CN112924960B - 目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质 - Google Patents

目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质，包括以下步骤：步骤1、获取数据：获得各传感器输出的目标尺寸信息；步骤2、初始化：根据各传感器的状态，初步输出粗精度的目标尺寸结果；步骤3、融合处理：结合目标的历史尺寸信息以及各传感器实时输出的目标尺寸观测数据，对目标的尺寸信息进行融合处理；步骤4、数据输出：输出融合后的目标尺寸信息。本发明提高了目标尺寸的测量精度。

Description

目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质
技术领域
本发明属于自动驾驶中的目标融合处理技术领域，具体涉及一种目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质。
背景技术
自动驾驶系统是一种主动安全系统，该系统能够自动控制车辆运行，包括行驶、换道、泊车等，提升驾驶体验与舒适感，同时确保驾驶的安全性。目前自动驾驶系统主要使用安装在车辆的传感器，如毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，以实现探测和识别驾驶环境，包括车道线，周围车辆、行人及障碍物，红绿灯及交通标志等，安全高效地自动控制车辆行驶，同时遵守交通规则。
在无人驾驶系统中，周围车辆、行人以及障碍物的尺寸检测是无人驾驶感知系统非常重要的子系统，直接影响到无人驾驶的规划、决策和控制。具体来说，在驾驶的时候，利用车辆的传感器识别到前方目标，根据目标的位置和尺寸，结合车道线等信息进行绕障轨迹的规划，通过决策控制系统完成绕障动作。其中，目标尺寸的准确与否将事关安全，并直接影响到绕障的成功率。
如专利文献CN 106908783A公开了一种基于多传感器信息融合的障碍物检测方法，阐述了一种基于毫米波雷达和视觉传感器的障碍物检测方法，通过对雷达数据和图像数据进行空间和时间的融合，进行运动目标的检测。该专利中采用的多传感器融合策略相比单一传感器，减少了误检率和漏检率，但是只能获得障碍物的位置和速度，而对障碍物本身的尺寸属性无法感知。
目前，对于障碍物尺寸的检测主要使用摄像头和激光雷达等。一种方案是使用摄像头，利用图像信息检测目标并计算目标的长和宽，此种方法的缺点是计算的准确度较差，实际目标尺寸与真实尺寸偏差较大；一种方案是使用激光雷达，利用激光雷达的点云进行聚类构建目标并计算出目标的长宽，此种方法的缺点是在距离目标较远时，由于点云相对稀疏，构建的目标尺寸往往低于真实尺寸。
因此，有必要开发一种新的目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质。
发明内容
本发明的目的是提供一种目标尺寸实时检测方法、系统、车辆及存储介质，以提高目标尺寸的测量精度。
第一方面，本发明所述的一种目标尺寸实时检测方法，包括以下步骤：
步骤1、获取数据：获得各传感器输出的目标尺寸信息；
步骤2、初始化：根据各传感器的状态，初步输出粗精度的目标尺寸结果；
步骤3、融合处理：基于当前帧目标尺寸的融合结果，并结合目标的历史尺寸信息以及各传感器实时输出的目标尺寸观测数据，对目标的尺寸信息进行融合处理；
步骤4、数据输出：输出融合后的目标尺寸信息。
进一步，所述步骤2具体为：
首先判断初始化是否完成，如果初始化未完成，则依次检查各传感器当前帧的检测结果，检测结果分为以下情况：
若只有毫米波雷达检测到目标，初始化未完成，将毫米波雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的目标尺寸输出结果；
若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，则将激光雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，则将摄像头输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标同时被激光雷达和摄像头探测到，则将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，融合结果作为当前帧的输出结果；
当激光雷达和/或摄像头检测到目标并输出目标尺寸后，则初始化完成。
进一步，将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，其中，激光雷达的权重系数设置为K1，摄像头的权重系数设置为K2，且K1，K2满足以下条件：K1 + K2 = 1，且K1、K2均大于0；
将两者融合数值作为输出结果。
进一步，所述步骤3，在初始化完成后，仅激光雷达与摄像头的检测结果用于目标尺寸的实时更新，而毫米波雷达检测的目标结果不再用于更新，具体为：
初始化完成后，若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，则将激光雷达输出的尺寸信息利用a滤波算法进行更新；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，则将摄像头输出的尺寸信息利用a滤波算法进行更新；
若目标同时被摄像头和激光雷达探测到，对摄像头和激光雷达的输出值进行比较，取长和宽的最大值，将最大值通过a滤波算法进行更新并输出结果。
进一步，所述a滤波算法为：
CurrentResult = PreviousResult + 1/Age * ObserveResult;
其中，CurrentResult为当前帧目标尺寸的融合结果，PreviousResult为上一帧目标尺寸的融合结果，ObserveResult为当前帧传感器对目标尺寸的观测值，Age为迭代的周期。
第二方面，本发明所述的目标尺寸实时检测系统，包括：
用于获取目标的摄像头、激光雷达和毫米波雷达；
接收摄像头、激光雷达和毫米波雷达所获取的目标的控制器，该控制器分别与摄像头、激光雷达和毫米波雷达连接；
所述控制器被编程以便执行如本发明所述的目标尺寸实时检测方法所述的步骤。
第三方面，本发明所述的一种车辆，采用如本发明所述的目标尺寸实时检测系统。
第四方面，本发明所述的一种存储介质，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述控制器调用计算机可读程序时能执行如本发明所述的目标尺寸实时检测方法的步骤。
本发明具有以下优点：使用当前主流的激光雷达、摄像头、毫米波雷达，全范围覆盖车辆行驶环境，在自动驾驶过程中实时探测目标的长宽，实时更新输出结果，通过连续地迭代不断降低目标真实值与测量值的误差，提高了目标尺寸的测量精度。
附图说明
图1为本实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种目标尺寸实时检测方法，包括以下步骤：
步骤1、获取数据：获得各传感器输出的目标尺寸信息；本实施例中，采用的传感器包括激光雷达、摄像头以及毫米波雷达。其中，激光雷达与摄像头被定义为基础类传感器。
步骤2、初始化：根据各传感器的状态，初步输出粗精度的目标尺寸结果。本实施例中，当基础类传感器探测到目标，则初始化完成。若基础类传感器从始至今未探测到目标，则初始化未完成。
步骤3、融合处理：基于当前帧目标尺寸的融合结果，并结合目标的历史尺寸信息以及各传感器实时输出的目标尺寸观测数据，对目标的尺寸信息进行融合处理；
步骤4、数据输出：输出融合后的目标尺寸信息。
如图1所示，本实施例中，所述步骤2具体为：
首先判断初始化是否完成，如果初始化未完成，则依次检查各传感器当前帧的检测结果，检测结果分为以下情况：
若只有毫米波雷达检测到目标，初始化未完成，将毫米波雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的目标尺寸输出结果；
若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，此时不管毫米波雷达是否检测到该目标，将激光雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，此时不管毫米波雷达是否检测到该目标，将摄像头输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标同时被激光雷达和摄像头探测到，此时不管毫米波雷达是否检测到该目标，将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，融合结果作为当前帧的输出结果；
当激光雷达和/或摄像头检测到目标并输出目标尺寸后，则初始化完成。
如图1所示，本实施例中，将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，其中，激光雷达的权重系数设置为K1，摄像头的权重系数设置为K2，且K1，K2满足以下条件：K1 +K2 = 1，且K1、K2均大于0；
将两者融合数值作为输出结果。
如图1所示，本实施例中，所述步骤3，在初始化完成后，仅激光雷达与摄像头的检测结果用于目标尺寸的实时更新，而毫米波雷达检测的目标结果不再用于更新，具体为：
初始化完成后，若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，则将激光雷达输出的尺寸信息作为当前帧目标尺寸的观测值ObserveResult，利用a滤波算法进行更新；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，则将摄像头输出的尺寸信息作为当前帧目标尺寸的观测值ObserveResult，利用a滤波算法进行更新；
若目标同时被摄像头和激光雷达探测到，对摄像头和激光雷达的输出值进行比较，取长和宽的最大值，将最大值作为当前帧目标尺寸的观测值ObserveResult，通过a滤波算法进行更新并输出结果。
本实施例中，所述a滤波算法为：
CurrentResult = PreviousResult + 1/Age * ObserveResult;
其中，CurrentResult为当前帧目标尺寸的融合结果，PreviousResult为上一帧目标尺寸的融合结果，ObserveResult为当前帧传感器对目标尺寸的观测值，Age为迭代的周期。
本实施例中，所述的目标尺寸实时检测系统，包括：
用于获取目标的摄像头、激光雷达和毫米波雷达；
接收摄像头、激光雷达和毫米波雷达所获取的目标的控制器，该控制器分别与摄像头、激光雷达和毫米波雷达连接；
所述控制器被编程以便执行如本实施例中，所述的目标尺寸实时检测方法所述的步骤。
本实施例中，一种车辆，采用如本实施例中所述的目标尺寸实时检测系统。
本实施例中，一种存储介质，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，所述控制器调用计算机可读程序时能执行如本实施例中所述的目标尺寸实时检测方法的步骤。

Claims (6)

1.一种目标尺寸实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取数据：获得各传感器输出的目标尺寸信息；
步骤2、初始化：根据各传感器的状态，初步输出粗精度的目标尺寸结果；
步骤3、融合处理：结合目标的历史尺寸信息以及各传感器实时输出的目标尺寸观测数据，对目标的尺寸信息进行融合处理；
步骤4、数据输出：输出融合后的目标尺寸信息；
所述步骤3，在初始化完成后，仅激光雷达与摄像头的检测结果用于目标尺寸的实时更新，而毫米波雷达检测的目标结果不再用于更新，具体为：
初始化完成后，若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，则将激光雷达输出的尺寸信息利用a滤波算法进行更新；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，则将摄像头输出的尺寸信息利用a滤波算法进行更新；
若目标同时被摄像头和激光雷达探测到，对摄像头和激光雷达的输出值进行比较，取长和宽的最大值，将最大值通过a滤波算法进行更新并输出结果；
所述a滤波算法为：
CurrentResult = PreviousResult + 1/Age * ObserveResult;
其中，CurrentResult为当前帧目标尺寸的融合结果，PreviousResult为上一帧目标尺寸的融合结果，ObserveResult为当前帧传感器对目标尺寸的观测值，Age为迭代的周期。
2.根据权利要求1所述的目标尺寸实时检测方法，其特征在于：所述步骤2具体为：
首先判断初始化是否完成，如果初始化未完成，则依次检查各传感器当前帧的检测结果，检测结果分为以下情况：
若只有毫米波雷达检测到目标，初始化未完成，将毫米波雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的目标尺寸输出结果；
若目标被激光雷达探测到，但未被摄像头探测到，则将激光雷达输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标被摄像头探测到，但未被激光雷达探测到，则将摄像头输出的目标尺寸结果作为当前帧的输出结果；
若目标同时被激光雷达和摄像头探测到，则将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，融合结果作为当前帧的输出结果；
当激光雷达和/或摄像头检测到目标并输出目标尺寸后，则初始化完成。
3.根据权利要求2所述的目标尺寸实时检测方法，其特征在于：将激光雷达和摄像头的结果按加权方法进行融合，其中，激光雷达的权重系数设置为K1，摄像头的权重系数设置为K2，且K1，K2满足以下条件：K1 + K2 = 1，且K1、K2均大于0；
将两者融合数值作为输出结果。
4.一种目标尺寸实时检测系统，包括：
用于获取目标的摄像头、激光雷达和毫米波雷达；
接收摄像头、激光雷达和毫米波雷达所获取的目标的控制器，该控制器分别与摄像头、激光雷达和毫米波雷达连接；
其特征在于：所述控制器被编程以便执行如权利要求1至3任一所述的目标尺寸实时检测方法所述的步骤。
5.一种车辆，其特征在于：采用如权利要求4所述的目标尺寸实时检测系统。
6.一种存储介质，包括存储器和控制器，所述存储器内存储有计算机可读程序，其特征在于：所述控制器调用计算机可读程序时能执行如权利要求1至3任一所述的目标尺寸实时检测方法的步骤。
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