一种运动安全区域预测方法和装置、电子设备与流程

1.本发明涉及智能硬件技术领域，尤其涉及一种运动安全区域预测方法和装置、电子设备。

背景技术：

2.在无人车领域，为保证车行驶安全，碰撞预测是关键。当前碰撞预测方案的原理是：通过雷达测量车辆与前方障碍物之间的距离，并根据车辆的行驶速度确定刹车距离，在行驶过程中通过实时比较刹车距离和车辆与障碍物之间的距离，评估车辆是否存在碰撞危险。
3.现有的上述碰撞预测方案存在如下缺陷：依据车辆与障碍物之间的距离进行碰撞预测，该种方案留给上层控制逻辑的反应时间较短，而且碰撞预测逻辑单一，一旦从雷达获取到错误的距离数据则可能引发车祸，可靠性较低。

技术实现要素：

4.本发明实施例的目的是提供一种运动安全区域预测方法和装置、电子设备，能够解决现有的碰撞预测方案中存在的可靠性较低的问题。
5.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
6.本发明实施例提供了一种运动安全区域预测方法，应用于无人车，其中，所述方法包括：根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；
7.检测所述目标区域内的各运动目标，其中，所述运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；
8.分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；
9.依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；
10.控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶。
11.可选地，所述控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的步骤，包括：
12.所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的过程中，监测所述目标车辆与周围障碍物之间的距离以及所述目标车辆当前时刻的行驶速度；
13.依据所述距离和当前时刻的行驶速度，规划所述目标车辆的行驶轨迹。
14.可选地，分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率的步骤，包括：
15.针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率；
16.针对每个所述子单元区域，对各所述运动目标不出现在所述子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概
率。
17.可选地，所述针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率的步骤，包括：
18.针对每个所述运动目标，获取所述运动目标的运动数据，其中，所述运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一；
19.将所述运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内所述运动目标不出现在所述子单元区域内的概率。
20.可选地，依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域的步骤，包括：
21.将概率低于预设阈值的子单元区域，确定为所述目标车辆的运动安全区域。
22.本发明实施例提供了一种运动安全区域预测装置，应用于无人车，其中，所述装置包括：
23.划分模块，用于根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；
24.检测模块，用于检测所述目标区域内的各运动目标，其中，所述运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；
25.计算模块，用于分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；
26.确定模块，用于依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；
27.控制模块，用于控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶。
28.可选地，所述控制模块包括：
29.第一子模块，用于所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的过程中，监测所述目标车辆与周围障碍物之间的距离以及所述目标车辆当前时刻的行驶速度；
30.第二子模块，用于依据所述距离和当前时刻的行驶速度，规划所述目标车辆的行驶轨迹。
31.可选地，所述计算模块包括：
32.第三子模块，用于针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率；
33.第四子模块，用于针对每个所述子单元区域，对各所述运动目标不出现在所述子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率。
34.可选地，所述第四子模块包括：
35.获取单元，用于针对每个所述运动目标，获取所述运动目标的运动数据，其中，所述运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一；
36.概率预测单元，用于将所述运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内所述运动目标不出现在所述子单元区域内的概率。
37.可选地，所述确定模块具体用于：
38.将概率低于预设阈值的子单元区域，确定为所述目标车辆的运动安全区域。
39.本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意一种运动安全区域预测方法的步骤。
40.本发明实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种运动安全区域预测方法的步骤。
41.本发明实施例提供的运动安全区域预测方案，根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；检测目标区域内的各运动目标；分别计算各子单元区域内，预设时长内不出现任一运动目标的概率；依据各子单元区域对应的概率，从目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；控制目标车辆在运动安全区域内行驶。通过预先预测出目标车辆的运动安全区域，可保证留给上层控制逻辑充分的反应时间，从而提升整个行驶控制方案的可靠性。
附图说明
42.图1是表示本技术实施例的一种运动安全区域预测方法的步骤流程图；
43.图2是表示子单元区域内运动目标出现概率的预测流程示意图；
44.图3是表示本技术实施例的一种运动安全区域预测装置的结构框图；
45.图4是表示本技术实施例的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
46.为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
47.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的运动安全区域预测方案进行详细地说明。
48.如附图1所示，本技术实施例的运动安全区域预测方法包括以下步骤：
49.步骤101：根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域。
50.周围行驶环境特征可以包括但不限于：道路的平整度、道路的布局以及道路周围的障碍或建筑物等特征信息。
51.在将目标区域划分为子单元区域时的具体划分规则可由本领域技术人员灵活设置，本技术实施例中对此不作具体限制。例如：可设置为子单元区域的面积与目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度二者任意之一正相关；再例如：基于目标车辆体积以及目标车辆当前时刻的行驶速度计算单位时间内目标车辆行驶所覆盖区域，基于该区域的大小确定子单元区域的尺寸，然后再结合周围行驶环境特征以及所确定的子单元区域尺寸，将目标区域划分为多个子单元区域。
52.本技术实施例的运动安全区域预测方法应用于电子设备为可以为服务器、电脑等具有分析功能的设备。电子设备中的存储介质存储有运动安全区域预测程序，电子设备的处理器运行存储介质中的程序执行运动安全区域预测流程，为系统中的无人车即目标车辆预测运动安全区域，并控制无人车在运行安全区域内行驶。
53.本技术实施例中，运动安全区域预测程序每隔预设时长间隔执行一次，计算和预
测未来一个预设时长间隔内各运动目标不出现在各子区域内的概率，确定目标车辆的运动安全区域，进而控制目标车辆在运动安全区域内行驶。预设时长的具体数值可由本领域技术人员灵活设定，本技术实施例中对此不作具体限制。预设时长越长越节省计算算力，预设时长越短无人车的运行越安全。
54.步骤102：检测目标区域内的各运动目标。
55.可通过激光雷达传感器、或红外传感器等任意适当的检测设备，检测运动目标。其中，运动目标为除目标车辆之外的可移动目标。运动目标可以包括但不限于：除目标车辆外的其他车辆、行人、电动车以及小动物等。
56.例如：检测到目标区域中包括目标车辆a，其他车辆b、c以及行人d，则将车辆b、c以及行人d确定为目标区域内的各运动目标。
57.步骤103：分别计算各子单元区域内，预设时长内不出现任一运动目标的概率。
58.本技术的目的旨在为目标车辆在目标区域内，确定一个无其他运动目标或较少出现其他运动目标的子单元区域，从而最大限度的确保目标车辆的运行安全。因此，可通过计算各子单元区域内不出现任一运动目标的概率来筛选子单元区域。
59.在实际实现过程中，一种可选地分别计算各子单元区域内，预设时长内不出现任一运动目标的概率的方式包括如下子步骤：
60.子步骤一：针对每个运动目标，分别计算预设时长内运动目标不出现在各子单元区域内的概率；
61.一种可选地针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内运动目标不出现在各子单元区域内的概率的方式为：针对每个运动目标，获取运动目标的运动数据；将运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内运动目标不出现在子单元区域内的概率。
62.其中，运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一。图2为子单元区域内运动目标出现概率的预测流程示意图，如图2所示概率预测模型为预先通过大量的车辆、行人等运动目标数据以及车辆运动数据标记的样本训练生成，通过这些样本训练后的概率预测模型，可依据输入的运动数据预测出运动目标不出现在子单元区域内的概率。即图2中所示的，由t时刻经过δt时长间隔后的t+1时刻内的路径不会通过区域i即子单元区域内的概率。
63.该种通过预先训练好的概率预测模型，确定预设时长内运动目标不出现在子单元区域内概率的方式，计算速度快且计算结果精准度高。
64.子步骤二：针对每个子单元区域，对各运动目标不出现在子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到子单元区域内，预设时长内不出现任一运动目标的概率。
65.通过子步骤一可分别确定每一个运动目标不出现在各子单元区域内的概率。本步骤中，需要整合上述计算结果，确定每一子单元区域内不出现全部运动目标的概率。
66.例如：目标区域被划分为子单元区域1、子单元区域2、子单元区域3，目标区域内除目标车辆外包括运动目标a、b以及c，则通过子步骤一可计算得到运动目标a不出现在子单元区域1、子单元区域2、子单元区域3的概率分别为x1、x2以及x3；运动目标b不出现在子单元区域1、子单元区域2、子单元区域3的概率分别为y1、y2以及y3；运动目标c不出现在子单元区域1、子单元区域2、子单元区域3的概率分别为z1、z2以及z3。在子步骤二中，需要分别基于x1、y1以及z1计算子单元区域1内不出现全部运动目标的概率；分别基于x2、y2以及z2
计算子单元区域2内不出现全部运动目标的概率；分别基于x3、y3以及z3计算子单元区域3内不出现全部运动目标的概率。
67.对各运动目标不出现在子单元区域的概率进行联合求积和归一化的具体操作可以包括但不限于：对各运动目标不出现在同一子单元区域的概率进行联合求积，然后再将各子单元区域对应的求积结果进行归一化处理。
68.步骤104：依据各子单元区域对应的概率，从目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域。
69.在实际实现过程中，可将目标区域中概率低于预设阈值的子单元区域，确定为目标车辆的运动安全区域。运动安全区域包括一个或多个子单元区域。
70.需要说明的是，预设阈值可由本领域技术人员灵活设置，本技术实施例中对此不作具体限制。预设阈值越低最终所确定出来的运动安全区域安全系数越高。
71.步骤105：控制目标车辆在运动安全区域内行驶。
72.控制目标车辆在运动安全区域内行驶，可最大程度的提升目标车辆运行时的安全性。并且由于是预先规划出运动安全区域，因此可留给上层控制逻辑充分的反应时间，提升整个行驶控制方案的可靠性。
73.在一种可选地实施例中，控制目标车辆在运动安全区域内行驶的过程中，监测目标车辆与周围障碍物之间的距离以及目标车辆当前时刻的行驶速度；依据距离和当前时刻的行驶速度，规划目标车辆的行驶轨迹。
74.该种可选地实施例中，实时监测目标车辆与周围障碍物的距离，以进一步规划行驶路径，可避免目标车辆与障碍物之间发生碰撞。
75.另一种可选地实施例中，无需对整个运动安全区域内的障碍物进行监测，只监测落入目标车辆的预设范围内的障碍物即可，该种方式可节省算力。
76.本技术实施例提供的运动安全区域预测方法，根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；检测目标区域内的各运动目标；分别计算各子单元区域内，预设时长内不出现任一运动目标的概率；依据各子单元区域对应的概率，从目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；控制目标车辆在运动安全区域内行驶。一方面，保证留给上层控制逻辑充分的反应时间，提升整个行驶控制方案的可靠性，另一方面，在安全运动区域的基础上结合基于距离的控制逻辑，丰富碰撞预测逻辑，可进一步提升方案可靠性。
77.图3为实现本技术实施例的一种运动安全区域预测装置的结构框图。
78.本技术实施例提供的运动安全区域预测装置，应用于无人车，所述装置包括如下功能模块：
79.划分模块301，用于根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；
80.检测模块302，用于检测所述目标区域内的各运动目标，其中，所述运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；
81.计算模块303，用于分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；
82.确定模块304，用于依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出
目标车辆的运动安全区域；
83.控制模块305，用于控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶。
84.可选地，所述控制模块包括：
85.第一子模块，用于所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的过程中，监测所述目标车辆与周围障碍物之间的距离以及所述目标车辆当前时刻的行驶速度；
86.第二子模块，用于依据所述距离和当前时刻的行驶速度，规划所述目标车辆的行驶轨迹。
87.可选地，所述计算模块包括：
88.第三子模块，用于针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率；
89.第四子模块，用于针对每个所述子单元区域，对各所述运动目标不出现在所述子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率。
90.可选地，所述第四子模块包括：
91.获取单元，用于针对每个所述运动目标，获取所述运动目标的运动数据，其中，所述运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一；
92.概率预测单元，用于将所述运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内所述运动目标不出现在所述子单元区域内的概率。
93.可选地，所述确定模块具体用于：
94.将概率低于预设阈值的子单元区域，确定为所述目标车辆的运动安全区域。
95.本技术实施例提供的运动安全区域预测装置，一方面，保证留给上层控制逻辑充分的反应时间，提升整个行驶控制方案的可靠性，另一方面，在安全运动区域的基础上结合基于距离的控制逻辑，丰富碰撞预测逻辑，可进一步提升方案可靠性。
96.本技术实施例中图3所示的运动安全区域预测装置可以是装置，也可以是服务器中的部件、集成电路、或芯片。本技术实施例中的图3所示的运动安全区域预测装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施例不作具体限定。
97.本技术实施例提供的图3所示的运动安全区域预测装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
98.可选地，如图4所示，本技术实施例还提供一种电子设备400，包括处理器401，存储器402，存储在存储器402上并可在所述处理器401上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器401执行时实现上述运动安全区域预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
99.需要注意的是，本技术实施例中的电子设备包括上述所述的服务器。
100.本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述运动安全区域预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
101.其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存
储器(randomaccess memory，ram)、磁碟或者光盘等。
102.本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述运动安全区域预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
103.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
104.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
105.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种运动安全区域预测方法，应用于无人车，其特征在于，所述方法包括：根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；检测所述目标区域内的各运动目标，其中，所述运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的步骤，包括：所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的过程中，监测所述目标车辆与周围障碍物之间的距离以及所述目标车辆当前时刻的行驶速度；依据所述距离和当前时刻的行驶速度，规划所述目标车辆的行驶轨迹。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率的步骤，包括：针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率；针对每个所述子单元区域，对各所述运动目标不出现在所述子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率的步骤，包括：针对每个所述运动目标，获取所述运动目标的运动数据，其中，所述运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一；将所述运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内所述运动目标不出现在所述子单元区域内的概率。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域的步骤，包括：将概率低于预设阈值的子单元区域，确定为所述目标车辆的运动安全区域。6.一种运动安全区域预测装置，应用于无人车，其特征在于，所述装置包括：划分模块，用于根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；检测模块，用于检测所述目标区域内的各运动目标，其中，所述运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；计算模块，用于分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；确定模块，用于依据各所述子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；控制模块，用于控制所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述控制模块包括：第一子模块，用于所述目标车辆在所述运动安全区域内行驶的过程中，监测所述目标车辆与周围障碍物之间的距离以及所述目标车辆当前时刻的行驶速度；第二子模块，用于依据所述距离和当前时刻的行驶速度，规划所述目标车辆的行驶轨迹。8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：第三子模块，用于针对每个所述运动目标，分别计算预设时长内所述运动目标不出现在各所述子单元区域内的概率；第四子模块，用于针对每个所述子单元区域，对各所述运动目标不出现在所述子单元区域的概率进行联合求积和归一化，得到所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第四子模块包括：获取单元，用于针对每个所述运动目标，获取所述运动目标的运动数据，其中，所述运动数据包括：位置信息、速度、角速度、加速度以及角加速度中的至少之一；概率预测单元，用于将所述运动数据输入预设的概率预测模型，得到预设时长内所述运动目标不出现在所述子单元区域内的概率。10.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的运动安全区域预测方法的步骤。

技术总结

本发明公开了一种安全区域预测方法和装置、电子设备，属于智能硬件技术领域，所述方法应用于无人车，所述方法包括：根据目标车辆体积、目标车辆当前时刻的行驶速度以及周围行驶环境特征，将目标区域划分为多个子单元区域；检测目标区域内的各运动目标，其中，运动目标为除所述目标车辆之外的可移动目标；分别计算各所述子单元区域内，预设时长内不出现任一所述运动目标的概率；依据各子单元区域对应的概率，从所述目标区域内确定出目标车辆的运动安全区域；控制目标车辆在运动安全区域内行驶。通过本发明公开的安全区域预测方法，能够提前预测出无人车行驶的安全区域，保证留给上层控制逻辑充分的反应时间，从而提升整个行驶控制方案的可靠性。方案的可靠性。方案的可靠性。