KR20210068110A - 목표 추적 방법 및 장치 - Google Patents

목표 추적 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20210068110A
KR20210068110A KR1020217013027A KR20217013027A KR20210068110A KR 20210068110 A KR20210068110 A KR 20210068110A KR 1020217013027 A KR1020217013027 A KR 1020217013027A KR 20217013027 A KR20217013027 A KR 20217013027A KR 20210068110 A KR20210068110 A KR 20210068110A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target
list
environmental
tracking
fusion
Prior art date
Application number
KR1020217013027A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102473272B1 (ko
Inventor
티안페이 왕
롱바오 젠
지안용 제
야싱 렌
카이 장
루타오 한
린 헤
샤오촨 리
샤오 양
Original Assignee
그레이트 월 모터 컴퍼니 리미티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 그레이트 월 모터 컴퍼니 리미티드 filed Critical 그레이트 월 모터 컴퍼니 리미티드
Publication of KR20210068110A publication Critical patent/KR20210068110A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102473272B1 publication Critical patent/KR102473272B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/867—Combination of radar systems with cameras
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
    • G01S13/723—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar by using numerical data
    • G01S13/726—Multiple target tracking
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/87—Combinations of radar systems, e.g. primary radar and secondary radar
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S17/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/66—Tracking systems using electromagnetic waves other than radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/86—Combinations of lidar systems with systems other than lidar, radar or sonar, e.g. with direction finders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • G06K9/00805—
    • G06K9/00825—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B60W2420/42—
    • B60W2420/52—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/35—Data fusion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/865—Combination of radar systems with lidar systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 목표 추적 방법 및 장치를 개시하며, 차량 분야에 속한다. 상기 방법은 현재 시점의 목표 융합 리스트를 판독하는 단계(S110), 목표 융합 리스트는 하나 이상의 환경목표 중 각 환경목표에 대응하는 목표 속성 집합을 포함하고, 목표 속성 집합은 하나 이상의 센서에 의해 각각 측정된 환경목표의 파라미터 속성 집합을 포함함; 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인지 판단하는 단계(S120); 및 만일 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트가 아닌 경우, 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계(S130), 여기서 목표 추적 리스트는 선별된 각 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID를 포함함; 을 포함한다. 상기 방법은 의사 결정 시스템이 더 정확한 의사 결정을 하도록 한다.

Description

목표 추적 방법 및 장치
본 발명은 차량 분야에 관한 것으로, 특히 목표 추적 방법 및 장치에 관한 것이다.
자율 주행 차량은 주행과정에서 차체에 장착된 센서를 이용하여 주변 환경목표의 정보를 획득하며, 주변 환경목표의 정보에 따라 차량에 대한 제어 및 경로 구획을 구현한다.
주변 환경목표를 감지하는 과정에서, 환경목표에 대한 추적을 구현하는 것이 매우 중요하다. 관련 기술에서는 주로 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 환경목표에 대한 추적을 구현하는 방법을 개시했으나, 이러한 알고리즘은 계산량이 비교적 많고 컴퓨팅 리소스를 많이 소모해야 하며 데이터 지연이 비교적 높다.
이를 고려하여, 본 발명에서는 배경 기술에서 언급된 기술적 문제를 적어도 부분적으로 해결하기 위한 목표 추적 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 기술 방안은 다음과 같이 구현된다.
본 발명의 목표 추적 방법은, 현재 시점의 목표 융합 리스트를 판독하는 단계, 상기 목표 융합 리스트는 하나 이상의 환경목표 중 각 환경목표에 대응하는 목표 속성 집합을 포함하고, 상기 목표 속성 집합은 하나 이상의 센서에 의해 각각 측정된 환경목표의 파라미터 속성 집합을 포함하고, 상기 파라미터 속성 집합은 종방향 속도, 종방향 거리, 목표 ID 중 적어도 하나 이상을 포함함; 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인지 판단하는 단계; 및 만일 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트가 아닌 경우, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점(previous moment)의 목표 추적 리스트에 의해 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계, 여기서 상기 목표 추적 리스트는 선별된 각 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID를 포함함; 을 포함한다.
또한, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계는, 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 상기 목표 추적 리스트 중 각 환경목표가 현재 시점에서의 파라미터 속성 집합을 예측하여 예측된 목표 리스트를 얻는 단계; 상기 예측된 목표 리스트와 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭하는 단계; 및 상기 매칭된 매칭 결과에 따라 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계; 를 포함한다.
또한, 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 상기 목표 추적 리스트 중 각 환경목표가 현재 시점에서의 파라미터 속성 집합을 예측하여 예측된 목표 리스트를 얻는 단계는, 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 특정 속성의 값, 기설정된 융합 주기를 이용하여 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 상기 특정 속성이 현재 시점에서의 예측값을 계산하고, 상기 예측된 목표 리스트는 계산된 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 상기 특정 속성이 현재 시점에서의 예측값을 포함하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 예측된 목표 리스트와 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭하는 단계는, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 임의의 환경목표에 대해, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합과 상기 예측된 목표 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합을 이용하여 상기 매칭을 진행하는 단계를 수행한다.
또한, 상기 매칭된 매칭 결과에 따라 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계는, 상기 현재 시점의 목표 추적 리스트 중 상기 임의의 환경목표에 대해, 만일 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합이 상기 예측된 목표 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합과 동일한 서브 ID를 구비하지 않는 경우, 상기 임의의 환경목표에 대해 새로운 융합 추적 ID를 부여하는 단계; 만일 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합이 상기 예측된 목표 리스트 중 제 1 환경목표의 목표 ID 집합과 동일한 서브 ID를 구비하는 경우, 상기 임의의 환경목표의 종방향 거리와 예측된 목표 리스트 중 상기 제 1 환경목표의 예측된 종방향 거리 사이의 제 1 차이값이 제 1 설정값보다 작은지 여부를 판단하고, 상기 임의의 환경목표의 종방향 속도와 예측된 목표 리스트 중 상기 제 1 환경목표의 종방향 속도 사이의 제 2 차이값이 제 2 설정값보다 작은지 여부를 판단하는 단계; 만일 상기 제 1 차이값이 상기 제 1 설정값보다 작고 상기 제 2 차이값이 상기 제 2 설정값보다 작은 경우, 상기 제 1 환경 목표의 융합 추적 ID를 상기 임의의 환경목표의 융합 추적 ID로 하는 단계; 및 만일 상기 제 1 차이값이 상기 제 1 설정값 보다 작지 않고 및/또는 상기 제 2 차이값이 상기 제 2 설정값보다 작지 않은 경우, 상기 임의의 환경목표에 새로운 융합 추적 ID를 부여하는 단계; 를 수행하여 상기 임의의 환경목표의 융합 추적 ID를 결정하는 것을 포함한다.
또한, 상기 방법은, 상기 예측된 목표 리스트 중 제 2 환경목표의 목표 ID 집합과 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합이 모두 동일한 서브 ID를 구비하지 않는 경우, 상기 제 2 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID를 삭제하는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 방법은, 만일 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인 경우, 상기 초기 목표 융합 리스트 중 각 환경목표에 대해 각각 상이한 융합 추적 ID를 부여함으로써 상기 현재 시점의 목표 추적 리스트를 얻는 단계를 더 포함한다.
또한, 상기 목표 융합 리스트는 각 환경목표의 중합도를 더 포함하고, 상기 중합도는 환경목표를 감지할 수 있는 센서의 수량를 의미하며, 상기 방법은 중합도가 1인 환경목표를 모니터링하여, 만일 중합도가 1인 환경목표의 존재 시간이 제 3 설정값보다 큰 경우, 출력된 목표 추적 리스트에 중합도가 1인 환경목표의 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID를 포함시키는 단계를 더 포함한다.
기존 기술에 비해, 본 발명의 목표 추적 방법은 다음과 같은 장점이 있다.
목표 추적 리스트에서 환경목표에 융합 추적 ID를 부여하여, 의사 결정 시스템이 융합 추적 ID를 이용하여 관심있는 환경목표를 실시간으로 추적함으로써, 보다 정확한 의사 결정을 내리고 전체 시스템의 안전한 운행을 보장할 수 있다.
본 발명은 또한 배경 기술에서 언급된 기술적 문제를 적어도 부분적으로 해결하기 위한 목표 추적 장치를 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 기술 방안은 다음과 같이 구현된다.
메모리와 프로세서를 포함하는 목표 추적 장치에 있어서, 상기 메모리에는 명령어가 저장되며, 상기 명령어는 상기 프로세서가 전술한 목표 추적 방법을 실행하도록 한다.
상기 목표 추적 장치와 전술한 목표 추적 방법은 기존 기술에 비해 동일한 장점을 구비하며, 여기서는 설명을 생략한다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 머신 판독 가능 저장 매체를 개시하며, 상기 머신 판독 가능 저장 매체에는 명령어가 저장되고, 상기 명령어는 상기 머신이 전술한 목표 추적 방법을 실행하도록 한다.
본 발명 실시예의 기타 특징 및 장점은 아래의 구체적 구현 형태를 통해 상세히 설명될 것이다.
첨부된 도면은 본 발명 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 사용되고 명세서의 일부를 구성하며, 이하의 구체적인 구현 형태와 함께 본 발명 실시예를 설명하는데 사용되지만, 본 발명 실시예에 대한 제한을 구성하지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 추적 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 추적 장치의 구조 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명 실시예의 구체적인 구현 형태를 상세히 설명한다. 여기에 설명된 특정 구현 형태는 단지 본 발명 실시예를 예시하고 설명하기 위해서만 사용되며, 본 발명의 실시예를 제한하지 않는다.
본 발명 실시예에서 언급된 "센서"는 차량에 장착된 환경목표를 위한 임의의 유형의 장치이며, 예를 들면 카메라, 레이저 레이더, 밀리미터파 레이더 등 일수 있다. 본 발명 실시예에서 언급된 "목표"는 차량의 전방, 후방 또는 측면의 움직이거나 정지된 임의의 물체를 말하며, 예를 들면 차량, 사람, 건물 등 일수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 추적 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예는 목표 추적 방법을 제공하며, 상기 방법은 모든 차량에 적용될 수 있으며, 예를 들면 자율 주행 차량에 적용될 수 있다. 상기 방법은 단계 S110 내지 단계 S130을 포함할 수 있다.
단계 S110에서, 현재 시점의 목표 융합 리스트를 판독한다.
목표 융합 리스트는 하나 이상의 환경목표 중 각 환경목표에 대응하는 목표 속성 집합을 포함할 수 있다. 환경목표의 목표 속성 집합은 하나 이상의 센서에 의해 각각 측정된 환경목표의 파라미터 속성 집합을 포함할 수 있다. 파라미터 속성 집합은 종방향 속도, 종방향 거리, 횡방향 거리, 목표 ID 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서의 종방향 속도는 감지된 목표가 차량 주행 방향을 따른 속도일 수 있으며, 종방향 거리는 감지된 목표가 차량에 대한 종방향 거리일 수 있으며, 횡방향 거리는 감지된 목표가 차량에 대한 횡방향 거리일 수 있다. 여기서, 종방향 속도, 종방향 거리와 횡방향 거리는 센서가 차량 좌표계에서 결정하여 얻은 것일 수 있다. 목표 ID는 센서가 감지된 목표에 부여한 ID일 수 있으며, 기존 단일 센서는 목표를 추적 처리할 수 있기에, 상이한 시점에 감지된 동일 환경목표에 동일한 ID 정보를 부여할 수 있다. 환경목표의 파라미터 속성 집합은 기타 파라미터 속성을 포함할 수 있음을 이해할 수 있으며, 예를 들면 횡방향 속도, 목표 종방향 가속도, 목표 횡방향 가속도, 목표 길이 및/또는 목표 폭 등이다.
하나의 환경목표는 하나 이상의 센서에 의해 감지될 수 있으며, 하나의 센서는 하나의 환경목표에 대해 하나의 파라미터 속성 집합을 측정할 수 있는 경우, 해당 환경목표에 대응하는 목표 속성 집합은 해당 환경목표를 감지할 수 있는 모든 센서에 의해 각각 측정된 해당 환경목표의 파라미터 속성 집합을 포함한다.
이하 하나 이상의 센서에 의해 감지된 환경목표가 동일한 환경목표 인지 여부를 확인하는 방법을 간략하게 설명한다.
먼저, 각 센서가 감지한 각 목표의 파라미터 속성 집합을 조합하여 속성 조합을 생성할 수 있으며, 각 속성 조합은 각 센서가 각각 감지한 환경 목표의 파라미터 속성 집합에서 선택된 하나의 환경 목표의 파라미터 속성 집합을 포함할 수 있다. 간단하게 예를 들면, 3개의 센서가 있다고 가정하며, 3개의 센서는 각각 A, B, C로 표시된다. 센서 A가 2개의 목표를 감지했고 해당 2개 목표의 파라미터 속성 집합을 각각 획득했으며, A1 및 A2로 표시된다. 센서 B는 3개의 목표를 감지했고 해당 3개 목표의 파라미터 속성 집합을 각각 획득했으며, B1, B2 및 B3으로 표시된다. 센서 C는 하나의 목표를 감지했고 해당 목표의 파라미터 속성 집합을 획득했으며, C1로 표시된다. 센서 A, B, C에서 의해 감지된 각 목표의 파라미터 속성 집합을 판독하고, 판독한 각 목표의 파라미터 속성 집합에 따라 6 개의 속성 조합을 생성하는 바, 이 6 개의 속성 조합은 예를 들면 각각 A1, B1과 C1; A1, B2와 C1; A1, B3과 C1; A2, B1과 C1; A2, B2와 C1; A2, B3과 C1이다.
다음, 속성 조합에서의 임의의 n개 파라미터 속성 집합 중 각 동일한 유형의 n개 파라미터 속성의 이산도를 각각 계산한다. 즉, 종방향 거리를 나타내는 n개 파라미터 속성에 대해 이산도를 계산하고, 횡방향 거리를 나타내는 n개 파라미터 속성에 대해 이산도를 계산하며, 종방향 거리를 나타내는 n개 파라미터 속성에 대해 이산도를 계산할 수 있다. 여기서, 이산도는 표준 편차, 평방 편차 또는 평균 편차 등 일 수 있으며, 표준 편차를 이용하는 것이 바람직하다. 만일 각 동일 유형의 n 개 파라미터 속성의 이산도가 모두 각각이 대응하는 설정범위내에 있다고 판단되는 경우, 이러한 n개 파라미터 속성 집합이 동일 환경목표에 대응되는 것으로 결정할 수 있고, 이러한 n개 파라미터 속성 집합에 대해 데이터 융합을 수행하여 상기 동일 환경목표의 목표 속성 집합을 얻을 수 있다. 만일 각 동일 유형의 n개 파라미터 속성의 이산도가 각각이 대응하는 설정범위내에 있지 않는 경우, 이러한 n개 파라미터 속성 집합이 각각 상이한 감지 목표에 대응된다고 결정할 수 있다.
상술한 방법을 통해 각 환경목표의 목표 속성 집합을 결정하여 목표 융합 리스트를 얻을 수 있다. 선택적으로, 목표 속성 집합에서의 목표 ID의 집합을 이용하여 중복 융합된 데이터를 삭제할 수도 있다. 구체적으로, 목표 융합 리스트에 포함된 목표 ID 집합에 대응하는 목표 속성 집합을 삭제할 수 있다. 예를 들면, 목표 융합 리스트에 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4/ID5, 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4와 목표 ID의 집합 ID1/ID2가 있다고 가정하면, 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4는 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4/ID5에 포함되고, 목표 ID의 집합 ID1/ID2도 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4/ID5에 포함되며, 이 3개의 목표 ID의 집합은 모두 동일한 목표이다. 다시 말해서, 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4와 목표 ID의 집합 ID1/ID2가 모두 포함된 목표 ID의 집합이면, 목표 융합 리스트에서 목표 ID의 집합 ID1/ID2/ID3/ID4와 목표 ID의 집합 ID1/ID2에 대응하는 목표 속성 집합을 삭제할 수 있다. 이러한 방법으로 목표 융합 리스트에서의 모든 중복 융합 데이터를 삭제할 수 있어, 간결한 목표 융합 리스트를 얻을 수 있다. 목표 융합 리스트의 결정은 실시간으로 수행되거나 또는 미리 설정된 시간에 한번씩 수행할 수 있다.
단계 S120에서, 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인지 여부를 판단한다.
초기 융합 리스트는 차량 운행과정에서 결정된 첫번째 목표 융합 리스트를 의미한다. 예를 들어, 이미 저장된 목표 융합 리스트가 있는지 판단할 수 있다. 만약 있는 경우, 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 융합 리스트가 아닌 것으로 결정하고, 그렇지 않은 경우, 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 융합 리스트인 것으로 결정할 수 있다.
만일 S120 단계에서 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트가 아니라고 판단되면, S130 단계를 수행할 수 있다.
단계S130에서, 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점의 목표 추적 리스트에 따라 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정한다.
목표 추적 리스트에는 선별된 각 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID가 포함된다. 현재 시점에 결정된 목표 추적 리스트에 대응하는 환경목표는 현재 시점의 목표 융합 리스트에 대응하는 환경목표와 동일하거나 상이할 수 있다. 현재 시점에 결정된 목표 추적 리스트에 대응하는 환경목표의 수량은 현재 시점의 목표 융합 리스트에 대응하는 환경목표의 수량보다 작거나 같을 수 있다.
S120 단계에서 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인 것으로 판단되면, S140 단계를 실행하여 해당 초기 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표에 상이한 융합 추적 ID를 부여함으로써 현재 시점의 목표 추적 리스트를 얻을 수 있다. 다음, 해당 현재 시점의 목표 추적 리스트를 저장하여 다음 시점에 이용할 수 있다.
목표 추적 리스트에서 환경목표에 융합 추적 ID를 부여함으로써 의사 결정 시스템이 융합 추적 ID를 이용하여 관심있는 환경목표를 실시간으로 추적할 수 있으므로, 보다 정확한 의사 결정을 내리고 전체 시스템의 안전한 운행을 보장할 수 있다.
현재 시점의 목표 융합 리스트에서 환경목표의 융합 추적 ID를 결정할 때, 이전 시점의 목표 추적 리스트에서의 각 환경목표의 파라미터 속성 집합에 대한 예측을 수행하여 예측된 목표 리스트를 얻을 수 있다. 예를 들어, 환경목표의 종방향 거리 등 특정 속성을 예측할 수 있으며, 예를 들어, 환경목표의 예측된 종방향 거리는 미리 설정된 융합 주기의 값에 해당 환경목표의 종방향 속도의 현재 값을 곱한 값과 해당 환경목표의 종방향 거리의 현재 값을 더한 값과 같을 수 있으며, 즉 환경목표의 예측된 종방향 거리=미리 설정된 융합 주기의 값×해당 환경목표의 종방향 속도의 현재 값+해당 환경목표의 종방향 거리의 현재 값일 수 있다. 이러한 방법으로, 이전 시점의 목표 추적 리스트에서의 각 환경목표의 종방향 거리가 현재 시점에서의 예측값을 계산할 수 있다.
미리 설정된 융합주기의 값은 인접한 2개의 목표 융합 리스트 출력 시간 사이의 차이값 일 수 있으며, 선택적으로, 해당 차이값은 고정된 값으로 설정될 수 있다. 즉, 미리 설정된 융합주기의 값은 고정된 값으로 설정될 수도 있다. 선택적으로, 상기 미리 설정된 융합주기의 값의 범위는 15ms 내지 25ms 일 수 있으며, 예를 들어 20ms로 설정될 수 있다.
이전 시점의 목표 추적 리스트에서의 각 환경목표의 종방향 속도는 미리 설정된 융합주기의 값이 상대적으로 작기 때문에, 환경목표의 종방향 속도는 기본적으로 변하지 않는 것으로 간주될 수 있다. 즉, 예측된 목표 리스트는 이전 시점의 목표 추적 리스트에 비해, 단지 환경 목표의 종방향 거리가 현재 시점에서의 예측값이 증가된다.
예측된 목표 리스트가 결정된 후, 예측된 목표 리스트와 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭하여 매칭 결과에 따라 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표의 융합 추적 ID를 결정할 수 있다. 매칭 과정에서, 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합과 예측된 목표 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합을 매칭할 수 있다. 아래에서 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 임의의 환경목표를 예로 들어 융합 추적 ID의 결정을 설명한다.
어떤 경우에, 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합과 예측된 목표 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합은 모두 동일한 서브 ID를 갖지 않는다. 예를 들어, 만일 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합이 {ID3, ID4}이고, 예측된 목표 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합에 ID3 및/또는 ID4가 모두 포함되지 않은 경우, 상기 임의의 환경목표를 만족하는 목표 ID 집합과 예측된 목표 리스트 중 각 환경목표의 목표 ID 집합은 모두 동일한 서브 ID를 갖지 않는다. 이러한 경우는 중합 목표가 있고 추적 목표가 없는 경우에 해당되며, 즉 하나의 새로운 목표가 추적 시스템에 들어온 경우이다. 이때, 해당 새로운 목표에 새로운 융합 추적 ID를 부여해야 하며, 즉 상기 임의의 환경목표에 새로운 융합 추적 ID를 부여해야 한다.
어떤 경우에, 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합과 예측된 목표 리스트에서의 제 1 환경목표의 목표 ID 집합은 동일한 서브 ID를 가진다. 즉, 임의의 환경목표의 목표 ID 집합의 서브 ID와 제 1 환경목표의 목표 ID 집합의 서브 ID는 완전히 동일하거나 부분적으로 동일하다. 예를 들어, 상기 임의의 환경목표의 목표 ID집합이 {ID1, ID5, ID7}이고, 제 1 환경목표의 목표 ID 집합이 {ID1, ID9, ID12}이며, 두 집합 중 ID1이 두개 시점에서 매칭되고 기타 ID는 매칭되지 않는 경우, 전술한 부분적으로 동일한 상황에 부합되며, 완전히 동일하다는 것은 두개 집합에서의 서브 ID가 완전히 같은 것을 의미한다.
만일 임의의 환경목표의 목표 ID 집합과 예측된 목표 리스트에서의 제 1 환경목표의 목표 ID 집합이 동일한 서브 ID를 갖는 경우, 상기 임의의 환경목표와 상기 제 1 환경목표의 기타 속성에 따라 양자가 동일한 목표를 갖는지 결정하여 의사 결정의 정확성을 더욱 보장할 수 있다. 예를 들어, 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 상기 임의의 환경목표의 종방향 거리와 예측된 목표 리스트 중 제 1 환경목표의 예측된 종방향 거리 사이의 제 1 차이값이 제 1 설정값보다 작은지 여부를 판단할 수 있으며, 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 상기 임의의 환경목표의 종방향 속도와 예측된 목표 리스트 중 제 1 환경목표의 종방향 속도 사이의 제 2 차이값이 제 2 설정값보다 작은지를 판단할 수 있다. 만일 제 1 차이값이 제 1 설정값보다 작고 제 2 차이값이 제 2 설정값보다 작은 경우, 상기 임의의 환경목표와 상기 제 1 환경목표가 동일한 목표임을 의미하며, 이러한 경우, 제 1 환경목표의 융합 추적 ID를 상기 임의의 환경목표의 융합 추적 ID로 할 수 있다. 만일 제 1 차이값이 제 1 설정값보다 작지 않고 및/또는 제 2 차이값이 제 1 설정값보다 작지 않은 경우, 상기 임의의 환경목표와 상기 제 1 환경목표는 동일한 목표가 아닌 것을 의미하고, 상기 임의의 환경목표는 새로운 목표일 수 있으며, 이러한 경우에 상기 임의의 환경목표에 새로운 융합 추적 ID를 부여할 수 있다. 상기 제 1 차이값과 제 2 차이값을 계산할 때, 동일한 센서에 대응하는 데이터를 사용할 수 있으며, 예를 들면 동일한 서브 ID에 대응하는 종방향 거리의 현재 값과 종방향 거리의 예측값을 이용하여 상기 제 1 차이값을 계산할 수 있으며, 동일한 서브 ID에 대응하는 종방향 속도의 현재값과 종방향 속도의 이전 시점의 값을 이용하여 상기 제 2 차이값을 계산할 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이에 의해 제한되지 않으며, 상이한 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 상기 제 1 차이값과 제 2 차이값을 계산할 수도 있다.
본 발명의 실시예에서, 예측된 목표 리스트에서의 제 1 환경 목표는 예측된 목표 리스트에서의 임의의 하나의 환경 목표를 의미할 수 있으며 이는 보편성을 구비한다. 또한, 전술한 기타 속성의 비교는 종방향 거리와 종방향 속도를 예로 들어 설명한 것이며, 기타 속성을 이용하여 임의의 환경목표와 제 1 환경목표가 동일한 목표인지를 판단할 수 있으며, 예를 들면 가속도 등 속성을 이용할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 또한, 전술한 제 1 설정값과 제 2 설정값은 필요에 따라 임의의 적절한 값으로 설정 될 수 있다.
전술한 방법을 통해, 현재 시점의 목표 융합 리스트 중 각 환경목표에 대응하는 융합 추적 ID를 결정할 수 있어, 현재 시점의 목표 추적 리스트를 얻을 수 있다. 센서에 의해 결정된 목표 ID를 통해 융합 추적 ID를 결정함으로써, 목표 추적 모듈이 소모하는 컴퓨팅 리소스를 현저히 감소시키고, 목표 추적의 데이터 지연을 크게 감소시킨다.
또한, 어떠한 경우에, 예측된 목표 리스트와 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭할시, 예측된 목표 리스트에서의 제 2 환경 목표의 목표 ID 집합과 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 각 환경 목표의 목표 ID 집합이 동일한 서브 ID를 갖지 않을 수 있다. 즉, 현재 시점의 목표 융합 리스트에 상기 제 2 환경 목표와 매칭되는 환경 목표가 존재하지 않을 수 있으며, 이는 추적 목표가 있지만 중합 목표가 없는 경우에 속한다. 이러한 경우, 환경목표가 이미 센서의 감지 범위를 벗어났음을 의미하며, 센서가 이미 해당 제 2 환경목표에 대해 장시간의 예측을 수행했기에, 제 2 환경목표를 보류하지 않을 수 있으며, 즉 직접 해당 제 2 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID를 삭제할 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 예측된 목표 리스트에서의 제 2 환경목표는 예측된 목표 리스트에서의 임의의 환경목표 일 수 있으며, 이는 보편성을 구비한다.
또한, 목표 융합리스트에는 각 환경목표의 중합도가 포함될 수 있으며, 본 발명 실시예의 중합도는 환경목표를 감지할 수 있는 센서의 수량을 의미한다. 예를 들어, 어느 한 환경목표에 대해, 3개의 센서가 해당 환경목표를 감지할 수 있으면, 해당 환경목표의 중합도는 3이다. 선택적으로, 목표 융합 리스트 중 환경목표의 목표 속성 집합의 수량에 따라 중합도를 결정할 수 있으며, 예를 들어 3개의 센서가 환경 목표를 감지할 수 있는 경우, 각 센서는 해당 환경목표에 대해 각각 하나의 목표 속성 집합을 출력할 수 있으며, 획득한 목표 융합 리스트에서, 해당 환경목표는 3개의 목표 속성 집합을 구비하므로, 해당 환경목표의 중합도는 3으로 결정될 수 있다.
만일 환경목표의 중합도가 1이면, 하나의 센서만 해당 환경목표를 감지했음을 의미하며, 이러한 경우, 해당 중합도가 1인 환경목표를 모니터링하여 해당 중합도가 1인 환경목표가 착오에 의해 감지된 것이 아닌지 결정한다. 예를 들어, 중합도가 1인 환경목표의 존재 시간이 제 3 설정값보다 큰지를 기반으로 목표 추적 리스트에 해당 환경목표를 나열해야 하는지를 결정할 수 있다. 구체적으로, 현재 시점의 각 환경목표의 융합 추적 ID를 결정한 후, 추적 목표에서 먼저 중합도가 1보다 큰 각 환경목표의 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID를 나열한다. 중합도가 1인 각 환경목표에 대해서는 존재주기가 제 3 설정값보다 큰 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID 만 나열한다. 즉, 존재주기가 제 3 설정값보다 크고 중합도가 1인 환경목표만 목표 추적 리스트에 나열된다.
제 3 설정값은 임의의 적절한 값으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 추적 주기에 의해 제 3 설정값을 한정할 수 있으며, 예를 들면 해당 제 3 설정값은 기설정 수량의 추적 주기의 합과 같을 수 있으며, 여기서 하나의 목표 융합 리스트를 출력할 때마다 하나의 추적 주기로 간주된다. 만일 기설정 수량의 목표 융합 리스트에서 중합도가 1인 특정의 환경목표가 모두 모니터링되면, 또는 목표 융합 리스트에서의 각 환경 목표에 추적 주기 속성을 증가할 수 있다. 중합도가 1보다 큰 환경목표에 대하여 그 추적 주기를 0으로 부여할 수 있다. 중합도가 1인 환경목표에 대해서는 그 추적 주기를 누적할 수 있으며, 예를 들어 이전 시점의 중합도가 1인 환경목표의 추적주기가 3이고, 현재 시점의 목표 융합 리스트에서 해당 중합도가 1인 환경목표가 또 모니터링된 경우, 현재 시점의 중합도가 1인 환경목표의 추적주기를 4로 설정할 수 있다. 만일 중합도가 1인 환경목표의 추적주기가 설정값보다 큰 경우, 목표 추적 리스트에서 해당 중합도가 1인 각 환경목표의 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID를 출력할 수 있다. 중합도가 1인 환경목표에 대해 추적주기를 한정하면, 환경목표에 대한 추적 오차를 방지하고 의사 결정 시스템의 결정을 보다 정확해지게 한다.
이에 대응하여, 본 발명의 일 실시예는 또한 머신 판독 가능 저장 매체를 제공하며, 상기 머신 판독 가능 저장 매체에는 명령어가 저장되고, 상기 명령어는 상기 머신이 전술한 목표 추적 방법을 실행하도록 한다. 상기 머신 판독 가능 저장 매체는 예를 들어 U 디스크, 모바일 하드 디스크, 읽기 전용 메모리(ROM，Read-Only Memory), 랜덤 액세스 메모리(RAM，Random Access Memory), 자기 디스크 또는 광 디스크 등 프로그램 코드를 저장할 수 있는 다양한 매체일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 추적 장치의 구조 블록도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예는 목표 추적 장치를 제공한다. 해당 장치는 메모리(210)와 프로세서(220)를 포함할 수 있으며, 메모리(210)에는 명령어가 저장될 수 있으며, 해당 명령어는 프로세서(220)가 본 발명의 임의의 실시예에 따른 목표 추적 방법을 실행하도록 한다.
프로세서(220)는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU)일수 있으며, 기타 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor, DSP), 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 또는 기타 프로그래밍 가능 논리 장치, 개별 게이트 또는 트랜지스터 논리 장치, 개별 하드웨어 구성 요소 등 일 수 있다.
메모리(210)는 상기 컴퓨터 프로그램 명령을 저장하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램 명령을 운행 또는 실행하고 메모리에 저장된 데이터를 호출함으로써, 상기 목표 추적 장치의 다양한 기능을 구현한다. 메모리(210)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있으며, 또한 하드 디스크, 메모리, 플러그인 하드 디스크, 스마트 메모리 카드(Smart Media Card, SMC), 안전 수자(Secure Digital,SD) 카드, 플래시 카드(Flash Card), 적어도 하나의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치 또는 기타 휘발성 솔리드 스테이트 저장 장치와 같은 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에서 제공되는 목표 추적 장치의 구체적인 동작 원리 및 장점은 전술한 본 발명의 실시예에서 제공하는 목표 추적 방법의 구체적인 동작 원리 및 장점과 유사하므로 여기서는 설명을 생략한다.
이상 도면을 결합하여 본 발명 실시예의 선택적인 구현형태를 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 실시예는 전술한 실시형태의 구체적 세부 사항에 한정되지 않으며, 본 발명 실시예의 기술적 사상의 범위 내에서, 본 발명의 기술방안에 대해 간단한 변형을 수행할 수 있으며, 이러한 간단한 변형은 모두 본 발명 실시예의 보호 범위에 속한다.
또한, 전술한 구체적 실시예에서 설명된 구체적인 기술 특징 각각은 모순되지 않는 한, 임의의 적절한 방식으로 조합될 수 있음을 이해하여야 한다. 불필요한 중복을 방지하기 위해, 본 발명의 실시예에서는 다양한 조합 방식에 대해서는 더 이상 설명하지 않는다.
당업자들은 전술한 실시예에 따른 방법의 모든 단계 또는 일부 단계가 프로그램을 통해 관련 하드웨어를 지시함으로써 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이며, 해당 프로그램은 하나의 저장 매체에 저장되고, 복수의 명령을 포함함으로써 단일 칩 마이크로 컴퓨터, 칩 또는 프로세서(processor)가 본 출원 각 실시예에 따른 상기 방법의 전부 또는 일부 단계를 실행하게 한다. 전술한 저장 매체는 U 디스크, 모바일 하드 디스크, 읽기 전용 메모리(ROM, Read-Only Memory), 렌덤 액세스 메모리(RAM，Random Access Memory), 자기 디스크 또는 광 디스크 등 프로그램 코드를 저장할 수 있는 다양한 매체를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예의 사상을 위반하지 않는 한, 본 발명 실시예의 다양한 구현 형태들은 임의로 조합될 수 있으며, 이 또한 본 발명 실시예에 의해 개시된 내용으로 간주되어야 한다.
210: 메모리 220: 프로세서

Claims (10)

  1. 현재 시점의 목표 융합 리스트를 판독하는 단계, 상기 목표 융합 리스트는 하나 이상의 환경목표 중 각 환경목표에 대응하는 목표 속성 집합을 포함하고, 상기 목표 속성 집합은 하나 이상의 센서에 의해 각각 측정된 환경목표의 파라미터 속성 집합을 포함하고, 상기 파라미터 속성 집합은 종방향 속도, 종방향 거리, 목표 ID 중 적어도 하나 이상을 포함함;
    상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인지 판단하는 단계; 및
    만일 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트가 아닌 경우, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계, 여기서 상기 목표 추적 리스트는 선별된 각 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID를 포함함; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 시점의 목표 융합 리스트와 저장된 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계는,
    상기 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 상기 목표 추적 리스트 중 각 환경목표가 현재 시점에서의 파라미터 속성 집합을 예측하여 예측된 목표 리스트를 얻는 단계;
    상기 예측된 목표 리스트와 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭하는 단계; 및
    상기 매칭된 매칭 결과에 따라 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 이전 시점의 목표 추적 리스트에 의해 상기 목표 추적 리스트 중 각 환경목표가 현재 시점에서의 파라미터 속성 집합을 예측하여 예측된 목표 리스트를 얻는 단계는,
    상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 특정 속성의 값, 기설정된 융합 주기를 이용하여 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 상기 특정 속성이 현재 시점에서의 예측값을 계산하고, 상기 예측된 목표 리스트는 계산된 상기 이전 시점의 목표 추적 리스트 중 각 환경목표의 상기 특정 속성이 현재 시점에서의 예측값을 포함하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 예측된 목표 리스트와 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트를 매칭하는 단계는,
    상기 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 임의의 환경목표에 대해, 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합과 상기 예측된 목표 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합을 이용하여 상기 매칭을 진행하는 단계를 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 매칭된 매칭 결과에 따라 현재 시점의 목표 추적 리스트를 결정하는 단계는, 상기 현재 시점의 목표 추적 리스트에서의 상기 임의의 환경목표에 대해, 만일 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합이 상기 예측된 목표 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합과 동일한 서브 ID를 구비하지 않는 경우, 상기 임의의 환경목표에 대해 새로운 융합 추적 ID를 부여하는 단계; 만일 상기 임의의 환경목표의 목표 ID 집합이 상기 예측된 목표 리스트에서의 제 1 환경목표의 목표 ID 집합과 동일한 서브 ID를 구비하는 경우, 상기 임의의 환경목표의 종방향 거리와 예측된 목표 리스트 중 상기 제 1 환경목표의 예측된 종방향 거리 사이의 제 1 차이값이 제 1 설정값보다 작은지 여부를 판단하고, 상기 임의의 환경목표의 종방향 속도와 예측된 목표 리스트 중 상기 제 1 환경목표의 종방향 속도 사이의 제 2 차이값이 제 2 설정값보다 작은지 여부를 판단하는 단계; 만일 상기 제 1 차이값이 상기 제 1 설정값보다 작고 상기 제 2 차이값이 상기 제 2 설정값보다 작은 경우, 상기 제 1 환경 목표의 융합 추적 ID를 상기 임의의 환경목표의 융합 추적 ID로 하는 단계; 및 만일 상기 제 1 차이값이 상기 제 1 설정값 보다 작지 않고 및/또는 상기 제 2 차이값이 상기 제 2 설정값보다 작지 않은 경우, 상기 임의의 환경목표에 새로운 융합 추적 ID를 부여하는 단계; 를 수행하여 상기 임의의 환경목표의 융합 추적 ID를 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 방법은, 상기 예측된 목표 리스트에서의 제 2 환경목표의 목표 ID 집합과 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표의 목표 ID 집합이 모두 동일한 서브 ID를 구비하지 않는 경우, 상기 제 2 환경목표에 대응하는 파라미터 속성 집합과 융합 추적 ID를 삭제하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  7. 제 1 항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 방법은, 만일 상기 현재 시점의 목표 융합 리스트가 초기 목표 융합 리스트인 경우, 상기 초기 목표 융합 리스트에서의 각 환경목표에 대해 각각 상이한 융합 추적 ID를 부여함으로써 상기 현재 시점의 목표 추적 리스트를 얻는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  8. 제 1 항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 목표 융합 리스트는 각 환경목표의 중합도를 더 포함하고, 상기 중합도는 환경목표를 감지할 수 있는 센서의 수량을 의미하며, 상기 방법은 중합도가 1인 환경목표를 모니터링하여, 만일 해당 중합도가 1인 환경목표의 존재 시간이 제 3 설정값보다 큰 경우, 출력된 목표 추적 리스트에 중합도가 1인 환경목표의 파라미터 속성 집합 및 융합 추적 ID를 포함시키는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 방법.
  9. 목표 추적 장치에 있어서, 상기 장치는 메모리와 프로세서를 포함하고, 상기 메모리에는 명령어가 저장되며, 상기 명령어는 상기 프로세서가 제 1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 목표 추적 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는 목표 추적 장치.
  10. 머신 판독 가능 저장 매체에 있어서, 상기 머신 판독 가능 저장 매체에는 명령어가 저장되고, 상기 명령어는 머신이 제 1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 목표 추적 방법을 실행하도록 하는 것을 특징으로 하는 머신 판독 가능 저장 매체.
KR1020217013027A 2018-09-30 2019-09-27 목표 추적 방법 및 장치 KR102473272B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811154331.5 2018-09-30
CN201811154331.5A CN110378178B (zh) 2018-09-30 2018-09-30 目标跟踪方法及装置
PCT/CN2019/108404 WO2020063818A1 (zh) 2018-09-30 2019-09-27 目标跟踪方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210068110A true KR20210068110A (ko) 2021-06-08
KR102473272B1 KR102473272B1 (ko) 2022-12-02

Family

ID=68243475

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217013027A KR102473272B1 (ko) 2018-09-30 2019-09-27 목표 추적 방법 및 장치

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20210365039A1 (ko)
EP (1) EP3859595A4 (ko)
JP (1) JP7221381B2 (ko)
KR (1) KR102473272B1 (ko)
CN (1) CN110378178B (ko)
WO (1) WO2020063818A1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI765208B (zh) * 2020-01-06 2022-05-21 為升電裝工業股份有限公司 具車速偵測功能的盲點偵測系統、偵測裝置及其測速方法
CN112590808B (zh) * 2020-12-23 2022-05-17 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 多传感器融合方法、系统及自动驾驶车辆

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104793202A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 通用汽车环球科技运作有限责任公司 多雷达成像传感器的对象融合系统
US20170043771A1 (en) * 2014-04-30 2017-02-16 Renault S.A.S. Device for signalling objects to a navigation module of a vehicle equipped with this device
WO2017204719A1 (en) * 2016-05-25 2017-11-30 Scania Cv Ab Method for decentralised sensor fusion in a vehicle and sensor fusion system

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10133945A1 (de) * 2001-07-17 2003-02-06 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Vorrichtung zum Austausch und zur Verarbeitung von Daten
EP1553872B1 (en) * 2002-10-15 2010-01-13 Volvo Technology Corporation Method for interpreting a subjects head and eye activity
US7822424B2 (en) * 2003-02-24 2010-10-26 Invisitrack, Inc. Method and system for rangefinding using RFID and virtual triangulation
JP4533037B2 (ja) 2003-12-26 2010-08-25 日本放送協会 オフサイドライン検出装置及びそのプログラム
JP4821355B2 (ja) 2006-02-14 2011-11-24 パナソニック株式会社 人物追跡装置、人物追跡方法および人物追跡プログラム
JP5248236B2 (ja) 2008-08-08 2013-07-31 パナソニック株式会社 画像処理装置および画像処理方法
US8352112B2 (en) * 2009-04-06 2013-01-08 GM Global Technology Operations LLC Autonomous vehicle management
CN103390145B (zh) * 2013-06-30 2016-05-25 安科智慧城市技术（中国）有限公司 一种目标区域车辆检测方法以及系统
US9507020B2 (en) * 2013-12-05 2016-11-29 Honeywell International Inc. Unmanned aircraft systems sense and avoid sensor fusion track initialization
JP6036724B2 (ja) * 2014-02-17 2016-11-30 トヨタ自動車株式会社 車両周辺状況認識装置および車両制御装置
JP6335701B2 (ja) 2014-07-22 2018-05-30 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US11175142B2 (en) * 2014-07-31 2021-11-16 Honeywell International Inc. Updating intensities in a PHD filter based on a sensor track ID
CN104156584B (zh) * 2014-08-04 2017-07-11 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 多目标优化差分进化算法的传感器目标分配方法及系统
CN104240265B (zh) * 2014-09-01 2017-02-15 深圳市华尊科技股份有限公司 一种基于全局约束的多目标跟踪方法和系统
JP2016197345A (ja) 2015-04-03 2016-11-24 キヤノン株式会社 画像解析装置、画像解析方法、およびプログラム
US9599706B2 (en) * 2015-04-06 2017-03-21 GM Global Technology Operations LLC Fusion method for cross traffic application using radars and camera
US10795928B2 (en) 2015-04-08 2020-10-06 Hitachi, Ltd. Image search apparatus, system, and method
US10565468B2 (en) * 2016-01-19 2020-02-18 Aptiv Technologies Limited Object tracking system with radar/vision fusion for automated vehicles
CN105792207B (zh) * 2016-04-29 2019-04-30 北京航空航天大学 一种面向车辆差异化的车联网认证方法
WO2018008575A1 (ja) 2016-07-05 2018-01-11 日本電気株式会社 不審者検出装置、不審者検出方法およびプログラム
CN106428000B (zh) * 2016-09-07 2018-12-21 清华大学 一种车辆速度控制装置和方法
CN106842188B (zh) * 2016-12-27 2018-01-09 上海思致汽车工程技术有限公司 一种基于多传感器的目标物探测融合装置及方法
CN107656545A (zh) * 2017-09-12 2018-02-02 武汉大学 一种面向无人机野外搜救的自主避障与导航方法
CN107705563B (zh) * 2017-11-28 2020-01-31 苏州大学 基于激光雷达的连续车辆速度检测方法
CN108573270B (zh) * 2017-12-15 2020-04-28 上海蔚来汽车有限公司 使多传感器目标信息融合与多传感器感测同步的方法及装置、计算机设备和记录介质
CN108333569B (zh) * 2018-01-19 2021-01-12 杭州电子科技大学 一种基于phd滤波的异步多传感器融合多目标跟踪方法
CN108490927A (zh) * 2018-01-24 2018-09-04 天津大学 一种应用于无人驾驶汽车的目标跟踪系统及跟踪方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104793202A (zh) * 2014-01-16 2015-07-22 通用汽车环球科技运作有限责任公司 多雷达成像传感器的对象融合系统
US20170043771A1 (en) * 2014-04-30 2017-02-16 Renault S.A.S. Device for signalling objects to a navigation module of a vehicle equipped with this device
WO2017204719A1 (en) * 2016-05-25 2017-11-30 Scania Cv Ab Method for decentralised sensor fusion in a vehicle and sensor fusion system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ADAM HOUENOU ET AL, A track-to-track association method for automotive perception systems, INTELLIGENT VEHICLES SYMPOSIUM (IV), 2012 IEEE, IEEE, 3 June 2012 (2012-06-03), pp. 704-710.* *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110378178A (zh) 2019-10-25
CN110378178B (zh) 2022-01-28
EP3859595A1 (en) 2021-08-04
JP2022502781A (ja) 2022-01-11
KR102473272B1 (ko) 2022-12-02
JP7221381B2 (ja) 2023-02-13
WO2020063818A1 (zh) 2020-04-02
EP3859595A4 (en) 2021-11-10
US20210365039A1 (en) 2021-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11328516B2 (en) Apparatus and method for associating sensor data in vehicle
CN110834642B (zh) 车辆跑偏识别方法、装置、车辆及存储介质
US11148674B2 (en) Method and apparatus for acquiring control amount for performance test of unmanned vehicle
KR20210068110A (ko) 목표 추적 방법 및 장치
US20220089153A1 (en) Scenario identification in autonomous driving environments
CN113212442A (zh) 一种轨迹感知车辆驾驶分析方法及系统
CN112671487B (zh) 一种车辆测试的方法、服务器以及测试车辆
KR102473269B1 (ko) 차량 센서용 데이터 융합 방법 및 장치
CN113172658A (zh) 一种机器人的定位方法、装置、设备及介质
WO2021189385A1 (zh) 一种目标检测方法以及装置
JP6786676B2 (ja) 障害物の絶対速度の推定方法、システム、コンピュータ装置、記憶媒体、及びプログラム
US20220319322A1 (en) Drive assist apparatus and drive assist method
CN110969058B (zh) 用于环境目标的融合方法及装置
CN116164763A (zh) 目标航向角确定方法、装置及电子设备、存储介质
CN115979288A (zh) 一种航向角确定方法、电子设备和存储介质
CN113325415B (zh) 车辆雷达数据和相机数据的融合方法及系统
CN115575942A (zh) 激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合方法及融合系统
CN114987478A (zh) 车辆变道方法、装置、存储介质及处理器
CN114088093A (zh) 一种点云地图构建方法、装置、系统及存储介质
CN113715753A (zh) 车辆传感器数据的处理方法和系统
CN111540079A (zh) 行驶状态的评价方法、装置、电子设备及存储介质
CN113536057B (zh) 一种航迹管理方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN110971327A (zh) 用于环境目标的时间同步方法及装置
CN111965680B (zh) 一种过滤gps漂移点方法、装置、电子设备及存储介质
CN117079236A (zh) 目标检测方法、装置及电子设备、存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant