[發(fā)明專利]障礙物識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810023434.1
• 申請(qǐng)日: 2018-01-10
• 公開（公告）號(hào): CN110018496A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫云哲;李雨倩;劉懿;黃玉璽;崔偉;李政;孫志明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號(hào): G01S17/93
• 分類號(hào): G01S17/93
• 代理公司: 北京律智知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11438
• 代理人: 闞梓瑄;王衛(wèi)忠

本公開是關(guān)于一種障礙物識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過多線激光雷達(dá)獲取的當(dāng)前幀的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取障礙物特征；根據(jù)所述障礙物特征建立當(dāng)前幀的障礙物模型；將當(dāng)前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進(jìn)行比較，以判斷是否存在動(dòng)態(tài)障礙物；在判斷存在所述動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，對(duì)所述障礙物模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，以確定所述動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。本公開可以提高障礙物識(shí)別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種障礙物識(shí)別方法、障礙物識(shí)別裝置、電子設(shè)備以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著無人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，將自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用在物流配送中或者是運(yùn)用在其他領(lǐng)域成為未來的發(fā)展趨勢(shì)。在無人駕駛技術(shù)中，能否有效識(shí)別出周圍的車輛和行人等動(dòng)態(tài)障礙物非常重要。

相關(guān)技術(shù)中，可以基于幾何特征的檢測(cè)方法識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物，例如首先可以對(duì)獲取的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并從其中提取特征，然后對(duì)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，再使用卡爾曼濾波預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。除此之外，也可以基于多線激光雷達(dá)，獲取行人和車輛的框模型或者是點(diǎn)模型，進(jìn)而根據(jù)障礙物輪廓特征以及腿部運(yùn)動(dòng)特征識(shí)別行人。

但是，上述方法中，基于幾何特征檢測(cè)識(shí)別行人和車輛可能會(huì)出現(xiàn)誤檢現(xiàn)象，從而導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率較低；通過多線激光雷達(dá)掃描動(dòng)態(tài)障礙物并根據(jù)障礙物輪廓特征識(shí)別行人和車輛的方法，受掃描角度和環(huán)境復(fù)雜度影響較大，從而導(dǎo)致識(shí)別效率低。

需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的目的在于提供一種障礙物識(shí)別方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，進(jìn)而至少在一定程度上克服由于相關(guān)技術(shù)的限制和缺陷而導(dǎo)致的障礙物識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題。

本公開的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本公開的實(shí)踐而習(xí)得。

根據(jù)本公開的一個(gè)方面，提供一種障礙物識(shí)別方法，包括：通過多線激光雷達(dá)獲取的當(dāng)前幀的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取障礙物特征；根據(jù)所述障礙物特征建立當(dāng)前幀的障礙物模型；將當(dāng)前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進(jìn)行比較，以判斷是否存在動(dòng)態(tài)障礙物；在判斷存在所述動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，對(duì)所述障礙物模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，以確定所述動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，將當(dāng)前幀的所述障礙物模型與上一幀的障礙物模型進(jìn)行比較，包括：分別計(jì)算當(dāng)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(jì)算的所有相似度中獲取最大相似度；通過最大相似度對(duì)當(dāng)前幀的所述障礙物模型與上一幀的所述障礙物模型進(jìn)行匹配。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，所述相似度的計(jì)算公式為：

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

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，對(duì)所述障礙物模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，以確定所述動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，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(dāng)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(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)方向以及運(yùn)動(dòng)速度。

在本公開的一種示例性實(shí)施例中，通過多線激光雷達(dá)獲取的當(dāng)前幀的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)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(dá)數(shù)據(jù)中相鄰激光點(diǎn)之間的距離；根據(jù)所述距離確定相鄰激光點(diǎn)之間是否存在拐點(diǎn)；計(jì)算存在拐點(diǎn)的激光點(diǎn)兩個(gè)邊之間的第一線性度；計(jì)算不存在拐點(diǎn)的激光點(diǎn)的第二線性度；根據(jù)所述第一線性度擬合第一線段，并根據(jù)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。