[发明专利]多源传感器信息融合方法及装置

说明书

本发明的实施例提供了一种多源传感器信息融合方法及装置，方法包括：利用预先确定的测量值与测量误差的对应关系，对多源传感器融合后的测量值进行修正，在使用卡尔曼滤波处理时，通过融合状态量的预测值和修正后的测量值，得到状态量的估计值。相对于传统的只考虑高斯噪声的方法，本发明还考虑了测量误差，从而能更好地降低噪声，进而提高多源传感器检测精度。还可以将状态量的预测值减去修正后的测量值，得到状态量的非高斯噪声值，并在非高斯噪声值大于预设阈值时，对多源传感器在量测协方差矩阵进行增大修正，以使在卡尔曼滤波计算状态量和误差协方差矩阵的估计值时，利用修正后的量测协方差矩阵进行计算，进一步提高多源传感器检测精度。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，更具体地说，涉及多源传感器信息融合方法及装置。

背景技术

多源传感器融合是指将来自多个信息源的数据进行综合处理，从而得出比单一传感器更为准确的结论。例如车辆中使用摄像头、毫米波雷达和激光雷达等的信号，来实现的目标的识别；每种传感器都因识别的原理不同，会有不同的性能限制，而进行多源传感器信息融合，可以取长补短，提高目标的识别准确性。发明人发现现有的多源传感器信息融合方案仅考虑了高斯噪声，而忽视了其它种类噪声的影响，导致最终融合后的检测不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种多源传感器信息融合方法及装置，欲实现提高检测精度的目的。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

第一方面，提供一种多源传感器信息融合方法，包括：

根据状态量在第一时刻的估计值，计算得到所述状态量在第二时刻的预测值，第二时刻为第一时刻的后一时刻；

根据误差协方差矩阵在第一时刻的估计值，计算得到所述误差协方差矩阵在第二时刻的预测值；

根据预先确定的测量值与测量误差的对应关系，对多源传感器在第二时刻融合后的测量值进行修正，得到在第二时刻修正后的测量值；

根据所述多源传感器的量测协方差矩阵和所述误差协方差矩阵在第二时刻的预测值，计算得到在第二时刻的卡尔曼增益矩阵；

根据在第二时刻的卡尔曼增益矩阵和所述误差协方差矩阵在第二时刻的预测值，计算得到所述误差协方差矩阵在第二时刻的估计值；

根据在第二时刻的卡尔曼增益矩阵、在第二时刻修正后的测量值以及所述状态量在第一时刻的估计值，计算得到所述状态量在第二时刻的估计值。

可选的，在所述得到在第二时刻修正后的测量值的步骤之后，还包括：

将所述状态量在第二时刻的预测值减去所述在第二时刻修正后的测量值，得到所述状态量在第二时刻的非高斯噪声值；

当所述状态量在第二时刻的非高斯噪声值大于预设阈值时，对所述多源传感器在第一时刻的量测协方差矩阵进行增大修正，得到在第二时刻的量测协方差矩阵；

根据所述多源传感器的量测协方差矩阵和所述误差协方差矩阵在第二时刻的预测值，计算得到在第二时刻的卡尔曼增益矩阵，具体为：

根据所述多源传感器的在第二时刻的量测协方差矩阵和所述误差协方差矩阵在第二时刻的预测值，计算得到在第二时刻的卡尔曼增益矩阵。

可选的，所述多源传感器，包括：摄像头、毫米波雷达和激光雷达中的至少两个。

可选的，所述状态量，包括：障碍物相对于本车的位置、速度和/或加速度。

可选的，所述预先确定的测量值与测量误差的对应关系，具体为：不同的测量值范围分别对应一个测量误差。

第二方面，提供一种多源传感器信息融合装置，包括：