传感器数据融合方法、装置、设备以及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及感知和自动驾驶。

背景技术：

1、自动化或者无人化的车辆，能够安全舒适运行的重要前提是准确可靠的环境感知。环境感知系统是基于传感器的系统。环境感知系统需要具有高精度和高可靠性，以便正确检测车的前后、左右、相邻等位置的各种交通参与者以及静止背景等障碍物。因此，需要使用许多环境感知传感器，覆盖所有可能的角度。由于不同应用需求，设计选择安装的传感器类型、数量、安装位置等可能不同，许多的不同传感器可以采集大量数据。

技术实现思路

1、本公开提供了一种传感器数据融合方法、装置、设备以及存储介质。

2、根据本公开的一方面，提供了一种传感器数据融合方法，包括：

3、将第一传感器的目标数据和该第一传感器的融合数据进行关联融合处理，得到该第一传感器的融合目标数据；

4、将该第一传感器的融合目标数据和全局融合数据进行关联融合处理，得到更新的全局融合数据。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种传感器数据融合装置，包括：

6、第一处理模块，用于将第一传感器的目标数据和该第一传感器的融合数据进行关联融合处理，得到该第一传感器的融合目标数据；

7、第二处理模块，用于将该第一传感器的融合目标数据和全局融合数据进行关联融合处理，得到更新的全局融合数据。

8、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

9、至少一个处理器；以及

10、与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

11、该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开中任一实施例的方法。

12、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开中任一实施例的方法。

13、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开中任一实施例的方法。

14、本公开实施例通过将多个传感器的数据进行关联融合，可以充分利用多个传感器的检测性能，有利于适用于更多的应用场景。

15、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种传感器数据融合方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，将所述第一传感器目标数据和至少一个第二传感器的目标数据进行融合处理，得到所述第一传感器的融合数据，包括：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，将第一传感器的目标数据和所述第一传感器的融合数据进行关联融合处理，得到所述第一传感器的融合目标数据，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述关联方式包括以下至少之一：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，还包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，将所述第一传感器的融合目标数据和全局融合数据进行关联融合处理，得到更新的全局融合数据，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述关联矩阵中的元素用于表示以下至少之一：

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述关联矩阵中的元素所表示的两个对象的关联距离大于或等于阈值的情况下，所述关联矩阵中对应的元素为第一值；所述关联距离小于所述阈值的情况下，所述关联矩阵中对应的元素等于所述关联距离除以所述阈值。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，其中，将所述第一传感器的融合目标数据和全局融合数据进行关联融合处理，得到更新的全局融合数据，还包括以下至少之一：

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述属性融合处理包括以下至少之一：位置形状融合；朝向融合；类别融合；运动融合；存在性融合；语义融合。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述位置形状融合包括：对来自于不同传感器的位置观测值进行滤波处理或光滑处理，并对低置信度的位置观测值进行时序估计，得到融合目标的位置；或者，从来自于不同传感器的形状观测值选出高精度形状观测值，利用其他形状观测值对所述高精度形状观测值进行修正，得到融合目标的形状；

13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，还包括：

14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，还包括：

15.一种传感器数据融合装置，包括：

16.根据权利要求15所述的装置，还包括：

17.根据权利要求16所述的装置，所述第三处理模块，包括：

18.根据权利要求15至17中任一项所述的装置，所述第一处理模块，包括：

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述关联方式包括以下至少之一：

20.根据权利要求15至19中任一项所述的装置，还包括：

21.根据权利要求15至20中任一项所述的装置，其中，所述第二处理模块，包括：

22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述关联矩阵中的元素用于表示以下至少之一：

23.根据权利要求21或22所述的装置，其中，所述关联矩阵中的元素所表示的两个对象的关联距离大于或等于阈值的情况下，所述关联矩阵中对应的元素为第一值；所述关联距离小于所述阈值的情况下，所述关联矩阵中对应的元素等于所述关联距离除以所述阈值。

24.根据权利要求21至23中任一项所述的装置，其中，所述第二处理模块，还包括：

25.根据权利要求24所述的装置，其中，所述属性融合处理包括以下至少之一：位置形状融合；朝向融合；类别融合；运动融合；存在性融合；语义融合。

26.根据权利要求25所述的装置，其中，所述位置形状融合包括：对来自于不同传感器的位置观测值进行滤波处理或光滑处理，并对低置信度的位置观测值进行时序估计，得到融合目标的位置；或者，从来自于不同传感器的形状观测值选出高精度形状观测值，利用其他形状观测值对所述高精度形状观测值进行修正，得到融合目标的形状；

27.根据权利要求15至26中任一项所述的装置，还包括：

28.根据权利要求15至27中任一项所述的装置，还包括：

29.一种电子设备，包括：

30.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。

31.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种传感器数据融合方法、装置、设备以及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及感知和自动驾驶技术领域。具体实现方案为：将第一传感器的目标数据和该第一传感器的融合数据进行关联融合处理，得到该第一传感器的融合目标数据；将该第一传感器的融合目标数据和全局融合数据进行关联融合处理，得到更新的全局融合数据。本公开实施例通过将多个传感器的数据进行关联融合，可以充分利用多个传感器的检测性能，有利于适用于更多的应用场景。

技术研发人员：李俊慧
受保护的技术使用者：阿波罗智联（北京）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13