[发明专利]静态障碍物识别方法和装置有效
申请号: | 201710842846.3 | 申请日: | 2017-09-18 |
公开(公告)号: | CN109521757B | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 张晔;王军;李晓晖;王亮 | 申请(专利权)人: | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 静态 障碍物 识别 方法 装置 | ||
1.一种静态障碍物识别方法,其特征在于,所述方法包括:
响应于查找出当前帧激光点云中的检测出的障碍物激光点云所属的历史障碍物激光点云序列,生成所述历史障碍物激光点云序列对应的判断信息,其中,所述检测出的障碍物激光点云和所述历史障碍物激光点云序列中的历史障碍物激光点云均表示同一个障碍物,所述判断信息包括:所述同一个障碍物的历史运动特征与噪声类型的运动特征的相似度、所述检测出的障碍物激光点云的外观特征和所述历史障碍物激光点云的外观特征的匹配度、所述检测出的障碍物激光点云和所述历史障碍物激光点云的重合度;
基于所述判断信息,判断所述同一个障碍物是否为静态障碍物。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史运动特征包括:所述同一个障碍物的经过运动估计后得到的历史速度的分布、所述同一个障碍物的历史位置的分布、预设时长内所述同一个障碍物的经过运动估计后得到的历史速度的变化量、预设时长内所述同一个障碍物的历史位置的变化量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述噪声类型的运动特征包括:按照统计学规律得到的噪声类型的分布、按照运动学规律得到的在预设时长内噪声数据的变化量。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述外观特征包括:尺寸、激光点密度、几何形状。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述判断信息,判断所述同一个障碍物是否为静态障碍物包括:
基于采集到所述历史障碍物激光点云所属的历史帧激光点云的时刻所述同一个障碍物的经过运动估计后得到的历史速度和激光雷达的采集周期的时长,确定所述历史障碍物激光点云对应的位移量;
分别计算所述检测出的障碍物激光点云与所述历史障碍物激光点云的交并比和所述检测出的障碍物激光点云与移动所述位移量之后的所述历史障碍物激光点云的交并比;
基于所述检测出的障碍物激光点云与所述历史障碍物激光点云的交并比和所述检测出的障碍物激光点云与移动所述位移量之后的所述历史障碍物激光点云的交并比,计算检测出的障碍物激光点云和所述历史障碍物激光点云的重合度。
6.一种静态障碍物识别装置,其特征在于,所述装置包括:
生成单元,配置用于响应于查找出当前帧激光点云中的检测出的障碍物激光点云所属的历史障碍物激光点云序列,生成所述历史障碍物激光点云序列对应的判断信息,其中,所述检测出的障碍物激光点云和所述历史障碍物激光点云序列中的历史障碍物激光点云均表示同一个障碍物,所述判断信息包括:所述同一个障碍物的历史运动特征与噪声类型的运动特征的相似度、所述检测出的障碍物激光点云的外观特征和所述历史障碍物激光点云的外观特征的匹配度、所述检测出的障碍物激光点云和所述历史障碍物激光点云的重合度;
判断单元,配置用于基于所述判断信息,判断所述同一个障碍物是否为静态障碍物。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述历史运动特征包括:所述同一个障碍物的经过运动估计后得到的历史速度的分布、所述同一个障碍物的历史位置的分布、预设时长内所述同一个障碍物的经过运动估计后得到的历史速度的变化量、预设时长内所述同一个障碍物的历史位置的变化量。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述噪声类型的运动特征包括:按照统计学规律得到的噪声类型的分布、按照运动学规律得到的在预设时长内噪声数据的变化量。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述外观特征包括:尺寸、激光点密度、几何形状。
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