[发明专利]一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统、车辆

说明书

本发明公开了一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统、车辆，所述方法包括如下步骤：步骤1，采集自车周围的其它交通参与目标的传感器原始数据；步骤2，将传感器原始数据解析成目标数据；步骤3，从目标数据中提取检测目标；步骤4，接收前一时刻的航迹，得到预测航迹；步骤5，关联检测目标和前一时刻预测航迹得，到关联数据；步骤6，根据关联失败检测目标，新生成航迹；步骤7，根据关联成功的航迹，更新航迹；步骤8，根关联失败的航迹，更新航迹；步骤9，根据新生成、更新及未删除的各航迹，得到当前时刻的预测航迹，返回步骤4；步骤10，输出步骤9得到的当前时刻预测航迹中的置信度状态为成熟且重要的航迹。本发明的航迹管理方法的可靠性提高，误跟踪率降低。

技术领域

本发明涉及智能信息处理技术领域，特别是涉及一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统、车辆。

背景技术

智能驾驶汽车作为一个复杂的智能系统，涉及的内容主要包括底层的执行控制、中层的环境感知和上层的决策规划。其中环境感知技术利用各种车载传感器对车辆行驶环境进行数据采集，获取环境信息，并对信息中的有效数据进行处理。环境感知系统为智能驾驶汽车提供了自车与周围障碍物的位置信息以及两者之间的相对距离、相对速度信息，进而为上层决策规划提供信息依据，因此环境感知技术的研究在智能汽车安全研究中享有重要的地位。而随着智能驾驶技术的不断进步和推广，其所期望的应用场景越来越复杂化，故准确跟踪多车辆目标是环境感知技术中的一个关键点。

在复杂行驶工况下，由于存在车辆目标受遮挡、目标频繁进入和离开传感器视野、传感器的目标识别性能不佳等问题，多车辆目标跟踪难以输出连续、稳定且准确的航迹，该航迹包括目标的速度序列、位置序列、目标长宽高、目标类型和航迹时长等参数。为解决这一问题，多车辆目标跟踪需要进行航迹管理，即按照一定的方法或规则实现航迹生成、航迹成熟、航迹更新、航迹选择和航迹删除的过程。大连理工大学的张亚东和论文《Robust andefficient multi-object detection and tracking for vehicle perception systemsusing radar and camera sensor fusion》，Road Transport Information andControl.IET,2013，Burlet J，Fontana M D.等人公开提出的车辆目标跟踪方法中，均采用了基于计分法的航迹管理策略，对连续数帧与观测关联成功的航迹进行保持处理，对连续数帧与观测关联失败的航迹进行删除处理。该方法逻辑简单明了，但在车辆目标频繁受遮挡的复杂行驶工况下易生成不稳定的航迹。另外，专利《一种基于数据关联与轨迹评估的多车辆目标跟踪方法》基于条件随机场模型对目标航迹进行分割与合并、添加与删除、增长与收缩的处理，旨在得到场景拥挤、目标受遮挡的情况下目标的最佳跟踪航迹。但对于传感器可能在复杂场景中的误识别，如毫米波雷达将路边的金属护栏误识别为车辆目标，该方法没有相应的航迹处理，可能导致车辆目标误跟踪的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可靠性高、误跟踪率低的多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统。

为实现上述目的，本发明提供一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1，采集自车周围的其它交通参与目标的传感器原始数据；

步骤2，将步骤1中的传感器原始数据解析成目标数据；

步骤3，从步骤2的所述目标数据中提取当前时刻的检测目标；

步骤4，接收前一时刻的航迹，并进行一步预测后的预测航迹；

步骤5，关联步骤3中提取出来的检测目标和步骤4)中接收到的前一时刻预测航迹，得到的关联数据，其中，该关联数据包括关联成功的检测目标及与该检测目标关联成功的航迹、关联失败的检测目标、以及关联失败的航迹；