一种基于多元信息的单车融合感知系统技术方案

本发明专利技术涉及行车环境感知技术领域，尤其是涉及一种基于多元信息的单车融合感知系统，所述系统包括：传感器模块，该模块用于采集行车过程中的行车环境信息，行车环境信息包括原始光学数据和原始雷达数据；目标信息融合识别模块，该模块利用行车环境信息识别目标车辆及其车辆特征；轨迹跟踪与预测模块，该模块利用车辆特征对目标车辆的运动轨迹进行跟踪和预测，进而生成局部交通态势图；风险测算与路径优化模块，该模块利用车辆特征和局部交通态势图计算行车风险并优化本车的行车路径。本发明专利技术能够利用不同类型的数据对行车环境进行准确的融合识别，并实时计算行车风险和优化行车路径，切实保证智能汽车在行驶过程中的稳定性和安全性。全性。全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多元信息的单车融合感知系统


[0001]本专利技术涉及行车环境感知
，尤其是一种基于多元信息的单车融合感知系统。

技术介绍

[0002]近几年，随着交通拥堵、道路安全、环境问题的日益严峻以及新一轮科技革命推动的产业变革的不断深化，智能汽车技术研究在世界范围内已得到广泛重视。从计算机技术层面，智能汽车应用的技术主要分为3类，分别为感知技术、决策技术和控制技术。其中，感知技术是实现智能汽车环境感知的关键，主要包括内部环境感知和外部环境感知，外部环境感知对象有车道线、行人以及目标车辆等，车内环境感知对象包括车辆所在位置、车辆当前状态以及驾驶人的状态等。车辆感知技术对智能车辆而言，起到基础性的作用。在确定感知范围和精度后，智能汽车环境感知在人工智能技术的支持下水平显著提升，也由原来的单车单一传感器感知附近车辆的位置、速度等，实现了向单车多传感器融合感知的转型。
[0003]现有的单车多传感融合感知技术，尽管关于智能汽车环境感知技术的研究与应用已经获得了一些显著成果，如机器视觉和毫米波雷达等技术得到工程化应用，但是在复杂行车环境下，感知范围和精度等仍有待提高，对行车中的风险感知和预测也急需弥补和提升。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于多元信息的单车融合感知系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供的一种基于多元信息的单车融合感知系统，所述系统包括：传感器模块，所述传感器模块用于采集行车过程中的行车环境信息，所述行车环境信息包括原始光学数据和原始雷达数据；目标信息融合识别模块，所述目标信息融合识别模块利用所述行车环境信息识别目标车辆和所述目标车辆的车辆特征；轨迹跟踪与预测模块，所述轨迹跟踪与预测模块利用所述车辆特征对所述目标车辆的运动轨迹进行跟踪和预测，进而生成局部交通态势图；风险测算与路径优化模块，所述风险测算与路径优化模块利用所述局部交通态势图计算行车风险并优化本车的行车路径。本专利技术能够利用不同类型的数据对行车环境进行准确的融合识别，并实时计算行车风险和优化行车路径，切实保证智能汽车在行驶过程中的稳定性和安全性。
[0006]可选的，所述传感器模块包括：高清摄像头，所述高清摄像头用于获取行车过程中的所述原始光学数据；毫米波雷达，所述毫米波雷达用于获取行车过程中的所述原始雷达数据。
[0007]进一步的，高清摄像头和毫米波雷达在数据获取上可以优缺互补，为准确感知行车环境提供可靠的数据基础，进而准确的对行车环境进行融合感知。
[0008]可选的，所述目标信息融合识别模块包括：目标序列生成子模块，所述目标序列生成子模块利用所述行车环境信息生成第一
目标检测序列和第二目标检测序列；目标识别子模块，所述目标识别子模块利用所述第一目标检测序列和所述第二目标检测序列识别出所述目标车辆以及所述目标车辆的车辆特征，所述车辆特征包括目标车辆速度、目标车辆位置、目标车辆大小以及目标车辆质量。
[0009]进一步的，目标车辆为行车环境中除本车之外的其他车辆。
[0010]可选的，所述轨迹跟踪与预测模块包括：轨迹跟踪子模块，所述轨迹跟踪子模块用于根据所述车辆特征绘制所述目标车辆的运动轨迹；轨迹预测子模块，所述轨迹预测子模块根据所述车辆特征、所述运动轨迹和高精度地图预测所述目标车辆接下来一段时间的预测运动轨迹，并根据所述预测运动轨迹生成所述局部交通态势图。
[0011]可选的，所述目标序列生成子模块执行如下步骤：对所述原始光学数据进行视觉识别和分类得到所述第一目标检测序列，所述第一目标检测序列为包括第一车辆序列和所述第一车辆序列的第一特征序列；对所述原始雷达数据进行预处理得到所述第二目标检测序列，所述第二目标检测序列包括第二车辆序列和所述第二车辆序列的第二特征序列。
[0012]进一步的，对原始雷达数据进行预处理的过程包括去除空信号、去除虚假目标、去除静止目标和去除无关目标，以筛选出目标车辆真实的回波信号。
[0013]可选的，所述第一特征序列包括车辆速度、车辆位置、车辆大小和车辆质量四类数据的序列，所述第二特征序列包括车辆速度、车辆位置以及车辆大小三类数据的序列；所述目标识别子模块执行如下步骤：利用所述第一特征序列和所述第二特征序列对所述第一车辆序列和所述第二车辆序列中的车辆进行特征匹配，进而得到所述目标车辆；将所述目标车辆在所述第一特征序列和所述第二特征序列中对应的同类数据进行数据融合，得到所述车辆特征。
[0014]可选的，所述利用所述第一特征序列和所述第二特征序列对所述第一车辆序列和所述第二车辆序列中的车辆进行特征匹配，进而得到所述目标车辆包括如下步骤：建立相似度匹配模型，所述相似度匹配模型满足如下关系：
[0015]其中，m为匹配值，为一个检测周期内所述第一特征序列中第i个车辆的车辆速度序列，为一个检测周期内所述第二特征序列中第j个车辆的车辆速度序列，T表示进行转置操作，为一个检测周期内所述第一特征序列中第i个车辆的车辆速度序列与所述第二特征序列中第j个车辆的车辆速度序列之间的协方差矩阵逆矩阵；使用所述相似度匹配模型计算所述第一特征序列与所述第二特征序列之间同类数据之间的匹配值，并根据匹配值的大小确定所述高清摄像头和所述毫米波雷达识别的同一目标，即所述目标车辆。
[0016]进一步的，利用相似度匹配模型将高清摄像头和毫米波雷达识别到的车辆关联起
来，以确定同一目标在不同传感器上得到的数据，进而利用不同传感器上得到的数据准确的对目标进行融合识别，得到目标车辆的车辆特征。
[0017]可选的，所述轨迹跟踪子模块执行如下步骤：以本车为坐标原点建立直角坐标系，进而在一个检测周期内持续记录所述目标车辆速度和所述目标车辆位置，同时在每个所述目标车辆位置处标注相应的所述目标车辆速度；根据所述目标车辆速度和所述目标车辆位置绘制所述目标车辆的运动轨迹。
[0018]可选的，所述轨迹预测子模块执行如下步骤：在所述直角坐标系对所述运动轨迹进行拟合以获取所述运动轨迹的函数表达式；利用所述函数表达式计算所述目标车辆的轨迹偏转率，所述轨迹偏转率满足如下关系：
[0019]其中，为所述轨迹偏转率，为所述函数表达式的二阶导数，为所述函数表达式的一阶导数，为自变量；根据所述轨迹偏转率、所述目标车辆速度和高精度地图在所述直角坐标系上预测所述目标车辆在接下来一段时间的预测运动轨迹；绘制所有所述目标车辆的预测运动轨迹进而生成所述局部交通态势图。
[0020]进一步的，局部交通态势图能够直观的反映所有目标车辆在接下来一段时间内的运动轨迹，能够实现对行车环境的整体感知，为行车风险的计算提供数据基础，并为优化行车路径进而规避行车风险提供参考，进而保证智能汽车在行驶过程中的稳定性和安全性。
[0021]可选的，所述风险测算与路径优化模块执行如下步骤：确定本车的当前行车速度，并根据所述当前行车速度确定本车在接下来一段时间里在所述局部交通态势图中的行车路径；计算所述行车路径与所述预测运动轨迹之间的最短距本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于，包括：传感器模块，所述传感器模块用于采集行车过程中的行车环境信息，所述行车环境信息包括原始光学数据和原始雷达数据；目标信息融合识别模块，所述目标信息融合识别模块利用所述行车环境信息识别目标车辆和所述目标车辆的车辆特征；轨迹跟踪与预测模块，所述轨迹跟踪与预测模块利用所述车辆特征对所述目标车辆的运动轨迹进行跟踪和预测，进而生成局部交通态势图；风险测算与路径优化模块，所述风险测算与路径优化模块利用所述车辆特征和所述局部交通态势图计算行车风险并优化本车的行车路径。2.根据权利要求1所述的一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于，所述传感器模块包括：高清摄像头，所述高清摄像头用于获取行车过程中的所述原始光学数据；毫米波雷达，所述毫米波雷达用于获取行车过程中的所述原始雷达数据。3.根据权利要求2所述的一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于，所述目标信息融合识别模块包括：目标序列生成子模块，所述目标序列生成子模块利用所述行车环境信息生成第一目标检测序列和第二目标检测序列；目标识别子模块，所述目标识别子模块利用所述第一目标检测序列和所述第二目标检测序列识别出所述目标车辆以及所述目标车辆的车辆特征，所述车辆特征包括目标车辆速度、目标车辆位置、目标车辆大小以及目标车辆质量。4.根据权利要求3所述的一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于，所述轨迹跟踪与预测模块包括：轨迹跟踪子模块，所述轨迹跟踪子模块用于根据所述车辆特征绘制所述目标车辆的运动轨迹；轨迹预测子模块，所述轨迹预测子模块根据所述车辆特征、所述运动轨迹和高精度地图预测所述目标车辆接下来一段时间的预测运动轨迹，并根据所述预测运动轨迹生成所述局部交通态势图。5.根据权利要求4所述的一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于，所述目标序列生成子模块执行如下步骤：对所述原始光学数据进行视觉识别和分类得到所述第一目标检测序列，所述第一目标检测序列为包括第一车辆序列和所述第一车辆序列的第一特征序列；对所述原始雷达数据进行预处理得到所述第二目标检测序列，所述第二目标检测序列包括第二车辆序列和所述第二车辆序列的第二特征序列。6.根据权利要求5所述的一种基于多元信息的单车融合感知系统，其特征在于：所述第一特征序列包括车辆速度、车辆位置、车辆大小和车辆质量四类数据的序列，所述第二特征序列包括车辆速度、车辆位置以及车辆大小三类数据的序列；所述目标识别子模块执行如下步骤：利用所述第一特征序列和所述第二特征序列对所述第一车辆序列和所述第二车辆序列中的车辆进行特征匹配，进而得到所述目标车辆；
将所述目标车辆在所述第一特征序列和所述第二特征序列中对应的同类数据进行数据融合，得到所述车辆特征。7.根据权利要求6所述的一种基于多元...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玉玺，
申请(专利权)人：济南卓伦智能交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：