[發明專利]數據集的建立方法、車輛和存儲介質

有效

• 申請號: 202010618892.7
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111830502B
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 王澎洛;董旭;劉蘭個川
• 申請（專利權）人: 廣州小鵬自動駕駛科技有限公司
• 主分類號: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89;G01S17/89;G01S13/86;G01S7/40;G01S7/497;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市智圈知識產權代理事務所(普通合伙) 44351
• 代理人: 周獻

1.一種數據集的建立方法，應用于設置有毫米波雷達和激光雷達的車輛，其特征在于，該方法包括：

獲取毫米波雷達圖像；

獲取激光雷達圖像；

對毫米波雷達和激光雷達進行空間校準，獲取目標校準姿態信息；

對毫米波雷達圖像和激光雷達圖像進行時間戳上的匹配，完成毫米波雷達和激光雷達的時間校準；

搭建用于推測激光雷達圖像的深度神經網絡并利用深度神經網絡生成激光雷達的目標推測結果；

根據目標校準姿態信息，將目標推測結果投影到相匹配的毫米波雷達圖像上作為毫米波雷達圖像的偽標注；

將偽標注所在區域毫米波雷達局部信號對應的目標檢測框擴大至預設比例，然后計算被擴大的目標檢測框內毫米波雷達信號的信號強度頻率直方圖，根據頻率直方圖畫出對應的累計分布函數；再對累計分布函數繼續歸一化處理，計算曲線下面積；根據曲線下面積的數值大小生成雷達目標置信度；

根據目標置信度和偽標注建立毫米波雷達數據集。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取毫米波雷達圖像，包括：

采集毫米波雷達信號進行數字信號處理后獲得毫米波雷達的初始圖像；

對毫米波雷達的初始圖像進行坐標系變換，獲得笛卡爾坐標系下的毫米波雷達圖像和毫米波雷達圖像對應的時間戳。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，獲取激光雷達圖像，包括：

采集激光雷達信號，對激光雷達信號進行數字信號處理后獲得激光雷達初始圖像；

在車輛行駛速度超過預設的速度閾值時，對激光雷達初始圖像進行幀重構；

根據激光雷達安裝時的初始校準姿態信息，將幀重構后的激光雷達圖像變換到笛卡爾坐標系下，并獲取激光雷達圖像對應的時間戳。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，對激光雷達初始圖像進行幀重構，包括：

根據毫米波雷達視角在激光雷達初始圖像上的覆蓋范圍，計算目標初始掃描角度；

獲取當前時刻t₀的圖像f₀和下一時刻t₁的圖像f₁；計算激光雷達在掃描到目標初始掃描角度時的時刻t′₀和t′₁，將圖像f₀在t′₀到t₁期間和圖像f₁在t₁到t′₁期間的掃描圖像合并，重構出一張t′₀到t′₁時刻的掃描圖像作為幀重構后的激光雷達圖像。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對毫米波雷達和激光雷達進行空間校準，獲取目標校準姿態信息，包括：

根據預設的校準目標，匹配校準目標的毫米波雷達信號和激光雷達信號；計算空間變換矩陣獲得目標校準姿態信息。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，對毫米波雷達圖像和激光雷達圖像進行時間戳上的匹配，完成毫米波雷達和激光雷達的時間校準，包括：

根據毫米波雷達信號和激光雷達信號的預設片段，計算毫米波雷達和激光雷達的時間偏差來完成時間校準，并生成校準后的時間戳。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，搭建用于推測激光雷達圖像的深度神經網絡并利用深度神經網絡生成激光雷達的目標推測結果，包括：

采用模型集成方法搭建用于推測激光雷達圖像的深度神經網絡，利用深度神經網絡生成激光雷達的目標推測結果。