[发明专利]障碍检测系统和方法

权利要求书

1.一种方法，包括：

接收来自安装于车辆的至少一个传感器的数据；

由障碍检测系统来创建与所述车辆附近的区域相关的基于概率网格的图；

由所述障碍检测系统来确定与所述基于概率网格的图中的每个概率相关的置信度；以及

由所述障碍检测系统基于所述基于概率网格的图来确定所述车辆附近的所述区域中存在障碍的可能性。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：响应于确定所述车辆附近的所述区域中存在障碍的可能性而生成对所述车辆的驾驶员的警告。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：响应于确定所述车辆附近的所述区域中存在障碍的可能性而将警告传达给所述车辆的自动化驾驶系统。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：基于接收到的所述数据来计算与所述基于概率网格的图中的相邻单元格相关的概率，其中所述相邻单元格包含紧挨着包围所述基于概率网格的图中的特定单元格的八个单元格。

5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：利用贝叶斯方法来更新所述相邻单元格的概率值。

6.一种方法，包括：

接收来自安装于车辆的至少一个传感器的数据；

由障碍检测系统来创建与所述车辆附近的区域相关的基于概率网格的图，其中所述基于概率网格的图限定单元格的二维阵列，使得每个单元格限定与所述车辆附近的所述区域的特定部分相关的概率；

由所述障碍检测系统来确定与所述基于概率网格的图中的每个单元格相关的置信度；

由所述障碍检测系统基于所述基于概率网格的图来确定所述车辆附近的所述区域中存在障碍的可能性；以及

响应于确定所述车辆附近的所述区域中存在障碍的可能性而生成警告并且将所述警告传达给所述车辆的驾驶员或者自动化驾驶系统。

7.根据权利要求1或6所述的方法，其中所述至少一个传感器包括激光雷达传感器、雷达传感器以及摄像机中的至少一者。

8.根据权利要求1或6所述的方法，进一步包括：利用与所述基于概率网格的图相关的学习因子和遗忘因子来执行对接收到的所述数据的时域分析。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述学习因子随着时间的推移而增加与所述基于概率网格的图中的单元格相关的概率值。

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述遗忘因子随着时间的推移而降低与所述基于概率网格的图中的单元格相关的概率值。

11.根据权利要求1或6所述的方法，进一步包括：基于接收到的所述数据来计算与所述基于概率网格的图中的相邻单元格相关的概率。

12.根据权利要求1或6所述的方法，其中所述车辆为自主车辆。

13.一种设备，包括：

多个传感器，所述多个传感器安装于车辆并且配置成捕捉传感器数据；

多个车辆控制致动器，所述多个车辆控制致动器配置成调整所述车辆的操作；以及

障碍检测系统，所述障碍检测系统耦接至所述多个传感器和所述多个车辆控制致动器，所述障碍检测系统配置成：

创建与最接近所述车辆的区域相关的基于概率网格的图；

确定与所述基于概率网格的图中的每个概率相关的置信度；以及

基于所述基于概率网格的图来确定最接近所述车辆的所述区域中存在障碍的可能性。

14.根据权利要求13所述的设备，其中所述多个传感器包括激光雷达传感器、雷达传感器以及摄像机的其中一种或多种。

15.根据权利要求13所述的设备，其中所述设备包含在所述车辆内。