本申请涉及自动驾驶感知目标技术领域，特别涉及一种车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取多个传感器采集车辆周围的道路信息和跟踪目标的跟踪信息；提取每个传感器采集的道路信息中跟踪目标的目标信息，基于跟踪信息和/或目标信息构建代价矩阵；利用代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，利用最优匹配对对多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，以实现跟踪目标的同步跟踪或异步跟踪。由此，解决了相关技术中由于不同传感器受环境和硬件限制，导致获取目标信息的丢失或者偏差，难以实现多源异构传感器目标关联等问题。源异构传感器目标关联等问题。源异构传感器目标关联等问题。
【技术实现步骤摘要】
车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶感知目标
，特别涉及一种车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]随着智能化时代的到来，各行各业技术蓬勃发展。大众消费者对智能化茶品的希望和需求也越来越大。然而智能化于汽车行业，不仅是满足客户需求，也是行业拉升品牌的有效途径。因此，自动驾驶在新时代、新技术背景下，逐渐成为新一轮社会热潮。在底层技术受限的条件下，结构化道路是自动驾驶领域的主要方向，但是仍然存在两大技术难题：1、多源传感器目标关联；2、多源传感器目标属性融合。复杂的现实环境决定了单一传感器对显示表达不足，多源异构传感器的目标成为自动驾驶必不可少信息，对车辆驾驶控制有着关键性的作用。但不同传感器由于受环境和硬件条件的限制，都会存在目标虚假、丢失以及位置、速度等关键信息的跳变和误差。
技术实现思路
[0003]本申请提供一种车辆的多目标关联方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中由于不同传感器受环境和硬件限制，导致获取目标信息的丢失或者偏差，难以实现多源异构传感器目标关联等问题。
[0004]本申请第一方面实施例提供一种车辆的多目标关联方法，包括以下步骤：获取多个传感器采集车辆周围的道路信息和跟踪目标的跟踪信息；提取每个传感器采集的道路信息中所述跟踪目标的目标信息，基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵；利用所述代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，利用所述最优匹配对对所述多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，以实现所述跟踪目标的同步跟踪或异步跟踪。
[0005]根据上述技术手段，本申请实施例可以通过车辆跟踪目标的跟踪信息和/或目标信息构建代价矩阵，利用代价矩阵寻找最优途的办法解决目标关联问题，不仅能实现同步目标匹配跟踪，也能实现异步目标匹配跟踪，能够更真实的复原现实场景。
[0006]可选地，所述利用所述代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，包括：利用匈牙利算法对所述代价矩阵进行计算，确定最小匹配代价对应的匹配对，所述最优匹配对为所述最小匹配代价对应的匹配对。
[0007]根据上述技术手段，本申请实施例可以采用匈牙利算法对代价矩阵进行计算，寻找最优匹配对，从而实现目标关联。
[0008]可选地，所述利用所述最优匹配对对所述多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，包括：基于跟踪目标与每个传感器的观测目标匹配形成跟踪链表，利用所述跟踪链表串联所述跟踪目标的所有目标信息，实现所述多个传感器的同步目标关联；关联所述跟踪目标与每个传感器的观测目标，实现所述多个传感器的异步目标关联。
[0009]根据上述技术手段，本申请实施例针对同步目标关联，能基于跟踪目标信息与观
测目标匹配形成跟踪链表，串联目标上下文信息，增加了单传感器目标的动态属性，也提升了目标的可靠性；针对异步目标关联，能使跟踪目标与各传感器观测目标关联，提升了实时场景感知目标的稳定性，降低环境认知的资源消耗。
[0010]可选地，所述基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵，包括：若对所述多个传感器进行同步目标关联，则基于所述跟踪信息和所述目标信息构建代价矩阵；若对所述多个传感器进行异步目标关联，则基于所述跟踪信息或所述目标信息构建代价矩阵。
[0011]根据上述技术手段，本申请实施例针对同步目标关联和异步目标关联，利用不同的信息进行构建代价矩阵，为计算最优关联匹配做预处理。
[0012]可选地，所述若对所述多个传感器进行同步目标关联，则基于所述跟踪信息和所述目标信息构建代价矩阵，包括：基于所述跟踪信息和所述目标信息构建每个传感器的代价矩阵，利用所述每个传感器的代价矩阵实现单传感器目标关联；在单传感器目标关联之后，融合所述每个传感器的目标信息，得到融合信息，基于所述融合信息和所述每个传感器的目标信息构建代价矩阵。
[0013]根据上述技术手段，本申请实施例在进行同步目标关联时，可以基于单传感器的目标信息和融合目标信息构建代价矩阵。
[0014]可选地，若对所述多个传感器进行异步目标关联，则基于所述跟踪信息或所述目标信息构建代价矩阵，包括：根据所述每个传感器的跟踪信息，或者所述每个传感器的目标信息的融合信息构建代价矩阵。
[0015]根据上述技术手段，本申请实施例在进行异步目标关联时，可以根据单传感器跟踪信息或者多传感器融合信息构建代价矩阵。
[0016]可选地，在基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵之前，包括：获取每个传感器的传感器测量特征和传感器跟踪特征；根据所述传感器测量特征对所述目标信息进行时间补偿和空间同步；根据所述传感器跟踪特征对所述跟踪信息进行时间补偿和空间同步。
[0017]根据上述技术手段，本申请实施例在构建代价矩阵之前，需要根据传感器的测量特征和跟踪特征，分别对目标信息和跟踪信息进行时间补偿和空间同步，以便准确获取到目标信息和跟踪信息，保证后续构建代价矩阵的可靠性。
[0018]本申请第二方面实施例提供一种车辆的多目标关联装置，包括：获取模块，用于获取多个传感器采集车辆周围的道路信息和跟踪目标的跟踪信息；构建模块，用于提取每个传感器采集的道路信息中所述跟踪目标的目标信息，基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵；匹配模块，用于利用所述代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，利用所述最优匹配对对所述多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，以实现所述跟踪目标的同步跟踪或异步跟踪。
[0019]本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆的多目标关联方法。
[0020]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的车辆的多目标关联方法。
[0021]由此，本申请至少具有如下有益效果：
[0022](1)本申请实施例可以通过车辆跟踪目标的跟踪信息和/或目标信息构建代价矩阵，利用代价矩阵寻找最优途的办法解决目标关联问题，不仅能实现同步目标匹配跟踪，也能实现异步目标匹配跟踪，能够更真实的复原现实场景。
[0023](2)本申请实施例可以采用匈牙利算法对代价矩阵进行计算，寻找最优匹配对，从而实现目标关联。
[0024](3)本申请实施例针对同步目标关联，能基于跟踪目标信息与观测目标匹配形成跟踪链表，串联目标上下文信息，增加了单传感器目标的动态属性，也提升了目标的可靠性；针对异步目标关联，能使跟踪目标与各传感器观测目标关联，提升了实时场景感知目标的稳定性，降低环境认知的资源消耗。
[0025](4)本申请实施例针对同步目标关联和异步目标关联，利用不同的信息进行构建代价矩阵，为计算最优关联匹配做预处理。
[0026](5)本申请实施例在进行同步目标关联时，可以基于单传感器的目标信息和融合目标信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的多目标关联方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个传感器采集车辆周围的道路信息和跟踪目标的跟踪信息；提取每个传感器采集的道路信息中所述跟踪目标的目标信息，基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵；利用所述代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，利用所述最优匹配对对所述多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，以实现所述跟踪目标的同步跟踪或异步跟踪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述代价矩阵和预设关联配对信息确定最优匹配对，包括：利用匈牙利算法对所述代价矩阵进行计算，确定最小匹配代价对应的匹配对，其中，所述最优匹配对为所述最小匹配代价对应的匹配对。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述最优匹配对对所述多个传感器进行同步目标关联或异步目标关联，包括：基于跟踪目标与每个传感器的观测目标匹配形成跟踪链表，利用所述跟踪链表串联所述跟踪目标的所有目标信息，实现所述多个传感器的同步目标关联；关联所述跟踪目标与每个传感器的观测目标，实现所述多个传感器的异步目标关联。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述跟踪信息和/或所述目标信息构建代价矩阵，包括：若对所述多个传感器进行同步目标关联，则基于所述跟踪信息和所述目标信息构建代价矩阵；若对所述多个传感器进行异步目标关联，则基于所述跟踪信息或所述目标信息构建代价矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述若对所述多个传感器进行同步目标关联，则基于所述跟踪信息和所述目标信息构建代价矩阵，包括：基于所述跟踪信息和所述目标信息构建每个传感器的代价矩阵，利用所述每个传感器的代价矩阵实现单传感器目标关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭余，熊新立，任凡，孔周维，蔡渝东，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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