應用背景

        智能駕駛汽車應用多種傳感器對目標物探測，如采用激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器。在開發(fā)和測試智能駕駛汽車時，往往需要將不同種類的傳感器識別的目標物進行對比，或者對某種傳感器與真值傳感器（Ground Truth， GT）進行對標評估。

圖1 真值傳感器和測試傳感器識別目標物示意圖（資料圖）

傳感器對標評估系統(tǒng)

圖2 傳感器對標評估系統(tǒng)數(shù)據(jù)選擇和位置標定界面

        為了實現(xiàn)兩種傳感器識別目標物對比，傳感器對標評估系統(tǒng)具備以下功能：

?  根據(jù)傳感器識別的目標點信息，自動匹配目標物的軌跡

?  計算測試傳感器的漏報、誤報情況

?  統(tǒng)計測試傳感器的識別目標物信息

圖3 真值傳感器和測試傳感器識別目標物軌跡

核心功能：軌跡對比算法

?  軌跡挑選

利用多幀數(shù)據(jù)，自動獲取目標物的軌跡曲線；目標物如果存活幀數(shù)過少或存活時間太短，無法形成有效軌跡，則被認為雜點忽略。

?  范圍限制

選取真值傳感器和對比傳感器的公共探測區(qū)域來對比，忽略公共區(qū)域以外的目標物。可以對近程（±45°，60m）、中程（±9°，120m）、遠程（±4°，180m）的軌跡進行選擇，或者根據(jù)自定義范圍篩選軌跡。

?  快速軌跡比對

采用軌跡非特征點抽希和動態(tài)時間規(guī)整等算法，能夠較好地比對真值和對比傳感器識別的目標物軌跡。如下圖所示，采用該算法匹配的真值傳感器（GT）和對比傳感器軌跡能夠和實車采集的數(shù)據(jù)吻合。

圖4 真值傳感器和測試傳感器識別目標物軌跡對比和實車測試圖

核心功能：識別目標數(shù)統(tǒng)計

?  真值傳感器和測試傳感器的識別總數(shù)統(tǒng)計

?  測試傳感器識別目標漏報率統(tǒng)計

?  測試傳感器識別目標誤報率統(tǒng)計

圖5 識別目標數(shù)統(tǒng)計報告（示例）

核心功能：識別目標物信息統(tǒng)計分析

?  可以分析真值和測試傳感器識別目標物的角度分布

?  可以分析真值和測試傳感器識別目標物的距離分布

?  可以分析真值和測試傳感器識別目標物的距離差分布。可分別統(tǒng)計兩種傳感器識別的目標物相對速度重合區(qū)的分布或者非重合區(qū)的分布

?  可以分析真值和測試傳感器識別目標物的角度差分布。可分別統(tǒng)計兩種傳感器識別的目標物相對速度重合區(qū)的分布或者非重合區(qū)的分布

?  可以分析真值和測試傳感器識別目標物的角度、距離、相對速度分布，并進行三維展示

圖6 識別目標物信息統(tǒng)計分析報告（示例）