目標障礙物體確定方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及智能交通領域，特別涉及一種目標障礙物體確定方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 為了檢測車輛周圍的道路環境，車輛中一般設置有視覺傳感器、毫米波雷達傳感 器和激光雷達傳感器等多種傳感器。車輛能夠獲取該多種傳感器采集的測量數據，并對該 多種傳感器采集的測量數據進行融合處理，即對該多個傳感器采集的測量數據進行互補和 優化組合以生成更可靠更精確的信息，進而提高車輛對周圍道路環境的探測能力。
[0003] 相關技術中，車輛可以對多個傳感器采集的數據進行融合處理，該融合處理的過 程主要包括：首先獲取每個傳感器檢測到的目標障礙物的測量數據，之后對該目標障礙物 的測量數據進行時空配準，將每個傳感器的測量數據轉換到同一個坐標系中，并將每個傳 感器的測量數據同步到同一個時刻，然后對該多個傳感器時空配準后的測量數據進行關 聯，獲取屬于同一目標的測量數據，最后信息融合裝置可以將屬于同一目標的不同傳感器 的測量數據通過一定的算法進行合并后輸出至車輛。
[0004] 但是，相關技術中，當傳感器檢測到的目標障礙物較多時，車輛中的信息融合裝置 需要對每個目標障礙物的測量數據進行關聯和融合，并將融合后的多個目標障礙物的信息 均輸出至車輛，該多個目標障礙物中可能存在不會對車輛造成影響的障礙物，因此，車輛對 周圍道路環境的探測結果的可靠性較低。

【發明內容】

[0005] 為了解決現有技術的問題，本發明提供了一種目標障礙物體確定方法及裝置，所 述技術方案如下：
[0006] -方面，提供了一種目標障礙物體確定方法，所述方法包括：
[0007] 獲取車輛上設置的n個傳感器在當前時刻的至少n個針對障礙物體的測量數據， 所述n大于或等于1 ;
[0008] 對所述至少n個針對障礙物體的測量數據進行融合處理，得到融合數據組，所述 融合數據組記錄了所述n個傳感器檢測到的障礙物體中每個障礙物體對應的融合數據；
[0009] 確定所述融合數據組中記錄的每個障礙物體與所述車輛的距離；
[0010] 將距離小于預設距離閾值的障礙物體確定為目標障礙物體。
[0011] 可選的，在所述將所述障礙物體確定為目標障礙之后，所述方法還包括：
[0012] 獲取所述目標障礙物體的歷史融合數據，所述歷史融合數據為預設的在目標數據 庫所述當前時刻之前存儲的融合數據；
[0013] 根據所述融合數據組中所述目標障礙物體的融合數據和所述歷史融合數據，確定 所述目標障礙物體的運動狀態；
[0014] 將所述目標障礙物體的運動狀態存儲至所述目標數據庫中。
[0015] 可選的，所述n個傳感器在所述車輛的四周設置，所述n大于或等于14。
[0016] 可選的，所述n個傳感器包括：6個毫米波雷達傳感器，6個激光雷達傳感器和2個 視覺傳感器；
[0017] 所述2個視覺傳感器設置在所述車輛的前擋風玻璃上，所述6個毫米波雷達傳感 器均勻分布在所述車輛的四周，所述6個激光雷達傳感器均勻分布在所述車輛的四周。
[0018] 可選的，所述對所述至少n個針對障礙物體的測量數據進行融合處理，包括：
[0019] 為所述n個傳感器中的每個傳感器建立觀測模型，所述觀測模型用于根據所述傳 感器在當前時刻對障礙物體的測量數據，獲取下一時刻對所述障礙物體的預測數據，所述 下一時刻與所述當前時刻相差t，所述t大于0 ;
[0020] 根據所述觀測模型，獲取所述n個傳感器中每個傳感器在所述當前時刻對所述至 少一個障礙物體的預測數據；
[0021] 在所述至少n個針對障礙物體的測量數據中篩選可融合測量數據組，所述可融合 測量數據組中每個測量數據與相應的預測數據的誤差小于預設閾值；
[0022] 對所述可融合測量數據組中的測量數據進行融合處理。
[0023] 另一方面，提供了一種標障礙物體確定裝置，所述裝置包括：
[0024] 第一獲取單元，用于獲取車輛上設置的n個傳感器在當前時刻的至少n個針對障 礙物體的測量數據，所述n大于或等于1 ;
[0025] 處理單元，用于對所述至少n個針對障礙物體的測量數據進行融合處理，得到融 合數據組，所述融合數據組記錄了所述n個傳感器檢測到的障礙物體中每個障礙物體對應 的融合數據；
[0026] 第一確定單元，用于確定所述融合數據組中記錄的每個障礙物體與所述車輛的距 離；
[0027] 第二確定單元，用于將距離小于預設距離閾值的障礙物體確定為目標障礙物體。
[0028] 可選的，所述裝置還包括：
[0029] 第二獲取單元，用于獲取所述目標障礙物體的歷史融合數據，所述歷史融合數據 為預設的在目標數據庫所述當前時刻之前存儲的融合數據；
[0030] 第三確定單元，用于根據所述融合數據組中所述目標障礙物體的融合數據和所述 歷史融合數據，確定所述目標障礙物體的運動狀態；
[0031 ] 存儲單元，用于將所述目標障礙物體的運動狀態存儲至所述目標數據庫中。
[0032] 可選的，所述n個傳感器在所述車輛的四周設置，所述n大于或等于14。
[0033] 可選的，所述n個傳感器包括：6個毫米波雷達傳感器，6個激光雷達傳感器和2個 視覺傳感器；
[0034] 所述2個視覺傳感器設置在所述車輛的前擋風玻璃上，所述6個毫米波雷達傳感 器均勻分布在所述車輛的四周，所述6個激光雷達傳感器均勻分布在所述車輛的四周。
[0035] 可選的，所述處理單元，還用于：
[0036] 為所述n個傳感器中的每個傳感器建立觀測模型，所述觀測模型用于根據所述傳 感器在當前時刻對障礙物體的測量數據，獲取下一時刻對所述障礙物體的預測數據，所述 下一時刻與所述當前時刻相差t，所述t大于0 ;
[0037] 根據所述觀測模型，獲取所述n個傳感器中每個傳感器在所述當前時刻對所述至 少一個障礙物體的預測數據；
[0038] 在所述至少n個針對障礙物體的測量數據中篩選可融合測量數據組，所述可融合 測量數據組中每個測量數據與相應的預測數據的誤差小于預設閾值；
[0039] 對所述可融合測量數據組中的測量數據進行融合處理。
[0040] 本發明實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：
[0041] 本發明實施例提供的目標障礙物體確定方法及裝置，車輛可以獲取車輛上設置的 n個傳感器在當前時刻的至少n個針對障礙物體的測量數據，并對該至少n個針對障礙物體 的測量數據進行融合處理，得到融合數據組，之后，車輛可以確定該融合數據組中記錄的每 個障礙物體與該車輛的距離，并能夠將距離小于預設距離閾值的障礙物體確定為目標障礙 物體，而對于距離大于預設距離閾值的障礙物則確定該障礙物體不會對車輛的行駛造成影 響，因此，提高了車輛對周圍道路環境的探測結果的可靠性。
【附圖說明】
[0042] 為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于 本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他 的附圖。
[0043] 圖1是本發明實施例提供的一種目標障礙物體確定方法流程圖；
[0044] 圖2-1是本發明實施例提供的另一種目標障礙物體確定方法流程圖；
[0045] 圖2-2是本發明實施例提供的一種傳感器設置方位示意圖；
[0046] 圖2-3是本發明實施例提供的一種對障礙物體的測量數據進行融合處理的方法 流程圖；
[0047] 圖3-1是本發明實施例提供的一種目標障礙物體確定裝置的結構示意圖；
[0048] 圖3-2是本發明實施例提供的另一種目標障礙物體確定裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0049] 為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施方 式作進一步地詳細描述。
[0050] 本發明實施例提供了一種目標障礙物體確定方法，參見圖1，該方法包括：
[0051 ] 步驟101、獲取車輛上設置的n個傳感器在當前時刻的至少n個針對障礙物體的測 量數據，該n大于或等于1。
[0052] 步驟102、對該至少n個針對障礙物體的測量數據進行融合處理，得到融合數據 組，該融合數據組記錄了該n個傳感器檢測到的障礙物體中每個障礙物體對應的融合數 據。
[0053] 步驟103、確定該融合數據組中記錄的每個障礙物體與該車輛的距離。
[0054] 步驟104、將距離小于預設距離閾值的障礙物體確定為目標障礙物體。
[0055] 綜上所述，本發明實施例提供的目標障礙物體確定方法，車輛可以獲取車輛上設 置的n個傳感器在當前時刻的至少n個針對障礙物體的測量數據，并對該至少n個針對障 礙物體的測量數據進行融合處理，得到融合數據組，之后，車輛可以確定該融合數據組中記 錄的每個障礙物體與該車輛的距離，并能夠將距離小于預設距離閾值的障礙物體確定為目 標障礙物體，而對于距離大于預設距離閾值的障礙物則確定該障礙物體不會對車輛的行駛 造成影響，因此，提高了車輛對周圍道路環境的探測結果的可靠性。
[0056] 可選的，在將該障礙物體確定為目標障礙之后，該方法還包括：
[0057] 獲取該目標障礙物體的歷史融合數據，該歷史融合數據為預設的在目標數據庫該 當前時刻之前存儲的融合數據；
[0058] 根據該融合數據組中該目標障礙物體的融合數據和該歷史融合數據，確定該目標 障礙物體的運動狀態；
[0059] 將