[发明专利]一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质

说明书

本发明公开了一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取候选障碍物的原始雷达数据，结合车辆状态数据确定所述候选障碍物的各属性数据；确定各所述属性数据对应的属性准确值，根据各所述属性准确值确定所述候选障碍物的检测可信度；当所述检测可信度大于预设可信度阈值时，将所述候选障碍物确定为目标障碍物。本发明解决了部分雷达返回的障碍物信息准确率低的问题，根据雷达检测出的障碍物的不同属性数据，综合分析检测到的障碍物信息是否真实可靠，实现了提高雷达检测障碍物信息准确率的效果。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术

在无人驾驶领域，准确而全面地检测出车辆周围的障碍物对车辆安全行驶至关重要，对车辆周围环境信息的采集主要依靠各种车辆传感器。

激光雷达在测量精度和探测人体等方面的能力十分突出，可以精准的确定出车辆附近物体的位置、大小、姿态等，但是，由于激光雷达通过发射光束进行探测，受环境影响较大，光束受遮挡后就不能正常使用，因此无法在雨雪雾霾或沙尘暴等恶劣天气中开启。而在抗干扰性上，毫米波雷达则更胜一筹。毫米波雷达之所以未被市场抛弃的最大原因在于其具有可穿透尘雾、雨雪、不受恶劣天气的影响，能做到全天候工作，并且探测距离远，但毫米波雷达对静止物体和非金属物体不敏感，在不少情况下，毫米波雷达返回的障碍物信息并不十分精准，会影响自动驾驶感知系统的后续处理。因此，识别毫米波雷达采集的障碍物信息的可信度是很有必要的。

发明内容

本发明提供一种障碍物检测方法、装置、车辆及存储介质，以实现对车辆周围障碍物的准确检测。

第一方面，本发明实施例提供了一种障碍物检测方法，包括：

获取候选障碍物的原始雷达数据，结合车辆状态数据确定所述候选障碍物的各属性数据；

确定各所述属性数据对应的属性准确值，根据各所述属性准确值确定所述候选障碍物的检测可信度；

当所述检测可信度大于预设可信度阈值时，将所述候选障碍物确定为目标障碍物。

可选的，所述确定各所述属性数据对应的属性准确值，包括：

针对每个属性数据，获取对应的属性准确值映射表，查找所述属性准确值映射表中与所述属性数据匹配的目标准确值，将所述目标准确值确定为所述属性数据对应的属性准确值。

可选的，所述属性准确值映射表的确定步骤包括：

将障碍物目标属性的取值进行划分，形成至少两个属性值区间；

获取预设数量个训练雷达数据，根据所述属性值区间将各所述训练雷达数据划分成对应的雷达数据集；

针对每个雷达数据集，确定所述训练雷达数据的准确数据量和总数据量，将所述准确数据量与所述总数据量之比确定为训练准确值；

将各所述属性值区间与对应的训练准确值建立映射关系，得到所述障碍物目标属性的属性准确值映射表。

可选的，在将各所述属性值区间与对应的训练准确值建立映射关系之前，还包括：对各所述训练准确值进行拟合。

可选的，所述根据各所述属性准确值确定所述候选障碍物的检测可信度，包括：

获取预先设置的属性权重，对各所述属性准确值加权求和得到所述候选障碍物的检测可信度。

可选的，所述属性数据包括障碍物位置、障碍物距离、障碍物速度、障碍物加速度、障碍物方向、障碍物尺寸和/或障碍物类别。

可选的，所述车辆状态数据包括车速数据、运动方向数据和/或偏航角数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种障碍物检测装置，该装置包括：