传感器数据融合方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种传感器数据融合方法、装置、设备及存储介质，其中，传感器数据融合方法包括步骤：将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类传感器对应的第一时刻状态估计，其中，第一时刻为第二时刻的上一时刻；根据每类传感器对应的第一时刻状态估计和每类传感器的第二时刻观察数据得到每类传感器对应的第二时刻状态估计；将每类传感器对应的第二时刻状态估计合并，得到所有传感器对应的第二时刻总状态估计。本申请能够将多类传感器的观察数据融合以得到更加精确的数据，进而基于该融合后数据，自动驾驶控制装置能够做出更加合理的控制决策，或更加精确地对目标车辆进行跟踪。

Sensor data fusion method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
传感器数据融合方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及自动驾驶
，具体而言，涉及一种传感器数据融合方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，自动驾驶技术能够实现在没有驾驶控制的情况下，通过计算机自动安全地操作车辆，进而实现车辆的自动驾驶。通常为了实现车辆的自动驾驶，需要使用多类传感器实时获取车辆的驾驶数据，以使得基于驾驶数据生成对车辆的控制决策，在这一过程中，每类传感器的特性均可能不同，所感知的车辆数据也有差异，因此，如何根据每类传感器的特性将每类传感器感知的数据融合，以作出更加合理的控制决策是当前自动驾驶技术中的待解决问题之一。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于公开一种传感器数据融合方法、装置、设备及存储介质，用于将多类传感器的观察数据融合以得到更加精确的数据，进而基于该融合后数据，自动驾驶控制装置能够做出更加合理的控制决策，或更加精确地对目标车辆进行跟踪。本申请第一方面公开一种传感器数据融合模型方法，该方法包括：将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类传感器对应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器数据融合模型方法，其特征在于，所述方法包括：/n将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，其中，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；/n根据每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计和每类所述传感器的第二时刻观察数据得到每类所述传感器对应的第二时刻状态估计；/n将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。/n

【技术特征摘要】
1.一种传感器数据融合模型方法，其特征在于，所述方法包括：
将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，其中，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；
根据每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计和每类所述传感器的第二时刻观察数据得到每类所述传感器对应的第二时刻状态估计；
将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并之前，所述方法还包括：
获取所有所述传感器对应的第一时刻系统状态控制量；
根据所述第一时刻系统状态控制量得到所有所述传感器对应的第二时刻系统状态控制量。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计，包括：
根据将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计、所有所述传感器对应的第二时刻系统状态控制量，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。


4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，包括：
根据在马尔可夫过程中，每类所述传感器对应的转移概率矩阵及系统初始状态控制量计算得到所述每类传感器对应的第一时刻系统状态控制量；
根据每类所述传感器对应的所述第一时刻系统状态控制量和每类所述传感器的对应的所述第一时刻观测数据得到每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计，包括：
获取每类所述传感器对应的预设权重值；
根据所述每类所述传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙靓，陈新，李彪，
申请(专利权)人：北京汽车集团有限公司，北京汽车研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11