[发明专利]一种路面探测的方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 201910884186.4 | 申请日: | 2019-09-19 |
公开(公告)号: | CN112528710A | 公开(公告)日: | 2021-03-19 |
发明(设计)人: | 王清品;史学豹;黄乾坤;张小静;曾晓敏;方俊 | 申请(专利权)人: | 上海海拉电子有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G01S13/91 |
代理公司: | 北京大成律师事务所 11352 | 代理人: | 李佳铭;王芳 |
地址: | 201201 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 路面 探测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种路面探测的方法,其特征在于,包括:
S1:通过安装在车辆上的雷达实时探测车辆前进方向的路面信息,获得数据点,并根据所述数据点构建三维模型;
S2:根据所述三维模型,判断车辆前进方向的第一区域内是否存在起伏区域;
S3:当步骤S2的判断结果为是,且所述起伏区域进入车辆前进方向上的第二区域内时,提取所述起伏区域的数据点信息,通过预设算法进行识别并对所述起伏区域进行标记,其中,所述第一区域到所述车辆的距离大于所述第二区域到所述车辆的距离。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述雷达为毫米波雷达,所述数据点包含距离信息和角度信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,
在所述步骤S2中,
根据所述第一区域三维模型中的数据点的分布情况判断所述第一区域内是否存在起伏区域。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,
通过预设算法进行识别并对所述起伏区域进行标记,包括,
通过预设的深度学习算法对提取的所述起伏区域的数据点信息进行分析处理,输出对所述起伏区域的标记结果,所述标记结果包括正常通行区域、降速通行区域、不可通行区域。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述深度学习算法通过向卷积神经网络输入起伏区域的数据点样本和对应的标记结果进行训练获得。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述步骤S3之后还包括,
S4:当所述步骤S3中识别的起伏区域进入车辆前进方向的第三区域内时,提取起伏区域的数据点信息,通过预设算法进行识别并对所述起伏区域进行标记,其中,所述第二区域到所述车辆的距离大于所述第三区域到所述车辆的距离;根据标记结果控制车辆行驶。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,
所述第一区域为车辆前方70-150米范围内的区域,所述第二区域为车辆前方40-70米范围内的区域,第三区域为车辆前方0-40米范围内的区域。
8.一种路面探测的装置,其特征在于,包括,
建模单元,用于通过安装在车辆上的雷达实时探测车辆前进方向的路面信息,获得数据点,并根据所述数据点构建三维模型;
判断单元,用于根据所述三维模型,判断车辆前进方向的第一区域内是否存在起伏区域;
识别标记单元,用于当判断单元的判断结果为是,且所述起伏区域进入车辆前进方向上的第二区域内时,提取所述起伏区域的数据点信息,通过预设算法进行识别并对所述起伏区域进行标记,其中,所述第一区域到所述车辆的距离大于所述第二区域到所述车辆的距离。
9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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