[发明专利]障碍物感知方法、装置及存储介质

说明书

本申请提供了一种障碍物感知方法、装置及存储介质，在利用自动驾驶过程中的时间维度信息，通过历史时刻的障碍物特征信息，来修正当前时刻的障碍物输出信息，对同一时刻采集到的多路感知数据进行融合，无需增加跟踪环节，利用递归网络只需要对多路感知数据进行单次运算，相对于现有技术对每一路感知数据都进行一次网络运算相比，极大节约了计算开销，克服了单帧检测跟踪融合方法的冗余运算问题，提高了检测效率，保证了多感知数据输入时的感知实时性能，即保证了下一时刻障碍物信息获取的及时性及可靠性。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种障碍物感知方法、装置及系统。

背景技术

随着深度学习、机器学习以及大数据云计算等技术的崛起，作为人工智能发展的一个重要方向，自动驾驶也成为计算机行业发展和研究的重要领域，也是未来车辆行业的重点发展方向。

实际应用中，车辆要想实现自动驾驶，感知、决策和控制三大系统缺一不可，其中，感知系统作为自动驾驶车辆的“耳目”，是保证自动驾驶车辆行驶安全的关键。现有的感知系统通常是利用如摄像机、激光雷达等感知设备，采集车辆周围的环境信息，以检测车辆周围的障碍物，确定当前时刻各障碍物的位置、速度、运动朝向等信息，并给出紧密贴合障碍物的矩形图，如图1a和图1b所示。

可见，现有的这种障碍物感知方法是对物理时间序列上的每个时间节点的各传感输入进行处理，得到相应时刻的障碍物信息。由于真实场景中行驶的车辆周围往往会有行人，若当前时刻发生行人漏检或检测不准确等问题，现有的这种检测方法将无法进行修正，将会影响所得障碍物信息的准确性，进而降低了自动驾驶的可靠性。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种障碍物感知方法、装置及存储介质，考虑真实场景中时间维度的上下文信息，将同一时刻采集到的各路感知数据进行融合，并利用递归网络进行处理，得到当前时刻的上下文信息，由此准确且及时地预测下一时刻的障碍物信息，保证自动驾驶车辆安全可靠行驶。

为实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：

本申请提供了一种障碍物感知方法，所述方法包括：

获取监测对象的多个感知设备采集到的感知数据；

对获取的多个感知数据进行特征提取，得到相应的特征信息；

将得到的多个特征信息映射至嵌入隐层空间，得到嵌入向量；

将所述嵌入向量输入递归网络进行处理，得到当前时刻的上下文信息；

利用所述当前时刻的上下文信息，得到所述监测对象下一时刻的障碍物信息。

可选的，所述将所述嵌入向量输入递归网络进行处理，得到当前时刻的上下文信息，包括：

将所述嵌入向量输入递归网络的相应递归单元，其中，不同时刻得到的嵌入向量输入递归网络中自链接的不同递归单元；

利用与所述相应递归单元链接的上一递归单元的输出向量，对所述嵌入向量进行融合处理，得到当前时刻的上下文信息。

可选的，所述利用与所述相应递归单元链接的上一递归单元的输出向量，对所述嵌入向量进行融合处理，得到当前时刻的上下文信息，包括：

利用与所述相应递归单元链接的上一递归单元的输出向量，对所述嵌入向量进行处理，得到所述相应递归单元的输出向量；

获取当前时刻及当前时刻之前的各时刻对应的递归单元的输出向量；

基于注意力机制，对获取的多个输出向量进行编码，得到编码向量；

基于注意力机制，对得到的编码向量进行解码，得到当前时刻的上下文信息。

本申请还提供了一种障碍物感知装置，所述方法包括：