(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221076783 3.5 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 阿波罗智能技 术 （北京） 有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号1 幢1层105 (72)发明人 赵丛杨　王学辉　李晓晖　张晔　 王昊　 (74)专利代理 机构 北京柏杉松知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11413 专利代理师 丁芸　马敬 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种障碍物检测方法、 装置、 设备以及存储 介质 (57)摘要 本公开提供了一种障碍物检测方法、 装置、 设备以及存储介质， 涉及涉及图像处理技术领 域， 尤其涉及自动驾驶、 自动 泊车等领域。 具体实 现方案为： 获取车身周围图像； 确定车身周围图 像中的障碍物接地点； 将图像坐标系下的障碍物 接地点进行坐标转化， 得到格子地图坐标系下各 障碍物接地点的位置； 基于各障碍物接地点的位 置， 确定格子地图中各像素的占用概率， 占用概 率表示像素被障碍物占用的概率， 格子地图中一 个格子对应一个像素； 基于格子地图中各像素的 占用概率对多个像素进行聚类， 得到障碍物检测 结果。 本公开实现了对车身周围的障碍物的检 测。 权利要求书3页 说明书11页 附图5页 CN 115147809 A 2022.10.04 CN 115147809 A 1.一种障碍物检测方法， 包括： 获取车身周围图像； 确定所述车身周围图像中的障碍物接地 点； 将图像坐标系下的障碍物接地点进行坐标转化， 得到格子地图坐标系下各障碍物接地 点的位置； 基于各障碍物接地点的位置， 确定格子地图中各像素的占用概率， 所述占用概率表示 所述像素被障碍物占用的概 率， 所述格子地图中一个 格子对应一个 像素； 基于格子地图中各像素的占用概 率对多个 像素进行聚类， 得到障碍物检测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于各障碍物接地点的位置， 确定格子地图 中各像素的占用概 率， 包括： 针对各障碍物接地点的位置， 连接格子地图坐标系的原点与所述位置， 得到接地点连 线； 选取格子地图中与所述接地 点连线之间的角度小于预设角度的像素区域； 确定所述像素区域中与所述位置之间的距离小于预设距离的像素， 并将所述像素区域 中与所述 位置之间的距离小于预设距离的像素作为待更新像素； 增大所述待更新像素的占用概 率。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于格子地图中各像素的占用概率对多个像 素进行聚类， 得到障碍物检测结果， 包括： 针对各像素， 响应于所述像素的占用概率大于预设占用概率阈值， 遍历所述像素的邻 域， 并将邻域中占用概 率大于预设占用概 率阈值的邻域像素存 储至所述像素对应的簇中； 基于所述簇中的邻域像素进行聚类， 得到所述像素对应的聚类结果； 结合各像素对应的聚类结果， 得到障碍物检测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述获取 车身周围图像， 包括： 获取多个车身周围图像； 所述基于格子地图中各像素的占用概率对多个像素进行聚类， 得到障碍物检测结果， 包括： 将多个时刻分别对应的格子地图进行对齐， 得到多个对齐的像素； 针对每个对齐的像素， 对所述对齐的像素在不同格子地图中的占用概率进行融合， 得 到融合后占用概 率； 基于所述融合后占用概 率， 对多个对齐的像素进行聚类， 得到障碍物检测结果。 5.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定所述车身周围图像中的障碍物接地点， 包括： 将所述车身周围图像输入预设检测网络， 通过所述预设检测网络输出所述车身周围图 像中各点的接地 点分数， 所述接地 点分数表示所述 点为障碍物接地 点的分数； 基于所述接地 点分数确定所述车身周围图像中的障碍物接地 点。 6.根据权利要求1至5任一项所述的方法， 其中， 所述将图像坐标系下的障碍物接地点 进行坐标转 化， 得到格子地图坐标系下 各障碍物接地 点的位置， 包括： 将相机坐标系下的障碍物接地点投影到球面坐标系， 得到球面坐标系下各障碍物接地 点；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147809 A 2利用几何相似关系， 计算所述球面 坐标系下 各障碍物接地 点在地面坐标系下的坐标； 将各障碍物接地点在地面坐标系下的坐标进行坐标转换， 得到格子地图坐标系下各障 碍物接地 点的位置 。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 所述获取 车身周围图像， 包括： 获取鱼目相机采集的车身周围图像； 所述将相机坐标系下的障碍物接地点投影到球面坐标系， 得到球面坐标系下各障碍物 接地点， 包括： 将鱼目相机坐标系下的障碍物接地点投影到球面坐标系， 得到球面坐标系下各障碍物 接地点。 8.一种障碍物检测装置， 包括： 获取模块， 用于获取 车身周围图像； 第一确定模块， 用于确定所述车身周围图像中的障碍物接地 点； 转换模块， 用于将图像坐标系下的障碍物接地点进行坐标转化， 得到格子地图坐标系 下各障碍物接地 点的位置； 第二确定模块， 用于基于各障碍物接地点的位置， 确定格子地图中各像素的占用概率， 所述占用概率表示所述像素被障碍物占用的概率， 所述格子地图中一个格子对应一个像 素； 聚类模块， 用于基于格子地图中各像素的占用概率对多个像素进行聚类， 得到障碍物 检测结果。 9.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述第二确定模块， 具体用于针对各障碍物接地 点的位置， 连接格子地图坐标系的原 点与所述位置， 得到接地点连线； 选取格子地图中与所 述接地点连线之间的角度小于预设角度的像素区域； 确定所述像素区域中与所述位置之间 的距离小于预设距离的像素， 并将所述像素区域中与所述位置之 间的距离小于预设距离的 像素作为待更新像素； 增大 所述待更新像素的占用概 率。 10.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述聚类模块， 具体用于针对各像素， 响应于所 述像素的占用概率大于预设占用概率阈值， 遍历所述像素 的邻域， 并将邻域中占用概率大 于预设占用概率阈值的邻域像素存储至所述像素对应的簇中； 基于所述簇中的邻域像素进 行聚类， 得到所述像素对应的聚类结果； 结合各像素对应的聚类结果， 得到障碍物检测结 果。 11.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述获取模块， 具体用于获取多个车身周围图 像； 所述聚类模块， 具体用于将多个时刻分别对应的格子地图进行对齐， 得到多个对齐的 像素； 针对每个对齐的像素， 对所述对齐的像素在不同格子地图中的占用概率进 行融合， 得 到融合后占用概率； 基于所述融合后占用概率， 对多个对齐的像素进 行聚类， 得到障碍物检 测结果。 12.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述第 一确定模块， 具体用于将所述车身周围图 像输入预设检测网络， 通过所述预设检测网络输出所述车身周围图像中各点的接地点分 数， 所述接地点分数表示所述点为障碍物接地点的分数； 基于所述接地点分数确定所述车 身周围图像中的障碍物接地 点。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147809 A 3