本技术涉及智能驾驶，尤其涉及一种障碍物测距方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、在车辆自动驾驶过程中，需要对车辆后方的障碍物进行测距，以判断障碍物是否位于盲区报警范围内，这对于车辆安全驾驶至关重要。在采用单目相机进行测距时，如果车辆行驶在平路上时，测距误差相对较小，但当车辆行驶在斜坡上时，由于视角和距离的变化，会导致测距误差显著增加，因而需要对车辆所处的道路斜坡坡度进行准确计算，以此来校正单目相机测距误差。
2、然而，现有技术中通常是基于车辆倾斜角度和地面夹角等来计算道路斜坡坡度，但采用这种方式需要依赖准确的车辆参数和静态测量数据，无法应对复杂的地形变化和动态行驶场景，因而会导致计算得到道路斜坡坡度准确性较低，进而降低障碍物测距结果的准确性。
技术实现思路
1、本技术提供了一种障碍物测距方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中通常是基于车辆倾斜角度和地面夹角等来计算道路斜坡坡度，导致障碍物测距结果的准确性下降的问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种障碍物测距方法，所述方法包括：
3、获取车辆后方道路的图像信息；
4、识别出所述图像信息中的直线，并从所述直线中选择出与第一预设方向平行的平行线组，其中，所述与第一预设方向平行的平行线组包括道路上的多个相互平行的车道线所对应的直线；
5、利用所述与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个消失点位置，并基于所述多个消失点位置，确定出道路斜坡坡度，其中，所述多个消失点位置位于不同的多个预设方向上，所述多个预设方向包括所述第一预设方向；
6、根据所述道路斜坡坡度对所述障碍物和所述车辆之间的距离进行计算，得到所述障碍物的测距结果。
7、可选地，所述识别出所述图像信息中的直线，包括：
8、对所述图像信息进行滤波去噪，并对滤波去噪的图像信息进行边缘检测，得到所述图像信息对应的边缘信息；
9、利用改进的霍夫变换算法从所述边缘信息中检测出多个候选线；
10、对所述多个候选线进行过滤和拟合，得到所述直线。
11、可选地，所述利用改进的霍夫变换算法从所述边缘信息中检测出多个候选线，包括：
12、对所述边缘信息进行多次降采样，得到多个尺度对应的边缘信息；
13、对所述多个尺度对应的边缘信息中的每个尺度对应的边缘信息中所包含的边缘点进行霍夫变换，并根据各边缘点的霍夫变换结果，对累加器空间中的数值进行更新，其中，所述累加器空间用于对检测到的位于各个直线上的边缘点的数量进行计数；
14、将边缘点累计数量达到预设阈值的多个直线确定为所述多个候选线。
15、可选地，所述利用所述与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个消失点位置，包括：
16、对所述与第一预设方向平行的平行线组进行聚类，得到k个候选消失点位置；
17、分别计算所述k个候选消失点位置中的各候选消失点位置的重投影误差，并将重投影误差最小的候选消失点位置确定为所述第一预设方向上的第一消失点位置；
18、基于所述第一消失点位置构建等效球面，并从所述等效球面上确定出第二预设方向上的第二消失点位置，其中，所述第二预设方向为与所述第一预设方向垂直的平面内的任一方向；
19、基于所述第二消失点位置，从所述等效球面上确定出第三预设方向上的第三消失点位置，其中，所述第三预设方向为与所述第一预设方向和所述第二预设方向垂直的方向，所述第一消失点位置、所述第二消失点位置和所述第三消失点位置均属于所述多个消失点位置。
20、可选地，确定所述道路斜坡坡度的公式如下：
21、
22、其中，θ表示所述道路斜坡坡度，x1和y1表示所述第一消失点位置，x3和y3表示所述第三消失点位置。
23、可选地，所述根据所述道路斜坡坡度对所述障碍物和所述车辆之间的距离进行计算，得到所述障碍物的测距结果，包括：
24、确定所述障碍物在所述图像信息中的坐标位置；
25、根据所述障碍物在所述图像信息中的坐标位置和预设的相机参数，确定出所述障碍物与所述车辆在同一道路高度上的理论距离；
26、根据所述道路斜坡坡度和所述理论距离，计算出所述障碍物与所述车辆之间的实际距离，并将所述实际距离确定为所述障碍物的测距结果。
27、可选地，在所述识别出所述图像信息中的直线之前，所述方法还包括：
28、识别出所述图像信息中的车道线，并判断所述车道线的斜率是否有发生变化；
29、在所述车道线的斜率有发生变化的情况下，执行步骤：识别出所述图像信息中的直线。
30、第二方面，本技术实施例还提供了一种障碍物测距装置，所述装置包括：
31、获取模块，用于获取车辆后方道路的图像信息；
32、第一识别模块，用于识别出所述图像信息中的直线，并从所述直线中选择出与第一预设方向平行的平行线组，其中，所述与第一预设方向平行的平行线组包括道路上的多个相互平行的车道线所对应的直线；
33、确定模块，用于利用所述与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个消失点位置，并基于所述多个消失点位置，确定出道路斜坡坡度，其中，所述多个消失点位置位于不同的多个预设方向上，所述多个预设方向包括所述第一预设方向；
34、计算模块，用于根据所述道路斜坡坡度对所述障碍物和所述车辆之间的距离进行计算，得到所述障碍物的测距结果。
35、第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
36、存储器，用于存放计算机程序；
37、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面中任一项所述的障碍物测距方法。
38、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的障碍物测距方法。
39、本技术实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本技术实施例提供的该方法，通过获取车辆后方道路的图像信息；识别出所述图像信息中的直线，并从所述直线中选择出与第一预设方向平行的平行线组，其中，所述与第一预设方向平行的平行线组包括道路上的多个相互平行的车道线所对应的直线；利用所述与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个消失点位置，并基于所述多个消失点位置，确定出道路斜坡坡度，其中，所述多个消失点位置位于不同的多个预设方向上，所述多个预设方向包括所述第一预设方向；根据所述道路斜坡坡度对所述障碍物和所述车辆之间的距离进行计算，得到所述障碍物的测距结果。通过上述方式，可以利用从图像信息中识别到的与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个预设方向上的多个消失点位置，进而根据这多个消失点位置计算得到道路斜坡坡度，而无需依赖车辆参数和静态测量数据，因而即便在复杂的地形变化和动态行驶场景下，也能准确计算得到道路斜坡坡度，从而提高了障碍物测距结果的准确性。
1.一种障碍物测距方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别出所述图像信息中的直线，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用改进的霍夫变换算法从所述边缘信息中检测出多个候选线，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述与第一预设方向平行的平行线组，确定出多个消失点位置，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述道路斜坡坡度的公式如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路斜坡坡度对所述障碍物和所述车辆之间的距离进行计算，得到所述障碍物的测距结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述识别出所述图像信息中的直线之前，所述方法还包括：
8.一种障碍物测距装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的障碍物测距方法。
