JP7395301B2 - 障害物検出方法、障害物検出装置、電子機器、車両及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
図1は、本発明の実施例1によって提供される障害物検出方法のフローの模式図である。
障害物検出方法は、障害物検出装置または電子機器によって実行されることができ、障害物検出装置または電子機器は、ソフトウェア、及び/又は、ハードウェアの方式によって実現されることができる。障害物検出装置または電子機器は、車両などの、ネットワーク通信機能を有する任意のスマート機器に統合されてもよく、車両は、無人車両であってもよい。
図1に示されるように、障害物検出方法は、以下のステップS101~ステップS105を含んでいる。
ステップS101は、車両周囲の深度マップを取得する。
図2は、本発明の実施例2によって提供される障害物検出方法のフローの模式図である。
図2に示されるように、障害物検出方法は、以下のステップS201からステップS206を含んでいる。
ステップS201は、車両周囲の深度マップを取得する。
図3は、本発明の実施例3によって提供される障害物検出方法のフローの模式図である。図3に示されるように、障害物検出方法は、以下のステップS301~ステップS308を含んでいる。
ステップS301は、車両周囲の深度マップを取得する。
図4は、本発明の実施例4によって提供される障害物検出装置の構成模式図である。図4に示したように、本発明の実施例に記載の障害物検出装置は、取得モジュール401と、決定モジュール402と、クラスタリングモジュール403と、フィルタリングモジュール404とを備えている。
取得モジュール401は、車両周囲の深度マップを取得する。
決定モジュール402は、深度マップに基づいて地面フィッティングして、地面方程式を決定し、地面フィッティング方程と深度マップとに基づいて、障害物候補点の集合を決定する。
クラスタリングモジュール403は、障害物候補点の集合における各候補点をクラスタリングして、少なくとも一つの独立した障害物を取得する。
フィルタリングモジュール404は、少なくとも一つの独立した障害物のうち誤検出された障害物を識別してフィルタリングし、深度マップに基づく障害物検出結果を取得する。
図5は、本発明の実施例5によって提供される電子機器の構成模式図である。図5は、本発明の実施形態の実現に適当な例示的な電子機器のブロック図を示す。図5に示される電子機器12は、一例に過ぎず、本発明の実施例の機能および使用範囲に対していかなる限制をもたらすものではない。
本発明の実施例6は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
Claims (8)
- 障害物検出装置または電子機器によって実行される障害物検出方法であって、
車両周囲の深度マップを取得するステップと、
初期の第1フレームの深度マップに対して、該深度マップにおける予め設定された領域内の点を3次元空間に逆投影した後に平面フィッティングして、前記第1フレームの前記深度マップの地面方程式を取得し、前記第1フレームの前記深度マップの後の他の各フレームの深度マップに対して、現在のフレームの深度マップの一つ前のフレームの深度マップに基づいて決定された走行可能な前記領域内で平面フィッティングして、前記現在のフレームの前記深度マップの地面方程式を取得する操作に基づいて、前記地面方程式を決定するステップと、
前記地面方程式に基づいて、前記深度マップで前記車両の前方の走行可能な領域を検出し、前記深度マップにおける走行可能な前記領域内で、障害物候補点の集合を決定するステップと、
前記障害物候補点の集合における候補点を領域区分して、前記障害物候補点に対応する少なくとも一つの候補領域を取得し、前記候補領域内の候補点をクラスタリングして、少なくとも一つのクラスタリング結果を取得し、前記少なくとも一つのクラスタリング結果を少なくとも一つの他から独立した障害物とするステップと、
少なくとも一つの前記独立した障害物のうち誤検出された障害物を識別してフィルタリングし、前記深度マップに基づく障害物検出結果を取得するステップとを含む障害物検出方法。 - 前記車両周囲の前記深度マップを取得するステップは、
双眼ステレオカメラを使用して前記車両周囲の前記深度マップを取得するステップを含む請求項1に記載の障害物検出方法。 - 前記車両周囲の前記深度マップを取得すると同時に、レーザレーダによって前記車両周囲がスキャンされたデータを取得し、前記レーザレーダによってスキャンされた前記データに基づいて前記障害物を検出して、レーザレーダ障害物検出結果を取得するステップをさらに含み、
前記深度マップに基づく前記障害物検出結果を取得した後に、
前記レーザレーダ障害物検出結果と前記深度マップに基づく前記障害物検出結果とを使用して、融合クロスチェックするステップをさらに含み、
前記レーザレーダ障害物検出結果と前記深度マップに基づく前記障害物検出結果とを使用して、融合クロスチェックするステップは、
前記深度マップに基づく前記障害物検出結果を目標障害物とするステップと、
前記レーザレーダ障害物検出結果に前記目標障害物の一部が含まれている場合、前記目標障害物をチェックに合格した障害物として決定するステップと、
前記レーザレーダ障害物検出結果に前記目標障害物が含まれておらず、現在の時点の一つ前の時点で採取された前記深度マップに基づいて、前記目標障害物と時間系列とで関連されることが検出された場合、前記目標障害物をチェックに合格した前記障害物として決定するステップとを含む請求項1または請求項2に記載の障害物検出方法。 - 二つの隣接する時点で検出された二つの前記障害物が時間系列で関連されるか否かを判断する方法は、
機械学習の方法を使用して二つの前記障害物の画像からそれぞれ特徴を抽出することと、
それぞれの特徴ベクトルを取得することと、
二つの該特徴ベクトル間の類似度を算出することによって、二つの前記障害物が互いに関連されるか否かを判断することとを含む請求項3に記載の障害物検出方法。 - 取得モジュールと、
決定モジュールと、
クラスタリングモジュールと、
フィルタリングモジュールとを備え、
前記取得モジュールが、車両周囲の深度マップを取得し、
前記決定モジュールが、初期の第1フレームの深度マップに対して、該深度マップにおける予め設定された領域内の点を3次元空間に逆投影した後に平面フィッティングして、前記第1フレームの前記深度マップの地面方程式を取得し、前記第1フレームの前記深度マップの後の他の各フレームの深度マップに対して、現在のフレームの深度マップの一つ前のフレームの深度マップに基づいて決定された走行可能な前記領域内で平面フィッティングして、前記現在のフレームの前記深度マップの地面方程式を取得する操作に基づいて、前記地面方程式を決定し、前記地面方程式に基づいて、前記深度マップで前記車両の前方の走行可能な領域を検出し、前記深度マップにおける走行可能な前記領域内で、障害物候補点の集合を決定し、
前記クラスタリングモジュールが、前記障害物候補点の集合における候補点を領域区分して、前記障害物候補点に対応する少なくとも一つの候補領域を取得し、前記候補領域内の候補点をクラスタリングして、少なくとも一つのクラスタリング結果を取得し、前記少なくとも一つのクラスタリング結果を少なくとも一つの他から独立した障害物とし、
前記フィルタリングモジュールが、少なくとも一つの前記独立した障害物のうち誤検出された障害物を識別してフィルタリングし、前記深度マップに基づく障害物検出結果を取得する障害物検出装置。 - 少なくとも一つのプロセッサと、
少なくとも一つのプログラムを記憶するメモリとを備え、
少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合に、少なくとも一つの前記プロセッサが、請求項1から請求項4のいずれかに記載の障害物検出方法を実現する電子機器。 - 車体を備える車両であって、
請求項6に記載の電子機器と、
双眼ステレオカメラと、
単眼カメラと、
レーザレーダとを備える車両。 - コンピュータプログラムが記憶されている記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項1から請求項4のいずれかに記載の障害物検出方法が実現される記憶媒体。
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