颠簸工况下的测距补偿方法、装置和存储介质及电子设备与流程

本技术涉及自动驾驶领域，具体而言，涉及一种颠簸工况下的测距补偿方法、装置和存储介质及电子设备。

背景技术：

1、目前常用的测距方法包括超声波测距：通过测量发射和接收之间的时间差，可以计算出距离；激光测距：使用计时器来测定激光束从发射到接收的时间，然后根据光速计算出距离，激光测距仪通常使用脉冲法和相位法来测量距离；单目测距：通过单个摄像头来测量物体与摄像头的距离。它通常依赖于图像处理和机器学习算法来估计距离，相机滤波器依赖小孔成像原理进行目标高宽观测融合获取信息，在复杂行驶工况下，车头会降低或升高，即产生俯仰角变化，当车头降低时，观测到的目标距离消失点越近，说明目标越远，即测距偏远，针对该现象需要进行测距补偿；

2、现有技术对于破损车道线、旧线痕迹等易产生车道线误检或漏检，因此仅利用车道线进行补偿要求车道线精度高，否则会导致目标测距不准；也就是复杂工况下接地点检测不准；惯性测量单元是具有累计误差，不能较好应对长路段测距；也就是说，现有技术中颠簸工况下存在测距补偿不准确的技术问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种颠簸工况下的测距补偿方法、装置和存储介质及电子设备，以至少解决相关技术中在颠簸工况下的测距补偿不准确的技术问题。

2、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种颠簸工况下的测距补偿方法，包括：在自车对象当前处于颠簸状态的情况下，获取上述自车对象当前采集的道路图像，以及上述自车对象检测到的上述自车对象与目标车对象之间的第一车距，其中，上述道路图像中包括与上述目标车对象匹配的目标图像区域；根据上述第一车距所对应的距离区间，从上述目标图像区域中确定出目标测距区域，其中，多个上述距离区间分别对应于上述目标图像区域中的至少一个参考测距区域；基于与上述目标测距区域匹配的图像参数以及与上述目标测距区域匹配的测距补偿模型，确定第二车距，其中，上述测距补偿模型为基于上述自车对象，上述目标车对象，以及上述目标测距区域指示的目标部件确定的几何模型，上述目标部件为上述目标车对象上的部件对象；基于上述第一车距和上述第二车距确定上述自车对象和上述目标车对象之间的目标车距。

3、根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种颠簸工况下的测距补偿装置，包括：获取单元，在自车对象当前处于颠簸状态的情况下，获取上述自车对象当前采集的道路图像，以及上述自车对象检测到的上述自车对象与目标车对象之间的第一车距，其中，上述道路图像中包括与上述目标车对象匹配的目标图像区域；第一确定单元，根据上述第一车距所对应的距离区间，从上述目标图像区域中确定出目标测距区域，其中，多个上述距离区间分别对应于上述目标图像区域中的至少一个参考测距区域；第二确定单元，基于与上述目标测距区域匹配的图像参数以及与上述目标测距区域匹配的测距补偿模型，确定第二车距，其中，上述测距补偿模型为基于上述自车对象，上述目标车对象，以及上述目标测距区域指示的目标部件确定的几何模型，上述目标部件为上述目标车对象上的部件对象；第三确定单元，基于上述第一车距和上述第二车距确定上述自车对象和上述目标车对象之间的目标车距。

4、作为一种可选的方案，上述颠簸工况下的测距补偿装置，还包括：判断单元，用于在上述第一车距小于或等于目标距离的情况下，将上述目标图像区域中的车尾框区域确定为上述目标测距区域；在上述第一车距大于上述目标距离的情况下，获取上述目标车对象所对应的尾灯描述参数，其中，上述尾灯描述参数用于指示上述目标车对象的车尾灯的启用状态；在上述尾灯描述参数指示上述目标车对象的上述车尾灯处于启用状态的情况下，将上述目标图像区域中的车尾灯区域确定为上述目标测距区域；在上述尾灯描述参数指示上述目标车对象的上述车尾灯处于未启用状态的情况下，将上述目标图像区域中的车轮区域确定为上述目标测距区域。

5、作为一种可选的方案，上述判断单元，包括：第一确定模块，用于根据上述自车对象对应的位于目标斜坡上的第一几何对象，上述目标车对象对应的第二几何对象，上述第一几何对象上的目标点，与上述第二几何对象的目标顶点确定第一测距补偿模型，其中，上述目标斜坡的第一坡度用于指示上述自车对象的当前颠簸状态，上述目标点用于指示上述自车对象上配置的图像传感器，上述目标顶点用于指示上述目标车对象的上述车尾框区域的下边框；获取与上述目标测距区域匹配的第一图像参数集合，其中，上述第一图像参数集合包括上述图像传感器的视场角，上述图像传感器的焦距，图像坐标系高度，上述车尾框区域的下边框的距离图像平面底部的边框高度；获取与上述自车对象关联的第一自车参数集合，以及与上述目标车对象关联的第一目标车参数，其中，上述第一自车参数集合包括上述自车对象的自车车速，上述自车对象的颠簸时长，上述图像传感器的安装高度，上述第一目标车参数包括上述目标车的下车尾框距离地面的车尾框高度；根据上述第一测距补偿模型，以及上述第一图像参数集合，上述第一自车参数集合和上述第一目标车参数，确定上述第二车距。

6、作为一种可选的方案，上述判断单元，包括：第二确定模块，用于根据上述自车对象对应的位于目标斜坡上的第三几何对象，上述目标车对象对应的第四几何对象，上述第三几何对象上的目标点，与上述第四几何对象的目标顶点确定第二测距补偿模型，其中，上述目标斜坡的第二坡度用于指示上述自车对象的当前颠簸状态，上述目标点用于指示上述自车对象上配置的图像传感器，上述目标顶点用于指示上述目标车对象的上述车尾灯区域的下边框；获取与上述目标测距区域匹配的第二图像参数集合，其中，上述第二图像参数集合包括上述图像传感器的视场角，上述图像传感器的焦距，图像坐标系高度，上述车尾灯区域的下边框的距离图像平面底部的边框高度；获取与上述自车对象关联的第二自车参数集合，以及与上述目标车对象关联的第二目标车参数，其中，上述第二自车参数集合包括上述自车对象的自车车速，上述自车对象的颠簸时长，上述图像传感器的安装高度，上述第二目标车参数包括上述目标车的车尾灯距离地面的车尾灯高度；根据上述第二测距补偿模型，以及上述第二图像参数集合，上述第二自车参数集合和上述第二目标车参数，确定上述第二车距。

7、作为一种可选的方案，上述判断单元包括：第三确定模块，用于根据上述自车对象对应的位于目标斜坡上的第五几何对象，上述目标车对象对应的第六几何对象，上述第五几何对象上的目标点，与上述第六几何对象的目标顶点确定第三测距补偿模型，其中，上述目标斜坡的第三坡度用于指示上述自车对象的当前颠簸状态，上述目标点用于指示上述自车对象上配置的图像传感器，上述目标顶点用于指示上述目标车对象的车轮接地点；获取与上述目标测距区域匹配的第三图像参数集合，其中，上述第三图像参数集合包括上述图像传感器的视场角，上述图像传感器的焦距，图像坐标系高度，上述车轮区域的接地点的距离图像平面底部的接地高度；获取与上述自车对象关联的第三自车参数集合，其中，上述第三自车参数集合包括上述自车对象的自车车速，上述自车对象的颠簸时长，上述图像传感器的安装高度；根据上述第三测距补偿模型，以及上述第三图像参数集合，上述第三自车参数集合确定上述第二车距。

8、作为一种可选的方案，上述第三确定单元，还包括第四确定模块，用于：根据上述第一车距所对应的距离区间确定参考系数，其中，上述参考系数与上述距离区间之间具有正相关关系；将上述第一车距与上述参考系数之间的第一比值，确定为与上述第一车距匹配的第一权重系数，并将1与上述第一比值之间的差值，确定为与上述第二车距匹配的第二权重系数；根据上述第一车距，上述第二车距，以及与上述第一车距匹配的上述第一权重系数，与上述第二车距匹配的上述第二权重系数的加权求和结果，确定上述目标车距。

9、作为一种可选的方案，上述第四确定模块包括：第一获取单元，用于在上述第一车距对应于第一距离区间的情况下，获取与上述第一车距对应的第一时间帧相邻的n个时间帧各自对应的参考车距；根据n个上述参考车距的加权求和结果，对上述第一车距进行更新；在上述第一车距对应于第二距离区间的情况下，获取与上述第一车距对应的第一时间帧相邻的m个时间帧各自对应的参考车距；根据n个上述参考车距的加权求和结果，对上述第一车距进行更新；其中，上述第一距离区间中的第一距离数值均小于上述第二距离区间中的第一距离数值，上述n为根据更新前的上述第一距离与第一参考值之间的比值确定的整数，上述m为根据更新前的上述第一距离与第二参考值之间的比值确定的整数，上述第一参考值小于上述第二参考值。

10、作为一种可选的方案，上述第三确定单元还用于：根据第一时间帧对应的第一目标车距，与第二时间帧对应的第二目标车距之间的车距差值，确定上述目标车对象的速度预测值；根据上述速度预测值确定上述目标车对象在上述第二时间帧和第三时间帧之间对应的位移预测值；根据上述位移预测值确定与上述第三时间帧对应的第三预测车距；在获取到与上述第三时间帧对应的第三目标车距的情况下，获取上述第三预测车距与上述目标车距之间的预测误差度；在连续l帧分别对应的上述预测误差度均大于或等于目标阈值的情况下，通过目标修正算法对连续l帧分别对应的目标车距进行修正；在连续l帧中存在至少一帧对应的上述预测误差度小于目标阈值的情况下，输出连续l帧分别对应的上述目标车距。

11、作为一种可选的方案，上述获取单元还用于：获取上述自车对象当前采集的道路图像序列，其中，上述道路图像序列中包括多个连续时间帧分别采集的道路图像；在上述道路图像中包括多个车道线对象的情况下，根据上述道路图像中各自包括的上述车道线对象，分别确定与多个上述道路图像分别对应的车道线消失点，其中，上述车道线消失点为根据上述道路图像中的多个上述车道线对象的对象指向方向确定；根据多个上述车道线消失点各自的图像位置获取多个上述车道线消失点的图像位置关系特征；在上述图像位置关系特征满足目标图像条件的情况下，确定上述自车对象当前处于颠簸状态。

12、根据本技术实施例的又一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如以上颠簸工况下的测距补偿方法。

13、根据本技术实施例的又一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的颠簸工况下的测距补偿方法。

14、在本技术的上述实施例中，在自车对象当前处于颠簸状态的情况下，获取自车对象当前采集的道路图像，以及自车对象检测到的自车对象与目标车对象之间的第一车距，其中，道路图像中包括与目标车对象匹配的目标图像区域；根据第一车距所对应的距离区间，从目标图像区域中确定出目标测距区域，其中，多个距离区间分别对应于目标图像区域中的至少一个参考测距区域；基于与目标测距区域匹配的图像参数以及与目标测距区域匹配的测距补偿模型，确定第二车距，其中，测距补偿模型为基于自车对象，目标车对象，以及目标测距区域指示的目标部件确定的几何模型，目标部件为目标车对象上的部件对象；基于第一车距和第二车距确定自车对象和目标车对象之间的目标车距。

15、通过本技术的上述实施方式，在自车对象当前处于颠簸状态的情况下，获取自车对象当前采集的道路图像，以及自车对象检测到的自车对象与目标车对象之间的第一车距，其中，道路图像中包括与目标车对象匹配的目标图像区域；根据第一车距所对应的距离区间，从目标图像区域中确定出目标测距区域，其中，多个距离区间分别对应于目标图像区域中的至少一个参考测距区域；基于与目标测距区域匹配的图像参数以及与目标测距区域匹配的测距补偿模型，确定第二车距，其中，测距补偿模型为基于自车对象，目标车对象，以及目标测距区域指示的目标部件确定的几何模型，目标部件为目标车对象上的部件对象；基于第一车距和第二车距确定自车对象和目标车对象之间的目标车距，从而解决了现有技术中颠簸工况下存在测距补偿不准确的技术问题。