一种障碍物的速度估计方法、装置和电子设备与流程

本发明涉及数据处理领域中的自动驾驶数据处理领域，具体涉及一种障碍物的速度估计方法、装置和电子设备。

背景技术：

随着自动驾驶技术的发展，市面上出现了各种各样的无人驾驶汽车。现有的无人驾驶汽车在处于自动驾驶模式时，通常需要由无人驾驶汽车的检测元件检测行驶方向上的障碍物，并基于检测结果对障碍物的速度进行估计，以避免无人驾驶汽车与障碍物发生碰撞的问题。然而，当路面环境复杂时，所述检测元件对障碍物的检测结果可能存在较大误差，此时，将导致对障碍物的速度估计不准确的问题。

技术实现要素：

本申请提供一种障碍物的速度估计方法、装置和电子设备，以解决现有技术中存在的对障碍物的速度估计不准确的问题。

第一方面，本申请提供一种障碍物的速度估计方法，应用于车辆，包括：

获取目标障碍物的第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，其中，所述第一速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的速度值；所述第二速度估计值为所述目标障碍物在当前时刻之前的历史时刻的速度估计值；

基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，其中，所述目标速度值用于控制所述车辆行驶。

这样，在基于对目标障碍物的速度检测信息进行估计得到第一速度估计值的基础上，进一步结合历史时刻对目标障碍物进行速度估计得到的速度估计值，对目标障碍物在当前时刻的目标速度值进行确定。有利于提高对目标障碍物进行速度估计的准确性。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值；

该实施方式中，通过判断第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述至少一个第二速度估计值均收敛于所述第二速度值，且所述第一速度估计值不收敛于所述第二速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

该实施方式中，通过判断第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述至少一个第二速度估计值不收敛的情况下，计算所述目标障碍物的第一加速度估计值，其中，所述第一加速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息及所述至少一个第二速度估计值计算得到的加速度值；

在所述第一加速度估计值收敛于所述第一加速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

该实施方式中，通过计算并判断第一加速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀加速或匀减速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，还包括：

在所述第一加速度估计值不收敛于所述第一加速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

该实施方式中，通过计算并判断第一加速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀加速或匀减速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

获取所述目标障碍物的速度方向，其中，所述速度方向为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的方向；

计算第一夹角值和第二夹角值，其中，所述第一夹角值为所述速度方向与所述车辆的朝向之间的夹角值，所述第二夹角值为所述速度方向与所述障碍物所处道路的方向之间的夹角值；

在所述第一夹角值与所述第二夹角值的差值大于预设值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

该实施方式中，通过判断第一夹角值和第二夹角值之间的相对大小，从而解决了现有技术中对目标障碍物的速度方向估计不准确的问题。

可选地，所述根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值，包括：

将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，其中，所述第一历史时刻为所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻中距离当前时刻最近的历史时刻；

或者，将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值。

该实施方式中，通过将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，或者，将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值，从而解决了在第一速度估计值可能存在较大误差的情况下，如何对目标障碍物当前速度进行估计的问题。

第二方面，本申请提供一种障碍物的速度估计装置，应用于车辆，包括：

获取模块，用于获取目标障碍物的第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，其中，所述第一速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的速度值；所述第二速度估计值为所述目标障碍物在当前时刻之前的历史时刻的速度估计值；

确定模块，用于基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，其中，所述目标速度值用于控制所述车辆行驶。

可选地，所述确定模块，用于在所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

可选地，所述确定模块，用于在所述至少一个第二速度估计值均收敛于所述第一速度值，且所述第一速度估计值不收敛于所述第一速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值，所述装置还包括：

计算模块，用于在所述至少一个第二速度估计值不收敛的情况下，计算所述目标障碍物的第一加速度估计值，其中，所述第一加速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息及所述至少一个第二速度估计值计算得到的加速度值；

所述确定模块，用于在所述第一加速度估计值收敛于所述第一加速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

可选地，所述确定模块，还用于在所述第一加速度估计值不收敛于所述第一加速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述确定模块，包括：

获取子模块，用于获取所述目标障碍物的速度方向，其中，所述速度方向为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的方向；

计算子模块，用于计算第一夹角值和第二夹角值，其中，所述第一夹角值为所述速度方向与所述车辆的朝向之间的夹角值，所述第二夹角值为所述速度方向与所述障碍物所处道路的方向之间的夹角值；

确定子模块，用于在所述第一夹角值与所述第二夹角值的差值大于预设值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述确定模块，用于将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，其中，所述第一历史时刻为所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻中距离当前时刻最近的历史时刻；

或者，所述确定模块，用于将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请提供的障碍物的速度估计方法。

第四方面，本申请提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请提供的障碍物的速度估计方法。

上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在基于对目标障碍物的速度检测信息进行估计得到第一速度估计值的基础上，进一步结合历史时刻对目标障碍物进行速度估计得到的速度估计值，对目标障碍物在当前时刻的目标速度值进行确定。有利于提高对目标障碍物进行速度估计的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请实施例中所提供的障碍物的速度估计方法的流程图；

图2是本申请实施例中所提供的障碍物的速度估计装置的结构示意图；

图3是用来实现本申请实施例的障碍物的速度估计方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种障碍物的速度估计方法，应用于车辆，包括：

步骤101、获取目标障碍物的第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，其中，所述第一速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的速度值；所述第二速度估计值为所述目标障碍物在当前时刻之前的历史时刻的速度估计值。

其中，上述车辆可以是无人驾驶汽车，或者，也可以是具有无人驾驶模式的车辆。上述目标障碍物可以是上述车辆行车方向上的其他车辆，或者，也可以是车辆行驶的道路上的固定障碍物。应当说明的是，上述障碍物可以是一个或者多个，当存在多个时，无人驾驶汽车可以同时对多个障碍物的速度进行估计，为了避免混淆，下文以针对无人驾驶汽车在行驶过程中的某一目标障碍物进行速度估计为例，对本申请提供的方法进行进一步解释说明。

上述速度检测信息可以是安装于无人驾驶汽车上的视觉传感器所采集到的图像信息，所述视觉传感器可以是单目相机等被动视觉传感器，其中，被动视觉传感器可以持续不断的对无人驾驶汽车行车方向进行拍摄，以拍摄到无人驾驶汽车行车方向上的障碍物信息。然后，可以基于卡尔曼滤波速度估计方法对被动视觉传感器所以拍摄到的每一帧图像进行速度估计，以确定目标障碍物的速度信息。此外，上述速度检测信息也可以是通过车载雷达所采集得到的障碍物的运动状态信息。

具体而言，通过对被动视觉传感器当前拍摄到的图片进行速度估计，即可得到所述第一速度估计值。由于无人驾驶汽车的车辆控制单元需要实时掌握路面上的目标障碍物的速度信息，以便于对无人驾驶汽车进行控制，因此，无人驾驶汽车在每个时刻均会对目标障碍物的速度进行估计，这样，当需要对当前时刻的速度进行估计时，可以通过车辆控制单元所维护的历史估计速度得到所述至少一个第二速度估计值。所述目标速度值，是指结合第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值对当前时刻的速度进行估计，得到的最终的速度估计值。

所述至少一个第二速度估计值可以是第一时间点至当前时间点所拍摄的所有图片所对应的速度估计值。可见，所述至少一个第二速度估计值与所述目标速度值实际上是若干个相邻时刻所对应的速度估计值，也即对被动视觉传感器连续拍摄的若干帧图片进行估计得到的速度估计值。优选地，所述第一时间点可以是距离当前比较近的一个时间点，例如，可以以当前时间点为基准，往前推n秒作为所述第一时间点，其中，所述n可以是1、3、5、7等。

步骤102、基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，其中，所述目标速度值用于控制所述车辆行驶。

由于上述第一速度估计值是基于对目标障碍物进行拍摄，并通过估计得到的速度估计值，该第一速度估计值的准确性受所拍摄的环境的影响比较大，例如，当拍摄时存在诸如下雨、起雾等干扰因素时，可能导致所拍摄的图片不清晰、进而导致基于该图片进行速度估计得到的第一速度估计值与实际速度值相差很大的问题。为此，本实施例通过进一步结合至少一个第二速度估计值对障碍物的速度进行估计，以验证所述第一速度估计值的准确性。

具体地，由上述论述可知，所述至少一个第二速度估计值与所述目标速度值可以是是若干个相邻时刻所对应的速度估计值，因此，在获取到至少一个第二速度估计值后，可以通过分析当前时间点之前的第二速度估计值，以对目标障碍物当前的运行状态进行分析并预测当前时间点的速度。又由于目标障碍物在一个较小的时间段内(例如1秒、3秒、5秒等)速度可以等效为是匀速、匀加速或匀减速中的一种，因此，通过在当前时刻之前，获取一个与当前时刻相邻且较小的时间段内的至少一个第二速度估计值，并基于该至少一个第二速度估计值对当前时刻的速度进行估计，可以得到一个与目标障碍物实际速度估计值相接近的速度估计值。这样，可以通过将基于至少一个第二速度估计值进行估计得到的当前时刻速度估计值与所述第一速度估计值进行对比，以验证所述第一速度估计值是否准确。从而可以避免对障碍物进行速度估计时，产生较大的估计误差的问题。

本申请实施例中，在基于对目标障碍物的速度检测信息进行估计得到第一速度估计值的基础上，进一步结合历史时刻对目标障碍物进行速度估计得到的速度估计值，对目标障碍物在当前时刻的目标速度值进行确定。有利于提高对目标障碍物进行速度估计的准确性。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

其中，所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值可以是指：所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均在第一速度值的附近波动，且波动范围比较小，例如，可以将第一速度值视为中心，波动大小是第一速度值的5％的速度估计值视为收敛于第一速度值的速度估计值。又例如，当所述第一速度值为50km/h时，其对应的收敛区间为[47.5，52.5]，若此时，所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值的大小均位于[47.5，52.5]以内，则可确定所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值。

由于所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值，因此，可以推断目标障碍物当前可能处于匀速运动状态，当第一速度估计值也收敛于该第一速度值，与基于至少一个第二速度估计值推断的结论相同，因此，可以确定估计得到的第一速度估计值是一个相对准确的速度估计值，故在此情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

该实施方式中，通过判断第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述至少一个第二速度估计值均收敛于所述第二速度值，且所述第一速度估计值不收敛于所述第二速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

其中，所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第二速度值可以是指：所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均在第二速度值的附近波动，且波动范围比较小。其中，所述第二速度值可以与上述实施例中的第一速度值相同，也可以与第一速度值不同。

由于所述至少一个第二速度估计值均收敛于第二速度值，因此，可以推断目标障碍物当前可能处于匀速运动状态。当第一速度估计值不收敛于该第二速度值时，该估计值与基于至少一个第二速度估计值推断的结论不相同，因此，该估计值可能是一个误差较大的估计值，为避免速度估计误差过大，此时，通过至少一个第二速度估计值对当前的目标速度值进行估算，从而可见减小速度估计的误差。

该实施方式中，通过判断第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

在所述至少一个第二速度估计值不收敛的情况下，计算所述目标障碍物的第一加速度估计值，其中，所述第一加速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息及所述至少一个第二速度估计值计算得到的加速度值；

在所述第一加速度估计值收敛于所述第一加速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

由于所述至少一个第二速度估计值选取的是一个较小的时间段内(例如1秒、3秒、5秒等)速度估计值，因此，在该时间段可以将目标障碍物的速度等效为匀速、匀加速或匀减速中的一种，此时，无论目标障碍物处于何种运动状态，其加速度都是一个相对固定的值，因此，可以确定所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值。此外，所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值可以是指：所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均在第一加速度值的附近波动，且波动范围比较小，例如，可以将第一加速度值视为中心，波动大小是第一加速度值的5％的加速度估计值视为收敛于第一加速度值的加速度估计值。

由于当目标障碍物处于匀加速或匀加速状态时，其每个时刻的速度均不相同，因此所述至少一个第二速度估计值不会收敛于上述第一速度值或者第二速度值，在此情况下，由于所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值，因此，可以通过判断当前时刻的加速度值是否收敛于所述第一加速度值，以确定所述第一速度估计值是否异常。

其中，可以根据当前时刻的第一速度估计值减去上一时刻的第二速度估计值并将二者之差除以二者之间的时间差，即可计算出当前的第一加速度估计值，通过判断所述第一加速度估计值是否收敛于所述第一加速度值即可判断第一速度估计值是否存在异常。

具体而言，在所述至少一个第二速度估计值不收敛的情况下，则可推断所述目标障碍物当前处于匀加速或匀减速运动状态，且基于上述论述可以推断当前的加速度值为第一加速度值，因此，可通过判断当前的第一加速度估计值是否收敛于第一加速度以确定所述第一速度估计值是否存在异常。当所述第一加速度估计值收敛于第一加速度时，由于第一加速度估计值是基于第一速度估计值计算得到的，基于第一速度估计值的计算结果与上述推断结论相同，因此，可以确定估计得到的第一速度估计值是一个相对准确的速度估计值，故在此情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

该实施方式中，通过计算并判断第一加速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀加速或匀减速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，还包括：

在所述第一加速度估计值不收敛于所述第一加速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

具体地，当第一加速度估计值不收敛于第一加速度时，与上述推断结论不相符，因此，该估计值可能是一个误差较大的估计值，为避免速度估计误差过大，此时，通过至少一个第二速度估计值对当前的目标速度值进行估算，从而可见减小速度估计的误差。

该实施方式中，通过计算并判断第一加速度估计值的收敛性，从而解决了现有技术中存在的在障碍物处于匀加速或匀减速运动状态下的速度估计误差较大的问题。

可选地，所述基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，包括：

获取所述目标障碍物的速度方向，其中，所述速度方向为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的方向；

计算第一夹角值和第二夹角值，其中，所述第一夹角值为所述速度方向与所述车辆的朝向之间的夹角值，所述第二夹角值为所述速度方向与所述障碍物所处道路的方向之间的夹角值；

在所述第一夹角值与所述第二夹角值的差值大于预设值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

由于对当前速度的估计除了存在速度大小的误差之外，可能对速度的方向的估计也存在误差，因此，可以进一步对当前估计得到的速度方向进行判断，以确定基于对目标障碍物的速度检测信息进行估计的速度结果是否准确。

具体地，所述上述目标障碍物所处道路的方向可以是指目标障碍物所处道路上的车道线的方向，由于被动视觉传感器所拍摄的图片中通常都包括所述目标障碍物和其旁边的车道线，因此，可以直接从被动视觉传感器所拍摄的图片中确定上述第二夹角值。该第二夹角值由于是从同一图片中直接测量得到的，因此，是一个相对准确的值。由于无人驾驶汽车的车身朝向通常是与所述目标障碍物所处道路的方向一致的，且无人驾驶汽车的车身朝向属于无人驾驶汽车自身的信息，因此可以相对准确的获取到无人驾驶汽车的车身朝向。基于此，可以基于上述第二夹角值与无人驾驶汽车的车身朝向对估计得到的目标障碍物的速度方向进行校验，若估计得到的速度方向与无人驾驶汽车的车身朝向之间的第一夹角值与所述第二夹角值相同或相接近，则可推断所估计的目标障碍物的速度方向为一个相对准确的值，若估计得到的速度方向与无人驾驶汽车的车身朝向之间的第一夹角值与所述第二夹角值相差较大，则可推断若估计得到的速度方向可能存在较大误差，由于对目标障碍物当前的速度方向估计存在误差，因此，即便对目标障碍物当前的速度大小估计不存在误差，也可能导致无人驾驶汽车产生错误的动作，因此，在此情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值，从而可见减小速度估计的误差。

该实施方式中，通过判断第一夹角值和第二夹角值之间的相对大小，从而解决了现有技术中对目标障碍物的速度方向估计不准确的问题。

可选地，所述根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值，包括：

将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，其中，所述第一历史时刻为所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻中距离当前时刻最近的历史时刻；

或者，将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值。

其中，在确定基于速度检测信息估计得到的第一速度估计值可能存在较大误差的情况下，可以根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。具体而言，由于被动视觉传感器对目标障碍物时进行连续拍摄的相邻两帧图片之间的时间间隔非常小，因此，相邻两帧图片所对应的时刻的速度同样较为接近，故当基于当前帧图片得到的第一速度估计值可能存在较大误差时，可以将上一帧图片所对应的时刻的第二速度估计值作为当前时刻的目标速度值，从而有效的减小对目标障碍物速度估计的误差。

此外，除了取上一帧图片所对应的时刻的第二速度估计值作为当前时刻的目标速度值之外，也可以取所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值，由上述论述可知，所述至少一个第二速度估计值为与当前时间点相邻且范围较小的时间段内对目标障碍物的全体速度估计值，因此，目标障碍物在该时间段内的速度变化通常不会特别大，通过计算该时间段内的速度估计值的平均值，并将该平均值作为所述目标速度值，同样可以效的减小对目标障碍物速度估计的误差。

该实施方式中，通过将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，或者，将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值，从而解决了在第一速度估计值可能存在较大误差的情况下，如何对目标障碍物当前速度进行估计的问题。

请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种障碍物的速度估计装置200，应用于车辆，包括：

获取模块201，用于获取目标障碍物的第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，其中，所述第一速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的速度值；所述第二速度估计值为所述目标障碍物在当前时刻之前的历史时刻的速度估计值；

确定模块202，用于基于所述第一速度估计值以及至少一个第二速度估计值，确定目标速度值，其中，所述目标速度值用于控制所述车辆行驶。

可选地，所述确定模块202，用于在所述第一速度估计值以及所述至少一个第二速度估计值均收敛于第一速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

可选地，所述确定模块202，用于在所述至少一个第二速度估计值均收敛于所述第二速度值，且所述第一速度估计值不收敛于所述第二速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻的加速度估计值均收敛于第一加速度值，所述装置还包括：

计算模块，用于在所述至少一个第二速度估计值不收敛的情况下，计算所述目标障碍物的第一加速度估计值，其中，所述第一加速度估计值为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息及所述至少一个第二速度估计值计算得到的加速度值；

所述确定模块202，用于在所述第一加速度估计值收敛于所述第一加速度值的情况下，将所述第一速度估计值确定为所述目标速度值。

可选地，所述确定模块202，还用于在所述第一加速度估计值不收敛于所述第一加速度值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述确定模块202，包括：

获取子模块，用于获取所述目标障碍物的速度方向，其中，所述速度方向为基于所述目标障碍物在当前时刻的速度检测信息估计得到的方向；

计算子模块，用于计算第一夹角值和第二夹角值，其中，所述第一夹角值为所述速度方向与所述车辆的朝向之间的夹角值，所述第二夹角值为所述速度方向与所述障碍物所处道路的方向之间的夹角值；

确定子模块，用于在所述第一夹角值与所述第二夹角值的差值大于预设值的情况下，根据所述至少一个第二速度估计值确定所述目标速度值。

可选地，所述确定模块202，用于将第一历史时刻的第二速度估计值确定为所述目标速度值，其中，所述第一历史时刻为所述至少一个第二速度估计值所对应的各历史时刻中距离当前时刻最近的历史时刻；

或者，所述确定模块202，用于将所述至少一个第二速度估计值的平均值确定为所述目标速度值。

本实施例提供的装置能够实现图1所示的方法实施例中实现的各个过程，且可以达到相同有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图3所示，是根据本申请实施例的障碍物的速度估计方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图3所示，该电子设备包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图3中以一个处理器301为例。

存储器302即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的障碍物的速度估计方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的障碍物的速度估计方法。

存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的障碍物的速度估计方法对应的程序指令/模块(例如，附图2所示的获取模块201和确定模块202)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的障碍物的速度估计方法。

存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据障碍物的速度估计方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至障碍物的速度估计方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

障碍物的速度估计方法的电子设备还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与障碍物的速度估计方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，在基于对目标障碍物的速度检测信息进行估计得到第一速度估计值的基础上，进一步结合历史时刻对目标障碍物进行速度估计得到的速度估计值，对目标障碍物在当前时刻的目标速度值进行确定。有利于提高对目标障碍物进行速度估计的准确性。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。