【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种目标关联匹配方法、装置、车机及存储介质。
技术介绍
1、目前，在智能驾驶领域，由于每一种传感器都有其自身的优缺点，因此越来越多的智能驾驶方案不在依靠一种传感器，而是依靠多种传感器来检测目标，但利用多种传感器检测目标时就会涉及目标匹配的问题；如在采用车辆中的激光雷达(lidar)和摄像头(camera)进行障碍物检测时，会将激光雷达检测到的目标，与摄像头检测到的目标进行关联匹配，以确定通过两种传感器综合测定的障碍物的信息。通常lidar检测到的目标和camera检测到的目标在进行关联匹配时，会以车辆后轴中心点作为坐标原点建立坐标系，进而将lidar检测到的目标和camera检测到的目标统一到该坐标系下后，依靠坐标值进行关联匹配，这种关联匹配方式需要提前确定各个传感器之间的位置转换关系，由于实际安装过程无法保证各个传感器之间的位置完全一致，若利用预设的位置转换关系则会造成匹配的准确性较低，乃至造成匹配结果错误，若是传感器安装完成之后再获取位置转换关系则会消耗大量的资源，实际可行性较低。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种目标关联匹配方法、装置、车机及存储介质，可以提高关联匹配的准确性。
2、为了实现上述目的，本公开实施例提供的技术方案如下：
3、第一方面，提供一种目标关联匹配方法，包括：
4、基于摄像头检测到的n个视觉目标，建立n个视觉坐标系，其中，所述视觉坐标系以所
5、将激光雷达检测到的m个激光目标的位置和速度，分别分解至所述n个视觉坐标系的纵轴和横轴，以确定在每个视觉坐标系中所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度；
6、基于所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度，计算每个激光目标和每个视觉目标之间的综合距离，以得到s个综合距离，所述s为m和n的乘积，s、m和n均为大于或等于1的整数；
7、基于所述s个综合距离，通过匈牙利算法求解器，计算得到所述m个激光目标和所述n个视觉目标的匹配结果。
8、第二方面，提供一种目标关联匹配装置，包括：
9、坐标系建立模块，用于基于摄像头检测到的n个视觉目标，建立n个视觉坐标系，其中，所述视觉坐标系以所述摄像头的安装位置作为坐标系原点，以所述坐标系原点与所述摄像头检测到的视觉目标之间的连线作为纵轴，以与所述纵轴垂直的方向作为横轴；
10、分解模块，用于将激光雷达检测到的m个激光目标的位置和速度，分别分解至所述n个视觉坐标系的纵轴和横轴，以确定在每个视觉坐标系中所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度；
11、综合距离计算模块，用于基于所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度，计算每个激光目标和每个视觉目标之间的综合距离，以得到s个综合距离，所述s为m和n的乘积，s、m和n均为大于或等于1的整数；
12、匹配模块，用于基于所述s个综合距离，通过匈牙利算法求解器，计算得到所述m个激光目标和所述n个视觉目标的匹配结果。
13、第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面或其任意一种可选的实施方式所述的目标关联匹配方法。
14、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，包括：所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或其任意一种可选的实施方式所述的目标关联匹配方法。
15、第五方面，提供一种计算机程序产品，包括：当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机实现如第一方面或其任意一种可选的实施方式所述的目标关联匹配方法。
16、本公开实施例提供的目标关联匹配方法，考虑到基于视觉的测量原理，摄像头对于目标的方位角的检测十分准确，根据这个特性，基于摄像头检测到的视觉目标去建立视觉坐标系，并将激光雷达检测到的激光目标的位置和速度分解到该视觉坐标系中，这样计算出的每个激光目标和每个视觉目标之间的综合距离较为准确，后续通过匈牙利算法求解器计算得到的激光目标和视觉目标的匹配结果也会更加准确，从而可以提高关联匹配的准确性。
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1.一种目标关联匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度，计算每个激光目标和每个视觉目标之间的综合距离，以得到s个综合距离，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述s个纵轴上位置差值的绝对值，所述s个纵轴上速度差值的绝对值，所述s个横轴上位置差值的绝对值，以及所述s个横轴上速度差值的绝对值，确定所述s个综合距离，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于摄像头检测到的n个视觉目标，建立n个视觉坐标系，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算任一视觉目标矩形框和任一激光目标矩形框的重叠区域面积，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取a个激光目标与b个毫米波目标的匹配结果，包括：>
9.一种目标关联匹配装置，其特征在于，包括：
10.一种车机，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的目标关联匹配方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的目标关联匹配方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标关联匹配方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述m个激光目标在所述纵轴上的位置和速度，以及所述m个激光目标在所述横轴上的位置和速度，计算每个激光目标和每个视觉目标之间的综合距离，以得到s个综合距离，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述s个纵轴上位置差值的绝对值，所述s个纵轴上速度差值的绝对值，所述s个横轴上位置差值的绝对值，以及所述s个横轴上速度差值的绝对值，确定所述s个综合距离，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于摄像头检测到的n个视觉目标，建立n个视觉坐标系，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦思雨，宋宇伦，刘永乐，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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