车辆避障方法、装置、设备以及存储介质与流程

本公开涉及计算机，尤其涉及障碍物识别、智能驾驶等人工智能。

背景技术：

1、由于矿卡体积大、驾驶员视野受限、矿卡自身重量大、刹车距离远等原因，可能导致矿卡在矿区进行作业任务过程中存在较大碰撞风险。因此需要防止矿卡碰撞。

技术实现思路

1、本公开提供了一种车辆避障方法、装置、设备以及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种车辆避障方法，包括：

3、对点云进行聚类，得到一个或多个障碍物位置相关信息；

4、根据该一个或多个障碍物位置相关信息，获取一个或多个障碍物点云；

5、根据该一个或多个障碍物点云进行障碍物识别，得到该一个或多个障碍物点云对应的障碍物类型；

6、根据该障碍物类型对该一个或多个障碍物点云进行过滤；

7、根据过滤后的障碍物点云进行车辆避障处理。

8、根据本公开的另一方面，提供了一种障碍物分类模型的训练方法，包括：

9、将点云样本的统计特征输入初始模型，得到障碍物识别结果；其中，该点云样本的统计特征包括以下至少之一：点云中点的分布特征、点的强度分布特征和点的高度分布特征；

10、根据该点云样本中标注的障碍物类型与该障碍物识别结果对模型参数进行调整，得到该障碍物分类模型。

11、根据本公开的另一方面，提供了一种车辆避障装置，包括：

12、聚类模块，用于对点云进行聚类，得到一个或多个障碍物位置相关信息；

13、障碍物点云模块，用于根据该一个或多个障碍物位置相关信息，获取一个或多个障碍物点云；

14、识别模块，用于根据该一个或多个障碍物点云进行障碍物识别，得到该一个或多个障碍物点云对应的障碍物类型；

15、障碍物过滤模块，用于根据该障碍物类型对该一个或多个障碍物点云进行过滤；

16、避障模块，用于根据过滤后的障碍物点云进行车辆避障处理。

17、根据本公开的另一方面，提供了一种障碍物分类模型的训练装置，包括：

18、输入模块，用于将点云样本的统计输入特征输入初始模型，得到障碍物识别结果；其中，该点云样本的统计输入特征包括以下至少之一：点云中的中心点、尺寸、点的分布特征、点的强度分布特征和点的高度分布特征；

19、调整模块，用于根据该点云样本中标注的障碍物类型与该障碍物识别结果对模型参数进行调整，得到该障碍物分类模型。

20、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

21、至少一个处理器；以及

22、与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

23、该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。

24、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。

25、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。

26、根据本公开实施例，可以先对点云进行聚类后，根据障碍物位置相关信息得到障碍物点云，然后根据障碍物点云进行识别，过滤某些障碍物类型对应的障碍物点云，根据剩余的障碍物点云进行避障。这样，可以提高车辆避障操作的准确性，提高车辆运行时的安全性。

27、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种车辆避障方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对车辆上的雷达采集的第一点云进行过滤的条件，包括以下至少之一：

4.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述第二点云进行地面拟合，并过滤得到地面之上的第三点云，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，对点云进行聚类，得到一个或多个障碍物位置相关信息，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，根据所述一个或多个障碍物位置相关信息，获取一个或多个障碍物点云，包括；

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，根据所述一个或多个障碍物点云进行障碍物识别，得到所述一个或多个障碍物点云对应的障碍物类型，包括：

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，根据所述障碍物类型对所述一个或多个障碍物点云进行过滤，包括：

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，根据过滤后的障碍物点云进行车辆避障处理，包括：

10.一种障碍物分类模型的训练方法，包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述障碍物类型包括人、车、扬尘和挡墙的至少之一。

12.一种车辆避障装置，包括：

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还包括：

14.根据权利要求13所述的装置，其中，对车辆上的雷达采集的第一点云进行过滤的条件，包括以下至少之一：

15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述拟合模块，包括：

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述聚类模块，包括：

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述障碍物点云模块，包括；

18.根据权利要求12至17中任一项所述的装置，其中，所述识别模块还用于将所述一个或多个障碍物点云的统计特征，输入障碍物分类模型，得到所述一个或多个障碍物点云对应的障碍物类型；其中，所述障碍物点云的统计特征包括以下至少之一：点云中点的分布特征、点的强度分布特征和点的高度分布特征。

19.根据权利要求12至18中任一项所述的装置，其中，所述障碍物过滤模块还用于从所述一个或多个障碍物点云中，删除所述障碍物类型为扬尘的障碍物点云；其中，所述障碍物类型包括人、车辆、扬尘和挡墙的至少之一。

20.根据权利要求12至19中任一项所述的装置，其中，所述避障模块，包括：

21.一种障碍物分类模型的训练装置，包括：

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述障碍物类型包括人、车、扬尘和挡墙的至少之一。

23.一种电子设备，包括：

24.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

25.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

技术总结本公开提供了车辆避障方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及障碍物识别技术领域、智能驾驶等人工智能技术领域。具体实现方案为：对点云进行聚类，得到一个或多个障碍物位置相关信息；根据该一个或多个障碍物位置相关信息，获取一个或多个障碍物点云；根据该一个或多个障碍物点云进行障碍物识别，得到该一个或多个障碍物点云对应的障碍物类型；根据该障碍物类型对该一个或多个障碍物点云进行过滤；根据过滤后的障碍物点云进行车辆避障处理。根据本公开，可以提高车辆避障操作的准确性，提高车辆运行时的安全性。技术研发人员：李润龙,黄轩,燕家兴,徐洛冬,胡琪琳,刘旭受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29