[发明专利]基于多传感器融合的前向目标选择方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种基于多传感器融合的前向目标选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，判断雷达是否探测到有效的路沿曲线信息，若是则根据路沿曲线信息得到道路曲率信息，进入步骤S2-1-1，否则进入步骤S2-2-1；

步骤S2-1-1，在雷达探测到的路沿曲线信息有效时，判断路沿曲线是否缺失近距离段数据，即radR_ymin值是否大于一定的阈值；radR_ymin是表示路沿曲线有效纵向作用距离的最小值；若是，则需要用其它信息来补充近距离段道路曲率信息，进入步骤S2-1-2，否则直接进入步骤S3；

步骤S2-1-2，判断此时是否能够获得本车车辆信息，如果能够获得本车车辆信息，则进入步骤S2-1-3-1，否则进入步骤S2-1-3-2；

步骤S2-1-3-1，利用本车车辆信息获得近距离段道路曲率信息；

步骤S2-1-3-2，将雷达探测到的路沿曲线在近距离处做延伸；

步骤S2-2-1，判断摄像头是否采集到有效的车道线曲线信息，若是则进入步骤S2-2-2，否则进入步骤S2-2-3；

步骤S2-2-2，在摄像头采集到的车道线曲线信息中选取本车道左右两侧的车道线信息，进而得到道路曲率信息；

步骤S2-2-3，判断雷达是否探测到了稳定的前向目标，若存在稳定的前向目标，则进入步骤S2-2-4-1；若没有探测到稳定的前方目标，则进入步骤S2-2-4-2；

步骤S2-2-4-1，通过前方目标的运动轨迹来辅助判断本车的运动轨迹，从而获得本车行驶方向上的道路曲率信息；

步骤S2-2-4-2，通过GPS信息来获取道路曲率信息；

步骤S3，判断通过摄像头获取的车道线曲线信息是否有效，若有效则进入步骤S3-1，若无效则进入步骤S3-2；

步骤S3-1：选取符合本车车道阈值范围内的车道线，并提取车道线曲线与x轴的截距作为本车行驶方向上车道左右边界的横向距离；

步骤S3-2，当没有有效的车道线曲线信息时，若上一帧有通过摄像头探测获得的车道左右边界的横向距离，则沿用上一帧的车道左右边界的横向距离，否则采用车道左右边界横向距离默认值；

步骤S4，结合得到的道路曲率信息、本车行驶方向上车道左右边界的横向距离，得到前向目标选择区域信息；

步骤S5，在前向目标选择区域中选择在本车行驶方向上本车道内纵向距离最近的目标。

2.如权利要求1所述的基于多传感器融合的前向目标选择方法，其特征在于，步骤S1中，所述路沿曲线信息用三次多项式表示，具体公式如下：

radR_y∈[radR_ymin,radR_ymax]；

其中，radR_y是路沿坐标点的纵向距离值，radR_x是路沿坐标点的横向距离值，radA₀是路沿曲线与x轴的截距，radA₁表示路沿曲线的航向角，radA₂表示0.5倍的路沿曲线曲率，radA₃表示六分之一的路沿曲线曲率变化率，radR_ymin是表示路沿曲线有效纵向作用距离的最小值，radR_ymax是表示路沿曲线有效纵向作用距离的最大值。

3.如权利要求1或2所述的基于多传感器融合的前向目标选择方法，其特征在于，

所述本车车辆信息包括本车的方向角度。

4.如权利要求2所述的基于多传感器融合的前向目标选择方法，其特征在于，步骤S2-1-3-2中，

所述将雷达探测到的路沿曲线在近距离处做延伸，具体为：利用目前路沿曲线信息的公式(1)，令radR_ymin趋向于0，向近距离处拓展。