多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及自动驾驶汽车技术领域，具体涉及一种多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统及方法，低级融合模块包括相机、激光雷达与深度神经网络，所述相机用于采集复杂环境的原始视频帧，所述激光雷达用于采集复杂环境的深度信息，所述深度神经网络用于融合复杂环境的原始视频帧与复杂环境的深度信息，得到低级融合结果；高级融合模块包括雷达、激光雷达、深度神经网络与卡尔曼滤波器，所述雷达用于获取雷达信号，所述激光雷达用于获取激光雷达点云数据，所述深度神经网络用于融合雷达信号与激光雷达点云数据，得到高级融合结果；叠加融合模块用于叠加低级融合结果与高级融合结果得到融合结果。本发明专利技术解决了感知准确性低、成本高的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶汽车，具体涉及一种多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统及方法。

技术介绍

1、在自动驾驶汽车(av)中传感器是关键要素之一，其主要用于感知周围环境和定位车辆，对于路径规划和决策至关重要，更是控制车辆行驶的必要前提。因此，环境感知是自动驾驶其它模块的基础，开发自动驾驶汽车的挑战之一也是如何能够准确地感知周围环境。单一的传感器对于环境感知往往会带来一定的局限性，而采用不同的传感器进行融和则会提高环境感知的可靠性和准确性。在复杂的天气条件下，比如眩光、雪、雾、雨、雾霾等，会显著影响感知性能。自动驾驶汽车中的传感器主要有两大类：分别是定位传感器和环境感知传感器，定位传感器用于测量车辆在道路上的位置，环境感知传感器用于检测车辆周围的情况，例如说，可以使用全球导航卫星系统(gnss)、惯性测量单元(imu)和车辆里程计传感器对自动驾驶汽车进行定位。使用激光雷达、相机和雷达传感器用于环境感知。

2、目前，传感器融合主要有三种，分别是高级融合(high-level fusion，简称hlf)、低级融合(low-level fusion，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，所述高级融合模块还包括状态估计器，所述状态估计器用于对高级融合结果进行滤波与估计处理。

3.如权利要求2所述的多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，所述相机用于采集3个RGB通道的二维彩色图像，所述激光雷达用于采集高分辨率深度图像，所述深度神经网络用于融合二维彩色图像与高分辨率深度图像，得到具有4个通道的RGBD图像，所述RGBD图像包含二维彩色图像的2D外观特征和高分辨率深度图像的3D深度特征。

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【技术特征摘要】

1.多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，所述高级融合模块还包括状态估计器，所述状态估计器用于对高级融合结果进行滤波与估计处理。

3.如权利要求2所述的多传感器融合的自动驾驶复杂环境感知系统，其特征在于，所述相机用于采集3个rgb通道的二维彩色图像，所述激光雷达用于采集高分辨率深度图像，所述深度神经网络用于融合二维彩色图像与高分辨率深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈诚，李清坤，黄浩，马翠霞，王宏安，
申请(专利权)人：重庆中科汽车软件创新中心，
类型：发明
国别省市：