CN117104222B - 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置 - Google Patents

一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN117104222B
CN117104222B CN202311389503.8A CN202311389503A CN117104222B CN 117104222 B CN117104222 B CN 117104222B CN 202311389503 A CN202311389503 A CN 202311389503A CN 117104222 B CN117104222 B CN 117104222B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
target
lane
area
lane line
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311389503.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117104222A (zh
Inventor
范晓娟
刘昶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Desai Xiwei Intelligent Transportation Technology Co ltd
Original Assignee
Guangzhou Desai Xiwei Intelligent Transportation Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Desai Xiwei Intelligent Transportation Technology Co ltd filed Critical Guangzhou Desai Xiwei Intelligent Transportation Technology Co ltd
Priority to CN202311389503.8A priority Critical patent/CN117104222B/zh
Publication of CN117104222A publication Critical patent/CN117104222A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117104222B publication Critical patent/CN117104222B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0098—Details of control systems ensuring comfort, safety or stability not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及车辆驾驶控制技术领域，公开了一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置，该方法包括：根据车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的目标车辆，目标车道区域对应两条车道线；对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定该车道线对应的最短距离集合；对于每台目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合；统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量；根据所有车道线对应的最短距离集合、所有目标车辆对应的车辆曲率集合和换道车辆数量，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。可见，实施本发明能够提高障碍物检测准确性。

Description

一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置
技术领域
本发明涉及车辆驾驶控制技术领域，尤其涉及一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置。
背景技术
为了保障行车安全，实际应用中通常使用交通雷达检测车辆行驶区域内的障碍物。然而，在实践中发现，基于交通雷达的障碍物识别技术，通常对障碍物的速度、材质、尺寸等参数都有相应的识别条件，若障碍物的速度、材质、尺寸等参数均未达到识别条件，则可能无法检测到障碍物。因此，提出一种能够提高障碍物检测准确性的技术方案显得尤为重要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置，能够提高障碍物检测准确性，有利于降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，所述方法包括：
根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，所述车辆航迹数据集合包括每台所述车辆的车辆航迹数据，每台所述车辆的车辆航迹数据包括该车辆在所述预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，所述目标车道区域对应两条车道线；
对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台所述目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每台所述目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在所述预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个所述预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；
统计在所述预设时长段内所述目标车道区域对应的换道车辆数量；
根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果，包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的最短距离集合，计算该车道线对应的最短距离均值；
对于每台所述目标车辆，从该目标车辆对应的车辆曲率集合中筛选出大于或等于预设曲率的至少一个目标曲率；
根据所有所述目标车辆对应的目标曲率，计算所述目标车道区域对应的目标曲率均值；
根据所有所述车道线对应的最短距离均值、所述目标曲率均值、所述换道车辆数量和确定出的所述目标车道区域对应的车道区域参数，计算所述目标车道区域对应的障碍物判定值；
根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果，包括：
判断所述目标车道区域对应的障碍物判定值是否大于预设判定阈值；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值大于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域存在障碍物；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域不存在障碍物。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
基于获取到的多条标定车道线和预设区域划分方式，网格化划分车辆行驶场景，得到多个网格区域以及每个所述网格区域对应的区域标识，所述区域标识包括横向标识和纵向标识，且每个所述网格区域对应有两条所述标定车道线；
其中，所述根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆，包括：
对于每台车辆，根据获取到的车辆航迹数据集合中该车辆的车辆航迹数据和所有所述网格区域，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识，并将所述目标纵向标识对应的所有所述网格区域确定为候选网格区域；
对于每台所述车辆，根据每个所述候选网格区域对应的标定车道线和该车辆的车辆航迹数据，确定该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合；
对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识；
对于每台所述车辆，关于每个所述预设时刻，将所述目标纵向标识和所述目标横向标识所对应的网格区域确定为该车辆在该预设时刻的行驶区域；
根据所有所述车辆在每个所述预设时刻的行驶区域和确定出的目标车道区域，从所有所述车辆中筛选出在所述预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每台所述车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合包括该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对以及该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对；
其中，所述对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，包括：
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第一向量积；
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第二向量积；
对于每台所述车辆，根据所有所述第一向量积和所有所述第二向量积，确定该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的横向位置判断值；
对于每台所述车辆，当该车辆在每个所述预设时刻关于任一所述候选网格区域对应的横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在所述目标车道区域内每条所述车道线包括该车道线的第一端点、该车道线的第二端点以及所述第一端点与所述第二端点之间形成的车道线段；
其中，所述对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，包括：
对于每条所述车道线，获取在所述目标车道区域内该车道线对应的端点坐标集合，所述端点坐标集合包括该车道线的第一端点坐标和该车道线的第二端点坐标；
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆与该车道线之间的所有所述时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的一个时刻距离作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每条所述车道线，将所有所述目标车辆与该车道线之间的最短距离确定为该车道线对应的最短距离集合。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离，包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，计算每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合；其中，每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合包括该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第一端点之间的第一距离、该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第二端点之间的第二距离以及该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为该目标车辆在该预设时刻与该车道线之间的时刻距离。
本发明第二方面公开了一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置，所述装置包括：
确定模块，用于根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，所述车辆航迹数据集合包括每台所述车辆的车辆航迹数据，每台所述车辆的车辆航迹数据包括该车辆在所述预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，所述目标车道区域对应两条车道线；
所述确定模块，还用于对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台所述目标车辆与该车道线之间的最短距离；
计算模块，用于对于每台所述目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在所述预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个所述预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；
统计模块，用于统计在所述预设时长段内所述目标车道区域对应的换道车辆数量；
所述确定模块，还用于根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果的具体方式包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的最短距离集合，计算该车道线对应的最短距离均值；
对于每台所述目标车辆，从该目标车辆对应的车辆曲率集合中筛选出大于或等于预设曲率的至少一个目标曲率；
根据所有所述目标车辆对应的目标曲率，计算所述目标车道区域对应的目标曲率均值；
根据所有所述车道线对应的最短距离均值、所述目标曲率均值、所述换道车辆数量和确定出的所述目标车道区域对应的车道区域参数，计算所述目标车道区域对应的障碍物判定值；
根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果的具体方式包括：
判断所述目标车道区域对应的障碍物判定值是否大于预设判定阈值；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值大于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域存在障碍物；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域不存在障碍物。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
划分模块，用于基于获取到的多条标定车道线和预设区域划分方式，网格化划分车辆行驶场景，得到多个网格区域以及每个所述网格区域对应的区域标识，所述区域标识包括横向标识和纵向标识，且每个所述网格区域对应有两条所述标定车道线；
其中，所述确定模块根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆的具体方式包括：
对于每台车辆，根据获取到的车辆航迹数据集合中该车辆的车辆航迹数据和所有所述网格区域，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识，并将所述目标纵向标识对应的所有所述网格区域确定为候选网格区域；
对于每台所述车辆，根据每个所述候选网格区域对应的标定车道线和该车辆的车辆航迹数据，确定该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合；
对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识；
对于每台所述车辆，关于每个所述预设时刻，将所述目标纵向标识和所述目标横向标识所对应的网格区域确定为该车辆在该预设时刻的行驶区域；
根据所有所述车辆在每个所述预设时刻的行驶区域和确定出的目标车道区域，从所有所述车辆中筛选出在所述预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每台所述车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合包括该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对以及该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对；
其中，所述确定模块对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识的具体方式包括：
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第一向量积；
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第二向量积；
对于每台所述车辆，根据所有所述第一向量积和所有所述第二向量积，确定该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的横向位置判断值；
对于每台所述车辆，当该车辆在每个所述预设时刻关于任一所述候选网格区域对应的横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，在所述目标车道区域内每条所述车道线包括该车道线的第一端点、该车道线的第二端点以及所述第一端点与所述第二端点之间形成的车道线段；
其中，所述确定模块对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合的具体方式包括：
对于每条所述车道线，获取在所述目标车道区域内该车道线对应的端点坐标集合，所述端点坐标集合包括该车道线的第一端点坐标和该车道线的第二端点坐标；
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆与该车道线之间的所有所述时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的一个时刻距离作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每条所述车道线，将所有所述目标车辆与该车道线之间的最短距离确定为该车道线对应的最短距离集合。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离的具体方式包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，计算每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合；其中，每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合包括该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第一端点之间的第一距离、该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第二端点之间的第二距离以及该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为该目标车辆在该预设时刻与该车道线之间的时刻距离。
本发明第三方面公开了另一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，车辆航迹数据集合包括每台车辆的车辆航迹数据，每台车辆的车辆航迹数据包括该车辆在预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，目标车道区域对应两条车道线；对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台目标车辆与该车道线之间的最短距离；对于每台目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量；根据所有车道线对应的最短距离集合、所有目标车辆对应的车辆曲率集合和换道车辆数量，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。可见，实施本发明能够根据车辆航迹数据确定出行驶于目标车道区域的目标车辆，再根据目标车道区域所对应的车道线和车辆航迹数据确定出每台目标车辆与每条车道线之间的最短距离，并计算每台目标车辆在每个预设时刻的车辆曲率，以及统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，然后基于所有最短距离、所有车辆曲率和换道车辆数量确定出目标车道区域对应的障碍物检测结果，能够在无需识别障碍物的速度、材质和尺寸等特征的基础上，实现了基于车辆航迹智能化检测障碍物，能够在提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性的同时，提高障碍物检测灵活性以及检测准确性，从而提高障碍物检测结果的精准性，有利于基于精准的障碍物检测结果指引车辆避让车辆行驶区域内的障碍物，以降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险，进而提高车辆行驶区域的车辆通行效率和车辆行驶安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置，能够根据车辆航迹数据确定出行驶于目标车道区域的目标车辆，再根据目标车道区域所对应的车道线和车辆航迹数据确定出每台目标车辆与每条车道线之间的最短距离，并计算每台目标车辆在每个预设时刻的车辆曲率，以及统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，然后基于所有最短距离、所有车辆曲率和换道车辆数量确定出目标车道区域对应的障碍物检测结果，能够在无需识别障碍物的速度、材质和尺寸等特征的基础上，实现了基于车辆航迹智能化检测障碍物，能够在提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性的同时，提高障碍物检测灵活性以及检测准确性，从而提高障碍物检测结果的精准性，有利于基于精准的障碍物检测结果指引车辆避让车辆行驶区域内的障碍物，以降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险，进而提高车辆行驶区域的车辆通行效率和车辆行驶安全性。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法的流程示意图。其中，图1所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法可以应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置中，该装置可以包括检测终端、检测设备、检测系统和服务器中的一种，其中，服务器包括本地服务器或云服务器，也可以应用于新能源汽车，其中，新能源汽车可以包括电动汽车和/或混合动力汽车，本发明实施例不做限定。如图1所示，该应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法可以包括以下操作：
101、根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
本发明实施例中，车辆航迹数据集合包括每台车辆的车辆航迹数据，每台车辆的车辆航迹数据包括该车辆在预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，目标车道区域对应两条车道线。其中，可选的，目标车道区域可以为车辆行驶场景中的其中一个区域，示例性的，车辆行驶场景可以包括城市道路场景、高速公路场景和驾驶训练场景中的一种或多种的组合；进一步可选的，车辆行驶场景可以包括多条由标定车道线确定出的标定车道，每条标定车道可以包括多个车道区域，目标车道区域可以包括一条或多条标定车道中的其中一个或多个车道区域，本发明实施例不做限定。
102、对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合。
本发明实施例中，每条车道线对应的最短距离集合包括每台目标车辆与该车道线之间的最短距离。
103、对于每台目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合。
在本发明实施例中，每台目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率。
104、统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量。
本发明实施例中，在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量可以包括从目标车道区域驶出至其他区域的车辆数量和/或从其他区域驶入目标车道区域的车辆数量，本发明实施例不做限定。
105、根据所有车道线对应的最短距离集合、所有目标车辆对应的车辆曲率集合和换道车辆数量，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。
本发明实施例中，目标车道区域对应的障碍物检测结果用于表示在预设时长段内目标车道区域中是否存在存在障碍物。其中，障碍物可以为静止在目标车道区域，影响车辆正常行驶的物体。
可选的，可以当目标车道区域对应的障碍物检测结果用于表示目标车道区域存在障碍物时，确定行驶于车辆行驶场景的车辆的行驶避让方案，以指示车辆选择除目标车道区域对应的目标车道以外的其余车道行驶。
需要说明的是，步骤102-步骤104中任意一个步骤没有先后关系，即步骤102-步骤104中的任意一个步骤可以发生在步骤102-步骤104中的其余步骤之前或之后或者与步骤102-步骤104中的其余步骤同时发生，本发明实施例不做限定。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据车辆航迹数据确定出行驶于目标车道区域的目标车辆，再根据目标车道区域所对应的车道线和车辆航迹数据确定出每台目标车辆与每条车道线之间的最短距离，并计算每台目标车辆在每个预设时刻的车辆曲率，以及统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，然后基于所有最短距离、所有车辆曲率和换道车辆数量确定出目标车道区域对应的障碍物检测结果，能够在无需识别障碍物的速度、材质和尺寸等特征的基础上，实现了基于车辆航迹智能化检测障碍物，能够在提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性的同时，提高障碍物检测灵活性以及检测准确性，从而提高障碍物检测结果的精准性，有利于基于精准的障碍物检测结果指引车辆避让车辆行驶区域内的障碍物，以降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险，进而提高车辆行驶区域的车辆通行效率和车辆行驶安全性。
在一个可选的实施例中，该方法还可以包括以下操作：
基于获取到的多条标定车道线和预设区域划分方式，网格化划分车辆行驶场景，得到多个网格区域以及每个网格区域对应的区域标识，区域标识包括横向标识和纵向标识，且每个网格区域对应有两条标定车道线；
其中，根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆，包括：
对于每台车辆，根据获取到的车辆航迹数据集合中该车辆的车辆航迹数据和所有网格区域，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识，并将目标纵向标识对应的所有网格区域确定为候选网格区域；
对于每台车辆，根据每个候选网格区域对应的标定车道线和该车辆的车辆航迹数据，确定该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合；
对于每台车辆，根据该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识；
对于每台车辆，关于每个预设时刻，将目标纵向标识和目标横向标识所对应的网格区域确定为该车辆在该预设时刻的行驶区域；
根据所有车辆在每个预设时刻的行驶区域和确定出的目标车道区域，从所有车辆中筛选出在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
其中，每个网格区域对应的区域标识用于表示该网格区域在车辆行驶场景中的位置；其中，可选的，横向标识可以为由标定车道线确定出的标定车道的车道序号；可选的，纵向标识可以为纵向划分标定车道所得到的车道区域的区域序号；示例性的，假设某个网格区域对应的车道序号为1且区域序号为2，则该网格区域对应的区域标识可以为（1,2）。
可选的，每台车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合可以包括该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域的位置向量，本发明实施例不做限定。
其中，可选的，当车辆行驶场景所对应的场景坐标系与车辆航迹数据所对应的航迹坐标系不为同一个坐标系时，需要对车辆行驶场景中的车道线坐标或者车辆航迹数据中的车辆坐标进行坐标转换，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例能够在网格化划分车辆行驶场景并得到相应的网格区域之后，对于每台车辆，根据车辆航迹数据和所有网格区域确定出在每个预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识并将目标纵向标识对应的所有网格区域确定为候选网格区域，再根据每个候选网格区域对应的标定车道线和车辆航迹数据，确定出该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，以根据位置向量集合确定出在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，然后基于目标纵向标识和目标横向标识确定出该车辆在每个预设时刻的行驶区域，接着根据所有车辆在每个预设时刻的行驶区域和目标车道区域，筛选出在预设时长段内行驶于目标车道区域的目标车辆，能够在提高车道区域的划分准确性的基础上提高车辆所处位置的位置标识的确定准确性，从而提高车辆所处区域的确定准确性，有利于提高行驶于目标车道区域的车辆确定准确性，进而有利于提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性，以提高障碍物检测准确性。
在该可选的实施例中，可选的，该方法还可以包括以下操作：
根据预设航迹数据集合，标定车辆行驶场景对应的多条标定车道线；
根据所有标定车道线，确定车辆行驶场景对应的多条标定车道。
其中，预设航迹数据集合包括多台预设车辆的预设航迹数据；可选的，车辆航迹数据集合可以为在确定出标定车道后针对每条标定车道存储的航迹数据集合。
其中，示例性的，假设有n条标定车道线，则有n-1条标定车道。
可见，该可选的实施例还能够根据预设航迹数据标定出车辆行驶场景内的标定车道线，并根据标定车道线确定出标定车道，能够提高车道线的标定灵活性和标定准确性，从而提高车道线的精准度以及车道的确定准确性，有利于提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性。
在该可选的实施例中，可选的，每台车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合包括该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对以及该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对；
其中，对于每台车辆，根据该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，包括：
对于每台车辆，计算在每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的第一向量积；
对于每台车辆，计算在每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的第二向量积；
对于每台车辆，根据所有第一向量积和所有第二向量积，确定该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值；
对于每台车辆，当该车辆在每个预设时刻关于任一候选网格区域对应的横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识。
其中，对于每个候选网格区域，该候选网格区域对应的第一标定车道线包括第一标定端点和第二标定端点，该候选网格区域对应的第二标定车道线包括第三标定端点和第四标定端点；在任一预设时刻每台车辆关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对包括在该预设时刻该车辆与第一标定端点之间的第一时刻向量以及该车辆与第二标定端点之间的第二时刻向量，在任一预设时刻每台车辆关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对包括在该预设时刻该车辆与第三标定端点之间的第三时刻向量以及该车辆与第四标定端点之间的第四时刻向量；
其中，第一向量积为第一时刻向量和第二时刻向量之间的向量积，第二向量积为第三时刻向量和第四时刻向量之间的向量积；该车辆关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值用于表示该车辆是否位于该候选网格区域。其中，示例性的，横向位置判断值可以为0，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例还能够对于每台车辆，计算每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积得到相应的第一向量积，并计算每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积得到相应的第二向量积，再根据第一向量积和第二向量积确定出该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值，当横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，能够进一步提高车辆所处位置的横向标识的确定准确性，从而提高车辆所处位置的位置标识的确定准确性，进而提高车辆所处区域的确定准确性，有利于提高行驶于目标车道区域的车辆确定准确性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，对于每台车辆，根据所有第一向量积和所有第二向量积，确定该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值，可以包括以下操作：
对于每台车辆，关于每个候选网格区域，计算该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第一向量积与该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第二向量积之间的乘积，并根据乘积，确定该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的横向位置判断值。
可见，该可选的实施例还能够根据第一向量积与第二向量积之间的乘积确定每台车辆关于候选网格区域对应的横向位置判断值，能够进一步提高横向位置判断值的确定精准性，从而提高车辆所处位置的横向标识的确定准确性，进而有利于提高车辆所处区域的确定准确性。
在该可选的实施例中，可选的，统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，可以包括以下操作：
对于每台目标车辆，当检测到在预设时长段内该目标车辆的行驶区域所对应的所有横向标识中包括与目标车道区域对应的横向标识不相同的横向标识时，将该目标车辆确定为换道车辆；
根据所有换道车辆，确定在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量。
示例性的，假设目标车道区域对应的横向标识为1，在时刻a目标车辆的行驶区域对应的横向标识（如：车道序号）为1，而在时刻a的下一时刻b，目标车辆的行驶区域对应的横向标识为2，则可以确定出目标车辆为换道车辆。
可见，该可选的实施例还能够对于每台目标车辆，当检测到在预设时长段内该目标车辆所对应的所有横向标识中包括不为目标车道区域对应的横向标识的横向标识时，将该目标车辆确定为换道车辆，并统计换道车辆数量，能够提高换道车辆的确定精准性，从而提高换道车辆数量的确定精准性，进而有利于提高障碍物检测准确性。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法的流程示意图。其中，图2所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法可以应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置中，该装置可以包括检测终端、检测设备、检测系统和服务器中的一种，其中，服务器包括本地服务器或云服务器，也可以应用于新能源汽车，其中，新能源汽车可以包括电动汽车和/或混合动力汽车，本发明实施例不做限定。如图2所示，该应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法可以包括以下操作：
201、根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
本发明实施例中，车辆航迹数据集合包括每台车辆的车辆航迹数据，每台车辆的车辆航迹数据包括该车辆在预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，目标车道区域对应两条车道线。
202、对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合。
本发明实施例中，该车道线对应的最短距离集合包括每台目标车辆与该车道线之间的最短距离。
203、对于每台目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合。
在本发明实施例中，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率。
204、统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量。
205、对于每条车道线，根据该车道线对应的最短距离集合，计算该车道线对应的最短距离均值。
本发明实施例中，每条车道线对应的最短距离均值可以为该车道线对应的最短距离集合所包括的所有最短距离的平均值或者加权平均值，本发明实施例不做限定。
206、对于每台目标车辆，从该目标车辆对应的车辆曲率集合中筛选出大于或等于预设曲率的至少一个目标曲率。
本发明实施例中，示例性的，每台目标车辆对应的目标曲率可以为该目标车辆对应的所有车辆曲率中的车辆曲率最大值，本发明实施例不做限定。
207、根据所有目标车辆对应的目标曲率，计算目标车道区域对应的目标曲率均值。
本发明实施例中，示例性的，当每台目标车辆对应的目标曲率为该目标车辆对应的所有车辆曲率中的车辆曲率最大值时，目标车道对应的目标曲率均值为所有车辆曲率最大值的平均值或者加权平均值，本发明实施例不做限定。
208、根据所有车道线对应的最短距离均值、目标曲率均值、换道车辆数量和确定出的目标车道区域对应的车道区域参数，计算目标车道区域对应的障碍物判定值。
本发明实施例中，目标车道区域对应的车道区域参数可以包括目标车道区域所在车道对应的车道宽度和/或目标车道区域的车流量，本发明实施例不做限定。
209、根据目标车道区域对应的障碍物判定值，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。
本发明实施例中，针对步骤201-步骤204的其它详细描述，请参照实施例一中针对步骤101-步骤104的详细描述，本发明实施例不再赘述。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够根据车辆航迹数据确定出行驶于目标车道区域的目标车辆，再根据目标车道区域所对应的车道线和车辆航迹数据确定出每台目标车辆与每条车道线之间的最短距离，并计算每台目标车辆在每个预设时刻的车辆曲率，以及统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，然后基于所有最短距离、所有车辆曲率和换道车辆数量确定出目标车道区域对应的障碍物检测结果，能够在无需识别障碍物的速度、材质和尺寸等特征的基础上，实现了基于车辆航迹智能化检测障碍物，能够在提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性的同时，提高障碍物检测灵活性以及检测准确性，从而提高障碍物检测结果的精准性，有利于基于精准的障碍物检测结果指引车辆避让车辆行驶区域内的障碍物，以降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险，进而提高车辆行驶区域的车辆通行效率和车辆行驶安全性。此外，还能够计算每条车道线对应的最短距离均值，并根据筛选出每台目标车辆对应的目标曲率计算出目标车道区域对应的目标曲率均值，根据所有车道线对应的最短距离均值、目标曲率均值、换道车辆数量和目标车道区域对应的车道区域参数，计算目标车道区域对应的障碍物判定值，再根据障碍物判定值确定障碍物检测结果，能够提高障碍物判定参数的确定精准性，从而提高障碍物判定值的确定精准性，进而提高障碍物检测结果的精准性。
在一个可选的实施例中，根据目标车道区域对应的障碍物判定值，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果，可以包括以下操作：
判断目标车道区域对应的障碍物判定值是否大于预设判定阈值；
当判断出目标车道区域对应的障碍物判定值大于预设判定阈值时，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果为目标车道区域存在障碍物；
当判断出目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于预设判定阈值时，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果为目标车道区域不存在障碍物。
其中，可选的，预设判定阈值可以为基于障碍物检测系统对应的数据库所存储的历史障碍物检测记录所确定出的数值，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例能够在判断出目标车道区域对应的障碍物判定值大于预设判定阈值时，确定出目标车道区域存在障碍物，在判断出目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于预设判定阈值时，确定目标车道区域不存在障碍，能够提高障碍物检测结果的确定准确性和确定效率，从而有利于提高障碍物检测结果的准确性。
在该可选的实施例中，根据所有车道线对应的最短距离均值、目标曲率均值、换道车辆数量和确定出的目标车道区域对应的车道区域参数，计算目标车道区域对应的障碍物判定值，可以包括以下操作：
根据目标车道区域对应的所有车道线对应的最短距离均值，确定目标车道区域对应的目标车道线；
其中，当车辆行驶场景目标车道区域为车辆行驶场景的其中一个网格区域时，目标车道区域对应的障碍物判定值T的计算公式如下：
；
其中，i为目标车道区域的横向标识，j为目标车道区域的纵向标识，MIN ij为目标车道区域对应的目标车道线的最短距离均值，LW为目标车道区域所在车道对应的车道宽度，Change ij为目标车道区域对应的换道车辆数量，ZC ij为目标车道区域的车流量，Cur ij为目标车道区域对应的目标曲率均值，以及K 1、K 2、K 3分别为三个预设权重系数。
其中，可选的，目标车道区域对应的目标车道线的最短距离均值小于目标车道区域对应的另一车道线的最短距离均值，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例还能够基于障碍物判定值的计算公式对目标车道区域对应的障碍物判定值进行计算，能够进一步提高障碍物判定值的确定效率和确定精准性，从而提高障碍物判定值的精准度，进而有利于提高障碍物检测结果的精准性。
在另一个可选的实施例中，在目标车道区域内每条车道线包括该车道线的第一端点、该车道线的第二端点以及第一端点与第二端点之间形成的车道线段；
其中，对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，可以包括以下操作：
对于每条车道线，获取在目标车道区域内该车道线对应的端点坐标集合，端点坐标集合包括该车道线的第一端点坐标和该车道线的第二端点坐标；
对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定每台目标车辆在每个预设时刻与该车道线之间的时刻距离；
对于每条车道线，从每台目标车辆与该车道线之间的所有时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的一个时刻距离作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每条车道线，将所有目标车辆与该车道线之间的最短距离确定为该车道线对应的最短距离集合。
示例性的，假设一台目标车辆在时刻a与其中一条车道线之间的时刻距离为1.1米，该目标车辆在时刻b与该车道线之间的时刻距离为1米，该目标车辆在时刻c与该车道线之间的时刻距离为1.2米，则将1米确定为该目标车辆与该车辆之间的最短距离。
可见，该可选的实施例能够对于每条车道线，根据获取到的该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定出每台目标车辆在每个预设时刻与车道线之间的时刻距离，并从每台目标车辆与该车道线之间的所有时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的距离值作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离，以得到该车道线对应的最短距离集合，能够基于坐标确定车辆与车道线之间的距离关系，能够提高车辆与车道线之间最短距离的确定准信去，从而提高车辆与车道线之间的位置关系的确定准确性，进而有利于提高障碍物检测结果的确定准确性。
在该可选的实施例中，可选的，对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定每台目标车辆在每个预设时刻与该车道线之间的时刻距离，可以包括以下操作：
对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合；其中，每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合包括该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的第一端点之间的第一距离、该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的第二端点之间的第二距离以及该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离；
对于每条车道线，从每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为该目标车辆在该预设时刻与该车道线之间的时刻距离。
示例性的，目标车辆与车道线之间的时刻距离可以为第一距离、第二距离和第三距离中数值最小的距离值，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例还能够对于每条车道线，根据车道线对应的端点坐标集合和车辆航迹数据，通过计算出每台目标车辆在每个预设时刻分别与该车道线的第一端点、该车道线的第二端点和该车道线的车道线段之间的距离，再从上述三种距离值中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为时刻距离，能够提高车辆与车道线之间的距离值的确定准确性，从而进一步提高车辆与车道线之间的时刻距离的确定准确性，进而有利于提高车辆与车道线之间的位置关系的确定准确性，以提高障碍物检测结果的确定准确性。
在该可选的实施例中，进一步可选的，对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合，可以包括以下操作：
对于每条车道线，根据该车道线的第一端点坐标和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻与第一端点之间的第一距离；
对于每条车道线，根据该车道线的第二端点坐标和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻与第二端点之间的第二距离；
对于每条车道线，基于点到直线距离公式，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离。
示例性的，假设目标车辆在时刻m的车辆坐标为Car m(x m,y m)，车道线的第一端点坐标为d 1(x 1,y 1)，第二端点坐标为d 2(x 2,y 2)，第一端点与第二端点之间形成的车道线段为线段l，则在时刻m该目标车辆的第一距离为Car m(x m,y m)与d 1(x 1,y 1)之间的距离，第二距离为Car m(x m,y m)与d 2(x 2,y 2)之间的距离，第三距离为Car m(x m,y m)与线段l之间的距离。
可见，该可选的实施例还能够通过分别计算目标车辆在每一预设时刻的车辆坐标与第一端点坐标、第二端点坐标以及车道线段之间的距离，得到相应的第一距离、第二距离和第三距离，能够进一步提高车辆与车道线之间的距离值的确定准确性，从而进一步提高车辆与车道线之间的时刻距离的确定准确性。
实施例三
请参阅图3，图3是是本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置的结构示意图。其中，图3所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置可以包括检测终端、检测设备、检测系统和服务器中的一种，其中，服务器包括本地服务器或云服务器，该装置可以应用于新能源汽车，其中，新能源汽车可以包括电动汽车和/或混合动力汽车，本发明实施例不做限定。如图3所示，该应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置可以包括：
确定模块301，用于根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，车辆航迹数据集合包括每台车辆的车辆航迹数据，每台车辆的车辆航迹数据包括该车辆在预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，目标车道区域对应两条车道线；
确定模块301，还用于对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台目标车辆与该车道线之间的最短距离；
计算模块302，用于对于每台目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；
统计模块303，用于统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量；
确定模块301，还用于根据所有车道线对应的最短距离集合、所有目标车辆对应的车辆曲率集合和换道车辆数量，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。
可见，实施本发明实施例所描述的装置能够根据车辆航迹数据确定出行驶于目标车道区域的目标车辆，再根据目标车道区域所对应的车道线和车辆航迹数据确定出每台目标车辆与每条车道线之间的最短距离，并计算每台目标车辆在每个预设时刻的车辆曲率，以及统计在预设时长段内目标车道区域对应的换道车辆数量，然后基于所有最短距离、所有车辆曲率和换道车辆数量确定出目标车道区域对应的障碍物检测结果，能够在无需识别障碍物的速度、材质和尺寸等特征的基础上，实现了基于车辆航迹智能化检测障碍物，能够在提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性的同时，提高障碍物检测灵活性以及检测准确性，从而提高障碍物检测结果的精准性，有利于基于精准的障碍物检测结果指引车辆避让车辆行驶区域内的障碍物，以降低由于车辆对障碍物避让不及从而造成交通事故的风险，进而提高车辆行驶区域的车辆通行效率和车辆行驶安全性。
在一个可选的实施例中，确定模块301根据所有车道线对应的最短距离集合、所有目标车辆对应的车辆曲率集合和换道车辆数量，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果的具体方式可以包括：
对于每条车道线，根据该车道线对应的最短距离集合，计算该车道线对应的最短距离均值；
对于每台目标车辆，从该目标车辆对应的车辆曲率集合中筛选出大于或等于预设曲率的至少一个目标曲率；
根据所有目标车辆对应的目标曲率，计算目标车道区域对应的目标曲率均值；
根据所有车道线对应的最短距离均值、目标曲率均值、换道车辆数量和确定出的目标车道区域对应的车道区域参数，计算目标车道区域对应的障碍物判定值；
根据目标车道区域对应的障碍物判定值，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置能够计算每条车道线对应的最短距离均值，并根据筛选出每台目标车辆对应的目标曲率计算出目标车道区域对应的目标曲率均值，根据所有车道线对应的最短距离均值、目标曲率均值、换道车辆数量和目标车道区域对应的车道区域参数，计算目标车道区域对应的障碍物判定值，再根据障碍物判定值确定障碍物检测结果，能够提高障碍物判定参数的确定精准性，从而提高障碍物判定值的确定精准性，进而提高障碍物检测结果的精准性。
在该可选的实施例中，可选的，确定模块301根据目标车道区域对应的障碍物判定值，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果的具体方式可以包括：
判断目标车道区域对应的障碍物判定值是否大于预设判定阈值；
当判断出目标车道区域对应的障碍物判定值大于预设判定阈值时，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果为目标车道区域存在障碍物；
当判断出目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于预设判定阈值时，确定目标车道区域对应的障碍物检测结果为目标车道区域不存在障碍物。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置还能够在判断出目标车道区域对应的障碍物判定值大于预设判定阈值时，确定出目标车道区域存在障碍物，在判断出目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于预设判定阈值时，确定目标车道区域不存在障碍，能够提高障碍物检测结果的确定准确性和确定效率，从而有利于提高障碍物检测结果的准确性。
在一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还可以包括：
划分模块304，用于基于获取到的多条标定车道线和预设区域划分方式，网格化划分车辆行驶场景，得到多个网格区域以及每个网格区域对应的区域标识，区域标识包括横向标识和纵向标识，且每个网格区域对应有两条标定车道线；
其中，确定模块301根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆的具体方式可以包括：
对于每台车辆，根据获取到的车辆航迹数据集合中该车辆的车辆航迹数据和所有网格区域，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识，并将目标纵向标识对应的所有网格区域确定为候选网格区域；
对于每台车辆，根据每个候选网格区域对应的标定车道线和该车辆的车辆航迹数据，确定该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合；
对于每台车辆，根据该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识；
对于每台车辆，关于每个预设时刻，将目标纵向标识和目标横向标识所对应的网格区域确定为该车辆在该预设时刻的行驶区域；
根据所有车辆在每个预设时刻的行驶区域和确定出的目标车道区域，从所有车辆中筛选出在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置能够在网格化划分车辆行驶场景并得到相应的网格区域之后，对于每台车辆，根据车辆航迹数据和所有网格区域确定出在每个预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识并将目标纵向标识对应的所有网格区域确定为候选网格区域，再根据每个候选网格区域对应的标定车道线和车辆航迹数据，确定出该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，以根据位置向量集合确定出在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，然后基于目标纵向标识和目标横向标识确定出该车辆在每个预设时刻的行驶区域，接着根据所有车辆在每个预设时刻的行驶区域和目标车道区域，筛选出在预设时长段内行驶于目标车道区域的目标车辆，能够在提高车道区域的划分准确性的基础上提高车辆所处位置的位置标识的确定准确性，从而提高车辆所处区域的确定准确性，有利于提高行驶于目标车道区域的车辆确定准确性，进而有利于提高车辆与车辆行驶区域的位置关系的确定准确性，以提高障碍物检测准确性。
在该可选的实施例中，可选的，每台车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合包括该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对以及该车辆在每个预设时刻关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对；
其中，确定模块301对于每台车辆，根据该车辆关于每个候选网格区域的位置向量集合，确定在每个预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识的具体方式可以包括：
对于每台车辆，计算在每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的第一向量积；
对于每台车辆，计算在每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的第二向量积；
对于每台车辆，根据所有第一向量积和所有第二向量积，确定该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值；
对于每台车辆，当该车辆在每个预设时刻关于任一候选网格区域对应的横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置还能够对于每台车辆，计算每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积得到相应的第一向量积，并计算每个预设时刻该车辆与每个候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积得到相应的第二向量积，再根据第一向量积和第二向量积确定出该车辆在每个预设时刻关于每个候选网格区域对应的横向位置判断值，当横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，能够进一步提高车辆所处位置的横向标识的确定准确性，从而提高车辆所处位置的位置标识的确定准确性，进而提高车辆所处区域的确定准确性，有利于提高行驶于目标车道区域的车辆确定准确性。
在一个可选的实施例中，在目标车道区域内每条车道线包括该车道线的第一端点、该车道线的第二端点以及第一端点与第二端点之间形成的车道线段；
其中，确定模块301对于每条车道线，根据该车道线和车辆航迹数据集合，确定在预设时长段内该车道线对应的最短距离集合的具体方式可以包括：
对于每条车道线，获取在目标车道区域内该车道线对应的端点坐标集合，端点坐标集合包括该车道线的第一端点坐标和该车道线的第二端点坐标；
对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定每台目标车辆在每个预设时刻与该车道线之间的时刻距离；
对于每条车道线，从每台目标车辆与该车道线之间的所有时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的一个时刻距离作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每条车道线，将所有目标车辆与该车道线之间的最短距离确定为该车道线对应的最短距离集合。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置能够对于每条车道线，根据获取到的该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定出每台目标车辆在每个预设时刻与车道线之间的时刻距离，并从每台目标车辆与该车道线之间的所有时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的距离值作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离，以得到该车道线对应的最短距离集合，能够基于坐标确定车辆与车道线之间的距离关系，能够提高车辆与车道线之间最短距离的确定准信去，从而提高车辆与车道线之间的位置关系的确定准确性，进而有利于提高障碍物检测结果的确定准确性。
在该可选的实施例中，可选的，确定模块301对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，确定每台目标车辆在每个预设时刻与该车道线之间的时刻距离的具体方式可以包括：
对于每条车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台目标车辆的车辆航迹数据，计算每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合；其中，每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合包括该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的第一端点之间的第一距离、该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的第二端点之间的第二距离以及该目标车辆在每个预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离；
对于每条车道线，从每台目标车辆在每个预设时刻对应的候选距离集合中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为该目标车辆在该预设时刻与该车道线之间的时刻距离。
可见，实施该可选的实施例所描述的装置还能够对于每条车道线，根据车道线对应的端点坐标集合和车辆航迹数据，通过计算出每台目标车辆在每个预设时刻分别与该车道线的第一端点、该车道线的第二端点和该车道线的车道线段之间的距离，再从上述三种距离值中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为时刻距离，能够提高车辆与车道线之间的距离值的确定准确性，从而进一步提高车辆与车道线之间的时刻距离的确定准确性，进而有利于提高车辆与车道线之间的位置关系的确定准确性，以提高障碍物检测结果的确定准确性。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置的结构示意图。如图5所示，该应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法中的步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法中的步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法中的步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存储器（Random Access Memory，RAM）、可编程只读存储器（Programmable Read-only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM）、电子抹除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：
根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，所述车辆航迹数据集合包括每台所述车辆的车辆航迹数据，每台所述车辆的车辆航迹数据包括该车辆在所述预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，所述目标车道区域对应两条车道线；
对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台所述目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每台所述目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在所述预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个所述预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；
统计在所述预设时长段内所述目标车道区域对应的换道车辆数量；
根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
2.根据权利要求1所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果，包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的最短距离集合，计算该车道线对应的最短距离均值；
对于每台所述目标车辆，从该目标车辆对应的车辆曲率集合中筛选出大于或等于预设曲率的至少一个目标曲率；
根据所有所述目标车辆对应的目标曲率，计算所述目标车道区域对应的目标曲率均值；
根据所有所述车道线对应的最短距离均值、所述目标曲率均值、所述换道车辆数量和确定出的所述目标车道区域对应的车道区域参数，计算所述目标车道区域对应的障碍物判定值；
根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
3.根据权利要求2所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据所述目标车道区域对应的障碍物判定值，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果，包括：
判断所述目标车道区域对应的障碍物判定值是否大于预设判定阈值；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值大于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域存在障碍物；
当判断出所述目标车道区域对应的障碍物判定值小于或等于所述预设判定阈值时，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果为所述目标车道区域不存在障碍物。
4.根据权利要求1所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于获取到的多条标定车道线和预设区域划分方式，网格化划分车辆行驶场景，得到多个网格区域以及每个所述网格区域对应的区域标识，所述区域标识包括横向标识和纵向标识，且每个所述网格区域对应有两条所述标定车道线；
其中，所述根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆，包括：
对于每台车辆，根据获取到的车辆航迹数据集合中该车辆的车辆航迹数据和所有所述网格区域，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标纵向标识，并将所述目标纵向标识对应的所有所述网格区域确定为候选网格区域；
对于每台所述车辆，根据每个所述候选网格区域对应的标定车道线和该车辆的车辆航迹数据，确定该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合；
对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识；
对于每台所述车辆，关于每个所述预设时刻，将所述目标纵向标识和所述目标横向标识所对应的网格区域确定为该车辆在该预设时刻的行驶区域；
根据所有所述车辆在每个所述预设时刻的行驶区域和确定出的目标车道区域，从所有所述车辆中筛选出在所述预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆。
5.根据权利要求4所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，每台所述车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合包括该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第一标定车道线的第一位置向量对以及该车辆在每个所述预设时刻关于该候选网格区域对应的第二标定车道线的第二位置向量对；
其中，所述对于每台所述车辆，根据该车辆关于每个所述候选网格区域的位置向量集合，确定在每个所述预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识，包括：
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第一位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第一向量积；
对于每台所述车辆，计算在每个所述预设时刻该车辆与每个所述候选网格区域对应的第二位置向量对之间的向量积，得到该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的第二向量积；
对于每台所述车辆，根据所有所述第一向量积和所有所述第二向量积，确定该车辆在每个所述预设时刻关于每个所述候选网格区域对应的横向位置判断值；
对于每台所述车辆，当该车辆在每个所述预设时刻关于任一所述候选网格区域对应的横向位置判断值小于预设位置判断值时，将该候选网格区域对应的横向标识确定为在该预设时刻该车辆所在区域的目标横向标识。
6.根据权利要求1所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，在所述目标车道区域内每条所述车道线包括该车道线的第一端点、该车道线的第二端点以及所述第一端点与所述第二端点之间形成的车道线段；
其中，所述对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，包括：
对于每条所述车道线，获取在所述目标车道区域内该车道线对应的端点坐标集合，所述端点坐标集合包括该车道线的第一端点坐标和该车道线的第二端点坐标；
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆与该车道线之间的所有所述时刻距离中筛选出小于或等于第一预设距离的一个时刻距离作为该目标车辆与该车道线之间的最短距离；
对于每条所述车道线，将所有所述目标车辆与该车道线之间的最短距离确定为该车道线对应的最短距离集合。
7.根据权利要求6所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法，其特征在于，所述对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，确定每台所述目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线之间的时刻距离，包括：
对于每条所述车道线，根据该车道线对应的端点坐标集合和每台所述目标车辆的车辆航迹数据，计算每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合；其中，每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合包括该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第一端点之间的第一距离、该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的第二端点之间的第二距离以及该目标车辆在每个所述预设时刻与该车道线的车道线段之间的第三距离；
对于每条所述车道线，从每台所述目标车辆在每个所述预设时刻对应的候选距离集合中筛选出小于或等于第二预设距离的一个距离值作为该目标车辆在该预设时刻与该车道线之间的时刻距离。
8.一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于根据获取到的车辆航迹数据集合，从所有车辆中确定在预设时长段内行驶于目标车道区域的至少一台目标车辆；其中，所述车辆航迹数据集合包括每台所述车辆的车辆航迹数据，每台所述车辆的车辆航迹数据包括该车辆在所述预设时长段内多个预设时刻对应的车辆坐标，所述目标车道区域对应两条车道线；
所述确定模块，还用于对于每条所述车道线，根据该车道线和所述车辆航迹数据集合，确定在所述预设时长段内该车道线对应的最短距离集合，该车道线对应的最短距离集合包括每台所述目标车辆与该车道线之间的最短距离；
计算模块，用于对于每台所述目标车辆，根据该目标车辆的车辆航迹数据，计算在所述预设时长段内该目标车辆对应的车辆曲率集合，该目标车辆对应的车辆曲率集合包括在每个所述预设时刻该目标车辆对应的车辆曲率；
统计模块，用于统计在所述预设时长段内所述目标车道区域对应的换道车辆数量；
所述确定模块，还用于根据所有所述车道线对应的最短距离集合、所有所述目标车辆对应的车辆曲率集合和所述换道车辆数量，确定所述目标车道区域对应的障碍物检测结果。
9.一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法。
CN202311389503.8A 2023-10-25 2023-10-25 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置 Active CN117104222B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311389503.8A CN117104222B (zh) 2023-10-25 2023-10-25 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311389503.8A CN117104222B (zh) 2023-10-25 2023-10-25 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117104222A CN117104222A (zh) 2023-11-24
CN117104222B true CN117104222B (zh) 2023-12-29

Family

ID=88809675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311389503.8A Active CN117104222B (zh) 2023-10-25 2023-10-25 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117104222B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110189547A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 广州小鹏汽车科技有限公司 一种障碍物检测方法、装置及车辆
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
CN113920728A (zh) * 2021-10-11 2022-01-11 南京微达电子科技有限公司 高速公路抛洒障碍物检测与预警方法及系统
CN115214653A (zh) * 2022-07-15 2022-10-21 北京领骏科技有限公司 一种自动驾驶障碍物碰撞检测方法、控制器及车辆

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19958634A1 (de) * 1999-12-04 2001-06-21 Alcatel Sa Verfahren zum Erkennen von Hindernissen auf Bahnstrecken

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110189547A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 广州小鹏汽车科技有限公司 一种障碍物检测方法、装置及车辆
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
CN113920728A (zh) * 2021-10-11 2022-01-11 南京微达电子科技有限公司 高速公路抛洒障碍物检测与预警方法及系统
CN115214653A (zh) * 2022-07-15 2022-10-21 北京领骏科技有限公司 一种自动驾驶障碍物碰撞检测方法、控制器及车辆

Also Published As

Publication number Publication date
CN117104222A (zh) 2023-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109254289B (zh) 道路护栏的检测方法和检测设备
CN110077397B (zh) 一种智能车避障轨迹规划方法及装置
CN112512890B (zh) 一种异常驾驶行为识别方法
CN109760675B (zh) 预测车辆轨迹的方法、装置、存储介质和终端设备
CN112441022B (zh) 一种车道中心线确定方法及装置
CN110632921A (zh) 机器人路径规划方法、装置、电子设备和存储介质
CN112735137B (zh) 基于毫米波信号的量化交通预警方法、装置、系统及介质
JP2015022759A (ja) 車両におけるレーン割り付けについての方法
JP7145815B2 (ja) 電子制御装置
CN109815555B (zh) 自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统
JP2018147399A (ja) 物標検出装置
EP3546983A1 (en) Method for identifying objects in a traffic space
WO2021093335A1 (en) Method for automatically labeling lane changing intention based on high-noise trajectory data of vehicle
CN111723608A (zh) 一种驾驶辅助系统的报警方法、装置及电子设备
CN114475593B (zh) 行驶轨迹预测方法、车辆及计算机可读存储介质
CN114248775B (zh) 一种路口通行决策方法、装置、介质、设备及车辆
CN109887321B (zh) 无人车变道安全判别方法、装置及存储介质
CN103577790B (zh) 道路转弯类型检测方法和装置
CN114663804A (zh) 可行驶区域检测方法、装置、移动设备及存储介质
CN117104222B (zh) 一种应用于车辆行驶区域的障碍物检测方法及装置
CN112078580A (zh) 用于确定对象与行车带的重合度的方法，装置和存储介质
CN114291116B (zh) 周围车辆轨迹预测方法、装置、车辆及存储介质
CN116381698B (zh) 道路遗撒物的检测方法、装置及电子设备
CN114162133B (zh) 驾驶场景的风险评估方法、装置和计算机可读存储介质
CN113715846B (zh) 借道控制方法、装置、存储介质以及车辆

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant