[发明专利]获取盲区噪音方法和装置

权利要求书

1.一种获取盲区噪音的方法，其特征在于，包括：

获取车辆上设置的各传感器的理论采集区域，所述理论采集区域为车辆在静止状态时，各所述传感器基于车辆在空间上的采集区域；

将各所述传感器的理论采集区域结合，获取所述车辆的理论采集盲区数据；

获取所述车辆在实际道路行驶中各所述传感器的实际采集区域；

将各所述传感器的实际采集区域结合，获取所述车辆的实际采集盲区数据；

采用贝叶斯算法，将所述车辆的理论采集盲区数据和所述车辆的实际采集盲区数据结合，计算出所述车辆的盲区噪音数据；

所述车辆的盲区噪音数据用于构建噪音模型和噪音区域，所述噪音区域为将所述实际采集区域和所述理论采集区域重叠后，相对所述理论采集区域多余或缺少的空间区域；

所述车辆的盲区噪音数据作为自动驾驶汽车是否具备上路能力以及量产能力的基本判断项，所述噪音模型应用于任意需要获取采集盲区的方法中，作为辅助项供任意型号车辆的传感器采集盲区检测使用。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述车辆在实际道路行驶中各所述传感器的实际采集区域，包括：

获取所述车辆在实际道路行驶中各所述传感器的位置参数和探测范围参数；

获取所述车辆的外形参数；

根据所述车辆的外形参数，以及每个所述传感器的位置参数和探测范围参数，获取每个所述传感器的实际采集区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述传感器的实际采集区域结合，获取所述车辆的实际采集盲区数据，包括：

获取位于预设车辆探测区域中的各所述传感器的实际采集区域结合后未覆盖的区域，并将所述未覆盖的区域作为所述车辆的实际采集盲区；

采用水平集方法按照所述实际采集盲区的边界范围，对构成所述实际采集盲区的各所述传感器的实际采集区域进行裁切；

获取各所述传感器的实际采集区域上被裁切的区域；

将各所述被裁切的区域数据化，并组合形成所述车辆的实际采集盲区数据。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述传感器的理论采集区域结合，获取所述车辆的理论采集盲区数据，包括：

获取位于预设车辆探测区域中的各所述传感器的理论采集区域结合后未覆盖的区域，并将所述未覆盖的区域作为所述车辆的理论采集盲区；

采用水平集方法按照所述理论采集盲区的边界范围，对构成所述理论采集盲区的各所述传感器的理论采集区域进行裁切；

获取各所述传感器的理论采集区域上被裁切的区域；

将各所述被裁切的区域数据化，并组合形成所述车辆的理论采集盲区数据。

5.一种获取盲区噪音的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取车辆上设置的各传感器的理论采集区域，所述理论采集区域为车辆在静止状态时，各所述传感器基于车辆在空间上的采集区域；

理论数据获取模块，用于将各所述传感器的理论采集区域结合，获取所述车辆的理论采集盲区数据；

第二获取模块，用于获取所述车辆在实际道路行驶中各所述传感器的实际采集区域；

实际数据获取模块，用于将各所述传感器的实际采集区域结合，获取所述车辆的实际采集盲区数据；

计算子模块，用于采用贝叶斯算法，将所述车辆的理论采集盲区数据和所述车辆的实际采集盲区数据结合，计算出所述车辆的盲区噪音数据；所述车辆的盲区噪音数据用于构建噪音模型和噪音区域，所述噪音区域为将所述实际采集区域和所述理论采集区域重叠后，相对所述理论采集区域多余或缺少的空间区域；所述车辆的盲区噪音数据作为自动驾驶汽车是否具备上路能力以及量产能力的基本判断项，所述噪音模型应用于任意需要获取采集盲区的方法中，作为辅助项供任意型号车辆的传感器采集盲区检测使用。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，第二获取模块包括：

传感器参数获取子模块，用于获取所述车辆在实际道路行驶中各所述传感器的位置参数和探测范围参数；

外形参数获取子模块，用于获取所述车辆的外形参数；

处理子模块，用于根据所述车辆的外形参数，以及每个所述传感器的位置参数和探测范围参数，获取每个所述传感器的实际采集区域。