CN115171384A - 一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法及装置，该方法包括：获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据；基于当前关系数据构建状态转移模型；将当前关系数据和系统延迟时间输入状态转移模型得到第一状态信息；根据第一状态信息和显示延迟时间计算得到第二状态信息；基于第二状态信息对关键车的位置进行延迟补偿，得到关键车的实际位置进行显示。本发明通过建立模型，根据系统延迟时间和显示延迟时间对关键车位置进行分步推导，使计算出的延迟补偿结果更加的精准可靠，提高了显示的实时性和准确性，从而让驾驶者可以及时觉察到可能存在的危险，避免了因延时带来的安全隐患。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法及装置。
背景技术
增强现实(AR)技术是一种以真实世界信息为基础，依靠虚拟对象作为补充信息的一种技术。当前国内约80％的交通事故是由于驾驶员注意力不集中导致，汽车抬头显示器(HUD)的出现，使得驾驶员不用低头就可以看到相关信息。高级驾驶辅助系统，简称ADAS系统，是利用传感器在汽车行驶过程中随时感知周围的环境，收集数据，进行静态或动态目标识别，ADAS系统主要包括但不限于车道线检测，障碍物和行人及车辆识别，关键车指车前方距离最近的一辆车。AR-HUD是将ADAS与HUD相结合，将ADAS系统关键信息和导航及目标车辆信息通过HUD展示出来，从而更早的让驾驶者觉察到所需要信息和可能存在的危险。
现有技术中至少存在如下问题：通常关键车的图像及信息来自汽车内的ADAS系统采集并计算得到，ADAS获取到关键车信息，并将当前数据信息传输给抬头显示系统，以使得抬头显示器显示关键车信息，由于数据的计算和传输，其过程通常会存在一定的延迟时间，这导致抬头显示系统显示的信息并非实时，信息的准确性较差，容易造成追尾事故的发生，对用户带来安全隐患。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，以解决因信息延迟影响关键车位置显示的准确性，威胁用户安全的问题。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明实施例提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，包括：
获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，所述延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间；
基于所述当前关系数据构建状态转移模型；
将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息；
根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息；
基于所述第二状态信息对所述关键车的位置进行延迟补偿，得到所述关键车的实际位置进行显示。
可选的，所述基于所述当前关系数据构建状态转移模型，包括：
以目标车辆的车头位置为原点建立运动坐标系；
基于所述当前关系数据中的相对距离将所述关键车的相对位置映射至所述运动坐标系，所述当前关系数据包括所述关键车与目标车辆之间的相对距离、相对速度和相对加速度；
根据所述运动坐标系、所述相对速度和相对加速度建立所述关键车与目标车辆之间的相对距离基于时间变化的相对运动模型；
将所述运动模型进行矩阵转换得到状态转移模型。
可选的，所述将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息，包括：
将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到带有误差项的第一状态信息；
对所述带有误差项的第一状态信息进行滤波优化，得到所述第一状态信息。
可选的，所述对所述带有误差项的第一状态信息进行滤波优化，得到所述第一状态信息，包括：
获取所述关键车与所述目标车辆在上一时刻的历史关系数据；
基于所述历史关系数据和所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息。
可选的，所述基于所述历史关系数据和所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息，包括：
将所述历史关系数据与当前时刻的当前关系数据进行对比，得到差值数据；
将所述差值数据与预设数值进行比较；
若所述差值数据大于所述预设数值，则基于所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息；
若所述差值数据小于所述预设数值，则基于所述历史关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息。
可选的，在获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据之前，所述方法还包括：
对所述关键车进行识别分析，得到所述关键车的置信度数据；
将所述置信度数据与预设置信度阈值进行对比；
当所述置信度数据大于所述预设置信度阈值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据。
可选的，所述方法还包括：
当所述置信度数据小于所述预设置信度阈值，但所述差值数据小于所述预设数值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据；
当所述置信度数据小于所述预设置信度阈值，且所述差值数据大于所述预设数值时，对发生次数进行记录，并根据历史关系数据预测第一状态信息，继续执行根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息的步骤，直至所述发生次数超出预设次数，终止对所述关键车的显示。
本发明实施例还提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置，包括：
获取模块，用于获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，所述延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间；
构建模块，用于基于所述当前关系数据构建状态转移模型；
第一计算模块，用于将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息；
第二计算模块，用于根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息；
补偿模块，用于基于所述第二状态信息对所述关键车的位置进行延迟补偿，得到所述关键车的实际位置进行显示。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行本发明实施例提供的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行本发明实施例提供的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法及装置，通过获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间；基于当前关系数据构建状态转移模型；将当前关系数据和系统延迟时间输入状态转移模型得到第一状态信息；根据第一状态信息和显示延迟时间计算得到第二状态信息；基于第二状态信息对关键车的位置进行延迟补偿，得到关键车的实际位置进行显示。本发明通过建立模型，根据系统延迟时间和显示延迟时间对关键车位置进行分步推导，使计算出的延迟补偿结果更加的精准可靠，提高了显示的实时性和准确性，从而让驾驶者可以及时觉察到可能存在的危险，避免了因延时带来的安全隐患。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法的流程图；
图2为根据本发明实施例中构建状态转移模型的流程图；
图3为根据本发明实施例中得到第一状态信息的流程图；
图4为根据本发明实施例中对带有误差项的第一状态信息进行滤波优化的流程图；
图5为根据本发明实施例中对带有误差项进行滤波优化的流程图；
图6为根据本发明实施例中对关键车进行置信度分析的流程图；
图7为根据本发明实施例中基于置信度数据和差值数据调整显示的流程图；
图8为本发明实施例中的车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置的结构示意图；
图9为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明实施例，提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，可用于车载显示设备，如图1所示，该车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法包括如下步骤：
步骤S1：获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间。具体的，关键车指目标车辆前方距离最近的一辆车；当前关系数据包括相对距离、相对速度和相对加速度，相对相对距离主要指关键车距离目标车辆行驶方向距离和平面内垂直与目标车辆行驶方向的侧向距离；相对速度和相对加速度同相对距离，包括目标车辆行驶方向和垂直与行驶方向两个分量.并且可以根据一段时间内相对加速度估算加速度变化率。
通常汽车辅助驾驶系统由摄像头或雷达等传感器采集关键车并计算关键车信息会消耗时间，而此时目标车辆和关键车均处于运动状态，通过辅助驾驶系统获得所述时间段的延迟时间为系统延迟时间，关键车信息通过车机协议传输给描绘渲染模块处理，并将处理结果传输给抬头显示系统将关键车信息投影到显示器上的延迟时间记为显示延迟时间。
步骤S2：基于当前关系数据构建状态转移模型。具体的，在建立状态转移模型时，通过先建立相对运动模型，再进行状态转化，将相对距离的延时补偿转化为状态转移变化，简化计算过程，提高计算效率。
步骤S3：将当前关系数据和系统延迟时间输入状态转移模型得到第一状态信息。具体的，第一状态信息为对系统延迟时间进行补偿后的关键车的延迟补偿。
步骤S4：根据第一状态信息和显示延迟时间计算得到第二状态信息。具体的，第二状态信息为在对系统延迟时间进行补偿后，基于补偿后的关键车的运动状态计算的显示延迟时间后的关键车的延迟补偿信息。
步骤S5：基于第二状态信息对关键车的位置进行延迟补偿，得到关键车的实际位置进行显示。具体的，通过分别对系统延迟时间和显示延迟时间分别计算，进行延迟补偿，使补偿更加准确，提高了对关键车进行显示的实时性和准确性。
通过上述步骤S1至步骤S5，本发明实施例提供的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，通过建立模型，根据系统延迟时间和显示延迟时间对关键车位置进行分步推导，使计算出的延迟补偿结果更加的精准可靠，提高了显示的实时性和准确性，从而让驾驶者可以及时觉察到可能存在的危险，避免了因延时带来的安全隐患。
具体地，在一实施例中，上述的步骤S2，如图2所示，具体包括如下步骤：
步骤S21：以目标车辆的车头位置为原点建立运动坐标系。具体的，以目标车辆的车头位置为原点建立坐标系，定义沿着行驶方向为Y轴，且将行驶方向定义为Y轴正方向，平面内垂直于行驶方向为x轴，右侧为正方向。
步骤S22：基于当前关系数据中的相对距离将关键车的相对位置映射至运动坐标系，当前关系数据包括关键车与目标车辆之间的相对距离、相对速度和相对加速度。具体的，相对运动可能存在以下情况：当前时刻目标车辆和关键车的相对距离符合加速直线运动，加速度可正可负可为零；当前时刻目标车辆和关键车的相对距离变化没有偏航角，即前后两次计算的相对距离矢量方向一致，没有交叉；当前时刻目标车辆和关键车的相对距离变化有微小偏航角，由于偏航角是通过旋转对相对距离的影响，短时间内将偏航角的旋转看做平面内沿行驶方向和垂直于行驶方向的平移变换，即看作行驶方向或平面内垂直于行驶方向上的加速直线运行。基于当前关系数据中的相对距离将关键车的相对位置映射至运动坐标系。
步骤S23：根据运动坐标系、相对速度和相对加速度建立关键车与目标车辆之间的相对距离基于时间变化的相对运动模型。具体的，根据泰勒级数展开，对当前时刻基于目标车辆和关键车的相对位置进行三阶泰勒展开：
其中，s(t)(0)为当前目标车辆和关键车的相对距离；s(t)(1)为位置信息的一阶导数即为相对速度；s(t)(2)为位置信息的二阶导数即为相对加速度；s(t)(3)为相对加速度的变化率。
在对运算进行简化过程中，将s(t)(3)作为误差项进行计算。将所述三阶泰勒展开作为相对位置变化的相对运动模型，进一步简化为：
其中，s为相对距离，v为相对速度，a为相对加速度，t为延迟时间，o(a’)为相对加速度变化率。
步骤S24：将运动模型进行矩阵转换得到状态转移模型。具体的，用X表示状态空间的描述量，具体地X＝(x,y,vx,vy,ax,ay)依次为关键车辆相对于目标车辆x方向坐标，y方向相对于目标车辆的坐标y，x方向相对速度，y方向速度，x方向加速度，y方向加速度，将相对距离的延时补偿转化为状态转移变化，并推导状态方程。用xk表示k时刻的状态，xk+1表示k+1时刻的状态，vk表示k时刻的速度，ak表示k时刻的加速度，t为延迟补偿时间，则xk+1＝xk+vkt+0.5akt2+w其中，w为误差项。由上述运动模型得到状态转移模型如下：
其中
对状态转移模型进行拆分得到：
Yk+1＝AYk，其中，Yk代表对系统延迟时间进行补偿后的关键车的延迟补偿结果，Yk+1代表对显示延迟时间进行补偿后的关键车的延迟补偿结果。
具体的，通过建立相对运动模型然后进行状态转化得到状态转移模型，将相对距离的延时补偿问题转化为状态转移变化问题，使整个计算推导变得更加简单直观，提高了计算效率。
具体地，在一实施例中，上述的步骤S3，如图3所示，具体包括如下步骤：
步骤S31：将当前关系数据和系统延迟时间输入状态转移模型得到带有误差项的第一状态信息。
步骤S32：对带有误差项的第一状态信息进行滤波优化，得到第一状态信息。具体的，定义过程噪声协方差矩阵：Q＝E(ω*ωT)，其中，E(·)为求期望运算，ωT为ω的转置，t为常量；定义最优状态向量的协方差为对角矩阵，初值为对应状态变量的期望，简化为(x*x1，y*y1，vx*vx T，vy*vy T，ax*ax T，av*ay T)，定义单位矩阵为测量矩阵，测量矩阵主要用于求模型增益和最优状态值。将每次获取的当前关系数据作为测量值使用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波对延迟时间进行位置补偿和优化。
具体的，通过滤波优化使得最终给出的关键车的第一状态信息更加稳定和准确。
具体地，在一实施例中，上述的步骤S32，如图4所示，具体包括如下步骤：
步骤S321：获取关键车与目标车辆在上一时刻的历史关系数据。
步骤S322：基于历史关系数据和当前关系数据对带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到第一状态信息。
具体的，通过卡尔曼滤波可以利用历史关系数据或当前关系数据状态进行最优估计，从而对误差项进行补偿修正，使得最终计算出的关键车的位置更加稳定和准确。
具体地，在一实施例中，上述的步骤S322，如图5所示，具体包括如下步骤：
步骤S3221：将历史关系数据与当前时刻的当前关系数据进行对比，得到差值数据。
步骤S3222：将差值数据与预设数值进行比较。
步骤S3223：若差值数据大于预设数值，则基于当前关系数据对带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到第一状态信息。
步骤S3224：若差值数据小于预设数值，则基于历史关系数据对带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到第一状态信息。
具体的，若差值数据数值大于预设数值，说明历史关系数据与当前时刻的当前关系数据存在较大差异，这种情况下采用历史关系数据进行滤波可能存在较大误差，影响准确性，因此采用当前关系数据进行滤波。
具体地，在一实施例中，上述的步骤S1之前，如图6所示，还包括如下步骤：
步骤S01：对关键车进行识别分析，得到关键车的置信度数据。
步骤S02：将置信度数据与预设置信度阈值进行对比。
步骤S03：当置信度数据大于预设置信度阈值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据。
具体的，置信度数据可以反映关键车的识别情况，判断出前方是否存在关键车或前方物体是否为关键车，通过对置信度数据进行判断，可以了解到当前关系数据是否有效，避免在前方没有关键车的情况下仍然对其进行显示，影响用户判断，带来不好的用户体验。
具体地，在一实施例中，上述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，如图7所示，还包括如下步骤：
步骤S41：当置信度数据小于预设置信度阈值，但差值数据小于预设数值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据。具体的，当置信度数据小于预设置信度阈值，说明对关键车的识别可能存在误差，差值数据小于预设数值，说明关键车和历史时刻的状态无较大改变，因此可继续后续步骤。
步骤S42：当置信度数据小于预设置信度阈值，且差值数据大于预设数值时，对发生次数进行记录，并根据历史关系数据预测第一状态信息，继续执行根据第一状态信息和显示延迟时间计算得到第二状态信息的步骤，直至发生次数超出预设次数，终止对关键车的显示。具体的，此步骤是在没有获取到当前时刻的当前关系数据时，利用历史关系数据进行预判显示；若连续多个时刻均未获取到关系数据，说明前方关键车不存在，不再对关键车进行显示。此过程是为了防止某一时刻的数据缺失，影响前方关键车的显示，造成误判带来安全隐患。
具体的，此过程均为更好的保障用户安全，提高用户体验。
在本实施例中还提供了一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本实施例提供一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置，如图8所示，包括：
获取模块101，用于获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间，详细内容参见上述方法实施例中步骤S1的相关描述，在此不再进行赘述。
构建模块102，用于基于当前关系数据构建状态转移模型，详细内容参见上述方法实施例中步骤S2的相关描述，在此不再进行赘述。
第一计算模块103，用于将当前关系数据和系统延迟时间输入状态转移模型得到第一状态信息，详细内容参见上述方法实施例中步骤S3的相关描述，在此不再进行赘述。
第二计算模块104，用于根据第一状态信息和显示延迟时间计算得到第二状态信息，详细内容参见上述方法实施例中步骤S4的相关描述，在此不再进行赘述。
补偿模块105，用于基于第二状态信息对关键车的位置进行延迟补偿，得到关键车的实际位置进行显示，详细内容参见上述方法实施例中步骤S5的相关描述，在此不再进行赘述。
本实施例中的车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
根据本发明实施例还提供了一种电子设备，如图9所示，该电子设备可以包括处理器901和存储器902，其中处理器901和存储器902可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
处理器901可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器901还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器902作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明方法实施例中的方法所对应的程序指令/模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的方法。
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序。存储数据区可存储处理器901所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器901。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被处理器901执行时，执行上述方法实施例中的方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅上述方法实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
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流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，包括：
获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，所述延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间；
基于所述当前关系数据构建状态转移模型；
将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息；
根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息；
基于所述第二状态信息对所述关键车的位置进行延迟补偿，得到所述关键车的实际位置进行显示。
2.根据权利要求1所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，所述基于所述当前关系数据构建状态转移模型，包括：
以目标车辆的车头位置为原点建立运动坐标系；
基于所述当前关系数据中的相对距离将所述关键车的相对位置映射至所述运动坐标系，所述当前关系数据包括所述关键车与目标车辆之间的相对距离、相对速度和相对加速度；
根据所述运动坐标系、所述相对速度和相对加速度建立所述关键车与目标车辆之间的相对距离基于时间变化的相对运动模型；
将所述运动模型进行矩阵转换得到状态转移模型。
3.根据权利要求1所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，所述将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息，包括：
将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到带有误差项的第一状态信息；
对所述带有误差项的第一状态信息进行滤波优化，得到所述第一状态信息。
4.根据权利要求3所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，所述对所述带有误差项的第一状态信息进行滤波优化，得到所述第一状态信息，包括：
获取所述关键车与所述目标车辆在上一时刻的历史关系数据；
基于所述历史关系数据和所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息。
5.根据权利要求4所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，所述基于所述历史关系数据和所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息，包括：
将所述历史关系数据与当前时刻的当前关系数据进行对比，得到差值数据；
将所述差值数据与预设数值进行比较；
若所述差值数据大于所述预设数值，则基于所述当前关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息；
若所述差值数据小于所述预设数值，则基于所述历史关系数据对所述带有误差项的第一状态信息进行卡尔曼滤波得到所述第一状态信息。
6.根据权利要求5所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，在获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据之前，所述方法还包括：
对所述关键车进行识别分析，得到所述关键车的置信度数据；
将所述置信度数据与预设置信度阈值进行对比；
当所述置信度数据大于所述预设置信度阈值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据。
7.根据权利要求6所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述置信度数据小于所述预设置信度阈值，但所述差值数据小于所述预设数值时，获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据；
当所述置信度数据小于所述预设置信度阈值，且所述差值数据大于所述预设数值时，对发生次数进行记录，并根据历史关系数据预测第一状态信息，继续执行根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息的步骤，直至所述发生次数超出预设次数，终止对所述关键车的显示。
8.一种车载显示过程中关键车位置延迟补偿装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前时刻目标车辆的延迟时间以及所述目标车辆与其对应关键车的当前关系数据，所述延迟时间包括系统延迟时间和显示延迟时间；
构建模块，用于基于所述当前关系数据构建状态转移模型；
第一计算模块，用于将所述当前关系数据和所述系统延迟时间输入所述状态转移模型得到第一状态信息；
第二计算模块，用于根据所述第一状态信息和所述显示延迟时间计算得到第二状态信息；
补偿模块，用于基于所述第二状态信息对所述关键车的位置进行延迟补偿，得到所述关键车的实际位置进行显示。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-7中任一项所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的车载显示过程中关键车位置延迟补偿方法。
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