【技术实现步骤摘要】
基于多传感器的多目标跟踪方法、系统及计算机可读介质
本专利技术属于自动驾驶领域，特别涉及基于多传感器的多目标跟踪方法、系统及计算机可读介质。
技术介绍
境感知是自动驾驶领域的关键技术，其对自动驾驶的安全性起到十分重要的作用。目前在自动驾驶领域常用激光雷达Lidar、毫米波雷达Radar、相机Camera等传感器检测位于车辆周围行人、车辆等障碍物。对于传感器检测到的数据常用深度神经网络或者传统特征提取等方法进行处理；然而常用的方法无法保证每帧都能给出正确检测结果，常出现虚警、漏检等现象。同时，毫米波雷达Radar容易受周围金属物体影响，其检测输出与不稳定。此外在跟踪算法中，端到端的多目标跟踪神经网络对计算平台要求较高，同时处理大量的样本数据，实施难度较大，其无法保证100%的跟踪效果。没有办法对车辆周围的障碍物进行准确的跟踪将会是车辆自动驾驶的一个很大的安全隐患。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术针对现有技术存在的问题，提出了一种计算量小、跟踪的有效性高的基于多传感器的多目标跟踪方法。技术方案...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器的多目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：已跟踪目标状态的更新与预测；检测目标关联和已跟踪目标集合更新；其中：/n已跟踪目标状态的更新与预测通过确定的已跟踪目标当前的传感器反馈状态值更新已跟踪目标的状态值；并预测下一次传感器反馈时的已跟踪目标的状态值得到已跟踪目标的状态预测值；/n检测目标关联是对检测目标和已跟踪目标进行关联，从检测目标中筛选出与已跟踪目标相匹配的检测目标；/n已跟踪目标集合更新根据检测目标关联最后的结果更新已跟踪目标集合中的已跟踪目标；/n检测目标关联具体包括：/n计算每个检测目标的状态值与每个已跟踪目标的状态预测值之间的欧式距离；/...
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的多目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：已跟踪目标状态的更新与预测；检测目标关联和已跟踪目标集合更新；其中：
已跟踪目标状态的更新与预测通过确定的已跟踪目标当前的传感器反馈状态值更新已跟踪目标的状态值；并预测下一次传感器反馈时的已跟踪目标的状态值得到已跟踪目标的状态预测值；
检测目标关联是对检测目标和已跟踪目标进行关联，从检测目标中筛选出与已跟踪目标相匹配的检测目标；
已跟踪目标集合更新根据检测目标关联最后的结果更新已跟踪目标集合中的已跟踪目标；
检测目标关联具体包括：
计算每个检测目标的状态值与每个已跟踪目标的状态预测值之间的欧式距离；
通过匈牙利算法结合每个检测目标的状态值与每个已跟踪目标的状态预测值之间的欧式距离对检测目标与已跟踪目标进行关键，计算最优匹配；
将每个检测目标的类别与每个已跟踪目标的类别进行对比；筛选出与已跟踪目标类别相同的检测目标；
计算每个对应的同类别的检测目标与已跟踪目标之间的位置距离；并与设定的对应的同类别距离阈值进行对比，小于设定的距离阈值的则认为检测目标与已跟踪目标匹配，反之则认为检测目标与已跟踪目标不匹配。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的多目标跟踪方法，其特征在于：已跟踪目标状态的更新与预测通过卡尔曼滤波算法实现。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器的多目标跟踪方法，其特征在于：已跟踪目标集合更新包括三种更新情况，其中，当检测目标与已跟踪目标匹配，则保留检测目标，用检测目标的状态值更新已跟踪目标的状态值；当检测目标没有相匹配的已跟踪目标，则对检测目标被检测到的次数进行计数，当检测目标被检测到的次数超过设定的技术阈值时，则将检测目标加入已跟踪目标集合；当已跟踪目标没有匹配的检测目标，相对上次状态更新时间大于更新时间阈值，则将该已跟踪目标从已跟踪目标集合中删除。
4.根据权利要求3所述的基于多传感器的多目标跟踪方法，其特征在于：已跟踪目标的速度小于1m/s或者已跟踪目标与主车距离在0-5米之间，更新时间阈值设置为1~2秒；跟踪时长大于20S且已跟踪目标的速度不小于1m/s或者跟主车的距离大于5米的已跟踪目标的更新时间阈值设置为0.2-0.5秒。
5.一种基于多传感器的多目标跟踪系统，其特征在于：包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：李赵，张旸，陈诚，
申请(专利权)人：奥特酷智能科技南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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