到噪音信号的麦克风作为目标麦克风；测量目标麦克风与相邻的麦克风接收到噪音信号的时间差；通过时间差、目标麦克风与相邻的麦克风之间的距离，确定自车与障碍物的相对位置信息；将噪音信号输入
4、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，还包括：
5、获取安装于自车的传感器对应的障碍物识别结果，传感器包括摄像头和/或激光雷达；
6、将相对位置信息、障碍物类别信息与障碍物识别结果进行比对，得到比对结果信息；
7、若比对结果信息表征相对位置信息、障碍物类别信息与障碍物识别结果匹配，则生成表征障碍物真实存在的校验信息。
8、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，还包括：
9、若安装于自车的传感器发生故障，根据相对位置信息、障碍物类别信息，生成车辆定位信息。
10、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，还包括：
11、若障碍物类别信息表征障碍物为障碍车辆，则在第一时间点和第二时间点分别测量目标麦克风与相邻的麦克风接收到噪音信号的时间差，得到第一时间点对应的第一时间差和第二时间点对应的第二时间差；
12、根据第一时间差和第二时间差，确定自车与障碍车辆的相对速度和障碍车辆的行驶方向。
13、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，将噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息，包括：
14、将噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息，包括：
15、将噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息、障碍物距离。
16、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，还包括：
17、根据障碍物类别信息、障碍物距离和相对位置信息，渲染障碍物分布图。
18、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，还包括：
19、当监测到安装在自车的车身同侧的多个麦克风接收到相同特征的噪音信号，确定障碍物信息，障碍物信息包括障碍物类别信息、障碍物距离和相对位置信息；
20、将障碍物信息发送至智能驾驶传感器，以使智能驾驶传感器将障碍物信息、摄像头采集的图像、激光雷达采集到的点云数据进行融合，得到道路边缘信息。
21、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，将障碍物信息发送至智能驾驶传感器，包括：
22、以预先确定的发送间隔，周期性将障碍物信息发送至智能驾驶传感器，发送间隔是根据智能驾驶传感器的识别周期确定的。
23、可选的，使用车外麦克风定位障碍物的方法，障碍物类别信息是以下任意一项：绿化带、障碍车辆、隔离栏、道路边缘护栏。
24、可选的，自车周围安装的多个麦克风是通过以下方式布局的：在自车的前方设置一个麦克风、在自车的后方设置一个麦克风、在自车的左侧设置四个麦克风、在自车的右侧设置四个麦克风，其中，左侧的四个麦克风和右侧的四个麦克风相对设置。
25、本专利技术具有如下有益效果：实现了通过车身周围安装麦克风定位障碍物位置的方法。在现有技术中，声音与背景噪音存在明显差异，但主要进行简单的定位，对定位精度和准确率也没有过多要求。本专利技术通过当监测到自车周围安装的多个麦克风接收到噪音信号，将多个麦克风中确定最先接收到噪音信号的麦克风作为目标麦克风；测量目标麦克风与相邻的麦克风接收到噪音信号的时间差；通过时间差、目标麦克风与相邻的麦克风之间的距离，确定自车与障碍物的相对位置信息；将噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息。实现了定位自车与障碍物的相对位置，也可以区分不同障碍物类别信息，还可以作为摄像头和激光雷达特征、毫米波雷达传感器的冗余传感器进行定位识别障碍物的相对位置。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求2所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，所述将所述噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息，包括：
6.根据权利要求5所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求6所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，所述将所述障碍物信息发送至智能驾驶传感器，包括：
9.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，所述障碍物类别信息是以下任意一项：绿化带、障碍车辆、隔离栏、道路边缘护栏。
10.根据权利要求1所述的使用车
...【技术特征摘要】
1.一种使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求2所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，所述将所述噪音信号输入预先构建的卷积神经网络，得到障碍物类别信息，包括：
6.根据权利要求5所述的使用车外麦克风定位障碍物的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求6所述的使用车外麦克...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建伟，王宇，宗雯露，贺赵阳，朱亮，刘德宇，
申请(专利权)人：阿尔特汽车技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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