本技術(shù)涉及自動泊車系統(tǒng)中碰撞檢測，特別涉及一種基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著自動駕駛技術(shù)的高速發(fā)展，自動泊車輔助系統(tǒng)(automated?parking?assist，apa)作為實(shí)現(xiàn)自動駕駛車輛自動泊入停車位的關(guān)鍵技術(shù)，可有效提升停車效率和用戶體驗(yàn)，成為了學(xué)術(shù)界產(chǎn)業(yè)界研究的重點(diǎn)。

2、路徑規(guī)劃技術(shù)作為apa系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，其性能直接影響車輛泊入時的準(zhǔn)確性、安全性、可靠性。在復(fù)雜停車環(huán)境下，如何充分利用可通行區(qū)域、提高自動泊車效率是研究的關(guān)鍵，因此對于泊車路徑規(guī)劃時的障礙物地圖生成及碰撞檢測提出了高要求。

3、目前，常規(guī)障礙物感知以包圍盒形式描述車輛周圍環(huán)境，由于障礙物的不規(guī)則性，在狹窄、復(fù)雜場景下會損失一部分可通行區(qū)域，而使用占據(jù)柵格描述地圖對算力、設(shè)備要求較高，亟待解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)在狹窄、復(fù)雜場景下會損失部分可通行區(qū)域，且使用占據(jù)柵格描述地圖對算力和設(shè)備要求較高等問題。

2、本技術(shù)第一方面實(shí)施例提供一種基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法，包括以下步驟：獲取目標(biāo)車輛的激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為障礙物二值矩陣；根據(jù)所述目標(biāo)車輛的泊車場景確定對應(yīng)的目標(biāo)碰撞檢測策略，以獲取所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的車輛參數(shù)，并基于所述車輛參數(shù)和所述目標(biāo)碰撞檢測策略計算所述目標(biāo)車輛的障礙物膨脹半徑，以通過所述障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素，其中，所述目標(biāo)碰撞檢測策略包括矩形邊框采樣策略和多圓策略；基于所述障礙物二值矩陣和所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像膨脹操作，以生成障礙物地圖二值圖像矩陣，并利用所述障礙物地圖二值圖像矩陣構(gòu)建對應(yīng)的障礙物地圖，且獲取所述目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置，以根據(jù)所述當(dāng)前位置計算在所述矩形邊框采樣策略或所述多圓策略下所述目標(biāo)車輛在對應(yīng)的所述障礙物地圖上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集，并基于所述矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集和所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的碰撞檢測策略，對所述目標(biāo)車輛進(jìn)行碰撞檢測。

3、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述獲取目標(biāo)車輛的激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為障礙物二值矩陣，包括：剔除所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維激光雷達(dá)中的地面點(diǎn)云以及不滿足預(yù)設(shè)高度和距離要求的點(diǎn)云，以得到三維剩余點(diǎn)云，并去除所述三維剩余點(diǎn)云的高度值，以生成對應(yīng)的第一二維點(diǎn)云；剔除所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的二維激光雷達(dá)中不滿足預(yù)設(shè)距離要求的點(diǎn)云，以得到第二二維點(diǎn)云；對所述第一二維點(diǎn)云和所述第二二維點(diǎn)云進(jìn)行平移，以得到平移點(diǎn)集；基于所述平移點(diǎn)集和預(yù)設(shè)的像素地圖步長，構(gòu)建所述障礙物二值矩陣。

4、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述根據(jù)所述目標(biāo)車輛的泊車場景確定對應(yīng)的目標(biāo)碰撞檢測策略，以獲取所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的車輛參數(shù)，并基于所述車輛參數(shù)和所述目標(biāo)碰撞檢測策略計算所述目標(biāo)車輛的障礙物膨脹半徑，以通過所述障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素，其中，所述目標(biāo)碰撞檢測策略包括矩形邊框采樣策略和多圓策略，包括：當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述矩形邊框采樣策略時，確定所述矩形邊框采樣策略對應(yīng)的采樣步長，以根據(jù)所述采樣步長和所述車輛參數(shù)進(jìn)行采樣操作，以得到對應(yīng)的車輛邊框點(diǎn)集；當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述多圓策略時，根據(jù)所述車輛參數(shù)和預(yù)設(shè)劃分要求將所述目標(biāo)車輛對應(yīng)的車輛矩形劃分為多個子矩形，并計算所述多個子矩形中每個子矩形的外接圓半徑和圓心坐標(biāo)，以基于所述外接圓半徑和所述圓心坐標(biāo)，構(gòu)建所述多圓策略對應(yīng)的圓心二維點(diǎn)集；基于預(yù)設(shè)的安全距離、所述車輛邊框點(diǎn)集和所述圓心二維點(diǎn)集，計算所述矩形邊框采樣策略或所述多圓策略對應(yīng)的障礙物膨脹半徑，并根據(jù)所述障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素。

5、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述基于所述障礙物二值矩陣和所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像膨脹操作，以生成障礙物地圖二值圖像矩陣，并利用所述障礙物地圖二值圖像矩陣構(gòu)建對應(yīng)的障礙物地圖，且獲取所述目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置，以根據(jù)所述當(dāng)前位置計算在所述矩形邊框采樣策略或所述多圓策略下所述目標(biāo)車輛在對應(yīng)的所述障礙物地圖上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集，包括：利用所述目標(biāo)碰撞檢測策略的結(jié)構(gòu)元素對所述障礙物二值矩陣進(jìn)行圖像膨脹操作，以得到所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的障礙物地圖二值圖像矩陣；基于所述目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置和預(yù)設(shè)的像素地圖步長，計算所述車輛邊框點(diǎn)集或所述圓心二維點(diǎn)集在所述障礙物二值圖像矩陣上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集。

6、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述基于所述矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集和所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的碰撞檢測策略，對所述目標(biāo)車輛進(jìn)行碰撞檢測，包括：當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述矩形邊框采樣策略時，判斷所述矩形邊框采樣策略對應(yīng)的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集中的所有點(diǎn)是否均位于所述車輛邊框點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，其中，如果所述所有點(diǎn)均位于所述車輛邊框點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，則所述目標(biāo)車輛未發(fā)生碰撞；當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述多圓策略時，判斷所述多圓策略對應(yīng)的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集中的所有點(diǎn)是否均位于所述圓心二維點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，其中，如果所述所有點(diǎn)均位于所述圓心二維點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，則所述目標(biāo)車輛未發(fā)生碰撞。

7、本技術(shù)第二方面實(shí)施例提供一種基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測裝置，包括：轉(zhuǎn)換模塊，用于獲取目標(biāo)車輛的激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為障礙物二值矩陣；計算模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)車輛的泊車場景確定對應(yīng)的目標(biāo)碰撞檢測策略，以獲取所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的車輛參數(shù)，并基于所述車輛參數(shù)和所述目標(biāo)碰撞檢測策略計算所述目標(biāo)車輛的障礙物膨脹半徑，以通過所述障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素，其中，所述目標(biāo)碰撞檢測策略包括矩形邊框采樣策略和多圓策略；碰撞檢測模塊，用于基于所述障礙物二值矩陣和所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像膨脹操作，以生成障礙物地圖二值圖像矩陣，并利用所述障礙物地圖二值圖像矩陣構(gòu)建對應(yīng)的障礙物地圖，且獲取所述目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置，以根據(jù)所述當(dāng)前位置計算在所述矩形邊框采樣策略或所述多圓策略下所述目標(biāo)車輛在對應(yīng)的所述障礙物地圖上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集，并基于所述矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集和所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的碰撞檢測策略，對所述目標(biāo)車輛進(jìn)行碰撞檢測。

8、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述轉(zhuǎn)換模塊包括：第一剔除單元，用于剔除所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維激光雷達(dá)中的地面點(diǎn)云以及不滿足預(yù)設(shè)高度和距離要求的點(diǎn)云，以得到三維剩余點(diǎn)云，并去除所述三維剩余點(diǎn)云的高度值，以生成對應(yīng)的第一二維點(diǎn)云；第二剔除單元，用于剔除所述激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的二維激光雷達(dá)中不滿足預(yù)設(shè)距離要求的點(diǎn)云，以得到第二二維點(diǎn)云；平移單元，用于對所述第一二維點(diǎn)云和所述第二二維點(diǎn)云進(jìn)行平移，以得到平移點(diǎn)集；構(gòu)建單元，用于基于所述平移點(diǎn)集和預(yù)設(shè)的像素地圖步長，構(gòu)建所述障礙物二值矩陣。

9、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述計算模塊包括：采樣單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述矩形邊框采樣策略時，確定所述矩形邊框采樣策略對應(yīng)的采樣步長，以根據(jù)所述采樣步長和所述車輛參數(shù)進(jìn)行采樣操作，以得到對應(yīng)的車輛邊框點(diǎn)集；劃分單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述多圓策略時，根據(jù)所述車輛參數(shù)和預(yù)設(shè)劃分要求將所述目標(biāo)車輛對應(yīng)的車輛矩形劃分為多個子矩形，并計算所述多個子矩形中每個子矩形的外接圓半徑和圓心坐標(biāo)，以基于所述外接圓半徑和所述圓心坐標(biāo)，構(gòu)建所述多圓策略對應(yīng)的圓心二維點(diǎn)集；運(yùn)算單元，用于基于預(yù)設(shè)的安全距離、所述車輛邊框點(diǎn)集和所述圓心二維點(diǎn)集，計算所述矩形邊框采樣策略或所述多圓策略對應(yīng)的障礙物膨脹半徑，并根據(jù)所述障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素。

10、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述碰撞檢測模塊包括：圖像膨脹單元，用于利用所述目標(biāo)碰撞檢測策略的結(jié)構(gòu)元素對所述障礙物二值矩陣進(jìn)行圖像膨脹操作，以得到所述目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的障礙物地圖二值圖像矩陣；運(yùn)算單元，用于基于所述目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置和預(yù)設(shè)的像素地圖步長，計算所述車輛邊框點(diǎn)集或所述圓心二維點(diǎn)集在所述障礙物二值圖像矩陣上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集。

11、可選地，在本技術(shù)的一個實(shí)施例中，所述碰撞檢測模塊還包括：第一判斷單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述矩形邊框采樣策略時，判斷所述矩形邊框采樣策略對應(yīng)的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集中的所有點(diǎn)是否均位于所述車輛邊框點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，其中，如果所述所有點(diǎn)均位于所述車輛邊框點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，則所述目標(biāo)車輛未發(fā)生碰撞；第二判斷單元，用于當(dāng)所述目標(biāo)碰撞檢測策略為所述多圓策略時，判斷所述多圓策略對應(yīng)的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集中的所有點(diǎn)是否均位于所述圓心二維點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，其中，如果所述所有點(diǎn)均位于所述圓心二維點(diǎn)集對應(yīng)的障礙物二值圖像矩陣的非1位置，則所述目標(biāo)車輛未發(fā)生碰撞。

12、本技術(shù)第三方面實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例所述的基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法。

13、本技術(shù)第四方面實(shí)施例提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲計算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上的基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法。

14、本技術(shù)第五方面實(shí)施例提供一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被執(zhí)行，以用于實(shí)現(xiàn)上述的基于自動泊車障礙物地圖的碰撞檢測方法。

15、由此，本技術(shù)的實(shí)施例具有以下有益效果：

16、本技術(shù)的實(shí)施例可通過獲取目標(biāo)車輛的激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將激光雷達(dá)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為障礙物二值矩陣；根據(jù)目標(biāo)車輛的泊車場景確定對應(yīng)的目標(biāo)碰撞檢測策略，以獲取目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的車輛參數(shù)，并基于車輛參數(shù)和目標(biāo)碰撞檢測策略計算目標(biāo)車輛的障礙物膨脹半徑，以通過障礙物膨脹半徑計算對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素，其中，目標(biāo)碰撞檢測策略包括矩形邊框采樣策略和多圓策略；基于障礙物二值矩陣和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖像膨脹操作，以生成障礙物地圖二值圖像矩陣，并利用障礙物地圖二值圖像矩陣構(gòu)建對應(yīng)的障礙物地圖，且獲取目標(biāo)車輛的當(dāng)前位置，以根據(jù)當(dāng)前位置計算在矩形邊框采樣策略或多圓策略下目標(biāo)車輛在對應(yīng)的障礙物地圖上的矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集，并基于矩陣坐標(biāo)點(diǎn)集和目標(biāo)碰撞檢測策略對應(yīng)的碰撞檢測策略，對目標(biāo)車輛進(jìn)行碰撞檢測。本技術(shù)通過對障礙物的精確描述以及根據(jù)場景選擇合適的碰撞檢測形式，從而生成障礙物地圖，并進(jìn)行高效、快速地碰撞檢測。由此，解決了現(xiàn)有技術(shù)在狹窄、復(fù)雜場景下會損失部分可通行區(qū)域，且使用占據(jù)柵格描述地圖對算力和設(shè)備要求較高等問題。

17、本技術(shù)附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本技術(shù)的實(shí)踐了解到。