基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法和装置制造方法及图纸

本申请提出一种基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法和装置，其中，方法包括：根据第一传感器当前获取的数据，确定第一传感器当前的检测区域内第一障碍物对应的第一信任函数，其中，信任函数中的各元素分别用于表征障碍物存在信度、未存在信度及未知信度；根据第一障碍物对应的历史信任函数中各元素的值及第一信任函数中各元素的值，判断第一障碍物对应的总存在信度值是否大于阈值；若大于，则确定第一传感器当前的检测区域内存在第一障碍物。该方法通过根据传感器当前的检测数据得到障碍物的信任函数，并将其与历史信任函数进行存在性融合，根据融合结果来判断障碍物存在信度，提高了障碍物检测结果的可靠性，降低了虚警率。虚警率。虚警率。

【技术实现步骤摘要】
基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法和装置


[0001]本申请涉及信息处理
，尤其涉及一种基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着车辆技术的发展，可通过在车辆上安装多种传感器辅助驾驶。在现有的智能驾驶技术中，多是利用不同传感器进行障碍物检测，根据传感器的检测结果辅助驾驶。具体而言，当车辆上的任一传感器检测到障碍物后，即会进行报警提示，以达到避让障碍物的目的。
[0003]但是这种障碍物检测方式，由于传感器受工作场景及处理速度的影响，极易出现报虚警的情况，当自动驾驶车辆的虚警率过高时，会影响车辆的正常行驶。

技术实现思路

[0004]本申请提出一种基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法、装置、计算机设备和存储介质，用于解决相关技术中障碍物检测方法，存在虚警率较高的问题。
[0005]本申请一方面实施例提出了一种基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法，包括：
[0006]根据第一传感器当前获取的数据，确定所述第一传感器当前的检测区域内第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多数据融合结果的障碍物存在性检测方法，应用于自动驾驶车辆，其特征在于，包括：根据第一传感器当前获取的数据，确定所述第一传感器当前的检测区域内第一障碍物对应的第一信任函数，其中，信任函数中的各元素分别用于表征障碍物存在信度、未存在信度及未知信度；根据所述第一障碍物对应的历史信任函数中各元素的值及所述第一信任函数中各元素的值，判断所述第一障碍物对应的总存在信度值是否大于阈值；若大于，则确定所述第一传感器当前的检测区域内存在所述第一障碍物；若小于或等于，则根据所述历史信任函数中各元素的值及所述第一信任函数中各元素的值，对所述第一障碍物对应的历史信任函数中各元素的值进行更新；所述对所述第一障碍物对应的历史信任函数中各元素的值进行更新之后，还包括：判断所述第一障碍物当前所在的区域是否为第二传感器的检测区域；若是，则根据所述第二传感器当前获取的数据，确定所述第一障碍物对应的第二信任函数；根据所述更新后的历史信任函数中各元素的值及所述第二信任函数中各元素的值，判断所述第一障碍物对应总的存在信度值是否大于阈值；若大于，则确定所述第一传感器当前的检测区域内存在所述第一障碍物。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一障碍物对应的总存在信度值是否大于阈值之前，还包括：基于预设的合成规则，对所述第一传感器的历史检测数据进行合成处理，以生成所述第一障碍物对应的历史信任函数；或者，基于预设的合成规则，对所有检测到所述第一障碍物的各传感器的历史检测数据进行合成处理，以生成所述第一障碍物对应的历史信任函数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一障碍物对应的总存在信度值是否大于阈值之前，还包括：判断所述第一信任函数中用于表征障碍物存在信度的元素值是否大于阈值；若大于，则确定所述第一传感器当前的检测区域内存在所述第一障碍物。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一障碍物对应的第二信任函数之前，还包括：根据所述第二传感器当前获取的数据，判断所述第二传感器的检测区域内是否存在所述第一障碍物；若否，则根据所述第一传感器当前检测的所述第一障碍物的位置信息，及所述第二传感器当前检测的第二障碍物的位置信息，确定所述第一障碍物当前被第二障碍物遮挡的概率；根据所述第一障碍物当前被第二障碍物遮挡的概率，确定所述第二信任函数中用于表征所述第一障碍物未存在信度的元素值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述第二传感器的检测区域内是否存在所述第一障碍物之后，还包括：
若是，则确定所述第二信任函数中用于表征所述第一障碍物未存在信度的元素值为0。6.如权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：袁庭荣，王军，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：