[发明专利]一种智能网联汽车环境感知系统的多雷达数据融合方法

权利要求书

1.一种智能网联汽车环境感知系统的多雷达数据融合方法，其特征在于：通过构建覆盖智能网联汽车周围全部环境的菱形栅格地图来解决多雷达数据存在的互补性问题，所述菱形栅格地图由L个同心菱形及J条径向线组成，具体包括以下步骤:

步骤一：读取多雷达数据：解析出雷达探测到的障碍物的角度与距离信息；

步骤二：判断障碍物所属的菱形栅格地图区域；

步骤三：多雷达数据的初步判断：

若探测到该位置有障碍物的雷达数目为零，则该位置输出为无障碍物区域；

若探测到该位置有障碍物的雷达数目与探测范围覆盖此区域的雷达数目相同，则该位置输出为有障碍物区域；

若探测到该位置有障碍物的雷达数目即不为零也小于探测范围覆盖此区域的雷达数目，则通过步骤四进行判断；

步骤四：基于动态参数贝叶斯的多雷达数据融合；

公式(1)为贝叶斯推理的组合公式；

P(E_i|H_j)的取值：将每颗雷达前z帧的探测结果与多雷达融合后的输出结果作比较，得到其漏检率和虚警率，再将此值作为自变量通过函数f(t)得到先验概率值P(E_i|H_j)；

P(H_j)的取值：计算菱形栅格地图中每个栅格及其8邻接的栅格在前五帧被各颗雷达探测到有障碍物的次数，并将这个次数与探测范围覆盖此区域的雷达个数做比值，再将此比值通过与阈值y做比较来确定P(H_j)的取值；所述阈值3≤y≤5；

在确定先验概率值后，通过贝叶斯推理的组合公式，计算出P(H₁|E_x)与P(H₀|E_x)的比值，若比值大于阈值r，则该位置输出为有障碍物区域；若比值小于阈值r，则该位置输出为无障碍物区域；所述阈值0.5≤r≤2；

步骤五：将多雷达数据融合结果输出；

改变经过多雷达融合后判断为有障碍物的小栅格的颜色，没有障碍物的位置颜色保持不变，并显示在人机交互界面上，另外将有障碍物的区域发送至上层控制系统，并成为其做决策的依据。

2.根据权利要求1所述的一种智能网联汽车环境感知系统的多雷达数据融合方法，其特征在于：所述步骤二判断障碍物所属的菱形栅格地图区域的方法，首先通过角度信息可以得到障碍物在与纵向正方向角度为d×n及d×(n+1)的两条径向线(J_n J_n+1)之间；接下来由障碍物的距离信息，通过三角形的正弦定理求得障碍物投影在纵向方向的距离，此距离再与菱形地图的纵向参数作比较，判断出所属的同心菱形区域(L_h L_h+1)，最后就可以确定障碍物出现在的L_nh区域。