[发明专利]用于车辆传感器的数据融合方法及装置有效
申请号: | 201811154323.0 | 申请日: | 2018-09-30 |
公开(公告)号: | CN110376583B | 公开(公告)日: | 2021-11-19 |
发明(设计)人: | 葛建勇;王天培;张凯;刘宏伟;刘洪亮;任亚星;和林;李小川 | 申请(专利权)人: | 毫末智行科技有限公司 |
主分类号: | G01S13/86 | 分类号: | G01S13/86;G01S13/931;G01S17/931 |
代理公司: | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人: | 王晓晓;肖冰滨 |
地址: | 100055 北京市丰*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 车辆 传感器 数据 融合 方法 装置 | ||
1.一种用于车辆传感器的数据融合方法,其特征在于,所述方法包括:
读取布置在车辆上的传感器探测的每一个目标的参数属性集合,所述参数属性集合至少包括以下一者或多者:纵向速度、纵向距离和横向距离;
根据所读取的每一个所述传感器探测的每一个目标的参数属性集合生成属性组合,其中所述属性组合通过以下方式形成:遍历每一个所述传感器探测的目标的参数属性集合,依次分别从每一个所述传感器探测的目标的参数属性集合中选择出一个目标的参数属性集合来形成所述属性组合,使得所生成的属性组合的数量为每一个传感器探测得到的目标的数量之积;以及
确定每一个所述属性组合中的参数属性集合的重合度,并基于所述重合度进行数据融合以得到第一数据融合列表,其中所述第一数据融合列表包括每一个所述属性组合的重合度及与所述每一个所述属性组合的重合度对应的参数属性集合,其中,所述重合度是指所述属性组合中对应于同一目标的参数属性集合的数量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定每一个所述属性组合中的参数属性集合的重合度包括针对每一个所述属性组合执行以下步骤:
分别计算n个参数属性集合中的每一个相同类型的n个参数属性的离散度;
判断所述每一个相同类型的n个参数属性的离散度是否均处于各自对应的预定范围内;
如果所述每一个相同类型的n个参数属性的离散度均处于各自对应的预定范围内,则确定所述属性组合中的参数属性集合的重合度为n;以及
如果所述每一个相同类型的n个参数属性的离散度不满足均处于各自对应的预定范围内,则确定所述属性组合中的参数属性集合的重合度为1,
其中,所述n为正整数,所述n的取值为大于或等于2且小于或等于所述属性组合中目标的参数属性集合的数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在确定出的所述属性组合中的参数属性集合的重合度为多个数值时,选择这多个数值中的最大值作为所述属性组合中的参数属性集合的重合度。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定每一个所述属性组合中的参数属性集合的重合度包括:
针对每一个所述属性组合,从所述n的值为最大值开始依次递减所述n的值,直到确定出所述属性组合中的参数属性集合的重合度。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据以下步骤确定所述预定范围:
从预先存储的预定范围列表中选取所述n个参数属性中特定传感器探测的参数属性所对应的预定范围,其中所述预定范围列表包括特定传感器探测的参数属性的范围及与所述特定传感器探测的每一参数属性的范围对应的预定范围。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述离散度为标准差、方差或平均差。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
从所述第一数据融合列表中删除重复融合的数据以得到第二数据融合列表。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述参数属性集合还包括目标ID,所述方法包括根据以下步骤删除重复融合的数据:
判断与重合度p对应的目标ID的集合是否被包含在与重合度对应的q的目标ID的集合内,其中q的取值大于p的取值;
如果与重合度p对应的目标ID的集合被包含在与重合度对应的q的目标ID的集合内,则从所述第一数据融合列表中删除与所述重合度p对应的数据,
其中p和q均为正整数,p的取值为大于或等于1且小于重合度的最大值,q的取值为大于1且小于或等于重合度的最大值。
9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所读取的每一个传感器探测的每一个目标的参数属性集合生成属性组合包括:
分别针对所述每一个传感器探测的目标的参数属性集合增加一个空的目标的参数属性集合;以及
基于增加空的目标的参数属性集合后的参数属性集合来生成所述属性组合。
10.一种用于车辆传感器的数据融合装置,其特征在于,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器中存储有指令,所述指令用于使得所述处理器能够执行根据权利要求1至9中任一项所述的用于车辆传感器的数据融合方法。
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