[发明专利]障碍物分类可靠度量化的方法

权利要求书

1.一种障碍物分类可靠度量化的方法，其应用于车辆的一车用计算机中的一感知融合系统，该车用计算机连接一影像撷取单元、一车身信号传感器及多个测距传感器，其特征在于，该方法包括下列步骤：

该车用计算机接收至少一障碍物的障碍物信息、对应该障碍物信息的至少一影像信息及多个车身信号，并利用一分类器对该障碍物信息、该影像信息及该多个车身信号进行类别分类；

该感知融合系统对该多个测距传感器的侦测结果分别计算一侦测信心度；

利用该多个侦测信心度及该分类器的一准确度计算每一测距传感器对应每一障碍物的一分类信心度；

对该多个分类信心度进行融合计算，分别量化所有该测距传感器对每一障碍物的一障碍物分类可靠度；以及

依据该障碍物分类可靠度进行一分类失效过滤步骤，排除该障碍物分类可靠度小于一预设值的该障碍物。

2.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该侦测信心度为利用该多个测距传感器分别针对当下侦测的该多个障碍物进行坐标追踪，再将后续接收到的一实际值与多个追踪值比对，以定义出所追踪的该障碍物于当下实际存在的几率。

3.根据权利要求2所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该多个障碍物的追踪、比对及定义出该侦测信心度为利用一共同综合概率数据关联进行计算_。

4.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该侦测信心度为该多个测距传感器所侦测的该多个障碍物为实体物的几率。

5.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该融合计算为利用该多个分类信心度、该多个测距传感器的准确度及至少一障碍物连续侦测几率计算出该障碍物分类可靠度。

6.根据权利要求5所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该障碍物连续侦测几率为该多个测距传感器连续侦测到同一该障碍物的几率。

7.根据权利要求5或6所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该障碍物连续侦测几率的判断方式包含下列步骤：

接收该测距传感器所侦测的该多个障碍物信息；

比对以判断与前一笔该障碍物信息中的该障碍物是否为同一个，若否，则判别该障碍物不是车，若是，再判断连续侦测到同一该障碍物是否超过一预设次数；以及

若连续侦测到同一该障碍物超过该预设次数，则判断该障碍物是车，若否，则判别该障碍物不是车。

8.根据权利要求5所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该多个测距传感器的准确度为事先设定的预设数值。

9.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该分类失效过滤步骤包括下列子步骤：

撷取任一该障碍物的该障碍物分类可靠度；

判断所撷取的该障碍物分类可靠度是否小于该预设值；以及

若是，则将该障碍物视为分类误判并过滤，反之，则撷取另一该障碍物的该障碍物分类可靠度再次进行判断。

10.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该分类失效过滤步骤中，当该障碍物分类可靠度大于等于该预设值时，以听觉、触觉或视觉方式告知该车辆的一驾驶者前方的该障碍物信息。

11.根据权利要求10所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该分类失效过滤步骤中，当该障碍物分类可靠度大于等于该预设值时，该车用计算机进一步告知该驾驶者该障碍物为车子或行人的几率。

12.根据权利要求1所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该多个测距传感器为雷达或激光雷达。

13.根据权利要求5所述的障碍物分类可靠度量化的方法，其特征在于，该融合计算包括下列步骤：

针对该多个障碍物其中的一特定障碍物，引入所有该多个测距传感器侦测该特定障碍物的该多个分类信心度、该多个测距传感器的准确度及该障碍物连续侦测几率；

根据该特定障碍物的存在或不存在情况计算各该多个测距传感器的信心度；

该特定障碍物包括空集合、存在、不存在、可能存在也可能不存在等四种侦测情况，将该多个测距传感器的该信心度代入，根据该四种侦测情况计算一融合信心度；以及

根据该融合信心度计算融合后该特定障碍物的一物体存在几率。