CN118097936A - V2x城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；判断V2X车辆的信息是否符合要求；若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。通过实施本发明实施例的方法可实现解决现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

Description

V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备

技术领域

本发明涉及车辆轨迹校正方法，更具体地说是指V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备。

背景技术

V2X是指车对外界的信息交换，车联网通过整合全球定位系统导航技术、车对车交流技术、无线通信及远程感应技术奠定了新的汽车技术发展方向，实现了手动驾驶和自动驾驶的兼容。

由于在城市道路中高楼、建筑物、桥梁等城市结构物会阻挡和遮挡 GPS信号，导致信号的反射、衰减或丢失，从而影响了接收器的准确性，即使使用差分定位，城市环境下的高楼、建筑物等结构物也可能会继续对GPS信号造成一定程度的阻碍和干扰，从而使得现有的V2X车辆差分定位也可能存在局限性。导致现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

因此，有必要设计一种新的方法，实现解决现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供V2X城市路口车辆轨迹校正方法、装置及计算机设备。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：V2X城市路口车辆轨迹校正方法，包括：

获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；

根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；

再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；

判断V2X车辆的信息是否符合要求；

若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

其进一步技术方案为：所述根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆，包括：

判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

其进一步技术方案为：所述记录全息感知目标以及V2X车辆匹配，包括：

将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

其进一步技术方案为：所述判断V2X车辆的信息是否符合要求，包括：

判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；

若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。

其进一步技术方案为：所述根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正，包括：

使用由雷达检测到的车辆信息所对应的位置作为V2X车辆当前帧的位置信息，以校正V2X车辆的轨迹数据。

其进一步技术方案为：所述判断V2X车辆的信息是否符合要求之后，还包括：

若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

本发明还提供了V2X城市路口车辆轨迹校正装置，包括：

获取单元，用于获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；

匹配单元，用于根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；

再次获取单元，用于再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；

判断单元，用于判断V2X车辆的信息是否符合要求；

校正单元，用于若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

其进一步技术方案为：所述匹配单元包括：

第一判断子单元，用于判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

第二判断子单元，用于若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

记录子单元，用于若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

其进一步技术方案为：所述记录子单元，用于将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过在V2X路过全息感知路口时，采用雷达、摄像头以及V2XRSU所获取的信息进行匹配，以确定V2X车辆所对应的雷达检测的车辆信息，即V2X车辆所对应的雷达检测的位置信息，再次获取雷达以及V2XRSU所获取的信息，当V2XRSU所获取的信息出现较大波动时，采用雷达检测的车辆信息进行轨迹校正，实现解决现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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例，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为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的子流程示意图；

图4为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的子流程示意图；

图5为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正装置的示意性框图；

图6为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正装置的匹配单元的示意性框图；

图7为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正装置的判断单元的示意性框图；

图8为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的应用场景示意图。图2为本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的示意性流程图。该V2X城市路口车辆轨迹校正方法应用于服务器中。该服务器与V2XRSU、摄像头以及雷达进行数据交互，其中V2X RSU与V2X车载设备连接，本实施例的方法是对基于全息感知的V2X城市路口车辆轨迹矫正的业务特点，既要考虑路口车辆行驶状况，也要考虑V2X数据的特点。城市路口具有以下特点：对GPS信号遮挡多，在经过路口的时候容易出现丢失。出现丢失时，由于车辆在路口一般是连贯同行，容易产生瞬移的车辆行驶轨迹；通过同一位置时，可能会产生不一样的GPS信号轨迹。通过V2XRSU、摄像头以及雷达所采集的车辆信息，确定V2X车辆对应的雷达轨迹，也就是将V2XRSU所获得的车辆信息与雷达所采集的车辆信息匹配，再次由V2XRSU以及雷达获取车辆信息，当在V2X车辆的轨迹数据出现较大变动时使用雷达所检测到的车辆信息。

图2是本发明实施例提供的V2X城市路口车辆轨迹校正方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤S110至S160。

S110、获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息。

在本实施例中，当V2X车辆行驶过带有摄像头和雷达的全息感知路口时，会获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息，其中，V2X车辆的信息包括V2X的车辆位置信息以及车牌号等；由雷达检测到的车辆信息包括车辆位置信息；由摄像头识别所得的车辆信息包括位置信息以及车牌号等。

综上所述，从V2X RSU接收到V2X车辆发送的位置信息；从雷达获取到检测到的车辆信息；从摄像头拍摄的视频识别到车辆信息；具备以下好处：提高行车安全性：通过这些信息的获取，车辆驾驶员可以更好地了解周围车辆的位置和行驶状态，从而更好地应对交通状况，降低交通事故发生的概率。改善交通流量：通过获取这些信息，交通管理部门可以更好地了解道路上的交通状况，及时采取措施调整交通流量，提高道路通行效率。提高城市管理效率：通过这些信息的获取，城市管理部门可以更好地了解城市交通情况，及时采取措施解决交通拥堵等问题，提高城市管理效率。促进智能交通发展：通过这些信息的获取，可以为智能交通系统提供数据支持，促进智能交通技术的发展和应用。

S120、根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆。

在本实施例中，全息感知目标是指由雷达检测到的车辆信息对应的车辆。

在一实施例中，请参阅图3，上述的步骤S120可包括步骤S121~S123。

S121、判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配。

具体地，比较由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息，例如位置信息和车牌号等，以确定它们是否相符。

S122、若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配。

在本实施例中，将V2X车辆的信息与通过摄像头识别得到的信息进行比较，以验证它们是否相符。

S123、若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

具体地，将匹配成功的全息感知目标即由雷达检测到的车辆信息记录下来，以及与之相关联的V2X车辆信息。

在本实施例中，将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息不匹配，则执行所述步骤S110；

若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息不匹配，则执行所述步骤S110；

具体地，雷达所检测的车辆信息对应的车辆与由摄像头识别所得的车辆信息对应的车辆匹配，确认雷达所检测的车辆信息对应的车牌号等信息；再由由摄像头识别所得的车辆信息对应的车辆与V2X车辆的信息匹配，从而确认V2X车辆对应的雷达所检测的信息。

在本实施例中，可以利用计算机视觉技术对摄像头捕获的图像进行车辆识别，通过车牌识别算法提取车牌号码。同时，从雷达设备获取车辆的位置信息和运动轨迹。

好处包括：

提高目标匹配准确性：通过多个传感器数据的匹配，可以提高目标匹配的准确性。通过比较雷达、摄像头和V2X车辆提供的信息，可以验证它们是否相符，从而减少误判和误识别。

增强全息感知能力：将多个感知设备的信息进行匹配，可以更全面地获取目标车辆的信息。这种综合感知能力可以提供更准确和完整的车辆数据，帮助决策者做出更准确的判断。

提升交通管理效率：通过对车辆的全息感知，可以更好地了解交通状况和车流量分布。这些信息有助于交通管理部门及时采取措施，优化交通流量，减少拥堵，提高交通管理效率。

总体而言，通过综合利用V2X RSU、雷达和摄像头等设备获取车辆信息，并进行匹配和记录，可以提升交通安全性、改善交通流量，并为智能交通系统的发展提供重要数据支持。

S130、再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息。

在本实施例中，上述的步骤S130与步骤S110的实现方式一致，此处不再赘述。

S140、判断V2X车辆的信息是否符合要求。

在一实施例中，请参阅图4，上述的步骤S140可包括步骤S141~S143。

S141、判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；

S142、若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。

S143、若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值不大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据符合要求。

在本实施例中，通过比较当前帧和上一帧的位置信息，可以计算它们之间的差值，并将其与设定的阈值进行比较。如果差值超过了设定的阈值，表示V2X车辆的轨迹发生了较大变化，可能存在异常情况或错误数据。如果差值未超过设定的阈值，表示V2X车辆的轨迹变化较小，符合预期的运动模式。

好处在于：

提高轨迹数据的准确性：通过判断位置信息的差值，可以排除异常或错误的轨迹数据。如果差值超过设定的阈值，可能表示V2X车辆的轨迹发生了异常变化，需要进一步分析和处理。

增强对V2X车辆行为的监测能力：通过对位置信息的差值进行判断，可以监测V2X车辆的运动轨迹是否符合预期。如果差值未超过设定的阈值，表示V2X车辆的轨迹变化较小，符合正常的运动模式。

提升交通安全性：通过对V2X车辆轨迹数据的判断，可以及时发现异常情况，例如突然停车、变道或快速加速等，从而提醒其他车辆或交通管理部门采取相应措施，提升交通安全性。

总体而言，通过比较V2X车辆的当前帧和上一帧的位置信息，判断其差值是否大于设定阈值，可以提高轨迹数据的准确性和对V2X车辆行为的监测能力，进而增强交通安全性。

S150、若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

S160、若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

在本实施例中，若V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则使用雷达目标的位置信息，否则继续使用V2X OBU提供的位置信息。

具体地，本实施例的方法具备以下好处：

提高轨迹数据的准确性：当V2X车辆的信息不符合要求时，通过校正轨迹数据，可以提高轨迹数据的准确性。使用雷达检测到的车辆信息进行校正，可以弥补V2X通信中可能存在的不稳定性，从而更加准确地反映车辆的运动轨迹。

提高交通管理的精度：通过对V2X车辆信息和雷达检测到的车辆信息进行融合，可以得到更全面和准确的交通信息，进而提高交通管理的精度。例如，在拥堵路段或需要紧急处理的情况下，可以更快速、更准确地判断车辆位置和行驶状态，采取相应的措施。

提升交通安全性：通过校正轨迹数据，可以减少因V2X通信不稳定导致的误判或漏判等情况，从而提升交通安全性。例如，在交叉口或高速公路等复杂路段，如果V2X车辆的信息不够准确，可能会导致交通事故或其他意外情况的发生。

总体而言，通过融合V2X车辆信息和雷达检测到的车辆信息，可以提高轨迹数据的准确性和交通管理的精度，进而提升交通安全性。特别是在V2X通信不稳定或异常情况下，通过校正轨迹数据，可以及时发现异常情况，从而更好地保障交通安全，而且兼顾了准确性、实时性、成本的关系。具体是将V2X 车辆在行驶过程中出现GPS信号不稳定造成的目标位置偏差进行补齐，提高数据连贯性和有效性。

根据城市路口的业务特点，在有全息感知的路口，可以通过全息感知数据来校正V2X设备车辆轨迹，可大大提高V2X车辆轨迹的可靠性，减少GPS信号不良对V2X车辆轨迹带来的影响，可降低V2X设备车辆的使用成本，处理RTK高精定位都不一定能解决的问题。

上述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，通过在V2X路过全息感知路口时，采用雷达、摄像头以及V2XRSU所获取的信息进行匹配，以确定V2X车辆所对应的雷达检测的车辆信息，即V2X车辆所对应的雷达检测的位置信息，再次获取雷达以及V2XRSU所获取的信息，当V2XRSU所获取的信息出现较大波动时，采用雷达检测的车辆信息进行轨迹校正，实现解决现有的V2X车辆在城市路口存在轨迹偏差的问题。

图5是本发明实施例提供的一种V2X城市路口车辆轨迹校正装置300的示意性框图。如图5所示，对应于以上V2X城市路口车辆轨迹校正方法，本发明还提供一种V2X城市路口车辆轨迹校正装置300。该V2X城市路口车辆轨迹校正装置300包括用于执行上述V2X城市路口车辆轨迹校正方法的单元，该装置可以被配置于服务器中。具体地，请参阅图5，该V2X城市路口车辆轨迹校正装置300包括获取单元301、匹配单元302、再次获取单元303、判断单元304、校正单元305以及保留单元306。

获取单元301，用于获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；匹配单元302，用于根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；再次获取单元303，用于再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；判断单元304，用于判断V2X车辆的信息是否符合要求；校正单元305，用于若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。保留单元306，用于若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

在一实施例中，如图6所示，所述匹配单元302包括第一判断子单元3021、第二判断子单元3022以及记录子单元3023。

第一判断子单元3021，用于判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；第二判断子单元3022，用于若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；记录子单元3023，用于若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

在一实施例中，所述记录子单元3023，用于将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

在一实施例中，如图7所示，所述判断单元304，包括：差值判断子单元3041、第一确定子单元3042以及第二确定子单元3043。

差值判断子单元3041，用于判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；第一确定子单元3042，用于若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。第二确定子单元3043，用于若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值不大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据符合要求。

在一实施例中，所述校正单元305，用于使用由雷达检测到的车辆信息所对应的位置作为V2X车辆当前帧的位置信息，以校正V2X车辆的轨迹数据。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述V2X城市路口车辆轨迹校正装置300和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。

上述V2X城市路口车辆轨迹校正装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图8所示的计算机设备上运行。

请参阅图8，图8是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图8，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。

该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种V2X城市路口车辆轨迹校正方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种V2X城市路口车辆轨迹校正方法。

该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：

获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；判断V2X车辆的信息是否符合要求；若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆步骤时，具体实现如下步骤：

判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

在一实施例中，处理器502在实现所述记录全息感知目标以及V2X车辆匹配步骤时，具体实现如下步骤：

将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

在一实施例中，处理器502在实现所述判断V2X车辆的信息是否符合要求步骤时，具体实现如下步骤：

判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。

在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正步骤时，具体实现如下步骤：

使用由雷达检测到的车辆信息所对应的位置作为V2X车辆当前帧的位置信息，以校正V2X车辆的轨迹数据。

在一实施例中，处理器502在实现所述判断V2X车辆的信息是否符合要求步骤之后，还实现如下步骤：

若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal 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。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的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。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。

因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中该计算机程序被处理器执行时使处理器执行如下步骤：

获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；判断V2X车辆的信息是否符合要求；若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆步骤时，具体实现如下步骤：

判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述记录全息感知目标以及V2X车辆匹配步骤时，具体实现如下步骤：

将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述判断V2X车辆的信息是否符合要求步骤时，具体实现如下步骤：

判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正步骤时，具体实现如下步骤：

使用由雷达检测到的车辆信息所对应的位置作为V2X车辆当前帧的位置信息，以校正V2X车辆的轨迹数据。

在一实施例中，所述处理器在执行所述计算机程序而实现所述判断V2X车辆的信息是否符合要求步骤之后，还实现如下步骤：

若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。

该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，终端，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，包括：

获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；

根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；

再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；

判断V2X车辆的信息是否符合要求；

若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

2.根据权利要求1所述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，所述根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆，包括：

判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

3.根据权利要求2所述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，所述记录全息感知目标以及V2X车辆匹配，包括：

将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

4.根据权利要求1所述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，所述判断V2X车辆的信息是否符合要求，包括：

判断所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值是否大于设定阈值；

若所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息与上一帧位置信息的差值大于设定阈值，则确定V2X车辆的轨迹数据不符合要求。

5.根据权利要求4所述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，所述根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正，包括：

使用由雷达检测到的车辆信息所对应的位置作为V2X车辆当前帧的位置信息，以校正V2X车辆的轨迹数据。

6.根据权利要求4所述的V2X城市路口车辆轨迹校正方法，其特征在于，所述判断V2X车辆的信息是否符合要求之后，还包括：

若V2X车辆的信息符合要求，则保留所述V2X车辆的信息中当前帧位置信息为V2X的轨迹数据。

7.V2X城市路口车辆轨迹校正装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息；

匹配单元，用于根据所述V2X车辆的信息、由雷达检测到的车辆信息以及由摄像头识别所得的车辆信息匹配全息感知目标以及V2X车辆；

再次获取单元，用于再次获取由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息；

判断单元，用于判断V2X车辆的信息是否符合要求；

校正单元，用于若V2X车辆的信息不符合要求，则根据所述由V2XRSU读取的V2X车辆的信息以及由雷达检测到的车辆信息进行车辆轨迹校正。

8.根据权利要求7所述的V2X城市路口车辆轨迹校正装置，其特征在于，所述匹配单元包括：

第一判断子单元，用于判断由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

第二判断子单元，用于若由雷达检测到的车辆信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则判断所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息是否匹配；

记录子单元，用于若所述V2X车辆的信息与由摄像头识别所得的车辆信息匹配，则记录全息感知目标以及V2X车辆匹配。

9.根据权利要求8所述的V2X城市路口车辆轨迹校正装置，其特征在于，所述记录子单元，用于将由雷达检测到的车辆信息所形成的雷达轨迹与所述V2X车辆匹配。

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。