[发明专利]一种智能网联车辆多级协作感知系统

说明书

本发明公开了一种智能网联车辆多级协作感知系统，其特征在于，所述感知系统是基于端到端无线数据传输；包括：数据处理单元，所述数据处理单元对智能网联车辆的原始点云数据、特征数据以及结果数据进行分割获得三层感知数据；数据配准单元，所述数据配准单元对三层感知数据进行坐标、位移校准输出三层配准数据；数据融合单元，融合单元将三层配准数据进行融合输出3D目标检测数据，本发明解决智能网联车的支持多层次感知数据的共享与融合，达到扩大车辆感知范围，提高车辆感知精度的效果。

技术领域

本发明主要涉及车联网无线通信技术领域，具体涉及一种智能网联车辆感知数据的自适 应选取，传输与融合方案。

背景技术

对于自动驾驶车辆来说，能够实时且准确地感知周围的交通环境是十分重要的。目前自 动驾驶车辆对周围环境的感知主要依赖车上配备的各种先进的传感器设备，例如摄像头，毫 米波雷达，激光雷达等。然而，无论是哪种传感器设备，都有可能由于传感器设备受损、道 路障碍物遮挡、自身感知范围受限或者天气状况影响等因素而造成感知失败，故仅仅依靠单 车的感知能力是远远无法满足自动驾驶极高的安全性需求的。随着无线通信技术的发展，人 们提出可以利用V2V无线通信技术在车辆之间共享感知数据以扩大车辆的感知范围，我们将 这种技术叫做“协作感知”。

现有的关于协作感知的工作按照共享的数据类型来看，主要分为三类：基于原始数据， 基于特征数据以及基于结果数据的协作感知。对于基于原始数据的协作感知，车辆之间共享 未经任何处理的原始传感器数据，这种方式可以最大程度的保留信息，提供给接收方车辆更 完整的感知数据，对于接收方车辆感知能力的提升也是最多的，然而原始数据的数据量很大， 会给无线信道造成很大的压力；而对于基于结果数据的协作感知，车辆之间共享的是经过目 标检测模型检测后的检测结果，其数据量是非常小的，因此不会给无线通信造成负担，然而 这种方式过于依赖单车的感知能力，对接收方车辆感知效果的提升十分有限；针对以上两种 方式的优缺点，一些工作提出了基于特征的协作感知方法，通过共享经过部分处理的特征数 据，在数据量和感知效果之间做了一个权衡。然而以上三种协作感知方式所传输的数据层次 都是固定的，并没有考虑无线信道的变化。在实际环境中，无线信道是时刻变化的，因此协 作感知过程中所共享的数据如果是一成不变的，那么就无法适应网络的变化从而造成传输失 败，影响车辆对周围环境的感知。

发明内容

针对现有协作感知方法无法适应无线信道带宽动态变化的问题，本发明针对以感知系统 中的典型应用——3D目标检测，提出了一种带宽自适应的自动驾驶多级协作感知策略。在扩 大车辆感知范围提高感知精度的同时，能够适应无线带宽的动态变化，保证目标检测的实时 性。

本发明旨在设计一种适应无线信道变化的V2V多级协作感知策略，通过感知数据分割的 方式根据网络状况调整车辆间共享的数据内容，扩大车辆感知范围，提高感知精度，且保证 目标检测的实时性。

为了解决现有技术存在的问题，本发明采用如下技术方案：

1、一种智能网联车辆多级协作感知系统，所述感知系统是基于端到端无线数据传输；包括： --数据处理单元，所述数据处理单元对智能网联车辆的原始点云数据进行分割获得三层感知 数据；

--数据配准单元，所述数据配准单元对三层感知数据进行坐标、位移校准输出三层配准数据 --数据融合单元，融合单元将三层配准数据进行融合输出3D目标检测数据，包括如下步骤：

S301、将三层配准数据与激光雷达获取的原始点云数据进行融合，并对融合后的数据进 行特征提取；其中原始数据融合表示为：

P_f＝P_r∪P_s′

式中：P_f,P_r,P_s′分别表示融合后的原始数据，接收方原始数据以及配准后的发送方原始数据；