融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法，本发明专利技术的主要设计构思在于，采用毫米波雷达与相机同时检测的机制，可以涵盖多种类型目标对象，并结合空间位置关联和局部轨迹关联的双层数据关联结构，作为判断毫米波雷达检测目标与相机目标是否为同一目标的关键根据，在确保目标检测的准确性的同时具有良好的检测跟踪效果。本发明专利技术提高了毫米波雷达与相机在环境检测方面的准确性。并能够适应各种复杂的交通环境，使毫米波雷达与相机在交通拥堵路段、路面标识不清楚、山路等复杂多变的交通环境中依旧有着良好的检测及跟踪能力，并具有较高的鲁棒性及稳定性。并具有较高的鲁棒性及稳定性。并具有较高的鲁棒性及稳定性。

【技术实现步骤摘要】
融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法


[0001]本专利技术涉及智能网联汽车领域，尤其涉及一种融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法。

技术介绍

[0002]智能汽车是目前汽车技术发展的重要方向，具有减少交通事故，缓解交通拥堵的优点。环境感知技术作为智能汽车研发的关键技术，受到越来越多研究者的关注。
[0003]目前，用于智能汽车环境感知的传感器主要有相机、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等。
[0004]然而，单独这些传感器都有不同程度的缺点，如检测范围有限、易受气候及光线影响、检测信息不全面、导致误检或者漏检等。而将多种传感器进行组合，可以扩大检测范围并获取更多检测信息，进而提高检测可靠性和鲁棒性。而在常用的传感器中，相机具有能够提取目标纹理特征，识别目标类别的特点；毫米波雷达具有抗干扰能力强，全天候全天时的特点。此外，这两类传感器都具有成本低的优势，因此，将毫米波雷达与相机相融合，已成为智能汽车目标识别与跟踪的主流技术方向。
[0005]现行的毫米波雷达与相机的融合技术其数据关联大多基于空间转换，目前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取相机采集的第一周围环境信息；步骤S2、获取毫米波雷达采集的第二周围环境信息；步骤S3、根据所述第一周围环境信息，检测周边的目标对象相对本车的位置信息，用以得到视觉目标轨迹；步骤S4、解析所述第二周围环境信息，消除其中的虚假目标和空目标，并区分出动态目标对象与静态目标对象，得到有效的目标轨迹信息；步骤S5、在接收所述第一周围环境信息以及所述第二周围环境信息的处理结果后，对毫米波雷达和相机进行空间对齐以建立空间位置关联；根据空间位置关联结果判断：若毫米波雷达和相机各自检测到的目标对象为疑似同一目标，则执行步骤S6；若确定毫米波雷达和相机各自检测到的目标对象不是同一目标，则跳至步骤S8；步骤S6、对所述疑似同一目标的两个目标对象各自对应的所述目标轨迹信息以及所述视觉目标轨迹进行轨迹相似度计算，并基于轨迹相似度的计算结果进行局部轨迹关联；根据局部轨迹关联结果确定所述疑似同一目标的两个目标对象是否为同一目标对象，若是，则执行步骤S7；若否，则跳转至步骤S8；步骤S7、对成功关联的目标对象进行信息融合，并输出毫米波雷达检测的目标对象以及相机识别的目标对象的融合数据信息，用以进行目标对象跟踪；步骤S8、输出毫米波雷达检测的目标对象的数据信息，或输出相机识别的目标对象的数据信息。2.根据权利要求1所述的融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一周围环境信息，检测周边的目标对象相对本车的位置信息包括：结合所述第一周围环境信息以及预设的图像识别算法对目标对象进行识别；在识别到所述目标对象后，根据预设的视觉测距几何模型得到所述目标对象相距本车的位置信息。3.根据权利要求1所述的融合毫米波雷达及相机的目标对象检测与跟踪方法，其特征在于，所述得到有效的目标轨迹信息包括：将解析后的所述第二周围环境信息，结合扩展卡尔曼滤波与生命周期检测机制，消除空目标与虚假目标；采用层次...

【专利技术属性】
技术研发人员：张红岩，胡九州，李洪刚，汪中奇，马宏扬，贾载勋，孙玉，
申请(专利权)人：安徽江淮汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：