[發明專利]障礙物類型識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 201710491721.0
• 申請日: 2017-06-20
• 公開（公告）號: CN109101861A
• 公開（公告）日: 2018-12-28
• 發明（設計）人: 薛召
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術(北京)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01S17/93;G01S7/48
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙) 11412
• 代理人: 袁媛

本發明公開了障礙物類型識別方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取待識別的障礙物對應的三維點云數據；將所述三維點云數據及其尺寸數據映射到四維數組；基于所述四維數組，通過深度學習算法識別出所述障礙物的類型。應用本發明所述方案，能夠確定出障礙物的類型，如人、自行車、機動車等；并且，可以識別出小型車、中型車與大型車；并且能夠提高識別結果的準確性。

【技術領域】

本發明涉及計算機應用技術，特別涉及障礙物類型識別方法、裝置、設備及存儲介質。

【背景技術】

無人駕駛車輛，也可稱為自動駕駛車輛，是指通過各種傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息等，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

無人駕駛車輛使用的3d感知障礙物檢測技術，運用激光雷達獲取車輛周邊環境三維距離信息，激光雷達掃描一圈場景，返回場景三維空間的點云數據，即三維(3D)點云數據。基于車載三維激光雷達的環境感知障礙物檢測技術，能夠直接獲取物體三維距離形狀信息，具有測量精度高，對光照環境變化不敏感的優點。

基于掃描到的三維點云數據，通過距離分析識別技術對行駛環境進行感知，可進行障礙物的檢測及障礙物類型的識別等，輸出障礙物信息。包括車輛、行人、地面上可能影響車輛通過性、安全性的其它各種移動或靜止物體的識別。以便無人駕駛車輛進行避障操作等。

為了使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛，需要在行駛過程中，能夠實時、準確識別出行駛路徑周邊對行駛安全可能存在安全隱患的物體，為車輛自身采取必要操作以避免發生交通安全事故。

現有技術中，由于激光雷達造價較高等因素，現有的環境感知技術方案多是基于2D視覺，基于激光雷達的3d感知技術的研究并不充分，沒有一種成熟的實現方式，識別結果的準確性均較低；并且，雖然可以識別行人、小型車和大型車，但是在識別中型車與大型車方面效果不太理想。

【發明內容】

本申請的多個方面提供了障礙物檢測方法、裝置、設備及存儲介質，能夠提高識別結果的準確性。

本申請的一方面，提供一種障礙物類型識別方法，包括：

獲取待識別的障礙物對應的三維點云數據；

將所述三維點云數據及其尺寸數據映射到四維數組；

基于所述四維數組，通過深度學習算法識別出所述障礙物的類型。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述方法進一步包括：

獲取從掃描得到的三維點云數據中檢測出的每個障礙物；

分別將檢測出的每個障礙物作為所述待識別的障礙物；

其中，所述三維點云數據為對無人駕駛車輛周圍環境進行掃描得到的。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述四維數組以C*H*W數組的格式保存在數據庫中，其中，C＝4，包括RGB三個通道和尺寸特征通道。

如上所述的方面和任一可能的實現方式，進一步提供一種實現方式，所述將所述三維點云數據及其尺寸數據映射到四維數組包括：

從第一視角將所述三維點云數據映射到四維數組的R通道；

從第二視角將所述三維點云數據映射到四維數組的G通道；

從第三視角將所述三維點云數據映射到四維數組的B通道；

將三維點云數據的尺寸數據映射到四維數組的尺寸特征通道；

根據各映射結果生成所述四維數組。