[发明专利]对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k‑1次的多个轨迹估计，获取第k次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，k‑1大于或者等于1；基于第k次的马氏距离和数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。采用本方法能够提高关联关系的准确性。

技术领域

本申请涉及智能汽车技术领域，特别是涉及一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着智能驾驶技术的发展，对车辆进行路径规划和路径跟踪的需求越来越迫切，在对车辆进行路径规划或者路径跟踪时，车道中的其他车辆和行人都可以视为障碍物，轨迹估计是障碍物轨迹的预测值，对障碍物和轨迹估计进行关联有助于对车辆进行路径规划或者路径跟踪。

目前，对障碍物和轨迹估计进行关联的方法，是通过数据关联算法将障碍物和轨迹估计直接进行关联，然而这种对障碍物和轨迹估计直接进行关联的方法，没有考虑车辆运行的实际工况，在不同的运行工况采用相同的数据关联方法，容易导致误差较大，存在关联关系准确度低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对现有对障碍物和轨迹估计进行关联的方法在车辆运行的实际工况下存在关联关系准确度低的技术问题，提供一种对障碍物和轨迹估计进行关联的方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，能够提高障碍物和轨迹估计的关联关系准确度。

第一方面，本申请提供了一种对障碍物和轨迹估计进行关联方法。方法包括：

获取车辆运行数据和多个障碍物的初始轨迹；

根据车辆运行数据，确定车辆工况，车辆工况包括平稳工况或者非平稳工况；

基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及多个障碍物的初始轨迹，获取第一次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第一次的马氏距离；基于第一次的马氏距离和数据关联算法，确定第一次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系；

基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k-1次的多个轨迹估计，获取第k次的多个轨迹估计，并基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，k-1大于或者等于1；基于第k次的马氏距离和数据关联算法，确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。

在其中一个实施例中，车辆运行数据包括：车辆加速度、油门踏板角度和制动踏板角度；根据车辆运行数据，确定车辆工况，包括：

若车辆加速度为0、油门踏板角度小于或等于第一预设角度且制动踏板角度小于或等于第二预设角度，则确定车辆工况为平稳工况；

若车辆加速度大于0、油门踏板角度大于第一预设角度，或者车辆加速度小于0、且制动踏板角度大于第二预设角度，则确定车辆工况为非平稳工况。

在其中一个实施例中，基于车辆工况、多个障碍物的状态数据、第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵，获取第k次的马氏距离，包括：

遍历第k次的多个轨迹估计，对于当前遍历至的当前轨迹估计，根据多个障碍物的状态数据、以及当前轨迹估计，获得多个残差向量；

若车辆工况为平稳工况，则根据多个残差向量中的每个残差向量和预设协方差矩阵，获得平稳工况下当前轨迹估计到多个障碍物中每个障碍物的马氏距离；