碍物体的估计值，Ai为所述第 i个传感器的估计值概率；
[0073] 确定所述每个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值的量测值概率，所述量测 值概率为；
[0074]
[00巧]其中，Xi似为所述第i个传感器在当前时亥揃对障碍物体的量测值，Bi为所述第i个传感器的量测值概率；
[0076] 基于所述每个传感器的估计值概率确定所述n个传感器测量的每个障碍物体为 目标物体的概率m(Ui)W及每个障碍物体不为目标物体的概率m(U2)，其中，j= 1或2， m(Uj)为：
[0077]
[0078] 其中，n表示取交集，4表示空集，表示所述第i个传感器在当 前时刻存在对所述每个障碍物体的量测值，表示所述第i个传感器在当前时刻不存在 对所述每个障碍物体的量测值，若第i个传感器在当前时刻存在对所述每个障碍物体的量 测值，则/?>;'）= 4，若第i个传感器在当前时刻不存在对所述每个障碍物体的量测值，则 ("兰）=1-4.;
[0079] 将所述每个障碍物体为目标物体的概率m(Ui)和所述每个障碍物体不为目标物体 的概率m(U2)之差作为关联检测值m;
[0080] 判断所述关联检测值m是否大于第二预设值e;
[0081] 若所述关联检测值m大于所述第二预设值e，判断所述n个传感器中每个传感器 的估计值概率和量测值概率之差是否小于第=预设值T;
[0082] 若所述每个传感器的估计值概率和量测值概率之差均小于所述第S预设值T，则 存在障碍物体为所述目标物体，且所述目标物体为所述每个传感器的估计值概率和量测值 概率之差均小于所述第=预设值T的障碍物。
[0083] 可选的，所述第二获取单元包括：
[0084] 第=获取模块，用于获取所述每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值；
[0085] 确定模块，用于基于所述每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值确定当前 时刻的所述预测值玄W，所述预测值义作)为：
[0086]
[0087]其中，1,.快-0为所述第i个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值，yi为所 述第i个传感器的预测值系数，且
[008引可选的，所述输出单元包括：
[0089] 第四获取模块，用于获取属于所述目标物体的量测值的平均值；
[0090] 输出模块，用于将所述平均值输出。
[0091] 本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0092] 本发明实施例提供的一种野值剔除方法及装置，通过获取车辆上设置的n个传感 器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)W及第i个传感器在当前时刻对障碍物体的量 测值Xi化)、估计值夫心')和预测值1保)，确定了滤波误差ei似与预测误差62似的残差 0化）和协方差W化)，并根据该残差0化）和协方差W(k)确定了检验值A化)，最后将小于 预设值Td的检验值A化）对应的第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值Xi(k)确定 为野值，并从n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)中将野值剔除。本发明实施 例提供的野值剔除方法及装置剔除野值时的计算量小，计算复杂度低。
【附图说明】
[0093] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于 本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据该些附图获得其他 的附图。
[0094] 图1是本发明实施例提供的一种野值剔除方法的流程图；
[0095] 图2是本发明实施例提供的另一种野值剔除方法的流程图；
[0096] 图3是本发明实施例提供的又一种野值剔除方法的流程图；
[0097] 图4是本发明实施例提供的再一种野值剔除方法的流程图；
[0098] 图5是本发明实施例提供的一种野值剔除装置的结构示意图；
[0099] 图6是本发明实施例提供的另一种野值剔除装置的结构示意图；
[0100] 图7是本发明实施例提供的关联处理单元的结构示意图；
[0101] 图8是本发明实施例提供的第二获取单元的结构示意图；
[0102] 图9是本发明实施例提供的输出单元的结构示意图。
【具体实施方式】
[0103] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方 式作进一步地详细描述。
[0104] 本发明实施例提供一种野值剔除方法，如图1所示，该方法包括：
[0105] 步骤101、获取车辆上设置的n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X化)，该 n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X化）包括第i个传感器在当前时刻对障碍物体 的量测值Xi化）。执行步骤102。
[0106] 该第i个传感器为车辆上设置的n个传感器中的任意一个，i为大于0,小于或等 于n的整数。
[0107] 步骤102、对第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值Xi化）进行滤波得到第 i个传感器的当前时刻对障碍物体的估计值丈,(A<)。执行步骤103。
[0108] 步骤103、根据该n个传感器中每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值得 到当前时刻的预测值克作），该上一时刻与当前时刻相差t，该t大于0,目标障碍物为每个传 感器在上一时刻确定的目标物体。执行步骤104。
[010引步骤104、确定滤波误差ei似与预测误差62似的残差0似和协方差W似。 [0110] 该滤波误差ei化）为第i个传感器的当前时刻对障碍物体的估计值本(A)与第i个 传感器的当前时刻对障碍物体的量测值Xi(k)之差，预测误差e,(k)为当前时刻的预测值 乐作V与第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值Xi(k)之差。执行步骤105。
[01U] 步骤105、根据滤波误差ei(k)与预测误差62 (k)的残差0 (k)和协方差W(k)确 定检验值^化)。执行步骤106。
[011引该检验值A化）为：
[0113] A化）=0了化)胖-1化）P化）。
[0114] 步骤106、判断检验值A似是否小于预设值Td，若检验值A似不小于预设值Td， 执行步骤107;若检验值A(k)小于预设值Td，执行步骤108。
[0115] 步骤107、确定检验值A化）对应的第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值 Xi(k)为野值。执行步骤109。
[0116] 步骤108、确定检验值A化）对应的第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值 Xi(k)不为野值。
[0117] 步骤109、从n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)中将野值剔除。
[0118] 综上所述，本发明实施例提供的一种野值剔除方法，该方法通过获取车辆上设置 的n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)W及第i个传感器在当前时刻对障碍 物体的量测值Xi化)、估计值本托)和预测值义(&)，确定了滤波误差ei(k)与预测误差62化） 的残差0化）和协方差W化)，并根据该残差0化）和协方差W(k)确定了检验值A化)，最 后将小于预设值Td的检验值A化）对应的第i个传感器的当前时刻对障碍物体的量测值 Xi(k)确定为野值，并从n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)中将野值剔除。本 发明实施例提供的野值剔除方法计算量小，计算复杂度低。
[0119] 可选的，在步骤109之后，该方法还包括：
[0120] 将剔除野值后的n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)进行时空配准。
[0121] 对时空配准后的n个传感器在当前时刻对障碍物体的量测值X(k)进行关联处理， 得到属于目标物体对障碍物体的量测值。
[0122] 将属于目标物体对障碍物体的量测值进行合并输出。
[0123] 可选的，该对时空配准后的n个传感器在当前时刻的量测值X(k)进行关联处理， 包括：
[0124] 获取时空配准后的n个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值X(k)和估计值 細，
[0125] 根据n个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值X(k)和估计值i作），判断是 否存在障碍物体为目标物体。
[0126] 若存在障碍物体为目标物体，从时空配准后的n个传感器在当前时刻的对障碍物 体的量测值X(k)中获取属于目标物体的量测值。
[0127] 可选的，根据该n个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值X(k)和估计值 乂作），判断是否存在障碍物体为目标物体，包括：
[012引获取该n个传感器中每个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值和估计值；
[0129] 确定每个传感器在当前时刻的对障碍物体的估计值的估计值概率，该估计值概率 A巧：
[0130]
[0131] 其中，i,作）为第i个传感器在当前时刻的对障碍物体的估计值，Ai为第i个传感 器的估计值概率；
[0132] 确定每个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值的量测值概率，该量测值概率 为：
[0133]
[0134] 其中，Xi(k)为第i个传感器在当前时刻的对障碍物体的量测值，Bi为第i个传感 器的量测值概率。
[01巧]基于该每个传感器的估计值概率确定n个传感器测量的每个障碍物体为目标物 体的概率m(Ui)化及每个障碍物体不为目标物体的概率m(U2)，其中，j= 1或2，m(Uj.)为：
[0136]
[0137] 其中，n表示取交集，4表示空集，4 = 表示第i个传感器在当前时刻 存在对每个障碍物体的量测值，表示第i个传感器在当前时刻不存在对每个障碍物体的 量测值，若第i个传感器在当前时刻存在对每个障碍物体的量测值，则w,的'）=4，若第i个 传感器在当前时刻不存在对每个障碍物体的量测值，则= 1 - 4。
[0138] 将每个障碍物体为目标物体的概率m(Ui)和每个障碍物体不为目标物体的概率 mOg之差作为关联检测值m。
[0139] 判断关联检测值m是否大于第二预设值e。
[0140]若关联检测值m大于第二预设值e，判断该n个传感器中每个传感器的估计值概 率和量测值概率之差是否小于第=预设值T。
[0141] 若该每个传感器的估计值概率和量测值概率之差均小于第S预设值T，则存在障 碍物体为目标物体，且目标物体为每个传感器的估计值概率和量测值概率之差均小于第= 预设值T的障碍物。
[0142] 可选的，根据n个传感器中每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值得到当 前时刻的预测值.玄作），包括：
[0143] 获取每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值。
[0144] 基于每个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值确定当前时刻的预测值 义(/()，预测值义脚为：
[0145]
[014引其中，韦作-1)为第i个传感器的上一时刻对目标障碍物的估计值，为第i个传 感器的预测值系数，且
[0147] 可选的，将属于目标物体的量测值进行合并输出，包括：
[014引获取属于