多基站协同感知方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114252869A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202011018672.7(22)申请日2020.09.24(71)申请人北京万集科技股份有限公司地址100193北京市海淀区中关村软件园12号楼A区(72)发明人孟令钊房颜明王邓江王亚军(74)专利代理机构北京华进京联知识产权代理有限公司11606代理人赵文静(51)Int.Cl.G01S7/497(2006.01)G01S17/89(2020.01)权利要求书3页说明书39页附图18页(54)发明名称多基站协同感知方法、装置、计算机设备和存储介质(57)摘要本公开实施例涉及一种多基站协同感知方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收多个基站发送的雷达点云数据和各自对应的地图点云数据，将各基站上的雷达点云数据与各自对应的地图点云数据进行匹配，得到各基站的位置坐标，根据各基站的位置坐标和各基站之间的相对位置坐标，将各基站的雷达点云数据转换到预设坐标系中，得到目标雷达点云数据，根据目标雷达点云数据、第一地图和第二地图，确定目标感兴趣区域，从目标雷达点云数据中提取目标感兴趣区域内的雷达点云数据，根据目标感兴趣区域内的雷达点云数据，识别目标感兴趣区域中的目标物体，得到目标物体的特征信息。上述方法能够更加准确的感知目标物体。CN114252869ACN114252869A权利要求书1/3页1.一种多基站协同感知方法，其特征在于，所述方法包括：接收多个基站发送的雷达点云数据和各自对应的地图点云数据；所述地图点云数据的精度大于预设精度阈值；将各所述基站上的雷达点云数据与各自对应的地图点云数据进行匹配，得到各所述基站的位置坐标；根据各所述基站的位置坐标和各所述基站之间的相对位置坐标，将各所述基站的雷达点云数据转换到预设坐标系中，得到目标雷达点云数据；根据所述目标雷达点云数据、第一地图和第二地图，确定目标感兴趣区域；所述第一地图为点云格式的地图点云数据，所述第二地图为矢量格式的地图点云数据；从所述目标雷达点云数据中提取所述目标感兴趣区域内的雷达点云数据；根据所述目标感兴趣区域内的雷达点云数据，识别所述目标感兴趣区域中的目标物体，得到所述目标物体的特征信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断在所述目标感兴趣区域中各所述基站对应的感知区域之间是否存在感知盲区；若各所述基站对应的感知区域之间存在感知盲区，则识别各所述基站对应的感知区域内的目标物体的特征信息，并根据各所述基站的目标物体的特征信息，生成所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述基站的目标物体的特征信息，生成所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，包括：从各所述基站的目标物体的特征信息中，提取目标区域内的目标物体的特征信息；所述目标区域为与所述感知盲区相邻的感知区域；根据所述目标区域内的目标物体的特征信息生成所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，预测所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，包括：确定所述目标物体在所述感知盲区内是否存在上一时刻预测的特征信息；若所述目标物体在所述感知盲区内不存在所述上一时刻预测的特征信息，则根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，预测生成当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，并进行存储；若所述目标物体在所述感知盲区内存在所述上一时刻预测的特征信息，则根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，确定是否需要预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，若需要预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，则根据所述上一时刻预测的目标物体的特征信息，预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，并进行存储；若不需要预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，则停止预测。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息，包括：根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，确定所述感知盲区的边界处是否存在所述目标物体；2CN114252869A权利要求书2/3页若所述感知盲区的边界处存在所述目标物体，则根据所述感知盲区的边界处的目标物体的特征信息，预测当前时刻所述目标物体在所述感知盲区内的特征信息；若所述感知盲区的边界处不存在所述目标物体，则从所述目标区域内选取预设的背景数据填充到当前时刻的所述感知盲区内。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内的目标物体的特征信息，确定是否需要预测当前时刻所述目标物体在