[發(fā)明專利]車體周圍物體行為識別方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)

有效

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• 申請日: 2019-01-15
• 公開（公告）號: CN109849903B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 慎東輝
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: B60W30/08
• 分類號: B60W30/08;B60W40/02;B60W40/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 胡艾青;劉芳

本發(fā)明提供一種車體周圍物體行為識別方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，通過獲取周圍物體相對于目標車體的相對軌跡，周圍物體為與目標車體的距離小于或等于預(yù)設(shè)感知距離的物體，相對軌跡包含周圍物體在多個時間戳相對于目標車體的相對位置信息；根據(jù)相對軌跡，在每個預(yù)設(shè)的姿態(tài)采集時間段中獲取周圍物體相對于目標車體的姿態(tài)信息，姿態(tài)采集時間段以多個時間戳中的2個為起止時刻；根據(jù)多個連續(xù)的姿態(tài)采集時間段的姿態(tài)信息，確定周圍物體相對于目標車體的行為信息，行為信息用于指示周圍物體對目標車體的車道切入或車道切出行為，實現(xiàn)了對車體行駛過程中周圍物體行為的挖掘和識別，提高了對車體周圍物體切入或切出行為的識別準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無人車技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車體周圍物體行為識別方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著汽車技術(shù)的發(fā)展，無人車開始得到應(yīng)用和發(fā)展。無人車在行駛過程中，無人車的周圍會出現(xiàn)各種物體，例如行人、車輛、交通指示牌等。如何對車體周圍物體的行為進行識別，尤其是切入無人車所在車道或者從無人車所在車道切出至其他車道的行為，對于提高無人車的安全性的十分重要的。

現(xiàn)有技術(shù)中，無人車可以通過圖像設(shè)備或雷達，確定出周圍物體是什么物體，或者距離車體的距離。

但是現(xiàn)有技術(shù)對于周圍物體相對于無人車的行為進行識別和分析，尚未提供出可行的方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種車體周圍物體行為識別方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，實現(xiàn)了對車體行駛過程中周圍物體行為的挖掘和識別，提高了對車體周圍物體行為的識別準確性。

本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種車體周圍物體行為識別方法，包括：

獲取周圍物體相對于目標車體的相對軌跡，所述周圍物體為與所述目標車體的距離小于或等于預(yù)設(shè)感知距離的物體，所述相對軌跡包含所述周圍物體在多個時間戳相對于所述目標車體的相對位置信息；

根據(jù)所述相對軌跡，在每個預(yù)設(shè)的姿態(tài)采集時間段中獲取所述周圍物體相對于所述目標車體的姿態(tài)信息，所述姿態(tài)采集時間段以所述多個時間戳中的2個為起止時刻；

根據(jù)多個連續(xù)的所述姿態(tài)采集時間段的所述姿態(tài)信息，確定所述周圍物體相對于所述目標車體的行為信息，所述行為信息用于指示所述周圍物體對所述目標車體的車道切入或車道切出行為。

可選地，所述根據(jù)所述相對軌跡，在每個預(yù)設(shè)的姿態(tài)采集時間段中獲取所述周圍物體相對于所述目標車體的姿態(tài)信息包括：

獲取每個姿態(tài)采集時間段的起始時刻和終止時刻；

將所述相對軌跡中與所述起始時刻對應(yīng)的相對位置信息，作為起點位置信息；

將所述相對軌跡中與所述終止時刻對應(yīng)的相對位置信息，作為終點位置信息；

根據(jù)每個姿態(tài)采集時間段對應(yīng)的所述起點位置信息和所述終點位置信息，獲取所述周圍物體在每個所述姿態(tài)采集時間段中的相對矢量信息；

根據(jù)每個姿態(tài)采集時間段對應(yīng)的所述目標車體預(yù)設(shè)的單位矢量和所述相對矢量信息，獲取所述周圍物體在所述姿態(tài)采集時間段中的姿態(tài)夾角。

可選地，所述根據(jù)多個連續(xù)的所述姿態(tài)采集時間段的所述姿態(tài)信息，確定所述周圍物體相對于所述目標車體的行為信息，包括：

在所述起點位置信息匹配預(yù)設(shè)的行為相對區(qū)域信息時，獲取與行為相對區(qū)域信息匹配的所述起點位置信息對應(yīng)的第一臨界姿態(tài)采集時間段；

獲取包含所述第一臨界姿態(tài)采集時間段的多個連續(xù)的姿態(tài)采集時間段；

根據(jù)所述多個連續(xù)的姿態(tài)采集時間段的起點位置信息和姿態(tài)夾角，確定所述周圍物體相對于所述目標車體的行為歷史信息。