路侧感知数据定位修正方法、设备、存储介质及程序产品与流程

本发明涉及智慧道路物联网，特别涉及一种路侧感知数据定位修正方法、设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、在车路协同的智慧道路建设场景中，路侧感知设备对一定区域内的参与者进行感知，如以感知设备为圆点，对半径为200m的扇形区域进行感知。路侧设备会将视野范围内感知到的参与者进行分类、定位，以及计算速度、航向，赋予id等计算，感知结果按照一定频率被发送至云端平台。

2、为了实现路侧感知无盲区，在路侧感知建设时，对于相邻路侧感知区域通常保留一定范围的感知重叠区域，以确保感知无盲区。云端平台会将相邻两个路侧设备的重叠感知区域内的数据进行关联、融合。如果路侧感知设备对远端的车辆、行人定位存在误差，在云端平台进行数据融合时，会将误差进行叠加，进而加大融合后的融合数据的综合误差、平滑性等指标。

3、现有技术中，云端平台对路侧感知数据不做补偿，通常是完全相信路侧感知设备上报的数据的准确性，仅对上传的数据做平滑处理。对路侧感知数据的位置补偿通常在路侧感知设备端完成，经过测试、统计车辆在远端的定位误差，对远端的数据进行补偿。其感知精度需通过路侧端的测试和统计才能完成，由于是采用固定值的修正方法，当路侧感知环境发生改变时，如光线、震动等带来感知噪声影响固定值的准确性，则会导致定位的补偿和修正失效。

技术实现思路

1、本发明提供一种路侧感知数据定位修正方法、设备、存储介质及程序产品，旨在解决现有技术中只采用固定的参数值修正路侧感知数据而导致定位误差修正失效的问题。

2、本发明的目的采用以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供一种路侧感知数据定位修正方法，包括：

4、获取路侧感知数据，其中，所述路侧感知数据为路侧感知设备对感知区域内的道路环境进行侦测得到的；

5、将所述路侧感知数据输入至定位补偿模型，得到所述定位补偿模型输出的补偿参数；

6、其中，所述定位补偿模型是基于路侧感知数据样本集训练得到的，所述路侧感知数据样本集包括由相邻的路侧感知设备在重叠感知区域所侦测到的感知数据进行数据融合处理后得到的融合感知数据；

7、利用所述补偿参数对所述路侧感知数据的定位进行补偿修正。

8、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，所述定位补偿模型通过以下方式训练得到：

9、根据所述路侧感知数据样本集，经由所述定位补偿模型，输出补偿参数训练结果；

10、基于所述补偿参数训练结果，经由损失函数，生成损失值，对所述定位补偿模型的权重参数进行更新，直至所述损失值在设定的次数内连续小于预设的损失阈值，所述定位补偿模型收敛，以得到训练好的所述定位补偿模型。

11、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，生成损失值，包括：

12、从所述融合感知数据中获取相同目标对象的位置跳变量；

13、根据预设的位置补偿最大值和所述位置跳变量，确定所述损失函数的损失值。

14、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，从所述融合感知数据中获取相同目标对象的位置跳变量，包括：

15、从所述融合感知数据中获取相邻的两个路侧感知设备上传的位置感知数据；

16、从所述位置感知数据中获取相同目标对象的位置；

17、根据所述相同目标对象的位置之间的距离差，确定所述位置跳变量。

18、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，所述损失函数的定义如下：

19、

20、其中，l为损失函数的损失值，d为相同目标对象的位置跳变量，n为预设的位置补偿最大值，min函数是求最小值。

21、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，还包括：将训练后的所述定位补偿模型部署在云端平台，以对所述路侧感知设备上传的路侧感知数据的定位进行补偿修正。

22、根据本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法，在利用所述补偿参数对所述路侧感知数据的定位进行补偿修正的步骤之后，还包括：

23、将利用相邻的路侧感知设备在重叠感知区域处针对完全相同或部分相同的感知对象所感知到的感知数据上传至云端平台；

24、所述云端平台利用所述定位补偿模型输出的补偿参数分别对于所述相邻的路侧感知设备上传的所述感知数据的定位进行补偿修正；

25、对补偿修正后的所述感知数据进行数据融合处理，得到融合结果；

26、根据预设的数据区间范围判断所述融合结果中是否存在跳变点，若所述跳变点的数量超过设定的数量，则对所述定位补偿模型进行重新训练。

27、第二方面，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括：

28、一个或多个处理器；

29、以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上述任一种所述的路侧感知数据定位修正方法的步骤。

30、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一种所述的路侧感知数据定位修正方法的步骤。

31、第四方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一种所述的路侧感知数据定位修正方法的步骤。

32、本发明提供的一种路侧感知数据定位修正方法、设备、存储介质及程序产品，通过获取路侧感知数据，其中，路侧感知数据为路侧感知设备对感知区域内的道路环境进行侦测得到的；将路侧感知数据输入至定位补偿模型，得到定位补偿模型输出的补偿参数，其中，定位补偿模型是基于路侧感知数据样本集训练得到的，路侧感知数据样本集包括由相邻的路侧感知设备在重叠感知区域所侦测到的感知数据进行数据融合处理后得到的融合感知数据；利用补偿参数对路侧感知数据的定位进行补偿修正。相较于现有技术中采用固定值的补偿参数进行修正会导致感知数据定位补偿失效，本发明通过设计神经网络模型输出补偿参数，其补偿参数能够根据路侧感知环境发生变化而随之进行调整，利用补偿参数对路侧感知数据进行修正，提高了重叠感知区域内融合数据的感知精度，加强了定位精度补偿后路侧感知数据的鲁棒性，提升了路侧感知数据的准确性和平滑性。

技术特征：

1.一种路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，所述定位补偿模型通过以下方式训练得到：

3.根据权利要求2所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，生成损失值，包括：

4.根据权利要求3所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，从所述融合感知数据中获取相同目标对象的位置跳变量，包括：

5.根据权利要求3所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，所述损失函数的定义如下：

6.根据权利要求2所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，还包括：将训练后的所述定位补偿模型部署在云端平台，以对所述路侧感知设备上传的路侧感知数据的定位进行补偿修正。

7.根据权利要求6所述的路侧感知数据定位修正方法，其特征在于，在利用所述补偿参数对所述路侧感知数据的定位进行补偿修正的步骤之后，还包括：

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的路侧感知数据定位修正方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的路侧感知数据定位修正方法的步骤。

技术总结本发明提供一种路侧感知数据定位修正方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：获取路侧感知数据；将路侧感知数据输入至定位补偿模型，得到定位补偿模型输出的补偿参数，其中，定位补偿模型是基于路侧感知数据样本集训练得到的，路侧感知数据样本集包括由相邻的路侧感知设备在重叠感知区域所侦测到的感知数据进行数据融合处理后得到的融合感知数据；利用补偿参数对路侧感知数据的定位进行补偿修正。本发明通过设计神经网络模型输出补偿参数，其补偿参数能够根据路侧感知环境发生变化而随之进行调整，利用补偿参数对路侧感知数据进行修正，提高了重叠感知区域内融合数据的感知精度，加强了定位精度补偿后路侧感知数据的鲁棒性。技术研发人员：刘鹏受保护的技术使用者：云控智行科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29