一种道路场景识别方法、装置、车辆及计算机存储介质与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种道路场景识别方法、装置、车辆及计算机存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能技术、多传感器融合技术以及控制决策技术的发展，对于自动驾驶车辆的需求也越来越强烈。除了常规的结构化道路场景，在实际驾驶中还会遇到大量的施工场景或者事故场景。在正常道路和路口经常会遇到施工场景或者事故场景，正常车辆通过此类场景的时候经常需要进行避让或者减速。目前针对于施工场景或者事故场景的障碍物检测主要运用了基于摄像头视觉和基于激光雷达的方法。基于摄像头视觉的方法，可拓展性强，检测能力强，但对于相关的视觉算法要求较高，对于逆光和弱光场景的鲁棒性也不够高。而在自动驾驶软件中，感知部分只能通过对单个障碍物进行识别而不是对整个场景有所理解。智能车辆无法根据一些特殊的场景进行合理的行为决策生成，目前行业内暂时没有相关技术人员提出解决方案。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种道路场景识别方法、装置、车辆及计算机存储介质，使得自动驾驶车辆能对道路场景进行识别，以在遇到施工场景或者事故场景时能够给规划控制模块提供足够的信息输出相应的指令。
4.为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
5.第一方面，本发明实施例提供了一种道路场景识别方法，所述道路场景识别方法包括：
6.获取车辆周围环境信息；
7.对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理；
8.根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围。
9.作为其中一种实施方式，所述车辆周围环境信息包括以下至少一项：
10.交通锥、事故车辆、工程车辆。
11.作为其中一种实施方式，所述对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理，包括：
12.根据以下转换矩阵将时间序列较早的坐标值转换到当前时刻的车辆坐标系中：
[0013][0014]
其中，x0为当前时刻t0下的x坐标，y0为当前时刻t0下的y坐标，θ为t0时刻和tn时刻车辆在enu坐标系中的车头方向差值，δx和δy为t0时刻和tn时刻车辆在enu坐标系中的位置偏差，xn为tn时刻下的x坐标，yn为tn时刻下的y坐标。
[0015]
作为其中一种实施方式，所述对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理之后，包括：
[0016]
对处理后的车辆周围环境信息进行dbscan聚类。
[0017]
作为其中一种实施方式，所述对处理后的车辆周围环境信息进行dbscan聚类之后，包括：
[0018]
对处理后的车辆周围环境信息的聚类结果进行凸包计算。
[0019]
作为其中一种实施方式，所述根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围，包括：
[0020]
获取预设区域与车辆的位置关系；
[0021]
输出所述预设区域范围及所述预设区域与车辆的位置关系。
[0022]
作为其中一种实施方式，所述根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围之后，包括：
[0023]
根据所述预设区域范围及所述预设区域与车辆的位置关系，输出横向避让指令和/或横向换道指令和/或纵向减速指令。
[0024]
第二方面，本发明实施例提供了一种道路场景识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述道路场景识别方法的步骤。
[0025]
第三方面，本发明实施例提供了一种车辆，所述车辆包括如第二方面所述的道路场景识别装置。
[0026]
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述道路场景识别方法的步骤。
[0027]
本发明实施例提供的道路场景识别方法、装置、车辆及计算机存储介质，所述道路场景识别方法包括：获取车辆周围环境信息；对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理；根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围。如此，通过对车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理，以确认道路预设区域范围，使得自动驾驶车辆能对道路场景进行识别，以在遇到施工场景或者事故场景时能够给规划控制模块提供足够的信息输出相应的指令。
附图说明
[0028]
图1为本发明实施例提供的一种道路场景识别方法的流程示意图；
[0029]
图2为本发明实施例提供的一种道路场景识别方法的凸包计算示意图；
[0030]
图3为本发明实施例提供的一种道路场景识别装置的结构示意图。
具体实施方式
[0031]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该
要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本发明不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
[0032]
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
[0033]
应该理解的是，虽然本发明实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0034]
需要说明的是，在本文中，采用了诸如s101、s102等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行s102后执行s101等，但这些均应在本发明的保护范围之内。
[0035]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0036]
参见图1，为本发明实施例提供的一种道路场景识别方法，该道路场景识别方法可以由本发明实施例提供的一种道路场景识别装置来执行，该道路场景识别装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现，所述道路场景识别方法包括以下步骤：
[0037]
步骤s101：获取车辆周围环境信息；
[0038]
具体地，在车辆处于自动驾驶状态下，通过实时的感知获得车辆周围环境信息可以包括当前车辆周围的交通锥、事故车辆、工程车辆的位置和外形大小。可通过接收激光雷达扫描得到的与车辆相关联的环境相关的传感器数据，基于所述传感器数据确定道路干扰物体(交通锥、事故车辆、工程车辆等)存在于所述环境内，并且利用处理器生成合成图，所述合成图包括将所述道路干扰物体(交通锥、事故车辆、工程车辆等)叠加在所述环境的图上。
[0039]
步骤s102：对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理；
[0040]
这里，对于交通锥的识别，为了避免感知的不稳定性，需要对交通锥的感知结果进行多帧累计处理，把过去一段时间的交通锥感知结果做坐标转换到当前时刻的车辆坐标系中，以增加识别的稳定程度。如此，避免在感知结果出现问题的情况下对场景识别结果产生影响。
[0041]
在一实施方式中，所述对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理，包括：
[0042]
根据以下转换矩阵将时间序列较早的坐标值转换到当前时刻的车辆坐标系中：
[0043][0044]
其中，x0为当前时刻t0下的x坐标，y0为当前时刻t0下的y坐标，θ为t0时刻和tn时刻车辆在enu坐标系中的车头方向差值，δx和δy为t0时刻和tn时刻车辆在enu坐标系中的位置偏差，xn为tn时刻下的x坐标，yn为tn时刻下的y坐标。
[0045]
具体实现中，假设时间序列为[t-4
，t-3
，t-2
，t-1
，t0],当前时刻为t0，如果需要把t-3
时刻的交通锥位置坐标转换到t0时刻，则根据以下转换矩阵即可实现：
[0046][0047]
可以理解地，将每一个过去时刻的坐标重复以上步骤，就可以将过去时刻的坐标转换到当前时刻。
[0048]
需要说明的是，enu坐标系即站心坐标系，也叫做站点坐标系、东-北-天坐标系。站心直角坐标系以站心(如gps接收天线中心)为坐标系原点o，z轴与椭球的法线重合，向上为正(天向)，y轴与椭球的短半轴重合(北向)，x轴与椭球的长半轴重合(东向)所构成的直角坐标系，称为当地东北天坐标系(enu)。站心坐标系是以测站为原点的坐标系，即用准备好的基座来定点并进行观察和测量，一般用于施工工程，也用于了解以观察者为中心的其他物体运动规律。
[0049]
在一实施方式中，所述对所述车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理之后，包括：
[0050]
对处理后的车辆周围环境信息进行dbscan聚类。
[0051]
需要说明的是，dbscan(density-based spatial clustering of applications with noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
[0052]
具体实现中，(1)从处理后的车辆周围环境信息中检测一个尚未检查过的点p，如果p未被处理，即未被归为某个簇或者标记为噪声，则检查其邻域，若包含的点数不小于最小包含点数，则建立新簇c，将其中的所有点加入候选集n；(2)对候选集n中所有尚未被处理的点q，检查其邻域，若至少包含最小包含点数个点，则将这些点加入n，反之为噪声，如果q未归于任何一个簇，则将q加入c；(3)重复步骤(2)，继续检查n中未被处理的点，直到当前候选集n为空；(4)重复步骤(1)～(3)，直到所有点都被处理过，即都归入了某个簇或标记为噪声；以上计算得到的簇就是被聚类之后的点。
[0053]
在一实施方式中，所述对处理后的车辆周围环境信息进行dbscan聚类之后，包括：
[0054]
对处理后的车辆周围环境信息的聚类结果进行凸包计算。
[0055]
这里，在处理后的车辆周围环境信息为交通锥时，对于已经分过类的同类交通锥
进行施工区域外框的重建，如图2所示，要求区域外框为凸包以支持下游规划模块的计算。
[0056]
步骤s103：根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围。
[0057]
具体地，根据步骤s102中获得的处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域是否存在以及预设区域范围，其中，所述预设区域可以是指施工区域或者事故区域等。如此，可在自动驾驶车辆遇到施工场景或者事故场景时，给规划控制模块提供足够的信息做出相应的反应。
[0058]
综上，上述实施例提供的道路场景识别方法中，通过获取车辆周围环境信息，然后对车辆周围环境信息进行坐标转换和多帧累计处理，根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围，使得自动驾驶车辆能对道路场景进行识别，以在遇到施工场景或者事故场景时能够给规划控制模块提供足够的信息输出相应的指令。
[0059]
在一实施方式中，所述根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围，包括：
[0060]
获取预设区域与车辆的位置关系；
[0061]
输出所述预设区域范围及所述预设区域与车辆的位置关系。
[0062]
这里，可以基于激光雷达传感器数据获取预设区域与车辆的位置关系，采用具有视场的顶部安装式感测设备，例如激光雷达传感器或360度摄像头，该感测设备使得系统能够确定车辆与交通锥相距的距离，或者使用交通锥等道路干扰物体在地平面上的单应投影来确定交通锥等道路干扰物体的位置。还可以生成与交通锥等道路干扰物体的存在的空间可能性相对应的热点图，并基于所述热点图生成包括叠加在和车辆相关联的环境图上的道路干扰物体的合成图。如此，确定是否存在施工区域或者事故区域，并输出施工区域或者事故区域相对于自车的位置，可以实现在自动驾驶车辆遇到施工场景或者事故场景的智能行为实现。
[0063]
在一实施方式中，所述根据处理后的车辆周围环境信息，确认预设区域范围之后，包括：
[0064]
根据所述预设区域范围及所述预设区域与车辆的位置关系，输出横向避让指令和/或横向换道指令和/或纵向减速指令。
[0065]
这里，确认施工区域或者事故区域范围之后，规划模块根据获取的施工区域或者事故区域范围输出横向避让指令和/或横向换道指令和/或纵向减速指令。如此，能够通过预设场景的识别实现自动驾驶车辆对于此类场景进行减速或者绕行。
[0066]
基于前述实施例相同的发明构思，本发明实施例提供了一种道路场景识别装置，如图3所示，该道路场景识别装置包括：处理器110和用于存储能够在处理器110上运行的计算机程序的存储器111；其中，图3中示意的处理器110并非用于指代处理器110的个数为一个，而是仅用于指代处理器110相对其他器件的位置关系，在实际应用中，处理器110的个数可以为一个或多个；同样，图3中示意的存储器111也是同样的含义，即仅用于指代存储器111相对其他器件的位置关系，在实际应用中，存储器111的个数可以为一个或多个。所述处理器110用于运行所述计算机程序时，实现所述道路场景识别方法。
[0067]
该道路场景识别装置还可包括：至少一个网络接口112。该道路场景识别装置中的各个组件通过总线系统113耦合在一起。可理解，总线系统113用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统113除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但
是为了清楚起见，在图3中将各种总线都标为总线系统113。
[0068]
其中，存储器111可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read only memory)、可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electrically erasable programmable read-only memory)、磁性随机存取存储器(fram，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compact disc read-only memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random access memory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(sram，static random access memory)、同步静态随机存取存储器(ssram，synchronous static random access memory)、动态随机存取存储器(dram，dynamic random access memory)、同步动态随机存取存储器(sdram，synchronous dynamic random access memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram，double data rate synchronous dynamic random access memory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram，enhanced synchronous dynamic random access memory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram，synclink dynamic random access memory)、直接内存总线随机存取存储器(drram，direct rambus random access memory)。本发明实施例描述的存储器111旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0069]
本发明实施例中的存储器111用于存储各种类型的数据以支持该道路场景识别装置的操作。这些数据的示例包括：用于在该道路场景识别装置上操作的任何计算机程序，如操作系统和应用程序；联系人数据；电话簿数据；消息；图片；视频等。其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序，例如媒体播放器(media player)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。这里，实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。
[0070]
基于前述实施例相同的发明构思，本实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括如上所述的道路场景识别装置。
[0071]
基于前述实施例相同的发明构思，本实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，计算机存储介质可以是磁性随机存取存储器(fram，ferromagnetic random access memory)、只读存储器(rom，read only memory)、可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electrically erasable programmable read-only memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compact disc read-only memory)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。所述计算机存储介质中存储的计算机程序被处理器运行时，实现上述所述的道路场景识别方法。所述计算机程序被处理器执行时实现的具体步骤流程请参考图1所示实施例的描述，在此不再赘述。
[0072]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0073]
在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。
[0074]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。