【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车载辅助驾驶，具体涉及一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理系统和方法。
技术介绍
1、基于图像传感器的车辆辅助驾驶技术已广泛应用在道路交通中，而车载雷达由于成本和使用寿命限制等原因并未成为车辆的标配，大大制约了基于雷达的辅助驾驶技术的推广范围。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决的技术问题是如何提高车辆上驾驶辅助系统的感知范围。
2、根据第一方面，一种实施例中提供一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理系统，包括：
3、车载无线通讯装置，用于获取雷达标识数据；所述雷达标识数据为车外雷达获取的在一预设空间范围内所有移动物体的空间三维信息和/或二维边界信息；所述车外雷达为未装载在该车辆上的雷达；
4、车载图像获取装置，用于获取该车辆视角的周围图像数据；
5、多感知融合装置，用于应用一预设的多感知融合算法，依据所述周围图像数据和所述雷达标识数据建立所述周围图像数据中成像的移动物体与所述雷达标识数据中该移动物体的空间三维信息建立对应关系，以识别出该车辆在所述雷达标识数据中对应的空间三维信息；
6、辅助驾驶提示装置，用于图形化显示标识该车辆的所述雷达标识数据，以用于辅助驾驶。
7、一实施例中，所述车外雷达设置在其它车辆、路侧和/或无人机上；所述车外雷达的种类包括微波雷达、毫米波雷达和/或激光雷达。
8、一实施例中，所述雷达标识数据只包括所述预设空间范围内的所有移动物体的空间三维信息和/或二维边
9、一实施例中，预设的所述多感知融合算法包括双阶段度量匹配融合算法，应用所述双阶段度量匹配融合算法的过程包括：
10、提取所述周围图像数据中成像的移动物体的图像目标特征集合a；
11、提取所述雷达标识数据中的移动物体的雷达目标特征集合b；
12、通过对图像目标特征集合a和雷达目标特征集合b中每个元素的相似度，筛选出所述周围图像数据中成像移动物体与所述雷达标识数据中移动物体的共同移动目标对集合s；
13、在共同移动目标对集合s中提取在所述周围图像数据中满足一预设顶点提取条件的图像目标特征集合a中元素a_v_m的图像八个顶点集合v_m_d；
14、在共同移动目标对集合s中提取对应元素a_v_m的雷达目标特征集合b中的元素b_r_θ的雷达八个顶点集r_θ_d；
15、应用点云配准方法计算获取元素a_v_m的图像八个顶点集合v_m_d与元素b_r_θ的雷达八个顶点集r_θ_d之间相互转换的旋转平移刚性变换矩阵；
16、依据所述旋转平移刚性变换矩阵获取所述周围图像数据中成像的移动物体与所述雷达标识数据中对应的移动物体之间的三维坐标对应关系。
17、一实施例中，所述预设顶点提取条件包括：
18、对应图像目标特征集合a中元素a_v_m的移动物体在所述周围图像数据的一预设居中区域内，且与该车辆的距离不大于一预设值。
19、根据第二方面，一种实施例中提供一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理方法，包括：
20、获取雷达标识数据；所述雷达标识数据为车外雷达获取的在一预设空间范围内包括该车辆的所有移动物体的空间三维信息和/或二维边界信息；所述车外雷达为未装载在该车辆上的雷达；
21、当该车辆上设置有车载雷达时获取该车辆上的车载雷达数据，并将所述车载雷达数据转换为与所述雷达标识数据格式相同的车载标识数据；
22、依据所述雷达标识数据和所述车载标识数据对所述车载雷达进行精度校验；
23、当所述车载雷达精度不满足辅助驾驶预设的最低精度要求时，将所述雷达标识数据用于该车辆的辅助驾驶。
24、一实施例中，雷达数据处理方法还包括：
25、当所述车载雷达精度满足辅助驾驶预设的最低精度要求时，将所述车载标识数据通过无线通讯方式向外广播，以用于其它车辆的辅助驾驶。
26、一实施例中，雷达数据处理方法还包括：
27、当该车辆上没有车载雷达时，获取该车辆视角的周围图像数据；
28、应用一预设的多感知融合算法，依据所述周围图像数据和所述雷达标识数据建立所述周围图像数据中成像的移动物体与所述雷达标识数据中该移动物体的空间三维信息建立对应关系，以识别出该车辆在所述雷达标识数据中对应的空间三维信息；
29、图形化显示标识该车辆的所述雷达标识数据，以用于该车辆的辅助驾驶。
30、一实施例中，所述雷达标识数据只包括所述预设空间范围内包括该车辆的所有移动物体的空间三维信息和/或二维边界信息，所述空间三维信息包括移动物体的大小、位置和/或方向，所述二维边界信息为所述移动物体相对一预设平面上的投影边界信息。
31、据上述实施例的雷达数据处理系统，由于将非自身车辆的雷达数据应用到自身车辆的辅助驾驶系统中，使得只基于图像数据实现辅助驾驶的车辆获取雷达数据，其车载辅助驾驶系统的感知精度更高、感知范围更大。
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1.一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，所述车外雷达设置在其它车辆、路侧和/或无人机上；所述车外雷达的种类包括微波雷达、毫米波雷达和/或激光雷达。
3.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，所述雷达标识数据只包括所述预设空间范围内的所有移动物体的空间三维信息和/或二维边界信息，所述空间三维信息包括移动物体的大小、位置和/或方向，所述二维边界信息为所述移动物体相对一预设平面上的投影边界信息。
4.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，预设的所述多感知融合算法包括双阶段度量匹配融合算法，应用所述双阶段度量匹配融合算法的过程包括：
5.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，所述预设顶点提取条件包括：
6.一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理方法，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的雷达数据处理方法，其特征在于，还包括：
8.如权利要求6所述的雷达数据处理方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于车载辅助驾驶系统的雷达数据处理系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，所述车外雷达设置在其它车辆、路侧和/或无人机上；所述车外雷达的种类包括微波雷达、毫米波雷达和/或激光雷达。
3.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，所述雷达标识数据只包括所述预设空间范围内的所有移动物体的空间三维信息和/或二维边界信息，所述空间三维信息包括移动物体的大小、位置和/或方向，所述二维边界信息为所述移动物体相对一预设平面上的投影边界信息。
4.如权利要求1所述的雷达数据处理系统，其特征在于，预设的所述多感知融合算法包括双阶段度量匹配融合算法，应用所述双阶段度量匹配融合算法的过程包括：
5.如权利要求1所述的雷...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，孙晨阳，郭俊琪，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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