传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统技术方案

本申请提供一种传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统，传感器数据融合方法包括：获取第一传感器和第二传感器在同一时段内分别对同一空间采集的第一数据和第二数据；确定出第一数据和第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据；确定出第一数据和第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据；根据时间统一融合数据和空间统一融合数据，确定出融合第一数据和第二数据的时空融合数据。通过获取不同传感器在同一时段内分别对同一空间采集的数据，并将不同传感器数据在时间维度上(时段内多个时间点)和空间维度(转换到同一坐标系)上都进行融合，能够尽可能保证融合数据的准确性，从而给出准确的时空融合数据。

Sensor data fusion method, vehicle environment map generation method and system

【技术实现步骤摘要】
传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统
本申请涉及汽车领域，具体而言，涉及一种传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统。
技术介绍
队列行驶是自动驾驶中常用的场景之一。队列行驶的车队由若干辆车组成，头车作为领航车由驾驶员驾驶在车队前方，后面的跟车可采用自动驾驶的行车模式。目前的传感器数据的融合方式，难以确定出准确的融合数据，导致车辆自动驾驶感知数据不准确，从而导致自动驾驶决策的数据错误，最终造成自动驾驶的失败。如何解决传感器融合的问题，是现有技术中较难解决的问题。现有技术往往仅提出了传感器融合的想法，并未提供一种具体可实现的实施方式以实现传感器的数据融合。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统，以使传感器数据能够很好地融合，从而得到准确的融合数据。为了实现上述目的，本申请的实施例通过如下方式实现：第一方面，本申请实施例提供一种传感器数据融合方法，包括：获取第一传感器和第二传感器在同一时段内分别对同一空间采集的第一数据和第二数据；确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据；确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据；根据所述时间统一融合数据和所述空间统一融合数据，确定出融合所述第一数据和所述第二数据的时空融合数据。通过获取不同传感器在同一时段内分别对同一空间采集的数据，并将不同传感器数据在时间维度上(时段内多个时间点)和空间维度(转换到同一坐标系)上都进行融合，能够尽可能保证融合数据的准确性，因此能够使传感器数据很好地融合，从而给出准确的时空融合数据。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据，包括：确定出所述第一传感器采集所述第一数据的第一采集帧率和所述第二传感器采集所述第二数据的第二采集帧率；根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率，从该时段内确定出多个时间点，其中，所述多个时间点中的每个时间点上均采集到有第一数据和第二数据；根据确定出的所述多个时间点，将处于同一时间点上的所述第一数据和所述第二数据进行融合，以确定出在该时段内的所述时间统一融合数据。通过对不同传感器采集数据时的采集帧率，确定出时段内的多个时间点，作为传感器数据在时间维度上融合的准绳，能够尽可能保证不同传感器采集的数据在时间维度上的融合的准确性。而通过传感器采集数据时的采集帧率，可以准确地确定出这些时间点，从而保证不同传感器采集的数据在时间维度上的融合的准确性。结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率，从该时段内确定出多个时间点，包括：从该时段内确定出基准时点，其中，所述第一传感器在所述基准时点采集到有第一数据且所述第二传感器在所述基准时点采集到有第二数据；确定出所述第一采集帧率和所述第二采集帧率之间的最大公约数，或者，确定出基于所述第一采集帧率采集一帧第一数据所需要的第一时长和基于所述第二采集帧率采集一帧第二数据所需要的第二时长之间的最小公倍数；基于所述最大公约数或最小公倍数，结合所述基准时点，确定出该时段内的多个时间点。通过计算不同传感器采集数据时的采集帧率之间的最大公约数或最小公倍数确定时段内的多个时间点，由于基准时间点已经确定，那么时段内的多个时间点也可以准确地确定出来，从而保证传感器采集的数据进行融合时在时间维度上的准确性。结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，在所述第一数据和所述第二数据均为图像数据时，确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据，包括：基于所述第一数据确定出世界坐标系下的第一坐标数据；基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据；将世界坐标系下的第一坐标数据和第二坐标数据进行融合，确定出在世界坐标系下的空间统一融合数据。通过将不同传感器采集的数据转换在世界坐标系下，可以使得不同传感器采集的数据是基于一个坐标系的数据，从而可以尽可能避免空间不统一带来的误差，进一步保证融合数据的准确性。结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，在所述第二传感器为视觉传感器时，所述第二数据为视觉传感器数据，基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据，包括：确定出图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系矩阵；根据所述转换关系矩阵，将图像坐标系下的第二数据转换为世界坐标系下的第二坐标数据。在传感器为视觉传感器时，通过计算出视觉传感器采集的数据所在的图像坐标系与世界坐标系之间的转换矩阵，根据转换矩阵实现数据从图像坐标系到世界坐标系的转换，这样的方式简单快捷且准确。第二方面，本申请实施例提供一种车辆的环境地图生成方法，车辆上安装有视觉传感器和毫米波雷达，所述方法包括：获取视觉传感器数据和毫米波雷达数据；根据所述视觉传感器数据和所述毫米波雷达数据，通过第一方面或第一方面可能的实现方式中任一项所述的传感器数据融合方法，确定出所述时空融合数据；根据所述时空融合数据，生成反映车辆行驶环境的具有车道线的第一环境地图。通过将毫米波雷达数据和视觉传感器数进行传感器数据融合，确定出时空融合数据，进一步可以生成反映车辆行驶环境的具有车道线的第一环境地图。由此，可以给到汽车准确的感知数据，从而有利于汽车的自动驾驶。结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述车辆上还安装有激光雷达和惯性传感器，所述方法还包括：获取激光雷达数据和惯性传感器数据；根据所述惯性传感器数据和所述激光雷达数据，确定出车辆的运动轨迹；根据所述运动轨迹和所述视觉传感器数据，生成基于视觉反映车辆行驶环境的第二环境地图。基于惯性传感器数据和激光雷达数据，对车辆的运动轨迹进行推算，再结合视觉传感器数据生成基于视觉反映车辆行驶环境的第二环境地图，可以使得车辆在自动驾驶过程中有准确的视觉感知数据，从而有利于汽车的自动驾驶。结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，在生成反映车辆行驶环境的所述第一环境地图和所述第二环境地图之后，所述方法还包括：将所述第一环境地图和所述第二环境地图融合，确定出基于视觉反映车辆行驶环境的具有车道线的车辆行驶环境地图。通过对第一环境地图和第二环境地图进行进一步的融合，可以使得基于视觉反映车辆行驶环境的具有车道线的车辆行驶环境地图更加准确，包含更丰富的信息，以便对数据进行更精确的修正，从而为车辆提供更加准确的感知数据。结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述车辆上还安装有定位模块，所述方法还包括：获取定位数据；根据所述定位数据、所述视觉传感器数据和所述激光雷达数据确定出所述车辆的定位信息；根据所述车辆行驶环境地图和所述定位信息，确定出包含车道位置关系的定位结果。根据定位数据、视觉传感器数据和激光雷达数据确定出车辆的定位信息，再结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取第一传感器和第二传感器在同一时段内分别对同一空间采集的第一数据和第二数据；/n确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据；/n确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据；/n根据所述时间统一融合数据和所述空间统一融合数据，确定出融合所述第一数据和所述第二数据的时空融合数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种传感器数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一传感器和第二传感器在同一时段内分别对同一空间采集的第一数据和第二数据；
确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据；
确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据；
根据所述时间统一融合数据和所述空间统一融合数据，确定出融合所述第一数据和所述第二数据的时空融合数据。


2.根据权利要求1所述的传感器数据融合方法，其特征在于，确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据，包括：
确定出所述第一传感器采集所述第一数据的第一采集帧率和所述第二传感器采集所述第二数据的第二采集帧率；
根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率，从该时段内确定出多个时间点，其中，所述多个时间点中的每个时间点上均采集到有第一数据和第二数据；
根据确定出的所述多个时间点，将处于同一时间点上的所述第一数据和所述第二数据进行融合，以确定出在该时段内的所述时间统一融合数据。


3.根据权利要求2所述的传感器数据融合方法，其特征在于，根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率，从该时段内确定出多个时间点，包括：
从该时段内确定出基准时点，其中，所述第一传感器在所述基准时点采集到有第一数据且所述第二传感器在所述基准时点采集到有第二数据；
确定出所述第一采集帧率和所述第二采集帧率之间的最大公约数，或者，确定出基于所述第一采集帧率采集一帧第一数据所需要的第一时长和基于所述第二采集帧率采集一帧第二数据所需要的第二时长之间的最小公倍数；
基于所述最大公约数或最小公倍数，结合所述基准时点，确定出该时段内的多个时间点。


4.根据权利要求1所述的传感器数据融合方法，其特征在于，在所述第一数据和所述第二数据均为图像数据时，确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据，包括：
基于所述第一数据确定出世界坐标系下的第一坐标数据；
基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据；
将世界坐标系下的第一坐标数据和第二坐标数据进行融合，确定出在世界坐标系下的空间统一融合数据。


5.根据权利要求4所述的传感器数据融合方法，其特征在于，在所述第二传感器为视觉传感器时，所述第二数据为视觉传感器数据，基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据，包括：
确定出图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系矩阵；
根据所述转换关系矩阵，将图像坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜浙，陈新，
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