[发明专利]一种车辆网联数据融合方法及装置

权利要求书

1.一种车辆网联数据融合方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的传感器检测数据和所述目标车辆接收到的车辆网联数据；

对所述传感器检测数据进行数据融合处理，得到传感器融合数据；

对所述传感器融合数据和所述车辆网联数据进行时空同步处理，得到与所述传感器融合数据时空同步的车辆网联数据；

对所述传感器融合数据以及所述时空同步的车辆网联数据进行融合处理，得到车辆网联融合数据。

2.根据权利要求1所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，所述对所述传感器检测数据进行数据融合处理，得到传感器融合数据，包括：

通过多线激光雷达数据处理算法、卡尔曼滤波算法以及数据关联算法中至少一种算法对传感器检测数据进行数据融合处理，得到传感器融合数据，所述传感器检测数据包括雷达点云数据和其他传感器检测数据。

3.根据权利要求2所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，所述通过多线激光雷达数据处理算法、卡尔曼滤波算法以及数据关联算法中至少一种算法对传感器检测数据进行数据融合处理，得到传感器融合数据，得到传感器融合数据，包括：

通过所述多线激光雷达数据处理算法对所述雷达点云数据进行处理，得到目标检测跟踪数据；

对所述目标检测跟踪数据和所述其他传感器检测数据进行时空同步处理，得到时空同步目标物信息；

通过所述数据关联算法对所述时空同步目标物信息进行数据关联处理，得到关联数据；以及通过卡尔曼滤波算法对关联数据进行数据融合处理，得到传感器融合数据。

4.根据权利要求3所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，所述通过所述多线激光雷达数据处理算法对所述雷达点云数据进行处理，得到目标检测跟踪数据，包括：

对所述雷达点云数据进行二值化处理，得到栅格图像数据；

通过区域标记算法提取所述栅格图像数据中目标物的目标物数据；

通过预设的映射模型将所述目标物数据还原至所述雷达点云数据对应的激光雷达坐标系下，得到所述目标物的位置参数数据和几何参数数据；

根据所述雷达点云数据对所述目标物进行目标跟踪处理，得到所述目标物的速度参数数据；

根据所述位置参数数据、所述几何参数数据和所述速度参数数据生成目标检测跟踪数据。

5.根据权利要求1所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，对所述传感器融合数据和所述车辆网联数据进行时空同步处理，得到与所述传感器融合数据时空同步的车辆网联数据，包括：

通过卡尔曼滤波算法对所述传感器融合数据和所述车辆网联数据进行时空同步处理，得到与所述传感器融合数据时空同步的车辆网联数据。

6.根据权利要求1所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，对所述传感器融合数据以及与所述传感器融合数据时空同步的车辆网联数据进行融合处理，得到车辆网联融合数据，包括：

对所述传感器融合数据以及与所述传感器融合数据时空同步的车辆网联数据进行数据关联处理，得到数据关联结果；

根据所述数据关联结果判断所述数据关联处理是否成功；

若是，将所述传感器融合数据与所述时空同步的车辆网联数据进行匹配比较，从所述时空同步的车辆网联数据中确定出与所述传感器融合数据相匹配的目标数据，以及从所述传感器融合数据中确定出与所述目标数据对应的待替换数据；

将所述传感器融合数据中的所述待替换数据替换为所述目标数据，得到车辆网联融合数据。

7.根据权利要求6所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，所述方法还包括：

当判断出所述数据关联处理未成功时，将所述时空同步的车辆网联数据添加至所述传感器融合数据中，得到车辆网联融合数据。

8.根据权利要求6所述的车辆网联数据融合方法，其特征在于，对所述传感器融合数据以及所述时空同步的车辆网联数据进行数据关联处理，得到数据关联结果，包括：

通过马氏距离对所述传感器融合数据以及所述时空同步的车辆网联数据进行数据关联处理，得到数据关联结果。