[发明专利]车用危险场景感知方法、装置和系统有效
申请号: | 201911415034.6 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111142528B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 严英;甘海云 | 申请(专利权)人: | 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02;G06V20/58;G06V10/80 |
代理公司: | 北京超凡宏宇知识产权代理有限公司 11463 | 代理人: | 杨奇松 |
地址: | 30000*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 危险 场景 感知 方法 装置 系统 | ||
1.一种车用危险场景感知方法,其特征在于,包括:
判断当前场景是否属于恶劣光照场景;
如果当前场景不属于恶劣光照场景,则基于毫米波雷达和视觉传感器确定当前场景是否为典型危险场景,所述典型危险场景为当前车辆的感知范围受到障碍物车辆遮挡;
如果当前场景是典型危险场景,则基于激光雷达进行危险场景感知得到第一感知结果,以及基于视觉传感器进行危险场景感知得到第二感知结果;
将所述第一感知结果和所述第二感知结果进行融合,得到第一融合结果;
基于所述第一融合结果,控制所述当前车辆的行驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,恶劣光照场景包括下述一项或多项:
当前场景对应的图像存在高亮区域且高亮区域占所述图像的面积超过第一阈值;
所述图像整体亮度超过第二阈值,且所述图像划分的多个方块之间的亮度差异小于第三阈值;
所述图像整体亮度小于第四阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于毫米波雷达和视觉传感器确定当前场景是否为典型危险场景的步骤,包括:
判断当前车辆相邻车道的前方是否存在障碍物车辆;
若存在,则判断所述障碍物车辆与当前车辆的纵向距离是否小于第一阈值;
若是,则判断所述障碍物车辆的行进速度是否小于第二阈值;
若所述障碍物车辆的行进速度小于第二阈值,则确定当前场景为典型危险场景。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于激光雷达进行危险场景感知得到第一感知结果的步骤,包括:
确定所述障碍物车辆与当前车辆的相对位置关系;
基于所述障碍物车辆与目标车辆的相对位置关系,确定第一敏感区域;所述第一敏感区域为当前场景下所述障碍物车辆的前方区域中选定的区域;
获取所述第一敏感区域的激光雷达点云数据;
基于所述第一敏感区域的激光雷达点云数据进行危险场景感知得到第一感知结果。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于视觉传感器进行危险场景感知得到第二感知结果的步骤,包括:
获取所述障碍物车辆在当前场景对应的图像中的坐标;
基于所述障碍物车辆在当前场景对应的图像中的坐标,确定第二敏感区域;所述第二敏感区域为在当前场景对应的图像中选定的障碍物前方的像素区域;
针对所述第二敏感区域,基于视觉传感器进行危险场景感知得到第二感知结果。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果当前场景不是典型危险场景,则基于激光雷达进行普通场景感知得到第三感知结果,以及基于视觉传感器进行普通场景感知得到第四感知结果;
将所述第三感知结果和所述第四感知结果进行融合,得到第二融合结果;
基于所述第二融合结果,控制所述当前车辆的行驶。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于激光雷达进行普通场景感知得到第三感知结果的步骤,包括:
获取当前场景的激光雷达点云数据;
对所述当前场景的激光雷达点云数据进行滤波处理,所述滤波处理用于去除当前车辆所在道路两侧以及与当前车辆距离大于第一阈值的激光雷达点云数据;
基于滤波处理后的激光雷达点云数据的反射强度信息进行聚类分析,得到障碍物敏感粒子群;
对所述障碍物敏感粒子群进行跟踪和分析,得到第三感知结果。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于视觉传感器进行普通场景感知得到第四感知结果的步骤,包括:
获取毫米波雷达输出的当前车辆的前方所有的障碍物的位置信息;
基于障碍物的位置信息确定障碍物在当前场景对应的图像中的像素区域;
在确定的所述像素区域内进行图像识别,得到第四感知结果。
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