[发明专利]一种车路协同感知数据分级融合方法及装置

说明书

本发明提出一种车路协同感知数据分级融合方法，包括：获取在车上的第一传感器采集的车侧原始感知数据，并将其预处理为预设格式的第一数据，根据第一数据获得车侧感知轨迹参数，对其进行融合处理，得到一级融合结果，获取部署在路侧的第二传感器采集的路侧原始感知数据，并将其预处理为预设格式的第二数据，根据第二数据获得路侧感知轨迹参数，对其进行融合处理，得到路侧融合结果，并对一级融合结果和路侧融合结果进行融合，得到二级融合结果，获取多个二级融合结果进行融合，得到三级融合结果，将三级融合结果下发至车辆，车辆将第三融合结果作为最终感知结果。该方法以解决车路多源数据异步融合问题，扩展车辆感知范围，输出高精度感知结果。

技术领域

本发明涉及车路协同和汽车自动驾驶技术领域，特别涉及一种车路协同感知数据分级融合方法及装置。

背景技术

近年来被广泛关注的自动驾驶技术利用安装在车辆上的传感器感知车辆周边环境，但仅依靠自动驾驶汽车安装的有限传感器检测车辆周边环境易存在盲区、遮挡等问题，单车感知范围受限，无法满足突发状况适应性需求，需要借助路侧感知设备，并依托车侧与网络侧的通信，构建车路协同网络进行感知融合。车路协同场景中，路侧感知设备能够感知车辆周边环境，从而为自动驾驶车辆提供一些盲区的环境信息，扩大车辆的感知范围，提升感知性能。由于车路协同场景具有节点数量多、车辆高速移动、环境高动态变化的特点，自动驾驶车辆与路侧感知设备的感知频率与更新时间难以保持一致，且容易出现某一数据源失效的情况，多源信息异步输出问题十分严重，而现有融合方法仅针对单车系统，难以处理新增加或新丢失的数据源信息，数据源信息利用不充分，存在较大误差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种车路协同感知数据分级融合方法及装置，以解决车路协同场景下，车路多源数据异步融合的问题，扩展车辆感知范围，输出高精度感知结果，提高感知性能。

本发明的第二个目的在于提出一种装置。

本发明的第三个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种方法，包括：

获取安装在车辆上的第一传感器采集的车侧原始感知数据，并将所述车侧原始感知数据预处理为预设格式的第一数据，根据所述预设格式的第一数据获得车侧感知轨迹参数；

对所述车侧感知轨迹参数进行融合处理，得到一级融合结果；

获取部署在路侧的第二传感器采集的路侧原始感知数据，并将所述路侧原始感知数据预处理为预设格式的第二数据，根据所述预设格式的第二数据获得路侧感知轨迹参数；

对所述路侧感知轨迹参数进行融合处理，得到路侧融合结果，并对所述一级融合结果和所述路侧融合结果进行融合，得到二级融合结果；

获取来自多个路侧单元的二级融合结果，并对所述来自多个路侧单元的二级融合结果进行融合，得到三级融合结果，将所述三级融合结果下发至自动驾驶车辆，其中，所述自动驾驶车辆将所述第三融合结果作为最终感知结果。

可选地，在本发明的一个实施例中，所述预设格式的第一数据包括点云图格式的数据和/或像素图格式的数据，当所述预设格式的第一数据为所述点云图格式和/或像素图格式的数据时，所述根据所述预设格式的第一数据获得车侧感知轨迹参数，包括：

利用点云检测分割技术和/或图像检测分割技术从点云图和/或图像中分别提取障碍物3D边界框；

根据3D边界框获得对应的车侧感知轨迹参数，其中，车辆感知轨迹参数包括：障碍物3D边界框中心坐标由连续两帧障碍物边界框中心坐标估计出的速度和