【技术实现步骤摘要】
信息融合环境感知系统及其感知方法
本专利技术涉及车辆辅助驾驶及无人车
，特别是涉及一种用于辅助驾驶以及无人驾驶中的信息融合环境感知系统。本专利技术还涉及一种用于辅助驾驶以及无人驾驶中的信息融合环境感知方法。
技术介绍
辅助驾驶以及无人驾驶中的重要一环对周围环境情况进行精确判断，为安全辅助驾驶及无人驾驶的控制提供可靠的依据。因此，环境感知技术是辅助驾驶及无人车技术的关键技术。基于毫米波雷达的感知，能够精确的感知周围环境目标的精确纵向信息，包括纵向位置和相对速度等，但无法提供高鲁棒性的目标分类以及横向信息等，基于视觉的感知，能够获取丰富的图像信息，可以鲁棒的获取周围环境目标的轮廓信息和类别信息等，但是其对于纵向信息等的检测鲁棒性较低。单一传感器的感知均存在一定的利弊。为了更加精确的获取周围感知的目标信息，结合多种传感器的信息进行融合判断是最重要的发展趋势，充分利用每一个传感器的优势进行融合，使得整个系统能够获得精确横纵向位置，类别宽度等信息。因此，如何利用多传感器进行信息融合，提高环境感知的鲁棒性是一个辅助驾驶以及...
【技术保护点】
1.一种信息融合环境感知系统，其用于车载不同种类传感器信息融合，其特征在于，包括：/n第一数据清洗模块，其适用于根据第一数据清洗规则，删除第一类传感器目标数据中的无效数据；/n第二数据清洗模块，其适用于根据第二数据清洗规则，删除第二类传感器目标数据的无效数据；/n时空同步模块，将第一类传感器目标数据、第二类传感器目标数据和车道线目标数据转换至同一选定坐标系并同步到同一采样时刻；/n航迹关联更新模块，遍历第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据所有目标数据，若同一目标存在第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据则判断该目标航迹关联，若同一目标不存在第一类传感器目标数据和第...
【技术特征摘要】
1.一种信息融合环境感知系统，其用于车载不同种类传感器信息融合，其特征在于，包括：
第一数据清洗模块，其适用于根据第一数据清洗规则，删除第一类传感器目标数据中的无效数据；
第二数据清洗模块，其适用于根据第二数据清洗规则，删除第二类传感器目标数据的无效数据；
时空同步模块，将第一类传感器目标数据、第二类传感器目标数据和车道线目标数据转换至同一选定坐标系并同步到同一采样时刻；
航迹关联更新模块，遍历第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据所有目标数据，若同一目标存在第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据则判断该目标航迹关联，若同一目标不存在第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据则判断该目标航迹未关联，
采用第一更新规则更新目标航迹关联的目标航迹，采用第二更新规则更新目标航迹未关联的目标航迹；
航迹管理模块，对目标航迹未关联的目标新建一条目标航迹，若新建目标航迹符合删除规则将删除该航迹；
道路场景分析模块，根据接收到的车辆信息以及车道线信息判断当前车辆所处路线是否存在弯道，若存在弯道进一步判断当前路线是车辆驶入弯道还是车辆驶离弯道；
车道线匹配模块，判断更新后的目标航迹所在车道线，形成目标航迹与车道线的匹配关系。
2.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：第一类传感器是毫米波雷达。
3.如权利要求2所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：第一数据清洗规则是毫米波雷达数据清洗规则，其利用毫米波雷达传输的标志位对数据进行清洗，包括：
A)雷达目标的横纵向位置信息以及速度信息均不为0，且雷达目标输出的标志位有效，则判断当前数据为有效数据，否则判断当前数据无效，删除无效数据；
B)雷达目标当前帧数据与上一帧数据的横纵向位置和速度值偏差值小于预设偏差阈值，则判断当前数据稳定，否则判断当前数据不稳定，删除不稳定数据。
4.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：第二类传感器是视觉传感器。
5.如权利要求4所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：第二数据清洗规则是视觉传感器目标数据清洗规则，其利用视觉目标和车道线中的标志位对数据进行清洗，包括：
C)视觉目标的横纵向位置以及速度信息均不为0，且视觉输出的目标有效性标志位表示有效，则判断当前数据为有效数据，否则判断当前数据为无效数据，删除无效数据；
D)视觉车道线信息的多项式表达式y＝C0+C1×x+C2×x2+C3×x3中的多项式系数C0、C1、C2、C3数据不同时为0，且视觉输出的车道线有效标志位表示有效，则判断当前数据为有效数据，否则判断当前数据为无效数据，删除无效数据；
6.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：时空同步模块采用以下步骤将第一类传感器目标数据、第二类传感器目标数据和车道线目标数据转换至选定坐标系；
E)将第一类传感器目标数据进行坐标平移，使所有第一类传感器目标数据处于选定坐标系下；
F)将第二类传感器目标数据进行平移转换，使所有第二类传感器目标数据处于选定坐标系下；
G)将车道线目标数据平移转换，使所有车道线目标数处于选定坐标系下。
7.如权利要求6所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：时空同步模块利用扩展卡尔曼滤波算法将第一类传感器目标数据、第二类传感器目标数据和车道线目标数据同步到同一采样时刻。
8.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：
航迹关联更新模块采用以下步骤判断第一类传感器某目标数据和第二类传感器某目标数据是否为同一目标数据；
H)判断上述两个目标数据是否满足下述条件；
|xradar-xcamera|＜εx；
|yradar-ycamera|＜εy；
|Vxradar-Vxcamera|＜εVx；
|Vyradar-Vycamera|＜εVy；
其中xradar表示雷达检测到的目标的纵向距离，xcamera表示摄像头传感器检测到的目标的纵向距离，yradar表示雷达检测到的目标的横向距离，ycamera表示摄像头传感器检测到的目标的横向距离，Vxradar表示雷达检测到的目标的纵向速度，Vxcamera表示摄像头传感器检测到的目标的纵向速度，Vyradar表示雷达检测到的目标的横向速度，Vycamera表示摄像头传感器检测到的目标的横向速度，εx是纵向距离比较阈值，εy是横向距离比较阈值，εVx是纵向速度比较阈值，εVy是横向速度比较阈值；
I)若满足上述条件，判断两个目标航迹关联，计算该两个目标数据的欧式距离；
若不满足上述条件则将两个目标之间的距离设置为一个极大值表示两个目标不存在目标航迹关联，遍历所有第一类传感器目标数据和第二类传感器目标数据形成关联矩阵；所述极大值是有限数集中一个不小于任何其它数的数；
J)利用全局最近邻方法分析关联矩阵，获得第一类传感器某目标数据和第二类传感器某目标数据的关联匹配关系。
9.如权利要求8所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：εx的取值范围是2米-4米，εy的取值范围是0.5米-1.5米，εVx的取值范围是3米/秒-9米/秒，εVy的取值范围是0.5米/秒-1.5米/秒。
10.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于，第一更新规则包括：
目标的纵向数据采用第一类传感器目标数据进行更新，目标的横向数据和目标类别及宽度则采用第二类传感器目标数据进行更新，同时增加关联计数器的数值。
11.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于，第二更新规则包括：
采用扩展卡尔曼滤波对目标的横纵向数据进行更新，目标的类别和宽度数据保持不变，同时增加未关联计数器的数值。
12.如权利要求10所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：
关联计数器的数值大于第一计数阈值，则航迹管理模块判断该目标航迹为有效航迹；
13.如权利要求11所述的信息融合环境感知系统，其特征在于，删除规则包括：未关联计数器的数值大于第二计数阈值，则判断该目标航迹为无效航迹，删除该目标航迹。
14.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：道路场景分析模块采用以下步骤判断车辆所处路线是否存在弯道，若存在弯道则判断车辆驶入弯道还是车辆驶离弯道；
K)计算行驶车道的曲率；
L)在预设时段内利用不同alpha值滤波道路曲率和车辆瞬时道路曲率比较判断车辆处于直线道路行或弯道行驶。
15.如权利要求1所述的信息融合环境感知系统，其特征在于：车道线匹配模块采用下述步骤判断更新后的目标航迹所在车道线，形成目标航迹与车道线的匹配关系；
M)当车辆处于直线道路行驶，根据检测到目标航迹的横向距离与车道线的相对关系进行匹配，获得航迹与车道线的匹配关系；
N)当车辆处于弯道行驶，利用车道线信息的多项式表达式结合检测的当前车道的航迹信息，拟合出车辆坐标系下当前车可能的行驶航迹，结合车道线信息、自车宽度以及标准道路宽度信息，通过检测到的目标航迹的横向位置信息进行匹配，获得航迹与车道线的匹配关系，若航迹的横向位置大于目标到最近车道线的距离与距离阈值之和，则...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢鹏，芦畅，杜思伟，胡小路，李子芃，许志勇，尹刚，秦思雨，
申请(专利权)人：联创汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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