【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，具体提供一种感知融合结果获取方法、感知融合处理方法、可读存储介质及智能设备。
技术介绍
1、自动驾驶领域的目标跟踪在近年来取得了显著的进展，特别是在神经网络、多传感器融合以及时序信息处理方面，例如将激光雷达数据与图像数据相结合，并充分利用时序信息。在这方面，transformer作为一种强大的序列建模工具，它的自注意力机制有助于捕捉目标在不同传感器数据和时序信息中的长距离依赖关系，并在多模态数据融合中发挥关键作用。
2、但是transformer在实车部署时，因为数据计算的复杂性和大参数量的特征，以及多模态异步时序的数据特征，为保证执行的速度和效率，也需要有专门的工程链路进行适配。但是由于transformer在自动驾驶领域是一种新架构，硬件条件也受到限制，多模态异步时序数据如何进行快速拼接和组合，以使得transformer神经网络网络能够在实车场景下能够得到应用，是本领域需要解决的问题。
3、相应地，本领域需要一种新的感知融合结果获取方案来解决上述问题。
技术实现思路
1、为了克服上述缺陷，提出了本申请，以提供解决或至少部分地解决如何实现多模态的异步感知数据的快速拼接和组合的问题。
2、在第一方面，本申请提供一种感知融合结果获取方法，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
3、针对每个传感器，将基于所述传感器获取的目标检测结果与所述智能设备对应的定位数据进行配对，获得所述传感器对
4、将多个传感器的所述目标检测配对结果存入用于存储感知融合结果的特征队列中，以获取所述感知融合结果。
5、在上述感知融合结果获取方法的一个技术方案中，所述将基于所述传感器获取的目标检测结果与所述智能设备对应的定位数据进行配对，获得所述传感器对应的目标检测配对结果，包括：
6、将所述传感器获取的目标检测结果放入所述传感器对应的缓存队列中；
7、针对所述缓存队列中的每个目标检测结果，将所述目标检测结果与距离所述目标检测检测结果生成时刻最近的所述定位数据进行配对，获得所述目标检测配对结果。
8、在上述感知融合结果获取方法的一个技术方案中，所述将多个传感器的所述目标检测配对结果存入用于存储感知融合结果的特征队列中，以获取所述感知融合结果，包括：
9、当多个传感器的目标检测配对结果均更新时，根据预设的事件线程管理器，将所述目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中；
10、其中，所述事件线程管理器对不同频率的所述传感器的目标检测配对结果进行异步管理。
11、在第二方面，提供一种感知融合处理方法，其特征在于，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
12、针对每个传感器，将基于所述传感器获取的目标检测结果与所述智能设备对应的定位数据进行配对，获得所述传感器对应的目标检测配对结果；
13、将多个传感器的所述目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中；
14、将所述特征队列中的所述目标检测配对结果输入至预设的神经网络模型中，获取感知目标跟踪结果。
15、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述将基于所述传感器获取的目标检测结果与所述智能设备对应的定位数据进行配对，获得所述传感器对应的目标检测配对结果，包括：
16、将所述传感器获取的目标检测结果放入所述传感器对应的缓存队列中；
17、针对所述缓存队列中的每个目标检测结果，将所述目标检测结果与距离所述目标检测检测结果生成时刻最近的所述定位数据进行配对，获得所述目标检测配对结果。
18、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述将多个传感器的所述目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中，包括：
19、当多个传感器的目标检测配对结果均更新时，根据预设的事件线程管理器，将所述目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中；
20、其中，所述事件线程管理器对不同频率的所述传感器的目标检测配对结果进行异步管理。
21、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述将所述目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中，包括：
22、对所述目标检测配对结果进行数据解析，获得目标数据解析结果；
23、将所述目标数据解析结果存入用于存储感知特征的特征队列中。
24、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述将所述目标数据解析结果存入用于存储感知特征的特征队列中，包括：
25、对所述特征队列中的目标数据解析结果进行滑动窗口采样；
26、将采样后的目标数据解析结果存入用于存储感知特征的特征队列中。
27、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述对所述特征队列中的目标数据解析结果进行滑动窗口采样，包括：
28、对所述检测目标解析结果进行基于时间的滑动窗口采样。
29、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述对所述特征队列中的目标数据解析结果进行滑动窗口采样，包括：
30、对所述检测目标解析结果进行基于距离的滑动窗口采样。
31、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述事件线程管理器以预设传感器优先，对不同频率的所述传感器的目标检测配对结果进行异步管理。
32、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述事件线程管理器以时间优先，对不同频率的所述传感器的目标检测配对结果进行异步管理。
33、在上述感知融合处理方法的一个技术方案中，所述方法还包括：
34、获取所述特征队列中包含的目标检测配对结果的传感器类型和生成时刻；
35、并将获取的所述传感器类型和生成时刻同步至云端。
36、在第三方面，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述感知融合结果获取方法的技术方案中任一项技术方案所述的感知融合结果获取方法。
37、在第四方面，提供一种智能设备，所述智能设备包括：
38、至少一个处理器；
39、以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
40、其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现上述感知融合结果获取方法的技术方案中任一项技术方案所述的感知融合结果获取方法。
41、本申请上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
42、在实施本申请的技术方案中，本申请将智能设备上设置的传感器获取的目标检测结果与定位数据进行配对后，获得目标检测配对结果，将多个传感器的目标检测配对结果存入用于存储感知特征的特征队列中，将特征队列中的目标检测配对结果输入至预设的神经网络模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种感知融合结果获取方法，其特征在于，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的感知融合结果获取方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的感知融合结果获取方法，其特征在于，
4.一种感知融合处理方法，其特征在于，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的感知融合处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的感知融合处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求4或6所述的感知融合处理方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的感知融合处理方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的感知融合处理方法，其特征在于，
10.根据权利要求8所述的感知融合处理方法，其特征在于，
11.根据权利要求7所述的感知融合处理方法，其特征在于，
12.根据权利要求7所述的感知融合处理方法，其特征在于，
13.根据权利要求4所述的感知融合处理方法，其特
14.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至3中任一项所述的感知融合结果获取方法或权利要求4至13中任一项所述的感知融合处理方法。
15.一种智能设备，其特征在于，所述智能设备包括：
...【技术特征摘要】
1.一种感知融合结果获取方法，其特征在于，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的感知融合结果获取方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的感知融合结果获取方法，其特征在于，
4.一种感知融合处理方法，其特征在于，所述方法应用于智能设备，所述智能设备上设置有多个传感器，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的感知融合处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述的感知融合处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求4或6所述的感知融合处理方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的感知融合处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：单为，何鑫，崔继运，李传康，王溯恺，
申请(专利权)人：安徽蔚来智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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