[發明專利]多基站協同感知方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011018672.7
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN114252869A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 孟令釗;房顏明;王鄧江;王亞軍
• 申請（專利權）人: 北京萬集科技股份有限公司
• 主分類號: G01S7/497
• 分類號: G01S7/497;G01S17/89
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 趙文靜

1.一種多基站協同感知方法，其特征在于，所述方法包括：

接收多個基站發送的雷達點云數據和各自對應的地圖點云數據；所述地圖點云數據的精度大于預設精度閾值；

將各所述基站上的雷達點云數據與各自對應的地圖點云數據進行匹配，得到各所述基站的位置坐標；

根據各所述基站的位置坐標和各所述基站之間的相對位置坐標，將各所述基站的雷達點云數據轉換到預設坐標系中，得到目標雷達點云數據；

根據所述目標雷達點云數據、第一地圖和第二地圖，確定目標感興趣區域；所述第一地圖為點云格式的地圖點云數據，所述第二地圖為矢量格式的地圖點云數據；

從所述目標雷達點云數據中提取所述目標感興趣區域內的雷達點云數據；

根據所述目標感興趣區域內的雷達點云數據，識別所述目標感興趣區域中的目標物體，得到所述目標物體的特征信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

判斷在所述目標感興趣區域中各所述基站對應的感知區域之間是否存在感知盲區；

若各所述基站對應的感知區域之間存在感知盲區，則識別各所述基站對應的感知區域內的目標物體的特征信息，并根據各所述基站的目標物體的特征信息，生成所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據各所述基站的目標物體的特征信息，生成所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，包括：

從各所述基站的目標物體的特征信息中，提取目標區域內的目標物體的特征信息；所述目標區域為與所述感知盲區相鄰的感知區域；

根據所述目標區域內的目標物體的特征信息生成所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，預測所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，包括：

確定所述目標物體在所述感知盲區內是否存在上一時刻預測的特征信息；

若所述目標物體在所述感知盲區內不存在所述上一時刻預測的特征信息，則根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，預測生成當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，并進行存儲；

若所述目標物體在所述感知盲區內存在所述上一時刻預測的特征信息，則根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，確定是否需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，若需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，則根據所述上一時刻預測的目標物體的特征信息，預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，并進行存儲；若不需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，則停止預測。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，包括：

根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，確定所述感知盲區的邊界處是否存在所述目標物體；

若所述感知盲區的邊界處存在所述目標物體，則根據所述感知盲區的邊界處的目標物體的特征信息，預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息；

若所述感知盲區的邊界處不存在所述目標物體，則從所述目標區域內選取預設的背景數據填充到當前時刻的所述感知盲區內。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，確定是否需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息，包括：

根據所述目標區域內的目標物體的特征信息，確定所述目標區域內是否出現與所述上一時刻預測的特征信息對應的目標物體；

若所述目標區域內未出現與所述上一時刻預測的特征信息對應的目標物體，則確定需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息；

若所述目標區域內出現與所述上一時刻預測的特征信息對應的目標物體，則確定不需要預測當前時刻所述目標物體在所述感知盲區內的特征信息。