车路协同感知的数据处理方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一车路协同感知的数据处理方法、装置、车辆及存储介质。通过获取车路协同感知的多源目标初始数据；根据多源目标初始数据，确定与车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息；过滤多源目标初始数据中不相关的交通参与者的数据信息，生成多源目标关联数据；根据各目标对象的数据信息，对各目标对象的数据信息进行分类，并将分类后各目标对象的数据信息作为提供至车辆的车端执行设备的多源目标数据集。本发明专利技术的技术方案，能够减小提供至车端执行设备的数据量，降低车端执行设备数据处理压力。数据处理压力。数据处理压力。

Data processing method, device, vehicle and storage medium of vehicle road cooperative perception

【技术实现步骤摘要】
车路协同感知的数据处理方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本专利技术涉及车联网
，尤其涉及一种车路协同感知的数据处理方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]车路协同V2X(Vehicle to X)技术是“车对外界”的无线信息交换技术的统称，V2X技术在一般情况下不通过基站，不受网络信号有无的干扰，由车与车、车与路侧设备等直接进行信息交换，因而可以实现近场(1000m以内)、短时延(100ms内)的通信，并且无网络覆盖的区域也可以正常工作，从而实现车与车、车与路侧设备之间的直接、快速、可靠的数据交换和传输。
[0003]但是，随着车辆的保有量的增加，以及车联网路侧基础设施的持续完善，车端执行设备感知到的网络目标源不断增加，例如，路侧系统的实时高精地图信息、交管信息、全时路侧感知信息以及搭载V2X技术的周边车辆，这使得大量高频，冗余的V2X网络信息的涌入，给车端执行设备对信息的处理量带来了巨大的压力与挑战。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于车路协同感知的数据处理方法、装置、车辆及存储介质，以减轻车端执行设备的数据处理量，缓解车端执行设备的处理压力。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种车路协同感知的数据处理方法，包括：
[0006]获取车路协同感知的多源目标初始数据；所述多源目标初始数据包括基于车辆的车端传感器获取的车端传感器感知数据、车端网联终端设备获取的网联终端数据和路侧感知数据、以及基于全球卫星导航系统获取的卫星定位信息；<br/>[0007]根据所述多源目标初始数据，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息；
[0008]过滤所述多源目标初始数据中所述不相关的交通参与者的数据信息，生成多源目标关联数据；多源目标关联数据包括与所述车辆行驶路径相关联的目标对象的数据信息；
[0009]根据各所述目标对象的数据信息，对各所述目标对象的数据信息进行分类，并将分类后各所述目标对象的数据信息作为提供至所述车辆的车端执行设备的多源目标数据集。
[0010]可选的，获取车路协同感知的多源目标初始数据，包括：
[0011]基于车辆的车端传感器获取车端传感器感知数据、基于车端网联终端设备获取路侧感知数据和交通参与者的网联终端感知数据、以及基于全球卫星导航系统获取卫星定位信息；
[0012]将所述网联终端感知数据和所述卫星定位信息进行融合，并将融合后的数据作为所述多源目标初始数据。
[0013]可选的，根据所述多源目标初始数据，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通
参与者的数据信息，包括：
[0014]根据所述多源目标初始数据，确定各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径；
[0015]根据各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息。
[0016]可选的，根据所述多源目标初始数据，确定各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径，包括：
[0017]根据所述多源目标初始数据中的地图信息和定位信息，将所述车辆和所述多源目标初始数据中的各所述交通参与者定位于地图的抛面图中；
[0018]根据所述多源目标初始数据中的高精地图信息，确定所述抛面图中的所述车辆和各所述交通参与者的车道信息；
[0019]根据所述车道信息、以及所述多源目标初始数据中所述车辆的导航信息和各所述交通参与者的导航信息，确定各所述交通参与者在各车道的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径。
[0020]可选的，根据各所述交通参与者的移动轨迹、行驶路径和位移信息、以及所述车辆当前的移动轨迹、行驶路径和位移信息，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息，包括：
[0021]根据各所述交通参与者的行驶路径和所述车辆当前的行驶路径，将行驶路径与所述车辆的行驶路径互不交叠的所述交通参与者作为第一类不相关的交通参与者；
[0022]根据除所述第一类不相关的交通参与者的其它各所述交通参与者的移动轨迹、以及所述车辆当前的移动轨迹，将移动轨迹与所述车辆当前的移动轨迹互不交叠的所述交通参与者作为第二类不相关的交通参与者；
[0023]根据除所述第一类不相关的交通参与者和所述第二类不相关的交通参与者外的其它各所述交通参与者的位移信息、以及所述车辆的位移信息，将不会与所述车辆发生碰撞的所述交通参与者作为第三类不相关的交通参与者；
[0024]将所述多源目标初始数据中与所述第一类不相关的交通参与者相关联的数据信息、与所述第二类不相关的交通参与者相关联的数据信息、以及与所述第三类不相关的交通参与者相关联的数据信息的集合确定为与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息。
[0025]可选的，根据各所述目标对象的数据信息，对各所述目标对象的数据信息进行分类，包括：
[0026]根据所述多源目标关联数据中各所述目标对象的位置信息和移动轨迹、以及所述车辆的位置信息和移动轨迹，确定各所述目标对象相对于所述车辆的运动方位；所述运动方位包括所述目标对象与所述车辆同向运动、所述目标对象与所述车辆反向运动、所述目标对象与所述车辆交向运动的至少一种；
[0027]根据各所述目标对象的运动方位，将运动方位相同的所述目标对象确定为同一类目标对象；
[0028]将所述多源目标关联数据与同一类所述目标对象相关联的数据信息作为同一类数据信息。
[0029]可选的，在根据各所述目标对象的数据信息，对各所述目标对象的数据信息进行分类之后，还包括：
[0030]基于所述车端传感器感知数据、所述网联终端感知数据、以及所述路侧感知数据，追踪各所述目标对象的历史轨迹及路径预测信息。
[0031]可选的，在根据各所述目标对象的数据信息，对各所述目标对象的数据信息进行分类之后，还包括：
[0032]将所述多源目标数据集存储于本地动态数据库中。
[0033]可选的，将分类后各所述目标对象的数据信息存储于本地动态数据库中，包括：
[0034]根据所述多源目标数据集的目标属性，对所述多源目标数据集进行排序；
[0035]将排序后的所述多源目标数据集依次存储至所述本地动态数据库中；每个排列序号对应一所述多源目标数据集。
[0036]可选的，所述车路协同感知的数据处理方法还包括：
[0037]按照所述多源目标数据集的排列序号，依序向所述车端执行设备提供所述多源目标数据集。
[0038]根据本专利技术的另一方面，提供了一种车路协同感知的数据处理装置，包括：
[0039]数据采集模块，用于获取车路协同感知的多源目标初始数据；所述多源目标初始数据包括基于车辆的车端传感器获取的车端传感器感知数据、基于车端网联终端设备获取的路侧感知数据和交通参与者的网联终端感知数据、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车路协同感知的数据处理方法，其特征在于，包括：获取车路协同感知的多源目标初始数据；所述多源目标初始数据包括基于车辆的车端传感器获取的车端传感器感知数据、以及车端网联终端设备获取的路侧感知数据和交通参与者的网联终端感知数据、以及基于全球卫星导航系统获取的卫星定位信息；根据所述多源目标初始数据，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息；过滤所述多源目标初始数据中所述不相关的交通参与者的数据信息，生成多源目标关联数据；多源目标关联数据包括与所述车辆行驶路径相关联的目标对象的数据信息；根据各所述目标对象的数据信息，对各所述目标对象的数据信息进行分类，并将分类后各所述目标对象的数据信息作为提供至所述车辆的车端执行设备的多源目标数据集。2.根据权利要求1所述的车路协同感知的数据处理方法，其特征在于，获取车路协同感知的多源目标初始数据，包括：基于车辆的车端传感器获取车端传感器感知数据、基于车端网联终端设备获取路侧感知数据和交通参与者的网联终端感知数据、以及基于全球卫星导航系统获取卫星定位信息；将所述车端传感器感知数据与所述网联终端感知数据、所述路侧感知数据、以及所述卫星定位信息进行融合，并将融合后的数据作为所述多源目标初始数据。3.根据权利要求1所述的车路协同感知的数据处理方法，其特征在于，根据所述多源目标初始数据，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息，包括：根据所述多源目标初始数据，确定各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径；根据各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息。4.根据权利要求3所述的车路协同感知的数据处理方法，其特征在于，根据所述多源目标初始数据，确定各所述交通参与者的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径，包括：根据所述多源目标初始数据中的地图信息和定位信息，将所述车辆和所述多源目标初始数据中的各所述交通参与者定位于地图的抛面图中；根据所述多源目标初始数据中的高精地图信息，确定所述抛面图中的所述车辆和各所述交通参与者的车道信息；根据所述车道信息、以及所述多源目标初始数据中所述车辆的导航信息和各所述交通参与者的导航信息，确定各所述交通参与者在各车道的移动轨迹和行驶路径、以及所述车辆当前的移动轨迹和行驶路径。5.根据权利要求4所述的车路协同感知的数据处理方法，其特征在于，根据各所述交通参与者的移动轨迹、行驶路径和位移信息、以及所述车辆当前的移动轨迹、行驶路径和位移信息，确定与所述车辆的行驶路径不相关的交通参与者的数据信息，包括：根据各所述交通参与者的行驶路径和所述车辆当前的行驶路径，将行驶路径与所述车辆的行驶路径互不交叠的所述交通参与者作为第一类不相关的交通参与者；根据除所述第一类不相关的交通参与者的其它各所述交通参与者的移动轨迹、以及所
述车辆当前的移动轨迹，将移动轨迹与所述车辆当前的移动轨迹互不交叠的所述交通参与者作为第二类不相关的交通参与者；根据除所述第一类不相关的交通参与者和所述第二类不相关的交通参与者外的其它各所述交通参与者的位移信息、以及所述车辆的位移信息，将不会与所述车辆发生碰撞的所述交通参与者作为第三类不相关的交通参与者；将所述多源目标初始数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯舒，南洋，董馨，李长龙，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：