[发明专利]障碍物感知方法、系统、计算机设备、计算机存储介质

说明书

本发明提出一种障碍物感知方法、系统、计算机设备、计算机存储介质，其中障碍物感知方法，可以包括：通过布置在机动车上的至少两个相邻相机，对机动车周围的障碍物进行连续拍摄；将一个相机拍摄的障碍物图像与另一相机拍摄的障碍物图像进行关联；判断一个相机拍摄的障碍物图像与另一相机拍摄的障碍物图像是否是针对同一障碍物。借助于上述方法和系统，对于机动车例如无人车可以实时感知车身大视场角范围例如四周360度范围的障碍物情况。在大视场角范围情况下，通过对障碍物速度等的准确预估，为机动车例如无人车的决策系统提供精准的信息，防止碰撞等高危风险的发生。

技术领域

本发明涉及机动车驾驶领域，具体涉及一种障碍物感知方法、系统、计算机设备、计算机存储介质等。

背景技术

在现有的无人车中，常常是通过单一摄像头感知特定角度方向上的路面情况。基于单摄像头的视觉感知不同于激光雷达，其感知环境的范围非常小，通常取决于该相机的视场角(fov)。而相机的视场角(fov)一般小于180度，有时候为了兼顾感知距离，视场角不能过大。故通过单一摄像头只能感知特定角度方向上的路面情况，而对不在视场角内的障碍物则无法感知，若障碍物离主车(无人车)距离过近，则容易使无人车产生急刹和碰撞等事故。更糟糕的是，在障碍物刚出现在视野的一段时间里，由于障碍物的图像检测框处于截断状态，图像框没有完成，导致无法估计其准确的3D位置，从而导致感知系统无法准确估计障碍物的速度，为无人车的决策系统输入错误的信息，导致无人车无法正常运行。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

根据本发明的第一个方面，提供了一种障碍物感知方法，可以包括：

通过布置在机动车上的至少两个相邻相机，对机动车周围的障碍物进行连续拍摄；将一个相机拍摄的障碍物图像与另一相机拍摄的障碍物图像进行关联；判断一个相机拍摄的障碍物图像与另一相机拍摄的障碍物图像是否是针对同一障碍物。

根据本发明第一个方面的一个实施例，其中将一个相机拍摄的障碍物图像与另一相机拍摄的障碍物图像进行关联可以包括：

在相邻相机视野有重叠的情况下，通过至少两个相邻相机所拍摄障碍物图像的图像框特征来关联障碍物图像。

根据本发明第一个方面的另一个实施例，其中通过至少两个相邻相机所拍摄障碍物图像的图像框特征来关联障碍物图像可以包括：

将一个相机拍摄的障碍物图像的第一图像框经由参考坐标系投影到另一相机的成像平面中构成第二图像框，将第二图像框与另一相机拍摄的障碍物图像的第三图像框进行对比，从而根据图像框特征判断第二图像框和第三图像框是否是针对同一障碍物。

根据本发明第一个方面的再一个实施例，其中在相邻相机视野没有重叠的情况下，在障碍物从一个相机视野内消失至刚刚进入另一相机视野内的时间段内进行运动方程估计，来关联障碍物图像。

根据本发明第一个方面的又一个实施例，其中关联障碍物图像包括：将一个相机所拍摄障碍物图像的第一图像框中的第一坐标转换成参考坐标系的参考坐标，再将参考坐标随着运动方程估计进行连续更新，在障碍物刚刚进入另一相机视野内时，将最新更新的参考坐标投影到另一相机成像平面中的第二坐标，将第二坐标构成的障碍物图像的第二图像框与另一相机拍摄的障碍物图像的第三图像框进行比较，进而根据图像框特征判断第二图像框和第三图像框是否是针对同一障碍物。

根据本发明第一个方面的一个实施例，其中运动方程估计可以包括在匀速、匀加速或者匀减速情况下进行运动方程估计。

根据本发明第一个方面的另一个实施例，其中图像框特征包括被投影到另一相机成像平面的第二图像框与另一相机所拍摄障碍物图像的第三图像框之间的中心距离、每个图像框的宽高比例、和/或交并比。