[發明專利]障礙物檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011359697.3
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112528771A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 陳海波;許皓
• 申請（專利權）人: 深蘭科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 程琛

1.一種障礙物檢測方法，其特征在于，包括：

確定車載環視攝像系統中各個攝像頭采集所得的區域圖像，以及車載激光雷達采集的環視點云數據；

將所述環視點云數據中各個雷達障礙物的點云數據投影到對應相機坐標系中，得到各個雷達障礙物的視覺位置；所述雷達障礙物對應的相機坐標系是拍攝區域與所述雷達障礙物所處的空間區域重合的攝像頭的相機坐標系；

基于各個雷達障礙物的視覺位置，以及各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型，確定環視障礙物檢測結果。

2.根據權利要求1所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述基于各個雷達障礙物的視覺位置，以及各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型，確定環視障礙物檢測結果，包括：

基于各個雷達障礙物的視覺位置，以及分別與各個雷達障礙物屬于同一相機坐標系的區域圖像中各個視覺障礙物的視覺位置，確定各個雷達障礙物的視覺匹配結果；

基于各個雷達障礙物的視覺匹配結果，以及各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型，確定所述環視障礙物檢測結果。

3.根據權利要求2所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述基于各個雷達障礙物的視覺位置，以及分別與各個雷達障礙物屬于同一相機坐標系的區域圖像中各個視覺障礙物的視覺位置，確定各個雷達障礙物的視覺匹配結果，包括：

若屬于同一相機坐標系下的任一雷達障礙物與任一視覺障礙物的視覺位置之間的重疊率大于預設重疊率閾值，則確定所述任一雷達障礙物的視覺匹配結果為所述任一視覺障礙物；

否則，確定所述任一雷達障礙物的視覺匹配結果為空。

4.根據權利要求2所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述基于各個雷達障礙物的視覺匹配結果，以及各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型，確定所述環視障礙物檢測結果，包括：

若所述各個雷達障礙物的視覺匹配結果中有任一雷達障礙物的視覺匹配結果為空，則將基于所述任一雷達障礙物的雷達障礙物信息置入所述環視障礙物檢測結果；

否則，融合所述各個雷達障礙物的視覺匹配結果中每一雷達障礙物的雷達障礙物信息以及相匹配的視覺障礙物的視覺障礙物信息，得到融合障礙物信息，并將所述融合障礙物信息以及相匹配的視覺障礙物的障礙物類型置入所述環視障礙物檢測結果。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述雷達障礙物對應的相機坐標系是基于如下步驟確定的：

基于各個雷達障礙物的點云數據所對應的空間方位角，確定各個雷達障礙物所處的空間區域；

基于各個攝像頭的拍攝區域與各個空間區域之間的重合關系，以及各個雷達障礙物所處的空間區域，確定各個雷達障礙物對應攝像頭的相機坐標系。

6.根據權利要求1至4中任一項所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述環視點云數據中各個雷達障礙物的點云數據是基于如下步驟確定的：

刪除所述環視點云數據中與所述車載激光雷達之間的距離超過預設距離閾值的點；

基于空間方位角將所述環視點云數據劃分為多個空間區域的區域點云數據；

分別對各個區域點云數據進行障礙物檢測，得到各個區域點云數據中的各個雷達障礙物的點云數據。

7.根據權利要求1至4中任一項所述的障礙物檢測方法，其特征在于，所述各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型是基于如下步驟確定的：

將各個區域圖像輸入至視覺障礙檢測模型，得到所述視覺障礙檢測模型輸出的各個區域圖像中視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型；

所述視覺障礙檢測模型是基于樣本區域圖像，以及所述樣本區域圖像中的樣本視覺障礙物的視覺位置和障礙物類型訓練得到的。