【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶的，具体而言，涉及一种基于双目视差的低矮障碍物检测方法、一种基于双目视差的低矮障碍物检测系统及一种电子设备。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的不断普及，如何提高自动驾驶车辆的安全性是亟待解决的问题，其中，自动紧急刹车系统(autonomous emergency braking，aeb)是确保自动驾驶安全的核心技术之一。该技术通过检测到前方有障碍物且距离小于安全距离时，对车辆进行主动制动，以确保行车安全。
2、现有的自动驾驶方案中，通常是基于相机拍摄到的图像进行目标检测与识别，再结合激光雷达共同实现障碍物测距。其中，基于图像的目标检测与识别通常需要进行大量的目标(如车辆、行人、交通标志)标注，进而对深度学习网络进行训练，因此，训练好的深度学习模型往往只能够对训练过程中标注出的目标进行识别。
3、而现有的图像标注方式通常是将待识别的目标视为一个整体，并将其整体的距离测量值作为最终的测距结果，共同输入至车辆自动驾驶系统。这就导致在一些特殊的场景下，如施工中的道路，一些高度较低且不影响车辆正常通行的障碍物(如土堆的边缘)仍会触发车辆的报警系统(如aeb)，影响驾驶体验。
技术实现思路
1、本申请的目的在于：如何提高车辆行驶轨迹范围内障碍物检测的准确性，进而提高自动紧急刹车系统的可靠性。
2、本申请第一方面的技术方案是：提供了一种基于双目视差的低矮障碍物检测方法，该方法包括：基于当前帧参考图像，判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，若存在，
3、上述任一项技术方案中，进一步地，判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，具体包括：基于预设尺寸对车辆所在空间进行划分，生成鸟瞰网格图；基于当前帧视差图进行投影，生成v视差图，并基于v视差图生成拟合路面；获取当前帧视差图中任一行视差值大于拟合路面对应视差值的视差点，记作目标视差点，并基于双目相机参数，将目标视差点映射至鸟瞰网格图；获取车辆行驶区域在鸟瞰网格图中占用的鸟瞰网格，并基于占用的鸟瞰网格中是否包含目标视差点，判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，其中，当占用的鸟瞰网格中包含目标视差点时，判定车辆行驶区域内存在障碍物，否则，判定车辆行驶区域内不存在障碍物。
4、上述任一项技术方案中，进一步地，方法还包括：当判定车辆处于转弯状态时，根据车辆转弯信息，计算车辆的内轮差；将内轮差叠加至车辆行驶区域，并基于叠加后的车辆行驶区域，判断是否存在障碍物。
5、上述任一项技术方案中，进一步地，方法还包括：对历史数据进行提取，获取历史帧参考图像和历史帧参考图像对应的历史帧视差图、历史车辆位置；确定当前时刻车辆位置与历史车辆位置之间的位置偏移；基于位置偏移，对历史帧参考图像进行图像处理，并基于处理后的历史帧参考图像，判断叠加后的车辆行驶区域内是否存在障碍物，其中，图像处理至少包括平移、旋转、缩放中的任一种。
6、上述任一项技术方案中，进一步地，方法还包括：基于预设步长，按帧对历史数据进行提取，其中，历史数据包括历史帧参考图像、对应的历史帧视差图以及获取历史帧参考图像时的历史车辆位置；基于历史车辆位置，通过坐标逆运算的方式，计算障碍物边缘坐标在历史帧参考图像中的历史边缘坐标；基于历史边缘坐标，统计历史帧视差图中的历史障碍物边缘视差值，并基于视差算法及历史障碍物边缘视差值，计算历史障碍物边缘高度；基于历史障碍物边缘高度，通过加权的方式，对障碍物边缘高度进行更新，并判断更新后的障碍物边缘高度中的最大值是否小于或等于预设高度阈值。
7、上述任一项技术方案中，进一步地，方法还包括：基于设定的边缘余量，以任一个障碍物边缘坐标为中心，确定边缘优化范围；基于边缘优化范围内的视差值，优化障碍物边缘视差值，其中，优化后的障碍物边缘视差值为边缘优化范围内视差值的均值或者中值。
8、本申请第二方面的技术方案是：提供了一种基于双目视差的低矮障碍物检测系统，该系统包括：边缘确定单元，边缘确定单元被配置为基于当前帧参考图像，判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，若存在，则根据车辆行驶区域，对当前帧参考图像进行剪裁，并对剪裁后的当前帧参考图像进行边缘提取，得到障碍物边缘坐标；高度计算单元，高度计算单元被配置为根据障碍物边缘坐标，统计当前帧视差图中障碍物边缘视差值，并基于视差算法及障碍物边缘视差值，计算障碍物边缘高度；其中，当前帧视差图与当前帧参考图像对应；判断单元，判断单元被配置为判断障碍物边缘高度中的最大值是否小于或等于预设高度阈值，若是，则判定车辆行驶区域内的障碍物为低矮障碍物，若否，则判定车辆行驶区域内的障碍物为危险障碍物。
9、上述任一项技术方案中，进一步地，边缘确定单元还被配置为：基于预设尺寸对车辆所在空间进行划分，生成鸟瞰网格图；基于当前帧视差图进行投影，生成v视差图，并基于v视差图生成拟合路面；获取当前帧视差图中任一行视差值大于拟合路面对应视差值的视差点，记作目标视差点，并基于双目相机参数，将目标视差点映射至鸟瞰网格图；获取车辆行驶区域在鸟瞰网格图中占用的鸟瞰网格，并基于占用的鸟瞰网格中是否包含目标视差点，判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，其中，当占用的鸟瞰网格中包含目标视差点时，判定车辆行驶区域内存在障碍物，否则，判定车辆行驶区域内不存在障碍物。
10、上述任一项技术方案中，进一步地，边缘确定单元还被配置为：当判定车辆处于转弯状态时，根据车辆转弯信息，计算车辆的内轮差；将内轮差叠加至车辆行驶区域，并基于叠加后的车辆行驶区域，判断是否存在障碍物。
11、本申请第三方面的技术方案是：提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行可执行指令时实现上述第一方面技术方案在任一项的基于双目视差的低矮障碍物检测方法。
12、本申请的有益效果是：
13、本申请中的技术方案，通过对车辆前方车辆行驶区域内的障碍物进行剪裁，将得到的部分障碍物的坐标对应至视差图中，然后再计算这一范围对应的障碍物边缘视差值，进而得到障碍物位于车辆行驶区域内的、这一部分的障碍物高度，作为判断车辆能否安全通行的依据，避免直接使用障碍物整体高度，以实现对低矮障碍物/障碍物的低矮区域进行检测，提高车辆行驶轨迹范围内障碍物检测的准确性，进而提高自动紧急刹车系统的可靠性。
14、本申请在判断车辆前方车辆行驶区域内是否存在障碍物时，无需使用网络模型，而是先将视差图投影至鸟瞰网格图后，通过判断车辆行驶区域所占用的网格中是否含有投影本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求1至5中任一项所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.基于双目视差的低矮障碍物检测系统，其特征在于，所述系统包括：
8.如权利要求7所述的基于双目视差的低矮障碍物检测系统，其特征在于，所述边缘确定单元还被配置为：
9.如权利要求7所述的基于双目视差的低矮障碍物检测系统，其特征在于，所述边缘确定单元还被配置为：
10.电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
【技术特征摘要】
1.基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述判断车辆行驶区域内是否存在障碍物，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的基于双目视差的低矮障碍物检测方法，其特征在于，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪云峰，
申请(专利权)人：元橡科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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