[發明專利]基于激光點云網絡檢測和聚類目標的聯合跟蹤方法

在審

• 申請號: 202310418714.3
• 申請日: 2023-04-19
• 公開（公告）號: CN116594026A
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 楊少磊;嚴尉劍
• 申請（專利權）人: 上海友道智途科技有限公司
• 主分類號: G01S17/66
• 分類號: G01S17/66;G06F18/23
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 袁瑞娟

本發明公開一種基于激光點云網絡檢測和聚類目標的聯合跟蹤方法，通過網絡檢測目標與聚類目標作為輸入的聯合跟蹤，消除了使用單一網絡檢測或者聚類結果進行跟蹤的弊端，在聯合跟蹤過程中增加了航跡管理流程，防止航跡ID切換的邏輯，同時在卡爾曼更新之前設置的形狀突變補償流程，有效減少因輸入的網絡檢測目標或聚類目標波動導致航跡跟蹤不穩定甚至出現脫關聯的現象，提高航跡的穩定性。

技術領域

本發明屬于自動駕駛雷達跟蹤技術領域，具體涉及到一種基于激光點云網絡檢測和聚類目標的聯合跟蹤方法。

背景技術

在自動駕駛技術中，通常基于激光雷達實現車輛的定位與跟蹤，而現有的激光雷達跟蹤方法主要是基于單一網絡檢測或單一聚類結果進行跟蹤，基于激光雷達的單一網絡檢測結果是通過卷積神經網絡訓練來的，檢測的目標置信度很高，距離、類型、朝向等狀態值比較穩定，但是對于自車近距離目標存在漏檢的可能，通過激光雷達的點云進行單一聚類得到的目標存在概率大，但是對于一個物體可能聚類出多個類型未知的目標，且朝向、長寬屬性很不穩定。因此，使用單一聚類結果進行跟蹤的目標會出現位置速度不平順、長寬跳變、航跡ID切換的缺陷。

發明內容

針對上述問題，本發明的主要目的在于設計一種基于激光點云網絡檢測和聚類目標的聯合跟蹤方法，通過網絡檢測目標結合聚類目標的結合，解決現有技術中單一聚類結果出現的位置速度不平順、長度跳變、航跡ID切換的問題。

為了實現上述目的本發明采用如下技術方案：

一種基于激光點云網絡檢測和聚類目標的聯合跟蹤方法，該方法基于上游激光雷達感知發送的兩個數組，輸出車輛的航跡數組，實現車輛的跟蹤；

其中，上游激光雷達感知發送的兩個數組分別為相互獨立的網絡檢測目標數組和聚類目標數組，所述的網絡檢測目標數組存放了若干個網絡檢測目標，所述的聚類目標數組存放了若干個聚類目標；

所述的網絡檢測目標和聚類目標均包含了該目標的狀態信息，所述的航跡數組中每個航跡包含了一個目標的狀態信息和該目標對應航跡的信息。

作為本發明的進一步描述，所述目標的狀態信息包括該目標的縱向位置、橫向位置、協方差矩陣、長、寬、高、航向角；

所述航跡的信息包括航跡的id、source、age、lifeSpan、coastSpan、status。

進一步的，針對上述的航跡信息作出解釋，具體如下：

航跡的id是航跡的標志信息，每個航跡的id都是獨一無二的；

航跡的source指的是航跡信息的來源，source為cnn則表示航跡由網絡檢測目標創建得到，source為clu則表示航跡由聚類目標創建得到；

航跡的age指航跡存在的幀數；

航跡的status指航跡所處的狀態，分為life狀態和coast狀態；life狀態的航跡作為本方法的輸出，coast狀態的航跡僅存在于本方法內部的航跡列表中，不對外輸出；

航跡的lifeSpan為life狀態下的航跡計數；

航跡coastSpan為coast狀態下的航跡計數；

新建的航跡處于life狀態，且初始化lifeSpan為1；若一幀內該航跡成功關聯并更新，則lifeSpan加2，否則減1；lifeSpan最大為7；

當life狀態航跡的lifeSpan為0時，進入coast狀態且初始化coastSpan為100；若一幀內該航跡成功關聯并更新，則航跡進入life狀態且初始化lifeSpan為1，否則coastSpan減1；

若coast狀態的航跡的coastSpan為0，則從該方法的航跡列表中刪除該航跡。