一种数据融合方法及感知融合系统技术方案

本说明书公开一种数据融合方法及感知融合系统，该方法包括：接收激光雷达、毫米波雷达和相机从环境中获取的当前帧目标信息，将毫米波雷达和相机的目标信息数据转换到激光雷达的坐标系下，将所述当前帧目标信息通过链表进行存储；将所述当前帧目标信息与前一帧目标信息进行关联匹配，所述关联匹配包括同一传感器的相邻两帧数据的匹配以及不同传感器之间相邻两帧数据的匹配；在相邻两帧数据的匹配结果为同一目标的情况下，按照卡尔曼滤波算法将该目标的当前帧目标信息与前一帧目标信息进行数据融合；根据融合得到的数据更新所述链表中各目标的目标信息，将链表中的目标信息转化成预设的格式，以预设的格式将目标信息发送给服务器。务器。务器。

【技术实现步骤摘要】
一种数据融合方法及感知融合系统


[0001]本专利技术涉及汽车智能驾驶及路侧感知设备
，具体而言，涉及一种数据融合方法及感知融合系统。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的不断发展，其对于环境感知提出了越来越高的要求。目前智能驾驶技术主要通过视觉相机、毫米波雷达和激光雷达进行环境感知。其中，视觉相机一般用于对目标的识别与检测，也用于定位，但定位精度较低且易受光照的影响。毫米波雷达通过向目标发送电磁波并接收回波来获得目标的位置和速度，能够全天候工作，但是精度低于激光雷达。激光雷达通过激光的扫射来获取目标的位置、速度和航向角等，其精度高、稳定性好，但是受气象变化的影响大、成本高。可以看出，三类传感器各有优劣，仅使用单种传感器进行环境感知，准确性低、鲁棒性差。所以，如何通过多个传感器信息的融合实现环境的准确感知是智能驾驶领域首要解决的问题。目前，多传感器感知融合的相关研究主要集中在理论层面，常用的融合算法包括：卡尔曼滤波法、D
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S证据推理法、多贝叶斯估计法和神经网络等。虽然融合算法已经很成熟，但是在智能驾驶工程上实现多传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据融合方法，其特征在于，包括：接收激光雷达、毫米波雷达和相机从环境中获取的当前帧目标信息，将毫米波雷达和相机的目标信息数据转换到激光雷达的坐标系下，将所述当前帧目标信息通过链表进行存储，所述当前帧目标信息包括目标的类别、位置信息、速度信息以及当前时间戳；将所述当前帧目标信息与前一帧目标信息进行关联匹配，所述关联匹配包括同一传感器的相邻两帧数据的匹配以及不同传感器之间相邻两帧数据的匹配；在相邻两帧数据的匹配结果为同一目标的情况下，按照卡尔曼滤波算法将该目标的当前帧目标信息与前一帧目标信息进行数据融合，所述数据融合包括对目标信息的位置信息的数据融合以及速度信息的数据融合；根据融合得到的数据更新所述链表中各目标的目标信息，将链表中的目标信息转化成预设的格式，以预设的格式将目标信息发送给服务器。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前帧目标信息通过链表进行存储的步骤，包括：根据当前帧目标信息识别目标，为每一目标创建track，所述track用于存储目标的类别、位置信息、速度信息以及目标时间戳；将所有track存储到链表中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述当前帧目标信息与前一帧目标信息进行关联匹配，所述关联匹配包括同一传感器的相邻两帧数据的匹配以及不同传感器之间相邻两帧数据的匹配的步骤，包括：对于激光雷达前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配、前后两帧数据中激光雷达的各检测目标与毫米波雷达的各检测目标的关联匹配以及毫米波雷达前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配，通过判断相邻两帧数据所识别出的各目标之间的距离与预设的第一阈值范围的关系来确定是否为同一目标；对于相机前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配，基于相机模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的边界框，通过比较前后两帧数据所识别出的各目标的边界框来确定是否为同一目标；对于前后两帧数据中激光雷达的各检测目标与相机的各检测目标的关联匹配，基于激光雷达的检测模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的三维包围框和相机模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的边界框，通过比较前后两帧数据所识别出的各目标的所述三维包围框和所述边界框的范围来确定是否为同一目标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于激光雷达前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配、前后两帧数据中激光雷达的各检测目标与毫米波雷达的各检测目标的关联匹配以及毫米波雷达前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配，通过判断相邻两帧数据所识别出的各目标之间的距离与预设的第一阈值范围的关系来确定是否为同一目标的步骤，包括：根据前一帧各检测目标的位姿数据，预测后一帧各检测目标的位姿数据，所述位姿数据包括位置、速度和行驶方向，对于每一检测目标，以前一帧该检测目标的位置和预测的后一帧该目标的位置为椭圆的焦点，根据设定的椭圆离心率划定关联区域，如式(1.1)所示：
其中，e表示离心率，v表示该目标的速度；比较当前帧数据的各检测目标的位置与前一帧各检测目标对应的所述椭圆范围的关系，在当前帧数据的一检测目标的位置位于前一帧一检测目标的椭圆范围内的情况下，确定前后两帧数据对应的检测目标为同一目标。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于相机前后两帧数据的各检测目标之间的关联匹配，基于相机模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的边界框，通过比较前后两帧数据所识别出的各目标的边界框来确定是否为同一目标的步骤，包括：基于相机模型前一帧数据检测出的各检测目标的第一边界框和当前帧数据检测出的各检测目标的第二边界框，当所述第一边界框与所述第二边界框有交集时，计算所述第一边界框与所述第二边界框的交集和并集，并求所述交集与所述并集的面积比值；在所述面积比值满足预设的第二阈值范围的情况下，确定所述第一边界框对应的检测目标与所述第二边界框对应的检测目标在前后两帧数据中为同一目标。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于前后两帧数据中激光雷达的各检测目标与相机的各检测目标的关联匹配，基于激光雷达的检测模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的三维包围框和相机模型根据每一帧数据所识别出的各检测目标的边界框，通过比较前后两帧数据所识别出的各目标的所述三维包围框和所述边界框的范围来确定是否...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨劲松，刘旭，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：