[发明专利]自动驾驶车辆传感器数据融合方法、装置、系统及车辆

说明书

本发明涉及一种自动驾驶车辆传感器数据融合方法、装置、系统及车辆，其核心在于方法，包括：接收全景前向摄像头、前置摄像头和前向雷达的数据，并融合得到第一传感器组融合数据；接收前左角雷达、全景做摄像头和后左角雷达的数据，并融合得到第二传感器组数据；接收后左角雷达、全景后向摄像头、后向雷达和后右角雷达的数据，并融合得到第三传感器组数据；接收前右角雷达、全景右摄像头和后右角雷达的数据，并融合得到第四传感器组数据；根据第一传感器组融合数据、第二传感器组数据、第三传感器组数据和第四传感器组数据进行组间数据融合。与现有技术相比，本发明具有减少运算量等优点。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其是涉及一种自动驾驶车辆传感器数据融合方法、装置、系统及车辆。

背景技术

自动驾驶技术已成为如今汽车发展的一项重要技术，其中无论是已经实现的驾驶辅助系统还是正在研究的各级别自动驾驶系统，在很大程度上都依靠传感器来实现，现在正在使用的传感器包括摄像头、超声波、毫米波以及激光雷达等多种传感器，只有把多种传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。

在自动驾驶技术中，车辆所处的环境往往十分复杂，周围的车辆、行人和其他障碍物，道路标识、车道线都是车辆环境的重要因素。为了更好的探测环境，需要将所有传感器获取检测并识别出的目标信息进行融合，得到更为切实可靠的目标信息，从而用于路径规划及车辆控制算法的开发。

现有车辆上传感器主要使用前向雷达，前置摄像头，前左角雷达，前右角雷达，后左角雷达，后右角雷达等。在现有的多传感器数据融合方案中，各个传感器输出的目标将一一与其他所有传感器的输出目标进行融合。因此，存在的问题如下：

1.传感器融合算法的运算复杂度与传感器输出目标个数密切相关。为了计算方便，设前置摄像头与前向雷达的输出目标个数为m个，角雷达的输出目标个数为n个。在进行目标的一一融合时，必然带来((4*m+2*n)*(4*m+2*n))次的融合计算。

2.系统稳健性存在问题，单个传感器输出目标的误差将传递至整个融合结果。

本发明提出的技术，通过层次划分的融合方案，为自动驾驶的环境感知提供更为可靠的融合结果。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种自动驾驶车辆传感器数据融合方法、装置、系统及车辆。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种自动驾驶车辆传感器数据融合方法，包括：

接收全景前向摄像头、前置摄像头和前向雷达的数据，并融合得到第一传感器组融合数据；

接收前左角雷达、全景做摄像头和后左角雷达的数据，并融合得到第二传感器组数据；

接收后左角雷达、全景后向摄像头、后向雷达和后右角雷达的数据，并融合得到第三传感器组数据；

接收前右角雷达、全景右摄像头和后右角雷达的数据，并融合得到第四传感器组数据；

根据第一传感器组融合数据、第二传感器组数据、第三传感器组数据和第四传感器组数据进行组间数据融合。

所述前左角雷达、前右角雷达、后左角雷达和后右角雷达均设有一个或两个。

一种自动驾驶车辆传感器数据融合装置，其特征在于，包括处理器、存储器，以及存储于存储器中由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

接收全景前向摄像头、前置摄像头和前向雷达的数据，并融合得到第一传感器组融合数据；

接收前左角雷达、全景做摄像头和后左角雷达的数据，并融合得到第二传感器组数据；