CN111857135A - 用于车辆的避障方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例涉及一种用于车辆的避障方法、装置、电子设备和计算机存储介质，涉及无人驾驶领域。具体实现方案为：用于车辆的避障方法包括：获取车辆的尺寸信息；获取车辆的行进方向的安全距离；至少基于尺寸信息和安全距离，确定车辆的障碍物筛选区域；以及响应于障碍物位于障碍物筛选区域内的确定，确定车辆的避障路径。本公开的技术方案能够实现更高效率的避障。

Description

用于车辆的避障方法、装置、电子设备和计算机存储介质
技术领域
本公开涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及用于车辆的避障方法和装置。
背景技术
无人驾驶车辆在行进过程中，需要对环境进行感知。通常设置在无人驾驶车辆上的相机采集环境图像，并且还设置有激光雷达来测量前方物体的距离。无人驾驶车的车载主机可以对相机所采集的环境图像以及激光雷达的反馈数据进行处理，以规划车辆的避障路径。
发明内容
根据本公开的示例实施例，提出了一种用于车辆的避障方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
在本公开的第一方面中，提供了一种用于车辆的避障方法。所述避障方法包括：获取所述车辆的尺寸信息；获取所述车辆的行进方向的安全距离；至少基于所述尺寸信息和所述安全距离，确定所述车辆的障碍物筛选区域；以及响应于障碍物位于所述障碍物筛选区域内的确定，确定所述车辆的避障路径。
在本公开的第二方面中，提供了一种用于车辆的避障装置。所述避障装置包括：车辆尺寸信息获取模块，被配置为获取所述车辆的尺寸信息；安全距离获取模块，被配置为获取所述车辆的行进方向的安全距离；障碍物筛选区域确定模块，被配置为至少基于所述尺寸信息和所述安全距离而确定所述车辆的障碍物筛选区域；以及避障路径确定模块，被配置为响应于障碍物位于所述障碍物筛选区域内的确定而确定所述车辆的避障路径。
在本公开的第三方面中，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，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开的第一方面的方法。
在本公开的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
根据本公开实施例的用于车辆的避障方法和避障装置能够实现更高效率的避障。
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素，其中：
图1示出了根据本公开实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境的示意图；
图2示出了根据本公开实施例的用于车辆的避障方法的流程示意图；
图3示出了根据本公开的另一实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境的示意图；
图4示出了根据本公开的再一实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境的示意图；
图5示出了根据本公开的又一实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境的示意图；
图6示出了根据本公开的实施例的用于车辆的避障装置的结构示意图；以及
图7示出了能够实施本公开的实施例的计算设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
在本公开的实施例的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
如以上提及的，自动驾驶车辆通常安装有感测装置以获取与路况有关的信息。例如，车辆通常设置有传感器以进行障碍物的检测。传感器例如可包括各种各样的摄像头、雷达感测装置、红外感测仪等。摄像头可利用视觉图像以及图像处理技术感测车辆周围的障碍物信息，摄像头可包括各种类型，诸如单目摄像头、双目摄像头、以及广角摄像头等。可根据摄像头的安装位置(如前置、后置或侧向等)、测量要求、成本等诸多因素来布置车辆的视频监控系统。雷达感测装置例如可包括、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等等。可根据雷达的安装位置、测距要求、成本等诸多因素来布置车辆的雷达监控系统。
通过这些感测装置，可获取车辆周围的环境信息，以为车辆的行驶提供有价值的信息。然而，当将这些感测装置所检测到的信息用于驾驶路线决策时，将可能导致车辆的频繁点刹或转向，而降低车辆的驾驶体验。例如，当基于摄像头所采集的图像数据来用于驾驶路线决策时，由于摄像头的测量精度或者对摄像头所采集的图像进行障碍物识别等图形处理时，障碍物的识别出的位置可能被错误地定位，而不适当地偏离障碍物的实际位置。在这种情况下，车辆将会过度地“谨慎”，而产生对车辆的过度控制，进而导致频繁的点刹。期望能够对这些问题中的一个或多个进行改进。
以下将参照附图来具体描述本公开的实施例。
图1示出根据本公开实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境100的示意图。图1示出了车辆行驶场景的示意图。关于附图所示出的特征说明如下：在图中以示意性的方式示出了车辆10(图中以灰色区域示意性示出)；以车辆的前侧为车辆的前进方向。还示出了车辆坐标以及车辆中心的位置，其中以车辆后轴的中心为原点，车辆前进方向(即车辆或车身纵轴)为坐标横轴。此外，图中还示意性示出了视觉传感器(例如摄像头)(图中未标记)，其被安装至车辆10的前侧处，并且用双点划线的区域14适应性示出了摄像头的图像采集区域(即检测区域)。此外，位于车辆的前进方向上还示意性地示出了障碍物18。
值得说明的是，图1仅仅是示例性的以便于说明和描述根据本公开的实施例。尽管在附图中以车辆前侧作为前进方向为例进行示出，对于本领域技术人员应当理解的是，当车辆倒车或转向时，可以借助安装在车辆的后侧或横向侧的感测装置以类似的方式实施本公开的实施例。尽管在附图中仅仅示出了安装在车辆的视觉传感器，对于本领域技术人员应当理解的是，视觉传感器可被感测雷达或红外传感器等其他感测装置替代、或与其他感测装置进行组合以形成检测区域。在本公开的以下的描述中，仅以视觉传感器所形成的区域来描述本公开实施例的原理；对于本领域技术人员应当理解的是，对于其他感测装置而言，可以与这里所描述的类似的方式来实施本公开的实施例。尽管在图示的实施例中，仅仅示出了安装在车辆前侧的视觉传感器的检测区域，应当理解的是，这仅仅是示例性的，视觉传感器可安装在车辆侧向或后侧。在本公开的以下的描述中，仅以在前侧且仅为视觉传感器所形成的前侧检测区域来描述本公开实施例的原理；对于本领域技术人员应当理解的是，车辆的其他方向的检测区域(特别是与驾驶方向相关的区域)可以与这里所示出的前侧检测区域组合以形成检测区域；车辆的其他感测装置的检测区域(特别是与驾驶方向相关的区域)也可以与这里所示出的前侧检测区域组合以形成检测区域。此外，下文的图3-图5的实施例也以与图1所示的实施例相似的方式示出；因此这里关于图1视图中所示特征的描述也等同地适用于图3-图5所示的实施例。
如图1所示，车辆10沿着前进方向行驶。车辆上的传感器形成检测区域14。在图示的实施例中，传感器为视觉传感器(例如摄像头)。应当理解的是，这里的检测区域仅仅是示例性的。在一些实施例中，视觉传感器的数目可以为多个以组合形成检测区域。在其他一些实施例中，一个或多个视觉传感器可与其他传感器进行组合以共同形成检测区域。在其他一些实施例中，位于车辆的不同位置的相同和/或不同类型的传感器可以进行组合以共同形成检测区域。为了简化说明起见，在图示的实施例中，仅示出了一个视觉传感器的检测区域14。在其他实施例中，多个传感器所获取的多个区域可以组合以构成检测区域。
下面结合图2详细说明根据本公开实施例的用于车辆的避障方法200的流程示意图。如图2所示，用于车辆的避障方法200包括多个步骤。
在202处，车辆的尺寸信息被获取。在一些实施例中，车辆的尺寸信息可包括车辆的纵向长度尺寸和车辆的横向长度尺寸。在一些实施例中，可基于车辆的纵向尺寸信息和车辆的横向尺寸确定车辆中心的相对位置。在车辆自动驾驶的情况下，车辆的后轴中心的位置也可以被获取。仅仅是示例，如图1所示，可以创建以车辆后轴中心为坐标原点的坐标系。在其它实施例中，也可以采用车辆前轴中心或者几何中心作为坐标原点。在车辆的横轴和纵轴被确定的情况下，可以容易地确定车辆的前缘、后缘和侧缘位置。
在204处，车辆的行进方向的安全距离被获取。术语“行进方向的安全距离”是指车辆行进到与当前位置沿前进方向相距安全距离的位置处能保持车辆的安全的距离。例如，在一些应用场景中，车辆前进方向上存在固定障碍物，安全距离可以是：车辆从当前位置行驶到该固定障碍物附近时，车辆能不与该固定障碍物发生碰撞所行驶的距离。在另外一些应用场景中，在车辆前方存在移动障碍物(例如另一车辆)时，安全距离可以是：车辆从当前位置行驶到移动障碍物附近并且与移动障碍物保持最小行驶安全距离时，车辆所行驶的距离。
在一些实施例中，安全距离可基于以下中的至少一项来确定：车辆的行进速度；车辆驾驶安全性指标；以及乘客舒适性指数。车辆驾驶安全性指标例如与车辆的性能相关，例如包括车辆的制动性能、车辆的质量等，其数值可由厂商、或基于经验数据设置。乘客舒适性指数例如与车内乘客的感受有关，例如在车辆刹车时确保车辆安全的情况下用户不感到恶心、晕眩的参照系数，其数值可基于经验数据设置。车辆的行进速度例如可以车辆的速度传感器或加速度传感器获取。应当理解的是，基于这些参数中的一项或多项可方便地确定安全距离。
在206处，至少基于尺寸信息和安全距离，确定车辆的障碍物筛选区域。这里的术语“障碍物筛选区域”是指位于车辆行驶方向上的区域，车辆在行使过程中实时根据该区域中的障碍物来规划避障路径。利用所获取的尺寸信息和安全距离来确定障碍物的筛选区域，由此使得障碍物的筛选区域与车辆的行进方向的安全距离相关。在这种情况下，在确保驾驶安全性的前提下，尽可能得减小障碍物筛选区域的面积，甚至是最小化障碍物筛选区域的面积。
在208处，响应于障碍物位于障碍物筛选区域内的确定，确定车辆的避障路径。基于在206中所确定的障碍物筛选区域，在障碍物落在障碍物筛选区域内的情况下，将重新规划避障路径，以避免车辆与障碍物碰撞。由此，基于所确定的障碍物筛选区域，能够显著地提高避障效率。
在一些实施例中，在确定车辆的避障路径时，可获取来自传感器的车辆周围的检测区域，并且识别在检测区域中与障碍物筛选区域对应的区域中的障碍物。在这种情况下，由于障碍物筛选区域是至少基于安全距离确定的，因此能够尽可能得减小障碍物筛选区域的面积，甚至是最小化障碍物筛选区域的面积；此外，通过识别在检测区域中与障碍物筛选区域对应的区域中的障碍物，由此能够对传感器所形成的检测区域的面积进行有效地且合理地限缩，由此，显著提高了避障效率，并且在确保安全的同时提高用户的驾驶体验。
回到图1，在图1所示的实施例中，车辆的障碍物筛选区域16被示例性地确定为矩形形状。如图所示，车辆前方存在两个示意性示出的障碍物18。在确定障碍物筛选区域16之后，图中上方的障碍物18落入到障碍物筛选区域16中，而图中下方的18未落入到障碍物筛选区域16中。在这种情况下，车辆需要考虑图中上方的障碍物18，重新规划避障路径；同时由于不考虑图中下方的未落入到障碍物筛选区域16的障碍物18，由此，在确保车辆驾驶安全性的基础上，显著地提高了避障效率。特别地，如图所示，与检测区域14相比，障碍物筛选区域16显著减小。由此，在对检测区域的面积进行限缩的同时提高了用户的驾驶体验。
在一些实施例中，在确定障碍物筛选区域时，需要考虑车辆的传感器对其检测区域内的障碍物的定位精度而优化障碍物筛选区域的形状。例如，对于诸如测距传感器和成像传感器等传感器而言，传感器或多或少地存在各种误差或偏差，从而导致障碍物的测定误差。例如，对于摄像头而言，距离越远处的测量精度越差。对此，在确定障碍物筛选区域包括：通过基于车辆的传感器对其检测区域内的障碍物的定位精度，而确定障碍物筛选区域的形状。由此可以进一步提高驾驶的避障效率，以避免频繁点刹。
在一些实施例中，障碍物筛选区域可被形成为渐缩的形状，渐缩的形状从车辆的中心沿着车辆的纵轴朝向车辆的行进方向渐缩。例如，车辆的障碍物筛选区域可被确定成：在车辆的中心处最大，而沿着车辆的纵轴(或车辆前进方向)从车辆的中心朝向车辆的行进方向的前侧逐渐缩小。通过这样的形状，障碍物筛选区域去除了车辆行进方向的区域中位于横向侧的区域(这些区域通常传感器的定位精度较差)，因此在确保安全性的同时，进一步减小了障碍物筛选区域的面积，进而进一步提高驾驶的避障效率。
下面结合图3-图5进一步描述障碍物筛选区域的形状优化的几个实施例300、400和500。图3-图5分别示出了根据本公开的实施例的用于车辆的避障方法实施的示例环境的示意图。
在一些实施例中，获取车辆的尺寸信息还可包括获取车辆的膨胀参数。这里的术语“膨胀参数”是指针对车辆的尺寸进行一定放大。在图3-图5的实施例中，灰框30、40、50为车辆的示意图，附图标记32、42、52为车辆膨胀后的示意尺寸框。车辆的膨胀参数可根据车辆尺寸的经验来设定。例如，不同的车辆类型、型号和尺寸，车辆的膨胀参数可不同。
在图3所示的实施例300中，车辆的障碍物筛选区域36可形成为椭圆形状。如图3所示，以车辆的中心为椭圆中心、以车辆的纵轴为椭圆长轴方向、以与纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为椭圆短轴方向，了基于尺寸信息和安全距离，而确定椭圆的长轴和短轴尺寸。在确定椭圆的长轴和短轴尺寸之后，可以确定为椭圆形状的障碍物筛选区域。通过将障碍物筛选区域形成为椭圆形状，可以进一步优化并且减小障碍物筛选区域。如图3所示，通过将障碍物筛选区域形成为椭圆形状，图3中的两个障碍物18均落入不到障碍物筛选区域中，因此在车辆的避障计算中，暂时不考虑两个障碍物18，由此提高了避障效率。此外，选取椭圆形状可有效降低计算复杂性，提高计算效率。
应当注意的是，上文的椭圆形状的确定方法仅仅是示例性的，本领域技术人员也可以容易想到其他的椭圆形状的确定方法。此外，尽管图3以椭圆形状为例说明了障碍物筛选区域，这里的椭圆形状也可被替换为其他圆锥曲线的形状，例如抛物线、双曲线等。
在图4所示的实施例400中，车辆的障碍物筛选区域46可形成为等腰三角形形状。如图4所示，以与车辆的纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为等腰三角形的底边方向、以车辆的纵轴方向为等腰三角形的顶点所在位置，基于尺寸信息和安全距离确定等腰三角形的顶点和底边尺寸；以及基于顶点和底边尺寸，确定为等腰三角形形状的障碍物筛选区域。在确定等腰三角形的点和底边尺寸之后，可以确定为等腰三角形的障碍物筛选区域。通过将障碍物筛选区域形成为等腰三角形形状，可以进一步优化并且减小障碍物筛选区域。如图4所示，通过将障碍物筛选区域形成为等腰三角形形状，在确保安全性的同时降低了障碍物筛选区域的面积，由此提高了避障效率。
应当注意的是，上文的等腰三角形形状的确定方法仅仅是示例性的，本领域技术人员也可以容易想到其他的三角形形状的确定方法。此外，尽管图4以等腰三角形形状为例说明了障碍物筛选区域，这里的等腰三角形形状也可被替换为其他三角形形状。例如，备选地或可替换地，根据车辆的安全距离确定出顶点后，顶点的位置可在垂直于前进方向的移动以确定三角形的形状。在三角形的形状与传感器的定位精度相关地确定的情况下，可更进一步提高避障效率。
在图5所示的实施例500中，车辆的障碍物筛选区域56可形成为等腰梯形形状。如图5所示，以与车辆的纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为等腰梯形的底边方向、以车辆的纵轴方向为等腰梯形的不平行对边的交点所在位置，基于尺寸信息和安全距离确定等腰梯形的顶边和底边尺寸；以及基于顶边和底边尺寸，确定为等腰梯形形状的障碍物筛选区域。在确定等腰梯形的于顶边和底边尺寸，可以确定为等腰梯形的障碍物筛选区域。通过将障碍物筛选区域形成为等腰梯形形状，可以进一步优化并且减小障碍物筛选区域。如图5所示，通过将障碍物筛选区域形成为等腰梯形形状，在确保安全性的同时降低了障碍物筛选区域的面积，由此提高了避障效率。
应当注意的是，上文的等腰梯形形状的确定方法仅仅是示例性的，本领域技术人员也可以容易想到其他的梯形形状的确定方法。此外，尽管图5以等腰梯形形状为例说明了障碍物筛选区域，这里的等腰梯形形状也可被替换为其他梯形形状。
值得注意的是，在图4和图5所示的实施例中，仅仅示出了车辆前进方向的障碍物筛选区域的形状。对于车辆后退方向的障碍物筛选区域的形状，可以类似地获取。
图6示出了根据本公开的实施例的根据本公开的实施例的用于车辆的避障装置600的结构框图。在一些实施例中，装置600可以被包括在计算设备中或者被实现为计算设备。装置600可用于上述实施例300、400和500中的一个或多个步骤。如图6所示，避障装置600可以包括：车辆尺寸信息获取模块610，被配置为获取车辆的尺寸信息；安全距离获取模块612，被配置为获取车辆的行进方向的安全距离；障碍物筛选区域确定模块614，被配置为至少基于尺寸信息和安全距离而确定车辆的障碍物筛选区域；以及避障路径确定模块618，被配置为响应于障碍物位于障碍物筛选区域内的确定而确定车辆的避障路径。
在一些实施例中，安全距离获取模块612被配置为基于以下中的至少一项来确定安全距离：车辆的行进速度；车辆驾驶安全性指标；以及乘客舒适性指数。
在一些实施例中，障碍物筛选区域确定模块614被配置为：获取来自传感器的车辆周围的检测区域；以及识别在检测区域中与障碍物筛选区域对应的区域中的障碍物。
在一些实施例中，障碍物筛选区域确定模块614被配置为：基于车辆的传感器对其检测区域内的障碍物的定位精度而确定障碍物筛选区域的形状。
在一些实施例中，障碍物筛选区域被形成为渐缩的形状，渐缩的形状从车辆的中心沿着车辆的纵轴朝向车辆的行进方向渐缩。
在一些实施例中，车辆尺寸信息获取模块610还包括膨胀参数获取模块，被配置为获取车辆的膨胀参数。
在一些实施例中，障碍物筛选区域确定模块614被配置为：以车辆的中心为椭圆中心、以车辆的纵轴为椭圆长轴方向、以与纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为椭圆短轴方向，基于尺寸信息和安全距离确定椭圆的长轴和短轴；以及以长轴和短轴，确定为椭圆形状的障碍物筛选区域。
在一些实施例中，障碍物筛选区域确定模块614被配置为：以与车辆的纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为等腰三角形的底边方向、以车辆的纵轴方向为等腰三角形的顶点所在位置，基于尺寸信息和安全距离确定等腰三角形的顶点和底边尺寸；以及基于顶点和底边尺寸，确定为等腰三角形形状的障碍物筛选区域。
在一些实施例中，障碍物筛选区域确定模块614被配置为：以与车辆的纵轴垂直且穿过车辆的中心的横轴为等腰梯形的底边方向、以车辆的纵轴方向为等腰梯形的不平行对边的交点所在位置，基于尺寸信息和安全距离确定等腰梯形的顶边和底边尺寸；以及基于顶边和底边尺寸，确定为等腰梯形形状的障碍物筛选区域。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种计算机可读存储介质。
如图7所示，是根据本申请实施例的用于车辆的避障方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
图7示出了能够实施本公开的多个实施例的计算设备700的框图。如图所示，设备700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序指令或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线504。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如过程200。例如，在一些实施例中，过程200可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由CPU 701执行时，可以执行上文描述的过程200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU 701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行过程200。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (20)

1.一种用于车辆的避障方法，包括：
获取所述车辆的尺寸信息；
获取所述车辆的行进方向的安全距离；
至少基于所述尺寸信息和所述安全距离，确定所述车辆的障碍物筛选区域；以及
响应于障碍物位于所述障碍物筛选区域内的确定，确定所述车辆的避障路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述安全距离基于以下中的至少一项来确定：
所述车辆的行进速度；
所述车辆驾驶安全性指标；以及
乘客舒适性指数。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述车辆的避障路径还包括：
获取来自传感器的所述车辆周围的检测区域；以及
识别在所述检测区域中与所述障碍物筛选区域对应的区域中的障碍物。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述障碍物筛选区域包括：基于所述车辆的传感器对其检测区域内的障碍物的定位精度而确定所述障碍物筛选区域的形状。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述障碍物筛选区域被形成为渐缩的形状，所述渐缩的形状从所述车辆的中心沿着所述车辆的纵轴朝向所述车辆的行进方向渐缩。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，获取所述车辆的尺寸信息还包括获取所述车辆的膨胀参数。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述车辆的障碍物筛选区域包括：
以所述车辆的中心为椭圆中心、以所述车辆的纵轴为椭圆长轴方向、以与所述纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为椭圆短轴方向，基于所述尺寸信息和所述安全距离确定所述椭圆的长轴和短轴尺寸；以及
以所述长轴和所述短轴，确定为椭圆形状的所述障碍物筛选区域。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述车辆的障碍物筛选区域包括：
以与所述车辆的纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为等腰三角形的底边方向、以所述车辆的纵轴方向为所述等腰三角形的顶点所在位置，
基于所述尺寸信息和所述安全距离，确定所述等腰三角形的顶点和底边尺寸；以及
基于所述顶点和所述底边尺寸，确定为等腰三角形形状的所述障碍物筛选区域。
9.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述车辆的障碍物筛选区域包括：
以与所述车辆的纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为等腰梯形的底边方向、以所述车辆的纵轴方向为所述等腰梯形的不平行对边的交点所在位置，
基于所述尺寸信息和所述安全距离，确定所述等腰梯形的顶边和底边尺寸；以及
基于所述顶边和底边尺寸，确定为等腰梯形形状的所述障碍物筛选区域。
10.一种用于车辆的避障装置，包括：
车辆尺寸信息获取模块，被配置为获取所述车辆的尺寸信息；
安全距离获取模块，被配置为获取所述车辆的行进方向的安全距离；
障碍物筛选区域确定模块，被配置为至少基于所述尺寸信息和所述安全距离而确定所述车辆的障碍物筛选区域；以及
避障路径确定模块，被配置为响应于障碍物位于所述障碍物筛选区域内的确定而确定所述车辆的避障路径。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述安全距离获取模块被配置为基于以下中的至少一项来确定所述安全距离：
所述车辆的行进速度；
所述车辆驾驶安全性指标；以及
乘客舒适性指数。
12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述障碍物筛选区域确定模块被配置为：
获取来自传感器的所述车辆周围的检测区域；以及
识别在所述检测区域中与所述障碍物筛选区域对应的区域中的障碍物。
13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述障碍物筛选区域确定模块被配置为：基于所述传感器对其检测区域内的障碍物的定位精度而确定所述障碍物筛选区域的形状。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述障碍物筛选区域被形成为渐缩的形状，所述渐缩的形状从所述车辆的中心沿着所述车辆的纵轴朝向所述车辆的行进方向渐缩。
15.根据权利要求10所述的装置，其中，所述车辆尺寸信息获取模块还包括膨胀参数获取模块，被配置为获取所述车辆的膨胀参数。
16.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述障碍物筛选区域确定模块被配置为：
以所述车辆的中心为椭圆中心、以所述车辆的纵轴为椭圆长轴方向、以与所述纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为椭圆短轴方向，基于所述尺寸信息和所述安全距离确定所述椭圆的长轴和短轴；以及
以所述长轴和所述短轴，确定为椭圆形状的所述障碍物筛选区域。
17.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述障碍物筛选区域确定模块被配置为：
以与所述车辆的纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为等腰三角形的底边方向、以所述车辆的纵轴方向为所述等腰三角形的顶点所在位置，
基于所述尺寸信息和所述安全距离确定所述等腰三角形的顶点和底边尺寸；以及
基于所述顶点和所述底边尺寸，确定为等腰三角形形状的所述障碍物筛选区域。
18.根据权利要求10-15中任一项所述的装置，其中，所述障碍物筛选区域确定模块被配置为：
以与所述车辆的纵轴垂直且穿过所述车辆的中心的横轴为等腰梯形的底边方向、以所述车辆的纵轴方向为所述等腰梯形的不平行对边的交点所在位置，
基于所述尺寸信息和所述安全距离确定所述等腰梯形的顶边和底边尺寸；以及
基于所述顶边和底边尺寸，确定为等腰梯形形状的所述障碍物筛选区域。
19.一种电子设备，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，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实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一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根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114111825A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 广西柳工机械股份有限公司 路径规划方法、装置、电子设备、工程机械和存储介质
CN116674562A (zh) * 2023-06-13 2023-09-01 魔视智能科技(武汉)有限公司 车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114407919B (zh) * 2021-12-31 2023-06-02 武汉中海庭数据技术有限公司 一种基于自动驾驶的碰撞检测方法及系统
CN114428504A (zh) * 2022-01-18 2022-05-03 上汽通用五菱汽车股份有限公司 无人驾驶车辆避障方法、系统、电子设备及存储介质
CN115685992A (zh) * 2022-09-28 2023-02-03 白犀牛智达(北京)科技有限公司 一种自动驾驶车辆路径规划方法、装置、车辆及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106165000A (zh) * 2014-03-31 2016-11-23 株式会社电装 车辆用显示控制装置
CN108216225A (zh) * 2016-12-22 2018-06-29 丰田自动车株式会社 碰撞回避辅助装置
CN109270933A (zh) * 2018-10-11 2019-01-25 中国科学院深圳先进技术研究院 基于圆锥曲线的无人驾驶避障方法、装置、设备及介质
CN109435946A (zh) * 2019-01-02 2019-03-08 爱驰汽车有限公司 车辆及其避障控制方法、系统、电子设备和存储介质
CN110550029A (zh) * 2019-08-12 2019-12-10 华为技术有限公司 障碍物避让方法及装置
CN110782705A (zh) * 2019-11-05 2020-02-11 北京百度网讯科技有限公司 用于自动驾驶车辆控制的通信方法、装置、设备及存储介质
CN110852244A (zh) * 2019-11-06 2020-02-28 深圳创维数字技术有限公司 车辆控制方法、装置及计算机可读存储介质
CN110867132A (zh) * 2019-10-15 2020-03-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 环境感知的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
WO2020107974A1 (zh) * 2018-11-30 2020-06-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于无人驾驶车的避障方法和装置
US20200180615A1 (en) * 2018-12-06 2020-06-11 Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. Method, apparatus, device and readable storage medium for preventing vehicle collision
CN111332285A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 长沙智能驾驶研究院有限公司 车辆避开障碍物的方法及装置、电子设备和存储介质

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008242544A (ja) 2007-03-26 2008-10-09 Hitachi Ltd 衝突回避装置および方法
WO2011145141A1 (ja) 2010-05-19 2011-11-24 三菱電機株式会社 車両後方監視装置
JP5639874B2 (ja) * 2010-12-24 2014-12-10 株式会社日立製作所 運転支援装置
JP5953655B2 (ja) 2011-05-02 2016-07-20 マツダ株式会社 車両用運転支援装置
RU2570892C9 (ru) * 2012-07-27 2016-10-20 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Устройство обнаружения трехмерных объектов и способ обнаружения трехмерных объектов
KR102326062B1 (ko) * 2014-11-12 2021-11-12 현대모비스 주식회사 자율주행차량의 장애물 회피 시스템 및 방법
US11249544B2 (en) * 2016-11-21 2022-02-15 TeleLingo Methods and systems for using artificial intelligence to evaluate, correct, and monitor user attentiveness
JP6963908B2 (ja) * 2017-05-09 2021-11-10 株式会社ダイフク 物品搬送車
US10503171B2 (en) * 2017-08-17 2019-12-10 Wipro Limited Method and system for determining drivable navigation path for an autonomous vehicle
KR102026697B1 (ko) * 2017-09-21 2019-09-30 엘지전자 주식회사 주행 시스템 및 차량
WO2019152888A1 (en) * 2018-02-02 2019-08-08 Nvidia Corporation Safety procedure analysis for obstacle avoidance in autonomous vehicle
EP3534295A1 (en) * 2018-03-02 2019-09-04 Parkbob GmbH System and method for identifying parking spaces and parking occupancy based on satellite and/or aerial images
CN116968731A (zh) 2018-03-20 2023-10-31 御眼视觉技术有限公司 用于导航主车辆和制动主车辆的系统
US11287814B2 (en) * 2018-08-07 2022-03-29 GM Global Technology Operations LLC Lane change detection system and method for an autonomous vehicle
JP7180219B2 (ja) * 2018-09-10 2022-11-30 株式会社豊田自動織機 自律走行体
DE102018215695A1 (de) * 2018-09-14 2020-03-19 Denso Corporation Fahrzeugsteuersystem mit vorausschauender Sicherheit und Verfahren zur Fahrzeugsteuerung mit vorausschauender Sicherheit
US11390277B2 (en) * 2018-11-30 2022-07-19 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for self-driving vehicle collision prevention
CN111413957B (zh) * 2018-12-18 2021-11-02 北京航迹科技有限公司 用于确定自动驾驶中的驾驶动作的系统和方法
US11613254B2 (en) * 2019-06-13 2023-03-28 Baidu Usa Llc Method to monitor control system of autonomous driving vehicle with multiple levels of warning and fail operations
CN110794851B (zh) * 2020-01-06 2020-04-14 中智行科技有限公司 车辆远程控制安全防护方法、装置和无人驾驶车辆
US11993256B2 (en) * 2020-05-22 2024-05-28 Cnh Industrial America Llc Dynamic perception zone estimation

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106165000A (zh) * 2014-03-31 2016-11-23 株式会社电装 车辆用显示控制装置
CN108216225A (zh) * 2016-12-22 2018-06-29 丰田自动车株式会社 碰撞回避辅助装置
CN109270933A (zh) * 2018-10-11 2019-01-25 中国科学院深圳先进技术研究院 基于圆锥曲线的无人驾驶避障方法、装置、设备及介质
WO2020107974A1 (zh) * 2018-11-30 2020-06-04 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于无人驾驶车的避障方法和装置
US20200180615A1 (en) * 2018-12-06 2020-06-11 Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. Method, apparatus, device and readable storage medium for preventing vehicle collision
CN111332285A (zh) * 2018-12-19 2020-06-26 长沙智能驾驶研究院有限公司 车辆避开障碍物的方法及装置、电子设备和存储介质
CN109435946A (zh) * 2019-01-02 2019-03-08 爱驰汽车有限公司 车辆及其避障控制方法、系统、电子设备和存储介质
CN110550029A (zh) * 2019-08-12 2019-12-10 华为技术有限公司 障碍物避让方法及装置
CN110867132A (zh) * 2019-10-15 2020-03-06 百度在线网络技术（北京）有限公司 环境感知的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN110782705A (zh) * 2019-11-05 2020-02-11 北京百度网讯科技有限公司 用于自动驾驶车辆控制的通信方法、装置、设备及存储介质
CN110852244A (zh) * 2019-11-06 2020-02-28 深圳创维数字技术有限公司 车辆控制方法、装置及计算机可读存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114111825A (zh) * 2021-11-19 2022-03-01 广西柳工机械股份有限公司 路径规划方法、装置、电子设备、工程机械和存储介质
CN116674562A (zh) * 2023-06-13 2023-09-01 魔视智能科技(武汉)有限公司 车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质
CN116674562B (zh) * 2023-06-13 2024-01-30 魔视智能科技(武汉)有限公司 车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质

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