本发明涉及无人车配送，具体涉及一种无人车全向警戒及目标识别方法。
背景技术：
1、无人车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，而物流常用的配送方式是人工控制车的配送和返航，造成了时间浪费和人力资源的浪费。
2、目前无人车应用于城市道路以及高速道路等，然而在无人车在道路上行驶常常会出现不规范行驶的车和人群，现有的无人识别系统对复杂的路况进行识别不准确、延迟警戒，造成行驶中的危险。
技术实现思路
1、本发明新型要解决的技术问题是，针对上述问题，提供一种目标识别准确、急速警戒的一种无人车全向警戒及目标识别方法。
2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种无人车全向警戒及目标识别方法，包括无人车，其特征在于：其包括以下步骤：
3、准备工作：将配送物品装载至无人车货箱中；
4、步骤1：乡野道路的识别以及配送路线规划；
5、通过gps天线接收卫星信号，进行定位或者导航配送路线，通过前后侧双目摄像头模拟人眼效果，获取道路上不同视角的图像，实现深度感知三维重建场景；
6、步骤2：障碍物规避；
7、超声波雷达是通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离，主要用于测量汽车前后方的障碍物，提取障碍物的信息，进行障碍物警戒规避。
8、步骤3：潜在移动物规避；
9、激光雷达是通过发射激光束探测移动物的距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数进行识别，作适当处理后，进行潜在移动物警戒规避；
10、步骤4：移动物规避；
11、通过前侧的双目摄像头摄像，确定移动物，对移动物进行跟踪和路线预估，对有碰撞可能的移动物进行警戒规避。
12、进一步地，双目摄像头对指示牌的识别；通过双目摄像头获取的图像，提取指示牌特征，并对指示牌信息进行识别。
13、
14、进一步地，步骤2：还包括停车辅助、盲区碰撞预警识别。
15、进一步地，步骤3包括：双目摄像头对潜在移动物的判断，通过连续比较相邻两帧图像中的各个物体的相对位置，确定潜在移动物。
16、进一步地，前后双目摄像头模块，用于对道路以及对无人车前后两侧进行摄像，获取道路图像信息，确定移动物。
17、进一步地，包括潜在移动物警戒规避模块；移动物警戒规避模块包括设置在无人车上方前后侧双目摄像头、激光雷达。
18、本发明与现有技术相比的优点在于：
19、1、无人车前后双目摄像头可以对道路以及无人车前后复杂的路况进行准确识别，模拟人眼效果，获取道路上不同视角的图像，实现深度感知三维重建场景；
20、2、无人车前后安装的超声波雷达用于准确识别无人车前后方的障碍物，提取障碍物的信息，进行快速的障碍物警戒规避。
21、3、无人车前后安装的激光雷达通过发射激光束探测移动物的距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数进行识别，作适当处理后，进行潜在移动物警戒规避。
1.一种无人车全向警戒及目标识别方法，包括无人车(1)，其特征在于：其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无人车全向警戒及目标识别方法，其特征在于：双目摄像头(3)对指示牌的识别；通过双目摄像头(3)获取的图像，提取指示牌特征，并对指示牌信息进行识别。
3.根据权利要求1所述的一种无人车全向警戒及目标识别方法，其特征在于：步骤2：还包括停车辅助、盲区碰撞预警识别。
4.根据权利要求1所述的一种无人车全向警戒及目标识别方法，其特征在于：步骤3包括：双目摄像头(3)对潜在移动物(10)的判断，通过连续比较相邻两帧图像中的各个物体的相对位置，确定潜在移动物(10)。
5.根据权利要求1所述的一种无人车全向警戒及目标识别方法，其特征在于：包括：前后双目摄像头模块，用于对道路以及对无人车前后两侧进行摄像，获取道路图像信息，确定移动物(11)。
6.根据权利要求1所述的一种无人车全向警戒及目标识别方法，其特征在于：包括潜在移动物警戒规避模块；移动物警戒规避模块包括设置在无人车上方前后侧双目摄像头、激光雷达。
