[发明专利]一种调整用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法

说明书

本发明涉及一种调整用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法可以包括：获取车辆前方区域的2D图像，使用存在于2D图像中的物体的深度信息来生成深度图，将生成的深度图转换为3D点云，通过将3D点云映射到具有预定大小的网格上来生成高度图，并考虑车辆与物体之间的行驶状态来调整高度图的网格间距。

技术领域

本发明涉及一种调整用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法。

背景技术

最近，自动驾驶车辆使用通过融合从传感器输出的各种信息将二维(2D)图像转换为基于占用网格的三维(3D)高度图来识别物体的技术。本高度图基于与具有预定大小的占用网格的每个单元相关的高度信息，通过划分为车辆的自由空间区域以及物体所占用的空间区域来识别物体。

在本高度图中，根据占用网格的间距来确定物体识别的准确度。占用网格的间距越大，视差(disparity)分辨率越低，从而导致关于远处物体的3D位置的信息变得不准确，这导致了使用该信息的自动驾驶控制的可靠性降低。

相反，占用网格的间距越小，物体的识别准确度越高。然而，由于需要执行实时计算的车辆软件的数据吞吐量有限，因此无法无限地提高视差的分辨率。当在自动驾驶期间计算处理延迟时，可能无法及时执行判断和控制，这会导致事故发生。

因此，需要开发一种调整高度图的网格间距的方法，以在不降低系统计算速度的情况下提高物体识别的准确度。

本发明背景部分中包括的信息仅仅用于增强对本发明的一般背景的理解，并且不能被视为对该信息形成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的暗示。

发明内容

本发明的各个方面旨在提供一种调整用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法，该方法基本上消除了由于现有技术的限制和缺点而造成的一个或多个问题。

实施例提供了一种用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法，其根据车辆的行驶状态适当地调整高度图的网格间距，从而准确地识别位于目标区域内的物体运动，并提高系统的计算速度。

然而，示例性实施例将要实现的目的不限于上述目的，并且本领域技术人员通过以下描述将清楚地理解本文未提及的其它目的。

一种根据本发明各个示例型实施例的调整用于自动驾驶的高度图的网格间距的方法可以包括以下步骤：获取车辆前方区域的2D图像，使用存在于2D图像中的物体的深度信息来生成深度图，将生成的深度图转换为3D点云，通过将3D点云映射到具有预定大小的网格上来生成高度图，并考虑车辆与物体之间的行驶状态来调整高度图的网格间距。

该生成步骤可以包括以下步骤：使用映射到高度图的每个网格上的3D点云的数量以及高度信息来计算平均高度。

该方法可以进一步包括以下步骤：根据车辆的运动信息，通过在高度图的当前帧上累积前一帧来判断物体是否为动态障碍物。

该判断步骤可以包括以下步骤：执行形成网格的各单元的平均高度的随机变量标准化，并将随机变量标准化的值与特定标准偏差的边界值进行比较，以检测动态障碍物所在的单元。

该方法可以进一步包括以下步骤：计算动态障碍物与车辆之间的相对距离和车辆与动态障碍物的碰撞时间中的至少一个。

该调整步骤可以包括以下步骤：当相对距离小于或等于预定的第一阈值时，以第一网格调整阶段调整动态障碍物所在单元的网格间距以及与该单元相邻的相邻单元的网格间距。

该调整步骤可以进一步包括以下步骤：当碰撞时间小于或等于预定的第二阈值时，以第二网格调整阶段调整动态障碍物所在单元的网格间距以及与该单元相邻的相邻单元的网格间距。

第一网格调整阶段的网格间距与第二网格调整阶段的网格间距可以彼此不同。