CN109814114A - 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统 - Google Patents

一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109814114A
CN109814114A CN201910036312.0A CN201910036312A CN109814114A CN 109814114 A CN109814114 A CN 109814114A CN 201910036312 A CN201910036312 A CN 201910036312A CN 109814114 A CN109814114 A CN 109814114A
Authority
CN
China
Prior art keywords
radar
ultrasonic
ultrasonic radar
obstacle
array
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910036312.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109814114B (zh
Inventor
朱晓星
刘祥
杨凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd filed Critical Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201910036312.0A priority Critical patent/CN109814114B/zh
Priority to CN202111399435.4A priority patent/CN114280623A/zh
Publication of CN109814114A publication Critical patent/CN109814114A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109814114B publication Critical patent/CN109814114B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本申请提供一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统,所述方法包括获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置,并进行融合。可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,减少检测盲区,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。

Description

一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
【技术领域】
本申请涉及自动控制领域,尤其涉及一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统。
【背景技术】
无人驾驶车辆是一种智能汽车,也可以称之为轮式移动机器人,主要依靠车辆内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
超声波具有较好的方向性、较强的适应性以及穿透能力强等特点,因此往往被加载在无人驾驶车辆上实现避障功能。目前应用于无人驾驶车辆的传统超声波雷达阵列,一般是安装在汽车前/后保险杠上,个数为4个。其测量障碍物并不稳定,且伴随着误检漏检;无法精确描述障碍物位置;横向及纵向检测盲区往往较大,存在安全隐患;在无人驾驶车辆等精度要求较高的领域,很难达到感知要求,这降低了无人驾驶车辆行驶的安全性。
【发明内容】
本申请的多个方面提供一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统,用以提高超声波障碍物检测的准确性和可靠性,覆盖无人驾驶车辆横向及纵向盲区,提高行驶安全性。
本申请的一方面,提供一种超声波雷达阵列,包括:上部阵列和下部阵列;其中,
所述上部阵列包括均匀安装在无人驾驶车辆保险杠上部的N个超声波雷达,所述N个超声波雷达从中央到外侧,向外旋转角度逐渐增大;
所述下部阵列包括均匀安装在无人驾驶车辆保险杠上部的M个超声波雷达,所述M个超声波雷达从中央到外侧,向外旋转角度逐渐增大,且所述M个超声波雷达向下倾斜以覆盖上部阵列的盲区;
其中,N、M为正整数。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,若上部阵列或下部阵列中的超声波雷达个数为偶数,则第一超声波雷达水平安装于保险杠中央左侧,第二超声波雷达水平安装于保险杠中央右侧;(超声波雷达个数-2)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达左侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次逆时针旋转α;(超声波雷达个数-2)/2个超声波雷达安装于第二超声波雷达右侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次顺时针旋转α;
若上部阵列或下部阵列中的超声波雷达个数为为奇数,则第一超声波雷达水平安装于保险杠中央,(超声波雷达个数-1)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达左侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次逆时针旋转α;(超声波雷达个数-1)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达右侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次顺时针旋转α。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,根据每个超声波雷达的探测距离及探测形状的数学模型,确定超声波雷达的个数及旋转角度α,以保证超声波雷达的覆盖范围存在三重冗余。
本发明提供了一种根据上述超声波雷达阵列的障碍物检测方法,包括:
获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;
根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;
根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;
根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置,并进行融合。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述预设规则为根据待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标判断所述待判断超声波雷达是否存在误检及漏检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述相邻超声波雷达为与所述待判断超声波雷达两侧的超声波雷达和间隔一个的超声波雷达。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,进行误检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围或两个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在误检;若所述待判断超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在误检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,进行漏检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,所述待判断超声波雷达不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在漏检;若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在三个超声波雷达覆盖范围,则存在漏检;若不存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的三个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,存在漏检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理包括:
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在漏检,根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物在车体坐标系中的位置,并进行融合包括:
分别融合上部阵列或下部阵列多个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的坐标,将上部阵列确定的障碍物位置与下部阵列确定的障碍物位置进行叠加。
本发明提供了一种根据上述超声波雷达阵列的障碍物检测系统,包括:
获取模块,用于获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;
判断模块,用于根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;
处理模块,用于根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;
确定模块,用于根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置,并进行融合。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述预设规则为根据待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标判断所述待判断超声波雷达是否存在误检及漏检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述相邻超声波雷达为与所述待判断超声波雷达两侧的超声波雷达和间隔一个的超声波雷达。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,进行误检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围或两个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在误检;若所述待判断超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在误检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,进行漏检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,所述待判断超声波雷达不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在漏检;若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在三个超声波雷达覆盖范围,则存在漏检;若不存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的三个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,存在漏检。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理模块具体用于:
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在漏检,根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述确定模块具体用于:
分别融合上部阵列或下部阵列多个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的坐标,将上部阵列确定的障碍物位置与下部阵列确定的障碍物位置进行叠加。
本发明的另一方面,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
本发明的另一方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。
由所述技术方案可知,本申请实施例可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,并且减少了检测盲区,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例一提供的超声波雷达阵列的结构正视图;
图2为本申请实施例一提供的超声波雷达阵列上部阵列的结构俯视图;
图3为本申请实施例二提供的超声波雷达阵列障碍物检测方法的流程示意图;
图4为本申请实施例三提供的超声波雷达阵列障碍物检测系统的结构示意图;
图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器012的框图。
【具体实施方式】
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
图1为本申请实施例一提供的超声波雷达阵列的结构示意图,如图1所示,包括:
所述超声波雷达阵列包括上部阵列和下部阵列,其中,上部阵列位于无人驾驶车辆的前保险杠上部,用于采集车辆前方的障碍物信息;下部阵列位于无人驾驶车辆的前保险杠下部,用于采集上部阵列的纵向盲区中的障碍物信息,进行补盲。
在实际应用当中,由于超声波雷达的垂直波束角一般较小,例如30°,因此,发出的超声波的覆盖范围是一个锥状立体区域,距离超声波雷达距离越远,水平覆盖范围越大,而在车辆前方较近距离内,仅能探测到与超声波雷达在同一水平截面上正负15°范围内的障碍物,对于比较低矮的障碍物,如地桩、狗等,由于高度较低,处于超声波雷达的盲区当中,会造成漏检,发生碰撞风险。
所述上部阵列包括10个超声波雷达,如图2所示,每个超声波雷达均由超声波发射电路以及超声波接收电路构成;超声波雷达九、七、五、三、一、二、四、六、八、十均匀安装在无人驾驶车辆的前保险杠上,其安装角度从最左侧安装的超声波雷达九的以水平为基准,逆时针旋转4α开始,每个超声波雷达依次顺时针旋转α,直到最右侧安装的超声波雷达十,其以水平为基准,顺时针旋转4α。
具体如下:十个超声波雷达均匀安装在无人驾驶车辆的前保险杠上部,超声波雷达一水平安装于前保险杠中央左侧;超声波雷达二水平安装于前保险杠中央右侧;超声波雷达三安装于超声波雷达一左侧,以水平为基准,逆时针旋转α;超声波雷达四安装于超声波雷达二右侧,以水平为基准,顺时针旋转α;超声波雷达五安装于超声波雷达三左侧,以水平为基准,逆时针旋转2α;超声波雷达六安装于超声波雷达四右侧,以水平为基准,顺时针旋转2α;超声波雷达七安装于超声波雷达五左侧,以水平为基准,逆时针旋转3α;超声波雷达八安装于超声波雷达六右侧,以水平为基准,顺时针旋转3α;超声波雷达九安装于超声波雷达五左侧,以水平为基准,逆时针旋转4α;超声波雷达十安装于超声波雷达八右侧,以水平为基准,顺时针旋转4α;其中,α优选为5°。所述超声波雷达的水平波束角为45°,超声波雷达的覆盖范围为0-3.5m。
所述下部阵列包括8个超声波雷达,每个超声波雷达均由超声波发射电路以及超声波接收电路构成;超声波雷达十七、十五、十三、十二、十一、十四、十六、十八均匀安装在无人驾驶车辆的前保险杠下部,其安装角度从最左侧安装的超声波雷达十七的以水平为基准,逆时针旋转3β开始,每个超声波雷达依次顺时针旋转β,直到最右侧安装的超声波雷达十八,其以水平为基准,顺时针旋转3β。同时,各超声波雷达安装角度向下倾斜θ。其中,β优选为5°,所述超声波雷达的水平波束角为60°,θ优选为30度,超声波雷达的覆盖范围为0-0.5m。使得下部阵列的超声波雷达发出的超声波覆盖上部阵列的超声波雷达的盲区。
由于所述上部阵列十个超声波雷达的覆盖范围相互叠加,具有一定的容错能力。需要确定所述超声波雷达相互叠加的覆盖范围,以便在后续的障碍物检测过程中进行检错纠错。而通过下部阵列的十个超声波雷达的补盲,可以对车辆前方盲区内的低矮障碍物进行识别,提高了车辆行驶的安全性。
优选地,根据每个超声波雷达的探测距离及探测形状的数学模型,确定各超声波雷达在自身坐标系中的覆盖范围。
将各超声波雷达坐标系同一到参考坐标系中。本实施例中,所述参考坐标系为车辆坐标系。通过各超声波雷达在无人驾驶车辆上的初始空间配置与车辆坐标系的关系进行矩阵转换。所述超声波雷达的初始空间配置是事先已知的,可以根据所述多个超声波雷达在无人驾驶车辆车体上的测量数据得到。
将统一到参考坐标系后的上部阵列各超声波雷达覆盖范围在预设检测区域中进行叠加。优选地,所述栅格化的预设检测区域为车体前方及侧前方15-350cm范围内。
通过上述步骤,可以获得所述超声波雷达阵列的覆盖范围,以及各超声波雷达覆盖范围的重叠情况,例如,是单个超声波雷达覆盖范围,两个超声波雷达覆盖范围重叠,三个超声波雷达覆盖范围重叠等。
确定超声波雷达覆盖范围的重叠情况是很有必要的,例如,障碍物出现在超声波雷达九的覆盖范围中,可能存在多种情况,障碍物位于超声波雷达九的覆盖范围中单个超声波雷达覆盖范围,两个超声波雷达覆盖范围重叠,三个超声波雷达覆盖范围重叠三种情况。在本实施例中,由于超声波雷达的作用是测量障碍物,对误检的容忍度高于漏检,因此,即使仅有超声波雷达九返回障碍物信息,也认为所述障碍物位于超声波雷达九的覆盖范围中单个超声波雷达覆盖范围,而非其相邻的超声波雷达七或超声波雷达五出现漏检。
其中,在无人驾驶车辆前方2m的范围内,可以做到3个超声波雷达的覆盖范围重叠,以便决策系统根据3个超声波雷达返回的障碍物信息进行投票。
通过将上部阵列的障碍物识别结果与下部阵列的障碍物识别结果进行融合,可以进一步提高障碍物识别的准确性。
通过本实施例提供的超声波雷达阵列,通过上部阵列多超声波雷达覆盖范围叠加,实现了障碍物检测的容错能力;通过下部阵列多超声波波雷达补盲,进一步提高了障碍物识别的准确性。
图3为本申请实施例二提供的超声波雷达阵列障碍物检测方法的流程示意图,如图3所示,包括:
步骤S31、获取如实施例一中所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息,并将各坐标转换到车体坐标系;
所述超声波雷达的初始空间配置是事先已知的,可以根据所述上部阵列及下部阵列中多个超声波雷达在无人驾驶车辆车体上的测量数据得到。将障碍物在各超声波雷达坐标系中的坐标转换到车体坐标系中。
步骤S32、根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断。
所述预设规则的基本原理是,当一个超声波雷达误检时,若其相邻超声波雷达未发生误检,将不返回障碍物坐标;当一个超声波雷达漏检时,若其相邻超声波雷达未发生漏检,将返回障碍物坐标。对上部阵列及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断的预设规则相同,本实施例中,以对上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息进行误检及漏检判断为例。
具体地,进行误检判断的规则如下:
若接收到超声波雷达返回的障碍物坐标,判断待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标,则判断所述待判断超声波雷达是否存在单个超声波雷达覆盖范围,例如位于超声波雷达阵列边缘的超声波雷达九、超声波雷达十;
若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围,则认为障碍物出现在了所述待判断超声波雷达的单个超声波雷达覆盖范围内;所述待判断超声波雷达未出现误检;
若所述超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围,例如超声波雷达七、超声波雷达八,其检测范围至少与一个相邻超声波雷达覆盖范围重叠,如超声波雷达七返回障碍物坐标,而相邻的超声波雷达九未返回障碍物坐标、相邻的超声波雷达五也未返回障碍物坐标;这就存在多种可能,如障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,则可能是超声波雷达九漏检,也可能是超声波雷达七误检。如果障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的三个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九、超声波雷达五重叠的覆盖范围内,则由于超声波雷达九、超声波雷达五都未返回障碍物坐标,则可能是超声波雷达七误检。为了安全起见,认为障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,是超声波雷达九漏检。因为,如果误检,只可能造成无人驾驶车辆停车,等待下一时刻检测结果,如果是漏检,则很可能造成碰撞。
若所述超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,例如超声波雷达五、超声波雷达三、超声波雷达一、超声波雷达二、超声波雷达四、超声波雷达六,其检测范围与两个相邻超声波雷达覆盖范围重叠,在两个相邻超声波雷达都未返回障碍物检测结果的情况下,则认为所述待判断超声波雷达存在误检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为一个,判断所述待判断超声波雷达的覆盖范围是否存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果否,则认为所述超声波雷达阵列存在漏检,例如,超声波雷达一的覆盖范围为三个超声波雷达覆盖范围重叠,若仅有一个相邻超声波雷达二返回障碍物坐标;则其相邻的超声波雷达三或超声波雷达四应该返回障碍物坐标,若未返回,则其相邻的超声波雷达三或超声波雷达四存在漏检;
如果是,则进一步判断返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围是否与所述待判断超声波雷达存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果是,则不存在误检;例如,待判断超声波雷达九与相邻的超声波雷达七存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则障碍物位于该重叠区域;
如果否,则认为所述超声波雷达阵列存在漏检,例如,待判断超声波雷达七返回障碍物坐标,相邻的超声波雷达五返回障碍物坐标,而超声波雷达七与超声波雷达五仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则证明相邻的超声波雷达九或超声波雷达三存在漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为两个,则不认为所述待检测雷达存在误检。
进行漏检判断的规则如下:
若未接收到超声波雷达返回的障碍物坐标,判断待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标,则判断所述待判断超声波雷达不存在漏检;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达返回障碍物坐标,
判断返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数;
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为一个,判断所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围是否存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果存在两个超声波雷达覆盖范围,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检,例如,如障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,超声波雷达九未返回障碍物坐标,相邻的超声波雷达七返回障碍物坐标。为了安全起见,认为是超声波雷达九漏检。因为,如果误检,只可能造成无人驾驶车辆停车,等待下一时刻检测结果,如果是漏检,则很可能造成碰撞。
如果不存在两个超声波雷达覆盖范围,仅存在三个超声波雷达覆盖范围,由于三个超声波雷达中仅一个超声波雷达返回障碍物坐标,则认为所说实话返回障碍物坐标的超声波雷达存在误检,而待判断超声波雷达不存在漏检,例如,超声波雷达一未返回障碍物坐标,而其相邻的超声波雷达三、超声波雷达二都返回了障碍物坐标,超声波雷达一与超声波雷达三、超声波雷达二存在三个超声波雷达覆盖范围,则超声波雷达一为漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为两个,判断所述待检测超声波与所述返回障碍物坐标的两个相邻超声波雷达的覆盖范围是否存在三个超声波雷达覆盖范围;如果存在三个超声波雷达覆盖范围,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检;如果不存在三个超声波雷达覆盖范围,则不认为所述待判断超声波雷达存在漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为三个或三个以上,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检。
通过上述步骤,根据待判断超声波雷达与相邻超声波雷达覆盖范围的相互重叠情况以及阵列中各超声波雷达返回的障碍物坐标,对待判断超声波雷达的误检或漏检情况进行了判断。
步骤S33、根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理。
优选地,若所述检测结果存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
优选地,若所述检测结果存在漏检,则可以根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,以相邻超声波雷达返回的障碍物坐标作为所述待判断超声波雷达的障碍物坐标。所述待判断超声波雷达的两个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,采用基于三角测量的融合方法融合这两个超声波雷达返回的距离数据,作为所述待判断超声波雷达的障碍物坐标。
例如,若超声波雷达一未返回障碍物坐标,而其相邻的超声波雷达三、超声波雷达二都返回了障碍物坐标,则根据其超声波雷达三、超声波雷达二返回的障碍物坐标确定所述超声波雷达一对应的障碍物坐标。
若所述检测结果不存在误检或漏检,则不对所述超声波雷达阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息进行处理。
步骤S34、根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物在车体坐标系中的位置,并进行融合,根据融合得到的障碍物的位置进行无人驾驶车辆决策。
优选地,首先根据纠错处理后的上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息确定障碍物在车体坐标系中的位置;然后根据纠错处理后的下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息确定障碍物在车体坐标系中的位置;将分别获得的障碍物在车体坐标系中的位置进行融合。
确定障碍物在车体坐标系中的位置若仅有单个超声波雷达返回障碍物坐标,则确定障碍物位于以所述单个超声波雷达为原点,以障碍物距离为半径的圆弧位于所述超声波雷达的单个超声波雷达覆盖范围的部分上个。
优选地,若有两个或两个以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标,则采用基于三角测量的融合方法融合这两个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的边缘定点信息。
优选地,若有三个或三个以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标,由于采用三角测量的融合方法时融合次数较多,可以采用外接圆法进行融合处理,对于障碍物的同一个边缘点,理论上多个超声波雷达的以超声波雷达为原点,以障碍物距离为半径的圆弧应该相交于一点,但实际上由于测量误差、噪声干扰等原始使得多段圆弧并不交于一点。因此,以三个超声波雷达为一组,每组有三段圆弧相交于三点,取所述三点的外接圆圆心作为这三个超声波雷达的最终测量结果,最后求各组超声波雷达最终测量结果的平均值作为最终融合结果。
由于下部阵列的各超声波雷达用于对上部阵列的各超声波雷达进行补盲,存在下部阵列的超声波雷达确定了上部阵列盲区障碍物位置,而上部阵列未检测到所述障碍物的情况。因此,对上部阵列和下部阵列确定的障碍物在车体坐标系中的位置进行叠加即可。
通过本申请所述实施例,可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
以上是关于方法实施例的介绍,以下通过装置实施例,对本发明所述方案进行进一步说明。
图4为本申请实施例二提供的超声波雷达阵列障碍物检测系统的结构示意图,如图4所示,包括:
获取模块41,用于获取如实施例一中所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息,并将各坐标转换到车体坐标系;
所述超声波雷达的初始空间配置是事先已知的,可以根据所述上部阵列及下部阵列中多个超声波雷达在无人驾驶车辆车体上的测量数据得到。将障碍物在各超声波雷达坐标系中的坐标转换到车体坐标系中。
判断模块42,用于根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断。
所述预设规则的基本原理是,当一个超声波雷达误检时,若其相邻超声波雷达未发生误检,将不返回障碍物坐标;当一个超声波雷达漏检时,若其相邻超声波雷达未发生漏检,将返回障碍物坐标。对上部阵列及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断的预设规则相同,本实施例中,以对上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息进行误检及漏检判断为例。
进行误检判断的规则如下:
若接收到超声波雷达返回的障碍物坐标,判断待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标,则判断所述待判断超声波雷达是否存在单个超声波雷达覆盖范围,例如位于超声波雷达阵列边缘的超声波雷达九、超声波雷达十;
若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围,则认为障碍物出现在了所述待判断超声波雷达的单个超声波雷达覆盖范围内;所述待判断超声波雷达未出现误检;
若所述超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围,例如超声波雷达七、超声波雷达八,其检测范围至少与一个相邻超声波雷达覆盖范围重叠,如超声波雷达七返回障碍物坐标,而相邻的超声波雷达九未返回障碍物坐标、相邻的超声波雷达五也未返回障碍物坐标;这就存在多种可能,如障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,则可能是超声波雷达九漏检,也可能是超声波雷达七误检。如果障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的三个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九、超声波雷达五重叠的覆盖范围内,则由于超声波雷达九、超声波雷达五都未返回障碍物坐标,则可能是超声波雷达七误检。为了安全起见,认为障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,是超声波雷达九漏检。因为,如果误检,只可能造成无人驾驶车辆停车,等待下一时刻检测结果,如果是漏检,则很可能造成碰撞。
若所述超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,例如超声波雷达五、超声波雷达三、超声波雷达一、超声波雷达二、超声波雷达四、超声波雷达六,其检测范围与两个相邻超声波雷达覆盖范围重叠,在两个相邻超声波雷达都未返回障碍物检测结果的情况下,则认为所述待判断超声波雷达存在误检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为一个,判断所述待判断超声波雷达的覆盖范围是否存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果否,则认为所述超声波雷达阵列存在漏检,例如,超声波雷达一的覆盖范围为三个超声波雷达覆盖范围重叠,若仅有一个相邻超声波雷达二返回障碍物坐标;则其相邻的超声波雷达三或超声波雷达四应该返回障碍物坐标,若未返回,则其相邻的超声波雷达三或超声波雷达四存在漏检;
如果是,则进一步判断返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围是否与所述待判断超声波雷达存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果是,则不存在误检;例如,待判断超声波雷达九与相邻的超声波雷达七存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则障碍物位于该重叠区域;
如果否,则认为所述超声波雷达阵列存在漏检,例如,待判断超声波雷达七返回障碍物坐标,相邻的超声波雷达五返回障碍物坐标,而超声波雷达七与超声波雷达五仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则证明相邻的超声波雷达九或超声波雷达三存在漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为两个,则不认为所述待检测雷达存在误检。
进行漏检判断的规则如下:
若未接收到超声波雷达返回的障碍物坐标,判断待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标,则判断所述待判断超声波雷达不存在漏检;
若所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达返回障碍物坐标,
判断返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数;
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为一个,判断所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围是否存在两个超声波雷达覆盖范围;
如果存在两个超声波雷达覆盖范围,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检,例如,如障碍物位于超声波雷达七覆盖范围中的两个超声波雷达覆盖范围,即与超声波雷达九重叠的覆盖范围内,超声波雷达九未返回障碍物坐标,相邻的超声波雷达七返回障碍物坐标。为了安全起见,认为是超声波雷达九漏检。因为,如果误检,只可能造成无人驾驶车辆停车,等待下一时刻检测结果,如果是漏检,则很可能造成碰撞。
如果不存在两个超声波雷达覆盖范围,仅存在三个超声波雷达覆盖范围,由于三个超声波雷达中仅一个超声波雷达返回障碍物坐标,则认为所说实话返回障碍物坐标的超声波雷达存在误检,而待判断超声波雷达不存在漏检,例如,超声波雷达一未返回障碍物坐标,而其相邻的超声波雷达三、超声波雷达二都返回了障碍物坐标,超声波雷达一与超声波雷达三、超声波雷达二存在三个超声波雷达覆盖范围,则超声波雷达一为漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为两个,判断所述待检测超声波与所述返回障碍物坐标的两个相邻超声波雷达的覆盖范围是否存在三个超声波雷达覆盖范围;如果存在三个超声波雷达覆盖范围,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检;如果不存在三个超声波雷达覆盖范围,则不认为所述待判断超声波雷达存在漏检。
若返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的个数为三个或三个以上,则认为所述待判断超声波雷达存在漏检。
通过上述步骤,根据待判断超声波雷达与相邻超声波雷达覆盖范围的相互重叠情况以及超声波雷达阵列中各超声波雷达返回的障碍物坐标,对待判断超声波雷达的误检或漏检情况进行了判断。
处理模块43,用于根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理。
优选地,若所述检测结果存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
优选地,若所述检测结果存在漏检,则可以根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,以相邻超声波雷达返回的障碍物坐标作为所述待判断超声波雷达的障碍物坐标。所述待判断超声波雷达的两个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,采用基于三角测量的融合方法融合这两个超声波雷达返回的距离数据,作为所述待判断超声波雷达的障碍物坐标。
例如,若超声波雷达一未返回障碍物坐标,而其相邻的超声波雷达三、超声波雷达二都返回了障碍物坐标,则根据其超声波雷达三、超声波雷达二返回的障碍物坐标确定所述超声波雷达一对应的障碍物坐标。
若所述检测结果不存在误检或漏检,则不对所述超声波雷达阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息进行处理。
确定模块44,用于根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物在车体坐标系中的位置,并进行融合。
优选地,根据融合得到的障碍物的位置进行无人驾驶车辆决策。
优选地,首先根据纠错处理后的上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息确定障碍物在车体坐标系中的位置;然后根据纠错处理后的下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息确定障碍物在车体坐标系中的位置;将分别获得的障碍物在车体坐标系中的位置进行融合。
优选地,若仅有单个超声波雷达返回障碍物坐标,则确定障碍物位于以所述单个超声波雷达为原点,以障碍物距离为半径的圆弧位于所述超声波雷达的单个超声波雷达覆盖范围的部分上个。
优选地,若有两个或两个以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标,则采用基于三角测量的融合方法融合这两个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的边缘定点信息。
优选地,若有三个或三个以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标,由于采用三角测量的融合方法时融合次数较多,可以采用外接圆法进行融合处理,对于障碍物的同一个边缘点,理论上多个超声波雷达的以超声波雷达为原点,以障碍物距离为半径的圆弧应该相交于一点,但实际上由于测量误差、噪声干扰等原始使得多段圆弧并不交于一点。因此,以三个超声波雷达为一组,每组有三段圆弧相交于三点,取所述三点的外接圆圆心作为这三个超声波雷达的最终测量结果,最后求各组超声波雷达最终测量结果的平均值作为最终融合结果。
由于下部阵列的各超声波雷达用于对上部阵列的各超声波雷达进行补盲,存在下部阵列的超声波雷达确定了上部阵列盲区障碍物位置,而上部阵列未检测到所述障碍物的情况。因此,对上部阵列和下部阵列确定的障碍物在车体坐标系中的位置进行叠加即可。
通过本申请所述实施例,可以有效判断超声波雷达阵列中各超声波雷达出现的误检和漏检,精确确定障碍物位置,并且减少了检测盲区,提高了无人驾驶车辆的行驶安全性。
在所述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的方法和装置,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器012的框图。图5显示的计算机系统/服务器012仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机系统/服务器012以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器012的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元016,系统存储器028,连接不同系统组件(包括系统存储器028和处理单元016)的总线018。
总线018表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器012典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器012访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器028可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)030和/或高速缓存存储器032。计算机系统/服务器012可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统034可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线018相连。存储器028可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块042的程序/实用工具040,可以存储在例如存储器028中,这样的程序模块042包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块042通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器012也可以与一个或多个外部设备014(例如键盘、指向设备、显示器024等)通信,在本发明中,计算机系统/服务器012与外部雷达设备进行通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器012交互的设备通信,和/或与使得该计算机系统/服务器012能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口022进行。并且,计算机系统/服务器012还可以通过网络适配器020与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图5所示,网络适配器020通过总线018与计算机系统/服务器012的其它模块通信。应当明白,尽管图5中未示出,可以结合计算机系统/服务器012使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元016通过运行存储在系统存储器028中的程序,从而执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
上述的计算机程序可以设置于计算机存储介质中,即该计算机存储介质被编码有计算机程序,该程序在被一个或多个计算机执行时,使得一个或多个计算机执行本发明上述实施例中所示的方法流程和/或装置操作。
随着时间、技术的发展,介质含义越来越广泛,计算机程序的传播途径不再受限于有形介质,还可以直接从网络下载等。可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (19)

1.一种超声波雷达阵列,其特征在于,包括:
上部阵列和下部阵列;其中,
所述上部阵列包括均匀安装在无人驾驶车辆保险杠上部的N个超声波雷达,所述N个超声波雷达从中央到外侧,向外旋转角度逐渐增大;
所述下部阵列包括均匀安装在无人驾驶车辆保险杠上部的M个超声波雷达,所述M个超声波雷达从中央到外侧,向外旋转角度逐渐增大,且所述M个超声波雷达向下倾斜以覆盖上部阵列的盲区;
其中,N、M为正整数。
2.根据权利要求1所述的超声波雷达阵列,其特征在于,
若上部阵列或下部阵列中的超声波雷达个数为偶数,则第一超声波雷达水平安装于保险杠中央左侧,第二超声波雷达水平安装于保险杠中央右侧;(超声波雷达个数-2)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达左侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次逆时针旋转α;(超声波雷达个数-2)/2个超声波雷达安装于第二超声波雷达右侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次顺时针旋转α;
若上部阵列或下部阵列中的超声波雷达个数为为奇数,则第一超声波雷达水平安装于保险杠中央,(超声波雷达个数-1)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达左侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次逆时针旋转α;(超声波雷达个数-1)/2个超声波雷达安装于第一超声波雷达右侧,从中央到外侧,以上一个超声波雷达为基准,依次顺时针旋转α。
3.根据权利要求1所述的超声波雷达阵列,其特征在于,
根据每个超声波雷达的探测距离及探测形状的数学模型,确定超声波雷达的个数及旋转角度α,以保证超声波雷达的覆盖范围存在三重冗余。
4.一种根据权利要求1-3所述超声波雷达阵列的障碍物检测方法,其特征在于,包括:
获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;
根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;
根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;
根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物位置,并进行融合。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述预设规则为根据待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标判断所述待判断超声波雷达是否存在误检及漏检。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述相邻超声波雷达为与所述待判断超声波雷达两侧的超声波雷达和间隔一个的超声波雷达。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,进行误检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围或两个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在误检;若所述待判断超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在误检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,进行漏检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,所述待判断超声波雷达不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在漏检;若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在三个超声波雷达覆盖范围,则存在漏检;若不存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的三个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,存在漏检。
9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理包括:
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在漏检,根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物在车体坐标系中的位置,并进行融合包括:
分别融合上部阵列或下部阵列多个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的坐标,将上部阵列确定的障碍物位置与下部阵列确定的障碍物位置进行叠加。
11.一种根据权利要求1-3所述超声波雷达阵列的障碍物检测系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取所述超声波雷达阵列中的上部阵列及下部阵列中各超声波雷达在障碍物场景中采集的障碍物信息;
判断模块,用于根据预设规则对所述上部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行误检及漏检判断;
处理模块,用于根据所述判断结果对所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列中的各超声波雷达采集的障碍物信息分别进行纠错处理;
确定模块,用于根据纠错处理后的所述上部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息及下部阵列的各超声波雷达采集的障碍物信息分别确定障碍物在位置,并进行融合。
12.根据权利要求11所述的系统,其特征在于,所述预设规则为根据待判断超声波雷达的相邻超声波雷达是否返回障碍物坐标判断所述待判断超声波雷达是否存在误检及漏检。
13.根据权利要求12所述的系统,其特征在于,所述相邻超声波雷达为与所述待判断超声波雷达两侧的超声波雷达和间隔一个的超声波雷达。
14.根据权利要求13所述的系统,其特征在于,进行误检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达的覆盖范围存在单个超声波雷达覆盖范围或两个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在误检;若所述待判断超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在误检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,不存在误检。
15.根据权利要求13所述的系统,其特征在于,进行漏检判断的预设规则包括:
所述待判断超声波雷达的相邻超声波雷达未返回障碍物坐标的情况下,所述待判断超声波雷达不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的一个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在两个超声波雷达覆盖范围重叠,则存在漏检;若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围仅存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的两个相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,若所述待判断超声波雷达与所述返回障碍物坐标的相邻超声波雷达的覆盖范围存在三个超声波雷达覆盖范围,则存在漏检;若不存在三个超声波雷达覆盖范围重叠,则不存在漏检;
所述待判断超声波雷达的三个及以上相邻超声波雷达返回障碍物坐标的情况下,存在漏检。
16.根据权利要求11所述的系统,其特征在于,所述处理模块具体用于:
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在误检,则删除所述误检的超声波雷达采集的障碍物信息。
若所述超声波雷达采集的障碍物信息存在漏检,根据其相邻超声波雷达返回的障碍物信息得到所述漏检的超声波雷达采集的障碍物信息。
17.根据权利要求16所述的系统,其特征在于,所述确定模块具体用于:
分别融合上部阵列或下部阵列多个超声波雷达返回的距离数据,获取障碍物的坐标,将上部阵列确定的障碍物位置与下部阵列确定的障碍物位置进行叠加。
18.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求4~10中任一项所述的方法。
19.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求4~10中任一项所述的方法。
CN201910036312.0A 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统 Active CN109814114B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910036312.0A CN109814114B (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
CN202111399435.4A CN114280623A (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910036312.0A CN109814114B (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111399435.4A Division CN114280623A (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109814114A true CN109814114A (zh) 2019-05-28
CN109814114B CN109814114B (zh) 2021-12-24

Family

ID=66603806

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910036312.0A Active CN109814114B (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
CN202111399435.4A Pending CN114280623A (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111399435.4A Pending CN114280623A (zh) 2019-01-15 2019-01-15 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN109814114B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110161510A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 北京智行者科技有限公司 基于超声波雷达的障碍物定位方法及装置
CN111098851A (zh) * 2019-11-29 2020-05-05 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 汽车盲区障碍物的检测方法、系统、存储介质和汽车
WO2020147518A1 (zh) * 2019-01-15 2020-07-23 北京百度网讯科技有限公司 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
CN113581174A (zh) * 2021-08-23 2021-11-02 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种车辆的障碍物定位方法及障碍物定位装置
CN114228704A (zh) * 2021-12-02 2022-03-25 合肥晟泰克汽车电子股份有限公司 障碍物探测控制系统及其探测方法

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU754477B2 (en) * 1998-12-18 2002-11-14 Dyson Technology Limited Sensors arrangement
JP2005178526A (ja) * 2003-12-18 2005-07-07 Denso Corp 車両用障害物検出装置
EP1801613A2 (de) * 2005-12-24 2007-06-27 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen von Objekten in der Umgebung eines Fahrzeugs
CN103852762A (zh) * 2012-11-28 2014-06-11 富士通天株式会社 雷达设备和信号处理方法
CN104237881A (zh) * 2014-09-23 2014-12-24 南京理工大学 Fmcw防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统及方法
CN104656079A (zh) * 2013-11-21 2015-05-27 中国科学院沈阳自动化研究所 一种远距离雷达防撞探测装置及方法
CN205507064U (zh) * 2016-01-26 2016-08-24 华晨汽车集团控股有限公司 倒车雷达探测性能检测系统
CN106314327A (zh) * 2016-08-30 2017-01-11 陈武强 防地面误测误报的汽车超声波盲区探测装置及探测方法
CN106353757A (zh) * 2016-08-30 2017-01-25 陈武强 设置微波雷达和超声波传感器的汽车盲区探测系统及方法
EP3185036A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-28 Valeo Interior Controls (Shenzhen) Co., Ltd Ultrasonic sensor
CN107179539A (zh) * 2017-07-05 2017-09-19 厦门澳仕达电子有限公司 一种汽车超声波传感器
CN107966700A (zh) * 2017-11-20 2018-04-27 天津大学 一种用于无人驾驶汽车的前方障碍物检测系统及方法
CN108037515A (zh) * 2017-12-27 2018-05-15 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法
CN108089158A (zh) * 2018-01-08 2018-05-29 西安电子工程研究所 一种全向雷达角反射器阵列
CN108333589A (zh) * 2018-03-13 2018-07-27 苏州青飞智能科技有限公司 一种自动驾驶车辆障碍物检测装置
CN108459325A (zh) * 2018-05-08 2018-08-28 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种超声波传感器
CN207851290U (zh) * 2018-03-13 2018-09-11 苏州青飞智能科技有限公司 一种自动驾驶车辆障碍物检测装置
CN108572367A (zh) * 2017-03-08 2018-09-25 木浦海洋大学教产学协力团 声呐装置
CN108627844A (zh) * 2017-03-17 2018-10-09 夏普株式会社 障碍物检测装置、行驶装置、障碍物检测系统及方法
CN108733042A (zh) * 2017-04-19 2018-11-02 上海汽车集团股份有限公司 自动驾驶车辆的目标跟踪方法及装置
CN109059902A (zh) * 2018-09-07 2018-12-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 相对位姿确定方法、装置、设备和介质

Patent Citations (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU754477B2 (en) * 1998-12-18 2002-11-14 Dyson Technology Limited Sensors arrangement
JP2005178526A (ja) * 2003-12-18 2005-07-07 Denso Corp 車両用障害物検出装置
EP1801613A2 (de) * 2005-12-24 2007-06-27 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen von Objekten in der Umgebung eines Fahrzeugs
CN103852762A (zh) * 2012-11-28 2014-06-11 富士通天株式会社 雷达设备和信号处理方法
CN104656079A (zh) * 2013-11-21 2015-05-27 中国科学院沈阳自动化研究所 一种远距离雷达防撞探测装置及方法
CN104237881A (zh) * 2014-09-23 2014-12-24 南京理工大学 Fmcw防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统及方法
CN106908799A (zh) * 2015-12-23 2017-06-30 法雷奥汽车内部控制(深圳)有限公司 一种超声波传感器
EP3185036A1 (en) * 2015-12-23 2017-06-28 Valeo Interior Controls (Shenzhen) Co., Ltd Ultrasonic sensor
CN205507064U (zh) * 2016-01-26 2016-08-24 华晨汽车集团控股有限公司 倒车雷达探测性能检测系统
CN106353757A (zh) * 2016-08-30 2017-01-25 陈武强 设置微波雷达和超声波传感器的汽车盲区探测系统及方法
CN106314327A (zh) * 2016-08-30 2017-01-11 陈武强 防地面误测误报的汽车超声波盲区探测装置及探测方法
CN108572367A (zh) * 2017-03-08 2018-09-25 木浦海洋大学教产学协力团 声呐装置
CN108627844A (zh) * 2017-03-17 2018-10-09 夏普株式会社 障碍物检测装置、行驶装置、障碍物检测系统及方法
CN108733042A (zh) * 2017-04-19 2018-11-02 上海汽车集团股份有限公司 自动驾驶车辆的目标跟踪方法及装置
CN107179539A (zh) * 2017-07-05 2017-09-19 厦门澳仕达电子有限公司 一种汽车超声波传感器
CN107966700A (zh) * 2017-11-20 2018-04-27 天津大学 一种用于无人驾驶汽车的前方障碍物检测系统及方法
CN108037515A (zh) * 2017-12-27 2018-05-15 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种激光雷达和超声波雷达信息融合系统及方法
CN108089158A (zh) * 2018-01-08 2018-05-29 西安电子工程研究所 一种全向雷达角反射器阵列
CN207851290U (zh) * 2018-03-13 2018-09-11 苏州青飞智能科技有限公司 一种自动驾驶车辆障碍物检测装置
CN108333589A (zh) * 2018-03-13 2018-07-27 苏州青飞智能科技有限公司 一种自动驾驶车辆障碍物检测装置
CN108459325A (zh) * 2018-05-08 2018-08-28 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 一种超声波传感器
CN109059902A (zh) * 2018-09-07 2018-12-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 相对位姿确定方法、装置、设备和介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
何佳,戎辉,王文扬,田晓笛,高嵩,郭蓬: "百度谷歌无人驾驶汽车发展综述", 《汽车电器》 *
杨光祖: "基于多种激光雷达数据融合的障碍检测技术的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020147518A1 (zh) * 2019-01-15 2020-07-23 北京百度网讯科技有限公司 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
US11933893B2 (en) 2019-01-15 2024-03-19 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Ultrasonic radar array, and obstacle detection method and system
CN110161510A (zh) * 2019-06-27 2019-08-23 北京智行者科技有限公司 基于超声波雷达的障碍物定位方法及装置
CN111098851A (zh) * 2019-11-29 2020-05-05 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 汽车盲区障碍物的检测方法、系统、存储介质和汽车
CN113581174A (zh) * 2021-08-23 2021-11-02 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种车辆的障碍物定位方法及障碍物定位装置
CN114228704A (zh) * 2021-12-02 2022-03-25 合肥晟泰克汽车电子股份有限公司 障碍物探测控制系统及其探测方法
CN114228704B (zh) * 2021-12-02 2023-08-22 合肥晟泰克汽车电子股份有限公司 障碍物探测控制系统及其探测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109814114B (zh) 2021-12-24
CN114280623A (zh) 2022-04-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109814114A (zh) 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
CN109765563A (zh) 一种超声波雷达阵列、障碍物检测方法及系统
CN109814112A (zh) 一种超声波雷达与激光雷达信息融合方法和系统
CN109633688A (zh) 一种激光雷达障碍物识别方法和装置
US11372101B2 (en) Method and apparatus for determining relative pose, device and medium
CN108872991A (zh) 目标物检测与识别方法、装置、电子设备、存储介质
CN109101861A (zh) 障碍物类型识别方法、装置、设备及存储介质
CN109870698A (zh) 一种超声波阵列障碍物检测结果处理方法及系统
CN109116374A (zh) 确定障碍物距离的方法、装置、设备及存储介质
CN109188438A (zh) 偏航角确定方法、装置、设备和介质
CN109814113A (zh) 一种超声波雷达障碍物检测结果处理方法及系统
US20170356999A1 (en) System and method for detecting an object
AU2017222240A1 (en) Radar mounting estimation with unstructured data
CN112015178B (zh) 一种控制方法、装置、设备及存储介质
CN112083730A (zh) 一种融合多组传感器数据在复杂环境中避障的方法
EP4337982A1 (en) An autonomous vehicle that comprises ultrasonic sensors
CN116482710A (zh) 基于激光雷达的物体检测方法和装置
CN114255252B (zh) 障碍物轮廓获取方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN110530375A (zh) 机器人自适应定位方法、定位装置、机器人及存储介质
CN114966651A (zh) 可行驶区域检测方法、计算机设备、存储介质及车辆
CN108732588A (zh) 一种雷达扫描装置、方法以及设备
CN110133624B (zh) 无人驾驶异常检测方法、装置、设备和介质
CN110471421A (zh) 一种车辆安全行驶的路径规划方法及路径规划系统
CN113030896B (zh) 雷达目标聚类方法、装置和电子设备
CN115792870B (zh) 用于激光雷达的窗口遮挡的检测方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant