【嘉德点评】百度发明的障碍物检测方法，采用了毫米波雷达和相机相融合的技术手段，克服了现有技术中毫米波雷达在高度方向上对障碍物定位不准确，以及单目相机无法完成障碍物与车不在同一平面的准确测距问题。
集微网消息，环境感知是智能驾驶技术的基础，通过在车辆上安装传感装置感知周围环境，实现智能化的辅助驾驶。然而，车辆传感装置由于位置固定或者视角有效等因素，导致感知范围有限，进而获取的感知信息难以满足智能驾驶的要求。
尤其是在自动驾驶方面，为保证驾驶安全，对全面的环境信息的需求更高，在自动驾驶方案中，雷达传感器和视觉传感器是惯用的两种感知信息源。因此，在现有的环境感知方法中，通常利用雷达测距感知模块或者视觉测距感知模块对车辆周围的环境信息进行捕获以及感知。
在雷达测距感知模块中，通过毫米波雷达把无线电波发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。在视觉测距感知模块中，利用在线相机标定技术，实时监测车辆行驶姿态变化，减小路况变化对单目测距的误差。
而百度就基于这两种模块，于2020年3月11日申请了一项名为“一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质”的发明专利（申请号：202010166864.6），申请人为北京百度网讯科技有限公司。
根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项障碍物检测方法吧。
如上图，为该专利中发明的障碍物检测方法的流程示意图，系统首先会通过毫米波雷达检测出车辆前方的障碍物的各个位置点，车辆在行使的过程中，系统会不断的发送毫米波雷达，根据雷达的“发送-反馈”原理，通过时间差来测得这些障碍物的位置点坐标。
其次，车身携带的相机会检测车辆所在的左路沿线和右路沿线，相机检测按照固定的时间间隔，以减少其功耗开销。相机拍摄车辆前方的照片，然后在拍摄的照片中检测出车辆所在的左路以及右路沿线，再将候选障碍物的各个位置点进行分离，提取出在左路沿线和右路沿线两个方向之间的位置点。
最后，将左路沿线和右路沿线之间的各个位置点投影到图像上，通过各个位置点在图像上的投影，检测出车辆前方的目标障碍物。该专利描述这些投影点对应的区域为ROI区域，目标障碍物的检测基于深度卷积网络算法，通过计算出投影点对应的ROI区域的检测结果，就可以得到障碍物是否存在的结果。
在传统技术方案中，通常分别采用毫米波雷达或者单目相机对障碍物进行检测，但是这两种方案都存在问题，毫米波雷达对高度不敏感，而单目相机无法完成障碍物与车不在同一平面时的准确测距问题。因此该专利采用二者相结合的手段，两种传感器系统取长补短，来完成障碍物的检测。
如上图，为该专利中发明的障碍物检测装置的结构示意图，为了完成上述的障碍物检测方法，系统中包括有雷达检测模块301、相机检测模块302、提取模块303和融合检测模块304。雷达检测模块通过毫米波检测出位置点；相机检测模块用于检测道路沿线；提取模块可以将候选障碍物的各个位置点进行分离，提取出道路沿线之间的位置点；融合检测模块通过上述获得的数据来找到目标障碍物的位置信息。
以上就是百度发明的障碍物检测方法，这种方案采用了毫米波雷达和相机相融合的技术手段，克服了现有技术中毫米波雷达在高度方向上对障碍物定位不准确以及单目相机无法完成障碍物与车不在同一平面的准确测距问题。从而可以更加准确的对车辆前方的障碍物进行检测，同时这种技术方案实现也更加简单方便，便于普及且适用范围更广。
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（校对/holly）
