[发明专利]一种多源传感器数据融合方法、装置和存储设备

说明书

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种多源传感器数据融合方法、装置和存储设备。所述一种多源传感器数据融合方法，包括步骤：对目标图片进行处理得物品的几何图形及对应的色彩集合；通过微波雷达获取目标场景中物品的精确位置；对精确位置、几何图形及对应的色彩集合进行绑定得第一融合数据；获取目标场景中物品的三维点云模型和精确位置，提取三维点云模型的几何图形得几何图形和对应精确位置；对上述数据进行匹配得色彩填充后的三维模型。通过以上方法，可将微波雷达、摄像机和激光雷达采集的数据完整融合在一起，生成可重现真实场景的全面可视化的三维模型，如此使得自动驾驶车辆可真实感知外部环境，对其驾驶路线做出准确的引导。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种多源传感器数据融合方法、装置和存储设备。

背景技术

自动驾驶车辆是汽车未来的重要发展方向。在户外地形测量和物体感知中，目前基于单一传感器的感知系统无法满足自动驾驶车辆安全行驶需求，自动驾驶车辆会同时配置微波雷达、摄像机、激光雷达等传感器。

微波雷达、摄像机、激光雷达等传感器在工作时，均会采集数据，而如何处理把这些数据完整的融合，生成一种全面、便捷、准确、可视化的图像信息是目前研究的热门课题。

发明内容

为此，需要提供一种多源传感器数据融合方法，用以解决对微波雷达、摄像机和激光雷达等传感器所采集的数据进行数据融合的技术问题。具体技术方案如下：

一种多源传感器数据融合方法，包括步骤：

对目标图片进行处理得目标场景中物品的几何图形及对应的色彩集合；

通过微波雷达获取目标场景中物品的精确位置；

对同一物品的精确位置、几何图形及对应的色彩集合进行绑定得第一融合数据；

通过激光雷达获取目标场景中物品的三维点云模型和精确位置，提取所述三维点云模型的几何图形得同一个物品的几何图形和对应精确位置；

对三维点云模型的几何图形和对应精确位置及所述第一融合数据中的精确位置、几何图形及对应的色彩集合进行匹配得到三维点云模型的几何图形对应的色彩集合，对三维点云模型的几何图形进行色彩填充得色彩填充后的三维模型。

进一步的，所述“对目标图片进行处理得目标场景中物品的几何图形及对应的色彩集合”，具体还包括步骤：

对目标图片进行去噪；

通过canny算法对目标场景中的物品进行分割成几何图形；

通过支持向量机SVM算法进行形状识别。

进一步的，所述“通过激光雷达获取目标场景中物品的三维点云模型和精确位置”，具体还包括步骤：通过DeepRBFNet算法提取三维点云模型的几何图形。

进一步的，所述“对三维点云模型的几何图形进行色彩填充得色彩填充后的三维模型”，具体还包括步骤：

对三维点云模型的几何图形进行RGB填充。

为解决上述技术问题，还提供了一种多源传感器数据融合装置，具体技术方案如下：

一种多源传感器数据融合装置，包括：摄像装置、微波雷达、激光雷达和处理器；

所述摄像装置用于：对目标场景进行拍摄，发送拍摄后的图片至处理器；

所述微波雷达用于：获取目标场景中物品的精确位置，并发送所述目标场景中物品的精确位置至处理器；

所述激光雷达用于：获取目标场景中物品的三维点云模型和精确位置，并发送所述目标场景中物品的三维点云模型和精确位置至处理器；