CN115575942A - 激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统，方法包括：对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；分别对激光雷达的目标航迹和毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表和毫米波雷达的第二目标航迹列表；将两个目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。本发明解决了毫米波雷达横向测距不准、毫米波雷达无法获得目标尺寸、激光雷达无法获得目标速度和激光雷达受天气影响的缺点，将激光雷达数据和毫米波雷达数据进行融合，实现对目标信息的精确获取。

Description

激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，更具体地，涉及一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统。

背景技术

智能驾驶包含感知、决策和控制。感知是智能驾驶的基础，可靠的感知结果可以为后面的决策和控制提供依据。目前的感知很多都是基于单传感器来实现的，有的是基于毫米波雷达，有的是基于激光雷达，他们有各自的优点也有各自的缺点，毫米波雷达的优点是不受环境影响，即便是雨雪等恶劣天气性能依然不受影响，缺点是目标横向距离误差较大、无法准确识别物体的类别形状，激光雷达的优点是可以准确识别物体的类别形状，目标的距离和角度误差很小，但是在恶劣天气等环境下性能下降严重。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统。

根据本发明的第一方面，提供了一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法，包括：

对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；

对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；

将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；

对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：

将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。

可选的，所述对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，包括：

将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

可选的，所述对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：

对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

根据本发明的第二方面，提供一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统，包括：

标定模块，用于对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；

第一获取模块，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；

第二获取模块，用于将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；

融合模块，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

可选的，所述第一获取模块，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：

将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。

可选的，所述对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，包括：

将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

可选的，所述融合模块，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：

对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的步骤。

本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统，对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；分别对激光雷达的目标航迹和毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表和毫米波雷达的第二目标航迹列表；将两个目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。本发明解决了毫米波雷达横向测距不准、毫米波雷达无法获得目标尺寸、激光雷达无法获得目标速度和激光雷达受天气影响的缺点，将激光雷达数据和毫米波雷达数据进行融合，实现对目标信息的精确获取。

附图说明

图1为本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法流程图；

图2为激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的整体流程示意图；

图3为本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统的结构示意图；

图4为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；

图5为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。

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，本领域普通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。另外，本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合，以形成可行的技术方案，这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

环境感知是智能驾驶里面的关键组成部分，为后面的决策和控制提供基础。现有的环境感知很多都是基于单传感器实现目标跟踪的，很容易受到环境影响导致目标丢失或者误差较大导致结果不可信。毫米波雷达横向位置误差较大、激光雷达在恶劣天气环境性能下降和无法直接获得速度信息，两者融合后的信息可以利用毫米波雷达不受天气影响和激光雷达的测距测角的优势，来改善单一传感器的缺点。

图1为本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法流程图，如图1所示，该方法主要包括如下步骤：

S1，对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一。

可以理解的是，激光雷达和毫米波雷达均有自己的坐标系，因此，需要将激光雷达和毫米波雷达的坐标系进行标定统一，具体的，将激光雷达和毫米波雷达的坐标系均转换为东北天坐标系，那么就将激光雷达和毫米波雷达的坐标系进行了统一，方便后续激光雷达数据和毫米波雷达数据的关联和融合。

S2，对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹。

作为实施例，所述对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。以及将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

可以理解的是，分别对激光雷达点云数据进行目标航迹的关联跟踪以及对毫米波雷达点云数据进行目标航迹的关联跟踪。具体的，毫米波雷达点云和现有的毫米波雷达航迹进行关联，结果分为关联成功和关联失败。关联成功的毫米波雷达点云和航迹进行扩展卡尔曼滤波，将毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中。对于关联失败的毫米波雷达点云进行新目标建航，另外，关联失败，有可能是丢失目标，此时删除关联失败的毫米波雷达点云，得到毫米波雷达航迹列表。

同样的，激光雷达点云和现有的激光雷达航迹进行关联，结果分为关联成功和关联失败。关联成功的激光雷达点云和航迹进行扩展卡尔曼滤波，将激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中。对于关联失败的激光雷达点云进行新目标建航，另外，关联失败，有可能是丢失目标，此时删除关联失败的激光雷达点云，得到激光雷达航迹列表。

S3，将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹。

可理解的是，将毫米波雷达航迹列表和激光雷达航迹列表基于最近邻关联算法进行关联，，得到属于同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹。

S4，对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

作为实施例，所述对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

可以理解的是，将同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，得到目标属性，主要包括目标的距离信息、速度信息、分类信息和尺寸信息，其中，以激光雷达获取的目标的距离信息为准，以毫米波雷达获取的目标的速度信息为准，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的属性信息。对于关联失败的目标保持原有的属性，最后将所有目标的属性进行整体输出。

参见图2，为激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的示意图，主要包括：

步骤1：对激光雷达和毫米波雷达进行标定，坐标系进行统一。

步骤2：对毫米波雷达和激光雷达分别进行数据关联和跟踪。

步骤3：将毫米波雷达和激光雷达产生的跟踪目标进行目标关联(NN关联算法)，在关联基础上在进行运动融合(距离、速度、角度和航向角等方面的融合)、类别融合(轿车、卡车、摩托车和行人的融合)和尺寸融合。能够获得更好的距离、速度、分类和尺寸信息。

参见图3，为本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统，该融合系统包括标定模块301、第一获取模块302、第二获取模块303和融合模块304，其中：

标定模块301，用于对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；第一获取模块302，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；第二获取模块303，用于将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；融合模块304，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

其中，所述第一获取模块302，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。以及将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

其中，所述融合模块304，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

可以理解的是，本发明提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统与前述各实施例提供的激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法相对应，激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统的相关技术特征可参考激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的相关技术特征，在此不再赘述。

请参阅图4，图4为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图4所示，本发明实施例提了一种电子设备400，包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411，处理器420执行计算机程序411时实现以下步骤：对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

请参阅图5，图5为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图5所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质500，其上存储有计算机程序511，该计算机程序511被处理器执行时实现如下步骤：对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

本发明实施例提供的一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统，具有以下优点：

(1)本发明解决了毫米波雷达横向测距不准、毫米波雷达无法获得目标尺寸、激光雷达无法获得目标速度和激光雷达受天气影响的缺点。

(2)本发明的运动融合(距离、速度、角度和航向角等方面的融合)、类别融合(轿车、卡车、摩托车和行人的融合)和尺寸融合方法可以有效获取目标运动属性、目标分类和目标尺寸。单一传感器无法同时获得目标运动属性、目标类别和目标尺寸。

需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法，其特征在于，包括：

对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；

对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；

将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；

对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

2.根据权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：

将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。

3.根据权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，包括：

将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

4.根据权利要求1所述的融合方法，其特征在于，所述对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：

对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

5.一种激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合系统，其特征在于，包括：

标定模块，用于对激光雷达和毫米波雷达进行坐标系标定统一；

第一获取模块，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表；以及对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，其中，每一个目标对应一个目标航迹；

第二获取模块，用于将所述第一目标航迹列表和所述第二目标航迹列表进行关联，获取同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹；

融合模块，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合。

6.根据权利要求5所述的融合系统，其特征在于，所述第一获取模块，用于对激光雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取激光雷达的第一目标航迹列表，包括：

将当前激光雷达点云与已有的激光雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前激光雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前激光雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前激光雷达点云，获取激光雷达的第一目标航迹列表。

7.根据权利要求5所述的融合系统，其特征在于，所述对毫米波雷达的目标航迹进行关联跟踪，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表，包括：

将当前毫米波雷达点云与已有的毫米波雷达目标航迹进行关联，若关联成功，将当前毫米波雷达点云加入关联成功的目标航迹中；若关联失败，则基于当前毫米波雷达点云创建新目标航迹，或者删除当前毫米波雷达点云，获取毫米波雷达的第二目标航迹列表。

8.根据权利要求5所述的融合方法，其特征在于，所述融合模块，用于对同一个目标的激光雷达目标航迹和毫米波雷达目标航迹进行运动融合、类别融合和尺寸融合，包括：

对于同一个目标的距离信息，以激光雷达获取的该目标的距离信息为准，对于同一个目标的速度信息，以毫米波雷达获取的该目标的速度信息为准；对于同一个目标的类别信息和尺寸信息，以激光雷达获取的类别信息和尺寸信息为准，最终获取每一个目标的距离信息、速度信息、类别信息和尺寸信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-4任一项所述的激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法的步骤。

Images