[发明专利]一种数据融合方法及装置

权利要求书

1.一种数据融合方法，其特征在于，包括：

获取待融合的第一目标数据，所述第一目标数据为目标车辆车载毫米波雷达检测到的所述目标车辆周围障碍物的行驶数据；

利用所述目标车辆的行驶数据，对所述第一目标数据进行修正，得到修正后的第一目标数据；

其中，所述目标车辆周围障碍物的行驶数据包括：目标车辆周围障碍物的位置信息和速度信息；

所述利用所述目标车辆的行驶速度，对所述第一目标数据进行修正，得到修正后的第一目标数据，包括：

将所述第一目标数据映射到预先建立的本车笛卡尔坐标系中，得到每一目标车辆周围障碍物在所述本车笛卡尔坐标系中的坐标；

根据所述每一目标车辆周围障碍物在所述本车笛卡尔坐标系中的坐标；去除其中的干扰坐标，得到去除干扰后的坐标；

利用所述目标车辆的行驶数据，对所述去除干扰后的坐标进行修正，得到修正后的坐标数据，作为修正后的第一目标数据；

获取待融合的第二目标数据，所述第二目标数据为目标车辆车载激光雷达检测到的所述目标车辆周围障碍物的行驶数据；

对所述第二目标数据进行瞬时位移填补，得到填补后的第二目标数据；

利用扩展卡尔曼滤波EKF，对所述修正后的第一目标数据和所述填补后的第二目标数据进行融合，得到融合结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二目标数据进行瞬时位移填补，得到填补后的第二目标数据，包括：

获取所述第二目标数据中，在t_n-2时刻利用点云算法识别到的目标障碍物的位置s_n-2和速度v_n-2；所述目标障碍物为所述目标车辆周围障碍物；

获取所述第二目标数据中，在t_n-1时刻利用点云算法识别到的所述目标障碍物的位置s_n-1和速度v_n-1；

获取所述第二目标数据中，在t时刻利用点云算法识别到的所述目标障碍物的位置s_n和速度v_n；

根据所述s_n-2、v_n-2、s_n-1和v_n-1，计算填补位移Δs和填补速度Δv；

利用所述填补位移Δs，对所述目标障碍物在t时刻的位置s_n进行填补，获得填补后的所述目标障碍物在t时刻的实际位置s_n′；

利用所述填补速度Δv，对所述目标障碍物在t时刻的速度v_n进行填补，获得填补后的所述目标障碍物在t时刻的实际速度v_n′。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述s_n-2、v_n-2、s_n-1和v_n-1，利用预设加速度公式获得加速度a；

其中，所述预设加速度公式为

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述s_n-2、v_n-2、s_n-1和v_n-1，计算填补位移Δs，包括：

根据所述v_n-1、所述加速度a和填补时间Δt，利用预设位移公式获得所述填补位移Δs；

所述预设位移公式为

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述s_n-2、v_n-2、s_n-1和v_n-1，计算填补速度Δv，包括：

根据所述v_n-1、所述加速度a和填补时间Δt，利用预设速度公式获得所述填补速度Δv；

其中，所述预设速度公式为Δv＝v_n-1+aΔt。