本發(fā)明涉及傳感器數(shù)據(jù)融合，尤其涉及一種多種傳感器數(shù)據(jù)融合方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著我國汽車的數(shù)量日益增多，提高駕乘體驗(yàn)和減少交通事故成為智能汽車領(lǐng)域內(nèi)熱點(diǎn)技術(shù)之一。而汽車智能化的技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，智能輔助駕駛模塊更是為智能駕駛汽車市場帶來了蓬勃發(fā)展。其中環(huán)境感知能力是智能輔助駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)，而對車輛前方障礙物的檢測更是環(huán)境感知的重要組成部分。

2、在現(xiàn)有技術(shù)中，環(huán)境感知系統(tǒng)主要依賴單一傳感器，比如，攝像頭和雷達(dá)等傳感器，但是不同的傳感器有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，比如，激光雷達(dá)分辨率高，可以實(shí)現(xiàn)3d點(diǎn)云成像，方向好，測距準(zhǔn)確，但其易受環(huán)境干擾且成本高昂；攝像頭傳感器的車輛檢測方法在短距離檢測效果非常精確，在目標(biāo)檢測方面具有天然優(yōu)勢，但是它的缺點(diǎn)是對光線和天氣條件很敏感；當(dāng)前自動駕駛車輛需要在持續(xù)變化的環(huán)境中運(yùn)行，而單一傳感器不能適用于所有路況，而由于不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)各具特點(diǎn)，使用同一種過濾算法往往無法達(dá)到最佳效果。

3、因此，急需提出一種多種傳感器數(shù)據(jù)融合方法及裝置，解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)各具特點(diǎn)，通過同一種過濾算法對不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，會導(dǎo)致融合結(jié)果不理想的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，有必要提供一種多種傳感器數(shù)據(jù)融合方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)各具特點(diǎn)，通過同一種過濾算法對不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，會導(dǎo)致融合結(jié)果不理想的技術(shù)問題。

2、為了解決上述問題，本發(fā)明提供一種多種傳感器數(shù)據(jù)融合方法，包括：

3、獲取多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，并對每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物檢測，得到對應(yīng)的障礙物信息；

4、根據(jù)所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器類型和所述障礙物信息，確定目標(biāo)濾波算法；

5、根據(jù)所述目標(biāo)濾波算法對所述障礙物信息進(jìn)行處理，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)；

6、將所述多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的所有障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到傳感器融合數(shù)據(jù)。

7、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物檢測，得到對應(yīng)的障礙物信息，包括：

8、將所述多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配處理，得到空間和時(shí)間一致的每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的初始傳感器數(shù)據(jù)；

9、分別對每個(gè)初始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物檢測，得到對應(yīng)的初始障礙物信息；

10、對所述初始障礙物信息進(jìn)行預(yù)處理，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物信息。

11、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述對所述初始障礙物信息進(jìn)行預(yù)處理，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物信息，包括：

12、根據(jù)所述初始障礙物信息對障礙物進(jìn)行判斷，得到無效障礙物；

13、將所述無效障礙物進(jìn)行刪除，得到有效障礙物；

14、根據(jù)每個(gè)有效障礙物對應(yīng)的所述初始障礙物信息，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物信息。

15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述傳感器類型包括雷達(dá)傳感器和攝像頭傳感器，所述根據(jù)所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器類型和所述障礙物信息，確定目標(biāo)濾波算法，包括：

16、根據(jù)所述障礙物的類型判斷對應(yīng)的所述障礙物信息是否準(zhǔn)確；

17、若是，則根據(jù)所述雷達(dá)傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法；

18、若否，則根據(jù)所述攝像頭傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法。

19、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述攝像頭傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法，包括：

20、判斷所述攝像頭傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)中真實(shí)值是否高頻率的非線性突變；

21、若是，則確定所述目標(biāo)濾波算法為sg濾波器；

22、若否，則確定所述目標(biāo)濾波算法為滑動窗口。

23、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述雷達(dá)傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法，包括：

24、判斷所述雷達(dá)傳感器對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)中真實(shí)值是否高頻率的非線性突變；

25、若是，則確定所述目標(biāo)濾波算法為sg濾波器；

26、若否，則根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù)中的雷達(dá)位置數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法。

27、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù)中的雷達(dá)位置數(shù)據(jù)，確定目標(biāo)濾波算法，包括：

28、判斷所述雷達(dá)位置數(shù)據(jù)中的噪聲是否服從高斯分布；

29、若是，則確定所述目標(biāo)濾波算法為卡爾曼濾波器；

30、若否，則確定所述目標(biāo)濾波算法為擴(kuò)展卡爾曼濾波器。

31、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述目標(biāo)濾波算法對所述障礙物信息進(jìn)行處理，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)，包括：

32、在所述傳感器類型為攝像頭傳感器的情況下，若所述目標(biāo)濾波算法為sg濾波器，則通過所述sg濾波器，對所述傳感器數(shù)據(jù)中的攝像頭速度數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的攝像頭障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)；若所述目標(biāo)濾波算法為滑動窗口，則通過所述滑動窗口，對所述傳感器數(shù)據(jù)中的攝像頭位置數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的攝像頭障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)；

33、在所述傳感器類型為雷達(dá)傳感器的情況下，若所述目標(biāo)濾波算法為sg濾波器，則通過所述sg濾波器對所述傳感器數(shù)據(jù)中的雷達(dá)速度數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的雷達(dá)障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)；若所述目標(biāo)濾波算法為卡爾曼濾波器或擴(kuò)展卡爾曼濾波器，則通過所述目標(biāo)濾波算法對所述傳感器數(shù)據(jù)中的雷達(dá)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，得到平滑后的雷達(dá)障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)。

34、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的所有障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到傳感器融合數(shù)據(jù)，包括：

35、根據(jù)預(yù)設(shè)置信度將所述雷達(dá)障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)投影至所述攝像頭障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)上進(jìn)行融合，得到傳感器融合數(shù)據(jù)。

36、另一方面，本發(fā)明還提供了一種多種傳感器數(shù)據(jù)融合裝置，包括：

37、障礙物檢測模塊，用于獲取多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，并對每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物檢測，得到對應(yīng)的障礙物信息；

38、濾波器確定模塊，用于根據(jù)所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器類型和所述障礙物信息，確定目標(biāo)濾波算法；

39、信息處理模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)濾波算法對所述障礙物信息進(jìn)行處理，得到所述每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)；

40、數(shù)據(jù)融合模塊，用于將所述多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的所有障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到傳感器融合數(shù)據(jù)。

41、本發(fā)明的有益效果是：獲取多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)，然后對每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行障礙物檢測，得到對應(yīng)的障礙物信息，然后可以根據(jù)每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的傳感器類型和障礙物信息，確定目標(biāo)濾波算法，從而可以根據(jù)每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的特點(diǎn)，確定適合的目標(biāo)濾波算法；進(jìn)一步的，還通過目標(biāo)濾波算法對傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物信息進(jìn)行濾波處理，得到每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)，然后可以對多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)的所有障礙物穩(wěn)定數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到傳感器融合數(shù)據(jù)，從而根據(jù)不同的目標(biāo)濾波算法對對應(yīng)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，保留了每個(gè)傳感器數(shù)據(jù)對應(yīng)的特點(diǎn)，提高了融合的精度。