[发明专利]车辆的动态目标跟踪方法、装置、及车辆

权利要求书

1.一种车辆的动态目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

分别获取车辆周围动态目标在当前时刻的毫米波数据和图像数据，得到动态目标的初始障碍物状态数据；

筛除所述障碍物状态数据中静态障碍物数据和杂波数据，得到最终障碍物状态数据；

利用预设的坐标变换矩阵对所述最终障碍物状态数据进行对齐，得到车辆坐标系下的目标信息；以及

与前一时刻的车辆的目标信息相关联，得到所述动态目标的目标状态，并利用卡尔曼滤波器，得到所述动态目标的跟踪状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛除所述障碍物状态数据中静态障碍物数据和杂波数据，包括：

从所述初始障碍物状态数据中剔除小于预设速度阈值的静态数据，并剔除满足出现次数小于预设次数的虚假模号，及剔除不满足前后帧的相对距离、相对角度和相对速度小于对应预设值的杂波数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述与前一时刻的车辆的目标信息相关联，得到所述动态目标的目标状态，包括：

利用运动模型预测所述动态目标的任意时刻的状态，并建立所述动态目标的关联门，以在两者关联门限小于预设门限时，判定为相关联。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述与前一时刻的车辆的目标信息相关联，得到所述动态目标的目标状态，还包括：

对于未落入所述关联门的数据，作为新增目标进行初始化，以用于目标状态更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用卡尔曼滤波器，得到所述动态目标的跟踪状态，包括：

对每个时刻的目标状态进行依次迭代处理，使得每次获取的目标信息作为前一时刻的输出，生成当前时刻的动态目标的连续跟踪状态。

6.一种车辆的动态目标跟踪装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于分别获取车辆周围动态目标在当前时刻的毫米波数据和图像数据，得到动态目标的初始障碍物状态数据；

筛除模块，用于筛除所述障碍物状态数据中静态障碍物数据和杂波数据，得到最终障碍物状态数据；

控制模块，用于利用预设的坐标变换矩阵对所述最终障碍物状态数据进行对齐，得到车辆坐标系下的目标信息；以及

第二获取模块，用于与前一时刻的车辆的目标信息相关联，得到所述动态目标的目标状态，并利用卡尔曼滤波器，得到所述动态目标的跟踪状态。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述筛除模块，包括：

剔除单元，用于从所述初始障碍物状态数据中剔除小于预设速度阈值的静态数据，并剔除满足出现次数小于预设次数的虚假模号，及剔除不满足前后帧的相对距离、相对角度和相对速度小于对应预设值的杂波数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

预测单元，用于利用运动模型预测所述动态目标的任意时刻的状态，并建立所述动态目标的关联门，以在两者关联门限小于预设门限时，判定为相关联。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块，还包括：

处理单元，用于对于未落入所述关联门的数据，作为新增目标进行初始化，以用于目标状态更新。

10.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求6-9任一项所述的车辆的动态目标跟踪装置。