数据融合方法、装置、无人驾驶设备和可读存储介质.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CN111257882A(43)申请公布日2020.06.09(21)申请号202010195590.3G01S17/93(2020.01)(22)申请日2020.03.19G01S17/933(2020.01)G01S17/931(2020.01)(71)申请人北京三快在线科技有限公司G06T5/50(2006.01)地址100190北京市海淀区北四环西路9号2106-030(72)发明人郭彦杰庞勃(74)专利代理机构北京市隆安律师事务所11323代理人权鲜枝(51)Int.Cl.G01S13/933(2020.01)G01S13/937(2020.01)G01S13/931(2020.01)G01S13/86(2006.01)G01S17/86(2020.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称数据融合方法、装置、无人驾驶设备和可读存储介质(57)摘要本申请公开了一种数据融合方法、装置、无人驾驶设备和可读存储介质。其中方法包括：获取相机的输出数据和雷达的输出数据，对相机的输出数据进行预处理得到视觉点云，对雷达的输出数据进行预处理得到雷达跟踪点；根据视觉点云生成具有时间记忆性的三维概率栅格地图，按照生命周期存储雷达跟踪点；将三维概率栅格地图与存储的雷达跟踪点进行融合，生成二维直方图，供无人驾驶决策单元使用。上述方案将相机和雷达获取的数据转化为三维概率栅格地图和以生命周期存储的跟踪点，然后融合到二维直方图中，简化了融合方法，保留了地图记忆，便于在无人驾驶场景下的检索和使用。CN111257882ACN111257882A权利要求书1/2页1.一种数据融合方法，包括：获取相机的输出数据和雷达的输出数据，对相机的输出数据进行预处理得到视觉点云，对雷达的输出数据进行预处理得到雷达跟踪点；根据所述视觉点云生成具有时间记忆性的三维概率栅格地图，按照生命周期存储所述雷达跟踪点；将所述三维概率栅格地图与存储的所述雷达跟踪点进行融合，生成二维直方图，供无人驾驶决策单元使用。2.如权利要求1所述的数据融合方法，其特征在于，所述相机的输出数据包括相机的视差图，所述雷达的输出数据包括雷达的原始雷达点云，所述预处理包括滤波去噪处理。3.如权利要求1或2所述的数据融合方法，其特征在于，所述根据所述视觉点云生成具有时间记忆性的三维概率栅格地图包括：根据贝叶斯公式和八叉树地图，将所述视觉点云转化为三维概率栅格地图。4.如权利要求2所述的数据融合方法，其特征在于，所述按照生命周期存储所述雷达跟踪点包括：根据所述雷达跟踪点与所述原始雷达点云之间的距离，确定所述雷达跟踪点的生命周期，然后按照所述生命周期存储雷达跟踪点，并清理生命周期已结束的雷达跟踪点。5.如权利要求1所述的数据融合方法，其特征在于，所述将所述三维概率栅格地图与存储的所述雷达跟踪点进行融合，生成二维直方图包括：将所述三维概率栅格地图和存储的所述雷达跟踪点分别按照无人驾驶设备的视场角投影到同一个二维直方图，从而生成二维直方图形式的融合数据。6.如权利要求5所述的数据融合方法，其特征在于，所述二维直方图为二维极坐标直方图，所述二维极坐标直方图是根据以所述无人驾驶设备为原点的三维极坐标系投影生成的，所述二维极坐标直方图包括多个区块，各所述区块可分别标注有距离数据。7.如权利要求6所述的数据融合方法，其特征在于，所述生成二维直方图形式的融合数据包括：根据相机的参数得到所述三维概率栅格地图在所述三维极坐标系的位置，然后将所述三维概率栅格地图投影到所述二维极坐标直方图上；根据雷达的标定矩阵得到所述雷达跟踪点在所述三维极坐标系的位置，然后将所述雷达跟踪点投影到二维极坐标直方图上。8.一种数据融合装置，包括：预处理单元，适于获取相机的输出数据和雷达的输出数据，对相机的输出数据进行预处理得到视觉点云，对雷达的输出数据进行预处理得到雷达跟踪点；维护单元，适于根据所述视觉点云生成具有时间记忆性的三维概率栅格地图，按照生命周期存储所述雷达跟踪点；融合单元，适于将所述三维概率栅格地图与存储的所述雷达跟踪点进行融合，生成二维直方图，供无人驾驶决策单元使用。9.一种无人驾驶设备，其中，该无人驾驶设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的数据融合方法。2CN111257882A权利要求书2/2页10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的数据融合方法。3CN111257882A说明书1/10页数据融合方法、装置、无人驾驶设备和可读存储介质技术领域[00