[发明专利]障碍物位置识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种障碍物位置识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取到障碍物对应的深度信息、平面区域信息和主体区域信息；当深度信息、平面区域信息和主体区域信息相似匹配一致时，确定目标障碍物；获取目标障碍物对应的预设位置信息，分别计算深度信息、平面区域信息和主体区域信息与预设位置信息之间的距离误差信息；根据距离误差信息计算传感器观测信息在预设位置信息下的条件概率分布；对条件概率分布进行估计，得到目标障碍物对应的目标位置信息。采用本方法能够提高对部分进入相机视野内障碍物位置估计的精准性，从而提升了自动驾驶的性能。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种障碍物意图识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，出现了自动驾驶技术，自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。目前可以通过传感器融合来实现自动驾驶，通过利用包含整个车尾的图像车尾检测和深度检测，估计前方障碍物在三维空间中的位置信息。

然而，目前的传感器融合方式需要包含整个车尾的图像二维车尾检测。所有只有当整个障碍物在进入相机识别中，才会进行传感器融合。即在障碍物部分进入相机视野内时，不会利用车身(例如进入相机视野的车头)或部分车尾进行图像检测，可能会导致只使用深度传感器的信息来估计该部分进入相机视野内障碍物的位置，从而无法获取最优的障碍物估计位置，导致造成自动驾驶性能缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高自动驾驶过程中的障碍物意图识别的准确性，从而提高自动驾驶性能的障碍物位置识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种障碍物位置识别方法，所述方法包括：

获取传感器观测信息，传感器观测信息包括障碍物对应的深度信息、平面区域信息和主体区域信息；将深度信息、平面区域信息和主体区域信息进行相似匹配，当深度信息、平面区域信息和主体区域信息相似匹配一致时，确定目标障碍物；获取目标障碍物对应的预设位置信息，分别计算深度信息、平面区域信息和主体区域信息与预设位置信息之间的距离误差信息；根据距离误差信息计算传感器观测信息在预设位置信息下的条件概率分布；对条件概率分布进行估计，得到目标障碍物对应的目标位置信息。

一种障碍物位置识别装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取传感器观测信息，传感器观测信息包括障碍物对应的深度信息、平面区域信息和主体区域信息；

信息匹配模块，用于将深度信息、平面区域信息和主体区域信息进行相似匹配，当深度信息、平面区域信息和主体区域信息相似匹配一致时，确定目标障碍物；

误差计算模块，用于获取目标障碍物对应的预设位置信息，分别计算深度信息、平面区域信息和主体区域信息与预设位置信息之间的距离误差信息；

条件分布计算模块，用于根据距离误差信息计算传感器观测信息在预设位置信息下的条件概率分布；

位置得到模块，用于对条件概率分布进行估计，得到目标障碍物对应的目标位置信息。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取传感器观测信息，传感器观测信息包括障碍物对应的深度信息、平面区域信息和主体区域信息；将深度信息、平面区域信息和主体区域信息进行相似匹配，当深度信息、平面区域信息和主体区域信息相似匹配一致时，确定目标障碍物；获取目标障碍物对应的预设位置信息，分别计算深度信息、平面区域信息和主体区域信息与预设位置信息之间的距离误差信息；根据距离误差信息计算传感器观测信息在预设位置信息下的条件概率分布；对条件概率分布进行估计，得到目标障碍物对应的目标位置信息。