[发明专利]一种车辆可行驶区域检测方法、系统以及采用该系统的自动驾驶车辆

权利要求书

1.一种车辆可行驶区域检测方法，其特征在于，包括：

使用神经网络对摄像装置获取的图像数据进行处理以得到障碍物的第一概率分布；

根据雷达回波信号的回波时间和回波宽度获得所述障碍物的第二概率分布；

根据所述障碍物的第一概率分布和所述障碍物的第二概率分布，获得以概率表示的车辆可行驶区域，所述概率表示车辆不可通行的几率；

其中，所述使用神经网络对摄像装置获取的图像数据进行处理以得到障碍物的第一概率分布包括：

使用所述神经网络对摄像装置获取的图像数据进行语义分割处理以得到障碍物的类型，基于所述障碍物的类型确定所述障碍物第一概率分布，所述图像数据经过所述语义分割处理后包括以下分割区域中的一项或多项：自由行使区域、高障碍物区域、低障碍物区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述摄像装置包括以下至少一种：鱼眼相机、广角相机、宽视野相机；

所述雷达回波信号包括以下至少一种雷达的回波信号：超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述摄像装置设置在以下至少一种位置：所述车辆上、道路上或者道路周围的装置上；

所述雷达设置在以下至少一种位置：所述车辆上、道路上或者道路周围的装置上。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述摄像装置设置在以下至少一种位置：所述车辆上、道路上或者道路周围的装置上；

所述雷达设置在以下至少一种位置：所述车辆上、道路上或者道路周围的装置上。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述车辆可行驶区域以概率栅格地图的形式表示，或者

所述车辆不可通行的几率以概率栅格地图的形式表示。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述车辆可行驶区域以概率栅格地图的形式表示，或者

所述车辆不可通行的几率以概率栅格地图的形式表示。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述车辆可行驶区域以概率栅格地图的形式表示，或者

所述车辆不可通行的几率以概率栅格地图的形式表示。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述车辆可行驶区域以概率栅格地图的形式表示，或者

所述车辆不可通行的几率以概率栅格地图的形式表示。

9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，

所述神经网络包括编码器和解码器，所述编码器用于使用池化层对数据进行降维，所述解码器用于使用反卷积层对数据进行升维。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，

所述神经网络的输入包括时间上相邻或相间隔的多帧图像。

11.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，

在所述神经网络的训练过程中，使用障碍物贴图法来实现数据增强。

12.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，

对于较小的障碍物，在所述神经网络的损失函数中，给予较高的权重。

13.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据雷达获取的回波时间和回波宽度获得障碍物的第二概率分布包括：

使用多个雷达获取所述车辆周围障碍物的回波时间，并依据所述回波时间和所述雷达的波速确定所述障碍物中心在车辆参考坐标系中的坐标。