基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例发明专利技术了一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法。所述目标分类方法包括：两个或多个传感器对目标对象分别进行检测，并初步判断所述目标对象的类型；根据所述传感器的可靠性参数，计算所述目标对象的基本概率赋值函数；对上述基本概率赋值函数进行信息融合，判定所述目标对象的类型。本发明专利技术能够利用多种传感器各自检测并初步判断出目标对象的类型，通过一种信息融合的算法，获取精准的目标类型，提高自动驾驶的安全可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法及系统
本专利技术涉及自动驾驶领域，特别是一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法及系统。
技术介绍
在自动驾驶技术中，获知车辆周围目标的类别(比如说行人，自行车，轿车，卡车等)将会对单车自动驾驶带来极大的辅助。并且获知目标的类型对于自动驾驶运动模型的学习与训练都有极大的帮助。自动驾驶车辆往往会安装多种传感器，比如激光雷达、摄像头和测速雷达等，因此在对目标进行分类时，首先要通过不同传感器的检测特征(激光雷达检测目标的大小，摄像头检测目标的轮廓，测速雷达可检测目标的速度)分别对目标进行分类，之后通过信息融合的方式，将不同传感器的结果融合到一起。有效的信息融合能够很好地减小目标的误判，对于目标的追踪，障碍物的躲避都会起到很好的作用。但在实际融合的过程中，往往不能充分利用各个传感器的优势，将现有数据很好的融合在一起。
技术实现思路
为实现在自动驾驶中精准判断目标对象的类型，本专利技术实施例提供了一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类的方法。根据本专利技术的一个方面，提出一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类的方法，该方法包括步骤：两个或多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法，其特征在于，包括：两个或多个传感器对目标对象分别进行检测，并初步判断所述目标对象的类型；根据所述传感器的可靠性参数，计算每种传感器针对所述目标对象的基本概率赋值函数；对上述基本概率赋值函数进行信息融合，判定所述目标对象的类型。

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器信息融合的自动驾驶目标分类方法，其特征在于，包括：两个或多个传感器对目标对象分别进行检测，并初步判断所述目标对象的类型；根据所述传感器的可靠性参数，计算每种传感器针对所述目标对象的基本概率赋值函数；对上述基本概率赋值函数进行信息融合，判定所述目标对象的类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器包括激光雷达、摄像头和测速雷达。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括行人、自行车、轿车和卡车，分别表示为p，b，c，t。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器是激光雷达，其基本概率赋值函数mlidar(A)定义如下：其中，μp，μb，μc，μt分别表示所述激光雷达对检测行人，自行车，轿车和卡车的准确度，αp，αb，αc分别表示所述激光雷达对行人，自行车和轿车的误检因子，mlidar(Ω)则表示该值不知如何分配，即不确定程度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器是摄像头，其基本概率赋值函数mcamera(A)定义如下：其中，ζp，ζb，ζc，ζt分别表示所述摄像头判断目标类型行人，自行车，轿车和卡车的可靠性，θ表示所述摄像头的精确度。6.根据权利要求3所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：初星河，温向明，王鲁晗，路兆铭，陈昕，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11