本发明实施例涉及自动识别领域，尤其涉及一种车载探测设备及其参数的调整方法、介质、探测系统。
背景技术：
随着人工智能的发展，自动驾驶技术也日臻成熟。对于自动驾驶，环境感知是实现自动驾驶的必要前提，而障碍物检测是环境感知的重要组成部分。常见的障碍物检测设备，即车载探测设备包括：激光雷达、相机、毫米波雷达、超声波等传感设备等。激光雷达通过测量发射的激光信号和从障碍物表面反射的激光信号之间的时间差来测量距离，可以获取障碍物的距离数据，且不容易受到光照、烟雾、环境的影响，故被广泛地应用于自动驾驶等各种领域。自动驾驶车辆通过采用激光雷达、相机、红外光探测或者超声波探测等车载探测设备，对车辆周围的物体进行探测，及时改变驾驶策略，选择减速、转向、急停车等，以实现安全驾驶。
但是，现有的车载探测设备，采用固定的参数在对障碍物进行探测和扫描时，无法适配灵活多变的路况情况。在部分场景下，车载探测设备的探测准确率较低，从而影响无人驾驶的准确率和安全性。
技术实现要素：
本发明实施例解决的技术问题是如何提高车载探测设备的探测准确率。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种车载探测设备参数的调整方法，所述方法包括：实时采集并获取车辆周围的环境信息；实时获取所述车辆的位置信息；基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值；基于所确定的目标参数取值，实时调整所述车载探测设备的参数。
可选地，所述环境信息包括以下至少一种：天气信息、路况信息、交通指示信息。
可选地，所述位置信息包括：所述车辆的绝对位置及其绝对位置附近的地图信息。
可选地，所述实时获取所述车辆的位置信息包括：通过gps导航系统和互联网实时地图，实时获取所述车辆的位置信息。
可选地，所述车载探测设备包括以下至少一种：激光雷达、视觉传感器、毫米波雷达、激光测距仪、红外夜视仪和胎压传感器。
可选地，当所述车载探测设备为激光雷达时，所述车载探测设备的目标参数包括以下至少一种：激光雷达的视场范围、激光雷达的波长、激光雷达的水平分辨率、激光雷达的垂直分辨率、激光雷达的扫描频率、激光雷达的波束倾斜角和激光雷达的功率。
可选地，所述基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述车辆的位置信息，确定所述车载探测设备的目标参数取值包括：基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述位置信息，构建所述车辆对应的局部环境地图；在所述局部环境地图中，选择所述车辆周围的预设区域；在所述预设区域内，计算所述车辆的局部行驶线路和所述车载探测设备的目标参数取值。
本发明实施例提供一种车载探测设备，包括：第一获取模块，适于实时采集并获取车辆周围的环境信息；第二获取模块，适于实时获取所述车辆的位置信息；确定模块，适于基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值；调整模块，适于基于所确定的目标参数取值，实时调整所述车载探测设备的参数。
可选地，所述环境信息包括以下至少一种：天气信息、路况信息、交通指示信息。
可选地，所述位置信息包括：所述车辆的绝对位置及其绝对位置附近的地图信息。
可选地，所述第二获取模块，适于通过gps导航系统和互联网实时地图，实时获取所述车辆的位置信息。
可选地，所述车载探测设备包括以下至少一种：激光雷达、视觉传感器、毫米波雷达、激光测距仪、红外夜视仪和胎压传感器。
可选地，当所述车载探测设备为激光雷达时，所述车载探测设备的目标参数包括以下至少一种：激光雷达的视场范围、激光雷达的波长、激光雷达的水平分辨率、激光雷达的垂直分辨率、激光雷达的扫描频率、激光雷达的波束倾斜角和激光雷达的功率。
可选地，所述确定模块包括：构建子模块，适于基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述位置信息，构建所述车辆对应的局部环境地图；选择子模块，适于在所述局部环境地图中，选择所述车辆周围的预设区域；计算子模块，适于在所述预设区域内，计算所述车辆的局部行驶线路和所述车载探测设备的目标参数取值。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一种所述方法的步骤。
本发明实施例提供一种探测系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一种所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明实施例通过实时采集并获取车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，然后基于所获取的车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值，再基于所确定的目标参数取值，实时调整车载探测设备的参数，可以适配灵活多变的路况情况，提高车载探测设备的探测准确率。
进一步地，根据实时采集的环境信息，例如路面障碍物反射率的高低，动态调整激光雷达的功率，可以在保证障碍物不被遗漏的情况下，降低激光雷达的功耗。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种车载探测设备参数的调整方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种车载探测设备的结构示意图。
具体实施方式
现有的车载探测设备，采用固定的参数在对障碍物进行探测和扫描时，无法适配灵活多变的路况情况。在部分场景下，车载探测设备的探测准确率较低，从而影响无人驾驶的准确率和安全性。
本发明实施例通过实时采集并获取车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，然后基于所获取的车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值，再基于所确定的目标参数取值，实时调整车载探测设备的参数，可以适配灵活多变的路况情况，提高车载探测设备的探测准确率。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参见图1，本发明实施例提供了一种车载探测设备参数的调整方法，所述方法可以包括如下步骤：
步骤s101，实时采集并获取车辆周围的环境信息。
在具体实施中，所述环境信息可以包括：天气信息、路况信息、交通指示信息中的一种或者几种。
在具体实施中，所述路况信息既可以包括：路面状况相关的信息，例如，路面雨雪雾的状况，道路不平的状况，又可以包括：交通状况、车辆行驶状态相关的信息等，例如，车流是否拥堵，路面是否存在高强度反光、车辆左转弯。
在具体实施中，所述交通指示信息可以包括：红绿灯指示信息、车道线指示信息、道路指示牌信息等。
在具体实施中，可以通过一个或者多个车载探测设备，例如传感器设备，实时采集并获取车辆周围的环境信息。例如，可以通过视觉传感器，获取红绿灯、车道线信息、道路标示牌以及周围的其他车辆等环境信息。
在具体实施中，所述车载探测设备可以为激光雷达，视觉传感器，毫米波雷达，激光测距仪、红外夜视仪等环境传感设备，也可以为胎压传感器等车身状态传感设备。
在本发明一实施例中，通过激光雷达，获取车辆周围的环境信息。激光雷达可以发射激光脉冲信号，发射的激光脉冲信号遇到目标障碍物后反射并被探测系统所接收，通过测量激光往返的时间可测量相应目标障碍物的距离，例如，通过飞行时间(timeofflight，tof)方法测量相应目标障碍物的距离。通过对整个目标区域进行扫描探测，所述激光雷达最终可实现三维成像，三维图像中包含了车辆周围的环境信息。
步骤s102，实时获取所述车辆的位置信息。
在具体实施中，所述位置信息可以包括：车辆的绝对位置及其绝对位置附近的地图信息。例如，所述位置信息包括：车辆的绝对位置和所述绝对位置附近的高精度地图信息。
在本发明一实施例中，通过gps导航系统和互联网实时地图，实时获取车辆周围的位置信息。例如，通过gps导航系统实时获取车辆的绝对位置，通过互联网实时下载获取所述绝对位置附近的所述高精度地图。
在具体实施中，所述高精度地图既可以包括基础性的二维道路数据，如车道标记、周边基础设施等，又可以包括交通管制、道路施工、广域气象等数据，还可以包括事故、拥堵情况以及周边车辆、行人及信号灯等瞬息万变的动态信息数据。所述动态数据可以具有较高的更新速度和较高的定位精度，例如分钟级、或者秒级的更新速度，厘米级的定位精度。
步骤s103，基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值。
在具体实施中，所述车载探测设备可以包括激光雷达，视觉传感器，毫米波雷达，激光测距仪、红外夜视仪、胎压传感器中的一种或者几种。
在本发明一实施例中，当所述车载探测设备为激光雷达时，所述车载探测设备的目标参数包括激光雷达的视场范围、激光雷达的波长、激光雷达的水平分辨率、激光雷达的垂直分辨率、激光雷达的扫描频率、激光雷达的波束倾斜角和激光雷达的功率中的一种或者几种。
在具体实施中，所述激光雷达的视场范围即为所述激光雷达的视场大小。
在本发明一实施例中，所述车载探测设备为激光雷达，在车辆行驶过程中，实时采集获取环境信息和位置信息，然后基于实时获取的所述环境信息和所述位置信息生成目标区域，并调整所述激光雷达的视场指向所述目标区域。
由于可以实时生成目标区域并调整激光雷达指向目标区域，故可以在不增加成本和不影响测程的前提下，基于当前的环境信息和位置信息实时调整目标区域大小，从而实时调整激光雷达的视场大小，以适配不同的分辨率场景。
在本发明一实施例中，所述车载探测设备为激光雷达，在车辆行驶过程中，实时采集获取环境信息和位置信息，然后基于实时获取的所述环境信息和所述位置信息生成期望探测的角度，并调整所述激光雷达的波束倾斜角，例如，视场中心的指向角度为期望探测的角度。
由于可以实时生成期望探测的角度并调整激光雷达指向期望探测的角度，故可以基于实时的环境信息和位置信息，实时调整激光雷达的波束倾斜角，以适配行驶过程中的不同场景。
在具体实施中，当所述车载探测设备为激光雷达时，可以基于当前的路况信息，生成期望探测的角度如下：
当所述路况信息为平地路况时，将与车辆中心线重合的角度作为期望探测的角度，以获得较多的周围环境信息；
当所述路况信息为上坡路况时，将车辆中心线向下偏移预设第一角度的角度作为期望探测的角度，以获得较多的地面环境信息，避免激光雷达视场指向天空导致的地面有效信息丢失的问题；
当所述路况信息为下坡路况时，将车辆中心线向上偏移预设第二角度的角度作为期望探测的角度，以获得较多的周围环境信息，避免激光雷达视场仅能获取较近距离的环境信息的问题；
当所述路况信息为左转弯行驶时，将车辆中心线向左偏移预设第三角度的角度作为期望探测的角度，以获得较多的左侧环境信息；
当所述路况信息为右转弯行驶时，将车辆中心线向右偏移预设第四角度的角度作为期望探测的角度，以获得较多的右侧环境信息。
在本发明一实施例中，所述车载探测设备为激光雷达，在车辆行驶过程中，实时采集获取车辆周围的环境信息，例如路面障碍物反射率的高低，然后基于所获取的所述环境信息，确定所述激光雷达的功率的取值并调整所述激光雷达的功率。
根据实时采集的环境信息，例如路面障碍物反射率的高低，动态调整激光雷达的功率，可以在保证障碍物不被遗漏的情况下，降低激光雷达的功耗。
在本发明一实施例中，可以基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述位置信息，构建所述车辆对应的局部环境地图；然后在所述局部环境地图中，选择所述车辆周围的预设区域；再在所述预设区域内，计算所述车辆的局部行驶线路和所述车载探测设备的目标参数取值。
在具体实施中，可以在所述预设区域内，根据交通规则和安全性要求，计算所述车辆能够满足交通规则和安全性要求的局部行驶线路和所述车载探测设备的目标参数取值，也可以在所述预设区域内，根据其他准则计算所述车辆的局部行驶线路和所述车载探测设备的目标参数取值，本发明实施例不做限制。
在具体实施中，可以将所述车辆的绝对位置信息、所述车辆周围的其他车辆信息、道路环境感知信息，与所述高精度地图信息进行融合，建立所述车辆对应的局部环境地图，也可以基于其他的位置信息和环境信息建立所述车辆对应的局部环境地图，本发明实施例不做限制。
步骤s104，基于所确定的目标参数取值，实时调整所述车载探测设备的参数。
在具体实施中，可以通过对所述车载探测设备发送控制指令，实时调整所述车载探测设备的参数，也可以人工调整所述车载探测设备的参数，本发明实施例不做限制。
在本发明一实施例中，当车辆行驶至上坡或者下坡路段，可以通过实时的路面状况信息，确定激光雷达或者视觉传感器的波束倾斜角，例如俯仰角取值，然后通过控制指令，调整激光雷达或者视觉传感器的波束倾斜角。
在具体实施中，当车辆行驶在高速公路时，可以较多地关注正前方的视场，而当车辆行驶在城市街道时，需要关注整个视场范围，通过实时采集环境信息和位置信息，所述车载探测设备可以实时调整视场范围，降低忽视目标障碍物的概率。
可以理解的是，步骤s101和步骤s102仅用来区分两次不同的获取动作，并不限制所述获取动作的具体顺序。在具体实施中，可以先执行步骤s101，再执行步骤s102，也可以先执行步骤s102，再执行步骤s101，或者两个步骤可以并行执行。
在具体实施中，用于实时采集并获取车辆周围的环境信息的车载探测设备，与实时调整参数的车载探测设备可以完全相同，也可以部分相同，还可以完全不同。
在本发明一实施例中，用于实时采集并获取车辆周围的环境信息的车载探测设备，与实时调整参数的车载探测设备完全相同。例如，通过激光雷达实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整激光雷达的参数；或者通过视觉传感器实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整视觉传感器的参数；或者通过激光雷达、视觉传感器实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整激光雷达、视觉传感器的参数。
在本发明另一实施例中，用于实时采集并获取车辆周围的环境信息的车载探测设备，与实时调整参数的车载探测设备完全不相同。例如，通过激光雷达实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整视觉传感器的参数；或者通过视觉传感器、红外夜视仪实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整激光雷达的参数；或者通过胎压传感器实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整激光雷达、红外夜视仪的参数。
在本发明又一实施例中，用于实时采集并获取车辆周围的环境信息的车载探测设备，与实时调整参数的车载探测设备部分相同。例如，通过激光雷达、视觉传感器实时采集并获取车辆周围的环境信息，然后基于所确定的目标参数取值，实时调整视觉传感器的参数。
应用上述方案，通过实时采集并获取车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，然后基于所获取的车辆周围的环境信息和车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值，再基于所确定的目标参数取值，实时调整车载探测设备的参数，可以适配灵活多变的路况情况，提高车载探测设备的探测准确率，从而提高无人驾驶的准确性和安全性。
为使本领域技术人员更好的理解和实施本发明，本发明实施例还提供了一种能够实现上述车载探测设备参数的调整方法的车载探测设备，如图2所示。
参见图2，所述车载探测设备20可以包括：第一获取模块21、第二获取模块22、确定模块23和调整模块24，其中：
所述第一获取模块21，适于实时采集并获取车辆周围的环境信息。
所述第二获取模块22，适于实时获取所述车辆的位置信息。
所述确定模块23，适于基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述车辆的位置信息，确定车载探测设备的目标参数取值。
所述调整模块24，适于基于所确定的目标参数取值，实时调整所述车载探测设备的参数。
在具体实施中，所述环境信息包括以下至少一种：天气信息、路况信息、交通指示信息。
在具体实施中，所述位置信息包括：所述车辆的绝对位置及其绝对位置附近的地图信息。
在本发明一实施例中，所述第二获取模块22，适于通过gps导航系统和互联网实时地图，实时获取所述车辆的位置信息。
在具体实施中，所述车载探测设备包括以下至少一种：激光雷达、视觉传感器、毫米波雷达、激光测距仪、红外夜视仪和胎压传感器。
在本发明一实施例中，当所述车载探测设备为激光雷达时，所述车载探测设备的目标参数包括以下至少一种：激光雷达的视场范围、激光雷达的波长、激光雷达的水平分辨率、激光雷达的垂直分辨率、激光雷达的扫描频率、激光雷达的波束倾斜角和激光雷达的功率。
在本发明一实施例中，所述确定模块23包括：构建子模块231、选择子模块232和计算子模块233，其中：
所述构建子模块231，适于基于所获取的所述车辆周围的环境信息和所述位置信息，构建所述车辆对应的局部环境地图。
所述选择子模块232，适于在所述局部环境地图中，选择所述车辆周围的预设区域。
所述计算子模块233，适于在所述预设区域内，计算确定所述车辆能够安全行驶的局部行驶线路和所述车载探测设备参数，所述安全行驶包括：满足交通规则和安全性要求。
在具体实施中，所述车载探测设备20的工作流程及原理可以参考上述实施例中提供的方法中的描述，此处不再赘述。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一种所述方法对应的步骤，此处不再赘述。
本发明实施例提供一种探测系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一种所述方法对应的步骤，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：rom、ram、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。