环境感知设备的外参监控方法、装置、介质及行驶装置与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种环境感知设备的外参监控方法、装置、介质及行驶装置。


背景技术：

2.在自动驾驶技术领域中，一般通过传感器，如相机、雷达等来感知车辆行驶环境的信息，并根据不同的传感器的感知到的环境的信息进行信息融合来实现进行路径规划，实现车辆的自动驾驶。但是在传感器使用过程中，会由于各种外部环境的影响，导致传感器外参出现偏差，进一步导致外参失效。在现有技术中，大多采用重投影的技术，将雷达识别到的点云投射到监测相机获取的图像上，通过人工确认的方式来查看点云与图像的对齐程度，以此来判断传感器外参的有效性。这种方式需要人工介入，不能在车辆行驶过程中实现自动化监测，如果频繁地通过人工进行外参判断，会极大地降低车辆的行驶效率。
3.相应地，本领域需要一种新的外参监控的方案来解决上述问题。


技术实现要素：

4.为了克服上述缺陷，提出了本发明，以解决或至少部分解决在车辆行驶过程中自动监测车辆内不同环境感知设备之间的外参是否准确，以提高车辆行驶效率的问题。
5.在第一方面，本发明提供一种环境感知设备的外参监控方法，所述方法包括：分别获取第一类环境感知设备与第二类环境感知设备在共视区域内针对同一目标进行环境感知监测得到的第一图像信息和第二图像信息；根据所述第一类环境感知设备与所述第二类环境感知设备之间的外参，将所述第一图像信息重投影至所述第二图像信息对应的图像上，获得第三图像信息；根据所述第二图像信息与所述第三图像信息的信息重合度，判断所述外参是否准确；若所述外参准确，则继续使用所述外参；若所述外参不准确，则对所述外参进行标定，以获得准确的外参。
6.在上述环境感知设备的外参监控方法的一个技术方案中，所述第二图像信息至少包括所述目标的轮廓，所述方法还包括通过下列步骤确定所述第二图像信息与所述第三图像信息的信息重合度：统计所述第三图像信息中位于所述轮廓以外的信息点的数量；根据所述数量确定所述信息重合度。
7.在上述环境感知设备的外参监控方法的一个技术方案中，“根据所述数量确定所述信息重合度”的步骤具体包括：判断所述数量是否大于预设数量阈值；若是，则确定所述信息重合度为低重合度；若否，则确定所述信息重合度为高重合度；和/或，获取所述数量占所述第三图像信息中信息点总数的比例；
判断所述比例是否大于预设比例阈值；若是，则确定所述信息重合度为低重合度；若否，则确定所述信息重合度为高重合度。
8.上述环境感知设备的外参监控方法的一个技术方案中，在“根据所述数量确定所述信息重合度”的步骤之前，所述方法还包括：分别获取每个位于所述轮廓以外的信息点与所述轮廓的间距；选取间距大于预设间距阈值的信息点，确定选取到的信息点的数量，以根据所述选取到的信息点的数量，执行“根据所述数量确定所述信息重合度”的步骤。
9.在上述环境感知设备的外参监控方法的一个技术方案中，所述第一类环境感知设备至少包括激光雷达，所述第二类环境感知设备至少包括相机；所述第一图像信息至少包括通过激光雷达对所述目标进行环境感知监测得到的所述目标的三维点云；所述第二图像信息至少包括通过相机对所述目标进行环境感知监测得到的所述目标的二维图像；和/或，所述目标至少包括在所述共视区域内目标对象的一部分区域；所述目标对象至少包括车辆，所述目标至少包括所述车辆中的车牌区域。
10.在第二方面，提供一种控制装置，该控制装置包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述环境感知设备的外参监控方法的技术方案中任一项技术方案所述的环境感知设备的外参监控方法。
11.在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述环境感知设备的外参监控方法的技术方案中任一项技术方案所述的环境感知设备的外参监控方法。
12.在第四方面，提供一种行驶装置，所述行驶装置包括多个不同类型的环境感知设备、路径规划设备以及上述控制装置的技术方案中所述的控制装置；所述路径规划设备被配置成执行下列操作：获取所述环境感知设备对所述行驶装置所处环境进行环境感知监测得到的环境信息；根据不同环境感知设备之间的外参，对不同环境感知设备监测到的环境信息进行信息融合；根据信息融合结果进行路径规划，确定所述行驶装置的行驶路径，以使所述行驶装置根据所述行驶路径行驶。
13.本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：在实施本发明的技术方案中，可以分别获取第一类环境感知设备与第二类环境感知设备在共视区域内针对同一目标进行环境感知监测获得的第一图像信息和第二图像信息，并根据第一类环境感知设备和第二环境感知设备之间的外参，将第一图像信息重投影至第二图像信息对应的图像上，获得第三图像信息，并根据第二图像信息与第三图像信息的信息重合度判断环境感知设备的外参是否准确。通过上述配置方式，本发明能够根据第一类环境感知设备与第二类环境感知设备进行环境感知监测获得的信息，实时自动确认第一类环境感知设备与第二类环境感知设备之间的外参是否准确，在外参不准确时，及时对外参进行标定，从而克服了现有技术在车辆行驶过程中不能够实时发现外参失效以及需要人工介入进行外参确认导致车辆行驶效率降低的缺陷。
附图说明
14.参照附图，本发明的公开内容将变得更易理解。本领域技术人员容易理解的是：这些附图仅仅用于说明的目的，而并非意在对本发明的保护范围组成限制。其中：图1是根据本发明的一个实施例的环境感知设备的外参监控方法的主要步骤流程示意图；图2是根据本发明实施例的一个实施方式的环境感知设备的外参监控方法的主要步骤流程示意图；图3是根据本发明的一个实施例的行驶装置的路径规划设备进行路径规划的主要步骤流程示意图。
具体实施方式
15.下面参照附图来描述本发明的一些实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
16.在本发明的描述中，“模块”、“处理器”可以包括硬件、软件或者两者的组合。一个模块可以包括硬件电路，各种合适的感应器，通信端口，存储器，也可以包括软件部分，比如程序代码，也可以是软件和硬件的组合。处理器可以是中央处理器、微处理器、图像处理器、数字信号处理器或者其他任何合适的处理器。处理器具有数据和/或信号处理功能。处理器可以以软件方式实现、硬件方式实现或者二者结合方式实现。非暂时性的计算机可读存储介质包括任何合适的可存储程序代码的介质，比如磁碟、硬盘、光碟、闪存、只读存储器、随机存取存储器等等。术语“a和/或b”表示所有可能的a与b的组合，比如只是a、只是b或者a和b。术语“至少一个a或b”或者“a和b中的至少一个”含义与“a和/或b”类似，可以包括只是a、只是b或者a和b。单数形式的术语“一个”、“这个”也可以包含复数形式。
17.随着高级辅助驾驶技术以及自动驾驶技术的发展，车载传感器的种类和数量也在不断增加。在驾驶领域中，逐渐由根据单一传感器辅助驾驶转变为由多个传感器进行信息融合的工作方式实现更为复杂的功能。而在多个传感器进行信息融合的过程中，就需要将多个传感器获取的信息都转换为同一个坐标系下，然后再进行信息融合，这样就能够保证所有传感器输出的同一个目标的信息尽可能一致。而外参实际就是将不同传感器获取的信息转换到同一个坐标系的过程中应用到的转换关系。因而，在辅助驾驶以及自动驾驶领域中，外参的准确性是非常重要的。目前传统的外参监测方法主要是依靠人工确认的方式。如在确定相机和激光雷达之间的外参准确性时，通过将激光雷达获得的点云重投影至相机获得的图像上，并人工判断点云与图像的重合程度，来判断相机与激光雷达之间外参的准确性，但是这种方法需要人工介入，不能够在车辆行驶过程中实现外参有效性的自动化监测。相应地，本发明提供一种环境感知设备的外参监控方法以解决上述问题。
18.参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的环境感知设备的外参监控方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的环境感知设备的外参监控方法主要包括下列步骤s101
‑
步骤s105。
19.步骤s101：分别获取第一类环境感知设备与第二类环境感知设备在共视区域内针对同一目标进行环境感知监测得到的第一图像信息和第二图像信息。
20.在本实施例中，第一类环境感知设备与第二类环境感知设备可以对同一目标区域
（即，共视区域）进行环境感知监测，可以分别获取第一类环境感知设备与第二类环境感知设备在共视区域内对同一目标进行环境感知监测获得的第一图像信息和第二图像信息。其中，环境感知设备是指能够通过物理手段对环境进行环境感知监测以获得环境感知监测信息的设备。环境感知设备可以为图像采集设备、位置采集设备等。图像采集设备是指可以通过物理手段，获取采集目标的图像的设备。图像采集设备可以包括相机等。位置采集设备是指可以通过物理手段，获取采集目标的位置的设备。位置采集设备可以包括激光雷达等。
21.一个实施方式中，第一类环境感知设备至少可以包括位置采集设备，第二类环境感知设备至少可以包括图像采集设备。
22.步骤s102：根据第一类环境感知设备与第二类环境感知设备之间的外参，将第一图像信息重投影至第二图像信息对应的图像上，获得第三图像信息。
23.在本实施例中，可以根据第一类环境感知设备与第二类环境感知设备之间的外参，对第一类环境感知设备获得的第一图像信息进行转换，通过重投影的方式将第一图像信息投影至第二图像信息对应的图像上，获得第三图像信息。也就是说，根据外参对第一图像信息进行转换，就能够获得第三图像信息。
24.一个实施方式中，第一图像信息可以为三维图像信息，第二图像信息可以为二维图像信息。根据第一类环境感知设备与第二类感知设备之间的外参，可以将第一图像信息的三维图像信息转换为二维图像信息，以获得第三图像信息。第二图像信息和第三图像信息均为二维图像信息，能够更便于对第二图像信息和第三图像信息进行比对。
25.本领域技术人员可以理解的是，尽管本发明实施例是以根据外参将第一图像信息的三维图像信息转换为二维图像信息为例进行阐述的，但是本发明的保护范围不局限于上述一种实施方式。
26.步骤s103：根据第二图像信息与第三图像信息的信息重合度，判断外参是否准确，若是，则跳转步骤s105，若否，则跳转至步骤s104。
27.在本实施例中，可以将第二图像信息与第三图像信息进行比对，以获得第二图像信息与第三图像信息的信息重合度，并根据信息重合度来判断外参是否正确。如果信息重合度为低重合度，则判定外参不准确；如果信息重合度为高重合度，则判定外参准确。若外参准确，则跳转步骤s105，若外参不准确，则跳转至步骤s104。
28.一个实施方式中，由于第二图像信息和第三图像信息都是监测同一目标获得的，且都是二维图像信息，可以比对第二图像信息与第三图像信息之间的信息重合度，并根据重合度来判断外参是否准确。
29.步骤s104：对外参进行标定，以获得准确的外参。
30.在本实施例中，若外参不准确，则可以对外参进行标定，以获得准确的外参。
31.步骤s105：继续使用外参。
32.在本实施例中，若外参准确，则可以继续使用外参，以通过外参进行第一类环境感知设备和第二类环境感知设备检测到的环境信息的信息融合。
33.基于上述步骤s101
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步骤s105，本发明可以分别获取第一类环境感知设备与第二类环境感知设备在共视区域内针对同一目标进行环境感知监测获得的第一图像信息和第二图像信息，并根据第一类环境感知设备和第二环境感知设备之间的外参，将第一图像信息重投影至第二图像信息对应的图像上，获得第三图像信息，并根据第二图像信息与第三
图像信息的信息重合度判断环境感知设备的外参是否准确。通过上述配置方式，本发明能够根据第一类环境感知设备与第二类环境感知设备进行环境感知监测获得的信息，实时自动确认第一类环境感知设备与第二类环境感知设备之间的外参是否准确，在外参不准确时，及时对外参进行标定，从而克服了现有技术在车辆行驶过程中不能够实时发现外参失效以及需要人工介入进行外参确认导致车辆行驶效率降低的缺陷。
34.下面对步骤s102和步骤s103作进一步地说明。
35.在本发明实施例的一个实施方式中，第二图像信息可以至少包括目标的轮廓，步骤s103可以进一步包括：步骤s1031：统计第三图像信息中位于轮廓以外的信息点的数量。
36.在本实施方式中，在针对目标进行环境感知监测过程中，第二类环境感知设备可以至少获取目标的轮廓，即第二图像信息可以包括目标的轮廓。同时，在第二类环境感知设备获取到的第一图像信息根据外参转换为第三图像信息后，可以统计第三图像信息中位于第二图像信息中的轮廓以外的信息点的数量。
37.步骤s1032：根据数量确定信息重合度。
38.在本实施方式中，可以根据步骤s1031中获取的位于轮廓以外的信息点的数量来确定第二图像信息和第三图像信息的信息重合度。
39.在一个实施方式中，步骤s1032可以进一步具体包括：步骤s10321：判断数量是否大于预设数量阈值；若是，则确定信息重合度为低重合度；若否，则确定信息重合度为高重合度。
40.在本实施方式中，可以判断第三图像信息中位于第二图像信息中的轮廓以外的信息点的数量是否大于预设的数量阈值；若是，则说明第三图像信息与第二图像信息的偏差较大，认为第二图像信息与第三图像信息的重合度为低重合度；若否，则说明第三图像信息与第二图像信息的偏差小，认为第二图像信息与第三图像信息的重合度为高重合度。本领域技术人员可以根据实际应用的需要选择数量阈值的取值。
41.在另一个实施方式中，步骤s1032可以进一步具体包括：步骤s10322：获取数量占第三图像信息中信息点总数的比例；步骤s10323：判断比例是否大于预设比例阈值；若是，则确定信息重合度为低重合度；若否，则确定信息重合度为高重合度。
42.在本实施方式中，可以计算第三图像信息中位于轮廓以外的信息点的数量占第三图像信息中信息点总数的比例，并判断计算获得的比例是否大于预设的比例阈值；若是，则说明第三图像信息与第二图像信息的偏差较大，认为第二图像信息与第三图像信息的重合度为低重合度；若否，则说明第三图像信息与第二图像信息的偏差小，认为第二图像信息与第三图像信息的重合度为高重合度。本领域技术人员可以根据实际应用的需要选择比例阈值的取值。
43.在一个实施方式中，第一类环境感知设备与第二类环境感知设备进行环境感知监测的目标可以至少包括在共视区域内的目标对象的一部分区域。也就是说，在进行环境感知监测时，可以监测共视区域内的目标对象的一部分区域，以根据对该一部分区域进行监测的结果来获取第一图像信息和第二图像信息。
44.在一个实施方式中，目标对象可以至少包括车辆，目标可以至少包括车辆中的车
牌区域。也就是说，第一类环境感知设备与第二类环境感知设备可以对共视区域内的车辆进行监测，并根据监测结果提取车辆的中的车牌区域的信息分别作为第一类环境感知设备与第二类环境感知设备进行环境感知监测得到的第一图像信息和第二图像信息。由于车牌颜色较为醒目，且也是自动驾驶过程中最为常见的标志物，因而通过对车牌区域进行监测，以确定外参是否准确的方法更为实用。
45.在一个实施方式中，位置采集设备可以至少包括激光雷达，图像采集设备可以至少包括二维图像采集装置，如二维相机、采集二维数据的雷达等，第一图像信息可以至少包括通过激光雷达对目标进行环境感知监测而获得的目标的三维点云，第二图像信息可以至少包括通过二维图形采集装置对目标进行环境感知监测得到的目标的二维图像。
46.在一个实施方式中，可以利用点云监测算法，应用激光雷达获取共视区域内的车辆的点云，并进一步根据不同颜色的反射率将车辆上的车牌区域的点云提取出来，以获得第一图像信息。其中，反射率是指图像可反射的光的强度，如车牌的蓝色的反射率为“255”，可以根据车牌的反射率将车牌的点云提取出来，作为第一图像信息。
47.在一个实施方式中，可以根据二维相机拍摄到的车辆图像，设置车辆图像中的roi(region of interest，感兴趣区域)，并根据车辆图像中的roi区域将车辆中的车牌区域的图像提取出来，作为第二图像信息。
48.在本发明实施例的一个实施方式中，第二类环境感知设备对应的环境感知条件可以至少包括获取在二维图像坐标系下的二维图像，步骤s102可以具体包括：根据外参并基于上述环境感知条件（获取在二维图像坐标系下的二维图像），将第一图像信息中目标的三维点云重投影至第三图像信息中目标的二维图像上，得到三维点云对应的二维投影区域，将二维投影区域作为第三图像信息。
49.在本实施方式中，第二类环境感知设备对应的环境感知条件可以至少包括获取在二维图像坐标系下的二维图像，可以根据第一类环境感知设备与第二类环境感知设备之间的外参，基于该环境感知条件，将第一图像信息中的三维点云重投影至第三图像信息中的目标的二维图像上，以获得三维点云对应的二维投影区域，并可以将该二维投影区域作为第三图像信息，根据二维投影区域与第二图像信息的重合度来判断外参是否正确。也就是说，投影的过程是将三维点云中的每个点云投影至二维图像坐标系中的，每个三维点云投影后会形成二维投影区域中的一个像素点。重投影是指通过对任意视点的参考图像进行投影来产生新的图像的过程。在本实施方式中，重投影是指根据第一类环境感知设备和第二类环境感知设备之间的外参，将三维点云转换为二维坐标系中的二维投影区域的过程。
50.本领域技术人员可以理解的是，尽管本发明实施例是以将三维点云投影至二维图像坐标系获得二维投影区域的方式为例进行阐述的，但是本发明的保护范围不局限于上述一种实施方式。
51.在本发明实施例的一个实施方式中，本发明除了包括上述步骤s101
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步骤s105外，在步骤s103之前还可以包括以下步骤：步骤s106：分别获取每个位于轮廓以外的信息点与轮廓的间距；步骤s107：选取间距大于预设间距阈值的信息点，确定选取到的信息点的数量，以根据选取到的信息点的数量来执行步骤s103。
52.在本实施方式中，可以分别获取第三图像信息中每个位于第二图像信息的轮廓外
的信息点与轮廓之间的间距，并将间距与预设的间距阈值进行比较，获取间距大于预设间距阈值的信息点，以确定选取到的信息点的数量，以根据选取到的信息点的数量来执行步骤s103。本领域技术人员可以根据实际应用的需要设定间距阈值的取值。
53.在一个实施方式中，可以获取第三图像信息中位于第二图像信息的轮廓以外的信息点与轮廓之间的最小欧氏距离，并设定间距阈值为10个像素。当位于轮廓以外的信息点的最小欧氏距离大于10个像素，则将该信息点确定为位于轮廓以外的信息点。
54.参阅附图2，图2是根据本发明实施例的一个实施方式的环境感知设备的外参监控方法的主要步骤流程示意图。如图2所示，在本发明实例的一个实施方式中，本发明还可以包括以下步骤：步骤s201：采集相机和激光雷达在共视区域内的同步数据。
55.在本实施方式中，可以采集相机和激光雷达在共视区域内的同步数据。
56.步骤s202：判断同步数据中是否有车辆出现；若是，则跳转至步骤s203；若否，则跳转至步骤s201。
57.在本实施方式中，可以判断步骤s201中采集的同步数据中是否有车辆出现，若是，则跳转至步骤s203；若否，则跳转至步骤s201，重新采集共视区域内的同步数据。
58.步骤s203：提取同步数据车牌的数据，将激光雷达获得车牌点云重投影至相机获得车牌的图像上。
59.在本实施方式中，可以将提取步骤s201中相机和激光雷达获得的同步数据中车辆上的车牌的数据，并将激光雷达获得的车牌的点云重投影至相机获得的车牌的图像上。
60.步骤s204：判断车牌点云不在车牌图像轮廓范围内的点云的数量是否超过数量阈值；若是，则跳转至步骤s206；若否，则跳转至步骤s205。
61.在本实施方式中，可以获取激光雷达获取的车牌点云不在相机获取的车牌图像的轮廓范围内的点云的数量，并判断该点云的数量是否超过数量阈值；若是，则跳转至步骤s206；若否，则跳转至步骤s205。
62.步骤s205：判定外参有效，可以继续使用。
63.在本实施方式中，若激光雷达获取的车牌点云不在相机获取的车牌图像的轮廓范围内的点云的数量未超过数量阈值，则说明激光雷达获取的车牌点云与相机获取的车牌图像的信息重合度为高重合度，判定外参有效，可以继续使用。
64.步骤s206：判定外参失效，进行外参自动标定。
65.在本实施方式中，若激光雷达获取的车牌点云不在相机获取的车牌图像的轮廓范围内的点云的数量超过数量阈值，则说明激光雷达获取的车牌点云与相机获取的车牌图像的信息重合度为低重合度，判定外参失效，可以进行外参自动标定，以确定新的外参。
66.需要指出的是，尽管上述实施例中将各个步骤按照特定的先后顺序进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本发明的效果，不同的步骤之间并非必须按照这样的顺序执行，其可以同时（并行）执行或以其他顺序执行，这些变化都在本发明的保护范围之内。
67.本领域技术人员能够理解的是，本发明实现上述一实施例的方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步
骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器、随机存取存储器、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读存储介质不包括电载波信号和电信信号。
68.进一步，本发明还提供了一种控制装置。在根据本发明的一个控制装置实施例中，控制装置包括处理器和存储装置，存储装置可以被配置成存储执行上述方法实施例的环境感知设备的外参监控方法的程序，处理器可以被配置成用于执行存储装置中的程序，该程序包括但不限于执行上述方法实施例的环境感知设备的外参监控方法的程序。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该控制装置可以是包括各种电子设备形成的控制装置设备。
69.进一步，本发明还提供了一种计算机可读存储介质。在根据本发明的一个计算机可读存储介质实施例中，计算机可读存储介质可以被配置成存储执行上述方法实施例的环境感知设备的外参监控方法的程序，该程序可以由处理器加载并运行以实现上述环境感知设备的外参监控方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该计算机可读存储介质可以是包括各种电子设备形成的存储装置设备，可选的，本发明实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机可读存储介质。
70.进一步，本发明还提供了一种行驶装置，行驶装置包括多个不同类型的环境感知设备、路径规划设备以及上述环境感知设备的外参监测系统实施例中的环境感知设备的外参监测系统或上述控制装置实施例中的控制装置。参阅附图3，图3是根据本发明的一个实施例的行驶装置的路径规划设备进行路径规划的主要步骤流程示意图。如图3所示，行驶装置的路径规划设备可以被配置为执行以下步骤s301
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步骤s303的操作：步骤s301：获取环境感知设备对行驶装置所处环境进行环境感知监测得到的环境信息。
71.在本实施例中，行驶装置可以为无人车、具备自动驾驶功能的普通车辆、或者任意其他需要自动规划路径进行行驶的装置。行驶装置上可以设置有不同类型的环境感知设备、路径规划设备以及能够实现环境感知设备的外参监测系统或控制装置。可以获取行驶装置上设置的不同类型的环境感知设备对行驶装置所处环境进行环境感知监测获得的环境信息。
72.步骤s302：根据不同环境感知设备之间的外参，对不同环境感知设备监测到的环境信息进行信息融合。
73.在本实施例中，可以根据不同环境感知设备之间的外参，对不同的环境感知设备监测到的环境信息进行信息融合。具体地，不同环境感知设备之间的外参的作用为，对不同的环境感知设备监测到的环境信息进行信息融合，以有效判断行驶路径中是否存在障碍物等，以进一步规划行驶装置的行驶路径。其中，信息融合是指将多个环境感知设备获取到的数据和信息加以联合、相关和组合，以获得更为精确的位置估计等信息，以更为全面的掌握
所处环境的环境信息。信息融合包括但不限于：对相机（二维）与激光雷达（三维）之间进行二维、三维图像信息之间的融合；二维相机与三维相机之间进行二维、三维图像信息之间的融合；采集二维数据的雷达与激光雷达之间进行二维、三维图像信息之间的融合。
74.本领域技术人员可以理解的是，尽管本发明实施例是以二维图像信息和三维图像信息进行信息融合为例进行阐述的，但是本发明的保护范围不局限于上述一种实施方式。
75.步骤s303：根据信息融合结果进行路径规划，确定行驶装置的行驶路径，以使行驶装置根据行驶路径行驶。
76.在本实施例中，可以根据不同环境感知设备监测到的环境信息进行信息融合获得的信息融合结果进行路径规划，以确定行驶装置的行驶路径，行驶装置可以根据获得的行驶路径进行行驶。
77.一个应用场景的例子，行驶装置为用于进行物品配送的无人车，无人车上安装有相机、激光雷达、路径规划设备、环境感知设备的外参监测系统。在物品配送过程中，可以应用环境感知设备的外参监测系统判断相机和激光雷达之间的外参是否准确，如果准确，则路径规划设备可以应用相机和激光雷达监测到的环境信息进行信息融合，并根据信息融合的结果进行无人车的路径规划，以确定无人车的行驶路径，并控制无人车按照行驶路径进行行驶。如果相机和激光雷达之间的外参不准确，则可触发无人车的外参自动标定功能，对外参进行标定后，再应用外参对相机和激光雷达监测到的环境信息进行信息融合，进一步进行路径规划，以使无人车按照行驶路径进行行驶。
78.进一步，应该理解的是，由于各个模块的设定仅仅是为了说明本发明的装置的功能单元，这些模块对应的物理器件可以是处理器本身，或者处理器中软件的一部分，硬件的一部分，或者软件和硬件结合的一部分。因此，图中的各个模块的数量仅仅是示意性的。
79.本领域技术人员能够理解的是，可以对装置中的各个模块进行适应性地拆分或合并。对具体模块的这种拆分或合并并不会导致技术方案偏离本发明的原理，因此，拆分或合并之后的技术方案都将落入本发明的保护范围内。
80.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。