本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛，具體涉及一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性要求越來(lái)越高。自動(dòng)駕駛的車(chē)輛需要檢測(cè)出道路中的障礙物，并對(duì)障礙物進(jìn)行及時(shí)避讓。

2、道路中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)車(chē)輛、行人等障礙物，若不能對(duì)障礙物進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)，則可能會(huì)造成交通事故，影響道路安全。因此，如何對(duì)障礙物進(jìn)行精準(zhǔn)檢測(cè)，是目前亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以提高障礙物檢測(cè)的精度。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法，包括：

3、獲取車(chē)輛所在環(huán)境的視覺(jué)圖像和點(diǎn)云圖像；其中，所述視覺(jué)圖像為表征車(chē)輛所在環(huán)境的2d圖像，所述點(diǎn)云圖像為表征車(chē)輛所在環(huán)境的3d圖像；在所述車(chē)輛所在環(huán)境中，基于與車(chē)輛之間的距離劃分有多個(gè)區(qū)域；

4、確定所述視覺(jué)圖像中每一區(qū)域的2d圖像特征，以及確定所述點(diǎn)云圖像中每一區(qū)域的3d圖像特征；其中，所述2d圖像特征表征視覺(jué)圖像的圖像內(nèi)容，所述3d圖像特征表征3d圖像的圖像內(nèi)容；

5、根據(jù)各區(qū)域的2d圖像特征和各區(qū)域的3d圖像特征，得到初始預(yù)測(cè)特征；其中，所述初始預(yù)測(cè)特征表征預(yù)測(cè)的各區(qū)域中是否存在障礙物、以及預(yù)測(cè)存在障礙物的區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征；

6、根據(jù)所述初始預(yù)測(cè)特征和所有區(qū)域的3d圖像特征，確定所述障礙物的位置信息。

7、第二方面，本發(fā)明提供一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)裝置，包括：

8、圖像獲取模塊，用于獲取車(chē)輛所在環(huán)境的視覺(jué)圖像和點(diǎn)云圖像；其中，所述視覺(jué)圖像為表征車(chē)輛所在環(huán)境的2d圖像，所述點(diǎn)云圖像為表征車(chē)輛所在環(huán)境的3d圖像；在所述車(chē)輛所在環(huán)境中，基于與車(chē)輛之間的距離劃分有多個(gè)區(qū)域；

9、特征確定模塊，用于確定所述視覺(jué)圖像中每一區(qū)域的2d圖像特征，以及確定所述點(diǎn)云圖像中每一區(qū)域的3d圖像特征；其中，所述2d圖像特征表征視覺(jué)圖像的圖像內(nèi)容，所述3d圖像特征表征3d圖像的圖像內(nèi)容；

10、區(qū)域預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)各區(qū)域的2d圖像特征和各區(qū)域的3d圖像特征，得到初始預(yù)測(cè)特征；其中，所述初始預(yù)測(cè)特征表征預(yù)測(cè)的各區(qū)域中是否存在障礙物、以及預(yù)測(cè)存在障礙物的區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征；

11、位置確定模塊，用于根據(jù)所述初始預(yù)測(cè)特征和所有區(qū)域的3d圖像特征，確定所述障礙物的位置信息。

12、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

13、所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；

14、所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的方法。

15、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的方法。

16、第五方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面所述的方法。

17、本發(fā)明提供的一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取車(chē)輛所在環(huán)境的視覺(jué)圖像和點(diǎn)云圖像，得到環(huán)境中各個(gè)區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征。環(huán)境中設(shè)置有多個(gè)區(qū)域。根據(jù)區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征，進(jìn)行第一階段的特征處理，得到區(qū)域的初始預(yù)測(cè)特征，確定區(qū)域中是否可能存在障礙物。根據(jù)初始預(yù)測(cè)特征和環(huán)境的3d圖像特征，進(jìn)行第二階段的特征處理，確定區(qū)域中所存在的障礙物的位置信息。實(shí)現(xiàn)了根據(jù)2d和3d兩種不同模態(tài)的特征，對(duì)障礙物進(jìn)行檢測(cè)，且對(duì)提取出的特征進(jìn)行了兩個(gè)階段的處理，有利于對(duì)不同模態(tài)的特征進(jìn)行全面融合，避免特征信息遺漏，有效提高障礙物檢測(cè)的精度。

技術(shù)特征：

1.一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)各區(qū)域的2d圖像特征和各區(qū)域的3d圖像特征，得到初始預(yù)測(cè)特征，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)每一區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征，確定每一區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對(duì)所述區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征進(jìn)行融合處理，得到所述區(qū)域的第一融合特征，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)各區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果，以及所述目標(biāo)區(qū)域的2d圖像特征和3d圖像特征，確定所述初始預(yù)測(cè)特征，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述初始預(yù)測(cè)特征和所有區(qū)域的3d圖像特征，確定所述障礙物的位置信息，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，對(duì)所述初始預(yù)測(cè)特征和所有區(qū)域的3d圖像特征進(jìn)行融合處理，得到所述第二融合特征，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，一個(gè)區(qū)域中劃分有多個(gè)子區(qū)域；根據(jù)所述第二融合特征，確定所述障礙物的位置信息，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)區(qū)域中各子區(qū)域的障礙物存在概率，確定所述目標(biāo)區(qū)域中的子區(qū)域中存在障礙物，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域基于與車(chē)輛之間的距離預(yù)設(shè)有對(duì)應(yīng)的特征分辨率；確定所述視覺(jué)圖像中每一區(qū)域的2d圖像特征，以及確定所述點(diǎn)云圖像中每一區(qū)域的3d圖像特征，包括：

11.根據(jù)權(quán)利要求1-10中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，獲取車(chē)輛所在環(huán)境的視覺(jué)圖像和點(diǎn)云圖像，包括：

12.一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)裝置，其特征在于，包括：

13.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

14.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-11任一項(xiàng)所述的方法。

15.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-11中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于車(chē)輛的障礙物檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取車(chē)輛所在環(huán)境的視覺(jué)圖像和點(diǎn)云圖像；視覺(jué)圖像為2D圖像，點(diǎn)云圖像為3D圖像；在所述車(chē)輛所在環(huán)境中，基于與車(chē)輛之間的距離劃分有多個(gè)區(qū)域；確定視覺(jué)圖像中區(qū)域的2D圖像特征，以及確定點(diǎn)云圖像中區(qū)域的3D圖像特征；根據(jù)各區(qū)域的2D圖像特征和各區(qū)域的3D圖像特征，得到初始預(yù)測(cè)特征；其中，初始預(yù)測(cè)特征表征預(yù)測(cè)的各區(qū)域中是否存在障礙物、以及預(yù)測(cè)存在障礙物的區(qū)域的2D圖像特征和3D圖像特征；根據(jù)初始預(yù)測(cè)特征和所有區(qū)域的3D圖像特征，確定障礙物的位置信息。本發(fā)明通過(guò)兩個(gè)階段的特征處理，提高障礙物的檢測(cè)精度。

技術(shù)研發(fā)人員：魏宇飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：重慶長(zhǎng)安汽車(chē)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23