[發明專利]數據集的建立方法、車輛和存儲介質

有效

• 申請號: 202010618892.7
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111830502B
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 王澎洛;董旭;劉蘭個川
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬自動駕駛科技有限公司
• 主分類號: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89;G01S17/89;G01S13/86;G01S7/40;G01S7/497;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 周獻

本發明涉及自動駕駛技術領域，特別涉及一種數據集的建立方法和車輛，該方法包括獲取毫米波雷達圖像和激光雷達圖像；對毫米波雷達和激光雷達進行空間和時間校準；搭建用于推測激光雷達圖像的深度神經網絡并利用深度神經網絡生成激光雷達的目標推測結果；將目標推測結果投影到相匹配的毫米波雷達圖像上作為毫米波雷達圖像的偽標注；根據偽標注所在區域毫米波雷達局部信號生成雷達目標置信度；根據目標置信度和偽標注建立毫米波雷達數據集。相對于傳統的人工標注，本發明借助激光雷達可以實現自動標注，提高標注效率，并且基于模型集成的深度神經網絡，可以實現高召回率的目標識別，濾除假陽性的目標檢測框，提高標注質量。

技術領域

本發明涉及自動駕駛技術領域，特別是涉及一種數據集的建立方法、車輛和存儲介質。

背景技術

毫米波雷達已經成為汽車高級輔助駕駛系統(Advanced Driver AssistanceSystems，簡稱ADAS)上不可或缺的一部分，當汽車行駛在暴雨暴雪此類惡劣環境或者行駛在強光暗光的惡劣照明條件時，毫米波雷達也能夠正常工作，具備較強的魯棒性。傳統毫米波雷達的工作是采用數字信號處理算法來提取目標的位置和速度信息，根據生成一系列雷達點或者點云建立數據集。但是生成的雷達點或點云并不具有目標的尺寸、姿態等信息。自動駕駛中通常需要利用包括目標的位置、深度、尺寸和角度在內的位姿信息完成環境感知的工作，但由于應用于自動駕駛的毫米波雷達數據集通常采用人工標注而成，標注效率極低。

雖然也可以使用其他傳感器，例如攝像頭來對毫米波雷達進行標注，但是攝像頭對于位姿信息的估計準確度較低。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本發明實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種數據集的建立方法、車輛和存儲介質。

為了解決上述問題，本發明實施例公開了一種數據集的建立方法，應用于設置有毫米波雷達和激光雷達的車輛，其特征在于，該方法包括：

獲取毫米波雷達圖像；

獲取激光雷達圖像；

對毫米波雷達和激光雷達進行空間校準，獲取目標校準姿態信息；

對毫米波雷達圖像和激光雷達圖像進行時間戳上的匹配，完成毫米波雷達和激光雷達的時間校準；

搭建用于推測激光雷達圖像的深度神經網絡并利用深度神經網絡生成激光雷達的目標推測結果；

根據目標校準姿態信息，將目標推測結果投影到相匹配的毫米波雷達圖像上作為毫米波雷達圖像的偽標注；

根據偽標注所在區域毫米波雷達局部信號生成雷達目標置信度；

根據目標置信度和偽標注建立毫米波雷達數據集。

在具體的實施方式中，獲取毫米波雷達圖像，包括：

采集毫米波雷達信號進行數字信號處理后獲得毫米波雷達的初始圖像；

對毫米波雷達的初始圖像進行坐標系變換，獲得笛卡爾坐標系下的毫米波雷達圖像和毫米波雷達圖像對應的時間戳。

在具體的實施方式中，獲取激光雷達圖像，包括：

采集激光雷達信號，對激光雷達信號進行數字信號處理后獲得激光雷達初始圖像；

在車輛行駛速度超過預設的速度閾值時，對激光雷達初始圖像進行幀重構；

根據激光雷達安裝時的初始校準姿態信息，將幀重構后的激光雷達圖像變換到笛卡爾坐標系下，并獲取激光雷達圖像對應的時間戳。

在具體的實施方式中，對激光雷達初始圖像進行幀重構，包括：

根據毫米波雷達視角在激光雷達初始圖像上的覆蓋范圍，計算目標初始掃描角度；