[發(fā)明專利]基于雷達(dá)點(diǎn)云的防撞方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310539449.4
• 申請(qǐng)日: 2023-05-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116279457B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇振鸞;吳延俊;劉羿;何貝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京斯年智駕科技有限公司
• 主分類號(hào): B60W30/095
• 分類號(hào): B60W30/095;B60W30/09;B60W60/00
• 代理公司: 北京開(kāi)陽(yáng)星知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11710
• 代理人: 袁義科

本公開(kāi)涉及一種基于雷達(dá)點(diǎn)云的防撞方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：接收激光雷達(dá)掃描障礙物得到的點(diǎn)云；基于點(diǎn)云和本車的車身參數(shù)建立障礙物的第一虛擬模型和本車的第二虛擬模型，并確定本車相對(duì)障礙物的位姿；基于本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和位姿預(yù)測(cè)本車在將來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的位姿軌跡；確定第二虛擬模型在經(jīng)過(guò)位姿軌跡的過(guò)程中，是否與第一虛擬模型發(fā)生碰撞；若是，則控制本車制動(dòng)以防止碰撞。本公開(kāi)可以防止車輛碰撞，保證車輛在行駛過(guò)程中的安全。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于雷達(dá)點(diǎn)云的防撞方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

車輛的行駛安全一直是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域非常重視的一個(gè)方面。目前自動(dòng)駕駛車輛常搭載超聲波和攝像頭等傳感器進(jìn)行安全防護(hù)，超聲波傳感器和攝像頭的感知受限于天氣和環(huán)境等因素，相較之下激光雷達(dá)適用性更廣。如何使用激光雷達(dá)的感知數(shù)據(jù)對(duì)車輛的行駛安全進(jìn)行防護(hù)是隨之而來(lái)的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題或者至少部分地解決上述技術(shù)問(wèn)題，本公開(kāi)提供了一種基于雷達(dá)點(diǎn)云的防撞方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

第一方面，本公開(kāi)提供了一種基于雷達(dá)點(diǎn)云的防撞方法，包括：

接收激光雷達(dá)掃描障礙物得到的點(diǎn)云；

基于所述點(diǎn)云和本車的車身參數(shù)建立所述障礙物的第一虛擬模型和本車的第二虛擬模型，并確定本車相對(duì)所述障礙物的位姿；

基于本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和所述位姿預(yù)測(cè)本車在將來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的位姿軌跡；

確定所述第二虛擬模型在經(jīng)過(guò)所述位姿軌跡的過(guò)程中，是否與所述第一虛擬模型發(fā)生碰撞；

若是，則控制本車制動(dòng)以防止碰撞。

可選的，所述基于所述點(diǎn)云和本車的車身參數(shù)建立所述障礙物的第一虛擬模型和本車的第二虛擬模型，包括：

根據(jù)所述點(diǎn)云的幾何參數(shù)生成所述障礙物的第一輪廓圖形，將所述第一輪廓圖形作為所述第一虛擬模型；

根據(jù)所述車身參數(shù)生成本車的第二輪廓圖形，將所述第二輪廓圖形作為所述第二虛擬模型。

可選的，所述確定所述障礙物相對(duì)本車的位姿，包括：

將所述點(diǎn)云的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為車體坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，確定本車相對(duì)所述障礙物的位姿。

可選的，所述基于本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和所述位姿預(yù)測(cè)本車在將來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)的位姿軌跡，包括：

基于車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和所述位姿，推算本車在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中每個(gè)時(shí)間幀的行車數(shù)據(jù)和位姿；

按照時(shí)序組合本車在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中每個(gè)時(shí)間幀的位姿，得到所述位姿軌跡。

可選的，所述基于車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型以及本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和所述位姿，推算本車在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中每個(gè)時(shí)間幀的位姿，包括：

將本車當(dāng)前的行車數(shù)據(jù)和所述位姿作為本車在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中起始的時(shí)間幀的行車數(shù)據(jù)和位姿；

在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中，結(jié)合本車在前一時(shí)間幀的行車數(shù)據(jù)和位姿，使用車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型推算本車在后一時(shí)間幀的行車數(shù)據(jù)和位姿，得到本車在每個(gè)時(shí)間幀的位姿。

可選的，所述確定所述第二虛擬模型在經(jīng)過(guò)所述位姿軌跡的過(guò)程中，是否與所述第一虛擬模型發(fā)生碰撞，包括：

將所述第二輪廓圖形按照本車在所述預(yù)設(shè)時(shí)間中每個(gè)時(shí)間幀的位姿放置；

若所述第二輪廓圖形與所述第一輪廓圖形出現(xiàn)重疊，則確定所述第二虛擬模型與所述第一虛擬模型發(fā)生碰撞。

可選的，所述方法還包括：