[发明专利]针对低通度障碍物的自动驾驶控制方法

说明书

本发明公开了一种针对低通度障碍物的自动驾驶控制方法，通过对自动驾驶车辆持续行驶过程中采集的图像内容进行两级视觉识别，获得目标障碍物的精准信息，并结合预先构建的图像测距引擎，获得低通度障碍物与本车的精准测距结果，最后利用识别出的目标障碍物信息以及精准的测距结果，实现以障碍物类型为导向的自适应避障决策。本发明实现了对低通度障碍物的精准检测，同时配合低通度障碍的检测结果可灵活调整驾驶安全措施，达到具有针对性地合理避让或通过低通度障碍物的目的。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种针对低通度障碍物的自动驾驶控制方法。

背景技术

自动驾驶汽车通过高精地图+定位系统、雷达探测系统、高清摄像头实现对环境的感知。雷达探测系统可以实现对障碍物的测距，高清摄像头采集图像，通过机器视觉识别可以判断出障碍物是人还是车或者其他事物。其中，雷达适合对感应范围内，具有一定高度的物体进行探测，但是车辆行驶的路况较为复杂，雷达对于地面的减震带、坑洼、偶遇的砖石、路面积水等低通度物体则难以做到探测无误，这里所述的低通度障碍物是指相对于车辆坐标系而言，Z方向上占据较小区间的障碍物(可以简单理解为较为低矮的障碍物)；而安装在自动驾驶汽车上的激光雷达虽然可以侦测到低通度障碍物并绘制点云数据，但是同样受限于对目标场景物体的捕捉角度，对于低通度障碍物的成像分辨率并不会太高，生成的三维点云数据也难以准确描述低通度障碍物的距离。

因而，现有技术对低通度障碍物的测距效果并不理想。由于缺少了准确的距离探测，可以预想到，现阶段自动驾驶汽车的域控制器在面对低通度障碍物时的轨迹规划是被简化的。

发明内容

鉴于上述，本发明旨在提供一种针对低通度障碍物的自动驾驶控制方法，以获得更为准确的低通度障碍物检测结果，进而实现精准的避让及通过操控。

本发明采用的技术方案如下：

一种针对低通度障碍物的自动驾驶控制方法，其中包括：

在行驶过程中持续接收安装于车辆前部的摄像头所采集的前方道路的图像；

对各帧所述图像中的物体进行初步识别，判断所述图像中是否存在疑似低通度障碍物；

若是，则记录所述疑似低通度障碍物的识别信息；

基于所述识别信息，对后续所采集图像中的所述疑似低通度障碍物进行精细识别；

当识别出所述疑似低通度障碍物为目标障碍物时，获取所述目标障碍物的类型信息，并结合预先构建的图像测距引擎得到测距信息；

根据当前的车辆行驶信息、所述测距信息以及如下一种或多种所述目标障碍物的信息：位置信息和尺寸信息，确定针对当前所述目标障碍物的类型信息的避让通过策略。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述结合预先构建的图像测距引擎得到测距信息包括：

对用于得到精细识别结果的任一帧图像进行特征提取，并输入至所述图像测距引擎，由所述图像测距引擎输出车辆与目标障碍物的距离预测信息。

在其中至少一种可能的实现方式中，所述图像测距引擎的训练方式包括：

预先在道路中设定用于表征目标低通度障碍物的标识物；

通过车辆上的摄像头采集包含所述标识物的图像样本；

对各帧所述图像样本中的物体进行颜色信息以及距离信息的标注，其中，距离信息表征图像中的物体相对车辆的距离；

基于标注结果，构造出各帧图像样本的像素向量矩阵；

将图像样本以及对应的像素向量矩阵输入至图像测距引擎，并通过迭代学习使图像测距引擎从各帧图像中锁定到标识物以及距离信息；