一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法、系统及计算机可读介质技术方案

本发明专利技术提供一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法、系统和计算机可读介质，该方法包括：获取车辆各传感器每一当前处理目标的多个属性值和所述多传感器已处理目标对应的当前航迹；根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集；根据所述属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联，若关联，则根据所述当前处理目标的属性参数集更新关联航迹，否则根据所述当前处理目标的属性参数集生成新的航迹。本发明专利技术使得传感器和融合算法隔离，可忽略传感器层硬件差异，因而可以支持不同类型、不同参数、不同数量以及不同安装位置传感器的即插即用，极大提高了自动驾驶感知系统设计的可扩展性和鲁棒性，降低开发成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法、系统及计算机可读介质
本专利技术涉及多传感器融合
，尤其涉及一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法、系统及计算机可读介质。
技术介绍
自动驾驶技术通过安装在车辆上的传感器对驾驶环境进行感知，识别周围的车辆、行人、障碍物以及车道线和交通标志等。由于自动驾驶对环境感知能力要求比较高，而单一传感器很难满足相应的需求，因此自动驾驶车辆需要安装摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及超声波雷达等多种传感器进行环境检测。而自动驾驶车辆上传感器的类型、传感器的数量、传感器的参数以及传感器安装的位置和角度均有所不同，采用传统的传感器融合算法很难进行传感器平台的扩张，包括对传感器数量和类型的改变、对传感器安装位置和角度的调整。此外，传统的传感器融合中，算法与底层传感器没有隔离，导致算法和底层的数据处理混在一起，使得系统比较复杂。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法、系统及计算机可读介质，以解决现有技术中融合算法与底层传感器没有隔离，导致算法和底层的数据处理混在一起使得系统比较复杂的缺点。为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法，该方法包括如下步骤：获取车辆各传感器每一当前处理目标的多个属性值和所述多传感器已处理目标对应的当前航迹；根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集；根据所述属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联，若关联，则根据所述当前处理目标的属性参数集更新关联航迹，否则根据所述当前处理目标的属性参数集生成新的航迹。其中，所述获取车辆各传感器每一当前每一处理目标的多个属性值还包括：为每一所述属性值标注时间标签，并将所述当前处理目标的多个属性值转换到车辆坐标系下，对应获得每一当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值。其中，所述根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集具体包括：获取所述当前处理目标的动静态属性，若为动态目标，则根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的动态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集；若为静态目标，则根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的静态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集，其中，所述动态目标为在车辆行驶环境中能够运动的目标，所述静态目标为在车辆行驶环境中保持静止的目标。其中，所述设定的动态目标属性参数表包括下述中的一种或多种：当前处理目标的在传感器中的编号、传感器分辨目标的置信度、目标类型、在车辆坐标系中所述当前处理目标的横向距离、纵向距离、横向速度、纵向速度、横向加速度、纵向加速度、以及传感器处理目标数据在航迹关联中的横向距离关联系数、纵向距离关联系数、横向速度关联系数、纵向速度关联系数；所述设定的静态目标的属性参数表包括下述中的一种或多种：当前车道的左车道线和右车道线，所述车道线的颜色、所述车道线的形状以及所述车道线的宽度。其中，所述根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的动态目标的属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集具体为：根据所述设定的动态目标属性参数表从所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中获取对应的属性值，若所述动态目标属性参数表中的属性参数不存在于所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中，则所述属性参数记为空值，形成所述当前处理目标的属性参数集；所述根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的静态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集具体包括：根据所述设定的静态目标属性参数表从所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中获取对应的属性值，若所述静态目标属性参数表中的属性参数不存在于所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中，则所述属性参数记为空值，形成所述当前处理目标的属性参数集。其中，若所述当前处理目标为动态目标，则所述根据所述当前处理目标的属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联具体包括：根据所述当前航迹上一时刻实际的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测的状态参数，其中所述状态参数为描述所述已处理目标运动状态的参数；根据所述预测的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测量测的状态参数；根据所述预测量测的状态参数和所述当前处理目标的属性参数集中对应的状态参数计算获得所述当前处理目标和所述当前航迹的距离；判断所述距离是否大于设定的距离阈值，若是，则所述当前处理目标与所述当前航迹不关联，否则，所述当前处理目标与所述当前航迹关联。其中，所述根据所述当前航迹上一时刻实际的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测的状态参数为：Z'(k)＝Φ*Z(k-1)其中，k为当前时刻，Z'(k)为所述当前航迹当前时刻预测的状态参数，Z(k-1)为所述当前航迹上一时刻实际的状态参数，[Zpx(k-1),Zpy(k-1),Zvx(k-1),Zvy(k-1),Zax(k-1),Zay(k-1)]分别为所述当前航迹上一时刻在车辆坐标系中的实际的横向距离、纵向距离、横向速度、纵向速度、横向加速度、纵向加速度，[Z'px(k),Z'py(k),Z'vx(k),Z'vy(k),Z'ax(k),Z'ay(k)]分别为所述当前航迹当前时刻预测的横向距离、纵向距离、横向速度、纵向速度、横向加速度、纵向加速度，Φ指参数状态转移矩阵，T为上一时刻与当前时刻之间的时间距离；根据所述预测的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测量测的状态参数具体为：M'(k)＝H*Z'(k)其中，所述M'(k)为当前时刻预测量测的状态参数，[M'px(k),M'py(k),M'vx(k),M'vy(k)]分别为所述当前航迹当前时刻预测的量测横向距离、纵向距离、横向速度和纵向速度，H为观测矩阵；根据所述预测量测的状态参数和所述当前处理目标的属性参数集中对应的状态参数计算获得所述当前处理目标和所述当前航迹的距离具体为：DM＝(M(k)-M'(k))*∑-1*(M(k)-M'(k))T其中，DM为当前处理目标和当前航迹之间的距离，M(k)为当前处理目标当前时刻的实际测量状态参数，[Mpx(k),Mpy(k),Mvx(k),Mvy(k)]为当前处理目标当前时刻在车辆坐标系中的横向坐标、纵向坐标、横向加速度和纵向加速度，分别为传感器航迹关联时横向距离关联系数、纵向距离关联系数、横向速度关联系数、纵向速度关联系数，∑-1为变量的相关矩阵。其中，所述根据所述当前处理目标的属性参数集更新关联航迹具体为：Zi(k)＝Z'(k)+K(k)*(Mi(k)-H*Z'(k))K(k)＝P'(k)*HT*[H*P'(k)*HT+R]P'(k)＝Φ*P(k-1)*ΦT+Q其中，所述Z(k)为关联航迹当前时刻的实际状态参数，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取车辆各传感器每一当前处理目标的多个属性值和所述多传感器已处理目标对应的当前航迹；/n根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集；/n根据所述属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联，若关联，则根据所述当前处理目标的属性参数集更新关联航迹，否则根据所述当前处理目标的属性参数集生成新的航迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器信息融合的航迹管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取车辆各传感器每一当前处理目标的多个属性值和所述多传感器已处理目标对应的当前航迹；
根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集；
根据所述属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联，若关联，则根据所述当前处理目标的属性参数集更新关联航迹，否则根据所述当前处理目标的属性参数集生成新的航迹。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆各传感器每一当前每一处理目标的多个属性值还包括：
为每一所述属性值标注时间标签，并将所述当前处理目标的多个属性值转换到车辆坐标系下，对应获得每一当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个属性值生成所述每一当前处理目标的属性参数集具体包括：
获取所述当前处理目标的动静态属性，若为动态目标，则根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的动态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集；若为静态目标，则根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的静态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集，其中，所述动态目标为在车辆行驶环境中能够运动的目标，所述静态目标为在车辆行驶环境中保持静止的目标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述设定的动态目标属性参数表包括下述中的一种或多种：当前处理目标的在传感器中的编号、传感器分辨目标的置信度、当前处理目标的类型、在车辆坐标系中所述当前处理目标的横向距离、纵向距离、横向速度、纵向速度、横向加速度、纵向加速度、以及传感器处理目标数据在航迹关联中的横向距离关联系数、纵向距离关联系数、横向速度关联系数、纵向速度关联系数；
所述设定的静态目标的属性参数表包括下述中的一种或多种：当前车道的左车道线和右车道线，所述车道线的颜色、所述车道线的形状以及所述车道线的宽度。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的动态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集具体为：
根据所述设定的动态目标属性参数表从所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中获取对应的属性值，若所述动态目标属性参数表中的属性参数不存在于所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中，则所述属性参数记为空值，形成所述当前处理目标的属性参数集；
所述根据所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值以及设定的静态目标属性参数表获得所述当前处理目标的属性参数集具体包括：
根据所述设定的静态目标属性参数表从所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中获取对应的属性值，若所述静态目标属性参数表中的属性参数不存在于所述当前处理目标在车辆坐标系中的多个属性值中，则所述属性参数记为空值，形成所述当前处理目标的属性参数集。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述当前处理目标为动态目标，则所述根据所述当前处理目标的属性参数集判断所述当前处理目标与所述当前航迹是否关联具体包括：
根据所述当前航迹上一时刻实际的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测的状态参数，其中所述状态参数为描述所述已处理目标运动状态的参数；
根据所述预测的状态参数计算获得所述当前航迹当前时刻预测量测的状态参数；
根据所述预测量测的状态参数和所述当前处理目标的属性参数集中对应的状态参数计算获得所述当前处理目标和所述当前航迹的距离；
判断所述距离是否大于设定的距离阈值，若是，则所述当前处理目标与所述当前航迹不关联，否则，所述当前处理目标与所述当前航迹关联。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉龙，裴锋，周卫林，闵欢，温俊杰，黄明亮，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44