CN114537474A - 一种列车行驶安全的防护方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及轨道交通技术领域,尤其涉及一种列车行驶安全的防护方法及装置。本申请基于实时获取当前列车的第一位置信息、场景图像和第一点云数据,可以确定出目标障碍物的第二位置信息,进而,基于确定出的多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,可以预测目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,进一步地,基于目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态。这样,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及轨道交通技术领域,尤其涉及一种列车行驶安全的防护方法及装置。
背景技术
近年来,日益发展的轨道交通对促进城市经济和社会的快速发展起到了重要作用。但是,轨道交通由于其特殊的运行环境和运行特点,一旦发生碰撞事故,不但会给乘客的生命财产带来威胁,还会造成严重的社会影响,因此,如何进行轨道交通的安全防护是至关重要的问题。
一些相关技术中,通过对障碍物进行识别和检测,来避免列车与障碍物的碰撞,但有些障碍物是移动的,这就使得单纯依靠对障碍物的识别,很难预估出列车是否会与障碍物发生碰撞,导致对轨道交通的安全防护效果较差,无法到达满足列车安全性的目的。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例至少提供一种列车行驶安全的防护方法及装置,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
本申请主要包括以下几个方面:
第一方面,本申请实施例提供一种列车行驶安全的防护方法,所述防护方法包括:
实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息,包括:
根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据;
基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据,包括:
基于目标检测算法,检测出在所述场景图像中所述目标障碍物对应的像素区域;
从所述第一点云数据中,确定出与所述像素区域对应的所述目标障碍物的第二点云数据。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息,包括:
根据所述第二点云数据,确定所述目标障碍物的第三位置信息;
将点云数据的坐标与位置信息的坐标进行统一,并根据所述第一位置信息,将所述第三位置信息转化为所述第二位置信息;其中,所述第二位置信息与所述第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息,包括:
对检测出的所述目标障碍物的第二点云数据进行栅格化处理和聚类处理,去除所述第二点云数据中不属于所述目标障碍物的第三点云数据,得到只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据;
根据只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,包括:
根据所述多个时刻对应所述目标障碍物的第二位置信息,确定各相邻时刻所述目标障碍物的运动距离;
根据各相邻时刻对应的所述目标障碍物的运动距离和所述第二位置信息,预测所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息;
其中,所述运动状态信息包括运动方向、运动速度和运动位置。
在一种可能的实施方式中,所述基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,包括:
根据所述目标障碍物的运动状态信息,确定所述目标障碍物的第一运动轨迹;
根据所述当前列车的各个时刻的第一位置信息,确定所述当前列车的第二运动轨迹;
若所述第一运动轨迹和所述第二运动轨迹在所述未来预设时长内有重叠部分,则确定所述当前列车与所述目标障碍物未来存在碰撞危险。
第二方面,本申请实施例还提供一种列车行驶安全的防护装置,所述防护装置包括:
获取模块,用于实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
第一确定模块,用于基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
预测模块,用于基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
第二确定模块,用于基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
在一种可能的实施方式中,所述第一确定模块包括:
检测单元,用于根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据;
第一确定单元,用于基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述检测单元,用于根据以下步骤从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据:
基于目标检测算法,检测出在所述场景图像中所述目标障碍物对应的像素区域;
从所述第一点云数据中,确定出与所述像素区域对应的所述目标障碍物的第二点云数据。
在一种可能的实施方式中,所述第一确定单元,用于根据以下步骤确定出所述目标障碍物的第二位置信息:
根据所述第二点云数据,确定所述目标障碍物的第三位置信息;
将点云数据的坐标与位置信息的坐标进行统一,并根据所述第一位置信息,将所述第三位置信息转化为所述第二位置信息;其中,所述第二位置信息与所述第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述第一确定单元,还用于根据以下步骤确定出所述目标障碍物的第二位置信息:
对检测出的所述目标障碍物的第二点云数据进行栅格化处理和聚类处理,去除所述第二点云数据中不属于所述目标障碍物的第三点云数据,得到只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据;
根据只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,所述预测模块包括:
第二确定单元,用于根据所述多个时刻对应所述目标障碍物的第二位置信息,确定各相邻时刻所述目标障碍物的运动距离;
预测单元,用于根据各相邻时刻对应的所述目标障碍物的运动距离和所述第二位置信息,预测所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息;
其中,所述运动状态信息包括运动方向、运动速度和运动位置。
在一种可能的实施方式中,所述第二确定模块,用于根据以下步骤确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险:
根据所述目标障碍物的运动状态信息,确定所述目标障碍物的第一运动轨迹;
根据所述当前列车的各个时刻的第一位置信息,确定所述当前列车的第二运动轨迹;
若所述第一运动轨迹和所述第二运动轨迹在所述未来预设时长内有重叠部分,则确定所述当前列车与所述目标障碍物未来存在碰撞危险。
第三方面,本申请实施例还提供一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信,所述机器可读指令被所述处理器运行时执行上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的列车行驶安全的防护方法的步骤。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面或第一方面中任一种可能的实施方式中所述的列车行驶安全的防护方法的步骤。
本申请实施例提供的列车行驶安全的防护方法及装置,采用实时获取当前列车的第一位置信息、场景图像和第一点云数据,可以确定出目标障碍物的第二位置信息,进而,基于确定出的多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,可以预测目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,进一步地,基于目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态,与现有技术中的只通过对障碍物进行识别和检测,来避免列车与障碍物的碰撞,但有些障碍物是移动的,这就使得单纯依靠对障碍物的识别,很难预估出列车是否会与障碍物发生碰撞,导致对轨道交通的安全防护效果较差,无法到达满足列车安全性的目的相比,本申请可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
进一步,本申请实施例提供的列车行驶安全的防护方法,还可以根据采集的场景图像,从第一点云数据中检测出目标障碍物对应的第二点云数据,进而,基于第二点云数据和当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息,可以准确地识别出障碍物的位置,从而提高轨道交通的安全性。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种列车行驶安全的防护方法的流程图;
图2示出了本申请实施例所提供的一种列车行驶安全的防护装置的功能模块图;
图3示出了图2中的第一确定模块的功能模块图;
图4示出了图2中的预测模块的功能模块图;
图5示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
主要元件符号说明:
图中:200-列车行驶安全的防护装置;210-获取模块;220-第一确定模块;221-检测单元;222-第一确定单元;230-预测模块;231-第二确定单元;232-预测单元;240-第二确定模块;500-电子设备;510-处理器;520-存储器;530-总线。
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,应当理解,本申请中的附图仅起到说明和描述的目的,并不用于限定本申请的保护范围。另外,应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应当理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本申请内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容,结合特定应用场景“列车行驶安全”,给出以下实施方式,对于本领域技术人员来说,在不脱离本申请的精神和范围的情况下,可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机可读存储介质可以应用于任何需要进行列车行驶安全的场景,本申请实施例并不对具体的应用场景作限制,任何使用本申请实施例提供的列车行驶安全的防护方法及装置的方案均在本申请保护范围内。
值得注意的是,在本申请提出之前,一些相关方案中通过对障碍物进行识别和检测,来避免列车与障碍物的碰撞,但有些障碍物是移动的,这就使得单纯依靠对障碍物的识别,很难预估出列车是否会与障碍物发生碰撞,导致对轨道交通的安全防护效果较差,无法到达满足列车安全性的目的。
针对上述问题,本申请实施例基于实时获取当前列车的第一位置信息、场景图像和第一点云数据,可以确定出目标障碍物的第二位置信息,进而,基于确定出的多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,可以预测目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,进一步地,基于目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态。这样,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
为便于对本申请进行理解,下面结合具体实施例对本申请提供的技术方案进行详细说明。
图1为本申请实施例所提供的一种列车行驶安全的防护方法的流程图。如图1所示,本申请实施例提供的列车行驶安全的防护方法,包括以下步骤:
S101:实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据。
在具体实施中,在当前列车行驶过程中,可以通过采集当前列车的前方场景数据,以便及时了解当前列车前方场景的情况,这里,前方场景数据包括前方场景的场景图像和第一点云数据;另外,还需要采集当前列车的第一位置信息,以便了解当前列车的实时位置。其中,点云数据是以点的形式进行记录的,每一点包含三维坐标,点云数据除了具有几何位置以外,有的还有反射强度信息。
需要说明的是,可以实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据,即,获取到连续的多个时刻的当前列车的第一位置信息和前方场景数据,以便实时了解当前列车的动态,以及当前列车前方场景的情况,比如,当前列车前方场景中是否存在障碍物。
这里,在实际实施中,可以采用惯性导航系统获取当前列车的第一位置信息,可以通过图像采集装置采集当前列车前方场景的场景图像,以及,可以通过激光雷达采集当前列车前方场景的第一点云数据。当然,可以采用其他方式来获取当前列车的第一位置信息和前方场景,本申请对此不作限定。
其中,惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。其工作环境不仅包括空中、地面,还可以在水下。INS的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础,通过测量载体在惯性参考系的加速度,将它对时间进行积分,且把它变换到导航坐标系中,就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。这里,本申请利用惯性导航系统可以计算出当前列车的第一位置信息。
其中,图像采集装置包括但不限于摄像机、相机,只要可以采集图像的装置都属于本申请图像采集装置。
S102:基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息。
在具体实施中,在获取一个时刻对应的当前列车的第一位置信息和前方场景数据之后,可以根据该时刻对应的当前列车的第一位置信息和前方场景数据,来共同确定出该时刻对应的当前列车前方场景中的目标障碍物的第二位置信息。
这里,可以先采集当前时刻对应的当前列车的第一位置信息和前方场景数据,计算出当前时刻对应的当前列车的前方场景中目标障碍物的第二位置信息,进而,再采集当前时刻的下一时刻对应的当前列车的第一位置信息和前方场景数据,计算出当前时刻的下一时刻对应的当前列车的前方场景中目标障碍物的第二位置信息,这样,可以计算出多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息。
进一步地,步骤S102中所述基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息,包括以下步骤:
步骤a1:根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据。
在具体实施中,在获取到当前列车前方场景的场景图像和第一点云数据后,其中,场景图像和第一点云数据同为前方场景对应的数据,即,场景图像和第一点云数据为一一对应的,先可以从场景图像中识别出目标障碍物,进而,根据目标障碍物在场景图像中的位置,从第一点云数据中检测出目标障碍物对应的第二点云数据。
这里,目标障碍物可能有一个或多个,本申请针对一个目标障碍物展开说明,另外,本申请只对场景图像中存在目标障碍物的情况进行说明。
进一步地,对从当前列车前方场景对应的第一点云数据中检测出目标障碍物对应的第二点云数据的过程进行详细说明,也即,步骤a1中所述根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据,包括以下步骤:
基于目标检测算法,检测出在所述场景图像中所述目标障碍物对应的像素区域;从所述第一点云数据中,确定出与所述像素区域对应的所述目标障碍物的第二点云数据。
在具体实施中,可以采用目标检测算法,从当前列车前方场景的场景图像中检测出目标障碍物,以及在场景图像中目标障碍物对应的像素区域,这里,第一点云数据和场景图像均为当前列车前方场景对应的数据,故,可以从第一点云数据中确定出像素区域对应的目标区域,具体地,可以将三维的第一点云数据投影到二维的场景图像平面上,从而确定出目标区域,并提取出像素区域对应的第二点云数据,并将目标区域对应的点云数据确定为目标障碍物在第一点云数据中对应的第二点云数据。
需要说明的是,根据图像采集装置和激光雷达的联合标定结果,可以提取出像素区域对应的第二点云数据,即,根据场景图像,可以从第一点云数据中检测出目标障碍物对应的第二点云数据。
这里,目标检测算法目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。目标检测目前有one-stage(一阶算法)和two-stage(二阶算法)两种,two-stage(二阶算法)指的是检测算法需要分两步完成,首先需要获取候选区域,然后进行分类,比如深度卷积神经网络(RegionConvolutional Neural Network,R-CNN)系列;与之相对的是one-stage检测,可以理解为一步到位,不需要单独寻找候选区域。
步骤a2:基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在具体实施中,第二点云数据可以反映出目标障碍物相对当前列车的位置信息,进而,可以基于第二点云数据和当前列车的第一位置信息,来确定出目标障碍物的第二位置信息,这里,第一位置信息和第二位置信息为同一坐标系下的位置信息,其中,第一位置信息和第二位置信息均为绝对位置信息。
进一步地,步骤a2中所述基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息,包括以下步骤:
根据所述第二点云数据,确定所述目标障碍物的第三位置信息;将点云数据的坐标与位置信息的坐标进行统一,并根据所述第一位置信息,将所述第三位置信息转化为所述第二位置信息;其中,所述第二位置信息与所述第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
在具体实施中,激光雷达和惯性导航系统都可以确定物体的位置信息,但激光雷达和惯性导航系统所采用的坐标系基准可能有所不同,对此,可以将激光雷达采集的第二点云数据和惯性导航系统采集的位置信息的坐标进行统一,具体地,可以将第二点云数据的坐标标准转换为惯性导航系统采集的位置信息的坐标标准,这样,根据在原第二点云数据坐标系下的目标障碍物的第三位置信息,以及惯性导航系统采集的当前列车的第一位置信息,将第三位置信息转化为第二位置信息,这里,第二位置信息与第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
进一步地,从第一点云数据中确定的目标障碍物对应的第二点云数据中,可能存在除了目标障碍物之外的其他杂质的点云数据,对此,可以对第二点云数据进行栅格化处理,以及聚类处理,来去除第二点云数据中不属于目标障碍物的第三点云数据,这样,可以得到只包含目标障碍物的第二点云数据,进而,通过只包含目标障碍物的第二点云数据和当前列车的第一位置信息,可以确定出目标障碍物的第二位置信息。
这里,作为传统的障碍物或地面分割方法之一的第一步,栅格化显得基础又重要,可以对点云数据进行排序和栅格,栅格化后的点云数据可以利用图像处理方法进行处理和分析。聚类处理是指对属于同一类的物体进行聚类,比如将属于目标障碍物的点云进行聚类,得到多个类别下的点云,从而,去除不属于目标障碍物的点云数据,得到只包含目标障碍物的第二点云数据。
S103:基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息。
在具体实施中,在确定出多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息后,可以根据多个时刻的第二位置信息,来共同预测出目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息。
需要说明的是,本申请中的多个时刻是指多个连续的时刻,比如通过当前时刻,以及当前时刻之前的至少两个连续时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,来预测当前时刻的下一时刻的目标障碍物的运动状态,进而,在根据当前时刻的下一时刻的目标障碍物的第二位置信息,以及当前时刻的下一时刻之前的预设数量的目标障碍物的第二位置信息,预测出下一时刻之后的时刻的目标障碍物的第二位置信息。
另外,当前列车的前方场景中可能同时存在多余一个的目标障碍物,在确定每个目标障碍物对应的第二点云数据后,可以根据第二点云数据确定出该目标障碍物的障碍物信息,其中,障碍物信息包括大小和形状,从而可以根据每个目标障碍物的障碍物信息,来区分各个目标障碍物。
其中,运动状态信息包括目标障碍物的运动方向、运动速度和运动位置。
进一步地,步骤S103中所述基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,包括以下步骤:
根据所述多个时刻对应所述目标障碍物的第二位置信息,确定各相邻时刻所述目标障碍物的运动距离;根据各相邻时刻对应的所述目标障碍物的运动距离和所述第二位置信息,预测所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息。
在具体实施中,针对同一个目标障碍物,根据多个时刻对应的该目标障碍物的第二位置信息,来确定每两个相邻时刻目标障碍物的运动距离,根据各相邻时刻对应的该目标障碍物的运动距离和第二位置信息,可以预测出该目标障碍物的运动方向、运动速度和运动位置。
需要说明的是,数据关联算法是指上一时刻有m个障碍物,当前时刻有n个障碍物,m与n做匹配,得到两个时刻内哪些是同一个障碍物,哪些是新出现的障碍物还有哪些是消失的障碍物,匹配依据是上一时刻和当前时刻障碍物的大小、位置、速度大小和方向信息。
这里,可以采用扩展卡尔曼滤波算法根据同一目标障碍物上一时刻估计出的状态和当前时刻检测到的状态,估计出该目标障碍物在当前时刻接近真实的状态数据(包括位置、大小、速度大小和方向),并预测该目标障碍物未来一段时间内的运动状态信息。其中,卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。
S104:基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
在具体实施中,在预测出目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息之后,可以根据目标障碍物和当前列车在未来预设时长内的运动状态,确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态,以避免当前列车与目标障碍物在未来预设时长内发生碰撞,可以提升列车驾驶的安全性。
进一步地,对确定当前列车与所述目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险的过程进行详细阐述,也即,步骤S104中所述基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,包括以下步骤:
在具体实施中,根据目标障碍物的运动状态信息,可以确定出目标障碍物的第一运动轨迹,以及,根据当前列车的多个时刻的第一位置信息,可以确定当前列车的第二运动轨迹,若第一运动轨迹和第二运动轨迹在未来预设时长内有重叠部分,则确定当前列车与目标障碍物未来存在碰撞危险。
这里,若第一运动轨迹和第二运动轨迹在未来预设时长内没有重叠部分,但目标障碍物在未来某个时刻落在了当前列车的第一形式轨迹的安全行驶区域内,也可以认为当前列车与目标障碍物未来存在碰撞危险。其中,安全行驶区域是指以轨道为中心,该中心两边的预设距离范围内都可以划分在安全行驶区域内。
在本申请实施例中,基于实时获取当前列车的第一位置信息、场景图像和第一点云数据,可以确定出目标障碍物的第二位置信息,进而,基于确定出的多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,可以预测目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,进一步地,基于目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态。这样,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
基于同一申请构思,本申请实施例中还提供了与上述实施例提供的列车行驶安全的防护方法对应的列车行驶安全的防护装置,由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请上述实施例的列车行驶安全的防护方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
如图2至图4所示,图2示出了本申请实施例所提供的一种列车行驶安全的防护装置200的功能模块图;图3示出了图2中的第一确定模块220的功能模块图;图4示出了图2中的预测模块230的功能模块图。
如图2所示,列车行驶安全的防护装置200包括:
获取模块210,用于实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
第一确定模块220,用于基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
预测模块230,用于基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
第二确定模块240,用于基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
在一种可能的实施方式中,如图3所示,所述第一确定模块220包括:
检测单元221,用于根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据;
第一确定单元222,用于基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,如图3所示,所述检测单元221,用于根据以下步骤从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据:
基于目标检测算法,检测出所述目标障碍物在所述场景图像中的像素区域;
从所述第一点云数据中,确定出与所述像素区域对应的所述目标障碍物的第二点云数据。
在一种可能的实施方式中,如图3所示,所述第一确定单元222,用于根据以下步骤确定出所述目标障碍物的第二位置信息:
根据所述第二点云数据,确定所述目标障碍物的第三位置信息;
将点云数据的坐标与位置信息的坐标进行统一,并根据所述第一位置信息,将所述第三位置信息转化为所述第二位置信息;其中,所述第二位置信息与所述第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
在一种可能的实施方式中,如图3所示,所述第一确定单元222,还用于根据以下步骤确定出所述目标障碍物的第二位置信息:
对检测出的所述目标障碍物的第二点云数据进行栅格化处理和聚类处理,去除所述第二点云数据中不属于所述目标障碍物的第三点云数据,得到只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据;
根据只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
在一种可能的实施方式中,如图4所示,所述预测模块230包括:
第二确定单元231,用于根据所述多个时刻对应所述目标障碍物的第二位置信息,确定各相邻时刻所述目标障碍物的运动距离;
预测单元232,用于根据各相邻时刻对应的所述目标障碍物的运动距离和所述第二位置信息,预测所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息;
其中,所述运动状态信息包括运动方向、运动速度和运动位置。
在一种可能的实施方式中,如图2所示,所述第二确定模块240,用于根据以下步骤确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险:
根据所述目标障碍物的运动状态信息,确定所述目标障碍物的第一运动轨迹;
根据所述当前列车的各个时刻的第一位置信息,确定所述当前列车的第二运动轨迹;
若所述第一运动轨迹和所述第二运动轨迹在所述未来预设时长内有重叠部分,则确定所述当前列车与所述目标障碍物未来存在碰撞危险。
在本申请实施例中,基于实时获取当前列车的第一位置信息、场景图像和第一点云数据,可以确定出目标障碍物的第二位置信息,进而,基于确定出的多个时刻对应的目标障碍物的第二位置信息,可以预测目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,进一步地,基于目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以确定当前列车与目标障碍物在未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整当前列车的运动状态。这样,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
基于同一申请构思,参见图5所示,为本申请实施例提供的一种电子设备500的结构示意图,包括:处理器510、存储器520和总线530,所述存储器520存储有所述处理器510可执行的机器可读指令,当电子设备500运行时,所述处理器510与所述存储器520之间通过所述总线530进行通信,所述机器可读指令被所述处理器510运行时执行如上述实施例中任一所述的列车行驶安全的防护方法的步骤。
具体地,所述机器可读指令被所述处理器510执行时可以执行如下处理:
实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
基于同一申请构思,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述实施例提供的列车行驶安全的防护方法的步骤。
具体地,所述存储介质能够为通用的存储介质,如移动磁盘、硬盘等,所述存储介质上的计算机程序被运行时,能够执行上述列车行驶安全的防护方法,通过预测出目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,可以有效避免当前列车与障碍物的碰撞事件的发生,可以提高轨道交通的安全性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中,应所述理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。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,又例如,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通信接口,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。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,所述计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种列车行驶安全的防护方法,其特征在于,所述防护方法包括:
实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
2.根据权利要求1所述的防护方法,其特征在于,所述基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息,包括:
根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据;
基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
3.根据权利要求2所述的防护方法,其特征在于,所述根据所述场景图像,从所述第一点云数据中检测出所述目标障碍物对应的第二点云数据,包括:
基于目标检测算法,检测出所述目标障碍物在所述场景图像中的像素区域;
从所述第一点云数据中,确定出与所述像素区域对应的所述目标障碍物的第二点云数据。
4.根据权利要求2所述的防护方法,其特征在于,所述基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息,包括:
根据所述第二点云数据,确定所述目标障碍物的第三位置信息;
将点云数据的坐标与位置信息的坐标进行统一,并根据所述第一位置信息,将所述第三位置信息转化为所述第二位置信息;其中,所述第二位置信息与所述第一位置信息属于同一坐标标准下的位置信息。
5.根据权利要求2所述的防护方法,其特征在于,所述基于所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息,包括:
对检测出的所述目标障碍物的第二点云数据进行栅格化处理和聚类处理,去除所述第二点云数据中不属于所述目标障碍物的第三点云数据,得到只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据;
根据只包含所述目标障碍物的所述第二点云数据和所述当前列车的第一位置信息,确定出所述目标障碍物的第二位置信息。
6.根据权利要求1所述的防护方法,其特征在于,所述基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息,包括:
根据所述多个时刻对应所述目标障碍物的第二位置信息,确定各相邻时刻所述目标障碍物的运动距离;
根据各相邻时刻对应的所述目标障碍物的运动距离和所述第二位置信息,预测所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息;
其中,所述运动状态信息包括运动方向、运动速度和运动位置。
7.根据权利要求1所述的防护方法,其特征在于,所述基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,包括:
根据所述目标障碍物的运动状态信息,确定所述目标障碍物的第一运动轨迹;
根据所述当前列车的各个时刻的第一位置信息,确定所述当前列车的第二运动轨迹;
若所述第一运动轨迹和所述第二运动轨迹在所述未来预设时长内有重叠部分,则确定所述当前列车与所述目标障碍物未来存在碰撞危险。
8.一种列车行驶安全的防护装置,其特征在于,所述防护装置包括:
获取模块,用于实时获取当前列车的第一位置信息和前方场景数据;所述前方场景数据包括场景图像和第一点云数据;
第一确定模块,用于基于所述场景图像、所述第一点云数据以及所述当前列车的第一位置信息,确定出目标障碍物的第二位置信息;
预测模块,用于基于确定出的多个时刻对应的所述目标障碍物的第二位置信息,预测所述目标障碍物在未来预设时长内的运动状态信息;
第二确定模块,用于基于所述目标障碍物在所述未来预设时长内的运动状态信息,确定所述当前列车与所述目标障碍物在所述未来预设时长内是否存在碰撞危险,若存在,调整所述当前列车的运动状态。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信,所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的列车行驶安全的防护方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的列车行驶安全的防护方法的步骤。
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