【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体地涉及一种基于freespace的多传感器目标融合方法、一种基于freespace的多传感器目标融合装置、一种基于freespace的多传感器目标融合设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目标融合系统是自动驾驶系统的一部分，它的主要功能是处理多种车载感知设备发出的目标信息，将探测具有相同属性的数据相互融合，得到优于单个传感器探测性能的一种方法。这种融合方式可以增强系统功能或增加系统安全特性，比如，毫米波雷达和激光雷达两种传感器同时工作探测前方物体目标，并对物体目标进行融合，输出融合后的物体目标不仅提高了测量精度而且在某一传感器失效的情况下自动驾驶系统仍可以运行，达到失效可运行的功能安全需求。
2、由于雷达垂直角度分辨率很差，所以雷达无法得到障碍物是地面的障碍物还是空中的障碍物，所以会导致一些空中的障碍物也作为正常目标进行输出，影响了自动驾驶车辆的行驶，导致本车误制动，所以现阶段的使用策略为不使用单毫米波雷达的运动目标，但是这样会导致另外一个问题，就是真正的单毫米波雷达目标也不会使用，导致自动驾驶车辆碰撞真正的障碍物，导致产生很大的隐患。
3、freespace：自由空间，对应到自动驾驶的使用场景，即为自动驾驶车辆可以行使的空间，在此空间中行使对本车没有影响。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种基于freespace的多传感器目标融合方法、装置、设备及存储介质，通过引入freespace算法，以解决
技术介绍
2、为了实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基于freespace的多传感器目标融合方法，包括：获取由freespace算法得到的点集，并根据点的属性信息对所述点集中的点进行分类；根据所述点集中的轮廓点对雷达点进行筛选；将所述点集中的动态点进行聚类后与筛选后的雷达点进行融合；将所述点集中的非障碍点与融合剩余的雷达点进行关联。
3、优选的，根据点的属性信息对所述点集中的点进行分类，包括：根据位置信息将点分为轮廓点或非轮廓点；根据目标信息将点分为属于目标点或不属于目标点；根据风险概率将点分为风险点或非风险点；根据运动信息将点分为动态位或静止点。
4、优选的，根据所述点集中的轮廓点对雷达点进行筛选，包括：计算运动状态为静止的雷达点的角度信息和径向距离信息；根据所述角度信息和径向距离信息与所述轮廓点之间的关系，标记出位于轮廓点所构成的freespace范围内的雷达点；将标记出的雷达点进行再次判断以确定是否被删除。
5、优选的，将标记出的雷达点进行再次判断以确定是否被删除，包括：雷达点被判定为障碍物的概率小于预设概率，且存在周期大于第一预设时长，且位于所述freespace范围内的存在周期大于第二预设时长，则对该雷达点进行删除。
6、优选的，将所述点集中的动态点进行聚类后与筛选后的雷达点进行融合，包括：根据所述动态点的角度将满足设定角度范围的动态点聚类至多个目标；将所述多个目标与筛选后的雷达点进行融合。
7、优选的，将所述点集中的非障碍点与融合剩余的雷达点进行关联，包括：以融合剩余的雷达点为中心确定范围；将所述范围内的非障碍点与中心的融合剩余的雷达点进行关联；根据关联结果更新融合目标的属性。
8、优选的，所述方法还包括：提取关联后的雷达目标至第一目标列表；提取明确分类的障碍物和无分类且运动的障碍物到第二目标列表。
9、在本专利技术的第二方面，还提供了一种基于freespace的多传感器目标融合装置，包括：freespace计算模块，用于获取由freespace算法得到的点集，并根据点的属性信息对所述点集中的点进行分类；筛选模块，用于根据所述点集中的轮廓点对雷达点进行筛选；融合模块，用于将所述点集中的动态点进行聚类后与筛选后的雷达点进行融合；以及关联模块，用于将所述点集中的非障碍点与融合剩余的雷达点进行关联。
10、在本专利技术的第三方面，还提供了一种基于freespace的多传感器目标融合设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现前述的基于freespace的多传感器目标融合方法的步骤。
11、在本专利技术的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行前述的基于freespace的多传感器目标融合方法的步骤。
12、本专利技术的第五方面提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现前述的基于freespace的多传感器目标融合方法。
13、上述技术方案至少具有以下有益效果：
14、(1)本专利技术的实施方式有较强的鲁棒性，通过雷达与freespace点的融合，实现了更大范围的环境感知，能更真实的反映现实世界。
15、(2)本专利技术的实施方式充分利用传感器特性，使用freespace减少空中雷达点的干扰，减少了自动驾驶车辆的误制动。
16、(3)本专利技术的实施方式提升了功能安全等级，为自动驾驶功能安全性能提供了保障。
17、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于freespace的多传感器目标融合方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据点的属性信息对所述点集中的点进行分类，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述点集中的轮廓点对雷达点进行筛选，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将标记出的雷达点进行再次判断以确定是否进行删除，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述点集中的动态点进行聚类后与筛选后的雷达点进行融合，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述点集中的非障碍点与融合剩余的雷达点进行关联，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于freespace的多传感器目标融合装置，其特征在于，包括：
9.一种基于freespace的多传感器目标融合设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有指令，其特征在于，当其在计算机上运行时，使得计算机执行前述的基于freespace的多传感器目标融合方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于freespace的多传感器目标融合方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据点的属性信息对所述点集中的点进行分类，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述点集中的轮廓点对雷达点进行筛选，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将标记出的雷达点进行再次判断以确定是否进行删除，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述点集中的动态点进行聚类后与筛选后的雷达点进行融合，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述点集中的非障碍点与融合剩余的雷达点进行关联，...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩汝涛，张乐，
申请(专利权)人：毫末智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。