目标数据融合方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及自动驾驶技术领域，提供一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。本发明专利技术所述的目标数据融合方法包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。本发明专利技术实施例采用了分段属性融合和整体目标关联的思想，提升了数据融合的计算效率，实现了目标属性的最优化和目标完整轨迹的维护。

【技术实现步骤摘要】
目标数据融合方法及系统
本专利技术涉及自动驾驶
，特别涉及一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。
技术介绍
目前，自动驾驶车辆已开始逐步推向市场，极大地促进了智能交通的发展。自动驾驶车辆在行驶过程中需要利用安装在车身上的各类传感器来探测周围环境目标的数据，从而根据周围环境目标的数据实现对车辆的控制和路径的规划。在这一过程中，又需要对不同传感器所探测的目标数据进行数据融合，以提高目标数据的数据精度。虽然目前的自动驾驶车辆的数据融合算法多种多样，但大多都是利用基于单个传感器输出的目标数据进行全局计算，但单个传感器输出目标数据一方面存在目标误检、漏检的问题，另一方面还存在输出的目标属性不全面、不均衡的问题(例如，某个传感器缺少分类信息，属性不全面)。另外，全局计算方式的计算周期较长，对数据之间的关联性分析通常是采用与时间没有关系的单点属性关联，鲁棒性差，且关联准确度也低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在提出一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统，以至少部分地解决上述技术问题。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种目标数据融合方法，包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；根据所述属性融合后的目标的位置信息和运动方向信息，进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。进一步的，在所述将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落之前，所述目标数据融合方法还包括：根据各个传感器所探测的目标之间的速度差与距离差，对所述各个传感器所探测的目标进行聚类。进一步的，当所述传感器为毫米波雷达时，结合目标之间的距离相似度，将速度差小于设定阈值的两个目标聚类为同一目标；当所述传感器为激光雷达时，将速度差大于设定阈值但在设定时间后的距离差变化与速度差变化不一致的两个目标聚类为同一目标。进一步的，所述基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联包括：根据预设的航迹关联计算公式对选定的段落内的目标的航迹信息进行处理，获得用于示出该段落内的各目标之间的关联度的目标航迹关联矩阵；以及根据所述目标航迹关联矩阵，确定关联度大于设定阈值的目标相关联。进一步的，所述进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联包括：根据所述距离信息和所述运动方向信息，确定与当前段落存在关联关系的未来段落，并预测所述未来段落的传感器测量数据；在所述当前段落与所述未来段落的相交部位使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据共同进行目标的属性融合，在所述相交部位之外，使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据各自对所述当前段落和所述未来段落进行目标的属性融合。相对于现有技术，本专利技术所述的目标数据融合方法具有以下优势：采用了分段属性融合和整体目标关联的思想，通过区域分段、段内目标关联和属性融合、段间目标关联和属性融合，用更准确的段内传感器属性维护融合目标属性，同时根据维护的目标属性确定段与段之间的关联关系，提升了数据融合的计算效率，实现了目标属性的最优化和目标完整轨迹的维护。本专利技术的另一目的在于提出一种目标数据融合系统，以至少部分地解决上述技术问题。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种目标数据融合系统，包括：段内关联单元，用于根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；段内融合单元，用于根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；段间关联单元，用于根据所述属性融合后的目标的位置信息和运动方向信息，进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及信息整合单元，用于将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。进一步的，所述目标数据融合系统还包括：传感聚类单元，用于在所述区域分段单元将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落之前，根据各个传感器所探测的目标之间的速度差与距离差，对所述各个传感器所探测的目标进行聚类。进一步的，当所述传感器为毫米波雷达时，结合目标之间的距离相似度，将速度差小于设定阈值的两个目标聚类为同一目标。进一步的，当所述传感器为激光雷达时，将速度差大于设定阈值但在设定时间后的距离差变化与速度差变化不一致的两个目标聚类为同一目标。进一步的，所述段内关联单元包括：区域分段模块，用于根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落；航迹计算模块，用于根据预设的航迹关联计算公式对选定的段落内的目标的航迹信息进行处理，获得用于示出该段落内的各目标之间的关联度的目标航迹关联矩阵；以及段内关联确定模块，用于根据所述目标航迹关联矩阵，确定关联度大于设定阈值的目标相关联。进一步的，所述段间关联单元包括：段间关联确定模块，用于根据所述距离信息和所述运动方向信息，确定与当前段落存在关联关系的未来段落，并预测所述未来段落的传感器测量数据；段间属性融合模块，用于在所述当前段落与所述未来段落的相交部位使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据共同进行目标的属性融合，在所述相交部位之外，使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据各自对所述当前段落和所述未来段落进行目标的属性融合。所述目标数据融合系统与上述目标数据融合方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。本专利技术的另一目的在于提出一种机器可读存储介质，以至少部分地解决上述技术问题。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器能够执行上述的目标数据融合方法。所述机器可读存储介质与上述目标数据融合方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。本专利技术的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施方式及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例的一种目标数据融合方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例的示例中的整体传感器布局及分段示意图；图3是本专利技术实施例中属性融合示例的基本示意图；以及图4是本专利技术实施例的一种目标数据融合系统的结构示意图。附图标记说明：100、段内关联单元200、段内融合单元300、段间关联单元400、信息整合单元500、传感聚类单元110、区域分段模块120、航迹计算模块13本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标数据融合方法，其特征在于，所述目标数据融合方法包括：/n根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；/n根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；/n根据所述属性融合后的目标的位置信息和运动方向信息，进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及/n将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标数据融合方法，其特征在于，所述目标数据融合方法包括：
根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；
根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；
根据所述属性融合后的目标的位置信息和运动方向信息，进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及
将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。


2.根据权利要求1所述的目标数据融合方法，其特征在于，在所述将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落之前，所述目标数据融合方法还包括：
根据各个传感器所探测的目标之间的速度差与距离差，对所述各个传感器所探测的目标进行聚类。


3.根据权利要求2所述的目标数据融合方法，其特征在于，当所述传感器为毫米波雷达时，结合目标之间的距离相似度，将速度差小于设定阈值的两个目标聚类为同一目标；当所述传感器为激光雷达时，将速度差大于设定阈值但在设定时间后的距离差变化与速度差变化不一致的两个目标聚类为同一目标。


4.根据权利要求1所述的目标数据融合方法，其特征在于，所述基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联包括：
根据预设的航迹关联计算公式对选定的段落内的目标的航迹信息进行处理，获得用于示出该段落内的各目标之间的关联度的目标航迹关联矩阵；以及
根据所述目标航迹关联矩阵，确定关联度大于设定阈值的目标相关联。


5.根据权利要求1所述的目标数据融合方法，其特征在于，所述进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联包括：
根据所述距离信息和所述运动方向信息，确定与当前段落存在关联关系的未来段落，并预测所述未来段落的传感器测量数据；
在所述当前段落与所述未来段落的相交部位使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据共同进行目标的属性融合，在所述相交部位之外，使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据各自对所述当前段落和所述未来段落进行目标的属性融合。


6.一种目标数据融合系统，其特征在于，所述目标数据融合系统包括：
段内关联单元，用于根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，韩汝涛，和林，葛建勇，王天培，甄龙豹，刘洪亮，刘宏伟，曾荣林，杨箫，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13