对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k

【技术实现步骤摘要】
对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及智能汽车
，特别是涉及一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的发展，对车辆进行路径规划和路径跟踪的需求越来越迫切，在对车辆进行路径规划或者路径跟踪时，车道中的其他车辆和行人都可以视为障碍物，轨迹估计是障碍物轨迹的预测值，对障碍物和轨迹估计进行关联有助于对车辆进行路径规划或者路径跟踪。
[0003]目前，对障碍物和轨迹估计进行关联的方法，是通过数据关联算法将障碍物和轨迹估计直接进行关联，然而这种对障碍物和轨迹估计直接进行关联的方法，没有考虑车辆运行的实际工况，在不同的运行工况采用相同的数据关联方法，容易导致误差较大，存在关联关系准确度低的问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对现有对障碍物和轨迹估计进行关联的方法在车辆运行的实际工况下存在关联关系准确度低的技术问题，提供一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够提高障碍物和轨迹估计的关联关系准确度。
[0005]第一方面，本申请提供了一种对障碍物和轨迹估计进行关联方法。方法包括：
[0006]获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；
[0007]根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；
[0008]基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及多个障碍物的初始轨迹，获取第一次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第一次的马氏距离；基于第一次的马氏距离和数据关联算法，确定第一次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系；
[0009]基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k
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1次的多个轨迹估计，获取第k次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，k
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1大于或者等于1；基于第k次的马氏距离和数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。
[0010]在其中一个实施例中，车辆运行数据包括：车辆加速度、油门踏板角度和制动踏板角度；根据车辆运行数据，确定车辆工况，包括：
[0011]若车辆加速度为0、油门踏板角度小于或等于第一预设角度且制动踏板角度小于或等于第二预设角度，则确定车辆工况为平稳工况；
[0012]若车辆加速度大于0、油门踏板角度大于第一预设角度，或者车辆加速度小于0、且制动踏板角度大于第二预设角度，则确定车辆工况为非平稳工况。
[0013]在其中一个实施例中，基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，包括：
[0014]遍历第k次的多个轨迹估计，对于当前遍历至的当前轨迹估计，根据多个障碍物的状态数据、以及当前轨迹估计，获得多个残差向量；
[0015]若车辆工况为平稳工况，则根据多个残差向量中的每个残差向量和预设协方差矩阵，获得平稳工况下当前轨迹估计到多个障碍物中每个障碍物的马氏距离；
[0016]若车辆工况为非平稳工况，则根据第一预设值调整多个残差向量中的每个残差向量，获得多个调整后的残差向量；根据多个调整后的残差向量和预设协方差矩阵，获得非平稳工况下当前轨迹估计到多个障碍物中每个障碍物的马氏距离；
[0017]根据第k次的多个轨迹估计中每个轨迹估计到多个障碍物中的每个障碍物的马氏距离，得到第k次的马氏距离。
[0018]在其中一个实施例中，根据多个障碍物的状态数据、以及当前轨迹估计，获得多个残差向量，包括：
[0019]将当前轨迹估计通过矩阵变换，获得变换后的轨迹估计；
[0020]将多个障碍物的状态数据中的每个障碍物的状态数据分别和变换后的轨迹估计作差，获得多个残差向量。
[0021]在其中一个实施例中，基于第k次的马氏距离和数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系，包括：
[0022]根据第k次的马氏距离和预设阈值，获得第k次的多个轨迹估计到多个障碍物的成本矩阵；
[0023]将成本矩阵输入到数据关联算法中，获得第k次的多个轨迹估计到多个障碍物的关联矩阵，基于关联矩阵，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。
[0024]在其中一个实施例中，多个障碍物的状态数据的获取方法，包括：
[0025]获取雷达检测的多个障碍物的状态数据和摄像头检测的多个障碍物的状态数据；
[0026]若车辆工况为非平稳工况，则将摄像头检测的多个障碍物的状态数据中每个障碍物的状态数据经过纵向修正，获得多个修正后的摄像头状态数据；将多个修正后的摄像头状态数据和雷达检测的多个障碍物的状态数据经过坐标转换，获得多个障碍物状态数据；
[0027]若车辆工况为平稳工况，则将雷达检测的多个障碍物的状态数据和摄像头检测的多个障碍物的状态数据经过坐标转换，获得多个障碍物的状态数据。
[0028]第二方面，本申请还提供了一种对障碍物和轨迹估计进行关联的装置。装置包括：
[0029]数据获取模块，用于获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；
[0030]工况确定模块，用于根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；
[0031]第一关联模块，用于基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及多个障碍物的初始轨迹，获取第一次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第一次的马氏距离；基于第一次的马氏距离和数据关联算法，确定第一次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系；
[0032]第二关联模块，用于基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k
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1次的多个轨迹估计，获取第k次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的
多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，k
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1大于或者等于1；基于第k次的马氏距离和数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。
[0033]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0034]获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；
[0035]根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；
[0036]基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及多个障碍物的初始轨迹，获取第一次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第一次的马氏距离；基于第一次的马氏距离和数据关联算法，确定第一次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；根据所述车辆运行数据，确定车辆工况，所述车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及所述多个障碍物的初始轨迹，获取第一次的多个轨迹估计，并基于所述车辆工况、多个障碍物的状态数据、第一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第一次的马氏距离；基于所述第一次的马氏距离和数据关联算法，确定第一次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系；基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k
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1次的多个轨迹估计，获取第k次的多个轨迹估计，并基于所述车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，k
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1大于或者等于1；基于所述第k次的马氏距离和所述数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆运行数据包括：车辆加速度、油门踏板角度和制动踏板角度；所述根据所述车辆运行数据，确定车辆工况，包括：若所述车辆加速度为0、所述油门踏板角度小于或等于第一预设角度且所述制动踏板角度小于或等于第二预设角度，则确定车辆工况为平稳工况；若所述车辆加速度大于0、所述油门踏板角度大于所述第一预设角度，或者所述车辆加速度小于0、且所述制动踏板角度大于所述第二预设角度，则确定车辆工况为非平稳工况。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，包括：遍历所述第k次的多个轨迹估计，对于当前遍历至的当前轨迹估计，根据所述多个障碍物的状态数据、以及所述当前轨迹估计，获得多个残差向量；若所述车辆工况为所述平稳工况，则根据所述多个残差向量中的每个残差向量和所述预设协方差矩阵，获得平稳工况下所述当前轨迹估计到所述多个障碍物中每个障碍物的马氏距离；若所述车辆工况为所述非平稳工况，则根据第一预设值调整所述多个残差向量中的每个残差向量，获得多个调整后的残差向量；根据所述多个调整后的残差向量和所述预设协方差矩阵，获得非平稳工况下所述当前轨迹估计到所述多个障碍物中每个障碍物的马氏距离；根据所述第k次的多个轨迹估计中每个轨迹估计到所述多个障碍物中的每个障碍物的马氏距离，得到所述第k次的马氏距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个障碍物的状态数据、以及所述当前轨迹估计，获得多个残差向量，包括：将所述当前轨迹估计通过矩阵变换，获得变换后的轨迹估计；将所述多个障碍物的状态数据中的每个障碍物的状态数据分别和所述变换后的轨迹估计作差，获得多个残差向...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳广照，李永军，曹海强，刘桂宇，石俊杰，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：