CN112101092A - 自动驾驶环境感知方法及*** - Google Patents

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CN112101092A CN202010759799.8A CN202010759799A CN112101092A CN 112101092 A CN112101092 A CN 112101092A CN 202010759799 A CN202010759799 A CN 202010759799A CN 112101092 A CN112101092 A CN 112101092A
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obstacle
image
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张放
李晓飞
张德兆
王肖
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Abstract

本发明提供了一种自动驾驶环境感知方法及***，方法包括：获取第一坐标系下的图像数据；对图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；对点云数据进行分割，得到前景点云；对前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；根据预设的标定参数，将前景点云投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；将第一坐标系下的前景点云和图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；通过障碍物坐标信息，对激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。由此，提高了感知精度。

Description

自动驾驶环境感知方法及***
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种自动驾驶环境感知方法及***。
背景技术
近年来，汽车企业和互联网企业纷纷启动智能网联汽车的研发，其中最核心的技术为自动驾驶技术。随着传感器、计算平台、大数据等技术的飞速发展以及智能通信和道路设施的不断完善，作为智能网联汽车终极发展阶段的无人驾驶汽车，在不远的将来一定会走进现实生活，改变现有的交通模式。自动驾驶技术通常包括环境感知技术、高精地图和定位技术、决策规划技术和自动控制技术。环境感知技术是至关重要的一环，是智能网联汽车安全性和智能性的保障。
环境感知技术利用各类传感器采集车辆周围的环境信息，通过智能算法对空间环境进行建模，从而实现对空间动态环境深刻理解的过程。通过环境感知技术，可以为自动驾驶汽车安全行驶提供及时、准确、可靠的决策依据。
用于环境感知的传感器主要有高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，不同的传感器具有不同的特点，可以在实际应用中采用多种传感器组合的方案进行环境感知。
激光雷达具有精度高、抗干扰等特点。利用激光雷达进行障碍物检测算法过程为：通过驱动解析激光雷达原始数据得到点云数据，点云进行背景分割和聚类算法得到障碍物信息。
车载相机具有分辨率高、可以对物体进行识别等特点。利用车载相机进行障碍物检测算法过程为：通过驱动获取单帧图像数据，利用深度学习算法进行目标检测，利用标定的参数获取目标检测的障碍物的坐标信息。
激光雷达因为数据稀疏，分辨率较低。障碍物检测容易出现因过分割和欠分割影响融合跟踪的效果，同时分类精度也比较低。
视觉检测算法有较高的分类准确率，但是无法对障碍物的位置进行准确的测量，与激光雷达检测的障碍物进行匹配容易失败。
因为传统方法对从不同传感器得到的障碍物信息采用目标跟踪级级融合的方式，没有充分利用多传感器原始数据的信息，因此融合的效果很难达到理想的结果。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种自动驾驶环境感知方法及***，以解决现有技术中的融合效果不理想的问题。
为解决上述问题，第一方面，本发明提供了一种自动驾驶环境感知方法，所述自动驾驶环境感知方法包括：
获取第一坐标系下的图像数据；
对所述图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；
获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；
对所述点云数据进行分割，得到前景点云；
对所述前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；
根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；
将所述第一坐标系下的前景点云和所述图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；
通过所述障碍物坐标信息，对所述激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
在一种可能的实现方式中，所述对所述点云数据进行分割，得到前景点云具体包括：
以地面平面为基准，将点云划分至预设的栅格地图中；
计算所述栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值；
当所述第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定所述任一栅格为第一栅格，并确定所述第一栅格内的点云为疑似地面点；
根据全部所述第一栅格的疑似地面点，拟合得到地面模型；
计算所述地面模型中的每个点至所述地面平面的高度差值，得到第二高度差值；
确定所述第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点为前景点云。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云具体包括：
根据第二坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，计算前景点云在相机坐标系的坐标；
根据内参矩阵的焦距和中心偏移，将前景点云在相机坐标系的坐标转换为前景点云在第一坐标系的坐标。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取第二坐标系下的毫米波雷达数据；
根据预设的标定参数，将所述毫米波雷达数据投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的毫米波雷达数据；
将所述第一坐标系下的前景点云、所述图像障碍物信息和毫米波雷达数据进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息。
在一种可能的实现方式中，所述第一坐标系为图像像素坐标系，所述第二坐标系为车辆坐标系，所述标定参数包括相机外参和内参。
第二方面，本发明提供了一种自动驾驶环境感知***，所述自动驾驶环境感知***包括：
获取单元，所述获取单元用于获取第一坐标系下的图像数据；
处理单元，所述处理单元用于对所述图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；
所述获取单元还用于，获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；
分割单元，所述分割单元用于对所述点云数据进行分割，得到前景点云；
聚类单元，所述聚类单元用于对所述前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；
计算单元，所述计算单元用于根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；
融合单元，所述融合单元用于将所述第一坐标系下的前景点云和所述图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；
所述处理单元还用于，通过所述障碍物坐标信息，对所述激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
在一种可能的实现方式中，所述计算单元具体用于：
根据第二坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，计算前景点云在相机坐标系的坐标；
根据内参矩阵的焦距和中心偏移，将前景点云在相机坐标系的坐标转换为前景点云在第一坐标系的坐标。
第三方面，本发明提供了一种设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序，处理器用于执行第一方面任一的方法。
第四方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一的方法。
第五方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一的方法。
通过应用本发明实施例提供的自动驾驶环境感知方法及***，通过标定参数，将点云投影至图像坐标系的图像障碍物信息上，从而从原始信息层面克服单一传感器性能缺陷，从而获取更稳定、准确的障碍物信息，提升了环境感知障碍物信息的分类精度和检测精度，提升和感知融合的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的自动驾驶环境感知方法流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的自动驾驶环境感知***结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为本发明实施例一提供的自动驾驶环境感知方法流程示意图，该方法应用在安装有激光雷达和摄像头的设备上，比如安装有激光雷达和摄像头的无人驾驶车辆，本申请的执行主体为设备中具有计算功能的终端、服务器或者处理器。本申请以将该方法应用在无人驾驶车辆为例进行说明，当将该方法应用在无人驾驶车辆时，该方法的执行主体为自动驾驶车辆控制单元(Automated Vehicle Control Unit，AVCU)，即无人驾驶车辆的中央处理器，相当于无人驾驶车辆的“大脑”。如图1所示，本申请包括以下步骤：
步骤110，获取第一坐标系下的图像数据。
在无人驾驶车辆行驶过程中，摄像头会实时的获取周围的图像数据，激光雷达会实时的获取点云数据。车辆控制单元具有相机驱动模块和点云驱动模块，相机驱动模块可以获取到相机拍摄的图像数据，点云驱动模块会实时的获取到激光雷达的点云数据。
步骤120，对图像数据进行处理，得到图像障碍物信息。
通过深度学习的目标检测算法，可以对图像数据进行处理，即经过分类、定位、检测和分割，从而得到感兴趣目标，包括感兴趣目标的位置和大小，此处的感兴趣目标即为图像障碍物。图像障碍物信息包括图像障碍物的位置和大小。
步骤130，获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据。
其中，本申请的激光雷达，可以是单线激光雷达，也可以是多线激光雷达，激光雷达会获取周围物体表面每个采样点的空间坐标，得到点的集合，即点云，此处的点云，是激光雷达坐标系的点云数据，可以称为原始点云数据，点云数据包括每个点的三维坐标、激光反射强度和颜色信息。
步骤140，对点云数据进行分割，得到前景点云。
具体的，根据激光雷达在车辆坐标系的位置，可以将激光雷达的原始点云数据转换为车辆坐标系的点云数据。其中，可以以车辆的质心作为车辆坐标系的原点，自车面向前方时，指向车辆右侧作为x轴，将自车面向前方时，在行驶的方向上为y轴。
进一步的，可以根据下述步骤得到前景点云。
首先，以地面平面为基准，对于当前时刻的单帧点云划分至预设的栅格地图中。然后，计算栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值。接着，当第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定任一栅格为第一栅格，并确定第一栅格内的点云为疑似地面点。接着，根据全部第一栅格的疑似地面点，根据平面拟合算法，拟合得到地面模型。接着，计算地面模型中的每个点至地面平面的高度差值，得到第二高度差值。最后，确定第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点为第一前景点云。同时，还可以确定第二高度差值小于预设的第二高度阈值时的点为第一背景点云。
其中，栅格的大小可以根据多次计算的经验值得到，每个点具有位置信息，栅格也具有位置，栅格的位置可以以栅格的左上方的角的位置表示，在坐标***一的前提下，可以将点云映射至栅格地图中，从而得到分布在栅格中的点云。可以根据车辆的通行能力，设定第一高度阈值。可以根据车辆的类型，设定第二高度阈值，比如，车辆为小型清扫车和车辆为物流车或者为街道上行驶的小汽车时，第二高度阈值是不同的。平面拟合算法包括但不限于最小二乘法，随机采样一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法。
步骤150，对前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息。
具体的，通过点云聚类算法，对前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息，点云聚类算法可以是Kd树密度聚类算法、欧式聚类算法等，本申请对此并不限定。
步骤160，根据预设的标定参数，将前景点云投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云。
其中，标定参数可以是车辆坐标系与相机坐标系的关系以及相机坐标系与图像坐标系的关系。车辆坐标系与相机坐标系的关系，包括3个平移量与3个旋转角度，可以称为外参。
在一个示例中，假设该6个外参是从车辆坐标系到相机坐标系，且先平移后旋转，旋转矩阵为R，平移向量为T，车辆坐标系的坐标为XYZ_P,相机坐标系的坐标为XYZ_C，则计算前景点云在相机坐标系的坐标的方法为：XYZ_C＝R*(XYZ_P+T)。
假设图像坐标系的坐标为(u，v)，内参矩阵提供的焦距分别为FX，FY，中心偏移分别为OX，OY，则从相机坐标系到图像坐标系的转换为：u＝XYZ_C[0]*FX+OX，v＝XYZ_C[1]*FY+OY，其中，XYZ_C[0]和XYZ_C[1]分别为相机坐标的x和y值，这个三维计算二维，不需要用到z。由此，通过上述两步变换，就可以计算出点云在图像坐标系中的位置。
步骤170，将第一坐标系下的前景点云和图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息。
具体的，由于已经将前景点云映射至图像坐标系，因此，可以对图像坐标系下的点云和图像障碍物信息进行融合，比如某个目标同时被图像和点云检测到，将点云的优势与视觉检测的优势结合，从而得到图像坐标系下的障碍物坐标信息。
步骤180，通过障碍物坐标信息，对激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
具体的，激光雷达对过分割和欠分割的检测存在不足，比如，通过点云将两个人检测为一个人，即欠分割，可以利用视觉检测的优势弥补。
在一个示例中，点云将两个人检测为一个(欠分割)，而视觉可以将这两个人正确检测为两个目标，此时，可以通过图像坐标系中正确检测的障碍物坐标信息，将激光欠分割的激光障碍物信息中的两个人分开。
进一步的，由于自动驾驶车辆中还可能包括其他传感器，因此，为了得到更加准确的障碍物信息，还可以将其他传感器的数据与激光雷达的点云数据进行融合，以在后续得到更加精确的目标障碍物。
具体的，在一个示例中，可以以毫米波雷达为例，车辆控制单元可以获取第二坐标系下的毫米波雷达数据；根据预设的标定参数，将毫米波雷达数据投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的毫米波雷达数据；将第一坐标系下的前景点云、图像障碍物信息和毫米波雷达数据进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息。从而，得到了更加精准的障碍物坐标信息。
可以理解的是，本申请中激光雷达和摄像头的个数可以是一个，也可以是多个，当激光雷达的个数是多个时，先对多个激光雷达的点云数据进行融合，得到融合后的点云数据，对摄像头的图像数据进行融合，得到融合后的图像数据，随后，将融合后的点云数据作为步骤130中的点云数据，将融合后的图像数据作为步骤110中的图像数据，继续执行后续的步骤。
由此，通过应用本发明实施例提供的自动驾驶环境感知方法，通过标定参数，将点云投影至图像坐标系的图像障碍物信息上，从而从原始信息层面克服单一传感器性能缺陷，从而获取更稳定、准确的障碍物信息，提升了环境感知障碍物信息的分类精度和检测精度，提升和感知融合的效果。
图2为本发明实施例二提供的自动驾驶环境感知***结构示意图。该自动驾驶环境感知***应用在实施例一中的动驾驶环境感知方法中，如图2所示，该自动驾驶环境感知***包括：获取单元210、处理单元220、分割单元230、聚类单元240、计算单元250融合单元260。
获取单元210用于获取第一坐标系下的图像数据；
处理单元220用于对图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；
获取单元210还用于，获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；
分割单元230用于对点云数据进行分割，得到前景点云；
聚类单元240用于对前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；
计算单元250用于根据预设的标定参数，将前景点云投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；
融合单元260用于将第一坐标系下的前景点云和图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；
处理单元220还用于，通过障碍物坐标信息，对激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
进一步的，分割单元230具体用于：
以地面平面为基准，将点云划分至预设的栅格地图中；
计算栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值；
当第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定任一栅格为第一栅格，并确定第一栅格内的点云为疑似地面点；
根据全部第一栅格的疑似地面点，拟合得到地面模型；
计算地面模型中的每个点至地面平面的高度差值，得到第二高度差值；
确定第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点为前景点云。
进一步的，计算单元250具体用于：
根据第二坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，计算前景点云在相机坐标系的坐标；
根据内参矩阵的焦距和中心偏移，将前景点云在相机坐标系的坐标转换为前景点云在第一坐标系的坐标。
进一步的，获取单元210还用于，获取第二坐标系下的毫米波雷达数据；计算单元250还用于根据预设的标定参数，将毫米波雷达数据投影至图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的毫米波雷达数据；将第一坐标系下的前景点云、图像障碍物信息和毫米波雷达数据进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息。
由此，通过应用本发明实施例提供的自动驾驶环境感知***，通过标定参数，将点云投影至图像坐标系的图像障碍物信息上，从而从原始信息层面克服单一传感器性能缺陷，从而获取更稳定、准确的障碍物信息，提升了环境感知障碍物信息的分类精度和检测精度，提升和感知融合的效果。
发明实施例三提供了一种设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序，存储器可通过总线与处理器连接。存储器可以是非易失存储器，例如硬盘驱动器和闪存，存储器中存储有软件程序和设备驱动程序。软件程序能够执行本发明实施例提供的上述方法的各种功能；设备驱动程序可以是网络和接口驱动程序。处理器用于执行软件程序，该软件程序被执行时，能够实现本发明实施例一提供的方法。
本发明实施例四提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行本发明实施例一提供的方法。
本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例一提供的方法。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶环境感知方法，其特征在于，所述自动驾驶环境感知方法包括：
获取第一坐标系下的图像数据；
对所述图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；
获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；
对所述点云数据进行分割，得到前景点云；
对所述前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；
根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；
将所述第一坐标系下的前景点云和所述图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；
通过所述障碍物坐标信息，对所述激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行分割，得到前景点云具体包括：
以地面平面为基准，将点云划分至预设的栅格地图中；
计算所述栅格地图中的任一栅格中，高度最大点和高度最小点的高度差值，得到第一高度差值；
当所述第一高度差值小于预设的第一高度阈值时，确定所述任一栅格为第一栅格，并确定所述第一栅格内的点云为疑似地面点；
根据全部所述第一栅格的疑似地面点，拟合得到地面模型；
计算所述地面模型中的每个点至所述地面平面的高度差值，得到第二高度差值；
确定所述第二高度差值不小于预设的第二高度阈值时的点为前景点云。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云具体包括：
根据第二坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，计算前景点云在相机坐标系的坐标；
根据内参矩阵的焦距和中心偏移，将前景点云在相机坐标系的坐标转换为前景点云在第一坐标系的坐标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二坐标系下的毫米波雷达数据；
根据预设的标定参数，将所述毫米波雷达数据投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的毫米波雷达数据；
将所述第一坐标系下的前景点云、所述图像障碍物信息和毫米波雷达数据进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一坐标系为图像像素坐标系，所述第二坐标系为车辆坐标系，所述标定参数包括相机外参和内参。
6.一种自动驾驶环境感知***，其特征在于，所述自动驾驶环境感知***包括：
获取单元，所述获取单元用于获取第一坐标系下的图像数据；
处理单元，所述处理单元用于对所述图像数据进行处理，得到图像障碍物信息；
所述获取单元还用于，获取第二坐标系下的激光雷达的点云数据；
分割单元，所述分割单元用于对所述点云数据进行分割，得到前景点云；
聚类单元，所述聚类单元用于对所述前景点云进行聚类，得到激光障碍物信息；
计算单元，所述计算单元用于根据预设的标定参数，将所述前景点云投影至所述图像障碍物信息上，得到第一坐标系下的前景点云；
融合单元，所述融合单元用于将所述第一坐标系下的前景点云和所述图像障碍物信息进行融合，得到第一坐标系下的障碍物坐标信息；
所述处理单元还用于，通过所述障碍物坐标信息，对所述激光障碍物信息进行优化处理，确定目标障碍物。
7.根据权利要求6所述的***，其特征在于，所述计算单元具体用于：
根据第二坐标系到相机坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，计算前景点云在相机坐标系的坐标；
根据内参矩阵的焦距和中心偏移，将前景点云在相机坐标系的坐标转换为前景点云在第一坐标系的坐标。
8.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法。
9.一种设备，其特征在于，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于执行权利要求1-5任一所述的方法。
10.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1-5任一所述的方法。
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