CN109839645B - 速度检测方法、系统、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种速度检测方法，用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，所述方法包括，在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云，将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图，以及基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。此外，本公开还提供了一种速度检测系统、电子设备以及计算机可读介质。

Description

速度检测方法、系统、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开涉及电子技术领域，更具体地，涉及一种速度检测方法、系统、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着信息化和智能化的发展，无人驾驶的前景十分广阔，成为未来的发展趋势之一。无人驾驶技术中传感器的感知能力至关重要。尤其是得到移动物体的相对速度对于整个无人驾驶的决策来讲具有很重要的意义。现有技术通常是采用相机获得移动速度，然而，受制于单双目相机的精度限制，得到的相对速度精度也不高，相对速度不够准确。此外，还出现了一些通过多线激光的点云聚类，对聚类后的物体进行跟踪匹配，然后帧间匹配计算得到相对速度。该方法聚类结果尚不够准确，而导致速度检测不准确。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种速度检测方法、系统、电子设备和计算机可读介质。

本公开的一个方面提供了一种速度检测方法，用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，所述方法包括，在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云，将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图，以及基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。

根据本公开实施例，所述将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图包括，对于在一个时刻由激光雷达采集的周围物体的点云执行以下操作，创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数，遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。

根据本公开实施例，所述基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度包括，识别所述雷达地图中的物体，在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体，获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标，以及基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。

根据本公开实施例，所述识别所述雷达地图中的物体包括，对所述雷达地图进行高斯模糊处理，对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

根据本公开实施例，在对所述雷达地图进行高斯模糊处理之前，所述方法还包括，通过连通域算法，计算所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量，以及根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

本公开实施例的另一个方面提供了一种速度检测系统，用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，所述系统包括采集模块、地图构造模块以及第一确定模块。采集模块，用于在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云。地图构造模块，用于将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图。第一确定模块，用于基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。

根据本公开实施例，所述地图构造模块包括初始化子模块和遍历子模块。初始化子模块，用于创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数。遍历子模块，用于遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。

根据本公开实施例，所述第一确定模块包括识别子模块、匹配子模块、获取子模块和确定子模块。识别子模块，用于识别所述雷达地图中的物体。匹配子模块，用于在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体。获取子模块，用于获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标。确定子模块，用于基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。

根据本公开实施例，所述识别子模块包括模糊处理单元和识别单元。模糊处理单元，用于对所述雷达地图进行高斯模糊处理。识别单元，用于对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

根据本公开实施例，所述识别子模块还包括确定单元和滤波单元。确定单元，用于通过连通域算法，确定所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量。滤波单元，用于根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括，一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行上述任意一项的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，所述指令被处理器执行时使处理器执行上述任意一项方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，通过将激光采集的信息用于构建雷达地图，进而确定对象的相对速度，可以至少部分地缓解速度检测不准确的问题，能够有效地提高速度检测的准确度和精确度。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的速度检测方法、系统和电子设备的应用场景的示意图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的速度检测方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的识别所述雷达地图中的物体的流程图；

图6示意性示出了根据本公开另一实施例的识别所述雷达地图中的物体的流程图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的速度检测系统的框图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的地图构造模块的框图；

图9示意性示出了根据本公开实施例的第一确定模块的框图；

图10示意性示出了根据本公开实施例的识别子模块的框图；

图11示意性示出了根据本公开另一实施例的识别子模块的框图；以及

图12示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的计算机系统的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。本领域技术人员还应理解，实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书还是附图中，都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如，短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。

本公开的实施例提供了一种速度检测方法，通过将激光采集的信息用于构建雷达地图，进而确定对象的相对速度，能够有效地提高速度检测的准确度和精确度。

图1示意性示出了根据本公开实施例的速度检测方法、系统和电子设备的应用场景的示意图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的应用场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，在对象上装有激光雷达，可以对周围的物体进行扫描，例如，激光雷达可以设置在对象的前端，用于扫描前方的物体。扫描激光在扫描到物体时可以接收反射信号，判断该方向上存在物体，并根据接收到激光的时间判断该物体与光源位置之间的距离。每条反射的带有距离信息的激光作为一个点，一次扫描获得的所有的点的集合形成点云，该点云反映了周围物体的位置信息。

根据本公开实施例，如图1所示，可以以第一方向作为x轴，同一平面上与第一方向垂直的第二方向作为y轴，建立坐标系，周围的物体可以在该坐标系中确定一组坐标，其坐标是连续的，即x、y为一定范围内(取决于坐标系的建立以及激光可以探测到的范围)的实数。本公开实施例提供的方法将该坐标系下的物体信息映射到一张雷达地图中，所示雷达地图为一个由U×V个像素点组成的图像，其中U、V为正整数。例如，可以将20m×20m的周围区域的物体的信息映射到一个400×400像素的雷达地图中，即U＝V＝400，那么，每个像素的分辨率为0.05m，按照该分辨率可以将xy坐标系下的物体的位置信息映射到图像上的不同像素点上，图像上的像素点的位置可以用与xy坐标系相对应的uv坐标系表示。uv坐标系上的点是离散的，每个(u，v)坐标代表雷达地图上的一个像素点，u、v为正整数且u≤U，v≤V。根据本公开实施例，可以利用成熟的图像处理技术处理该雷达地图，以获得对象的相对移动速度。

根据本公开实施例，相对移动速度是对象相对于周围物体的移动速度，在周围存在多个物体的情况下，可以确定对象相对于各个物体的相对移动速度。例如，本公开实施例提供的速度检测系统设置在汽车上的情况下，例如可以通过扫描路边的物体，确定行车速度，或者扫描其他车辆，获得该汽车相对于其他车辆的相对移动速度。又如，本公开实施例提供的速度检测系统相对静止地设置于路边时，可以扫描各个车辆，以确定各个车辆的行车速度等。

图2示意性示出了根据本公开实施例的速度检测方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210～S230。

在操作S210，在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云。根据本公开实施例，该激光雷达可以是多线激光雷达，也可以是单线激光雷达。单线激光雷达例如可以高频地对一个平面上的不同方向进行扫描，采集周围物体的点云，相对于多线激光具有成本低，计算量小的优势。由于扫描频率很高，一次扫描从开始至结束的时间很短，可认为是在一个时刻下完成的。

在操作S220，将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图。下面结合图3所示意的实施例对操作S220进行说明。

图3示意性示出了根据本公开实施例的将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图的流程图。

如图3所示，该方法包括操作S310～S320。

在操作S310，创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数。根据本公开实施例，为每个时刻下采集的点云创建并初始化一张雷达地图，例如初始化的雷达地图可以是400×400像素的单通道图像，其所有像素点的像素值为0。

在操作S320，遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。根据本公开实施例，在同一时刻下采集的点云作为一个集合，可以遍历集合中的所有点，每取到一个点，根据该点相对于对象的相对位置以及预定分辨率，确定该点在操作S310所创建的雷达地图中的坐标，并修改该坐标对应的像素点的像素值，例如，在雷达地图中以对象位置作为原点，其前方为u轴，左方为v轴，u、v轴的单位为像素，若每格像素的分辨率设置为0.05米，则位于对象正前方10米的物体形成的点在雷达地图中的坐标为(0，200)，可以修改该坐标的像素点的像素值，使其与初始值不同，例如可以将其像素值修改为255，依此类推，直至遍历完成点云中的所有点，形成该时刻下的雷达地图。

返回参考图2，在操作S230，基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。下面结合图4～图6所示意的实施例对操作S230进行说明。

图4示意性示出了根据本公开实施例的基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度的流程图。

如图4所示，该方法包括操作S410～S430。

在操作S410，识别所述雷达地图中的物体。根据本公开实施例，由于雷达地图是图像形式，该识别过程可以选用各种已有的图像识别方法来识别雷达地图中的物体，例如可以获得物体的轮廓信息或质心位置等信息，此处不再赘述。

在操作S420，在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体。例如，雷达地图是以固定时间间隔周期性获取的，那么可以选择时间上相邻的两张雷达地图，通过所识别出的物体的形状大小等特征，匹配出两张地图中相对应的物体。

在操作S430，获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标。根据本公开实施例，在匹配出相对应的物体后，可以获取该相对应的物体在至少两张雷达地图中的坐标，例如，可以选择物体的一个或多个特征点的坐标，或者选择该物体的几何重心坐标(质心坐标)等。

在操作S440，基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。例如，在以固定时间间隔周期性获取雷达地图的实施例中，其采样间隔为T秒，可以根据在S430中确定的相对应的物体在间隔T秒的两张雷达地图中的坐标变化，即，在T秒内，该物体移动了K个像素单位。根据本公开实施例，在操作S220时采用的一个像素相当于L米，那么，可以确定在该T秒时间内，对象相对于该物体的平均相对移动速度V为KL/T。由于激光扫描速度可以很快，因此T可以很小，其平均相对移动速度相当于该时刻下对象相对于该物体的相对移动速度。

该方法避免了直接处理点云的技术难度，使得算法的复杂度和计算量大大降低，有效节约计算资源，同时由于利用成熟的图像处理技术，使得检测结果更加准确。

图5示意性示出了根据本公开实施例的识别所述雷达地图中的物体的流程图。

如图5所示，该方法包括操作S510～S520。

在操作S510，对所述雷达地图进行高斯模糊处理。

在操作S520，对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

根据本公开实施例，采用高斯模糊处理，即，将图像中的各个像素点的像素值处理成为原图像中以该像素点为中心的一个区域范围内的像素值的加权平均值。该方法能够将细微的线条进行膨胀，使轮廓特征更加明显。另外，在一些情况下，还可将未连接在一起的同一物体的两个部分处理成一个整体，例如，在扫描到行人的两条腿的时候，可能会扫描出两条距离很近但中间断开的线段，经过高斯模糊后，可以将该内容连成一个整体，提高识别效果。

图6示意性示出了根据本公开另一实施例的识别所述雷达地图中的物体的流程图。

如图6所示，该方法包括操作S610～S620。

在操作S610，通过连通域算法，计算所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量。

在操作S620，根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

根据本公开实施例，通过连通域算法，即，将各个相邻的像素点连成相应的连通域，并计算每个连通域所包含的像素点数量，将像素点数量小于预设值的连通域作为噪点进行滤波，可以有效地检测并去除干扰信息，例如噪声或错误信息，得到更准确的雷达地图，能够进一步提高检测的准确度和精确度。

本公开实施例提供的方法通过将激光采集的信息用于构建雷达地图，进而确定对象的相对速度，能够有效地提高速度检测的准确度和精确度。

图7示意性示出了根据本公开实施例的速度检测系统700的框图。

如图7所示，速度检测系统700用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，该系统700包括采集模块710、地图构造模块720以及第一确定模块730。

采集模块710，例如执行参考图2描述的操作S210，用于在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云。

地图构造模块720，例如执行参考图2描述的操作S220，用于将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图。

第一确定模块730，例如执行参考图2描述的操作S230，用于基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。

图8示意性示出了根据本公开实施例的地图构造模块720的框图。

如图8所示，地图构造模块720包括初始化子模块810和遍历子模块820。

初始化子模块810，例如执行参考图3描述的操作S310，用于创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数。

遍历子模块820，例如执行参考图3描述的操作S320，用于遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。

图9示意性示出了根据本公开实施例的第一确定模块730的框图。

如图9所示，第一确定模块730包括识别子模块910、匹配子模块920、获取子模块930和确定子模块940。

识别子模块910，例如执行参考图4描述的操作S410，用于识别所述雷达地图中的物体。

匹配子模块920，例如执行参考图4描述的操作S420，用于在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体。

获取子模块930，例如执行参考图4描述的操作S430，用于获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标。

确定子模块940，例如执行参考图4描述的操作S440，用于基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。

图10示意性示出了根据本公开实施例的识别子模块910的框图。

如图10所示，识别子模块910包括模糊处理单元1010和识别单元1020。

模糊处理单元1010，例如执行参考图5描述的操作S510，用于对所述雷达地图进行高斯模糊处理。

识别单元1020，例如执行参考图5描述的操作S520，用于对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

图11示意性示出了根据本公开另一实施例的识别子模块910的框图。

如图11所示，识别子模块910在前述实施例的基础上还包括确定单元1110和滤波单元1120。

确定单元1110，例如执行参考图6描述的操作S610，用于通过连通域算法，确定所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量。

滤波单元1120，例如执行参考图6描述的操作S620，用于根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

可以理解的是，上述模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，上述模块中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，上述模块中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。

图12示意性示出了根据本公开实施例的电子设备的计算机系统1200的方框图。图12示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图12所示，根据本公开实施例的计算机系统1200包括处理器1201，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1202中的程序或者从存储部分1208加载到随机访问存储器(RAM)1203中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器1201例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1201还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1201可以包括用于执行参考图2～图6描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 1203中，存储有系统1200操作所需的各种程序和数据。处理器1201、ROM1202以及RAM 1203通过总线1204彼此相连。处理器1201通过执行ROM 1202和/或RAM1203中的程序来执行以上参考图2～图6描述的根据本公开实施例的方法的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 1202和RAM 1203以外的一个或多个存储器中。处理器1201也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行以上参考图2～图6描述的根据本公开实施例的方法的各种操作。

根据本公开的实施例，系统1200还可以包括输入/输出(I/O)接口1205，输入/输出(I/O)接口1205也连接至总线1204。系统1200还可以包括连接至I/O接口1205的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分1206；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1207；包括硬盘等的存储部分1208；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1209。通信部分1209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1210也根据需要连接至I/O接口1205。可拆卸介质1211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1208。

根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1211被安装。在该计算机程序被处理器1201执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

需要说明的是，本公开所示的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本公开中，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。而在本公开中，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。根据本公开的实施例，计算机可读介质可以包括上文描述的ROM 1202和/或RAM 1203和/或ROM 1202和RAM 1203以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行参考图2～图6描述的根据本公开实施例的方法的各种操作。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (12)

1.一种速度检测方法，用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，所述方法包括：

在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云；所述激光雷达进行一次扫描采集得到的周围物体的点云视为在同一个时刻下完成的，所述激光雷达在不同的扫描周期内扫描得到的点云为不同时刻下的点云；

将所述不同时刻下的点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图；以及

基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图包括，对于在一个时刻由激光雷达采集的周围物体的点云执行以下操作：

创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数；

遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度包括：

识别所述雷达地图中的物体；

在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体；

获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标；以及

基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述识别所述雷达地图中的物体包括：

对所述雷达地图进行高斯模糊处理；

对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在对所述雷达地图进行高斯模糊处理之前，所述方法还包括：

通过连通域算法，计算所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量；以及

根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

6.一种速度检测系统，用于检测对象相对于周围物体的相对移动速度，所述系统包括：

采集模块，用于在不同时刻通过设置在所述对象上的激光雷达采集周围物体的点云；所述激光雷达进行一次扫描采集得到的周围物体的点云视为在同一个时刻下完成的，所述激光雷达在不同的扫描周期内扫描得到的点云为不同时刻下的点云；

地图构造模块，用于将所述不同时刻下的点云按照预定分辨率映射到同一平面上，获得不同时刻下的雷达地图；以及

第一确定模块，用于基于不同时刻下的所述雷达地图，确定所述对象的相对移动速度。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述地图构造模块包括：

初始化子模块，用于创建并初始化雷达地图，所述雷达地图包括U×V个像素点，其中U、V为正整数；

遍历子模块，用于遍历所述点云中的点，对于每一个点，根据预定分辨率确定该点在雷达地图中的坐标，并修改所述坐标对应的像素点的像素值。

8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第一确定模块包括：

识别子模块，用于识别所述雷达地图中的物体；

匹配子模块，用于在不同时刻下的所述雷达地图中匹配相对应的物体；

获取子模块，用于获取所述相对应的物体在不同时刻下的所述雷达地图中的坐标；以及

确定子模块，用于基于不同时刻之间的时间间隔以及所述坐标，确定所述对象的相对移动速度。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述识别子模块包括：

模糊处理单元，用于对所述雷达地图进行高斯模糊处理；

识别单元，用于对经高斯模糊处理后的图像进行轮廓识别和聚类，识别所述雷达地图中的物体的轮廓信息和质心坐标。

10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述识别子模块还包括：

确定单元，用于通过连通域算法，确定所述雷达地图中的每个连通域的像素点数量；以及

滤波单元，用于根据所述每个连通域的像素点数量，对所述雷达地图进行滤波处理。

11.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1～5所述任意一项方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，所述指令被处理器执行时使处理器执行如权利要求1～5所述任意一项方法。

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