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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种改进的基于L形模型的激光雷达车辆跟踪方法、系统及介质，包括：获取当前帧的激光雷达点云数据，聚类得到若干点云组；基于车辆形态参数及运动状态联合演变模型和各车辆上一帧的航迹数据估计预测当前帧的航迹数据；对点云组和车辆的航迹数据预测关联得到若干关联对；利用航迹数据预测设定关联的点云组L形模型拟合方向搜索区间，对点云组进行拟合，并从中提取车辆量测；使用提取的车辆量测与多模型交互滤波方法对车辆航迹数据预测进行修正；对车辆航迹进行管理，并输出当前帧的所有车辆航迹数据，完成对当前帧的激光雷达车辆跟踪。本发明改善了激光雷达车辆跟踪的精度和稳定性。
主权项：1.一种改进的基于L形模型的激光雷达车辆跟踪方法，其特征在于，包括：点云聚类：获取当前帧k的激光雷达点云数据，对所有点云数据聚类得到M个点云组；航迹预测：根据N个车辆在上一帧k-1的车辆航迹数据，预测各车辆在当前帧k的航迹数据，记为航迹数据预测；其中，航迹数据包括车辆的形态参数和运动状态；数据关联：对M个点云组和N个车辆的航迹数据预测进行一对一关联，得到P个关联对；P＜＝M，P＜＝N；基于L形模型拟合与量测提取：1对关联到航迹数据的点云组，首先利用关联的车辆航迹数据预测，设定该车辆的方向搜索范围；然后基于该方向搜索范围，对点云组进行拟合得到车辆的L形模型，并从所得L形模型中提取车辆量测；2对未关联到航迹数据的点云组，则直接进行拟合得到车辆的L形模型，并从所得L形模型中提取车辆量测；锚点转换：对P个关联对，若车辆航迹数据预测与提取到的车辆量测使用的参考锚点不同，则将车辆航迹数据预测转换为基于车辆量测的参考锚点进行描述；航迹管理：对关联对中的航迹数据，维持为有效航迹；对未关联到航迹数据的点云组，利用提取到的车辆量测初始新航迹；对指定长度帧内未关联到点云组的航迹数据，删除处理；结果输出：输出当前帧k的所有车辆航迹数据，完成对当前帧k的激光雷达车辆跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 改进的基于L形模型的激光雷达车辆跟踪方法、系统及介质
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