[发明专利]通过传感器融合检测长对象

权利要求书

1.一种用于相对于主车辆检测和识别细长对象的方法，所述方法包括以下步骤：

使用多个对象检测装置相对于所述主车辆检测对象；

识别对应于细长对象的检测数据中的模式，其中所述检测数据包括从所述多个对象检测装置中的至少两个融合的数据；

使用所述多个对象检测装置中的每一个来确定所述细长对象的初始对象参数估计；

通过融合来自所述多个对象检测装置中的每一个的初始对象参数估计来计算所述细长对象的对象参数估计；和

通过融合来自所述多个对象检测装置中的每一个的所述初始对象参数估计来确定所述细长对象的对象类型分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个对象检测装置包括至少两个对象检测装置，包括雷达检测装置和成像系统。

3.根据权利要求2所述的方法，其中识别模式的步骤包括识别由雷达传感器产生的雷达检测数据中的雷达信号模式。

4.根据权利要求3所述的方法，其中识别不同的雷达信号模式包括根据一个或多个度量将初始的一组雷达测量聚类成至少一个组。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述一个或多个度量包括所述雷达检测数据中的每个雷达测量的位置和信号强度。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一个或多个度量还包括从来自所述成像系统的捕获的图像数据导出的度量。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述聚类步骤还包括将雷达检测数据映射到所捕获的图像数据以确定对应的图像像素数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述对象参数估计还包括确定由所述多个对象检测装置中的每一个计算的每个初始对象参数估计的参数权重，以及对所述多个对象检测装置。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述细长对象的对象类型分类包括：根据来自所述多个对象检测装置中的每一个的初始对象参数估计，确定特定类对象的最大概率。

10.一种用于相对于主车辆检测和识别细长对象的方法，所述方法包括以下步骤：

获得与使用多个对象检测装置检测到的对象相关的检测数据；

通过参考来自所述多个对象检测装置中的每一个的补充检测数据，在第一处理级融合所述检测数据；

通过识别所述融合检测数据中与细长对象相对应的模式，将检测到的对象分类为所述多个对象检测装置中的每一个的细长对象；

使用所述多个对象检测装置中的每一个来计算所述细长对象的初始对象参数估计；

通过以下步骤在第二处理级别融合所述检测数据：

对所述多个对象检测装置中的每一个的初始对象参数估计进行加权，以及对加权的初始对象参数估计求和以确定所述细长对象的对象参数估计，以及

根据来自所述多个对象检测装置中的每一个的初始对象参数估计来计算特定类对象的最大概率，以确定所述细长对象的对象类型分类。