和0m对应的障 碍物为一个障碍物。
[0168] 可选的，该装置，还包括：
[0169] 指数模块460,用于WD-S证据理论分析每个障碍物的雷达参数和视觉参数，得到 每个障碍物的障碍等级，障碍等级表征任一障碍物实际存在的可信度。
[0170] 去除模块470,用于去除至少一个障碍物中障碍等级小于预设等级的障碍物。
[0171] 需要补充说明的是，本发明实施例提供的障碍物探测装置，通过对多个障碍物进 行去重处理，达到了提高获取的障碍物的目标参数的可靠性的效果。
[0172] 需要补充说明的是，本发明实施例提供的障碍物探测装置，通过D-S证据理论W 毫米波雷达和视觉传感器获取的障碍物参数获取障碍等级，并根据障碍等级来去除可信度 较低的障碍物，达到了提高获取的障碍物的目标参数的可信度的效果。
[0173] 综上所述，本发明实施例提供的障碍物探测装置，通过将毫米波雷达获取的雷达 参数与视觉传感器获取的视觉参数进行融合，并将融合后得到的参数作为障碍物的目标参 数，且视觉传感器探测的方位角的准确性较高，解决了相关技术中探测到的障碍物的方位 角的准确性较低的问题；达到了使探测到的障碍物的参数的准确性较高的效果。
[0174] 关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法 的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
[0175]W上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用W限制本发明，凡在本发明的精神和 原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种障碍物探测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过毫米波雷达获取位于车辆周围的至少一个障碍物的雷达参数； 通过视觉传感器获取所述至少一个障碍物的视觉参数； 分别将每个所述障碍物的雷达参数和所述视觉参数融合，将融合后的参数作为目标参 数。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述雷达参数包括：所述至少一个障碍物 在雷达坐标系中的坐标（\，^)、所述至少一个障碍物到所述毫米波雷达的距离d和所述至 少一个障碍物的方位角0，所述毫米波雷达位于所述雷达坐标系的原点，所述雷达坐标系 的X轴的正方向与所述车辆的行驶方向平行， 所述分别将每个所述障碍物的雷达参数和所述视觉参数融合，将融合后的参数作为目 标参数，包括： 获取所述毫米波雷达和所述视觉传感器的设置参数，所述设置参数包括所述视觉传感 器的光轴偏移量、所述雷达坐标系和视觉坐标系的坐标偏移量、所述视觉传感器的焦距和 所述视觉传感器距离地面的高度，所述视觉坐标系以所述视觉传感器获取的矩形图像的左 上角为原点，所述视觉坐标系的X轴与地面平行； 根据坐标转换公式将每个所述障碍物在所述雷达坐标系中的坐标（^，^)转换为所述 视觉坐标系中的坐标（Xp，yp)，所述坐标转换公式为：其中，所述Cx和所述Cy为所述视觉传感器的光轴偏移量，所述f为所述视觉传感器的 焦距，所述Lx和所述Ly为所述坐标偏移量，所述H为所述视觉传感器距离地面的高度； 以所述（xp，yp)为中心确定预设大小的识别框； 根据图像识别技术在所述识别框中识别每个所述障碍物在所述视觉坐标系中的宽度w和高度h; 根据宽高转换公式得到每个所述障碍物的实际宽度Rw和实际高度Rh，所述宽高转换公 式为：其中，所述4为所述视觉坐标系中每个单位宽度对应的实际宽度，所述dz为所述视觉 坐标系中每个单位高度对应的实际高度，所述目标参数包括所述Rw和所述Rh。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别将每个所述障碍物的雷达参数 和所述视觉参数融合，将融合后的参数作为目标参数，还包括： 根据方位角公式获取每个所述障碍物的目标方位角0i，所述方位角公式为：其中，所述M为所述视觉传感器获取的矩形图像的在所述视觉坐标系中的宽度，所述 死为所述视觉传感器的镜头视场角，所述目标参数包括所述0i。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别将每个所述障碍物的雷达参数 和所述视觉参数融合，将融合后的参数作为目标参数之后，所述方法还包括： 在所述车辆周围有至少两个障碍物时，根据去重公式获取所述至少两个障碍物中任意 两个障碍物的重合系数dp，所述去重公式为：其中，所述Q1和所述9m为所述至少两个障碍物中任意两个障碍物的目标方位角，所 述Cl1为所述0i对应的障碍物到所述毫米波雷达的距离，所述dm为所述0 m对应的障碍物 到所述毫米波雷达的距离； 当所述dp大于重合阈值时，确定所述Q1对应的障碍物和所述0 m对应的障碍物为一 个障碍物。5. 根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述通过视觉传感器获取所述至 少一个障碍物的视觉参数之后，还包括： 以D-S证据理论分析每个所述障碍物的雷达参数和视觉参数，得到每个所述障碍物的 障碍等级，所述障碍等级表征任一所述障碍物实际存在的可信度； 去除所述至少一个障碍物中障碍等级小于预设等级的障碍物。6. -种障碍物探测装置，其特征在于，所述装置包括： 雷达模块，用于通过毫米波雷达获取位于车辆周围的至少一个障碍物的雷达参数； 视觉模块，用于通过视觉传感器获取所述至少一个障碍物的视觉参数； 融合模块，用于分别将每个所述障碍物的雷达参数和所述视觉参数融合，将融合后的 参数作为目标参数。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述雷达参数包括：所述至少一个障碍物 在雷达坐标系中的坐标（\，^)、所述至少一个障碍物到所述毫米波雷达的距离d和所述至 少一个障碍物的方位角0，所述毫米波雷达位于所述雷达坐标系的原点，所述雷达坐标系 的X轴的正方向与所述车辆的行驶方向平行， 所述融合模块，用于：获取所述毫米波雷达和所述视觉传感器的设置参数，所述设置参 数包括所述视觉传感器的光轴偏移量、所述雷达坐标系和视觉坐标系的坐标偏移量、所述 视觉传感器的焦距和所述视觉传感器距离地面的高度，所述视觉坐标系以所述视觉传感器 获取的矩形图像的左上角为原点，所述视觉坐标系的X轴与地面平行； 根据坐标转换公式将每个所述障碍物在所述雷达坐标系中的坐标（^，^)转换为所述 视觉坐标系中的坐标（xp，yp)，所述坐标转换公式为：其中，所述Cx和所述Cy为所述视觉传感器的光轴偏移量，所述f为所述视觉传感器的 焦距，所述Lx和所述Ly为所述坐标偏移量，所述H为所述视觉传感器距离地面的高度； 以所述（xp，yp)为中心确定预设大小的识别框； 根据图像识别技术在所述识别框中识别每个所述障碍物在所述视觉坐标系中的宽度w和高度h; 根据宽高转换公式得到每个所述障碍物的实际宽度Rw和实际高度Rh，所述宽高转换公 式为：其中，所述4为所述视觉坐标系中每个单位宽度对应的实际宽度，所述dz为所述视觉 坐标系中每个单位高度对应的实际高度，所述目标参数包括所述Rw和所述Rh。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述融合模块，还用于根据方位角公式获 取每个所述障碍物的目标方位角0,，所述方位角公式为：其中，所述M为所述视觉传感器获取的矩形图像的在所述视觉坐标系中的宽度，所述 代为所述视觉传感器的镜头视场角，所述目标参数包括所述0i。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 重合模块，用于在所述车辆周围有至少两个障碍物时，根据去重公式获取所述至少两 个障碍物中任意两个障碍物的重合系数dp，所述去重公式为：其中，所述Q1和所述9m为所述至少两个障碍物中任意两个障碍物的目标方位角，所 述Cl1为所述0i对应的障碍物到所述毫米波雷达的距离，所述dm为所述0 m对应的障碍物 到所述毫米波雷达的距离； 去重模块，用于当所述dp大于重合阈值时，确定所述Q1对应的障碍物和所述0 m对应 的障碍物为一个障碍物。10. 根据权利要求6至9任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 指数模块，用于以D-S证据理论分析每个所述障碍物的雷达参数和视觉参数，得到每 个所述障碍物的障碍等级，所述障碍等级表征任一所述障碍物实际存在的可信度； 去除模块，用于去除所述至少一个障碍物中障碍等级小于预设等级的障碍物。
【专利摘要】本发明是关于一种障碍物探测方法和装置，属于智能交通领域。所述方法包括：通过毫米波雷达获取位于车辆周围的至少一个障碍物的雷达参数；通过视觉传感器获取所述至少一个障碍物的视觉参数；分别将每个所述障碍物的雷达参数和所述视觉参数融合，将融合后的参数作为目标参数。本发明通过将毫米波雷达获取的雷达参数与视觉传感器获取的视觉参数进行融合，并将融合后得到的参数作为障碍物的目标参数，且视觉传感器探测的方位角的准确性较高，解决了相关技术中探测到的障碍物的方位角的准确性较低的问题；达到了使探测到的障碍物的参数的准确性较高的效果。
【IPC分类】G01S13/86
【公开号】CN104965202
【申请号】CN201510341413
【发明人】谷明琴, 朱得亚, 王继贞, 张绍勇
【申请人】奇瑞汽车股份有限公司
【公开日】2015年10月7日
【申请日】2015年6月18日