[发明专利]车辆用多传感器的信息融合方法和装置

权利要求书

1.一种车辆用多传感器的信息融合方法，其特征在于，包括：

在t_N时刻和t_N+1时刻之间有多个传感器更新时，获取所述多个传感器中的第M+1传感器在所述t_N+1时刻的关于障碍物的第M+1预估量测结果和第M+1预估航迹信息，其中，所述第M+1预估量测结果由第M+1传感器在更新时刻的关于所述障碍物的第M+1实际量测信息得到，所述第M+1预估航迹信息由第M传感器在所述t_N+1时刻的关于所述障碍物的第M预估航迹信息得到，N和M为正整数；

对所述第M+1预估量测结果和所述第M+1预估航迹信息进行关联匹配；

在所述关联匹配为有效匹配时，基于所述第M+1预估量测结果和所述第M+1预估航迹信息进行最优融合估计，得到所述多个传感器在所述t_N+1时刻关于所述障碍物的目标状态的第一最优融合估计结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述t_N时刻和所述t_N+1时刻之间所述多个传感器中首次有第1传感器更新时，获取所述第1传感器在所述t_N+1时刻的关于障碍物的第1预估量测结果和第1预估航迹信息，其中，所述第1预估量测结果由第1传感器在更新时刻的关于所述障碍物的第1实际量测信息得到，所述第1预估航迹信息由所述t_N时刻的关于所述障碍物的目标状态的第二最优融合估计结果得到；

对所述第1预估量测结果和所述第1预估航迹信息进行关联匹配；

在所述关联匹配为有效匹配时，基于所述第1预估量测结果和所述第1预估航迹信息进行最优融合估计，得到所述第2传感器在所述t_N+1时刻关于所述障碍物的目标状态的第2预估航迹信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述关联匹配为有效匹配时，基于所述第M+1预估量测结果和所述第M+1预估航迹信息进行最优融合估计，得到所述多个传感器在所述t_N+1时刻关于所述障碍物的目标状态的第一最优融合估计结果包括：

在所述关联匹配为有效匹配时，基于所述第M+1预估量测结果和所述第M+1预估航迹信息，利用卡尔曼滤波算法进行最优融合估计。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第M+1预估量测结果和所述第M+1预估航迹信息，利用卡尔曼滤波算法进行最优融合估计是通过以下公式进行计算的：

其中，P_M+2(t_N+1)＝(I-K_M+1(t_N+1)H_M+1)P_M+1(t_N+1)，为所述第M+1传感器关于所述障碍物在所述t_N+1时刻的所述第M+1预估航迹信息，K_M+1(t_N+1)为所述第M+1传感器关于所述障碍物在所述t_N+1时刻的卡尔曼滤波增益计算结果，H_M+1为所述第M+1传感器的转换矩阵，为所述转换矩阵的转置矩阵，P_M+1(t_N+1)为所述第M+1传感器关于所述障碍物在所述t_N+1时刻的所述第M+1预估测量结果对应的协方差，R为量测噪声的协方差，I为单位矩阵，在所述第M+1传感器为所述t_N时刻和所述t_N+1时刻之间更新的最后一个传感器时，为所述障碍物在所述t_N+1时刻的所述第一最优融合估计结果。