[發明專利]一種環境感知方法、裝置及移動工具

在審

• 申請號: 202111017906.0
• 申請日: 2021-09-01
• 公開（公告）號: CN113466850A
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 白志強;曹菊寧;王蘇南;汪濤;張放;霍舒豪;李曉飛;王肖;張德兆
• 申請（專利權）人: 北京智行者科技有限公司
• 主分類號: G01S13/86
• 分類號: G01S13/86;G01S13/66;G01S13/931;G06K9/62;G06T7/277;G06T7/521;H03H17/02
• 代理公司: 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539
• 代理人: 戴燕

1.一種環境感知方法，其特征在于，所述環境感知方法包括：

根據毫米波探測數據確定出第一目標物集合，以及根據視覺探測數據確定出第二目標物集合；

從毫米波探測數據中提取出移動工具兩側的路沿點云數據；

根據預設的曲線模型分別對每側路沿點云數據進行擬合生成路沿曲線；

根據所述路沿曲線構建道路可通行區域；

根據所述道路可通行區域對第一目標物集合進行過濾；

對過濾后的第一目標物集合和第二目標物集合進行融合匹配，確定出目標物集合；

對目標物集合中的每個目標物進行跟蹤，并根據該目標物對應的毫米波感知數據和視覺感知數據確定得到該目標物的狀態信息。

2.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取毫米波雷達采集的第一原始數據，并對所述第一原始數據進行坐標系轉換得到毫米波探測數據；

獲取視覺傳感器采集的第二原始數據，并對所述第二原始數據進行坐標系轉換得到視覺探測數據。

3.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，所述從毫米波探測數據中提取出移動工具兩側的路沿點云數據，具體包括：

根據預置的路沿特征屬性，從所述毫米波探測數據中提取符合所述路沿特征屬性的點云數據作為路沿點云數據。

4.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，所述根據預設的曲線模型分別對每側路沿點云數據進行擬合生成路沿曲線，具體包括：

根據預置的二次曲線模型，利用最小二乘法對每側路沿點云數據進行擬合，生成路沿曲線。

5.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，所述根據所述道路可通行區域對第一目標物集合進行過濾，具體包括：

針對第一目標物集合中的每個毫米波目標物，根據所述毫米波目標物的位置信息和移動工具兩側的路沿曲線方程，確定所述毫米波目標物是否落在可通行區域之外，若是則將該毫米波目標物刪除。

6.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，對過濾后的第一目標物集合和第二目標物集合進行融合匹配，確定出目標物集合，具體包括：

將第一目標物集合中的毫米波目標物與第二目標物集合中的視覺目標物進行不同組合的配對，得到多個配對組合，每個配對包含一個毫米波目標物和一個視覺目標物；

針對每個配對，根據該配對中的毫米波目標物和視覺目標物分別與移動工具的距離和角度偏差值，計算得到該配對對應的匹配度；

針對每個配對組合，根據該配對組合包含的配對的匹配度，確定所述配對組合對應的匹配度；

將匹配度最高的配對組合確定為最優配對組合；

針對最優配對組合中的每個配對，將該配對中的毫米波目標物和視覺目標物融合為一個目標物，依此得到目標物集合。

7.根據權利要求1所述的環境感知方法，其特征在于，所述根據該目標物對應的毫米波感知數據和視覺感知數據確定得到該目標物的狀態信息，具體包括：

采用卡爾曼濾波器對目標物的毫米波雷達感知數據和視覺感知數據進行融合處理，得到所述目標物的狀態信息。

8.根據權利要求7所述的環境感知方法，其特征在于，所述毫米波雷達感知數據包括目標物的第一縱向坐標、第一橫向坐標和縱向速度；所述視覺感知數據包括目標物的第二縱向坐標、第二橫向坐標；

所述采用卡爾曼濾波器對目標物的毫米波雷達感知數據和視覺感知數據進行融合處理，具體包括：

根據所述目標物的第一縱向坐標、第一橫向坐標和縱向速度、第二縱向坐標、第二橫向坐標和讀取的所述移動工具的橫擺角速度構建卡爾曼濾波器的觀測向量；

根據前一次狀態向量和卡爾曼濾波器的預測方程，得到預測狀態向量；

根據所述觀測向量和預置的觀測矩陣對所述預測狀態向量進行糾正，得到目標狀態向量，目標狀態向量包括目標物的縱向位置坐標、橫向位置坐標、縱向速度、橫向速度、縱向加速度、橫向加速度和橫擺角速度。