[發明專利]一種數據融合方法、裝置、系統及計算機設備

有效

• 申請號: 202010584334.3
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111753901B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 張慶;李軍;褚文博;溫悅;趙盼
• 申請（專利權）人: 國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 向森

1.一種數據融合方法，其特征在于，包括：

分別獲取第一傳感器目標級數據、第二傳感器目標級數據和第三傳感器目標級數據；

對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行處理，得到初級融合數據；其中，所述第一傳感器目標級數據與所述第二傳感器目標級數據的數據類型相同；

將所述初級融合數據與所述第三傳感器目標級數據進行處理，得到二級融合數據；

對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行處理，得到初級融合數據，包括：

計算最新一幀所述第一傳感器目標級數據與最新一幀所述第二傳感器目標級數據的時間差；

判斷所述時間差是否大于預設閾值；

當所述時間差小于等于所述預設閾值時，對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行關聯匹配，并對關聯匹配成功的數據對進行更新，得到所述初級融合數據；

當所述時間差大于所述預設閾值時，在所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據中選取時間最新的數據，并將選取的時間最新的數據作為所述初級融合數據；

對關聯匹配成功的關聯數據對進行更新，包括：

基于所述第一傳感器和所述第二傳感器的特性對所述關聯數據對進行數據組合，根據數據組合替代的方式進行數據更新。

2.根據權利要求1所述的數據融合方法，其特征在于，在分別獲取第一傳感器目標級數據、第二傳感器目標級數據和第三傳感器目標級數據時，還包括：

對獲取到的所述第一傳感器目標級數據、所述第二傳感器目標級數據和所述第三傳感器目標級數據加蓋時間戳。

3.根據權利要求1所述的數據融合方法，其特征在于，當所述第一傳感器目標級數據與所述第二傳感器目標級數據為目標位置數據，且第一傳感器與第二傳感器的類型不同時，在對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行融合之前，還包括：

將所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行坐標轉換，得到空間同步之后的第一傳感器目標級數據和第二傳感器目標級數據。

4.根據權利要求1所述的數據融合方法，其特征在于，在對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行關聯匹配之后，還包括：

對關聯失敗的第一傳感器目標級數據或第二傳感器目標級數據進行過濾，得到所述初級融合數據。

5.根據權利要求1所述的數據融合方法，其特征在于，當第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據包含一個或多個特征量時；對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行關聯匹配包括：

對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行時間補償；

確定時間補償后的所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據中的相同特征量；

基于相似計算根據所述相同特征量建立所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據之間的關聯矩陣；

基于所述關聯矩陣確定所述第一傳感器目標級數據與所述第二傳感器目標級數據之間的匹配關系，將屬于同一目標的所述第一傳感器目標級數據與所述第二傳感器目標級數據組成關聯數據對。

6.根據權利要求5所述的數據融合方法，其特征在于，所述對所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據進行時間補償，包括：

獲取目標時間戳差值，確定所述目標時間戳差值對應的所述第一傳感器目標級數據和所述第二傳感器目標級數據；

獲取所述目標時間戳差值中時間戳較小者對應的第一傳感器目標級數據或所述第二傳感器目標級數據中包含的位置信息和運動信息；

根據所述位置信息、所述運動信息和所述目標時間戳差值，預測經過所述目標時間戳差值之后的預測位置信息；

以所述預測位置信息作為當前時刻測量值，將所述第一傳感器或第二傳感器的時間戳更新為所述目標時間戳差值中時間戳較大者。