[發明專利]障礙物識別方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 201810023434.1
• 申請日: 2018-01-10
• 公開（公告）號: CN110018496A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 孫云哲;李雨倩;劉懿;黃玉璽;崔偉;李政;孫志明
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G01S17/93
• 分類號: G01S17/93
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄;王衛忠

1.一種障礙物識別方法，其特征在于，包括：

通過多線激光雷達獲取的當前幀的激光雷達數據提取障礙物特征；

根據所述障礙物特征建立當前幀的障礙物模型；

將當前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進行比較，以判斷是否存在動態障礙物；

在判斷存在所述動態障礙物時，對所述障礙物模型進行運動學分析，以確定所述動態障礙物的運動狀態。

2.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，將當前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進行比較，包括：

分別計算當前幀的所述障礙物模型與上一幀的所述障礙物模型之間的相似度；

從計算的所有相似度中獲取最大相似度；

通過最大相似度對當前幀的所述障礙物模型與上一幀的所述障礙物模型進行匹配。

3.根據權利要求2所述的障礙物識別方法，其特征在于，所述相似度的計算公式為：

其中，i，j分別為障礙物塊系數，(x，y)是障礙物中心的坐標，l、w分別是障礙物的長和寬，m為障礙物激光回波脈沖寬度均值，a、b、c、d為權重值。

4.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，對所述障礙物模型進行運動學分析，以確定所述動態障礙物的運動狀態，包括：

獲取上一幀的所述障礙物模型的第一位置信息；

獲取當前幀中的所述障礙物模型的第二位置信息；

通過所述第一位置信息以及所述第二位置信息，確定所述動態障礙物的運動方向以及運動速度。

5.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，通過多線激光雷達獲取的當前幀的激光雷達數據提取障礙物特征，包括：

基于鄰域搜索算法判斷所述激光雷達數據中相鄰激光點之間的距離；

根據所述距離確定相鄰激光點之間是否存在拐點；

計算存在拐點的激光點兩個邊之間的第一線性度；

計算不存在拐點的激光點的第二線性度；

根據所述第一線性度擬合第一線段，并根據所述第二線性度擬合第二線段；

通過所述第一線段和所述第二線段，提取所述障礙物的拐角特征以及邊沿特征。

6.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，在判斷存在所述動態障礙物時，所述方法還包括：

根據所述障礙物模型建立障礙物塊列表，以通過所述障礙物塊列表存儲當前幀的所述障礙物模型。

7.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，所述障礙物模型包括框模型或點模型。

8.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，所述多線激光雷達設于車輛前方以及車輛頂部。

9.根據權利要求1所述的障礙物識別方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過深度學習方法識別所述動態障礙物的類型。

10.一種障礙物識別裝置，其特征在于，包括：

特征提取模塊，用于通過多線激光雷達獲取的當前幀的激光雷達數據提取障礙物特征；

模型建立模塊，用于根據所述障礙物特征建立當前幀的障礙物模型；

模型比較模塊，用于將當前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進行比較，以判斷是否存在動態障礙物；

狀態確定模塊，用于在判斷存在所述動態障礙物時，對所述障礙物模型進行運動學分析，以確定所述動態障礙物的運動狀態。

11.一種電子設備，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1-9任一項所述的障礙物識別方法。

12.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-9任一項所述的障礙物識別方法。