基于车载传感器的距离计算方法、装置、车辆及存储介质与流程

本申请涉及车辆控制，尤其是涉及一种基于车载传感器的距离计算方法、装置、车辆及存储介质。

背景技术：

1、随着智能交通技术的快速发展，车辆间的距离计算成为实现智能行驶和交通安全的关键技术之一。

2、目前，通过车辆的摄像头和激光雷达对车辆前方的目标进行识别或检测，并根据识别到的目标的位置信息计算距离，驾驶辅助系统根据计算到的距离对车辆进行控制。然而摄像头拍摄的图像存在透视变形，导致距离计算存在误差。而激光雷达的探测距离和角度受到其硬件性能的限制，无法覆盖所有需要探测的区域，导致目标遗漏或距离计算不准确。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种基于车载传感器的距离计算方法、装置、车辆及存储介质，以解决现有技术中基于摄像头或激光雷达计算距离时准确度较低的技术问题。

2、本申请的第一方面提供一种基于车载传感器的距离计算方法，所述方法包括：

3、获取本车车辆所处环境的环境图像；

4、识别所述环境图像中的目标车辆及所述目标车辆的车辆类型；

5、调用预先训练的距离参数模型基于所述车辆类型得到距离校正参数；

6、确定所述目标车辆在所述环境图像中的位置信息，并根据所述距离校正参数及所述位置信息，计算所述目标车辆与所述本车车辆之间的初步距离；

7、获取车载传感器采集的实时行驶数据；

8、基于所述实时行驶数据对所述初步距离进行修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离。

9、可选的，所述根据所述距离校正参数及所述位置信息，计算所述目标车辆与所述本车车辆之间的初步距离包括：

10、根据图像传感器的内参及三角形相似原理，将所述位置信息转换为物理位置信息；

11、根据所述距离校正参数对所述物理位置信息进行校正，得到校正位置信息；

12、根据所述本车车辆的位置信息及所述校正位置信息，计算所述目标车辆与所述本车车辆之间的初步距离。

13、可选的，所述基于所述实时行驶数据对所述初步距离进行修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离包括：

14、获取所述目标车辆的第一行驶速度及第一行驶方向；

15、获取所述实时行驶数据中所述本车车辆的第二行驶速度及第二行驶方向；

16、根据所述第一行驶速度、所述第二行驶速度、所述第一行驶方向及所述第二行驶方向计算得到相对速度；

17、根据预设更新频率和所述相对速度，确定每次更新时距离变化量；

18、根据所述距离变化量对所述初步距离进行修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离。

19、可选的，所述方法还包括：

20、判断所述目标距离是否小于预设距离阈值；

21、当所述目标距离小于所述预设距离阈值时，根据所述目标距离确定行驶风险等级；

22、基于所述行驶风险等级确定预警提示等级；

23、根据所述预警提示等级对所述目标车辆进行预警提示。

24、可选的，

25、根据所述目标距离确定行驶风险等级包括：

26、根据所述相对速度及所述目标距离计算得到接近速度；

27、根据所述接近速度计算得到碰撞时间；

28、根据所述本车车辆的位置信息确定道路类型；

29、获取与所述道路类型对应的风险影响因子；

30、将所述碰撞时间、所述风险影响因子、所述第一行驶速度及所述第二行驶速度输入预设行驶风险等级计算模型中，得到所述行驶风险等级。

31、可选的，所述预设行驶风险等级计算模型表示如下：

32、

33、其中，f表示行驶风险等级，介于0和1之间，t表示碰撞时间，α表示风险影响因子，v1表示第一行驶速度，v2表示第二行驶速度。

34、可选的，所述方法还包括：

35、基于所述行驶风险等级调整所述第二行驶速度及/或所述第二行驶方向。

36、本申请的第二方面提供一种基于车载传感器的距离计算装置，所述装置包括：

37、图像获取模块，用于获取本车车辆所处环境的环境图像；

38、目标识别模块，用于识别所述环境图像中的目标车辆及所述目标车辆的车辆类型；

39、模型调用模块，用于调用预先训练的距离参数模型基于所述车辆类型得到距离校正参数；

40、距离计算模块，用于确定所述目标车辆在所述环境图像中的位置信息，并根据所述距离校正参数及所述位置信息，计算所述目标车辆与所述本车车辆之间的初步距离；

41、数据获取模块，用于获取车载传感器采集的实时行驶数据；

42、距离修正模块，用于基于所述实时行驶数据对所述初步距离进行修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离。

43、本申请的第三方面提供一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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所述的基于车载传感器的距离计算方法的步骤。

44、本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其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所述的基于车载传感器的距离计算方法的步骤。

45、本申请实施例提供的基于车载传感器的距离计算方法、装置、车辆及存储介质，通过识别环境图像中的目标车辆及其车辆类型，能够调用预先训练的距离参数模型，基于车辆类型得到距离校正参数，从而根据距离校正参数及目标车辆在环境图像中的位置信息，计算得到目标车辆与本车车辆之间的初步距离，实现了对距离的初次校正，考虑了不同车辆类型对距离计算产生的不同影响，从而提高了距离计算的初始准确性。在初次校正的基础上，进一步获取车载传感器采集的实时行驶数据，基于实时行驶数据对初步距离进行二次修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离。实时行驶数据的引入，使得距离计算能够考虑到车辆的动态行为，从而大大提高了距离计算的准确性。二次校正的过程不仅是对静态距离的微调，更是对动态场景下车辆间相对位置变化的精确追踪。

技术特征：

1.一种基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述根据所述距离校正参数及所述位置信息，计算所述目标车辆与所述本车车辆之间的初步距离包括：

3.根据权利要求1所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述基于所述实时行驶数据对所述初步距离进行修正，得到所述目标车辆与所述本车车辆之间的目标距离包括：获取所述目标车辆的第一行驶速度及第一行驶方向；

4.根据权利要求3所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述目标距离是否小于预设距离阈值；

5.根据权利要求4所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述根据所述目标距离确定行驶风险等级包括：

6.根据权利要求5所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述预设行驶风险等级计算模型表示如下：

7.根据权利要求4至6中任意一项所述的基于车载传感器的距离计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种基于车载传感器的距离计算装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种车辆，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上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权利要求1至7中任意一项所述的基于车载传感器的距离计算方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于车载传感器的距离计算方法的步骤。

技术总结本申请涉及车辆控制技术领域，提供了一种基于车载传感器的距离计算方法、装置、车辆及存储介质。本申请通过识别环境图像中的目标车辆及其车辆类型，能够调用预先训练的距离参数模型，基于车辆类型得到距离校正参数，从而根据距离校正参数及目标车辆在环境图像中的位置信息，计算得到目标车辆与本车车辆之间的初步距离，考虑了不同车辆类型对距离计算产生的不同影响，提高了距离计算的初始准确性；在初次校正的基础上，获取车载传感器采集的实时行驶数据，基于实时行驶数据对初步距离进行二次修正，得到目标车辆与本车车辆之间的目标距离，实时行驶数据的引入，使得距离计算能够考虑到车辆的动态行为，从而大大提高了距离计算的准确性。技术研发人员：赖扬鸣受保护的技术使用者：深圳市力鼎鹏智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9