公开(公告)号：CN115469657A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211053794.9

申请日：2022-08-31

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 徐力 ,  任凡

IPC: G05D1/02

Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆的目标跟踪方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：获取车辆周围至少一个目标的感知信息；将每个目标的感知信息输入至预先建立的交互多模型，输出每个目标的状态矩阵和协方差矩阵，其中，交互多模型由多个并行的预设三维运动模型和与每个预设三维运动模型匹配的滤波器组成；根据状态矩阵和协方差矩阵生成每个目标的实际运动状态，基于实际运动状态跟踪每个目标的运动轨迹。由此，解决了车辆只对线性运动目标具有较好的跟踪效果，对行人等非恒定速度目标具有局限性等问题。

公开(公告)号：CN117284323A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311226042.2

申请日：2023-09-21

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 徐力

IPC: B60W60/00 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  B60W50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多重假设跟踪的3D目标跟踪方法、系统及车辆，通过建立3D目标运动状态模型；利用预先构建的无迹卡尔曼滤波器确定所述3D目标运动状态模型的初步状态矩阵；利用多重假设跟踪算法对3D目标运动状态模型的初步状态矩阵进行更新，得到更新完成的目标跟踪模型；利用目标跟踪模型得到各个追踪目标的跟踪状态信息。本申请实施例基于多个独立的运动模型构建追踪目标的3D运动状态模型，并且分别利用无迹卡尔曼滤波器和多重假设跟踪算法分别两次对3D目标运动状态模型进行加权更新，以追踪目标的3D运动状态信息为基础进行状态预测，获取到更准确追踪信息，进而提高了自动驾驶的安全性，为车辆的安全驾驶提供了保障。

公开(公告)号：CN115438728A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211058395.1

申请日：2022-08-31

Applicant: 重庆长安汽车股份有限公司

Inventor： 张滋 ,  钱少华 ,  任凡 ,  徐力 ,  史双武

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒滤波的目标融合方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、建立描述目标的非线性系统模型，包括状态方程和量测方程；S2、对目标进行基于非线性信息滤波的状态估计；S3、对目标状态估计信息进行更新输出。本发明通过建立描述目标的非线性系统模型，对目标进行基于非线性信息滤波的状态估计，对目标状态估计信息进行更新输出，提高了目标融合对异常噪声的鲁棒性，同时考虑到无迹滤波相对于扩展滤波精度更高的实际情况，提出基于Huber估计的鲁棒无迹卡尔曼滤波算法，以提高滤波的稳定性和精确度。