(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210641621.2 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 一汽解放汽车有限公司 地址 130011 吉林省长 春市汽车开发区东 风大街2259号 (72)发明人 柳广照　李永军　曹海强　刘桂宇　 石俊杰　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 杨苓 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 对障碍物和轨迹估计进 行关联的方法、 装置 和计算机设备 (57)摘要 本申请涉及一种对障碍物和轨迹估计进行 关联的方法、 装置、 计算机设备、 存储介质和计算 机程序产品。 方法包括： 获取车辆运行数据和多 个障碍物的初始轨迹； 根据车辆运行数据， 确定 车辆工况， 车辆工况包括平稳工况或者非平稳工 况； 基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以 及第k‑1次的多个轨迹估计， 获取第k次的多个轨 迹估计， 并基于车辆工况、 多个障碍物的状态数 据、 第k次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵， 获 取第k次的马氏距离， k ‑1大于或者等于1； 基于第 k次的马氏距离和数据关联算法， 确定第k次的多 个轨迹估计和多个障碍物的关联关系。 采用本方 法能够提高关联关系的准确性。 权利要求书2页 说明书15页 附图7页 CN 114896813 A 2022.08.12 CN 114896813 A 1.一种对障碍物和轨 迹估计进行关联的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取车辆运行 数据和多个障碍物的初始轨 迹； 根据所述车辆运行 数据， 确定车辆 工况， 所述车辆 工况包括平稳工况或者非平稳工况； 基于第一次获取的多个障碍物的状态数据以及所述多个障碍物的初始轨迹， 获取第 一 次的多个轨迹估计， 并基于所述车辆工况、 多个障碍物的状态数据、 第一次的多个轨迹估计 和预设协方差矩阵， 获取第一次的马氏距离； 基于所述第一次的马氏距离和数据关联算法， 确定第一次的多个轨 迹估计和多个障碍物的关联关系； 基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第k ‑1次的多个轨迹估计， 获取第k次的 多个轨迹估计， 并基于所述车辆工况、 多个障碍物的状态数据、 第k次的多个轨迹估计和预 设协方差矩阵， 获取第k次的马氏距离， k ‑1大于或者等于1； 基于所述第k次的马氏距离和所 述数据关联算法， 确定第k次的多个轨 迹估计和多个障碍物的关联关系。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述车辆运行数据包括： 车辆加速度、 油门 踏板角度和制动踏板角度； 所述根据所述车辆运行 数据， 确定车辆 工况， 包括： 若所述车辆加速度为0、 所述油门踏板角度小于或等于第一预设角度且所述制动踏板 角度小于或等于第二预设角度， 则确定车辆 工况为平稳工况； 若所述车辆加速度 大于0、 所述油门踏板角度 大于所述第 一预设角度， 或者所述车辆加 速度小于 0、 且所述制动踏板角度大于所述第二预设角度， 则确定车辆 工况为非平稳工况。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述车辆工况、 多个障碍物的状 态数据、 第k次的多个轨 迹估计和预设协方差矩阵， 获取第k次的马氏距离， 包括： 遍历所述第 k次的多个轨迹估计， 对于当前遍历至的当前轨迹估计， 根据 所述多个障碍 物的状态数据、 以及所述当前轨 迹估计， 获得多个残差向量； 若所述车辆工况为所述平稳工况， 则根据 所述多个残差向量中的每个残差向量和所述 预设协方差矩阵， 获得平稳工况下所述当前轨迹估计到所述多个障碍物中每个障碍物的马 氏距离； 若所述车辆工况为所述非平稳工况， 则根据第 一预设值调整所述多个残差向量中的每 个残差向量， 获得多个调整后的残差 向量； 根据所述多个调整后的残差 向量和所述预设协 方差矩阵， 获得非平稳工况下所述当前轨迹估计到所述多个障碍物中每个障碍物的马氏距 离； 根据所述第 k次的多个轨迹估计中每个轨迹估计到所述多个障碍物中的每个障碍物的 马氏距离， 得到所述第k次的马氏距离 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述多个障碍物的状态数据、 以 及所述当前轨 迹估计， 获得多个残差向量， 包括： 将所述当前轨 迹估计通过矩阵变换， 获得变换后的轨 迹估计； 将所述多个障碍物的状态数据中的每个障碍物的状态数据分别和所述变换后的轨迹 估计作差， 获得多个残差向量。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第k次的马氏距离 和所述数据关联算法， 确定第k次的多个轨 迹估计和多个障碍物的关联关系， 包括： 根据所述第k次的马氏距离和预设阈值， 获得第 k次的多个轨迹估计到所述多个障碍物权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114896813 A 2的成本矩阵； 将所述成本矩阵输入到所述数据关联算法中， 获得第k次的多个轨迹估计到所述多个 障碍物的关联矩阵， 基于所述关联矩阵， 确定第k次的多个轨迹估计和多个障碍物的关联关 系。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述多个障碍物的状态数据的获取方法， 包括： 获取雷达检测的多个障碍物的状态数据和摄 像头检测的多个障碍物的状态数据； 若所述车辆工况为所述非平稳工况， 则将所述摄像头检测的多个障碍物的状态数据中 每个障碍物的状态数据经过纵向修正， 获得多个修正后的摄像头状态数据； 将所述多个修 正后的摄像头状态数据和所述雷达检测的多个障碍物的状态数据经过坐标转换， 获得所述 多个障碍物状态数据； 若所述车辆工况为所述平稳工况， 则将所述雷达检测的多个障碍物的状态数据和摄像 头检测的多个障碍物的状态数据经 过坐标转换， 获得 所述多个障碍物的状态数据。 7.一种对障碍物和轨 迹估计进行关联的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于获取 车辆运行 数据和多个障碍物的初始轨 迹； 工况确定模块， 用于根据 所述车辆运行数据， 确定车辆工况， 所述车辆工况包括平稳工 况或者非平稳工况； 第一关联模块， 用于基于第 一次获取的多个障碍物的状态数据以及所述多个障碍物的 初始轨迹， 获取第一次的多个轨迹估计， 并基于所述车辆工况、 多个障碍物的状态数据、 第 一次的多个轨迹估计和预设协方差矩阵， 获取第一次的马氏距离； 基于所述第一次的马氏 距离和数据关联算法， 确定第一次的多个轨 迹估计和多个障碍物的关联关系； 第二关联模块， 用于基于第k次获取的多个障碍物的状态数据以及第 k‑1次的多个轨迹 估计， 获取第k次的多个轨迹估计， 并基于所述车辆工况、 多个障碍物的状态数据、 第k次的 多个轨迹估计和预设协方差矩阵， 获取第k次的马氏距离， k ‑1大于或者等于1； 基于所述第k 次的马氏距离和所述数据关联算法， 确定第k次的多个轨 迹估计和多个障碍物的关联关系。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114896813 A 3