一种轨迹融合方法、装置和电子设备、存储介质与流程

1.本技术涉及智慧交通技术领域，尤其涉及一种轨迹融合方法、装置和电子设备、存储介质。


背景技术：

2.数字孪生交通是智慧交通的一部分，也称作平行交通或虚拟交通，是将实时采集的交通数据纳入到建立的交通模型体系中，实现对交通体系的虚拟数字映射，通过大数据分析、人工智能和交通仿真技术生成交通优化方案和评价方案。
3.车路协同是数字孪生交通建设的核心内容，应用在数字孪生交通中的车路协同需要实现路侧车辆感知，形成完整车辆轨迹。路侧车辆感知需要依赖大量的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等感知设备，但目前感知设备之间会存在盲区，无法做到无缝覆盖，无法实现对车辆的全路段感知，进一步的无法根据对车辆的感知轨迹形成完整车辆轨迹。


技术实现要素：

4.基于现有技术中存在的上述问题，本技术实施例提供了一种轨迹融合方法、装置和电子设备、存储介质，以解决感知设备之间存在感知盲区，无法得到完整车辆轨迹的问题。
5.本技术实施例采用下述技术方案：
6.第一方面，本技术实施例提供一种轨迹融合方法，所述方法包括：
7.获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；
8.对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；
9.获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；
10.根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
11.可选地，所述对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段，包括：
12.确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点；
13.若包括，则根据处于所述电子围栏之外的轨迹点和处于所述电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定所述轨迹片段的轨迹类别；
14.若不包括，则确定所述轨迹片段为无效轨迹片段。
15.可选地，所述根据处于所述电子围栏之外的轨迹点和处于所述电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定所述轨迹片段的轨迹类别，包括：
16.若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间早于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为基础轨迹片段；
17.若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间晚于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为待融合轨迹片段。
18.可选地，所述确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点，包括：
19.以第一轨迹点构建穿过所述电子围栏的参考射线，所述第一轨迹点为所述轨迹片段中的任一轨迹点；
20.获取所述参考射线与所述电子围栏的交点数量；
21.根据所述交点数量确定所述第一轨迹点是否位于所述电子围栏之外。
22.可选地，所述获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，包括：
23.根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在初始时段的所有可行驶车道，以及根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之内的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在下一时段的行驶车道；
24.根据每个基础轨迹片段在下一时段的行驶车道获取在初始时段的每个可行驶车道对应的行驶概率。
25.可选地，所述根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段，包括：
26.根据每个待融合轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取每个待融合轨迹片段的最终行驶车道；
27.根据每个待融合轨迹片段的最终行驶车道与每个基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道进行车道一致性匹配；
28.根据车道一致性匹配结果获得每个基础轨迹片段对应的候选轨迹片段。
29.可选地，所述根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹，包括：
30.对每个基础轨迹片段及与其匹配的候选轨迹片段进行轨迹相似度匹配，得到每个基础轨迹片段对应的匹配轨迹片段；
31.对每个基础轨迹片段及其匹配轨迹片段进行轨迹融合，获得融合轨迹。
32.第二方面，本技术实施例还提供一种轨迹融合装置，所述装置包括：
33.获取单元，用于获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；
34.分类单元，用于对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；
35.筛选单元，用于获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；
36.融合单元，用于根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
37.第三方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：
38.处理器；以及
39.被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行轨迹融合方法。
40.第四方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行
时，使得所述电子设备执行轨迹融合方法。
41.本技术实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本技术实施例在获取感知设备的轨迹片段时，还获取相应的电子围栏，通过电子围栏对获取到的轨迹片段进行分类，得到驶入电子围栏的基础轨迹片段和驶出电子围栏的待融合轨迹片段，然后以基础轨迹片段为匹配基础，获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，基于行驶方向预测信息对待融合轨迹片段进行筛选，依此可以从待融合数据中获得与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段，通过轨迹融合得到每个交通参与者的完整轨迹，避免感知盲区导致的轨迹不连续，且本技术实施例的轨迹匹配不依赖车辆特征信息和感知设备信息，通过轨迹分类与轨迹筛选能够获得高准确度的相互匹配的轨迹片段，提高匹配精度和匹配效率。
附图说明
42.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
43.图1为本技术实施例中示出的一种轨迹融合方法流程图；
44.图2为本技术实施例中示出的一种十字路口处的电子围栏示意图；
45.图3为本技术实施例中示出的一种轨迹融合装置的结构示意图；
46.图4为本技术实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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他实施例，都属于本技术保护的范围。
48.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
49.本技术实施例提供的轨迹融合方法的执行主体可以是路侧边缘计算设备、路侧服务器或者云控平台；其中本技术实施例的执行主体也可以是软件或硬件。请参考图1，图1以执行主体为路侧边缘计算设备为例，对本技术实施例提供的一种轨迹融合方法进行介绍。如图1所示，本技术实施例提供的一种轨迹融合方法可以包括以下步骤s110至步骤s140：
50.步骤s110，获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹。
51.路侧感知设备大多是架设在路侧杆上，相邻路侧杆上的路侧感知设备可能存在感知盲区，为了获得机动车辆、非机动车辆等交通参与者的完整运动轨迹，就需要对架设在不同路侧杆上的感知设备的轨迹片段进行融合。
52.路侧边缘计算设备在进行轨迹融合时，先获取多个感知设备的轨迹片段，所述轨迹片段可能包括多个交通参与者的多段轨迹片段，因此需要从中筛选出同一交通参与者的轨迹片段进行融合。
53.现有技术大多需要利用车辆特征信息和/或感知设备信息进行轨迹匹配，但感知设备可能同时对多目标进行跟踪，且不同感知设备对同一目标可能采用不同的标识id，导
致基于车辆特征信息和/或感知设备信息进行轨迹匹配的准确度较差。
54.与现有技术不同的是，本技术实施例在获取目标区域内感知设备的轨迹片段时，还获取该目标区域对应的电子围栏，通过电子围栏能够区分驶入电子围栏和驶出电子围栏的所有轨迹片段，以两种轨迹片段的类型为轨迹融合基础，使得本技术实施例的轨迹匹配不依赖车辆特征新和感知设备信息，能够提高匹配精度。
55.其中，目标区域可以是十字路口或丁字路口，也可是其他路段。目标区域对应的电子围栏可以事先绘制，例如根据感知设备的位置、与其他感知设备之间的感知盲区等信息确定出需要绘制电子围栏的目标区域，然后在高精地图上绘制出该目标区域的电子围栏信息。如此，在获取目标区域内的感知设备提供的轨迹片段时，还可以获取相应的电子围栏。
56.在电子围栏绘制过程中，应尽量使感知设备的轨迹片段与电子围栏存在交集，以通过电子围栏对轨迹片段进行分类。例如电子围栏所在区域覆盖所述至少两个感知设备的感知盲区并与每个感知设备的感知区域存在重叠区域。当感知设备的位置或感知方向发生变化时，应更新电子围栏。电子围栏也可以动态绘制，例如每隔一段时间重新绘制电子围栏。本技术实施例不限定电子围栏的绘制方式，本领域技术人员可以合理选择，只要能够通过电子围栏对轨迹片段进行类型划分即可。
57.步骤s120，对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段。
58.路侧边缘计算设备可以根据电子围栏对实时获取到的轨迹片段进行分类，即驶入电子围栏的基础轨迹片段和驶出电子围栏的待融合轨迹片段。
59.当交通参与者经过电子围栏所在区域时，每个基础轨迹片段都存在至少一个待融合轨迹片段，因此通过基础轨迹片段与待融合轨迹片段的融合能够避免感知盲区造成的轨迹不连续问题。
60.步骤s130，获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段。
61.步骤s140，根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
62.本技术实施例在对轨迹片段进行初始分类，确定出基础轨迹片段和待融合轨迹片段之后，还分析基础轨迹片段的行驶意图，预测每个基础轨迹片段最可能的行驶方向，这样能够基于基础轨迹片段最可能的行驶方向对待融合轨迹片段进行筛选，并根据筛选出的与基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段获得融合轨迹。如此基于行驶意图进行轨迹片段筛选，不但能够提高计算效率，还能够提高匹配精度。
63.如图1所示的轨迹融合方法可知，本实施例在获取感知设备的轨迹片段时，还获取相应的电子围栏，通过电子围栏对获取到的轨迹片段进行分类，得到驶入电子围栏的基础轨迹片段和驶出电子围栏的待融合轨迹片段，然后以基础轨迹片段为匹配基础，获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，基于行驶方向预测信息对待融合轨迹片段进行筛选，依此可以从待融合数据中获得与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段，通过轨迹融合得到每个交通参与者的完整轨迹，避免感知盲区导致的轨迹不连续，且本实施例的轨迹匹配不依赖车辆特征信息和感知设备信息，通过轨迹分类与轨迹筛选能够获得高准确度的相互匹配的轨迹片段，提高匹配精度和匹配效率。
64.在本技术的一些实施例中，上述步骤s120，对所述轨迹片段进行分类，获得驶入电子围栏的基础轨迹片段和驶出电子围栏的待融合轨迹片段包括：
65.确定轨迹片段是否包括处于电子围栏之外的轨迹点；
66.若包括，则根据处于电子围栏之外的轨迹点和处于电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定轨迹片段的轨迹类别，若处于电子围栏之外的轨迹点的时间早于处于电子围栏之内的轨迹点，则轨迹片段为基础轨迹片段；若处于电子围栏之外的轨迹点的时间晚于所述电子围栏之内的轨迹点，则轨迹片段为待融合轨迹片段，如图2中电子围栏左上的轨迹片段为驶入电子围栏的基础轨迹片段，图2中电子围栏右侧轨迹片段为驶出电子围栏的待融合轨迹片段。
67.若不包括，则确定轨迹片段为无效轨迹片段，本技术实施例删除无效轨迹片段，以避免融合无效轨迹片段导致最终的轨迹不平滑。
68.在本实施例的一些可能实现方案中，电子围栏是如图2所示的凸多边形，确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点，包括：
69.以第一轨迹点构建穿过所述电子围栏的参考射线，所述第一轨迹点为所述轨迹片段中的任一轨迹点，为便于计算，可选地，参考射线可以为水平射线，当然参考射线的方向也可以为垂直方向或其他方向，只要参考射线穿过电子围栏即可。
70.获取所述参考射线与所述电子围栏的交点数量，根据所述交点数量确定所述第一轨迹点是否位于所述电子围栏之外，若交点数量为奇数，则第一轨迹点位于电子围栏之内，若交点数量为偶数，则第一轨迹点位于电子围栏之外。
71.假设第一轨迹点为p0(x0,y0)，电子围栏每条边的顶点依次为p1,p2,p3
…
，通过每条边对应的两个顶点可以确定该条边的直线方程，以p1p2直线所在边为例，其直线方程如下：
72.x＝(y
0-p1.y)*(p2.x-p1.x)/(p2.y-p1.y)+x0；
73.将点p0的纵坐标带入到上述直线方程中，若计算出的横坐标x大于x0，则点p0与该条边存在交点；若计算出的横坐标x等于x0，则点p0在该条边上，此时也与该条边存在交点；若计算出的横坐标x小于x0，则点p0与这条边没有交点。
74.如此，可以计算出第一轨迹点与电子围栏的每条边是否相交，根据与每条边的相交情况计算出第一轨迹点与电子围栏的交点数量。
75.需要说明的是，在本技术的其他实施例中，也可以采用其他方法确定轨迹片段是否包括处于电子围栏之外的轨迹点，例如面积法、向量积等方法。
76.在本技术的一些实施例中，上述步骤s130，获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，包括：
77.根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在初始时段的所有可行驶车道，以及根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之内的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在下一时段的行驶车道；
78.根据每个基础轨迹片段在下一时段的行驶车道获取在初始时段的每个可行驶车道对应的行驶概率。
79.本实施例结合基础轨迹片段在初始时段的车道信息和在下一时段的车道信息能够准确地判断出该交通参与者的行驶意图。以图2所示的十字路口为例，可以通过基础轨迹
片段确定目标车辆在驶入电子围栏之前的行驶车道，例如通过车道停止线前的轨迹点确定车辆在初始时段的所有可行驶车道，例如根据某个基础轨迹片段在初始时刻的轨迹点可以确定初始时刻所在的车道对应为可行驶车道包括直行车道、左转车道和左转掉头车道，那么结合该基础轨迹片段在驶入电子围栏之后的下一时刻轨迹点能够给出车辆在每个可行驶车道的行驶概率，依此能够实现行驶意图预测。
80.在实现每个基础轨迹片段的行驶意图预测之后，根据每个待融合轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取每个待融合轨迹片段的最终行驶车道；根据每个待融合轨迹片段的最终行驶车道与每个基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道进行车道一致性匹配；根据车道一致性匹配结果获得每个基础轨迹片段对应的候选轨迹片段。
81.在实际应用中，每个待融合轨迹片段在初始时段和最终时段对应的行驶车道可能不同，为提高候选轨迹片段的筛选精度，应根据每个待融合轨迹片段在下一时段的最终行驶车道与基础轨迹在初始时段的行驶概率最大的可行驶车道进行一致性匹配，若两者的行驶车道符合一致性匹配条件，则这两个轨迹片段可能为同一交通参与者的两个轨迹片段，反之，若两者的行驶车道不符合一致性匹配条件，则这两个轨迹片段不可能为同一交通参与者的两个轨迹片段。
82.例如，若基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道为第一直行车道，则符合一致性匹配条件的候选轨迹片段的最终行驶车道应为第一直行车道；又例如，若基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道为左转车道，则符合一致性匹配条件的候选轨迹片段的最终行驶车道应为该左转车道。
83.需要说明的是，轨迹片段是指一段时间内的轨迹点的有序集合，本技术实施例可以根据与电子围栏相交的轨迹点的时间信息对轨迹片段的整段时间进行时间段划分，得到两个时间段，初始时段和下一时段可以分别是这两个时间段的子集。
84.如前所述，根据车道一致性匹配得到的与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段，可能为同一交通参与者的两个轨迹片段，也可能为不同交通参与者的两个轨迹片段，因此需要对每个基础轨迹片段及与其匹配的候选轨迹片段进行轨迹相似度匹配，确定出属于同一交通参与者的基础轨迹片段和匹配轨迹片段。
85.如此，在本技术的一些实施例中，根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹，包括：
86.对每个基础轨迹片段及与其匹配的候选轨迹片段进行轨迹相似度匹配，得到每个基础轨迹片段对应的匹配轨迹片段；对每个基础轨迹片段及其匹配轨迹片段进行轨迹融合，获得融合轨迹。
87.在本实施例的一些可能实现方案中，可以通过多种相似度匹配算法对每个基础轨迹片段及其候选轨迹片段进行匹配处理，获取每个候选轨迹片段的相似度评分，例如通过欧式距离、方向角等相似度匹配算法对候选轨迹片段进行评分，将相似度评分最高的候选轨迹片段确定为该基础轨迹片段对应的匹配轨迹片段，根据基础轨迹片段及其匹配轨迹片段进行轨迹融合，对融合轨迹可以进行补帧、平滑等处理，得到完整连续的运动轨迹。
88.通过本技术实施例上述的轨迹融合方法能够对十字路口处的多杆轨迹片段进行融合，也能够对高速等场景下的两杆交界处的两杆轨迹片段进行融合。
89.本技术实施例还提供了一种轨迹融合装置300，如图3所示，提供了本技术实施例中一种轨迹融合装置的结构示意图，所述装置300包括：获取单元310、分类单元320、筛选单元330和融合单元340，其中：
90.获取单元310，用于获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；
91.分类单元320，用于对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；
92.筛选单元330，用于获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；
93.融合单元340，用于根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
94.在本技术的一个实施例中，分类单元320，用于确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点；若包括，则根据处于所述电子围栏之外的轨迹点和处于所述电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定所述轨迹片段的轨迹类别；若不包括，则确定所述轨迹片段为无效合轨迹片段。
95.在本技术的一个实施例中，分类单元320，具体用于若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间早于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为基础轨迹片段；若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间晚于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为待融合轨迹片段。
96.在本技术的一个实施例中，分类单元320，还用于以第一轨迹点构建穿过所述电子围栏的参考射线，所述第一轨迹点为所述轨迹片段中的任一轨迹点；获取所述参考射线与所述电子围栏的交点数量；根据所述交点数量确定所述第一轨迹点是否位于所述电子围栏之外。
97.在本技术的一个实施例中，第一筛选单元330，用于根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在初始时段的所有可行驶车道，以及根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之内的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在下一时段的行驶车道；根据每个基础轨迹片段在下一时段的行驶车道获取在初始时段的每个可行驶车道对应的行驶概率。
98.在本技术的一个实施例中，筛选单元330，用于根据每个待融合轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取每个待融合轨迹片段的最终行驶车道；根据每个待融合轨迹片段的最终行驶车道与每个基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道进行车道一致性匹配；根据车道一致性匹配结果获得每个基础轨迹片段对应的候选轨迹片段。
99.在本技术的一个实施例中，融合单元340，用于对每个基础轨迹片段及与其匹配的候选轨迹片段进行轨迹相似度匹配，得到每个基础轨迹片段对应的匹配轨迹片段；对每个基础轨迹片段及其匹配轨迹片段进行轨迹融合，获得融合轨迹。
100.能够理解，上述轨迹融合装置，能够实现前述实施例中提供的轨迹融合方法的各个步骤，关于轨迹融合方法的相关阐释均适用于轨迹融合装置，此处不再赘述。
101.图4是本技术的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电
子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-access memory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
102.处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。所述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4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
103.存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
104.处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成轨迹融合装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
105.获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；
106.对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；
107.获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；
108.根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
109.上述如本技术图1所示实施例揭示的轨迹融合装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。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)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。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述轨迹融合方法的步骤。
110.该电子设备还可执行图1中轨迹融合装置执行的方法，并实现轨迹融合装置在图1所示实施例的功能，本技术实施例在此不再赘述。
111.本技术实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执
行时，能够使该电子设备执行图1所示实施例中轨迹融合装置执行的方法，并具体执行以下操作：
112.获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；
113.对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；
114.获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；
115.根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。
116.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
117.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
118.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
119.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
120.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
121.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
122.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备
或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
123.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
124.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
125.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种轨迹融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。2.如权利要求1所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段，包括：确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点；若包括，则根据处于所述电子围栏之外的轨迹点和处于所述电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定所述轨迹片段的轨迹类别；若不包括，则确定所述轨迹片段为无效轨迹片段。3.如权利要求2所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述根据处于所述电子围栏之外的轨迹点和处于所述电子围栏之内的轨迹点的时序关系，确定所述轨迹片段的轨迹类别，包括：若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间早于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为基础轨迹片段；若处于所述电子围栏之外的轨迹点的时间晚于处于所述电子围栏之内的轨迹点，则所述轨迹片段为待融合轨迹片段。4.如权利要求2所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述确定所述轨迹片段是否包括处于所述电子围栏之外的轨迹点，包括：以第一轨迹点构建穿过所述电子围栏的参考射线，所述第一轨迹点为所述轨迹片段中的任一轨迹点；获取所述参考射线与所述电子围栏的交点数量；根据所述交点数量确定所述第一轨迹点是否位于所述电子围栏之外。5.如权利要求2所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，包括：根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在初始时段的所有可行驶车道，以及根据每个基础轨迹片段处于所述电子围栏之内的轨迹点的位置信息，获取所述基础轨迹片段在下一时段的行驶车道；根据每个基础轨迹片段在下一时段的行驶车道获取在初始时段的每个可行驶车道对应的行驶概率。6.如权利要求5所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段，包括：根据每个待融合轨迹片段处于所述电子围栏之外的轨迹点的位置信息，获取每个待融合轨迹片段的最终行驶车道；
根据每个待融合轨迹片段的最终行驶车道与每个基础轨迹片段在初始时段对应的行驶概率最大的可行驶车道进行车道一致性匹配；根据车道一致性匹配结果获得每个基础轨迹片段对应的候选轨迹片段。7.如权利要求1所述的轨迹融合方法，其特征在于，所述根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹，包括：对每个基础轨迹片段及与其匹配的候选轨迹片段进行轨迹相似度匹配，得到每个基础轨迹片段对应的匹配轨迹片段；对每个基础轨迹片段及其匹配轨迹片段进行轨迹融合，获得融合轨迹。8.一种轨迹融合装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和所述目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；分类单元，用于对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；筛选单元，用于获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从所述待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；融合单元，用于根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。9.一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1～7任一项所述的轨迹融合方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行权利要求1～7任一项所述的轨迹融合方法。

技术总结
本申请公开了一种轨迹融合方法、装置和电子设备、存储介质。本申请的方法包括：获取目标区域内至少两个感知设备的轨迹片段和目标区域对应的电子围栏，所述至少两个感知设备能够分别感知交通参与者的一段运动轨迹；对所述轨迹片段进行分类，获得驶入所述电子围栏的基础轨迹片段和驶出所述电子围栏的待融合轨迹片段；获取每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，根据每个基础轨迹片段的行驶方向预测信息，从待融合轨迹片段中确定与每个基础轨迹片段匹配的候选轨迹片段；根据所述基础轨迹片段与所述候选轨迹片段获得融合轨迹。本申请的技术方案避免感知盲区导致的轨迹不连续问题，且轨迹匹配不依赖车辆特征信息和感知设备信息，轨迹匹配精度高。轨迹匹配精度高。轨迹匹配精度高。


技术研发人员：钟颖 杜晓松 贺伟伟
受保护的技术使用者：智道网联科技（北京）有限公司
技术研发日：2023.02.07
技术公布日：2023/5/16