用于辅助驾驶的障碍物确定方法、设备和存储介质与流程

本技术涉及障碍物识别，尤其涉及一种用于辅助驾驶的障碍物确定方法、设备和存储介质。

背景技术：

1、伴随着社会经济与科学技术的不断进步，人们的出行需求日益增加，道路上的车辆也随之增多。在这一背景下，面向商用车的l2级别智能驾驶辅助功能对于缓解驾驶员工作强度、提升交通安全性、增加交通运输效率等方面具有重要意义，成为近几年行业发展的重点方向。

2、l2级辅助驾驶是指车辆的自动驾驶系统能够提供部分辅助功能，但是驾驶员必须随时监控系统并进行必要的调整。目前的l2驾驶辅助功能中，在纵向控制相关的功能方面，对感知融合模块在多目标的复杂场景下的路径最近障碍物(closest in-path vehicle简称“cipv”)目标输出准确性提出了更高的需求。

3、当前众多的感知融合方案，在传感器方面多以摄像头、毫米波雷达及激光雷达为主，结合传感器特性进行目标融合。针对复杂场景中关键摄像头目标的筛选成为以视觉传感器为主的感知模块的难点，有些方案以摄像头目标的运动状态及位置作为依据进行选择，忽略了对自车运动状态的分析及行驶轨迹的预估。

技术实现思路

1、本技术提供一种用于辅助驾驶的障碍物确定方法、设备和存储介质，用以解决智能驾驶过程中，在复杂场景下感知融合模块的摄像头目标障碍物选取不合理及目标障碍物输出不准确的问题。

2、一方面，本技术提供一种用于辅助驾驶的障碍物确定方法，包括：

3、获取单目摄像头拍摄的图像信息，所述图像信息包括：车道信息和至少一个障碍物信息；

4、根据所述车道信息和所述至少一个障碍物信息，确定车辆行驶区域内是否存在目标障碍物；

5、在所述车辆行驶区域内存在所述目标障碍物时，输出所述目标障碍物。

6、可选的，根据所述车道信息和所述至少一个障碍物信息，确定车辆行驶区域内是否存在目标障碍物，包括：

7、判断所述车道信息内是否存在车道线信息；

8、若是，则根据所述车道线信息，预估所述车辆的行驶区域；

9、根据所述至少一个障碍物信息，确定所述行驶区域内是否存在目标障碍物；

10、若否，则获取所述车辆的驾驶信息，并根据所述驾驶信息，预估所述车辆的行驶区域；

11、根据所述至少一个障碍物信息，确定所述行驶区域内是否存在目标障碍物。

12、可选的，根据所述车道线信息，预估所述车辆的行驶区域，包括：

13、根据所述车道线信息，确定所述车道线的第一位置；

14、根据所述车道线的第一位置和所述车辆的第二位置，对所述车道线进行平移处理，以使所述车道线与所述车辆重合，得到新的车道线，所述新的车道线为处于第二位置的车道线；

15、根据所述新的车道线，预估所述车辆的行驶区域。

16、可选的，所述驾驶信息包括：所述车辆当前的行驶速度、横摆角速度以及行驶方向，所述根据所述驾驶信息，预估所述车辆的行驶区域，包括：

17、根据所述行驶速度和所述横摆角速度，确定所述车辆的行驶半径；

18、根据所述行驶半径和所述行驶方向，预估所述车辆的行驶区域。

19、可选的，所述障碍物信息包括：障碍物的当前位置、运动方向以及运动速度，所述根据所述至少一个障碍物信息，确定所述行驶区域内是否存在目标障碍物，包括：

20、根据所述至少一个障碍物的当前位置、运动方向、运动速度，预估每个障碍物在预设时段内所处的目标位置；

21、判断所述目标位置是否处于所述行驶区域；

22、若所述目标位置处于所述行驶区域，则确定所述目标位置对应的障碍物为候选障碍物；

23、若所述候选障碍物的数量为一个，则将所述候选障碍物作为所述目标障碍物；

24、若所述候选障碍物的数量为多个，则根据多个候选障碍物对应的目标位置，确定每个候选障碍物的影响因子，所述影响因子用于指示候选障碍物对所述车辆行驶的影响情况；

25、将所述多个候选障碍物中影响因子最大的候选障碍物作为所述目标障碍物。

26、可选的，获取单目摄像头拍摄的图像信息，包括：

27、获取所述车辆的运行状态，并判断所述运行状态是否为正常状态；

28、在所述车辆的运行状态为正常状态时，判断所述车辆的辅助驾驶功能是否激活；

29、在所述辅助驾驶功能激活时，获取所述单目摄像头拍摄的图像信息。

30、可选的，所述方法还包括：

31、判断是否检测到用户对所述车辆的第一操作；

32、若检测到用户对所述车辆的第一操作，则控制所述车辆的辅助驾驶功能关闭。

33、另一方面，本技术提供一种用于辅助驾驶的障碍物确定装置，该装置包括：

34、获取模块，用于获取单目摄像头拍摄的图像信息，所述图像信息包括：车道信息和至少一个障碍物信息；

35、确定模块，用于根据所述车道信息和所述至少一个障碍物信息，确定车辆行驶区域内是否存在目标障碍物；

36、输出模块，用于在所述车辆行驶区域内存在所述目标障碍物时，输出所述目标障碍物。

37、可选的，所述装置还包括：判断模块、预估模块；

38、判断模块，用于判断所述车道信息内是否存在车道线信息；

39、预估模块，用于若所述车道信息内存在车道线信息，则根据所述车道线信息，预估所述车辆的行驶区域；

40、所述确定模块，用于根据所述至少一个障碍物信息，确定所述行驶区域内是否存在目标障碍物；

41、所述获取模块，还用于若所述车道信息内不存在车道线信息，则获取所述车辆的驾驶信息；

42、所述预估模块，还用于根据所述驾驶信息，预估所述车辆的行驶区域。

43、可选的，所述确定模块，还用于根据所述车道线信息，确定所述车道线的第一位置；

44、所述确定模块，用于根据所述车道线的第一位置和所述车辆的第二位置，对所述车道线进行平移处理，以使所述车道线与所述车辆重合，得到新的车道线，所述新的车道线为处于第二位置的车道线；

45、所述预估模块，还用于根据所述新的车道线，预估所述车辆的行驶区域。

46、所述确定模块，用于根据所述行驶速度和所述横摆角速度，确定所述车辆的行驶半径；

47、所述预估模块，还用于根据所述行驶半径和所述行驶方向，预估所述车辆的行驶区域。

48、可选的，所述预估模块，可用于根据所述至少一个障碍物的当前位置、运动方向、运动速度，预估每个障碍物在预设时段内所处的目标位置；

49、所述判断模块，还用于判断所述目标位置是否处于所述行驶区域；

50、所述确定模块，用于若所述目标位置处于所述行驶区域，则确定所述目标位置对应的障碍物为候选障碍物；

51、所述确定模块，用于若所述候选障碍物的数量为一个，则将所述候选障碍物作为所述目标障碍物；

52、所述确定模块，用于若所述候选障碍物的数量为多个，则根据多个候选障碍物对应的目标位置，确定每个候选障碍物的影响因子，所述影响因子用于指示候选障碍物对所述车辆行驶的影响情况；

53、所述确定模块，用于将所述多个候选障碍物中影响因子最大的候选障碍物作为所述目标障碍物。

54、可选的，所述获取模块，还用于获取所述车辆的运行状态；

55、所述判断模块，还用于判断所述运行状态是否为正常状态；

56、所述判断模块，还用于在所述车辆的运行状态为正常状态时，判断所述车辆的辅助驾驶功能是否激活；

57、所述获取模块，用于在所述辅助驾驶功能激活时，获取所述单目摄像头拍摄的图像信息。

58、可选的，所述装置还包括：控制模块；

59、所述判断模块，还用于判断是否检测到用户对所述车辆的第一操作；

60、控制模块，用于若检测到用户对所述车辆的第一操作，则控制所述车辆的辅助驾驶功能关闭。

61、第三方面，本技术提供一种用于辅助驾驶的障碍物确定设备，该设备包括：

62、存储器；

63、处理器；

64、其中，所述存储器存储计算机执行指令；

65、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的用于辅助驾驶的障碍物确定方法。

66、第四方面，本技术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以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的用于辅助驾驶的障碍物确定方法。

67、本技术提供的用于辅助驾驶的障碍物确定方法，通过获取单目摄像头拍摄的图像信息，所述图像信息包括：车道信息和至少一个障碍物信息，根据所述车道信息和所述至少一个障碍物信息，确定车辆行驶区域内是否存在目标障碍物，在所述车辆行驶区域内存在所述目标障碍物时，输出所述目标障碍物，在车辆自动驾驶中提供辅助功能，单目摄像头的目标障碍物筛选功能可以有效提升复杂场景下目标障碍物输出的准确性，减少自动驾驶时因目标障碍物输出不准确而出现的碰撞事故。