CN114283401B 障碍物识别方法和装置以及驾驶方法和装置 （上海仙途智能科技有限公司）

障碍物识别方法和装置以及驾驶方法和装置本说明书提供一种障碍物识别方法和装置以及驾驶方法和装置，所述障碍物识别方法包采用目标识别模型对所述待处理图像进行图像二障碍物是在当前时刻之前的预设时间段内确所述第二障碍物的当前位置信息确定目标障碍2获取待处理区域中的第二障碍物的当前位置信息；其中，所述根据所述第一障碍物的位置信息和所述第二障碍物的当前位置信息确定目标障碍物，其中，所述根据所述第一障碍物的位置信息和所述第其中，所述第二障碍物的当前位置信息包括至少一种预设跟二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的位置信息确定所述目标跟踪算法对应的关在确定所述目标关联结果为第二障碍物与第一障碍物关联成功结果对应的第一障碍物的位置信息对所述目标关联结果对应的第二障碍物的当前位置信在确定所述目标关联结果为第一障碍物关联失败时，将所述目在确定所述目标关联结果为第二障碍物关联失败时，对所述目标在确定所述状态信息满足预设删除条件时，删除所述目标关联结果对应的第二障碍3根据所述目标跟踪算法对应的关联矩阵确定所述目标跟踪算法对应的第二障碍物与若所述初始关联结果存在第一障碍物关联失败和第二障碍物若等于所述预设跟踪算法的数量，则对所有初始关联结果进行合若不等于所述预设跟踪算法的数量，则继续按照优先级由高对于每种预设跟踪算法，根据所述第二障碍物的历史位置信息和所述所述第二障碍物进行位置预测，得到所述预设跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信根据所述目标障碍物对待处理区域对应的电子地图进行更新；其中8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特括根据所述第一障碍物的边缘像素点集合确定的尺寸信息和/或所述第一障碍物对应的矩获取更新后的电子地图；其中，所述更新后的电子地图是根据权基于所述更新后的电子地图确定驾驶路线，以使所述车辆根据所障碍物识别模块，用于根据所述第一障碍物的位置信息4其中，所述障碍物识别模块，用于根据所述第其中，所述第二障碍物的当前位置信息包括至少一种预设跟置信息和所述第一障碍物的位置信息确定所述目标跟踪获取待处理区域中的第二障碍物的当前位置信息；其中，所述根据所述第一障碍物的位置信息和所述第二障碍物的当前位置信息确定目标障碍物，其中，所述根据所述第一障碍物的位置信息和所述第其中，所述第二障碍物的当前位置信息包括至少一种预设跟二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的位置信息确定所述目标跟踪算法对应的关获取更新后的电子地图；其中，所述更新后的电子地图是根据权56[0010]根据所述第一障碍物的位置信息和所述第二障碍物的当前位置信息确定目标障[0012]所述根据所述第一障碍物的位置信息和所述第二障碍物的当前位置信息确定目[0013]根据所述第二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的位置信息确定所述第关联结果对应的第一障碍物的位置信息对所述目标关联结果对应的第二障碍物的当前位7[0020]在一种可能的设计中，所述对所述目标关联结果对应的第二障碍物进行更新处[0030]所述根据所述第二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的位置信息确定所[0033]根据所述目标跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的[0035]根据所述目标跟踪算法对应的关联矩阵确定所述目标跟踪算法对应的第二障碍前位置信息和剩余第一障碍物的位置信息确定所述目标跟踪算法对应的关联矩阵；其中，8缘像素点集合确定的尺寸信息和/或所述第一障碍物对应的矩形[0057]障碍物确定单元，用于根据所述目标关联结果对所述第关联结果对应的第一障碍物的位置信息对所述目标关联结果对应的第二障碍物的当前位9[0075]根据所述目标跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信息和所述第一障碍物的[0077]根据所述目标跟踪算法对应的关联矩阵确定所述目标跟踪算法对应的第二障碍前位置信息和剩余第一障碍物的位置信息确定所述目标跟踪算法对应的关联矩阵；其中，[0085]地图更新模块，用于根据所述目标障碍物对待处理区域对应的电子地图进行更缘像素点集合确定的尺寸信息和/或所述第一障碍物对应的矩形上述第一方面以及第一方面各种可能的设计[0097]根据所述第一障碍物的位置信息和所述第二障碍物的当前位置信息确定目标障一方面以及第一方面各种可能的设计所述的障指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或以及路线规划。更好地进行路线规划。据第一障碍物的边缘像素点集合确定的尺寸信息和/或第一障碍物对应的矩形区域的位置域的当前位置信息和/或根据第二障碍物的边缘像素点集合[0148]在本实施例中，在得到第一障碍物的位置信息和第二障进行融合(即确定第一障碍物和第二障碍物之间的对应关系，以供利用该对应关系和第一[0157]在本实施例中，步骤S301-S302的实现过程与图2实施例中的步骤S201-S202的实踪算法对第二障碍物进行位置预测，得到预设跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信应的障碍物1的当前位置信息。以及根据核相关滤波算法和位置信息1预测得到障碍物1在[0165]在本实施例中，在得到第二障碍物的当前位置信息和第基于所有第二障碍物的当前位置信息和所有第一障碍物的位置信息构建第二障碍物和第根据第一障碍物和第二障碍物之间的距离远近或第一障碍物和第二障碍物区域之间的交第二障碍物的纹理特征信息和第一障碍物的纹理特征信息构建第二障碍物和第一障碍物[0174]根据目标跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信息和第一障碍物的位置信息[0175]根据目标跟踪算法对应的关联矩阵确定目标跟踪算法对应的第二障碍物与第一置信息(即通过该目标跟踪算法对该第二障碍物进行位置预测得到的当前位置信息)和第用优先级较低的预设跟踪算法，确定剩余第二障碍物和剩余第一障碍物之间的对应关系，的剩余第二障碍物的当前位置信息确定剩余第二障碍物与剩余第一障碍物之间的关联矩的当前位置信息和障碍物1、2的位置信息确定该算法2对应的初始关联结果包括第一障碍的初始关联结果对应的第一障碍物未障碍物1，该第一障碍物与第二障碍物关联成功的初[0183]其中，预设跟踪算法对应的优先级的设置是相关人员可结果为第一障碍物关联失败时，将目标关联结果对应的第一障碍物作为新的第二障碍物。际存在于该待处理图像对应的区域内但在当前时刻未能成功被识别或者该第二障碍物在前的3幅图像作为确定更新后的识别失败所需的预设数目的图像，由于在待处理图像中未辅助车辆做出更稳定与舒适的行驶规划。[0205]如图4所示，图4是本说明书根据一示例性实施例示出的[0212]需要强调是，现有技术一般是将图像分割为可行驶区域以及不可行驶区域(其可辆进行行驶规划。说明书实施例障碍物识别装置所在计算机设备的一种硬件结构图，除了图5所示的处理器[0221]障碍物识别模块740，用于根据第一障碍物的位置信息和第二障碍物的当前位置对应的第一障碍物的位置信息对目标关联结果对应的第二障碍物的当前位置信息进行更[0245]根据目标跟踪算法对应的第二障碍物的当前位置信息和第一障碍物的位置信息[0247]根据目标跟踪算法对应的关联矩阵确定目标跟踪算法对应的第二障碍物与第一[0256]上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的[0261]上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的[0266]上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围用途或者适