[发明专利]车用危险场景感知方法、装置和系统

说明书

本发明提供一种车用危险场景感知方法、装置和系统，涉及车辆领域，该方法通过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，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；然后将第一感知结果和第二感知结果进行融合，得到第一融合结果；最后基于第一融合结果，控制所述当前车辆的行驶，有利于提高智能汽车的安全系数，减少安全事故，缓解了现有技术中存在的检测出错或失效导致智能汽车安全事故多发的问题。

技术领域

本发明涉及车辆控制领域，尤其是涉及一种基于车用危险场景感知方法、装置和系统。

背景技术

智能汽车行业的高速发展，其安全性问题愈发突出。智能汽车的安全性很大程度上依赖于环境感知技术的发展。

智能汽车均配备有传感器(例如摄像头或激光雷达)来感知外部环境。受限于技术成本考虑，各整车厂多倚重于摄像头的感知能力。然而，在复杂的交通场景中，受限于相机对光线敏感等无法回避的传感器硬件缺陷，智能汽车的环境感知功能判断会出错，从而造成严重的交通事故。

目前，在复杂的交通场景中，机非混行事故概率高，道路场景也更为复杂。例如，行人突然横向穿越导致交通事故是常见的场景。在这种场景下，配备了行人检测和主动刹车的智能汽车对于这种场景往往失灵。主要原因有两点：一是主动刹车的行人检测功能需要行人正面全部暴漏在画面中，对于行人的横向穿越场景，摄像头显然无法识；二是行人穿越隐蔽性和突然性使得缺少足够的时间去制动车辆。因此，亟需一种危险场景感知方法来缓解现有技术中存在的检测出错或失效，导致安全事故多发的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供车用危险场景感知方法、装置和系统，以缓解现有的智能汽车存在的安全系数低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种车用危险场景感知方法，包括以下步骤：

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。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，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。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，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。