一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法。


背景技术：

2.多目标跟踪和轨迹生成是自动驾驶系统中感知模块的重要处理步骤，是障碍物目标状态估计的基础，可以为下游决策模块提供丰富的运动状态信息以及历史轨迹信息，但在传统的多目标跟踪和轨迹生成的方法中，由于分割检测的不稳定性，会出现将一个障碍物目标识别成为其他目标的情况，这时候一个目标的轨迹点集变成了两个目标的轨迹点集，从而导致真实目标的轨迹信息发生错乱。


技术实现要素：

3.本发明的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法、电子设备及计算机可读存储介质，将得到的多个目标的轨迹点集进行两两比对，在两两比对时对两个轨迹点集分别进行凸包转换，并根据转换得到的凸包图形进行相交判断，若两个凸包图形相交则计算相交面积占二者联合面积的重叠度，若重叠度超过阈值则将二者视为相同目标的轨迹点集，并据此对两个轨迹点集进行融合并对目标进行修正。通过本发明方法，可以解决因分割检测不稳定造成的目标轨迹错乱的问题，可以提高轨迹信息的正确率。
4.为实现上述目的，本发明实施例第一方面提供了一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法，所述方法包括：
5.获取多个目标的跟踪轨迹点集；
6.从所述多个目标的跟踪轨迹点集中，任选两个目标的跟踪轨迹点集作为第一轨迹点集和第二轨迹点集；
7.根据所述第一轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第一凸包图形；并根据所述第二轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第二凸包图形；
8.根据所述第一轨迹点集和所述第二凸包图形进行交叉轨迹点识别处理，生成第一交叉轨迹点集；并根据所述第二轨迹点集和所述第一凸包图形进行交叉轨迹点识别处理，生成第二交叉轨迹点集；
9.若所述第一交叉轨迹点集与所述第二交叉轨迹点集匹配，则从中任选一个交叉轨迹点集作为第三轨迹点集；并根据所述第三轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第三凸包图形；
10.计算所述第三凸包图形在由所述第一凸包图形和所述第二凸包图形组成的交叉图形中的重叠度，生成第一重叠度；
11.若所述第一重叠度超过预设的重叠度阈值，则对所述第一轨迹点集和所述第二轨迹点集进行融合处理。
12.优选的，在进行凸包绘制处理时，具体包括：
13.将输入的所述第一轨迹点集、所述第二轨迹点集或所述第三轨迹点集，作为第一输入轨迹点集；
14.从所述第一输入轨迹点集中，将横向坐标为最小值的轨迹点作为第一左顶点，将横向坐标为最大值的轨迹点作为第一右顶点；
15.从所述第一左顶点到所述第一右顶点做连接线，生成第一连接线；
16.将位于所述第一连接线上方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一上轨迹点集，将位于所述第一连接线下方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一下轨迹点集；
17.若所述第一上轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一连接线为当前底边，从所述第一上轨迹点集中选择与所述当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一上顶点；连接所述第一上顶点与所述当前底边的两个顶点得到第一正三角形；将位于所述第一正三角形左侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一左轨迹点集，将位于所述第一正三角形右侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一右轨迹点集；若所述第一左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一正三角形的左侧边为所述当前底边，从所述第一左轨迹点集中选择与所述当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据所述新的第一上顶点和所述当前底边得到新的第一正三角形，并根据所述新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的所述新的第一左轨迹点集和所述新的第一右轨迹点集均为空为止；若所述第一右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一正三角形的右侧边为所述当前底边，从所述第一右轨迹点集中选择与所述当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据所述新的第一上顶点和所述当前底边得到新的第一正三角形，并根据所述新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的所述新的第一左轨迹点集和所述新的第一右轨迹点集均为空为止；
18.若所述第一下轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一连接线为当前顶边，从所述第一下轨迹点集中选择与所述当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一下顶点；连接所述第一下顶点与所述当前顶边的两个顶点得到第一倒三角形；将位于所述第一倒三角形左侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二左轨迹点集，将位于所述第一倒三角形右侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二右轨迹点集；若所述第二左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一倒三角形的左侧边为所述当前顶边，从所述第二左轨迹点集中选择与所述当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据所述新的第一下顶点和所述当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据所述新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的所述新的第二左轨迹点集和所述新的第二右轨迹点集均为空为止；若所述第二右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以所述第一倒三角形的右侧边为所述当前顶边，从所述第二右轨迹点集中选择与所述当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据所述新的第一下顶点和所述当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据所述新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的所述新的第二左轨迹点集和所述新的第二右轨迹点集均为空为止；
19.将所有顶点按顺时针或逆时针方向顺次连接得到的凸多边形，作为与输入的所述
第一轨迹点集对应的所述第一凸包图形进行输出，或作为与输入的所述第二轨迹点集对应的所述第二凸包图形进行输出，或作为与输入的所述第三轨迹点集对应的所述第三凸包图形进行输出。
20.进一步的，所述方法还包括：
21.在生成所述第一左顶点时，若横向坐标为最小值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为所述第一左顶点；
22.在生成所述第一右顶点时，若横向坐标为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为所述第一右顶点；
23.在生成所述第一上顶点时，若与所述当前底边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为所述第一上顶点；
24.在生成所述第一下顶点时，若与所述当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为所述第一下顶点。
25.优选的，在进行交叉轨迹点识别处理时，具体包括：
26.若输入数据为所述第一轨迹点集和所述第二凸包图形，则将所述第一轨迹点集作为当前轨迹点集，将所述第二凸包图形作为当前凸包图形；若输入数据为所述第二轨迹点集和所述第一凸包图形，则将所述第二轨迹点集作为所述当前轨迹点集，将所述第一凸包图作为所述当前凸包图形；
27.对所述当前轨迹点集的轨迹点进行轮询，并将当前被轮询的轨迹点作为当前轨迹点；以所述当前轨迹点为向量起点以所述当前凸包图形的各个顶点为向量终点进行向量标记，得到多个第一轨迹点
‑
顶点向量；按顺时针或逆时针方向对相邻的两个所述第一轨迹点
‑
顶点向量进行叉乘，得到多个第一叉乘向量；若所述多个第一叉乘向量的方向不全一致，则将所述当前轨迹点标记为交叉轨迹点；
28.若所述当前轨迹点集为所述第一轨迹点集，则归集所有交叉轨迹点生成所述第一交叉轨迹点集进行输出；若所述当前轨迹点集为所述第二轨迹点集，则归集所有交叉轨迹点生成所述第二交叉轨迹点集进行输出。
29.优选的，所述计算所述第三凸包图形在由所述第一凸包图形和所述第二凸包图形组成的交叉图形中的重叠度，生成第一重叠度，具体包括：
30.对所述第一凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第一面积数据；
31.对所述第二凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第二面积数据；
32.对所述第三凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第三面积数据；
33.根据所述第一面积数据、所述第二面积数据和所述第三面积数据，计算由所述第一凸包图形和所述第二凸包图形组成的交叉图形的面积，生成第四面积数据；第四面积数据＝第一面积数据 第二面积数据
‑
第三面积数据；
34.根据所述第三面积数据和所述第四面积数据，计算所述第一重叠度，第一重叠度＝第三面积数据/第四面积数据。
35.进一步的，在进行凸包图形面积计算处理时，具体包括：
36.将输入的所述第一凸包图形、所述第二凸包图形或所述第三凸包图形作为当前计算凸包图形；
37.从所述当前计算凸包图形中任选一个顶点作为起始顶点，通过从所述起始顶点向
其他顶点做连线，将所述计算凸包图形分割为多个三角形；并计算每个三角形的面积，得到对应的第一三角形面积数据；
38.对所有所述第一三角形面积数据进行总和计算，得到当前计算凸包图形的面积数据；
39.将所述当前计算凸包图形的面积数据，作为与输入的所述第一凸包图形对应的所述第一面积数据进行输出，或作为与输入的所述第二凸包图形对应的所述第二面积数据进行输出，或作为与输入的所述第三凸包图形对应的所述第三面积数据进行输出。
40.本发明实施例第二方面提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器和收发器；
41.所述处理器用于与所述存储器耦合，读取并执行所述存储器中的指令，以实现上述第一方面所述的方法步骤；
42.所述收发器与所述处理器耦合，由所述处理器控制所述收发器进行消息收发。
43.本发明实施例第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的方法的指令。
44.本发明实施例提供了一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法、电子设备及计算机可读存储介质，将得到的多个目标的轨迹点集进行两两比对，在两两比对时对两个轨迹点集分别进行凸包转换，并根据转换得到的凸包图形进行相交判断，若两个凸包图形相交则计算相交面积占二者联合面积的重叠度，若重叠度超过阈值则将二者视为相同目标的轨迹点集，并据此对两个轨迹点集进行融合并对目标进行修正。通过本发明方法，解决了因分割检测不稳定造成的目标轨迹错乱的问题，提高了轨迹信息的正确率。
附图说明
45.图1为本发明实施例一提供的一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法示意图；
46.图2为本发明实施例二提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
48.自动驾驶系统在对多个采样图像进行目标分割检测和目标轨迹跟踪之后得到多个目标的跟踪轨迹点集，为防止出现因目标分割检测的不稳定性造成的目标轨迹错乱现象，在将目标的跟踪轨迹点集输入到决策模块进行轨迹分析和生成处理之前，通过本发明实施例一提供的一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法对当前获得的多个目标的跟踪轨迹点集进行校准，排除可能出现的真实目标轨迹点集被错误分拆的风险，保证轨迹信息的准确率，提高决策模块的输入数据质量；图1为本发明实施例一提供的一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法示意图，如图1所示，本方法主要包括如下步骤：
49.步骤1，获取多个目标的跟踪轨迹点集。
50.这里，每个目标的跟踪轨迹点集中包括了多个轨迹点，若当前轨迹点的坐标维度本身即为二维坐标那就直接执行后续步骤，若当前轨迹点的坐标维度为三维及以上那就需要预先对其进行二维投影处理，将三维及以上的坐标维度降维到二维坐标，这样可以大大降低后续步骤的计算量。
51.步骤2，从多个目标的跟踪轨迹点集中，任选两个目标的跟踪轨迹点集作为第一轨迹点集和第二轨迹点集。
52.这里，本发明实施例会对多个目标的跟踪轨迹点集中任两个目标的跟踪轨迹点集进行两两比对，以保证校准效率。第一轨迹点集和第二轨迹点集即是当前两两比对目标各自的跟踪轨迹点集。
53.步骤3，根据第一轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第一凸包图形；并根据第二轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第二凸包图形。
54.这里，在介绍凸包之前先对凸多边形(convex polygon)进行说明，凸多边形即一个内部为凸集的简单多边形。如果把一个多边形的所有边中，任意一条边向两方无限延长成为一直线时，其他各边都在此直线的同旁，那么这个多边形就叫做凸多边形，其内角应该全不是优角，任意两个顶点间的线段位于多边形的内部或边上。凸包(convex hull)是一个计算几何(图形学)中的概念。在一个实数向量空间v中，对于给定集合p，所有包含p的凸集的交集s被称为p的凸包。p的凸包可以用p内所有点的凸组合来构造。也就是说，对于某点集而言，凸包的顶点一定是由点集中的点构成的，某点集对应的凸包也就是包含该点集的最小凸多边形。本发明实施例使用凸包概念来对分散的点集进行表达，能够直观的看出比对点集是否存在相交的情况，因为如果真实目标的轨迹点集被错误分拆了，那么分拆出来两个轨迹点集会有很强的相关性，也就是轨迹点有很大一部分都是集中在一起的，也就是说两个点集的凸包图形不但会相交而且相交面积还很大。基于这个原理，本发明实施例会先在本步骤将第一轨迹点集、第二轨迹点集转换成对应的第一凸包图形、第二凸包图形；然后在后续步骤中对二者是否相交进行识别。
55.本发明实施例在对第一轨迹点集、第二轨迹点集还有后续步骤中的第三轨迹点集进行凸包绘制处理的实施步骤都是近似的，在进行凸包绘制处理时具体实施步骤如下：
56.步骤a1，将输入的第一轨迹点集或第二轨迹点集，作为第一输入轨迹点集；
57.这里，凸包绘制处理的输入数据有一个：轨迹点集；这里是将第一轨迹点集或第二轨迹点集作为输入数据也就是第一输入轨迹点集；
58.步骤a2，从第一输入轨迹点集中，将横向坐标为最小值的轨迹点作为第一左顶点，将横向坐标为最大值的轨迹点作为第一右顶点；若横向坐标为最小值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一左顶点；若横向坐标为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一右顶点；
59.这里，从某一坐标维度，默认为横向x坐标维度，选出该坐标维度的坐标极小值对应的轨迹点做左顶点也就是将横向坐标为最小值的轨迹点作为第一左顶点，再选出该坐标维度的坐标极大值对应的轨迹点做右顶点也就是将横向坐标为最大值的轨迹点作为第一右顶点；需要说明的是，在选择坐标极小值、极大值的时候，可能不止一个轨迹点满足要求，这时候只需从中任选一个点即可；
60.步骤a3，从第一左顶点到第一右顶点做连接线，生成第一连接线；
61.这里，以左右顶点做连线也就是第一连接线，该连线的目的是为了后续步骤可以将轨迹点集划分为上、下两部分；
62.步骤a4，将位于第一连接线上方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一上轨迹点集，将位于第一连接线下方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一下轨迹点集；
63.这里，第一输入轨迹点集在二维坐标空间中被第一连接线划分为上、下两部分，其中上部分的轨迹点集即为第一上轨迹点集，下部分的轨迹点集即为第一下轨迹点集；
64.本发明实施例在划分了上、下两部分轨迹点集之后，就会通过后续步骤a5和a6分别对上、下两部分轨迹点集进行递归式的顶点搜索；
65.步骤a5，若第一上轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一连接线为当前底边，从第一上轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一上顶点，若与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一上顶点；连接第一上顶点与当前底边的两个顶点得到第一正三角形；将位于第一正三角形左侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一左轨迹点集，将位于第一正三角形右侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一右轨迹点集；若第一左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一正三角形的左侧边为当前底边，从第一左轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据新的第一上顶点和当前底边得到新的第一正三角形，并根据新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；若第一右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一正三角形的右侧边为当前底边，从第一右轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据新的第一上顶点和当前底边得到新的第一正三角形，并根据新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；
66.这里，对于上部分轨迹点集也就是第一上轨迹点集，本发明实施例的顶点搜索方式为：先以已知的第一连接线为底边，搜索第一上轨迹点集中到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个顶点；
67.得到上述顶点之后，以该顶点 底边两个已知顶点为基础做三角可以得到一个正三角形也即是第一正三角形，该第一正三角形会将上部分轨迹点集的剩余轨迹点分为左、右两部分也就是第一左、右轨迹点集；
68.对于每次得到的第一左轨迹点集，再按照上述顶点搜索方法，以最近的第一正三角形的左侧边为底边，搜索到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个新的顶点；再以新的顶点和底边为基础继续做正三角形、继续将当前方向上的剩余轨迹点分为左、右两部分，直到当前方向上最后一个顶点被搜索到为止也即是得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；
69.同理，对于每次得到的第一右轨迹点集，也按照上述同样的顶点搜索方法，以最近的第一正三角形的右侧边为底边，搜索到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个新的顶点；再以新的顶点和底边为基础继续做正三角形、继续将当前方向上的剩余轨迹点分为左、右两部分，直到当前方向上最后一个顶点被搜索到为止也即是得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；
70.步骤a6，若第一下轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一连接线为当前顶边，
从第一下轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一下顶点，若与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一下顶点；连接第一下顶点与当前顶边的两个顶点得到第一倒三角形；将位于第一倒三角形左侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二左轨迹点集，将位于第一倒三角形右侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二右轨迹点集；若第二左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一倒三角形的左侧边为当前顶边，从第二左轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据新的第一下顶点和当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；若第二右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一倒三角形的右侧边为当前顶边，从第二右轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据新的第一下顶点和当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；
71.这里，对于下部分轨迹点集也就是第一下轨迹点集，本发明实施例的顶点搜索方式也与步骤a5类似：先以已知的第一连接线为顶边，搜索第一下轨迹点集中到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个顶点；
72.得到上述顶点之后，以该顶点 顶边两个已知顶点为基础做三角可以得到一个倒三角形也即是第一倒三角形，该第一倒三角形会将下部分轨迹点集的剩余轨迹点分为左、右两部分也就是第二左、右轨迹点集；
73.对于每次得到的第二左轨迹点集，再按照上述顶点搜索方法，以最近的第一倒三角形的左侧边为底边，搜索到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个新的顶点；再以新的顶点和底边为基础继续做倒三角形、继续将当前方向上的剩余轨迹点分为左、右两部分，直到当前方向上最后一个顶点被搜索到为止也即是得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；
74.同理，对于每次得到的第二右轨迹点集，也按照上述同样的顶点搜索方法，以最近的第一倒三角形的右侧边为底边，搜索到底边垂直距离为最大值的轨迹点并将该轨迹点作为一个新的顶点；再以新的顶点和底边为基础继续做倒三角形、继续将当前方向上的剩余轨迹点分为左、右两部分，直到当前方向上最后一个顶点被搜索到为止也即是得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；
75.步骤a7，将所有顶点按顺时针或逆时针方向顺次连接得到的凸多边形，作为与输入的第一轨迹点集对应的第一凸包图形进行输出，或作为与输入的第二轨迹点集对应的第二凸包图形进行输出。
76.这里，若输入的轨迹点集为第一轨迹点集，那么绘制出来就是第一凸包图形；若输入的轨迹点集为第二轨迹点集，那么绘制出来就是第二凸包图形。
77.步骤4，根据第一轨迹点集和第二凸包图形进行交叉轨迹点识别处理，生成第一交叉轨迹点集；并根据第二轨迹点集和第一凸包图形进行交叉轨迹点识别处理，生成第二交叉轨迹点集。
78.这里，本发明实施例会在步骤3完成了对第一轨迹点集、第二轨迹点集的凸包图形转换之后，会在本步骤中分别统计两个轨迹点集在对方凸包图形中的子集。这样做的原因
是虽然常规以凸包图形的顶点向量对相交点集进行范围估算的方法有多种，但都不能精确到轨迹点级别，本发明实施例为提高相交点集的精确度，所以采用分别统计交叉轨迹点集也就是第一、第二交叉轨迹点集，再对第一、第二交叉轨迹点集匹配度进行比对的方式来确认相交关系和相交点集。
79.本发明实施例在对第一轨迹点集和第二凸包图形进行交叉轨迹点识别的处理步骤，与对第二轨迹点集和第一凸包图形进行交叉轨迹点识别的处理步骤是近似的，在进行交叉轨迹点识别处理时具体实施步骤如下：
80.步骤b1，若输入数据为第一轨迹点集和第二凸包图形，则将第一轨迹点集作为当前轨迹点集，将第二凸包图形作为当前凸包图形；若输入数据为第二轨迹点集和第一凸包图形，则将第二轨迹点集作为当前轨迹点集，将第一凸包图作为当前凸包图形；
81.这里，交叉轨迹点识别处理的输入数据有两个：当前轨迹点集和当前凸包图形；在输入数据组合为第一轨迹点集和第二凸包图形时，当前轨迹点集为第一轨迹点集，当前凸包图形为第二凸包图形；在输入数据组合为第二轨迹点集和第一凸包图形时，当前轨迹点集为第二轨迹点集，当前凸包图形为第一凸包图形；
82.步骤b2，对当前轨迹点集的轨迹点进行轮询，并将当前被轮询的轨迹点作为当前轨迹点；以当前轨迹点为向量起点以当前凸包图形的各个顶点为向量终点进行向量标记，得到多个第一轨迹点
‑
顶点向量；按顺时针或逆时针方向对相邻的两个第一轨迹点
‑
顶点向量进行叉乘，得到多个第一叉乘向量；若多个第一叉乘向量的方向不全一致，则将当前轨迹点标记为交叉轨迹点；
83.例如，当前轨迹点为点n，当前凸包图形为三角形m1m2m3，以当前轨迹点n为向量起点以当前凸包图形的各个顶点m1、m2和m3为向量终点进行向量标记，得到3个第一轨迹点
‑
顶点向量和再按顺时针方向对相邻的两个第一轨迹点
‑
顶点向量行叉乘，得到2个第一叉乘向量：乘，得到2个第一叉乘向量：由公知常识我们可知若两个叉乘向量中有一个为零说明当前轨迹点n在三角形m1m2m3边上，若两个叉乘向量的方向同向则说明当前轨迹点n在三角形m1m2m3之外也就是为其外点，若两个叉乘向量的方向反向则说明当前点n在三角形m1m2m3之内也就是为其内点，因此当第1个、第2个第一叉乘向量的方向不一致时，当前轨迹点n在当前凸包图形三角形m1m2m3内，所以当前轨迹点n被标记为交叉轨迹点；
84.这里，本发明实施例通过比对多个第一叉乘向量是否全为同一方向来获知当前轨迹点是否处于当前凸包图形中；若多个第一叉乘向量全为同一方向也即是方向全一致说明当前轨迹点不处于当前凸包图形中；若多个第一叉乘向量不全为同一方向也即是方向不全一致说明当前轨迹点处于当前凸包图形中，则当前轨迹点会标记为交叉轨迹点；
85.步骤b3，若当前轨迹点集为第一轨迹点集，则归集所有交叉轨迹点生成第一交叉轨迹点集进行输出；若当前轨迹点集为第二轨迹点集，则归集所有交叉轨迹点生成第二交叉轨迹点集进行输出。
86.这里，在通过步骤b2的全轨迹点轮询之后，我们可以精确获知当前轨迹点集中每一个轨迹点与当前凸包图形的包含关系，从而得到精度最大的交叉轨迹点集；这里，因为对
第一轨迹点集和第二凸包图形进行交叉轨迹点识别的处理步骤和对第二轨迹点集和第一凸包图形进行交叉轨迹点识别的处理步骤是近似的，所以若输入的是第一轨迹点集和第二凸包图形也就是说当前轨迹点集为第一轨迹点集，那么输出的交叉轨迹点集就是对应的第一交叉轨迹点集，第一交叉轨迹点集用于表明第一轨迹点集包含在第二凸包图形中的所有轨迹点；若输入的是第二轨迹点集和第一凸包图形也就是说当前轨迹点集为第二轨迹点集，那么输出的交叉轨迹点集就是对应的第二交叉轨迹点集，第二交叉轨迹点集用于表明第二轨迹点集包含在第一凸包图形中的所有轨迹点。
87.步骤5，若第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集匹配，则从中任选一个交叉轨迹点集作为第三轨迹点集；并根据第三轨迹点集进行凸包绘制处理，生成第三凸包图形。
88.这里，从原理上来说，若前文中用于两两比对的目标跟踪轨迹点集也就是第一轨迹点集和第二轨迹点集有相交的情况，那么由步骤4得到的第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集应不为空且两个交叉轨迹点集包含的轨迹点应是一致的；但是在实际操作中，可能因为计算模型的精度导致会出现一些误差不能达到完全一致，那么本发明实施例还给出一个匹配原则来判断第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集是否匹配：预先设定一个重合率阈值，对第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集的轨迹点的重合度进行统计得到一个重合概率，若该重合概率超过重合率阈值则认为第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集是匹配的，在极端的情况下若重合率阈值为100％，那么就是要求二者要完全一致才算匹配。在识别出第一交叉轨迹点集与第二交叉轨迹点集匹配之后，本发明实施例从二者中任选一个作为绘制凸包图形的轨迹点集也即是第三轨迹点集来进行凸包图形绘制处理，得到的凸包图形就是第三凸包图形，该凸包图形将被后续步骤使用来计算反映两两比对的目标跟踪轨迹点集相交程度的重叠度参数。
89.这里，在根据第三轨迹点集进行凸包绘制处理时，如前文所述，本发明实施例在对第一轨迹点集、第二轨迹点集、第三轨迹点集进行凸包绘制处理的实施步骤都是近似的，所以绘制步骤与前文步骤a1
‑
a7基本一致，具体实施步骤如下：
90.步骤c1，将输入的第三轨迹点集，作为第一输入轨迹点集；
91.这里，首先将输入的轨迹点集，这里是第三轨迹点集，作为要进行凸包绘制的轨迹点集也就是第一输入轨迹点集；
92.步骤c2，从第一输入轨迹点集中，将横向坐标为最小值的轨迹点作为第一左顶点，将横向坐标为最大值的轨迹点作为第一右顶点；若横向坐标为最小值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一左顶点；若横向坐标为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一右顶点；
93.这里，与步骤a2类似，不做进一步赘述；
94.步骤c3，从第一左顶点到第一右顶点做连接线，生成第一连接线；
95.这里，与步骤a3类似，不做进一步赘述；
96.步骤c4，将位于第一连接线上方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一上轨迹点集，将位于第一连接线下方的第一输入轨迹点集的轨迹点归集为第一下轨迹点集；
97.这里，与步骤a4类似，不做进一步赘述；
98.步骤c5，若第一上轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一连接线为当前底边，从第一上轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一上顶点，若与当
前底边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一上顶点；连接第一上顶点与当前底边的两个顶点得到第一正三角形；将位于第一正三角形左侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一左轨迹点集，将位于第一正三角形右侧的第一上轨迹点集的轨迹点归集为第一右轨迹点集；若第一左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一正三角形的左侧边为当前底边，从第一左轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据新的第一上顶点和当前底边得到新的第一正三角形，并根据新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；若第一右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一正三角形的右侧边为当前底边，从第一右轨迹点集中选择与当前底边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一上顶点，并根据新的第一上顶点和当前底边得到新的第一正三角形，并根据新的第一正三角形归集出新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集，直到得到的新的第一左轨迹点集和新的第一右轨迹点集均为空为止；
99.这里，与步骤a5类似，不做进一步赘述；
100.步骤c6，若第一下轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一连接线为当前顶边，从第一下轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为第一下顶点，若与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点不止一个则从中任选一个作为第一下顶点；连接第一下顶点与当前顶边的两个顶点得到第一倒三角形；将位于第一倒三角形左侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二左轨迹点集，将位于第一倒三角形右侧的第一下轨迹点集的轨迹点归集为第二右轨迹点集；若第二左轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一倒三角形的左侧边为当前顶边，从第二左轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据新的第一下顶点和当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；若第二右轨迹点集中的轨迹点数量不为空，则以第一倒三角形的右侧边为当前顶边，从第二右轨迹点集中选择与当前顶边垂直距离为最大值的轨迹点作为新的第一下顶点，并根据新的第一下顶点和当前顶边得到新的第一倒三角形，并根据新的第一倒三角形归集出新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集，直到得到的新的第二左轨迹点集和新的第二右轨迹点集均为空为止；
101.这里，与步骤a6类似，不做进一步赘述；
102.步骤c7，将所有顶点按顺时针或逆时针方向顺次连接得到的凸多边形，作为与输入的第三轨迹点集对应的第三凸包图形进行输出。
103.这里，若输入的轨迹点集为第三轨迹点集，那么绘制出来就是第三凸包图形。
104.步骤6，计算第三凸包图形在由第一凸包图形和第二凸包图形组成的交叉图形中的重叠度，生成第一重叠度；
105.这里，重叠度(intersection over union，iou)也叫交并比，本发明实施例计算第一重叠度的算式为：第一重叠度＝第三凸包图形面积/第一凸包图形和第二凸包图形组成的交叉图形面积，因为第一凸包图形和第二凸包图形组成的交叉图形面积＝第一凸包图形面积 第二凸包图形面积
‑
第三凸包图形面积，所以第一重叠度＝第三凸包图形面积/(第一凸包图形面积 第二凸包图形面积
‑
第三凸包图形面积)；
106.具体包括：步骤61，对第一凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第一面积数
据；对第二凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第二面积数据；对第三凸包图形进行凸包图形面积计算处理，生成第三面积数据；
107.这里，本发明实施例在对第一凸包图形、第二凸包图形、第三凸包图形进行凸包图形面积计算处理的实施步骤都是近似的，在进行凸包图形面积计算处理时其具体实施步骤如下：
108.步骤d1，将输入的第一凸包图形、第二凸包图形或第三凸包图形作为当前计算凸包图形；
109.这里，凸包图形面积计算处理的输入数据有1个：当前计算凸包图形；在输入数据为第一凸包图形时，当前计算凸包图形为第一凸包图形；在输入数据为第二凸包图形时，当前计算凸包图形为第二凸包图形；在输入数据为第三凸包图形时，当前计算凸包图形为第三凸包图形；
110.步骤d2，从当前计算凸包图形中任选一个顶点作为起始顶点，通过从起始顶点向其他顶点做连线，将计算凸包图形分割为多个三角形；并计算每个三角形的面积，得到对应的第一三角形面积数据；
111.这里，因为每个三角形的三个顶点的坐标都是已知的，所以计算三角形面积的方法有多种，本发明实施例常用其中两种，一种是从其中一个顶点向对面底边做垂线，求得垂线长度即可根据(垂线长度*底边长度)/2获得三角形面积，还有一种是从其中一个顶点向另外两个顶点做向量，对两个向量的叉乘向量取模再由模值除以2获得三角形面积；
112.步骤d3，对所有第一三角形面积数据进行总和计算，得到当前计算凸包图形的面积数据；
113.步骤d4，将当前计算凸包图形的面积数据，作为与输入的第一凸包图形对应的第一面积数据进行输出，或作为与输入的第二凸包图形对应的第二面积数据进行输出，或作为与输入的第三凸包图形对应的第三面积数据进行输出；
114.这里，若输入的凸包图形为第一凸包图形，那么计算出来就是第一凸包图形的面积也就是第一面积数据；若输入的凸包图形为第二凸包图形，那么计算出来就是第二凸包图形的面积也就是第二面积数据；若输入的凸包图形为第三凸包图形，那么计算出来就是第三凸包图形的面积也就是第三面积数据；
115.步骤62，根据第一面积数据、第二面积数据和第三面积数据，计算由第一凸包图形和第二凸包图形组成的交叉图形的面积，生成第四面积数据；第四面积数据＝第一面积数据 第二面积数据
‑
第三面积数据；
116.步骤63，根据第三面积数据和第四面积数据，计算第一重叠度，第一重叠度＝第三面积数据/第四面积数据。
117.步骤7，若第一重叠度超过预设的重叠度阈值，则对第一轨迹点集和第二轨迹点集进行融合处理。
118.这里，重叠度阈值为预先设定一个系统参数，常规被设为50％；若第一重叠度超过重叠度阈值，本发明实施例将当前比对的两个目标的跟踪轨迹点集高度视作高度近似，也就是当前比对的两个目标实质为同一目标，为保证轨迹信息的准确率，提高决策模块的输入数据质量，本发明实施示例会将当前比对的两个轨迹点集也就是第一轨迹点集和第二轨迹点集进行融合，在融合时不对重复轨迹点进行重复拷贝；并将之前得到的多个目标的跟
踪轨迹点集中的第一轨迹点集和第二轨迹点集删除，另行添加融合后的新轨迹点集；在新轨迹点集添加成功之后，为其重新指定实体目标；在重新指定实体目标时，参考第一凸包图形和第二凸包图形的面积大小，以第一面积数据和第二面积数据中最大值对应的原目标作为重新指定的实体目标。
119.图2为本发明实施例二提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以为前述的终端设备或者服务器，也可以为与前述终端设备或者服务器连接的实现本发明实施例方法的终端设备或服务器。如图2所示，该电子设备可以包括：处理器301(例如cpu)、存储器302、收发器303；收发器303耦合至处理器301，处理器301控制收发器303的收发动作。存储器302中可以存储各种指令，以用于完成各种处理功能以及实现前述方法实施例描述的处理步骤。优选的，本发明实施例涉及的电子设备还包括：电源304、系统总线305以及通信端口306。系统总线305用于实现元件之间的通信连接。上述通信端口306用于电子设备与其他外设之间进行连接通信。
120.在图2中提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(例如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
121.上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)、图形处理器(graphics processing unit，gpu)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(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。
122.需要说明的是，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中提供的方法和处理过程。
123.本发明实施例还提供一种运行指令的芯片，该芯片用于执行前述方法实施例描述的处理步骤。
124.本发明实施例提供了一种无人驾驶感知中多目标跟踪轨迹融合的方法、电子设备及计算机可读存储介质，将得到的多个目标的轨迹点集进行两两比对，在两两比对时对两个轨迹点集分别进行凸包转换，并根据转换得到的凸包图形进行相交判断，若两个凸包图形相交则计算相交面积占二者联合面积的重叠度，若重叠度超过阈值则将二者视为相同目标的轨迹点集，并据此对两个轨迹点集进行融合并对目标进行修正。通过本发明方法，解决了因分割检测不稳定造成的目标轨迹错乱的问题，提高了轨迹信息的正确率。
125.专业人员应该还可以进一步意识到，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。
126.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd
‑
rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
127.以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。