[发明专利]一种适用于雨天环境下的目标感知方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种适用于雨天环境下的目标感知方法、装置及系统，所述方法为：获取雨天环境下的雨量；根据雨量调整激光雷达与毫米波雷达的配置参数；分别获取各雷达在对应配置参数下的输出结果，再对输出结果进行融合，得到目标信息。本发明的装置包括雨量检测单元、传感策略生成单元、目标感知单元和目标级融合单元；雨量检测单元获取雨量测量值并转化为雨量等级；传感策略生成单元根据雨量等级生成适用于当前场景的传感策略；目标感知单元基于传感策略提取动态和静态障碍目标；目标级融合单元基于目标结果进行目标级融合，输出目标信息。本发明的系统与上述的方法相对应。本发明具有目标感知精度高、配置简单、适用性广等优点。

技术领域

本发明主要涉及无人驾驶技术领域，具体涉及一种适用于雨天环境下的目标感知方法、装置及系统。

背景技术

环境感知是无人驾驶实现的一项基础技术，由于该技术直接关系到汽车行驶的安全性，故一直受到产业界的极大注意。当前实现无人驾驶感知功能的一个主流配置是使用激光雷达作为感知周围环境的核心，这是因为激光雷达一般具有精度高、视野广、不受光照条件影响、稳定性较好的优点，能适用于大部分场景的运营需求。虽然激光雷达的优势明显，但因激光具有波长短、穿透力不强的劣势，在遇到雨滴等对光线的传播具有影响的介质时，会发生折返现象，导致将雨滴误测量为障碍物，从而给感知算法带来虚警点云，导致无人驾驶车辆无法流畅行驶。另外，毫米波雷达的电磁波可穿透雨滴，不受雨滴颗粒大小的干扰，能实现全天候工作，但由于其分辨率过低，建模精度不高，噪点多，所以对静态障碍目标容易误检，如无法准确识别行人。因而在雨天这种环境下，业界一般将两者优势结合起来使用，取长补短，实现无人驾驶车辆的自主行驶目标。

公开号为CN110406544A，发明名称为《雨雾场景下的车辆感知系统及方法》的发明专利申请，提出了一种在雨雾场景下的车辆感知系统和方法。该发明配置有激光传感器、毫米波传感器、双目传感器、雨量传感器、温度传感顺、霾尘传感器、雾量传感器以及光照传感器。具体实施方法为：首先用光照传感器对环境进行光照测量，以检测是否为白天；通过温度传感器的测量值判定是否为下雪天，若为下雪天则直接进入障碍物检测；否则继续检查雨量传感器是否为雨天，若为雨天，则进入障碍物检测；否则检查雾量传感器的测量情况是否为雾天，如果为雾天则进入障碍物检测；否则继续检查霾尘传感器的测量情况是否为霾尘天气，若为霾尘天气直接进入障碍检测；若为非霾尘天气时同样进入障碍检测。上述障碍物检测实施步骤为：根据激光传感器和毫米波传感器检测车辆周边的障碍物，如有障碍物则计算由激光雷达、毫米波和视觉传感器共同组成的置信度，再依据置信度给出障碍物的大小、方位和运行速度信息。最后再分别依据不同类型的传感器情况对车辆的运行速度和行进路线进行决策，并传导到执行单位。从整个过程看，该发明完备地配置了各种类型的传感器对不同的气候环境信息进行测量，所得测量结果用于对车辆的行进速度进行约束，但是并没有作用于感知能力提升这一层次。故上述发明对感知结果并不会起到提升作用，仅带来辅助作用。

公开号为CN112147615A，发明名称为《一种基于全天候环境监测系统的无人驾驶感知方法》的发明专利申请，提出一种配置带有天气监控系统的感知方案。该方案的天气监控系统由温度传感器、雨量传感器、光线传感器以及灰尘传感器组成；而环境感知系统包含毫米波雷达、激光雷达、相机、超声波雷达以及视觉传感器。该发明的主要操作为：在决策模块根据天气监测的不同结果对传感器信息进行选择和决策。该发明仅仅根据不同的天气情况选择不同的传感器的结果进行融合输出，但即使是同一种天气，例如小雨、中雨、大雨或暴雨，主感知设备受影响的情况也是不同的，所以该方案缺乏对同一种天气的影响情况做出量化操作。

综上所述，如何结合激光雷达和毫米波雷达的结果进行精确的目标识别是感知领域的一大难题。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的问题，本发明提供一种目标感知精度高的适用于雨天环境下的目标感知方法、装置及系统。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种适用于雨天环境下的目标感知方法，包括：