CN112172775A - 基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置，其通过获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；并根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；从而基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。从而解决了现有技术中障碍物检测类型受限，制动和预警策略不完善的技术问题。

Description

基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置。
背景技术
近年来，随着AI技术的高速发展以及国家对交通安全的关注，交通部相继出台相关标准对涉及主动安全的车辆自动紧急制动系统(又称AEBS)进行规范和要求。在现有技术中，车辆自动紧急制动系统的感知模块通常使用单目相机、毫米波雷达、单线激光器、激光雷达、超声波雷达中的一类或几类传感器的组合。
但是，这些传感器都有各自比较明显的弊端。其中，单目相机只能对车辆、行人进行识别和距离测量，对于路上出现的其它类型障碍物检测能力失效；毫米波雷达测量距离远、穿透能力强，但是对行人检测能力差且容易受到金属物体的干扰；单线激光器覆盖范围小，无法探测整个行驶轨迹范围且对黑色物体检测能力差；激光雷达穿透能力弱、车规成本高且对黑色物体检测能力差；超声波雷达检测距离短，仅能在倒车时探测周边的障碍物。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置，以至少部分解决现有技术中障碍物检测类型受限，制动和预警策略不完善的技术问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
一种基于双目立体相机的车辆制动预警方法，所述方法包括：
获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；
根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；
基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。
进一步地，所述根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据，具体包括：
获取所述目标障碍物与车辆的距离；
判定所述距离大于最远距离阈值或小于最近距离阈值，则以所述毫米波雷达获得的第二目标信息作为感知结果数据；
判定所述距离大于或等于所述最小距离阈值、且小于或等于所述最大距离阈值，则以所述双目立体相机获得的第一目标信息作为感知结果数据。
进一步地，所述基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态，具体包括：
利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstatic；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
进一步地，所述目标障碍物具体为，收到任一帧的感知数据与车辆信息时，遍历每一个障碍物并找到自车运动轨迹范围内，距离车辆最近的障碍物，并将该障碍物作为目标障碍物。
进一步地，所述方法还包括：
获取制动紧急程度；
根据所述制动紧急程度，所述制动指令包括低频点刹车、中频点刹车、高频点刹车、轻力度刹车、中力度刹车、重力度刹车；
且/或，
获取报警紧急程度；
根据所述报警紧急程度，所述报警指令包括低频预警、紧急报警。
进一步地，在输出制动指令和/或预警指令，之前还包括：
获取车辆的刹车状态和档位状态；
判定车辆已经处于刹车状态或档位处于非前进档，则取消输出制动指令和预警指令。
本发明还提供一种基于双目立体相机的车辆制动预警系统，用于实施如上所述的方法，所述系统包括：
目标信息获取单元，用于获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；
感知数据获得单元，用于根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；
指令输出单元，用于基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。
进一步地，所述指令输出单元，具体用于：
利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstat i c；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstat i c小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstat i c小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
本发明还提供一种基于双目立体相机的车辆制动预警装置，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；
所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如上所述的方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如上所述的方法。
本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置，其通过获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；并根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；从而基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。这样，该方案对双目立体相机与毫米波雷达数据进行了有效融合，可以针对车辆行驶轨迹范围内一切类型的障碍物进行实时检测，有效避免或降低车辆前方碰撞事故的严重程度。当车辆的行驶轨迹范围内，出现可能发生碰撞危险的各种障碍物时，系统会自动进行报警提醒或刹车制动。其避免或在一定程度上降低了在司机疲劳、打瞌睡、分神、聊天时，引发的前向碰撞交通事故。从而解决了现有技术中障碍物检测类型受限，制动和预警策略不完善的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警方法一种具体实施方式的流程图；
图2为图1所示车辆制动预警方法一种具体实施流程图；
图3为本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警系统一种具体实施方式的结构框图；
图4为本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警系统的硬件架构图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警方法、系统和装置，基于双目立体相机的车辆自动紧急制动系统，对双目立体相机与毫米波雷达数据进行有效融合，可以针对车辆行驶轨迹范围内一切类型的障碍物进行实时检测，有效避免或降低车辆前方碰撞事故的严重程度。
在一种具体实施方式中，如图1所示，本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警方法，包括以下步骤：
S1：获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息。应当可以理解的是，在获取的同一图像帧中，会包含多个第一目标信息和多个第二目标信息，也就是说，无论双目立体相机还是毫米波雷达，都可以输出各自探测范围内的多个目标以及该目标对应的距离。
S2：根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；在实际工作过程中，毫米波雷达与双目立体相机在不同距离处，输出结果的权重不同，远距离处与双目立体相机近点盲区处以毫米波雷达输出结果为准，中距离处以双目立体相机输出结果为准。具体地，获取所述目标障碍物与车辆的距离；判定所述距离大于最远距离阈值或小于最近距离阈值，例如当目标障碍物与车辆的距离大于80m或小于2.4m，则以所述毫米波雷达获得的第二目标信息作为感知结果数据；判定所述距离大于或等于所述最小距离阈值、且小于或等于所述最大距离阈值，例如当目标障碍物与车辆的距离在80m-2.4m之间，例如为40m或50m等距离值时，则以所述双目立体相获得的第一目标信息作为感知结果数据。由于双目立体相机在距离较远处的检测精度低于毫米波雷达的检测精度，且在近点盲区位置无法探测到障碍物，因此，这两种距离情况下，采用毫米波雷达探测到的信息作为感知结果数据；而双目立体相机在中距离处检测精度较高，则采用双目立体相机探测到的信息作为感知结果数据，从而根据感知结果数据的选择提高检测精度。
S3：基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。
进一步地，该步骤S3具体包括：
S31：利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
S32：利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstatic；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
S33：判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
S34：判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
由于障碍物分为运动障碍物和静止障碍物，两者对应的控制策略不应完全相同，以保证指令输出精准度。也就是说，步骤S3中分析与计算主要基于两个维度，一是与运动障碍物的碰撞时间Tmov，二是与静止障碍物的碰撞时间Tstatic。
与运动障碍物的碰撞时间Tmov指自车按照目前运动趋势进行下去，与该障碍物(与自车存在相对运动)发生碰撞的时间。计算方法如公式1。其中，S指该障碍物与自车的距离；ΔV指该障碍物与自车沿自车运动方向的速度差，且当该障碍物速度大于自车速度，Tmov被记作无穷大。
Tmov＝S/ΔV 公式1
与静止障碍物的碰撞时间Tstatic指自车按照目前运动趋势进行下去，与该障碍物(速度为0)发生碰撞的时间。计算方法如公式2。其中，S指该障碍物与自车的距离；V指自车车速。
Tstatic＝S/V 公式2
在实际应用中，并不能准确区分某障碍物是运动障碍物还是静止障碍物，因此在算法中，只需要对该障碍物分别计算其Tmov与Tstatic即可。这样，对于每一个障碍物都可以得到两个实时计算的值，即Tmov与Tstatic。当障碍物为静止时，其Tmov与Tstatic相等；当障碍物为运动时(自车速度大于障碍物速度)Tmov大于Tstatic。
同时，该方法提前预设了四个阈值，分别是静止障碍物制动阈值(记作HMWThr2)、运动障碍物制动阈值(记作FCWThr2)、静止障碍物报警阈值(记作HMWThr1)、运动障碍物报警阈值(记作FCWThr1)，其中，具体地，静止障碍物制动阈值可以为0.8秒左右，运动障碍物制动阈值可以为2.0秒左右，静止障碍物报警阈值可以为1.2秒左右，运动障碍物报警阈值可以为2.7秒左右。一般来讲，当碰撞危险加剧，决策控制器会采用先报警，再制动的决策顺序。所以，同一个维度的制动阈值要小于该维度的报警阈值，即HMWThr2<HMWThr1；FCWThr2<FCWThr1。另外，对于某个速度不为0的障碍物，计算得到的Tmov>Tstatic。因此，对于报警阈值或者制动阈值，FCWThr2>HMWThr2，FCWThr1>HMWThr1。
进一步地，所述目标障碍物具体为，收到任一帧的感知数据与车辆信息时，遍历每一个障碍物并找到自车运动轨迹范围内，距离车辆最近的障碍物，并将该障碍物作为目标障碍物。如图2所示，当收到某一帧的感知数据与车辆信息时，决策控制器会遍历每一个障碍物并找到自车运动轨迹范围内，距离最近的障碍物，计算该障碍物的Tmov与Tstatic；当Tstatic<HMWThr2时，决策控制器发送制动指令；当Tmov<FCWThr2时，决策控制器发送制动指令，当Tstatic<HMWThr1时，决策控制器发送报警指令，当Tmov<FCWThr1时，决策控制器发送报警指令。
在实际应用场景中，若紧急程度不同，应根据紧急程度区别采取制动指令，具体地，所述方法还包括：
获取制动紧急程度；
根据所述制动紧急程度，所述制动指令包括低频点刹车、中频点刹车、高频点刹车、轻力度刹车、中力度刹车、重力度刹车。
相类似地，所述方法还包括：
获取报警紧急程度；
根据所述报警紧急程度，所述报警指令包括低频预警、紧急报警。在一种应用场景中，上述紧急程度可也通过采集到的Tstatic的数值大小得到，例如，当Tstatic＜0.8秒时，系统采取制动指令，此时，若Tstatic＝0.7秒，则提示紧急程度较低，此时对应发出的制动指令为低频点刹车；若Tstatic＝0.6秒，则提示紧急程度较前一种情况有所提高，此时对应发出的制动指令为中频点刹车；若Tstatic＝0.5秒则提示紧急程度较前一种情况又有所提高，此时对应发出的制动指令为高频点刹车；若Tstatic＝0.4秒则提示紧急程度较高，此时对应发出的制动指令为轻力度刹车；若Tstatic＝0.3秒则提示紧急程度更高，此时对应发出的制动指令为中力度刹车；若Tstatic≤0.2秒则提示紧急程度非常高，此时对应发出的制动指令为重力度刹车。
进一步地，在输出制动指令和/或预警指令，之前还包括：
获取车辆的刹车状态和档位状态；
判定车辆已经处于刹车状态或档位处于非前进档，则取消输出制动指令和预警指令。
也就是说，车辆的刹车状态、档位状态也会对是否发送指令有影响，当车辆已经处于刹车状态，决策控制器会认为是人工接管状态，不再发送任何控制指令；当档位处于非前进档，决策控制器不会发送任何控制指令。
在具体实施方式中，本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警方法，其通过获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；并根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；从而基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。这样，该方案对双目立体相机与毫米波雷达数据进行了有效融合，可以针对车辆行驶轨迹范围内一切类型的障碍物进行实时检测，有效避免或降低车辆前方碰撞事故的严重程度。当车辆的行驶轨迹范围内，出现可能发生碰撞危险的各种障碍物时，系统会自动进行报警提醒或刹车制动。其避免或在一定程度上降低了在司机疲劳、打瞌睡、分神、聊天时，引发的前向碰撞交通事故。从而解决了现有技术中障碍物检测类型受限，制动和预警策略不完善的技术问题。
除了上述方法，本发明还提供一种基于双目立体相机的车辆制动预警系统，用于实施如上所述的方法，如图3所示，在一种具体实施方式中，所述系统包括：
目标信息获取单元100，用于获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；目标信息获取单元即感知模块，其包括双目立体相机与毫米波雷达。作为感知模块，无论双目立体相机还是毫米波雷达，都可以输出各自探测范围内的多个目标以及该目标对应的距离，这些信息被实时传递给决策控制器。
感知数据获得单元200，用于根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；毫米波雷达与双目立体相机在不同距离处，输出结果的权重不同。远距离处与双目立体相机近点盲区处以毫米波雷达输出结果为准，中距离处以双目立体相机输出结果为准。
指令输出单元300，用于基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆的执行模块根据相应指令调整行驶状态。在硬件组成上，执行模块包括刹车执行系统与人机交互屏幕，刹车执行系统通过控制电机的正转、反转和转速，进而通过拉线控制刹车踏板的行程，人机交互屏幕可以闪动各类图标，同时内置了蜂鸣器(或喇叭)，其通常放置于司机驾驶位前，可以方便的进行声光报警。
从架构上来讲，如图4所示，基于双目立体相机的车辆制动预警系统主要包含双目立体相机、毫米波雷达、决策控制器、刹车执行系统、人机交互屏幕、相关线路等。其中，双目立体相机、毫米波雷达形成用于获取相关数据的感知模块，刹车执行系统、人机交互屏幕形成用于执行相关指令的执行模块。
上述指令输出单元具体用于：
利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstat i c；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
具体地，上述感知数据获取单元和指令输出单元沟通决策控制器，实时接收毫米波雷达与双目立体相机发送的感知结果数据，同时，从车辆CAN总线实时读取车辆信息，包括：车速、转向状态、刹车状态、档位状态。决策控制器对这些数据和信息进行分析与计算，最终决定是否发送报警指令或者制动指令。与运动障碍物的碰撞时间Tmov指自车按照目前运动趋势进行下去，与该障碍物(与自车存在相对运动)发生碰撞的时间。计算方法如公式1。其中，S指该障碍物与自车的距离；ΔV指该障碍物与自车沿自车运动方向的速度差，且当该障碍物速度大于自车速度，Tmov被记作无穷大。
Tmov＝S/ΔV 公式1
与静止障碍物的碰撞时间Tstatic指自车按照目前运动趋势进行下去，与该障碍物(速度为0)发生碰撞的时间。计算方法如公式2。其中，S指该障碍物与自车的距离；V指自车车速。
Tstatic＝S/V 公式2
在实际应用中，并不能准确区分某障碍物是运动障碍物还是静止障碍物，因此在算法中，只需要对该障碍物分别计算其Tmov与Tstatic即可。这样，对于每一个障碍物都可以得到两个实时计算的值，即Tmov与Tstatic。当障碍物为静止时，其Tmov与Tstatic相等；当障碍物为运动时(自车速度大于障碍物速度)Tmov大于Tstatic。
同时，决策控制器提前预设了四个阈值，分别是静止障碍物制动阈值(记作HMWThr2)、运动障碍物制动阈值(记作FCWThr2)、静止障碍物报警阈值(记作HMWThr1)、运动障碍物报警阈值(记作FCWThr1)，其中，具体地，静止障碍物制动阈值可以为0.8秒左右，运动障碍物制动阈值可以为2.0秒左右，静止障碍物报警阈值可以为1.2秒左右，运动障碍物报警阈值可以为2.7秒左右。一般来讲，当碰撞危险加剧，决策控制器会采用先报警，再制动的决策顺序。所以，同一个维度的制动阈值要小于该维度的报警阈值，即HMWThr2<HMWThr1；FCWThr2<FCWThr1。另外，对于某个速度不为0的障碍物，计算得到的Tmov>Tstatic。因此，对于报警阈值或者制动阈值，FCWThr2>HMWThr2，FCWThr1>HMWThr1。
决策控制器会根据紧急程度，将制动指令区分为不同程度。如：低频点刹车、中频点刹车、高频点刹车、轻力度刹车、中力度刹车、重力度刹车等。同时，也会根据紧急程度，将报警指令区分为低频预警、紧急报警等。同时，车辆的刹车状态、档位状态也会对是否发送指令有影响。当车辆已经处于刹车状态，决策控制器会认为是人工接管状态，不再发送任何控制指令；当档位处于非前进档，决策控制器不会发送任何控制指令。
在上述具体实施方式中，本发明所提供的基于双目立体相机的车辆制动预警系统，其通过获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；并根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；从而基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。这样，该方案对双目立体相机与毫米波雷达数据进行了有效融合，可以针对车辆行驶轨迹范围内一切类型的障碍物进行实时检测，有效避免或降低车辆前方碰撞事故的严重程度。当车辆的行驶轨迹范围内，出现可能发生碰撞危险的各种障碍物时，系统会自动进行报警提醒或刹车制动。其避免或在一定程度上降低了在司机疲劳、打瞌睡、分神、聊天时，引发的前向碰撞交通事故。从而解决了现有技术中障碍物检测类型受限，制动和预警策略不完善的技术问题。
本发明还提供一种基于双目立体相机的车辆制动预警装置，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；
所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如上所述的方法。
与上述实施例相对应的，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中包含一个或多个程序指令。其中，所述一个或多个程序指令用于被一种双目相机深度标定系统执行如上所述的方法。
在本发明实施例中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific工ntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器，例如可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时，可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于双目立体相机的车辆制动预警方法，其特征在于，所述方法包括：
获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；
根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；
基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。
2.根据权利要求1所述的车辆制动预警方法，其特征在于，所述根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据，具体包括：
获取所述目标障碍物与车辆的距离；
判定所述距离大于最远距离阈值或小于最近距离阈值，则以所述毫米波雷达获得的第二目标信息作为感知结果数据；
判定所述距离大于或等于所述最小距离阈值、且小于或等于所述最大距离阈值，则以所述双目立体相机获得的第一目标信息作为感知结果数据。
3.根据权利要求1所述的车辆制动预警方法，其特征在于，所述基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态，具体包括：
利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstatic；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
4.根据权利要求1所述的车辆制动预警方法，其特征在于，所述目标障碍物具体为，收到任一帧的感知数据与车辆信息时，遍历每一个障碍物并找到自车运动轨迹范围内，距离车辆最近的障碍物，并将该障碍物作为目标障碍物。
5.根据权利要求1所述的车辆制动预警方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取制动紧急程度；
根据所述制动紧急程度，所述制动指令包括低频点刹车、中频点刹车、高频点刹车、轻力度刹车、中力度刹车、重力度刹车；
且/或，
获取报警紧急程度；
根据所述报警紧急程度，所述报警指令包括低频预警、紧急报警。
6.根据权利要求1所述的车辆制动预警方法，其特征在于，在输出制动指令和/或预警指令，之前还包括：
获取车辆的刹车状态和档位状态；
判定车辆已经处于刹车状态或档位处于非前进档，则取消输出制动指令和预警指令。
7.一种基于双目立体相机的车辆制动预警系统，用于实施如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述系统包括：
目标信息获取单元，用于获取双目立体相机探测范围内的第一目标信息、毫米波雷达探测范围内的第二目标信息和当前车辆行驶信息；
感知数据获得单元，用于根据所述第一目标信息和所述第二目标信息，结合预设权重得到目标障碍物的感知结果数据；
指令输出单元，用于基于所述感知结果数据和所述当前车辆行驶信息，输出制动指令和/或预警指令，以便车辆根据相应指令调整行驶状态。
8.根据权利要求7所述的车辆制动预警系统，其特征在于，所述指令输出单元，具体用于：
利用公式Tmov＝S/ΔV计算车辆与运动障碍物的碰撞时间，记为第一碰撞时间Tmov；其中，S指该障碍物与车辆的距离，ΔV指该障碍物与车辆沿车辆运动方向的速度差；
利用公式Tstatic＝S/V计算车辆与静止障碍物的碰撞时间，记为第二碰撞时间Tstatic；其中，S指该障碍物与车辆的距离，V指车辆车速；
判定所述第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物制动阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物制动阈值，则输出制动指令；
判定第一碰撞时间Tmov小于运动障碍物报警阈值，或第二碰撞时间Tstatic小于静止障碍物报警阈值，则输出报警指令。
9.一种基于双目立体相机的车辆制动预警装置，其特征在于，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；
所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法。
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