[发明专利]传感器数据融合方法、车辆的环境地图生成方法及系统在审
申请号: | 202010004760.5 | 申请日: | 2020-01-02 |
公开(公告)号: | CN111209956A | 公开(公告)日: | 2020-05-29 |
发明(设计)人: | 姜浙;陈新 | 申请(专利权)人: | 北京汽车集团有限公司;北京汽车研究总院有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06F16/29;G01C21/32 |
代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 101300 北京市顺*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 传感器 数据 融合 方法 车辆 环境 地图 生成 系统 | ||
1.一种传感器数据融合方法,其特征在于,所述方法包括:
获取第一传感器和第二传感器在同一时段内分别对同一空间采集的第一数据和第二数据;
确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据;
确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据;
根据所述时间统一融合数据和所述空间统一融合数据,确定出融合所述第一数据和所述第二数据的时空融合数据。
2.根据权利要求1所述的传感器数据融合方法,其特征在于,确定出所述第一数据和所述第二数据在该时段内多个时间点同步的时间统一融合数据,包括:
确定出所述第一传感器采集所述第一数据的第一采集帧率和所述第二传感器采集所述第二数据的第二采集帧率;
根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率,从该时段内确定出多个时间点,其中,所述多个时间点中的每个时间点上均采集到有第一数据和第二数据;
根据确定出的所述多个时间点,将处于同一时间点上的所述第一数据和所述第二数据进行融合,以确定出在该时段内的所述时间统一融合数据。
3.根据权利要求2所述的传感器数据融合方法,其特征在于,根据所述第一采集帧率和所述第二采集帧率,从该时段内确定出多个时间点,包括:
从该时段内确定出基准时点,其中,所述第一传感器在所述基准时点采集到有第一数据且所述第二传感器在所述基准时点采集到有第二数据;
确定出所述第一采集帧率和所述第二采集帧率之间的最大公约数,或者,确定出基于所述第一采集帧率采集一帧第一数据所需要的第一时长和基于所述第二采集帧率采集一帧第二数据所需要的第二时长之间的最小公倍数;
基于所述最大公约数或最小公倍数,结合所述基准时点,确定出该时段内的多个时间点。
4.根据权利要求1所述的传感器数据融合方法,其特征在于,在所述第一数据和所述第二数据均为图像数据时,确定出所述第一数据和所述第二数据在同一坐标系下的空间统一融合数据,包括:
基于所述第一数据确定出世界坐标系下的第一坐标数据;
基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据;
将世界坐标系下的第一坐标数据和第二坐标数据进行融合,确定出在世界坐标系下的空间统一融合数据。
5.根据权利要求4所述的传感器数据融合方法,其特征在于,在所述第二传感器为视觉传感器时,所述第二数据为视觉传感器数据,基于所述第二数据确定出世界坐标系下的第二坐标数据,包括:
确定出图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系矩阵;
根据所述转换关系矩阵,将图像坐标系下的第二数据转换为世界坐标系下的第二坐标数据。
6.一种车辆的环境地图生成方法,其特征在于,车辆上安装有视觉传感器和毫米波雷达,所述方法包括:
获取视觉传感器数据和毫米波雷达数据;
根据所述视觉传感器数据和所述毫米波雷达数据,通过权利要求1至5中任一项所述的传感器数据融合方法,确定出所述时空融合数据;
根据所述时空融合数据,生成反映车辆行驶环境的具有车道线的第一环境地图。
7.根据权利要求6所述的车辆的环境地图生成方法,其特征在于,所述车辆上还安装有激光雷达和惯性传感器,所述方法还包括:
获取激光雷达数据和惯性传感器数据;
根据所述惯性传感器数据和所述激光雷达数据,确定出车辆的运动轨迹;
根据所述运动轨迹和所述视觉传感器数据,生成基于视觉反映车辆行驶环境的第二环境地图。
8.根据权利要求7所述的车辆的环境地图生成方法,其特征在于,在生成反映车辆行驶环境的所述第一环境地图和所述第二环境地图之后,所述方法还包括:
将所述第一环境地图和所述第二环境地图融合,确定出基于视觉反映车辆行驶环境的具有车道线的车辆行驶环境地图。
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