一种车路协同感知融合方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车路协同感知融合方法，包括以下步骤，S1、通过自车的车载感知设备获取车端感知消息，通过其他车辆的车载感知设备和路侧感知设备获得车路协同感知消息，并将车端感知消息和车路协同感知消息依时序分别放入车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列中；S2、获取车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列对应的车端感知消息和车路协同感知消息；S3、将获取的车端感知消息和车路协同感知消息中的感知目标坐标信息同步于同一坐标系下；S4、将坐标信息同步后的车端感知消息和车路协同感知消息的感知目标进行卡尔曼滤波处理；S5、采用层次分析法对车端感知消息和车路协同感知消息中由不同传感器得到的量测值进行融合。感器得到的量测值进行融合。感器得到的量测值进行融合。

【技术实现步骤摘要】
一种车路协同感知融合方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆传感
，具体涉及一种车路协同感知融合方法及系统。

技术介绍

[0002]目前自动驾驶汽车应用与验证场景越来越广泛，L2、L3已经开始大规模量产，L4也开始了特定场景测试与试运营验证。由于摄像头和雷达等传感器存在一定的感知局限性导致辅助驾驶/自动驾驶单车智能的感知局限性，例如被遮挡严重的交叉路口无法识别其他方向是否存在车辆汇入，红绿灯路口无法识别红绿灯相位信息，碰撞测试事故也时有发生。如何结合中国复杂场景，突破单车感知局限，提升车辆辅助/自动驾驶安全越来越重要。
[0003]智能网联感知协同系统是智能交通运输系统中的关键研究点之一，它主要是通过车与车之间、车与路侧之间所感知到的交通环境信息进行彼此共享，并对两者的感知数据进行融合处理。相比较单车智能感知来说，它具有更宽广的感知范围、更精确的感知信息。
[0004]现有技术一公开了一种基于车路感知融合技术在前车切入场景的控制决策方法。该方法包括：基于本车的车载感知设备获取关于前车的第一类目标信息(前车的位置信息、行驶速度、减速度和到本车的距离)；基于本车的车载OBU设备获取关于前车的第二类目标信息(前车的车身CAN数据、位置信息、方向盘转角、行驶速度和制动状态)；根据第一类目标信息和第二类目标信息，预测前车是否将要切入本车的所在车道；响应于前车将要切入本车的所在车道的预测结果，根据预定的辅助驾驶控制决策策略确定本车的辅助驾驶控制方式，辅助驾驶控制方式为触发AEB制动、触发温和减速制动或者对驾驶员进行前车切入预警。现有技术一的缺陷包括，该方案为了降低感知融合算法的复杂程度和要求，选择使用各类传感器分别感知不同的信息，并没有发挥车路协同V2X通信技术的潜力；并且该方案没有给出明确的车载传感器和车路协同方式感知环境信息的融合算法以及各传感器置信度的计算方法。
[0005]现有技术二公开了一种基于路侧设备的目标融合方法、系统、车辆及存储介质，采用路侧的摄像头与雷达作为前端基础设备，通过视频微波检测融合计算单元将摄像头的视频与雷达的部分数据进行融合与深度分析，完成所检测目标车辆与行人的位置、速度、加速度、航向角等信息的输出，以供自动驾驶车辆感知融合，实现车路协同感知融合的决策控制。现有技术二的缺陷包括，该方案提出的方法仍旧是利用摄像头和雷达去感知道路环境信息，本文并未利用到车与车信息交互，车辆只是单存的介绍路侧设备发送的信息，不会将自身的信息发送给路侧，并没有解决摄像头和雷达感知的缺陷；并且该方案提供的方法由于摄像头和雷达感知距离的限制，导致该方案实施的成本极高，在恶劣天气下，系统风险比较高。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种车路协同感知融合方法及系统，以解决车载摄像头和雷达等传感器存在一定的感知局限性导致的辅助驾驶/自动驾驶单车智能的感知局限性。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种技术方案：一种车路协同感知融合方法，包括以下步骤，
[0008]S1、通过自车的车载感知设备获取车端感知消息，通过其他车辆的车载感知设备和路侧感知设备获得车路协同感知消息，并将车端感知消息和车路协同感知消息依时序分别放入车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列中；
[0009]S2、以一定频率获取车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列对应的车端感知消息和车路协同感知消息；
[0010]S3、将S2获取的车端感知消息和车路协同感知消息中的感知目标坐标信息同步于同一坐标系下；
[0011]S4、将坐标信息同步后的车端感知消息和车路协同感知消息的感知目标进行卡尔曼滤波处理；
[0012]S5、采用层次分析法对车端感知消息和车路协同感知消息中由不同传感器得到的量测值进行融合。
[0013]按上述方案，所述的车端感知消息以及车路协同感知消息包括感知目标坐标信息以及时间戳；车端感知消息通过自车的车载传感器获取，车路协同感知消息通过其他车辆的车载传感器以及设置于路侧的传感器获取。
[0014]按上述方案，车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列实时对缓存队列中的消息进行过滤，具体为，将队列中不包含感知目标信息的消息剔除，并且将对应的车端感知消息和车路协同感知消息的时间戳作差，剔除时间差大于设定的时间阈值的车端感知消息和车路协同感知消息。
[0015]按上述方案，S3中的感知目标表现为目标候选框，感知目标坐标信息包括目标候选框中心点在世界坐标系下的坐标以及目标候选框的长l、宽w，同步过程具体为，
[0016]首先确定目标候选框的四个顶点在目标候选框自身坐标系下的坐标，其中目标候选框自身坐标系的原点为目标候选框中心点，其x轴正向为垂直于目标候选框行驶方向水平向左，y轴正向为行驶方向；
[0017]而后将目标候选框的四个顶点坐标依据目标候选框的航向角，绕目标候选框中心点进行旋转，使目标候选框自身坐标系的坐标轴与世界坐标系的坐标轴平行；
[0018]最后将目标候选框的四个顶点与目标候选框中心点共同平移，使目标候选框自身坐标系的原点与世界坐标系的原点重合。
[0019]按上述方案，S4中卡尔曼滤波处理具体如下，
[0020]将感知目标的状态表示为其中p为感知目标的位置，v为感知目标的速度；
[0021]感知目标在t时间内经过的距离表示为，
[0022][0023]上式中，L
x
，L
y
分别是感知目标在t时间内，在x轴方向与y轴方向上运动的距离，v
x
，v
y
分别是感知目标在x轴方向与y轴方向上的运动速度，a是感知目标的加速度；
[0024]所以有，
[0025][0026]于是有，
[0027][0028]上式中，x
k
、y
k
为感知目标在k时刻的x轴、y轴坐标，x
k+t
、y
k+t
是感知目标在k+t时刻的x轴、y轴坐标，v
x.k+t
、v
y.k+t
为感知目标在k+t时刻的，在x轴、y轴方向上的运动速度；
[0029]感知目标的状态以向量形式表示为，
[0030][0031]其中p
x
、p
y
表示p在x轴方向、y轴方向上的分量；
[0032]而后建立感知目标的状态模型为，
[0033][0034]上式中，表示k+t时刻的感知目标状态，表示k时刻的感知目标状态，A
k
为系统状态转移矩阵，B
uk
为系统误差矩阵；
[0035]因此上式表示为，
[0036][0037]其中B
uk
表示为，
[0038][0039]感知目标的状态模型的协方差矩阵为，
[0040][0041]于是感知目标的观测模型表示为，
[0042][00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车路协同感知融合方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、通过自车的车载感知设备获取车端感知消息，通过其他车辆的车载感知设备和路侧感知设备获得车路协同感知消息，并将车端感知消息和车路协同感知消息依时序分别放入车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列中；S2、以一定频率获取车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列对应的车端感知消息和车路协同感知消息；S3、将S2获取的车端感知消息和车路协同感知消息中的感知目标坐标信息同步于同一坐标系下；S4、将坐标信息同步后的车端感知消息和车路协同感知消息的感知目标进行卡尔曼滤波处理；S5、采用层次分析法对车端感知消息和车路协同感知消息中由不同传感器得到的量测值进行融合。2.根据权利要求1所述的车路协同感知融合方法，其特征在于：所述的车端感知消息以及车路协同感知消息包括感知目标坐标信息以及时间戳；车端感知消息通过自车的车载传感器获取，车路协同感知消息通过其他车辆的车载传感器以及设置于路侧的传感器获取。3.根据权利要求2所述的车路协同感知融合方法，其特征在于：车端感知消息缓存队列和车路协同感知消息缓存队列实时对缓存队列中的消息进行过滤，具体为，将队列中不包含感知目标信息的消息剔除，并且将对应的车端感知消息和车路协同感知消息的时间戳作差，剔除时间差大于设定的时间阈值的车端感知消息和车路协同感知消息。4.根据权利要求1所述的车路协同感知融合方法，其特征在于：S3中的感知目标表现为目标候选框，感知目标坐标信息包括目标候选框中心点在世界坐标系下的坐标以及目标候选框的长l、宽w，同步过程具体为，首先确定目标候选框的四个顶点在目标候选框自身坐标系下的坐标，其中目标候选框自身坐标系的原点为目标候选框中心点，其x轴正向为垂直于目标候选框行驶方向水平向左，y轴正向为行驶方向；而后将目标候选框的四个顶点坐标依据目标候选框的航向角，绕目标候选框中心点进行旋转，使目标候选框自身坐标系的坐标轴与世界坐标系的坐标轴平行；最后将目标候选框的四个顶点与目标候选框中心点共同平移，使目标候选框自身坐标系的原点与世界坐标系的原点重合。5.根据权利要求4所述的车路协同感知融合方法，其特征在于：S4中卡尔曼滤波处理具体如下，将感知目标的状态表示为θ＝(p,v)，其中p为感知目标的位置，v为感知目标的速度；感知目标在t时间内经过的距离表示为，上式中，L
x
，L
y
分别是感知目标在t时间内，在x轴方向与y轴方向上运动的距离，v
x
，v
y
分别是感知目标在x轴方向与y轴方向上的运动速度，a是感知目标的加速度；
所以有，于是有，上式中，x
k
、y
k
为感知目标在k时刻的x轴、y轴坐标，x
k+t
、y
k+t
是感知目标在k+t时刻的x轴、y轴坐标，v
x.k+t
、v
y.k+t
为感知目标在k+t时刻的，在x轴、y轴方向上的运动速度；感知目标的状态以向量形式表示为，θ＝(p
x
，p
y
，v
x
，v
y
)
T
其中p
x
、p
y
表示p在x轴方向、y轴方向上的分量；而后建立感知目标的状态模型为，θ
k+t
＝A

【专利技术属性】
技术研发人员：赵奕铭，马泽，熊吉，郭剑锐，咸志伟，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：