一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法，包括：通过车载传感设备获取周围目标物的状态信息，分别对图像数据和点云数据进行目标检测；对所述车载传感设备所包括的激光雷达和摄像头进行外参数标定；采用匈牙利算法对所述激光雷达和摄像头各自采集的数据进行目标匹配；使用卡尔曼滤波算法对完成数据匹配的目标进行追踪，得到周围多目标的运动轨迹。该方法通过激光雷达和摄像头融合丰富了目标物信息，解决了单一传感器检测目标信息不够充足的问题；通过实施追踪技术解决漏检、遮挡问题，且便于多目标分析；整套方案检测精度较高，实时性好。实时性好。实时性好。

【技术实现步骤摘要】
一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法


[0001]本专利技术属于无人驾驶车辆环境感知领域以及传感器
，特别涉及一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法。

技术介绍

[0002]在智能驾驶快速发展的今天，各种传感器被安装在汽车上，以提供对周围环境的准确、实时的感知。其中最常见的就是摄像头，由于单一传感器均存在着一定劣势，比如单一的摄像头无法获得目标准确的深度信息、受光照影响大；而雷达在获取深度信息方面有着巨大优势，但在目标分类能力上，与视觉又有巨大差距，多传感器融合方法得到了国内外学者的关注。智能驾驶某些感知检测网络虽精度高，但是实时性差且不易在嵌入式设备上部署，并且缺少对多目标环境下对全局目标分别追踪、航迹管理的问题的解决。
[0003]因此，针对无人驾驶车辆环境感知，如何实现摄像头与雷达采集数据的准确匹配，且实时性高，成为本领域同行从业人员研究的热点。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种至少部分解决上述技术问题的基于传感器融合的目标检测及追踪方法，该方法在满足实时性要求的同时精度可以得到保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法，其特征在于，包括：通过车载传感设备获取周围目标物的状态信息，分别对图像数据和点云数据进行目标检测；对所述车载传感设备所包括的激光雷达和摄像头进行外参数标定；采用匈牙利算法对所述激光雷达和摄像头各自采集的数据进行目标匹配；使用卡尔曼滤波算法对完成数据匹配的目标进行追踪，得到周围多目标的运动轨迹。2.根据权利要求1所述的一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法，其特征在于：分别对图像数据和点云数据进行目标检测，包括：使用Yolov3算法对图像数据进行目标检测，输出图像中多目标的位置、目标类别和置信度信息；使用长方体切割RANSAC算法去地面Kdtree加速的欧式聚类算法，对点云数据进行目标检测。3.根据权利要求2所述的一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法，其特征在于：使用长方体切割RANSAC算法去地面Kdtree加速的欧式聚类算法，对点云数据进行目标检测，包括：使用PCL库函数通过设定长方体的边界顶点值，滤除掉长方体区域以外的点云数据，获得有效点云数据；采用RANSAC算法在所述有效点云数据中拟合大平面，分离出地面点；采用Kdtree对分离出地面点后的点云数据进行搜索，并采用欧式聚类算法实现对点云数据中的目标检测。4.根据权利要求1所述的一种基于传感器融合的目标检测及追踪方法，其特征在于：对所述车载传感设备所包括的激光雷达和摄像头进行外参数标定，包括：选用改进的lidar_came...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超群，曲婷，王锦坤，李鑫，高炳钊，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：