物体跟踪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种物体跟踪方法和装置，涉及无人驾驶的技术领域，包括获取被跟踪物体当前时刻的三维观测量；将当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格，目标二维网格包括贝叶斯网络；根据目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量进行动态更新，得到被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值，通过对被跟踪物体的状态量进行动态更新，在被跟踪车辆被遮挡或被跟踪车辆距离较远的情况下，也能够预测到被跟踪物体的位置、速度等状态量，更加准确地进行跟踪，以保证无人驾驶的安全可靠性。

Object tracking method and device

【技术实现步骤摘要】
物体跟踪方法和装置
本专利技术涉及无人驾驶
，尤其是涉及一种物体跟踪方法和装置。
技术介绍
随着车辆交通技术的发展，无人驾驶技术也日渐成熟。为了保证无人驾驶技术的实现，一般对车辆进行跟踪，以预测车辆未来一定时间内的位置、速度。在传统的跟踪算法中，将车辆的三维数据进行简化，一般为抓取三维数据中心点，或，根据三维数据生成二维、三维框，然后嵌入到卡尔曼滤波中。通过此类方法得到车辆位置、速度跟踪结果存在较大波动，误差较大，在被跟踪车辆被遮挡或被跟踪车辆距离较远的情况下，会失去跟踪信息，无法保证无人驾驶的安全可靠性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种物体跟踪方法和装置，对被跟踪物体的状态量进行动态更新，在被跟踪车辆被遮挡或被跟踪车辆距离较远的情况下，也能够预测到被跟踪物体的位置、速度等状态量，更加准确地进行跟踪，以保证无人驾驶的安全可靠性。第一方面，实施例提供一种物体跟踪方法，包括：获取被跟踪物体当前时刻的三维观测量；将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格，所述目标二维网格包括贝叶斯网络；根据所述目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量，动态更新得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值。在可选的实施方式中，将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格的步骤，包括：将所述当前时刻的三维观测量通过投影到二维网格的方式进行统计，得到二维网格；将所述二维网格进行分割处理，得到目标二维网格。在可选的实施方式中，将所述二维网格进行分割处理，得到目标二维网格的步骤，包括：通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果；根据所述一致性结果，判断是否分割所述二维网格；若所述一致性结果大于预设结果值，则无需对所述二维网格进行分割，所述二维网格为目标二维网格；若所述一致性结果小于预设结果值，则对所述二维网格进行分割处理，分割后的二维网格为目标二维网格。在可选的实施方式中，所述三维观测量包括三维信息点的位置信息和速度值，通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果的步骤，包括：通过将所述二维网格中的三维观测量输入所述相对熵公式，得到所述被跟踪物体的各个三维信息点在上一时刻的速度值与当前时刻的速度值的变化量的一致性结果。在可选的实施方式中，所述三维观测量还包括三维信息点的纹理信息，通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果的步骤，包括：通过将所述二维网格中的三维观测量输入所述相对熵公式，得到所述被跟踪物体的各个三维信息点在上一时刻的纹理信息与当前时刻的纹理信息的变化量的一致性结果。在可选的实施方式中，根据所述目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量，动态更新得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值的步骤，包括：获取上一时刻的三维预测量；根据所述贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量对所述上一时刻的三维预测量进行动态更新，得到上一时刻的三维状态量；通过所述上一时刻的三维状态量和所述当前时刻的三维观测量计算得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值。在可选的实施方式中，通过所述上一时刻的三维状态量和所述当前时刻的三维观测量计算得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值的步骤，包括：根据所述上一时刻的三维状态量计算得到当前时刻的三维预测量；根据所述当前时刻的三维预测量和所述当前时刻的三维观测量，计算得到下一时刻的三维状态量以及置信概率值。第二方面，实施例提供一种物体跟踪装置，包括：获取模块，用于获取被跟踪物体当前时刻的三维观测量；统计模块，用于将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格，所述目标二维网格包括贝叶斯网络；更新模块，用于根据所述目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量，动态更新得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值。第三方面，实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并且能够在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如前述实施方式中任一项所述的物体跟踪方法。第四方面，实施例提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现前述实施方式中任意一项所述的物体跟踪方法。本专利技术实施例提供了一种物体跟踪方法和装置，通过二维网格形式对获取的当前时刻三维观测量进行统计，并利用动态贝叶斯网络处理当前时刻的三维观测量，对被跟踪物体的三维状态量进行动态更新，得到被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值，在被跟踪车辆被遮挡或被跟踪车辆距离较远的情况下，也能够预测到被跟踪物体的位置、速度等状态量，更加准确地进行跟踪，以保证无人驾驶的安全可靠性。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种物体跟踪方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种物体跟踪装置的功能模块示意图；图3为本专利技术实施例提供的电子设备的硬件架构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。目前无人驾驶领域一般采用物体跟踪方法，例如，当无人驾驶车在行驶过一排停靠车辆时，可跟踪停靠中的一辆车是否要进入车道。通过物体跟踪算法，可以得到已知的物体在未来短时间内的位置和速度。具体地，将通过多传感器采集得到的三维数据，抓取三维数据中心点，或，根据三维数据生成二维、三维框，然后嵌入到卡尔曼滤波中。由于车辆行驶过程中，三维数据的实时变化的，而通过上述方法获得的二维、三维框形态固定，不能随变化的三维数据实现动态更新，此种方式在被的遮挡或被跟踪车辆距离较远情况下会失去跟踪信息，同时输出的被跟踪物体的三维状态量具有很大的波动，误差较大，不能实现精确跟踪，以保证无人驾驶安全可靠性的目的。基于此，本专利技术实施例提供的一种物体跟踪方法和装置，对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体跟踪方法，其特征在于，包括：/n获取被跟踪物体当前时刻的三维观测量；/n将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格，所述目标二维网格包括贝叶斯网络；/n根据所述目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量，动态更新得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体跟踪方法，其特征在于，包括：
获取被跟踪物体当前时刻的三维观测量；
将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格，所述目标二维网格包括贝叶斯网络；
根据所述目标二维网格中的贝叶斯网络和当前时刻的三维观测量，动态更新得到所述被跟踪物体下一时刻的三维状态量以及置信概率值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述当前时刻的三维观测量以二维网格形式进行统计，得到目标二维网格的步骤，包括：
将所述当前时刻的三维观测量通过投影到二维网格的方式进行统计，得到二维网格；
将所述二维网格进行分割处理，得到目标二维网格。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述二维网格进行分割处理，得到目标二维网格的步骤，包括：
通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果；
根据所述一致性结果，判断是否分割所述二维网格；
若所述一致性结果大于预设结果值，则无需对所述二维网格进行分割，所述二维网格为目标二维网格；
若所述一致性结果小于预设结果值，则对所述二维网格进行分割处理，分割后的二维网格为目标二维网格。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述三维观测量包括三维信息点的位置信息和速度值，通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果的步骤，包括：
通过将所述二维网格中的三维观测量输入所述相对熵公式，得到所述被跟踪物体的各个三维信息点在上一时刻的速度值与当前时刻的速度值的变化量的一致性结果。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述三维观测量还包括三维信息点的纹理信息，通过将所述二维网格中的三维观测量输入相对熵公式，得到一致性结果的步骤，包括：
通过将所述二维网格中的三维观测量输入所述相对熵公式，得到所述被跟踪物体的各...

【专利技术属性】
技术研发人员：年兴，姜媛，孙杰，
申请(专利权)人：三一重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11