[发明专利]一种无人驾驶可行驶区域确定装置及方法

说明书

本发明公开了一种无人驾驶可行驶区域确定装置，包括：激光雷达、摄像头和分别与所述激光雷达和摄像头连接的第一处理器；激光雷达，对检测区进行扫描，得到相应的激光点云数据；摄像头，采集检测区的数据并进行反演，得到第一3D图像；第一处理器，分别将所述激光点云数据和所述第一3D图像转换到同一坐标系下的世界坐标系中进行融合以获得第二3D图像；且所述第一处理器基于所述第二3D图像计算行驶设备可向前行驶的区域。本发明分别采用激光雷达和摄像头模组对待检测区进行检测，并且将二者的检测结果融合，获得第二3D图像，二者的检测结果在观测点与目标的距离反演上相互验证，能够提高前向自动驾驶的安全性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其是涉及一种无人驾驶可行驶区域确定装置及方法。

背景技术

自动驾驶中前向安全至关重要。摄像头、毫米波雷达是当前常用的前向传感器。如特斯拉就使用单目视觉的方案对前向的人、车、线进行感知识别，支持AutoPilot功能。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测激光束，然后将接收到的从目标反射回来的目标回波信号与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得前行目标的有关信息。但是，光雷达在前向探测时角度的分辨率较低，目标识别的效果较差。

仅仅利用单目摄像头做深度估计，也能在一定程度上反演出包含距离信息的3D图，但是受限于算法本身，精度往往不高，而且存在误差。

因此，仅仅依靠激光雷达或者摄像头确定目标的距离，其准确度不高，如自动驾驶过程中判断目标距离不准确，则容易造成意外事故，损失较大。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人驾驶可行驶区域确定装置及方法，通过将摄像头模组和激光雷达检测的数据进行融合以获得车辆可行驶的区域，可以提高对前向距离的准确度，提高了自动驾驶的安全性。

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种无人驾驶可行驶区域确定装置，包括激光雷达、摄像头和分别与激光雷达和摄像头连接的第一处理器；激光雷达，对检测区进行扫描，得到相应的激光点云数据；摄像头，采集检测区的数据并进行反演，得到第一3D图像；第一处理器，分别将激光点云数据和第一3D图像转换到同一坐标系下的世界坐标系中进行融合以获得第二3D图像；且第一处理器基于所述第二3D图像计算行驶设备可向前行驶的区域。

进一步地，第一处理器包括第一融合模块；第一融合模块获取第一3D图像中检测区每个目标与摄像头观测点的距离距离A；第一融合模块获取激光点云数据中检测区每个目标与激光雷达观测点的距离B；第一融合模块对距离A和距离B进行融合获得获得第二3D图像，第二3D图像包括每个目标与行驶设备的距离C。

进一步地，第一融合模块还用于计算距离A和距离B是否一致；若距离A和距离B不一致，则将距离A和距离B分别与其预设的加权系数相乘后并加和，获得距离C；若距离A和距离B一致，则距离C的值为距离B的值。

进一步地，若距离A与距离B的差的绝对值大于或等于距离B的20％，则确定距离A和所述距离B不一致；或者，若距离A与距离B的比值为0.8～1.2，则确定距离A和距离B一致。

进一步地，距离A的加权系数高于距离B的加权系数。

进一步地，第一处理器还包括第二融合模块；第二融合模块对第一3D图像进行目标检测，获得第一目标数据，第一目标数据包括检测区的目标数量和每个目标与摄像头的距离；第二融合模块对第二3D图像进行聚类目标检测，获得第二目标数据，第二目标数据包括检测区的目标数量和每个目标与当前被驾驶的设备的距离；第二融合模块对第一目标数据和第二目标数据进行融合，获得第三目标数据。

进一步地，第二融合模块对第一目标数据和第二目标数据进行“或运算”获得第三目标数据。

进一步地，第一处理器基于第二3D图像和第三目标数据计算行驶设备可向前行驶的区域。