基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法，属于自动驾驶多传感器融合技术领域。所述方法包括：获取融合目标中的毫米波雷达观测目标；根据所述毫米波雷达观测目标获取与所述毫米波雷达观测目标对应的毫米波雷达跟踪点云；计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的速度差值；在所述毫米波雷达跟踪点云位于所述融合目标的外部的情况下，计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的位置差值；建立稀疏线性方程；将所述速度差值和所述位置差值代入稀疏线性方程，求解获得融合目标的状态估计值。本申请所述方法结合毫米波雷达点云观测信息对融合目标的速度和位置进行约束，提高了融合目标的状态准确度。提高了融合目标的状态准确度。提高了融合目标的状态准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法及装置


[0001]本申请涉及自动驾驶多传感器融合
，具体涉及一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法、一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化装置、一种机器可读存储介质及一种处理器。

技术介绍

[0002]随着智能驾驶技术的发展，对目标车辆的感知精度要求越来越高，目前各个厂商使用的算法基本都是目标级的多传感器融合算法做目标感知，存在一些传感器原始数据损失的现象。
[0003]然而，传感器原始数据损失容易造成多传感器目标融合的目标状态优化结果不够准确。因此，如何利用如毫米波雷达点云等原始数据做多传感器目标融合成了目前一个研究方向。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法及装置。所述方法结合毫米波雷达点云观测信息对融合目标的速度和位置进行约束，提高了融合目标的状态准确度。
[0005]为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法，所述方法包括：
[0006]获取融合目标中的毫米波雷达观测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达点云的目标状态优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取融合目标中的毫米波雷达观测目标；根据所述毫米波雷达观测目标获取与所述毫米波雷达观测目标对应的毫米波雷达跟踪点云；计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的速度差值；在所述毫米波雷达跟踪点云位于所述融合目标的外部的情况下，计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的位置差值；建立稀疏线性方程；将所述速度差值和所述位置差值代入稀疏线性方程，求解获得融合目标的状态估计值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的速度差值，包括：获取所述融合目标以及所述毫米波雷达跟踪点云的径向速度，并将所述径向速度分解为横向速度和纵向速度；计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的横向速度差值以及纵向速度差值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的位置差值，包括：获取所述融合目标以及所述毫米波雷达跟踪点云的位置信息，所述位置信息包括：横向位置和纵向位置；计算所述融合目标与所述毫米波雷达跟踪点云的横向位置差值和纵向位置差值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立稀疏线性方程，包括：基于雅可比矩阵、海塞矩阵和毫米波雷达跟踪点云的速度和位置观测值建立稀疏线性方程。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照公式H
·
Δx＝
‑
B建立稀疏线性方程；其中，B＝J
T
e；H为海塞矩阵；J
T
为融合目标的状态估计值的雅...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭伟，陈剑斌，任凡，刘辉，
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：