一种路况信息处理方法及数字轨路侧单元技术

本发明专利技术提供一种路况信息处理方法及数字轨路侧单元，涉及自动驾驶技术领域。一种路况信息处理方法包括：获取历史状态轨迹列表；接收各个路侧传感器采集的各个目标障碍物在当前时刻对应的感知数据；根据感知数据生成障碍物列表；对障碍物列表和历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个目标障碍物对应的候选状态轨迹列表；从每个候选状态轨迹列表中确定每个目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；对于对应同一目标障碍物的目标状态轨迹信息与历史状态轨迹信息，根据目标状态轨迹信息对历史状态轨迹信息进行更新，得到当前时刻对应的最新状态轨迹列表。可以将最新状态轨迹列表直接发送至自动驾驶车辆，保障自身驾驶的安全性和可靠性。

A method of road condition information processing and digital rail side unit

The invention provides a road condition information processing method and a digital rail side unit, which relates to the technical field of automatic driving. A road condition information processing method includes: obtaining the list of historical status tracks; receiving the perception data of each target obstacle collected by each roadside sensor at the current time; generating the list of obstacles according to the perception data; matching the list of obstacles and the list of historical status tracks to obtain the list of candidate status tracks corresponding to each target obstacle; and obtaining the list of candidate status tracks from each candidate In the state track list, the target state track information matching each target obstacle is determined; for the target state track information and historical state track information corresponding to the same target obstacle, the historical state track information is updated according to the target state track information, and the latest state track list corresponding to the current time is obtained. The latest status track list can be directly sent to the automatic driving vehicle to ensure the safety and reliability of its own driving.

【技术实现步骤摘要】
一种路况信息处理方法及数字轨路侧单元
本专利技术涉及自动驾驶
，特别是涉及一种路况信息处理方法及数字轨路侧单元。
技术介绍
随着自动驾驶
的发展，对道路区域进行感知分析的技术作为自动驾驶
中的重要分支也得到了迅速发展。目前对道路区域进行感知分析的技术常用的主要是自动驾驶汽车的车载传感器对该车辆周围道路的路况进行感知和分析，其中，自动驾驶汽车通过多种车载传感器融合及高精度地图来实现对周围道路及周围环境的感知和分析。但是，由于车载传感器的感知区域随着自动驾驶汽车的移动而不断发生变化，车载传感器安装位置和感知范围有限，并且车载传感器对周边道路区域的分析时间短，因此目前的技术难以处理复杂的道路情况。
技术实现思路
本专利技术提供了一种路况信息处理方法及数字轨路侧单元，以解决现有技术中通过车载传感器对路况进行感知分析的技术难以处理复杂道路情况的问题。为了解决上述问题，本专利技术实施例的第一方面，提供一种路况信息处理方法，应用于数字轨路侧单元，所述方法包括：获取历史状态轨迹列表；所述历史状态轨迹列表中存储有历史时段内各个历史障碍物的历史状态轨迹信息；接收各个路侧传感器采集的各个目标障碍物在当前时刻对应的感知数据；根据所述感知数据，生成障碍物列表；所述障碍物列表包括各个当前障碍物的特征信息；对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表；从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表。可选地，所述对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表，包括：对于所述障碍物列表中任一所述目标障碍物，计算所述目标障碍物分别与所述历史状态轨迹列表中每个历史状态轨迹之间的匹配度；若所述目标障碍物与所述历史状态轨迹列表中的目标历史状态轨迹之间的匹配度大于设定的匹配度阈值，则将所述目标历史状态轨迹添加至所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表中。可选地，所述从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息，包括：对于任一所述目标障碍物，将所述目标障碍物对应的所述候选状态轨迹列表中匹配度最高的历史状态轨迹确定为所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；将所述目标障碍物与相匹配的所述目标状态轨迹信息的组合标定为匹配类别。可选地，所述将所述目标障碍物与相匹配的所述目标状态轨迹信息的组合标定为匹配类别之后，还包括：若所述历史状态轨迹列表中存在未匹配成功的第一历史状态轨迹，对于任一所述第一历史状态轨迹，计算所述第一历史状态轨迹分别被每个所述目标障碍物遮挡的遮挡概率；若所述遮挡概率中的最大遮挡概率大于设定的遮挡概率阈值，且所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物属于所述匹配类别，则将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为遮挡类别；若所述最大遮挡概率大于所述遮挡概率阈值，且所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物不属于所述匹配类别，则将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为聚集类别。可选地，所述将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为聚集类别之后，还包括：若所述历史状态轨迹列表中存在未匹配成功的第二历史状态轨迹，对于对应丢失状态的任一所述第二历史状态轨迹，计算所述第二历史状态轨迹的重现概率；若所述重现概率中的最大重现概率大于设定的重现概率阈值，则将所述第二历史状态轨迹与所述最大重现概率对应的所述目标障碍物的组合标定为重现类别。可选地，所述对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到每个所述目标障碍物对应所述当前时刻的最新状态轨迹列表之后，还包括：对于所述障碍物列表中未匹配成功的任一所述目标障碍物，计算所述目标障碍物新进入所述路侧传感器监控区域的新进概率；若所述新进概率大于设定的新进概率阈值，则创建所述目标障碍物对应所述当前时刻的最新状态轨迹列表。可选地，所述对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表，包括：对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，确定所述目标状态轨迹信息和所述历史状态轨迹信息发生的条件下，更新后的最新状态轨迹信息分别为各个预设状态轨迹信息的条件概率；确定所述条件概率中的最大条件概率；将所述最大条件概率对应的所述预设状态轨迹信息确定为所述更新后的最新状态轨迹信息，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表。可选地，所述感知数据包括：所述目标障碍物的编号；所述目标障碍物在传感器坐标系下的位置、形状、尺寸和位姿中的至少一者；所述目标障碍物在所述数字轨路侧单元的本地坐标系下的位置、形状、尺寸和位姿中的至少一者；所述目标障碍物的颜色特征和/或深度网络特征；所述目标障碍物对应的交通元素分类；所述路侧传感器对每个所述目标障碍物的检测可靠度；所述目标状态轨迹信息包括：对应的所述目标障碍物在所述当前时刻的编号；对应的所述目标障碍在所述当前时刻在各个所述路侧传感器的所述传感器坐标系下的位置、形状、尺寸和位姿中的至少一者；对应的所述目标障碍物在所述当前时刻在所述数字轨路侧单元的本地坐标系下的位置、形状、尺寸和位姿中的至少一者；所述各个所述路侧传感器分别在所述当前时刻对所述目标状态轨迹信息对应的所述目标障碍物的检测可靠度；所述当前时刻的时间戳信息。本专利技术实施例的第二方面，提供一种数字轨路侧单元，所述数字轨路侧单元包括：获取模块，用于获取历史状态轨迹列表；所述历史状态轨迹列表中存储有历史时段内各个历史障碍物的历史状态轨迹信息；接收模块，用于接收各个路侧传感器采集的各个目标障碍物在当前时刻对应的感知数据；生成模块，用于根据所述感知数据，生成障碍物列表；所述障碍物列表包括各个当前障碍物的特征信息；匹配模块，用于对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表；确定模块，用于从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；更新模块，用于对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表。可选地，所述匹配模块包括：计算子模块，用于对于所述障碍物列表中任本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路况信息处理方法，应用于数字轨路侧单元，其特征在于，所述方法包括：/n获取历史状态轨迹列表；所述历史状态轨迹列表中存储有历史时段内各个历史障碍物的历史状态轨迹信息；/n接收各个路侧传感器采集的各个目标障碍物在当前时刻对应的感知数据；/n根据所述感知数据，生成障碍物列表；所述障碍物列表包括各个当前障碍物的特征信息；/n对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表；/n从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；/n对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表。/n

【技术特征摘要】
1.一种路况信息处理方法，应用于数字轨路侧单元，其特征在于，所述方法包括：
获取历史状态轨迹列表；所述历史状态轨迹列表中存储有历史时段内各个历史障碍物的历史状态轨迹信息；
接收各个路侧传感器采集的各个目标障碍物在当前时刻对应的感知数据；
根据所述感知数据，生成障碍物列表；所述障碍物列表包括各个当前障碍物的特征信息；
对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表；
从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；
对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到所述当前时刻对应的最新状态轨迹列表。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述障碍物列表和所述历史状态轨迹列表进行匹配，获得每个所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表，包括：
对于所述障碍物列表中任一所述目标障碍物，计算所述目标障碍物分别与所述历史状态轨迹列表中每个历史状态轨迹之间的匹配度；
若所述目标障碍物与所述历史状态轨迹列表中的目标历史状态轨迹之间的匹配度大于设定的匹配度阈值，则将所述目标历史状态轨迹添加至所述目标障碍物对应的候选状态轨迹列表中。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从每个所述候选状态轨迹列表中，确定每个所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息，包括：
对于任一所述目标障碍物，将所述目标障碍物对应的所述候选状态轨迹列表中匹配度最高的历史状态轨迹确定为所述目标障碍物相匹配的目标状态轨迹信息；
将所述目标障碍物与相匹配的所述目标状态轨迹信息的组合标定为匹配类别。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标障碍物与相匹配的所述目标状态轨迹信息的组合标定为匹配类别之后，还包括：
若所述历史状态轨迹列表中存在未匹配成功的第一历史状态轨迹，对于任一所述第一历史状态轨迹，计算所述第一历史状态轨迹分别被每个所述目标障碍物遮挡的遮挡概率；
若所述遮挡概率中的最大遮挡概率大于设定的遮挡概率阈值，且所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物属于所述匹配类别，则将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为遮挡类别；
若所述最大遮挡概率大于所述遮挡概率阈值，且所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物不属于所述匹配类别，则将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为聚集类别。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一历史状态轨迹与所述最大遮挡概率对应的所述目标障碍物的组合标定为聚集类别之后，还包括：
若所述历史状态轨迹列表中存在未匹配成功的第二历史状态轨迹，对于对应丢失状态的任一所述第二历史状态轨迹，计算所述第二历史状态轨迹的重现概率；
若所述重现概率中的最大重现概率大于设定的重现概率阈值，则将所述第二历史状态轨迹与所述最大重现概率对应的所述目标障碍物的组合标定为重现类别。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于对应同一所述目标障碍物的所述目标状态轨迹信息与所述历史状态轨迹信息，根据所述目标状态轨迹信息，对所述历史状态轨迹信息进行更新，得到每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：程邦胜，方晓波，张辉，
申请(专利权)人：杭州博信智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33