CN110378178B - 目标跟踪方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种目标跟踪方法及装置，属于车辆领域。所述方法包括：读取当前时刻的目标融合列表，目标融合列表包括与一个或多个环境目标中每一个环境目标相对应的目标属性集合，目标属性集合包括由一个或多个传感器各自测得的环境目标的参数属性集合；判断当前时刻的目标融合列表是否是初始目标融合列表；以及如果当前时刻的目标融合列表不是初始目标融合列表，则根据当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表，其中目标跟踪列表包括与筛选出的每一个环境目标对应的参数属性集合以及融合跟踪ID。其能够促使决策系统作出更准确的决策。

Description

目标跟踪方法及装置
技术领域
本发明涉及车辆领域，具体地，涉及一种目标跟踪方法及装置。
背景技术
自动驾驶车辆在行驶过程中需要利用安装在车身上的传感器来获取周围环境目标的信息，从而根据周围环境目标的信息实现对车辆的控制和路径的规划。
在感知周围环境目标的过程中，实现对环境目标的跟踪是非常重要的。相关技术中主要公开了采用卡尔曼滤波算法来实现对环境目标的跟踪，但是这种算法计算量较大，需要消耗较大的计算资源，并且具有较高的数据延迟。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种目标跟踪方法，用于至少部分解决背景技术中提到的技术问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种目标跟踪方法，所述方法包括：读取当前时刻的目标融合列表，所述目标融合列表包括与一个或多个环境目标中每一个环境目标相对应的目标属性集合，所述目标属性集合包括由一个或多个传感器各自测得的环境目标的参数属性集合，所述参数属性集合至少包括以下属性中的一者或多者：纵向速度、纵向距离、目标ID；判断所述当前时刻的目标融合列表是否是初始目标融合列表；以及如果所述当前时刻的目标融合列表不是初始目标融合列表，根据所述当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表，其中所述目标跟踪列表包括与筛选出的每一个环境目标对应的参数属性集合以及融合跟踪ID。
进一步的，所述根据所述当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表包括：根据所述前一时刻的目标跟踪列表预测所述目标跟踪列表中每个环境目标在当前时刻的参数属性集合以得到预测的目标列表；将所述预测的目标列表与所述当前时刻的目标融合列表进行匹配；以及根据所述匹配的匹配结果来确定当前时刻的目标跟踪列表。
进一步的，所述根据所述前一时刻的目标跟踪列表预测所述目标跟踪列表中每个环境目标在当前时刻的参数属性集合以得到预测的目标列表包括：使用所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的特定属性的值、预定的融合周期来计算所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的所述特定属性在当前时刻的预测值，所述预测的目标列表包括所计算的所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的所述特定属性在当前时刻的预测值。
进一步的，所述将所述预测的目标列表与所述当前时刻的目标融合列表进行匹配包括针对所述当前时刻的目标融合列表中的任一环境目标执行以下步骤：使用所述当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合和所述预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合来进行所述匹配。
进一步的，所述根据所述匹配的匹配结果来确定当前时刻的目标跟踪列表包括针对所述当前时刻的目标融合列表中的所述任一环境目标执行以下步骤以确定所述任一环境目标的融合跟踪ID：如果所述任一环境目标的目标ID集合与所述预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID，则为所述任一环境目标赋予一新的融合跟踪ID；如果所述任一环境目标的目标ID集合与所述预测的目标列表中的第一环境目标的目标ID集合具有相同的子ID，则判断所述任一环境目标的纵向距离和预测的目标列表中所述第一环境目标的预测的纵向距离之间的第一差值是否小于第一预设值，以及判断所述任一环境目标的纵向速度和预测的目标列表中所述第一环境目标的纵向速度之间的第二差值是否小于第二预设值；如果所述第一差值小于所述第一预设值并且所述第二差值小于所述第二预设值，则将所述第一环境目标的融合跟踪ID作为所述任一环境目标的融合跟踪ID；以及如果所述第一差值不小于所述第一预设值和/或所述第二差值不小于所述第二预设值，则为所述任一环境目标赋予一新的融合跟踪ID。
进一步的，所述方法还包括：如果所述预测的目标列表中的第二环境目标的目标ID集合与所述当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID，则删除所述第二环境目标对应的参数属性集合和融合跟踪ID。
进一步的，所述方法还包括：如果所述当前时刻的目标融合列表是初始目标融合列表，则为所述初始目标融合列表中的每一个环境目标分别赋予一不同的融合跟踪ID，以得到所述当前时刻的目标跟踪列表。
进一步的，所述目标融合列表还包括每一个环境目标的重合度，所述重合度是指能够探测到环境目标的传感器的数量，所述方法还包括：监控重合度为1的环境目标，如果该重合度为1的环境目标的存在时间大于第三预设值，则在输出的目标跟踪列表中包括所述重合度为1的环境目标的参数属性集合以及融合跟踪ID。
相对于现有技术，本发明所述的目标跟踪方法具有以下优势：
在目标跟踪列表中为环境目标赋予融合跟踪ID，使得决策系统可以使用融合跟踪ID来针对感兴趣的环境目标进行实时跟踪，从而作出更准确的决策，确保整个系统的安全运行。
本发明的另一目的在于提出一种目标跟踪装置，用于至少部分解决背景技术中提到的技术问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种目标跟踪装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有指令，所述指令用于使得所述处理器能够执行上述的目标跟踪方法。
所述目标跟踪装置与上述目标跟踪方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
相应地，本发明实施例还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行上述的目标跟踪方法。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1示出了根据本发明一实施例的目标跟踪方法的流程示意图；以及
图2示出了根据本发明一实施例的目标跟踪装置的结构框图。
附图标记说明
210 存储器 220 处理器
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
本发明实施例中提到的“传感器”可以指布置在车辆上用于环境目标的任意类型的装置，例如可以是摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。本发明实施例中提到的“目标”可以指在车辆前方、后方或侧方的移动的或静止的任意物体，例如，车辆、人、建筑物等。
图1示出了根据本发明一实施例的目标跟踪方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供一种目标跟踪方法，所述方法可以适用于任意车辆，例如可以适用于自动驾驶车辆。所述方法可以包括步骤S110至步骤S130。
在步骤S110，读取当前时刻的目标融合列表。
目标融合列表可以包括与一个或多个环境目标中每一个环境目标相对应的目标属性集合。环境目标的目标属性集合可以包括由一个或多个传感器各自测得的环境目标的参数属性集合。参数属性集合可以包括以下一者或多者：纵向速度、纵向距离、横向距离、目标ID等。本发明实施例中的纵向速度可以是指探测的目标沿车辆行驶方向的速度，纵向距离可以是指探测的目标相对车辆的纵向距离，横向距离可以是指探测的目标相对车辆的横向距离。其中纵向速度、纵向距离和横向距离可以是传感器在车辆坐标系下确定得出的。目标ID是传感器为所探测到的目标赋予的ID，现有的单体传感器能够对目标进行跟踪处理，可以对不同时刻探测到的同一环境目标赋予相同的ID信息。可以理解，环境目标的参数属性集合可以包括其它参数属性，例如横向速度、目标纵向加速度、目标横向加速度、目标长度和/或目标宽度等。
一个环境目标可能被一个或多个传感器探测到，一个传感器针对一个环境目标可以测得一个参数属性集合，则与该环境目标相对应的目标属性集合包括所有能够探测到该环境目标的传感器各自测得的该环境目标的参数属性集合。
下面将简要说明，如何确定一个或多个传感器所探测到的环境目标是否是同一个环境目标。
首先可以将每一个传感器探测到的每一个目标的参数属性集合进行组合以生成属性组合，每一个属性组合可以包括分别从每一个传感器探测的环境目标的参数属性集合中选择的一个环境目标的参数属性集合。简单举例来讲，假设具有三个传感器，这三个传感器分别表示为A、B、C。传感器A探测到两个目标，并分别获得这两个目标的参数属性集合，表示为A1和A2。传感器B探测到三个目标，并分别获得这三个目标的参数属性集合，表示为B1、B2和B3。传感器C探测到一个目标，并获得该一个目标的参数属性集合，表示为C1。读取传感器A、B和C探测的每一个目标的参数属性集合，并根据所读取的每一个目标的参数属性集合可以生成6个属性组合，这6个属性组合例如分别是：A1、B1和C1；A1、B2和C1；A1、B3和C1；A2、B1和C1；A2、B2和C1；A2、B3和C1。
然后分别计算属性组合中的任意n个参数属性集合中每一个相同类型的n个参数属性的离散度，即可以针对指示纵向距离的n个参数属性进行离散度计算、针对指示横向距离的n个参数属性进行离散度计算、针对指向纵向距离的n个参数属性的进行离散度计算。这里，离散度可以是标准差、方差或平均差等，优选可以使用标准差。如果判断出每一个相同类型的n个参数属性的离散度均处于各自对应的预定范围内，则可以确定这n个参数属性集合对应于同一环境目标，可以对这n个参数属性集合进行数据融合，以得到所述同一环境目标的目标属性集合。如果判断出每一个相同类型的n个参数属性的离散度不满足均处于各自对应的预定范围内，可以确定这n个参数属性集合分别对应于不同的探测目标。
通过上述方式，可以确定出每一个环境目标的目标属性集合，从而得到目标融合列表。可选地，也可以利用目标属性集合中的目标ID的集合，来删除重复融合的数据。具体地，可以删除目标融合列表中被包含的目标ID的集合所对应的目标属性集合，举例而言，假设目标融合列表中具有目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4/ID5、目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4和目标ID的集合ID1/ID2，则目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4被包含在目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4/ID5中，目标ID的集合ID1/ID2被包含在目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4/ID5中，这三个目标ID的集合均为同一目标。也就是说，目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4和目标ID的集合ID1/ID2均是被包含的目标ID的集合，则可以从目标融合列表中删除目标ID的集合ID1/ID2/ID3/ID4和目标ID的集合ID1/ID2所对应的目标属性集合。以此方式删除目标融合列表中所有重复融合的数据，从而可以得到精简的目标融合列表。目标融合列表的确定可以实时执行也可以每隔预设时间执行一次。
在步骤S120，判断当前时刻的目标融合列表是否是初始目标融合列表。
初始融合列表是指车辆运行过程中确定出的第一个目标融合列表。例如可以判断是否具有已存储的目标融合列表。若具有，则可以确定当前时刻的目标融合列表不是初始融合列表，否则可以确定当前时刻的目标融合列表是初始融合列表。
如果在步骤S120中判断出当前时刻的目标融合列表不是初始目标融合列表，则可以执行步骤S130。
在步骤S130，根据所述当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表。
目标跟踪列表包括筛选出的每一个环境目标对应的参数属性集合以及融合跟踪ID。当前时刻确定的目标跟踪列表中对应的环境目标可以和当前时刻的目标融合列表中对应的环境目标的相同，也可以不同。当前时刻确定的目标跟踪列表中对应的环境目标数量可以小于或等于当前时刻的目标融合列表中对应的环境目标的数量。
如果在步骤S120中判断出当前时刻的目标融合列表是初始目标融合列表，则可以执行步骤S140，为该初始目标融合列表中的每一个环境目标分别赋予一不同的融合跟踪ID，以得到当前时刻的目标跟踪列表。然后可以将该当前时刻的目标跟踪列表进行存储，以备下一时刻使用。
在目标跟踪列表中为环境目标赋予融合跟踪ID，使得决策系统可以使用融合跟踪ID来针对感兴趣的环境目标进行实时跟踪，从而作出更准确的决策，确保整个系统的安全运行。
在确定当前时刻的目标融合列表中的环境目标的融合跟踪ID时，可以对前一时刻的目标跟踪列表中的每个环境目标的参数属性集合进行预测以得到预测的目标列表。例如，可以对环境目标的纵向距离等特定属性进行预测，例如，环境目标的预测的纵向距离可以等于预定的融合周期的值与该环境目标的纵向速度的当前值之间的乘积与该环境目标的纵向距离的当前值的和，即环境目标的预测的纵向距离＝预定的融合周期的值×该环境目标的纵向速度的当前值+该环境目标的纵向距离的当前值。如此可以计算出前一时刻的目标跟踪列表中的每个环境目标的纵向距离在当前时刻的预测值。
预定的融合周期的值可以是相邻两个目标融合列表输出时间之间的差值，可选地，该差值也可以设置为固定的值。也就是说，预定的融合周期的值也可以设置为固定的值。可选地，所述预定的融合周期的值的范围可以是15ms至25ms，例如可以设置为20ms。
对于前一时刻的目标跟踪列表中的每个环境目标的纵向速度，由于预定的融合周期的至比较小，因此，环境目标的纵向速度可以认为是基本上不变的。也就是说，预测的目标列表与前一时刻的目标跟踪列表相比，仅增加了环境目标的纵向距离在当前时刻的预测值。
在确定出预测的目标列表后，可以将预测的目标列表与当前时刻的目标融合列表进行匹配，以根据匹配结果来确定当前时刻的目标融合列表中的每个环境目标的融合跟踪ID。在进行匹配时，可以将当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合与预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合进行匹配。下面将以当前时刻的目标融合列表中的任一环境目标为例对融合跟踪ID的确定进行说明。
在一些情况下，所述任一环境目标的目标ID集合与预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID。例如，如果所述任一环境目标的目标ID集合为{ID3，ID4}，而预测的目标列表中每一个环境目标的目标ID集合都不包括ID3和/或ID4，则满足所述任一环境目标的目标ID集合与预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID。这种情况相当于有重合目标而没有跟踪目标，也就是说，有一个新的目标进入跟踪系统。此时，需要对该新的目标赋予一新的融合跟踪ID，即，需要为所述任一环境目标的赋予一新的融合跟踪ID。
在一些情况下，所述任一环境目标的目标ID集合与预测的目标列表中的第一环境目标的目标ID集合具有相同的子ID，即，任一环境目标的目标ID集合的子ID与第一环境目标的目标ID集合的子ID完全相同或部分相同。例如，如果所述任一环境目标的目标ID集合为{ID1，ID5，ID7}，而第一环境目标的目标ID集合为{ID1，ID9，ID12}，两个集合中ID1在两个时刻是匹配的，其它ID不匹配，符合上述的部分相同的情况，完全相同就是两个集合中的子ID完全相同。
如果任一环境目标的目标ID集合与预测的目标列表中的第一环境目标的目标ID集合具有相同的子ID，则可以根据所述任一环境目标和所述第一环境目标的其它属性来确定二者是否是同一目标，以进一步保证决策的准确性。例如，可以判断在当前时刻的目标融合列表中所述任一环境目标的纵向距离与预测的目标列表中第一环境目标的预测的纵向距离之间的第一差值是否小于第一预设值，以及判断在当前时刻的目标融合列表中所述任一环境目标的纵向速度与预测的目标列表中第一环境目标的纵向速度之间的第二差值是否小于第二预设值。如果第一差值小于第一预设值并且第二差值小于第二预设值，则说明所述任一环境目标和所述第一环境目标是同一目标，这种情况下，可以将第一环境目标的融合跟踪ID作为所述任一环境目标的融合跟踪ID。如果第一差值不小于第一预设值和/或第二差值不小于第二预设值，则说明所述任一环境目标和所述第一环境目标不是同一目标，所述任一环境目标可以认为是一个新目标，这种情况下，可以为所述任一环境目标赋予一新的融合跟踪ID。在计算所述第一差值和第二差值时，可以使用与同一传感器对应的数据，例如，可以使用与相同子ID所对应的纵向距离的当前值和纵向距离的预测值来计算所述第一差值，并使用与相同子ID对应的纵向速度的当前值和纵向速度的前一刻的值来计算所述第二差值。但是，本发明实施例并不限制于此，也可以使用不同传感器测得的数据来计算所述第一差值和所述第二差值。
本发明实施例中，预测的目标列表中的第一环境目标可以是指预测的目标列表中的任意一个环境目标，其具有普遍性。此外，上述其它属性的比较是以纵向距离和纵向速度来举例进行说明的，可以理解，也可以使用其它属性来判断任一环境目标和第一环境目标是否是同一目标，例如，可以使用加速度等属性。另外，上述的第一预设值和第二预设值可以根据需要设置为任意合适的值。
经过上述方式，可以确定出当前时刻的目标融合列表中每一个环境目标对应的融合跟踪ID，从而可以得到当前时刻的目标跟踪列表。通过使用传感器确定的目标ID来确定融合跟踪ID，显著减小了目标跟踪模块消耗的计算资源，并较大的减少了目标跟踪的数据延迟。
进一步的，在一些情况下，将预测的目标列表与当前时刻的目标融合列表进行匹配时，可能出现预测的目标列表中的第二环境目标的目标ID集合与当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID，也就是说，在当前时刻的目标融合列表中没有与所述第二环境目标相匹配的环境目标，属于有跟踪目标没有重合目标的情况。这种情况说明环境目标已经离开了传感器探测范围，并且由于传感器已经对该第二环境目标进行了长时间的预测，所以可以不对第二环境目标进行保留，即可以直接将该第二环境目标对应的参数属性集合和融合跟踪ID删除。本发明实施例中，预测的目标列表中的第二环境目标可以是指预测的目标列表中的任意一个环境目标，其具有普遍性。
进一步的，目标融合列表中还可以包括有每一个环境目标的重合度，本发明实施例的重合度可以是指能够探测到环境目标的传感器的数量。例如，针对某一环境目标，有三个传感器都能探测到该环境目标，则说明该环境目标的重合度为3。可选地，可以根据目标融合列表中，环境目标的目标属性集合的数量来确定重合度，例如，如果有3个传感器能够探测到环境目标，则每个传感器针对该环境目标可以分别输出一个目标属性集合，则所得到的目标融合列表中，针对该环境目标具有3个目标属性集合，从而可以确定出该环境目标的重合度为3。
如果环境目标的重合度为1，则说明只有一个传感器探测到该环境目标，这种情况下，需要对该重合度为1的环境目标进行监控，以确定该重合度为1的环境目标是否是误检测到的。例如，可以基于重合度为1的环境目标的存在时间是否大于第三预设值来确定是否需要在目标跟踪列表中列出该环境目标。具体地，可以在确定出当前时刻的每个环境目标的融合跟踪ID之后，在跟踪目标中首先列出重合度大于1的每个环境目标的对应的参数属性集合和融合跟踪ID。对于重合度等于1的每个环境目标，只列出存在周期大于第三预设值的环境目标对应的参数属性集合和融合跟踪ID。也就是说，只有存在周期大于第三预设值的重合度等于1的环境目标才会列出到目标跟踪列表中。
第三预设值可以设置为任意合适的值，例如，可以跟踪周期来限定第三预设值，例如，该第三预设值可以等于预定数量的跟踪周期之和，其中，每输出一个目标融合列表认为是一个跟踪周期。如果在预定次数的目标融合列表中都监控到了某一重合度为1的环境目标，或者也可以对目标融合列表中的每一环境目标增加跟踪周期这个属性。对于重合度大于1的环境目标，其跟踪周期可以赋予为0。对于重合度为1的环境目标，可以对其跟踪周期进行累加，例如，如果在前一时刻重合度为1的环境目标的跟踪周期为3，而在当前时刻的目标融合列表中又监控到了该重合度为1的环境目标，则可以将当前时刻该重合度为1的环境目标的跟踪周期设置为4。如果重合度为1的环境目标的跟踪周期大于预设值，则可以在目标跟踪列表中输出该重合度等于1的每个环境目标的对应的参数属性集合和融合跟踪ID。为重合度等于1的环境目标限定跟踪周期，可以防止对环境目标的误跟踪，使得决策系统的决策更准确。
相应地，本发明实施例还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行上述的目标跟踪方法。所述机器可读存储介质例如可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图2示出了根据本发明一实施例的目标跟踪装置的结构框图。如图2所示，本发明实施例还提供一种目标跟踪装置，所述装置可包括存储器210和处理器220，存储器210中可以存储有指令，该指令使得处理器220能够执行根据本发明任意实施例的目标跟踪方法。
处理器220可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
存储器210可用于存储所述计算机程序指令，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序指令，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述用于车辆传感器的数据融合装置的各种功能。存储器210可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明实施例提供的目标跟踪装置的具体工作原理及益处与上述本发明实施例提供的目标跟踪方法的具体工作原理及益处相类似，这里将不再赘述。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (8)

1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：
读取当前时刻的目标融合列表，所述目标融合列表包括与一个或多个环境目标中每一个环境目标相对应的目标属性集合，所述目标属性集合包括由一个或多个传感器各自测得的环境目标的参数属性集合，所述参数属性集合至少包括以下属性中的一者或多者：纵向速度、纵向距离、目标ID；
判断所述当前时刻的目标融合列表是否是初始目标融合列表；以及
如果所述当前时刻的目标融合列表不是初始目标融合列表，根据所述当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表，其中所述目标跟踪列表包括与筛选出的每一个环境目标对应的参数属性集合以及融合跟踪ID，
其中，所述根据所述当前时刻的目标融合列表和存储的前一时刻的目标跟踪列表来确定当前时刻的目标跟踪列表包括：
根据所述前一时刻的目标跟踪列表预测所述目标跟踪列表中每个环境目标在当前时刻的参数属性集合以得到预测的目标列表；
将所述预测的目标列表与所述当前时刻的目标融合列表进行匹配；以及
根据所述匹配的匹配结果来确定当前时刻的目标跟踪列表，
其中，所述根据所述匹配的匹配结果来确定当前时刻的目标跟踪列表包括针对所述当前时刻的目标融合列表中的所述任一环境目标执行以下步骤以确定所述任一环境目标的融合跟踪ID：
如果所述任一环境目标的目标ID集合与所述预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID，则为所述任一环境目标赋予一新的融合跟踪ID；
如果所述任一环境目标的目标ID集合与所述预测的目标列表中的第一环境目标的目标ID集合具有相同的子ID，则判断所述任一环境目标的纵向距离和预测的目标列表中所述第一环境目标的预测的纵向距离之间的第一差值是否小于第一预设值，以及判断所述任一环境目标的纵向速度和预测的目标列表中所述第一环境目标的纵向速度之间的第二差值是否小于第二预设值；
如果所述第一差值小于所述第一预设值并且所述第二差值小于所述第二预设值，则将所述第一环境目标的融合跟踪ID作为所述任一环境目标的融合跟踪ID；以及
如果所述第一差值不小于所述第一预设值和/或所述第二差值不小于所述第二预设值，则为所述任一环境目标赋予一新的融合跟踪ID。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述前一时刻的目标跟踪列表预测所述目标跟踪列表中每个环境目标在当前时刻的参数属性集合以得到预测的目标列表包括：
使用所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的特定属性的值、预定的融合周期来计算所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的所述特定属性在当前时刻的预测值，所述预测的目标列表包括所计算的所述前一时刻的目标跟踪列表中每一环境目标的所述特定属性在当前时刻的预测值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述预测的目标列表与所述当前时刻的目标融合列表进行匹配包括针对所述当前时刻的目标融合列表中的任一环境目标执行以下步骤：
使用所述当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合和所述预测的目标列表中的每一个环境目标的目标ID集合来进行所述匹配。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述预测的目标列表中的第二环境目标的目标ID集合与所述当前时刻的目标融合列表中的每一个环境目标的目标ID集合都不具有相同的子ID，则删除所述第二环境目标对应的参数属性集合和融合跟踪ID。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果所述当前时刻的目标融合列表是初始目标融合列表，则为所述初始目标融合列表中的每一个环境目标分别赋予一不同的融合跟踪ID，以得到所述当前时刻的目标跟踪列表。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标融合列表还包括每一个环境目标的重合度，所述重合度是指能够探测到环境目标的传感器的数量，所述方法还包括：
监控重合度为1的环境目标，如果该重合度为1的环境目标的存在时间大于第三预设值，则在输出的目标跟踪列表中包括所述重合度为1的环境目标的参数属性集合以及融合跟踪ID。
7.一种目标跟踪装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有指令，所述指令用于使得所述处理器能够执行根据权利要求1至6中任一项所述的目标跟踪方法。
8.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令用于使得机器能够执行根据权利要求1至6中任一项所述的目标跟踪方法。
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