传感器目标定位准确度测试方法技术

本发明专利技术公开了一种传感器目标定位准确度测试方法，包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测；步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理；步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来；步骤4、将摄像头数据和传感器数据分开缓存。本发明专利技术能够对传感器的定位准确度进行验证。

【技术实现步骤摘要】
传感器目标定位准确度测试方法
本专利技术属于传感器数据处理
，具体涉及一种传感器目标定位准确度测试方法。
技术介绍
随着现代技术进步和科技发展，人们对车辆的要求越来越高，在满足传统行驶的基础上，还需要能够实现车辆的智能化控制，如无人驾驶汽车、自适应巡航、车辆主动安全、全自动泊车等功能。其中用于环境和情景感知的传感器模块（比如：激光雷达、毫米波雷达和摄像头等）是智能化控制中的重要组成部分，其中，多个传感器所采集数据的融合结果是否准确将直接影响驾驶的安全性。因此，有必要开发一种传感器目标定位准确度测试方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种传感器目标定位准确度测试方法，能对传感器的定位准确度进行验证。本专利技术所述的传感器目标定位准确度测试方法，包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测；步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理；其中，多传感器目标关联是将不同传感器输出的近邻域目标数据判断是否属于一个目标；融合处理是将关联后数据进行精度优化处理，最后获得融合后的目标的状态信息；步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来，即将目标融合结果标注到摄像头所采集的图像中，若图像中的目标均被标注且未标注无用目标，则表示各传感器对目标的定位准确，否则表示各传感器存在漏报或误报；步骤4、将摄像头数据和传感器数据分开缓存。进一步，所述步骤4还包括:基于传感器所感知的情况对场景进行分类，在传感器所感知的场景与预设场景相匹配时，将传感器数据和摄像头数据分开保存。进一步，所述预设场景包括：直行跟车、车辆切入、车辆切出、前方障碍物和道路汇流。进一步，所述步骤2中，所述目标的状态信息包括目标的位置坐标、类型、速度、加速度和尺寸。本专利技术具有以下优点：（1）将各传感器的融合定位结果映射到摄像头数据，让各时间点的传感器数据对应到各时间点摄像头数据帧中；当同一时刻摄像头所采集图像中的目标与各传感器所感知的目标相吻合时，则说明传感器数据定位准确，则若不一样，比如：图像中包括某一目标，但未被标记，说明此时传感器存在漏报的问题，反之，如传感器所标注的地方，图像中却没有传感器所感知的目标，则说明传感器存在误报的问题，不管是漏报还是误报，均表示传感器定位不准确，故通过本专利技术能够对传感器的定位准确度进行验证；（2）只对特定场景下的传感器数据和摄像头数据进行保存，能够减少数据的存储量和后续分析数据的工作量。附图说明图1为本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。如图1所示，本专利技术所述的传感器目标定位准确度测试方法，包括以下步骤：包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测。比如：根据自动驾驶汽车，车辆目标包括：道路车道线、人行道、行人、旁道车辆等；一般需要多个传感器来进行目标的识别，如：1个前向毫米波雷达、1个前向激光雷达、1个前向摄像头、4个侧向毫米波雷达。步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理。多传感器目标关联是将不同传感器输出的近邻域目标数据判断是否属于一个目标。融合处理是将关联后数据进行精度优化处理，最后获得融合后的目标的状态信息。综合考虑不同传感器的特性、输出目标的协方差信息、典型场景的特性来决定融合策略，最终获得融合后的目标的状态信息（包括位置坐标、类型、速度、加速度、尺寸等相关信息。步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来，即将目标融合结果标注到摄像头所采集的图像中，若图像中的目标均被标注且未标注无用目标，则表示各传感器对目标的定位准确，否则表示各传感器存在漏报或误报。本实施例中，将融合结果映射到摄像头数据中，即让各时间点传感器数据对应到各时间点摄像头数据帧。当同一时刻摄像头所采集图像中的目标与各传感器所感知的目标相吻合（当图像中有A目标和B目标，传感器也感知到了A目标和B目标，且误差在预设的合理范围内，均认为这相吻合）时，则说明传感器数据定位准确；则若不一样，比如：图像中包括A目标、B目标和C目标，但仅有A目标和B目标被标记了，C目标未被标记（即传感器未感知到C目标），则说明此时传感器存在漏报的问题；反之，若传感器所标注的目标有A目标、B目标和C目标，但图像中只有A目标和B目标，则说明传感器存在误报的问题；不管是漏报还是误报，均表示传感器定位不准确，故通过本实施例能够对传感器的定位准确度进行验证。步骤4、将摄像头数据和传感器数据分开缓存。摄像头数据指摄像头所采集的视频数据，由于视频数据和传感器数据在程序中的存储时间不一样，而且存储类型不一样，故将两者分开保存。本实施例中，所述步骤4还包括:基于传感器所感知的情况对场景进行分类，在传感器所感知的场景与预设场景相匹配时，将传感器数据和摄像头数据分开保存。其中，所述预设场景包括：直行跟车、车辆切入、车辆切出、前方障碍物和道路汇流。本实施例只对特定场景下的传感器数据和摄像头数据进行保存，一是能够减少数据的存储量，二是当需要针对某一场景进行数据分析时，若将每一时刻的数据全部保存，则需要人工处理的数据量就非常大。本实施例中，由于只保存了特定场景下的数据，故只需要找出对应场景前后一段时间的数据进行分析即可，故大大减少了分析数据的工作量。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器目标定位准确度测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测；步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理，输出融合后的目标的状态信息；步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来，即将目标融合结果标注到摄像头所采集的图像中，若图像中的目标均被标注且未标注无用目标，则表示各传感器对目标的定位准确，否则表示各传感器存在漏报或误报；步骤4、将摄像头数据和传感器数据分开缓存。

【技术特征摘要】
1.一种传感器目标定位准确度测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过两个或两个以上的传感器对车辆行驶过程中周围环境进行目标定位检测；步骤2、融合模块接收各传感器的目标信息，对目标进行多传感器目标关联和融合处理，输出融合后的目标的状态信息；步骤3、将融合后的传感器数据映射到摄像头数据帧：将各传感器的目标融合结果与摄像头所采集的图像关联起来，即将目标融合结果标注到摄像头所采集的图像中，若图像中的目标均被标注且未标注无用目标，则表示各传感器对目标的定位准确，否则表示各传感器存在漏报或误报；步骤4、将...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宽，熊周兵，丁可，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50