申请/专利权人：重庆驰知科技有限公司

申请日：2021-09-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113820714B

主分类号：G01S13/931

分类号：G01S13/931;G01S17/88;G01C21/16;G06T5/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.01.07#实质审查的生效;2021.12.21#公开

摘要：本发明公开了一种基于多传感器融合的尘雾天气道路环境感知系统，包括传感器模块，多传感器信息融合模块，自主式环境感知系统模块，网联信息数据协议定义模块，网联信息与多传感器信息融合系统模块和环境信息动静态目标道路信息模块；其有益效果是：针对自动驾驶车辆需要运行在起伏颠簸的非结构化路面上，从而影响传感器对周围环境的感知，通过引入自动驾驶车辆的数据对感知传感器进行补偿，完成自动驾驶车辆对周边车辆的识别和连续跟踪；同时，针对团雾影响车载视觉的问题，利用团雾场景下的除雾算法模型进行图像处理，获得清晰的视频图像，进而提升识别的准确性，保证了无人驾驶车辆能够安全、高效果的运行。

主权项：1.一种基于多传感器融合的尘雾天气道路环境感知系统，其特征在于，包括传感器模块、多传感器信息融合模块、自主式环境感知系统模块、网联信息数据协议定义模块、网联信息与多传感器信息融合系统模块和环境信息动静态目标道路信息模块；所述传感器模块，用于多源传感器获取车辆周边的环境数据以及行驶过程中的状态数据；其中，所述状态数据通过车辆的IMU系统检测所得；所述多传感器信息融合模块，用于对所述传感器模块中多源传感器的原始数据进行解析，以实现多源数据的时间同步、特征识别、目标融合以及结果数据集融合；所述自主式环境感知系统模块，用于将所述多传感器信息融合模块处理后的数据再利用数据处理算法进行处理，并根据车辆的状态数据对进行感知的传感器进行补偿以修正数据处理算法；完成车辆对周边车辆的识别和连续跟踪，非标准化道路的检测以及正负障碍物的识别；所述网联信息数据协议定义模块，用于对传感器所获取的数据进行预处理，定义传感器所获取数据的优先级，设置阈值；所述网联信息与多传感器信息融合系统模块，用于将网联信息与多传感器的感知信息进行接入，将周边车辆信息通过V2X传递给本车，并进一步与自主感知信息进行再次融合，实现车辆对车周围环境和移动目标信息的全覆盖、准确感知，将团雾场景下的除雾算法模型应用于图像处理；所述环境信息动静态目标道路信息模块，用于将最终所获取的环境信息、动静态目标道路信息传送至车辆；所述多源传感器包括设置在车上的激光雷达、毫米波雷达和摄像头；其中，所述激光雷达用于生成原始点云数据，包括4线、16线和32线激光雷达；所述毫米波雷达用于生成包含障碍物信息毫米波信号数据，包括ESR毫米波雷达和RSDS毫米波雷达；所述摄像头用于采集图像和视频信息数据，包括普通摄像头和鱼眼摄像头；利用摄像头和毫米波雷达分别针对观测目标收集数据，然后对各传感器的输出数据进行特征提取与模式识别处理，并将目标按类别进行准确关联，最后利用融合算法将同一目标的所有传感器数据进行整合；所述根据车辆的状态数据对进行感知的传感器进行补偿以修正数据处理算法，具体包括：将激光雷达采集的三维点云信息、IMU采集三轴及速度信息、摄像头采集的图像信息传递给数据处理算法中的决策层之后，根据图像计算出车辆的三轴坐标和三轴姿态，通过激光数据计算出车辆的位置变换1，通过IMU计算出车辆的位置变换2；再将IMU、激光数据和图像所获得的位置变换信息使用扩展卡尔曼滤波方法进行融合，得到准确的车辆的坐标变换；所述除雾算法模型是基于车行视距的图像场景深度估值和基于大气透射率估值算法所建立的车载前置视频图像的快速去雾数字算法模型，应用于图像处理具体包括：步骤一：在具有雾霾的环境中获取视频流中的图像，并且在毫米波雷达中获取场景深度信息；步骤二：把一定能见度条件下的车行可视距离作为目标物体的景深信息，以估算出透射率；步骤三：将原图像转化成灰度图像；步骤四：以灰度图像作为引导图像使用引导滤波算法对灰度图像进行引导滤波得到滤波输出图像，并以窗口中的像素均值作为大气光值；步骤五：将得到的所述透射率和大气光值代入至大气光散射模型中进行修复，以得到无雾的清晰图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆驰知科技有限公司 一种基于多传感器融合的尘雾天气道路环境感知系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD