[发明专利]目标物关联匹配方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种目标物关联匹配方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括：获取第一帧传感器数据，并基于第一帧传感器数据构建第一矩阵，所述第一矩阵中每一列的数据为一目标物的m维特征，m为第一矩阵的行数；获取第二帧传感器数据，并基于第二帧传感器数据构建第二矩阵，所述第二矩阵中每一列的数据为一目标物的m维特征，m为第二矩阵的行数；计算第一矩阵中第p列数据与第二矩阵中第q列数据之间的相关性，并将结果填入结果矩阵的第q行第p列；基于所述结果矩阵，确定关联匹配的目标物。通过本发明，提高算法准确性、鲁棒性的同时，简化了计算过程，降低了算力要求。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种目标物关联匹配方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

车辆对目标物的感知来源于传感器的反馈，对于多传感器感知系统，基于在不同时间、空间获取到的传感器数据，实现对目标物进行准确地关联匹配，是评价感知融合技术优劣的先决条件。

目前，主流的关联匹配方法为匈牙利算法，但是匈牙利算法优化调试难度较高、原理性不足、计算过程较复杂。基于此，亟需一种新的方法实现对目标物进行关联匹配。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种目标物关联匹配方法、装置、设备及可读存储介质。

第一方面，本发明提供一种目标物关联匹配方法，所述目标物关联匹配方法包括：

获取第一帧传感器数据，并基于第一帧传感器数据构建第一矩阵，所述第一矩阵中每一列的数据为一目标物的m维特征，m为第一矩阵的行数；

获取第二帧传感器数据，并基于第二帧传感器数据构建第二矩阵，所述第二矩阵中每一列的数据为一目标物的m维特征，m为第二矩阵的行数；

计算第一矩阵中第p列数据与第二矩阵中第q列数据之间的相关性，并将结果填入结果矩阵的第q行第p列；

基于所述结果矩阵，确定关联匹配的目标物。

可选的，所述计算第一矩阵中第p列数据与第二矩阵中第q列数据之间的相关性的步骤包括：

将第一矩阵中第p列数据与第二矩阵中第q列数据的同行相乘，并求和，得到第一值；

计算第一矩阵中第p列数据的平方和，得到第二值；

计算第二矩阵中第q列数据的平方和，得到第三值；

计算第二值的算术平方根，得到第四值；

计算第三值的算术平方根，得到第五值；

将第四值和第五值相乘，得到第六值；

计算第一值与第六值的比值，得到第一矩阵中第p列数据与第二矩阵中第q列数据之间的相关性。

可选的，所述基于所述结果矩阵，确定关联匹配的目标物的步骤包括：

从所述结果矩阵中筛选大于阈值的目标值；

根据所述目标值的位置，确定关联匹配的目标物。

可选的，所述目标物关联匹配方法包括：

将m代入阈值确定公式，得到阈值TH，所述阈值确定公式为：

其中，c为常数。

可选的，m取4，所述m维特征包括纵向距离、横向距离、纵向速度以及横向速度。

第二方面，本发明还提供一种目标物关联匹配装置，所述目标物关联匹配装置包括：

第一构建模块，用于获取第一帧传感器数据，并基于第一帧传感器数据构建第一矩阵，所述第一矩阵中每一列的数据为一目标物的m维特征，m为第一矩阵的行数；