[发明专利]一种车路多传感器数据融合方法及系统

说明书

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种车路多传感器数据融合方法及系统，其中，一种车路多传感器数据融合方法，其中包括：获取每个第一采集数据、每个第二采集数据和每个第三采集数据，对所述第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据做同步处理；根据第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据分别做目标匹配以形成匹配结果，根据匹配结果形成第一误差图谱、和/或第二误差图谱；根据所述匹配结果、和/或第一误差图谱和第二误差图谱形成一融合数据输出。

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种车路多传感器数据融合方法及系统。

背景技术

为进一步推进智能网联汽车的发展，加强汽车网联化与智能化技术的创新协同，通过对车路交通动态数据的统一采集与处理的云控基础平台，使车路云一体化融合控制系统具有车路云泛在互联、交通全要素数字映射、应用统一编排、高效计算调度以及系统运行高可靠等特征。有云端技术结合的路侧感知系统，将高效地服务智能交通系统及自动驾驶领域。随着自动驾驶技术逐渐成熟，暴露了多种场景中，单车自动驾驶技术路线中存在着感知盲区、视距短等难以克服的天然缺陷，一定程度上影响了车辆安全。因此，路侧感知设备对行人、车辆等交通参与者的协同感知功能对单车自动驾驶起到了一定辅助作用。自动驾驶汽车可以利用车载传感器感知车辆附近环境中的目标，但存在感知距离有限及有感知盲区的问题。路侧传感器能稳定地感知固定区域，盲区比车载感知更小，但是距离远的区域，精度总是更差的。因此，还不能实现大范围的高精度感知。有效的解决方案是通过网联方式，将多辆自动驾驶汽车的感知数据与路侧传感器感知数据进行实时融合，扩大感知范围，减小感知盲区，提高感知精度。公开号为CN111770451A的中国专利提出了通过车端和路侧感知数据的匹配与加权融合来提高感知性能的方法，感知融合提升精度的基础在于明确车端与路侧感知数据的误差。这一误差随传感器、环境与目标状态而变化。通过理论分析或专门实验来确定误差，难以适用于各种情况。现有方法对各场景与工况下误差的估计准确性不足。

发明内容

基于上述缺点，本发明提供一种车路多传感器数据融合方法及系统，具体地：

一方面，本发明提供一种车路多传感器数据融合方法及系统，包括，获取每个第一采集数据(路侧感知数据)、每个第二采集数据(车端状态数据)和每个第三采集数据(车端感知数据)，对所述第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据做同步处理；

根据第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据分别做目标匹配以形成匹配结果，根据匹配结果形成第一误差图谱、和/或第二误差图谱；

根据所述匹配结果、和/或第一误差图谱和第二误差图谱形成一融合数据输出。

优选地，上述的一种车路多传感器数据融合方法，其中，根据第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据分别做目标匹配以形成匹配结果，根据匹配结果形成第一误差图谱、和/或第二误差图谱具体包括：

于所述第一采集数据匹配所述第二采集数据的状态下，计算所述第一采集数据与所述第二采集数据之间的第一差值数据，根据所述第一差值数据和第二采集数据形成第一参数；

根据所述第一参数形成或更新与所述第一参数匹配的第一误差图谱。

优选地，上述的一种车路多传感器数据融合方法，其中，根据第一采集数据、第二采集数据和第三采集数据分别做目标匹配以形成匹配结果，根据匹配结果形成第一误差图谱、和/或第二误差图谱具体包括：

于所述第三采集数据匹配所述第二采集数据的状态下，计算所述第三采集数据与所述第二采集数据之间的第二差值数据；

根据所述第二差值数据和第二采集数据形成第二参数；

根据所述第二参数形成或更新与所述第二参数匹配的第二误差图谱。

优选地，上述的一种车路多传感器数据融合方法，其中，根据所述匹配结果、和/或第一误差图谱和第二误差图谱形成一融合数据输出具体包括：