[发明专利]目标数据融合方法及系统

说明书

本发明涉及自动驾驶技术领域，提供一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。本发明所述的目标数据融合方法包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。本发明实施例采用了分段属性融合和整体目标关联的思想，提升了数据融合的计算效率，实现了目标属性的最优化和目标完整轨迹的维护。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统。

背景技术

目前，自动驾驶车辆已开始逐步推向市场，极大地促进了智能交通的发展。自动驾驶车辆在行驶过程中需要利用安装在车身上的各类传感器来探测周围环境目标的数据，从而根据周围环境目标的数据实现对车辆的控制和路径的规划。在这一过程中，又需要对不同传感器所探测的目标数据进行数据融合，以提高目标数据的数据精度。

虽然目前的自动驾驶车辆的数据融合算法多种多样，但大多都是利用基于单个传感器输出的目标数据进行全局计算，但单个传感器输出目标数据一方面存在目标误检、漏检的问题，另一方面还存在输出的目标属性不全面、不均衡的问题(例如，某个传感器缺少分类信息，属性不全面)。另外，全局计算方式的计算周期较长，对数据之间的关联性分析通常是采用与时间没有关系的单点属性关联，鲁棒性差，且关联准确度也低。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种自动驾驶车辆的目标数据融合方法及系统，以至少部分地解决上述技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种目标数据融合方法，包括：根据车辆上的多个传感器的探测距离和覆盖范围，将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落，获取各段落内每个目标的航迹信息，并基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联；根据各段落内相应传感器测量数据，对进行所述段内目标关联后的目标进行属性融合；根据所述属性融合后的目标的位置信息和运动方向信息，进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联；以及将经过所述段内目标关联和所述段间目标关联的目标进行信息整合。

进一步的，在所述将传感器所探测的车辆周围环境区域分成若干个段落之前，所述目标数据融合方法还包括：根据各个传感器所探测的目标之间的速度差与距离差，对所述各个传感器所探测的目标进行聚类。

进一步的，当所述传感器为毫米波雷达时，结合目标之间的距离相似度，将速度差小于设定阈值的两个目标聚类为同一目标；当所述传感器为激光雷达时，将速度差大于设定阈值但在设定时间后的距离差变化与速度差变化不一致的两个目标聚类为同一目标。

进一步的，所述基于所述航迹信息进行对应段落内的段内目标关联包括：根据预设的航迹关联计算公式对选定的段落内的目标的航迹信息进行处理，获得用于示出该段落内的各目标之间的关联度的目标航迹关联矩阵；以及根据所述目标航迹关联矩阵，确定关联度大于设定阈值的目标相关联。

进一步的，所述进行当前段落与未来段落之间的段间目标关联包括：根据所述距离信息和所述运动方向信息，确定与当前段落存在关联关系的未来段落，并预测所述未来段落的传感器测量数据；在所述当前段落与所述未来段落的相交部位使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据共同进行目标的属性融合，在所述相交部位之外，使用所述当前段落的传感器测量数据和所述未来段落的传感器测量数据各自对所述当前段落和所述未来段落进行目标的属性融合。