CN110962858A - 目标识别方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种目标识别方法及设备,该方法在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径,根据车辆的行驶曲率半径和车辆的行车速度,确定车辆的行驶轨迹,根据车辆的行驶轨迹、车辆的当前位置和车辆的宽度,确定目标识别范围,进而,根据上述目标识别范围进行目标识别,即结合环境和自车信息,改变目标选取模式,从而高效的选取最合适的目标,适应搭载ACC、AEB等***的所有车辆,解决弯道情况下,***误识别目标或漏识别发出错误控制的问题,在不增加成本情况下,大幅优化***性能,适合广泛应用。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车辆技术领域,尤其涉及一种目标识别方法及设备。
背景技术
随着社会经济的发展,人们生活水平不断提高,车辆越来越普及,功能越来越全,已经成为人们出行的一种重要交通工具。
目前车辆智能驾驶技术得到了突飞猛进的发展,以车辆AEB、ACC***为例,两者在车辆上得到了广泛应用。通常两者在应用中的目标识别方式是根据自车车辆宽度的标定,选取车辆正前方等宽区域作为目标识别区。或者运用增加摄像头的方法,与雷达进行融合结合车道线判断目标。其中,AEB用于实时监测车辆前方行驶环境,并在可能发生碰撞危险时自动启动车辆制动***使车辆减速,以避碰撞或减轻碰撞后果。ACC用于实时监测车辆前方行驶环境,在设定的速度范围内自动调整行驶速度,以适应前方车辆和/或道路条件等引起的驾驶环境变化。
然而,上述根据自车车辆宽度进行目标识别的方式,并不能解决弯道目标误识别的问题。而运用增加摄像头的方法,由于摄像头的识别范围与能力的限制,也不能解决弯道目标误识别的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种目标识别方法及设备,以克服现有目标识别技术不能解决弯道目标误识别的问题。
第一方面,本发明实施例提供一种目标识别方法,包括:
在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径;
根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹;
根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围;
根据所述目标识别范围进行目标识别。
在一种可能的设计中,所述根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹,包括:
根据所述车辆的行车速度,确定所述车辆的纵向速度和横向速度;
在车体坐标系下,根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点;
根据所述车辆的行驶曲率半径,确定所述车辆的行驶轨迹的曲率;
根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,作为所述车辆的行驶轨迹。
在一种可能的设计中,所述根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径,包括:
根据表达式:
确定所述车辆的行驶曲率半径R,其中,L为所述车辆的前后轮距离,v为所述车辆的行车速度,δ为所述车辆的前轮转角,ksf为第一预设标定数据,ky为第二预设标定数据。
在一种可能的设计中,所述根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点,包括:
根据表达式:
确定所述车辆的预瞄点(xl,yl),其中,vc为所述车辆的纵向速度,ve为所述车辆的横向速度,k1为所述第一预设标定系数,k2为所述第二预设标定系数。
在一种可能的设计中,所述根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,包括:
根据表达式:
y=a1x2+a2x3
在一种可能的设计中,所述根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围,包括:
根据所述车辆的行驶轨迹和所述车辆的宽度,确定所述车辆对应的宽度范围;
根据所述车辆对应的宽度范围和所述车辆的当前位置,确定所述目标识别范围。
在一种可能的设计中,上述的方法,还包括:
根据表达式:
确定所述车辆的前轮转角δ,其中,δ1和δ2分别为所述车辆的左右前轮转角。
第二方面,本发明实施例提供一种目标识别装置,包括:
第一确定模块,用于在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径;
第二确定模块,用于根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹;
第三确定模块,用于根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围;
目标识别模块,用于根据所述目标识别范围进行目标识别。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块,具体用于:
根据所述车辆的行车速度,确定所述车辆的纵向速度和横向速度;
在车体坐标系下,根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点;
根据所述车辆的行驶曲率半径,确定所述车辆的行驶轨迹的曲率;
根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,作为所述车辆的行驶轨迹。
在一种可能的设计中,所述第一确定模块,具体用于:
根据表达式:
确定所述车辆的行驶曲率半径R,其中,L为所述车辆的前后轮距离,v为所述车辆的行车速度,δ为所述车辆的前轮转角,ksf为第一预设标定数据,ky为第二预设标定数据。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点,包括:
根据表达式:
确定所述车辆的预瞄点(xl,yl),其中,vc为所述车辆的纵向速度,ve为所述车辆的横向速度,k1为所述第一预设标定系数,k2为所述第二预设标定系数。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,包括:
根据表达式:
y=a1x2+a2x3
在一种可能的设计中,所述第三确定模块,具体用于:
根据所述车辆的行驶轨迹和所述车辆的宽度,确定所述车辆对应的宽度范围;
根据所述车辆对应的宽度范围和所述车辆的当前位置,确定所述目标识别范围。
在一种可能的设计中,还包括第四确定模块,用于:
根据表达式:
确定所述车辆的前轮转角δ,其中,δ1和δ2分别为所述车辆的左右前轮转角。
第三方面,本发明实施例提供一种目标识别设备,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机执行指令;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的目标识别方法。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的目标识别方法。
本发明实施例提供的目标识别方法及设备,该方法在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径,根据车辆的行驶曲率半径和车辆的行车速度,确定车辆的行驶轨迹,根据车辆的行驶轨迹、车辆的当前位置和车辆的宽度,确定目标识别范围,进而,根据上述目标识别范围进行目标识别,即结合环境和自车信息,改变目标选取模式,从而高效的选取最合适的目标,适应搭载ACC、AEB等***的所有车辆,解决弯道情况下,***误识别目标或漏识别发出错误控制的问题,在不增加成本情况下,大幅优化***性能,适合广泛应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的目标识别***的架构示意图;
图2为本发明实施例提供的目标识别方法的流程示意图一;
图3为本发明实施例提供的一种车辆模型示意图;
图4为本发明实施例提供的车辆的行驶轨迹示意图;
图5为本发明实施例提供的目标识别方法的流程示意图二;
图6为本发明实施例提供的目标识别装置的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的目标识别设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前车辆智能驾驶技术得到了突飞猛进的发展,以车辆AEB、ACC***为例,两者在车辆上得到了广泛应用。通常两者在应用中的目标识别方式是根据自车车辆宽度的标定,选取车辆正前方等宽区域作为目标识别区。或者运用增加摄像头的方法,与雷达进行融合结合车道线判断目标。
然而,上述根据自车车辆宽度进行目标识别的方式,并不能解决弯道目标误识别的问题。而运用增加摄像头的方法,由于摄像头的识别范围与能力的限制,也不能解决弯道目标误识别的问题。
因此,考虑到上述问题,本申请提供一种目标识别方法,在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径,根据车辆的行驶曲率半径和车辆的行车速度,确定车辆的行驶轨迹,根据车辆的行驶轨迹、车辆的当前位置和车辆的宽度,确定目标识别范围,进而,根据上述目标识别范围进行目标识别,克服了现有目标识别技术不能解决弯道目标误识别的问题。
本申请提供的一种目标识别方法,可以适用于图1所示的目标识别***架构示意图,如图1所示,该***包括车辆控制单元10,车辆控制单元10可以包括接收装置101、处理器102和显示装置103中至少一种。
在具体实现过程中,接收装置101可以是输入/输出接口,也可以是通信接口。接收装置101可以接收用户的指令,例如接收装置可以是连接鼠标的输入接口。
处理器102可以在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径;可以根据车辆的行驶曲率半径和车辆的行车速度,确定车辆的行驶轨迹;也可以根据车辆的行驶轨迹、车辆的当前位置和车辆的宽度,确定目标识别范围;根据该目标识别范围进行目标识别。
显示装置103可以用于对上述识别结果进行显示。
显示装置还可以是触摸显示屏,用于在显示上述判断结果的同时接收用户指令,以实现与用户的交互。
应理解,上述处理器可以通过处理器读取存储器中的指令并执行指令的方式实现,也可以通过芯片电路实现。
下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体地实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本公开的实施例进行描述。
图2为本发明实施例提供的目标识别方法的流程示意图一,本实施例的执行主体可以为图1所示实施例中的车辆控制单元。如图2所示,该方法包括:
S201、在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径。
这里,可以将车辆模型等效成自行车模型,示例性的,如图3所示,其中,车辆的左前轮转角为δ1,右前轮转角为δ2,车辆的前后轮距离L,车辆的行驶曲率半径R。
可选地,根据表达式:
确定所述车辆的前轮转角δ。具体的,如图3所示,图中的等效角度即为车辆的前轮转角δ。
可选地,车辆的前轮转角δ与车辆的行驶曲率半径R的映射关系为:
但是在不同速度下轮胎的受力不同导致其映射关系发生变,在这引入速度变量,对其进行了优化处理。公式如下:
其中,v为车辆的行车速度,ksf为第一预设标定数据,可以根据实验确定,例如取15.0,ky为第二预设标定数据,可以根据测试确定,例如取0.007。
S202、根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹。
可选地,所述根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹,包括:
根据所述车辆的行车速度,确定所述车辆的纵向速度和横向速度;
在车体坐标系下,根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点;
根据所述车辆的行驶曲率半径,确定所述车辆的行驶轨迹的曲率;
根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,作为所述车辆的行驶轨迹。
这里,上述车体坐标系可以为以车辆中心为坐标原点,建立的平面直角坐标系。
示例性的,所述根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点,包括:
根据表达式:
确定所述车辆的预瞄点(xl,yl),其中,vc为所述车辆的纵向速度,ve为所述车辆的横向速度,k1为所述第一预设标定系数,k2为所述第二预设标定系数。其中,k1在本申请实施例的取值可以为1.0,k2在本申请实施例的取值可以为5.0。
可选地,假设车辆的三次样条曲线为:y=b1+b2x+a1x2+a2x3
其中,该曲线过点(0,0),得到b1=0,进而得到车辆的三次样条曲线为:y=b2x+a1x2+a2x3。另外,在点(0,0)的朝向为0,得到b2=0,进而得到车辆的三次样条曲线为:y=a1x2+a2x3。
进一步根据表达式:
y=a1x2+a2x3
示例性的,如图4所示,以车辆中心为坐标原点,建立的平面直角坐标系,图中示出预瞄点(xl,yl),所求三次样条曲线和预瞄距离。
S203、根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围。
可选地,所述根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围,包括:
根据所述车辆的行驶轨迹和所述车辆的宽度,确定所述车辆对应的宽度范围;
根据所述车辆对应的宽度范围和所述车辆的当前位置,确定所述目标识别范围。
这里,在得到车辆行驶轨迹后,结合车辆宽度、车辆的当前位置等信息选取轨迹对应宽度范围(可标定,也可比车更宽些),作为目标识别范围。
S204、根据所述目标识别范围进行目标识别。
可选地,在上述识别到目标时,可以进行相应提示,以便提醒驾驶员及时进行相应调整,避免发生碰撞。
本实施例提供的目标识别方法,在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径,根据车辆的行驶曲率半径和车辆的行车速度,确定车辆的行驶轨迹,根据车辆的行驶轨迹、车辆的当前位置和车辆的宽度,确定目标识别范围,进而,根据上述目标识别范围进行目标识别,即结合环境和自车信息,改变目标选取模式,从而高效的选取最合适的目标,适应搭载ACC、AEB等***的所有车辆,解决弯道情况下,***误识别目标或漏识别发出错误控制的问题,在不增加成本情况下,大幅优化***性能,适合广泛应用。
图5为本发明实施例提供的目标识别方法的流程示意图二,本实施例在图2实施例的基础上,对本实施例的具体实现过程进行了详细说明。如图5所示,该方法包括:
S501、在车辆转向时,根据车辆的前后轮距离、车辆的行车速度和车辆的前轮转角,确定车辆的行驶曲率半径。
S502、根据车辆的行车速度,确定车辆的纵向速度和横向速度。
S503、在车体坐标系下,根据车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定车辆的预瞄点。
S504、根据车辆的行驶曲率半径,确定车辆的行驶轨迹的曲率。
S505、根据上述预瞄点和曲率,在车体坐标系下,确定车辆的三次样条曲线,作为车辆的行驶轨迹。
S506、根据车辆的行驶轨迹和车辆的宽度,确定车辆对应的宽度范围。
S507、根据车辆对应的宽度范围和车辆的当前位置,确定目标识别范围。
S508、根据上述目标识别范围进行目标识别。
本实施例提供的目标识别方法,结合环境和自车信息,改变目标选取模式,从而高效的选取最合适的目标,适应搭载ACC、AEB等***的所有车辆,解决弯道情况下,***误识别目标或漏识别发出错误控制的问题,在不增加成本情况下,大幅优化***性能,适合广泛应用。
图6为本发明实施例提供的目标识别装置的结构示意图。如图6所示,该目标识别装置60包括:第一确定模块601、第二确定模块602、第三确定模块603以及目标识别模块604。
其中,第一确定模块601,用于在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径。
第二确定模块602,用于根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹。
第三确定模块603,用于根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围。
目标识别模块604,用于根据所述目标识别范围进行目标识别。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块602,具体用于:
根据所述车辆的行车速度,确定所述车辆的纵向速度和横向速度;
在车体坐标系下,根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点;
根据所述车辆的行驶曲率半径,确定所述车辆的行驶轨迹的曲率;
根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,作为所述车辆的行驶轨迹。
在一种可能的设计中,所述第一确定模块601,具体用于:
根据表达式:
确定所述车辆的行驶曲率半径R,其中,L为所述车辆的前后轮距离,v为所述车辆的行车速度,δ为所述车辆的前轮转角,ksf为第一预设标定数据,ky为第二预设标定数据。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块602根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点,包括:
根据表达式:
确定所述车辆的预瞄点(xl,yl),其中,vc为所述车辆的纵向速度,ve为所述车辆的横向速度,k1为所述第一预设标定系数,k2为所述第二预设标定系数。
在一种可能的设计中,所述第二确定模块602根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,包括:
根据表达式:
y=a1x2+a2x3
在一种可能的设计中,所述第三确定模块603,具体用于:
根据所述车辆的行驶轨迹和所述车辆的宽度,确定所述车辆对应的宽度范围;
根据所述车辆对应的宽度范围和所述车辆的当前位置,确定所述目标识别范围。
在一种可能的设计中,还包括第四确定模块605,用于:
根据表达式:
确定所述车辆的前轮转角δ,其中,δ1和δ2分别为所述车辆的左右前轮转角。
本实施例提供的装置,可用于执行上述目标识别方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,本实施例此处不再赘述。
图7为本发明实施例提供的目标识别设备的硬件结构示意图。如图7所示,本实施例的目标识别设备70包括:处理器701以及存储器702;其中
存储器702,用于存储计算机执行指令;
处理器701,用于执行存储器存储的计算机执行指令,以实现上述实施例中目标识别方法所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地,存储器702既可以是独立的,也可以跟处理器701集成在一起。
当存储器702独立设置时,该目标识别设备还包括总线703,用于连接所述存储器702和处理器701。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如上所述的目标识别方法。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的目标识别装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述目标识别方法的部分步骤。
应理解,上述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,简称CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请所公开的目标识别方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储NVM,例如至少一个磁盘存储器,还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture,简称ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture,简称EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器,从而使处理器能够从该存储介质读取信息,且可向该存储介质写入信息。当然,存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits,简称ASIC)中。当然,处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各目标识别方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各目标识别方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种目标识别方法,其特征在于,包括:
在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径;
根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹;
根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围;
根据所述目标识别范围进行目标识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹,包括:
根据所述车辆的行车速度,确定所述车辆的纵向速度和横向速度;
在车体坐标系下,根据所述车辆的纵向速度和横向速度,以及第一预设标定系数和第二预设标定系数,确定所述车辆的预瞄点;
根据所述车辆的行驶曲率半径,确定所述车辆的行驶轨迹的曲率;
根据所述预瞄点和所述曲率,在所述车体坐标系下,确定所述车辆的三次样条曲线,作为所述车辆的行驶轨迹。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围,包括:
根据所述车辆的行驶轨迹和所述车辆的宽度,确定所述车辆对应的宽度范围;
根据所述车辆对应的宽度范围和所述车辆的当前位置,确定所述目标识别范围。
8.一种目标识别装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于在车辆转向时,根据所述车辆的前后轮距离、所述车辆的行车速度和所述车辆的前轮转角,确定所述车辆的行驶曲率半径;
第二确定模块,用于根据所述车辆的行驶曲率半径和所述车辆的行车速度,确定所述车辆的行驶轨迹;
第三确定模块,用于根据所述车辆的行驶轨迹、所述车辆的当前位置和所述车辆的宽度,确定目标识别范围;
目标识别模块,用于根据所述目标识别范围进行目标识别。
9.一种目标识别设备,其特征在于,包括:至少一个处理器和存储器;
所述存储器存储计算机执行指令;
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的目标识别方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如权利要求1至7任一项所述的目标识别方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111857469A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-30 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种道路环境信息的重构方法、装置及设备 |
CN112712040A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-27 | 潍柴动力股份有限公司 | 基于雷达校准车道线信息的方法、装置、设备及存储介质 |
CN114265409A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 广州极飞科技股份有限公司 | 轨迹信息处理方法、装置及地面设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030225519A1 (en) * | 2002-06-03 | 2003-12-04 | Shunji Miyahara | Method and apparatus for target vehicle identification in automatic cruise control and collision avoidance systems |
CN106218720A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-14 | 北京汽车研究总院有限公司 | 一种行车轨迹预显示的方法、装置和汽车 |
CN106275066A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-04 | 北京智行者科技有限公司 | 一种智能车的转向控制方法及装置 |
CN107757613A (zh) * | 2016-08-15 | 2018-03-06 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种车辆转弯辅助方法及装置 |
CN109263639A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-01-25 | 武汉理工大学 | 基于状态栅格法的驾驶路径规划方法 |
CN110147041A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-20 | 重庆大学 | 一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法 |
-
2019
- 2019-12-23 CN CN201911338753.2A patent/CN110962858B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030225519A1 (en) * | 2002-06-03 | 2003-12-04 | Shunji Miyahara | Method and apparatus for target vehicle identification in automatic cruise control and collision avoidance systems |
CN107757613A (zh) * | 2016-08-15 | 2018-03-06 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种车辆转弯辅助方法及装置 |
CN106218720A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-14 | 北京汽车研究总院有限公司 | 一种行车轨迹预显示的方法、装置和汽车 |
CN106275066A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-04 | 北京智行者科技有限公司 | 一种智能车的转向控制方法及装置 |
CN109263639A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-01-25 | 武汉理工大学 | 基于状态栅格法的驾驶路径规划方法 |
CN110147041A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-20 | 重庆大学 | 一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111857469A (zh) * | 2020-07-09 | 2020-10-30 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种道路环境信息的重构方法、装置及设备 |
CN111857469B (zh) * | 2020-07-09 | 2021-10-15 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种道路环境信息的重构方法、装置及设备 |
CN112712040A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-27 | 潍柴动力股份有限公司 | 基于雷达校准车道线信息的方法、装置、设备及存储介质 |
CN112712040B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-08-22 | 潍柴动力股份有限公司 | 基于雷达校准车道线信息的方法、装置、设备及存储介质 |
CN114265409A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-01 | 广州极飞科技股份有限公司 | 轨迹信息处理方法、装置及地面设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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