CN121201103A - 基于编队系统的视野增强方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及车辆感知技术领域，公开了一种基于编队系统的视野增强方法及装置，该方法应用于编队系统的第一车辆，编队系统包括第一车辆和第二车辆，方法包括：获取第二车辆反馈的感知物体数据；将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；显示第一车辆增强数据对应的感知物体。应用本发明的技术方案，能够有效拓展编队系统中车辆的视野，提升驾驶员对周围环境的感知能力。

Description

基于编队系统的视野增强方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及车辆感知技术领域，具体涉及一种基于编队系统的视野增强方法及装置。

背景技术

目前，随着自动驾驶和智能网联汽车的发展，车辆编队行驶成为提升交通效率、降低能耗、增强行车安全的重要技术手段。在编队系统中，车辆之间通过V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术共享信息，实现协同感知与控制。

在编队系统中，由于自车传感器存在感知范围有限，自车对周围环境的感知能力存在瓶颈。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种基于编队系统的视野增强方法，用于解决现有技术中存在的编队系统中自车感知范围有限的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于编队系统的视野增强方法，所述方法应用于编队系统的第一车辆，所述编队系统包括所述第一车辆和第二车辆，所述方法包括：

获取所述第二车辆反馈的感知物体数据；

将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；

显示所述第一车辆增强数据对应的感知物体。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种基于编队系统的视野增强装置，包括：

目标获取模块，用于获取第二车辆反馈的感知物体数据；

位姿对准模块，用于将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；

视野增强模块，用于显示所述第一车辆增强数据对应的感知物体。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种基于编队系统的视野增强设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上文所述的基于编队系统的视野增强方法的操作。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使基于编队系统的视野增强设备/装置执行上文所述的基于编队系统的视野增强方法的操作。

本发明实施例通过获取第二车辆反馈的感知物体数据，将感知物体数据从第二车辆坐标系转换到第一车辆坐标系得到第一车辆增强数据，确保第一车辆可以准确理解感知物体的空间位置，得到第一车辆增强数据后，显示第一车辆增强数据对应的感知物体，可以使驾驶员清晰获取周围环境中包括盲区物体在内各类物体的信息，有效拓展编队系统中车辆的视野，提升驾驶员对周围环境的感知能力，进而增强行车安全性。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的城区典型遮挡场景示意图；

图2示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的流程图；

图3示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的编队系统示意图；

图4示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的流程图；

图5示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的坐标关系示意图；

图6示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的精对准示意图；

图7示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的传输延迟示意图；

图8示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的数据关联去重示意图；

图9示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的第三实施例的流程图；

图10示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第三实施例的时间同步架构示意图；

图11示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第三实施例的简要流程示意图；

图12示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的第四实施例的流程图；

图13示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强装置的第一实施例的结构示意图；

图14示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强设备的实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。

在编队系统实际应用中，由于第一车辆传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）存在感知范围有限、易被遮挡等问题，第一车辆对周围环境的感知能力存在瓶颈。尤其是在复杂交通场景（如弯道、坡道、遮挡物较多的城市路段）中，第一车辆难以及时、准确地获取前方或侧方车辆的完整信息，从而让单车的视野受限，导致用户或驾驶员可以获取的信息有限。因此，在编队系统中，第一车辆如何有效融合其它车辆信息，以实现在第一车辆被遮挡时增强第一车辆视野成为有待解决的问题。

如图1所示，图1示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的城区典型遮挡场景示意图。在该图所示的城区典型遮挡场景中，成员车辆1的驾驶员能获取的信息十分有限，无法获取例如路口交通灯、道路拓扑情况等感知信息，这将不利于驾驶员做相关的驾驶决策；同样的，针对自动驾驶而言，单车装备的传感器，例如摄像头、激光等会被大车遮挡，导致无法获取到有效的路口交通灯、道路拓扑信息等。

图2示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的流程图，该方法由编队系统的第一车辆执行，编队系统包括第一车辆和第二车辆。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤210：获取第二车辆反馈的感知物体数据。

其中，编队系统包括头车和多个编队成员，第一车辆是需要增强视野的车辆，比如编队中的某个编队成员，可能因遮挡等因素导致自身感知存在局限。第二车辆是编队中能提供增强第一车辆视野的感知物体数据的车辆，比如头车，其传感器因位置优势可以获取到第一车辆难以感知的环境信息。

在一种实施方式中，第二车辆可以是在车辆编队行驶过程中，编队系统中位于第一车辆前方的车辆，即第一车辆的前车，前车通过其自身配备的传感器能感知周围环境信息。

在一种实施方式中，在车辆编队应用下，编队车辆间可以相互共享感知信息，即在该场景下，头车获取到的路口交通灯、道路拓扑、交通参与者信息等感知信息可以同步给其成员车使用。

如图3所示，图3示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第一实施例的编队系统示意图。在该图所示的系统中，头车作为编队的核心，通过全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）天线获取GNSS时间，对GNSS时间进行解算得到精确的物理层（Physical Layer，PHY）硬件时间，作为整个编队的主时间源。

进一步地，解算并同步到硬件时间后，智驾终端设备获取该时间，用于智驾域内的传感器数据和算法模块的时间。图中智驾终端设备代表编队车辆智驾相关的软件和硬件模块。

进一步地，传感器模块代表车辆装备的场景传感器，包括摄像头、激光雷达和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）等，其获取的数据包括图像、点云和运动数据等。建图及感知模块主要是智驾算法相关的模块，其获取的数据包括目标级数据、特征级数据以及第一车辆高精定位数据，其中，目标级数据包括交通灯位置、交通灯信号状态、交通参与者的位置和运动状态；特征级数据包括提取的图像或点云的特征数据，用于描述其所处环境；第一车辆高精定位数据包括通过GNSS或实时动态（Real-Time Kinematic，RTK）定位技术获得的高精度位姿，用于描述车辆在全局坐标系中的位置和姿态。编队管理及控制模块用于路径规划、速度控制、以及头车与编队成员的交互等决策与执行。通过头车与编队成员各自的交换机/网关可以实现信息共享。

在一种实施方式中，感知物体数据是第二车辆通过其传感器模块和建图及感知模块处理后得到的，用于描述周围环境中各类目标物的相关数据，包括目标物的类型，如行人、二轮车、其他车辆、锥桶、路沿、交通灯等，以及目标物在车辆坐标系下的位置、运动状态等信息，运动状态包括速度、加速度、航向角等。

示例性的，第二车辆的传感器模块会实时采集周围环境的图像、点云和运动数据等，这些原始数据会传输至建图及感知模块。建图及感知模块对原始数据进行处理，比如识别交通灯的位置和信号状态、确定交通参与者（如二轮车、其他车辆）的位置和运动参数、提取路沿或建筑的图像或点云特征等，最终形成感知物体数据。随后，第二车辆通过V2X通信技术，按照预设的传输频率（如10HZ 的频率传输）将这些感知物体数据反馈给第一车辆，确保第一车辆能及时获取最新的环境信息。

步骤220：将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据。

其中，第二车辆坐标系是指以第二车辆为原点建立的三维坐标系，可以以第二车辆的后轴中心为原点，规定第二车辆前进方向为X轴正方向，垂直于前进方向向左为 Y 轴正方向，垂直于地面向上为Z轴正方向，建立第二车辆坐标系。第一车辆坐标系是指以第一车辆为原点建立的三维坐标系，可以以第一车辆的后轴中心作为原点，其坐标轴方向定义与第二车辆坐标系一致，以便进行坐标转换计算。

在一种实施方式中，第一车辆增强数据是感知物体数据经过坐标转换后，适配第一车辆坐标系的信息，该数据不仅包含感知物体在第一车辆坐标系下的准确位置，还保留了物体的运动状态、类型、特征级数据等关键信息，这些数据能弥补第一车辆自身感知的不足，拓展第一车辆的感知范围。

示例性的，在进行坐标转换时，会依据两车的相对位姿信息将感知物体在第二车辆坐标系下的位置信息转换到第一车辆坐标系下，确保转换后的位置信息准确反映物体相对于第一车辆的实际位置。

步骤230：显示第一车辆增强数据对应的感知物体。

其中，第一车辆增强数据对应的感知物体是指第一车辆增强数据所描述的实际物体，这些物体可能是第一车辆自身传感器无法感知到的（如因遮挡导致的盲区中的物体），也可能是与第一车辆自身感知到的目标重复的物体。

在一种实施方式中，得到第一车辆增强数据后，会将第一车辆增强数据所对应的感知物体以可视化的方式呈现给用户如驾驶员。具体地，可以通过车辆内部的显示设备（如仪表盘显示屏、中控显示屏、抬头显示设备等）来实现。

通过获取第二车辆反馈的感知物体数据，将感知物体数据从第二车辆坐标系转换到第一车辆坐标系得到第一车辆增强数据，确保第一车辆可以准确理解感知物体的空间位置，得到第一车辆增强数据后，显示第一车辆增强数据对应的感知物体，可以使驾驶员清晰获取周围环境中包括盲区物体在内各类物体的信息，有效拓展编队系统中车辆的视野，提升驾驶员对周围环境的感知能力，进而增强行车安全性。

图4示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的另一个实施例的流程图，该方法由编队系统的第一车辆执行。如图4所示，图4为本发明实施例提供的将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据步骤的流程示意图，包括以下步骤：

步骤410：基于第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿。

其中，感知数据是指车辆通过传感器采集并经过处理后得到的用于描述周围环境情况的数据，涵盖图像数据、点云数据以及从中提取的环境特征等信息。

在一种实施方式中，同一位置是指在实际交通环境中第二车辆和第一车辆的感知范围重叠或关联的地点，如同一段道路的路沿、同一栋路边建筑的墙面、同一个交通标志的安装位置等。

在一种实施方式中，环境特征是指从感知数据中提取出的可以代表该位置独特属性的信息，对于图像感知数据，环境特征可以是图像中的角点、边缘、纹理等；对于点云感知数据，环境特征可以是点云中的几何结构，如路沿的折线形状、建筑墙角的直角结构、交通标志的轮廓点云等，同一位置的环境特征具有唯一性和可识别性，可以用于标识特定位置。

在一种实施方式中，相对位姿是指通过环境特征匹配得到的第二车辆与第一车辆之间的位置关系和姿态关系，位置关系包括两车在空间中的距离、相对坐标等，姿态关系包括两车的航向角差异、俯仰角差异、航向角差异等。

在一种实施方式中，第二车辆会持续通过其传感器采集周围环境的感知数据，包括前方道路的路沿特征、路边建筑的轮廓特征，以及道路上行驶的其他车辆、行人等目标物的信息，同时第一车辆也会通过自身传感器采集自身周围环境的感知数据，如第一车辆侧方的交通标志特征、附近的锥桶等目标物信息。通过车辆间的通信方式，第二车辆会将其采集到的感知数据发送给第一车辆，第一车辆接收后，与自身采集的感知数据一同存储，为后续的环境特征匹配和目标物信息处理做好准备。

示例性的，在城区道路编队行驶场景中，第二车辆通过摄像头拍摄到前方路口的交通灯图像信息，通过激光雷达扫描到路口处的行人位置信息，得到第二车辆的感知数据；第一车辆通过激光雷达扫描到自身右侧车道的路沿点云数据，通过摄像头拍摄到自身前方不远处的锥桶图像数据，得到第一车辆的感知数据，第一车辆会获取到第二车辆发送的交通灯和行人相关感知数据，以及自身采集的路沿和锥桶相关感知数据。

在一种实施方式中，通过环境特征匹配可以对第二车辆和第一车辆感知数据中同一位置的环境特征进行比对、关联，判断两者是否属于同一环境特征，并计算出两者之间的位置和姿态差异。在具体实现中，特征匹配方法需与特征提取方法相匹配，若基于3D点云数据提取特征，可采用相应的匹配方法结合随机抽样一致性方法获取相对关系。

示例性的，在第二车辆行驶过程中，可以通过激光雷达采集到某一固定建筑的点云数据，并从中提取出该建筑的几何特征作为环境特征；当第一车辆行驶到该固定建筑附近时，同样通过激光雷达采集该建筑的点云数据并提取几何特征。将第二车辆和第一车辆提取的该固定建筑的几何特征进行匹配，通过匹配算法计算出两车在采集该建筑特征时的位置差异和姿态差异，由此得到第二车辆与第一车辆之间的相对位姿。

步骤420：根据相对位姿将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆转换数据。

其中，第一车辆转换数据是指经过坐标转换后，在第一车辆坐标系下描述第二车辆所感知目标物的相关数据，包括位置数据、姿态数据以及运动状态数据等。

在一种实施方式中，得到第二车辆坐标系下某一目标物的位置坐标后，可以根据相对位姿中包含的第二车辆相对于第一车辆的位置偏移量和角度偏移量，通过坐标变换公式，将该目标物在第二车辆坐标系下的位姿转换为在第一车辆坐标系下的位姿，保留运动状态数据，经过这样的转换过程，得到该目标物在第一车辆坐标系下的目标数据，即第一车辆转换数据。

步骤430：基于第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

其中，第一车辆感知目标数据是指第一车辆通过自身传感器采集并处理后得到的目标物信息，这些信息是在第一车辆坐标系下描述第一车辆直接感知到的目标物的类型、位置、姿态、运动状态等数据。

示例性的，将第一车辆感知目标数据中的每个目标物，与第一车辆转换数据中的每个目标物进行对比分析，可以判断它们是否属于同一实际目标物，并对属于同一实际目标物的两份信息进行去重，可以采用数据关联算法对第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据进行数据关联，得到既包含第一车辆直接感知到的目标物信息，又包含通过第二车辆感知并处理后的目标物信息的第一车辆增强数据。

通过基于第二车辆和第一车辆的感知数据，匹配同一位置的环境特征得到相对位姿，依据相对位姿将第二车辆目标物信息转换到第一车辆坐标系，可以准确确定第二车辆与第一车辆在空间中的相对关系，保证坐标转换的准确性；通过数据关联整合第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据，可以去除重复信息并补充第一车辆未直接感知到的目标物信息，得到视野增强的目标物数据。通过这种方式，可以解决车间相对位姿估计误差增大，导致视野增强结果的位置偏差较大的问题，确保基于编队系统扩展第一车辆的感知视野的准确性。

基于前述实施例，本发明实施例提供的基于第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿，可以通过步骤A1至步骤A4实现：

步骤A1：获取第二车辆定位数据和第一车辆定位数据。

其中，第一车辆定位数据包含第一车辆在全局坐标系下的三维位置坐标以及三维姿态角度。第二车辆定位数据包含第二车辆在全局坐标系下的三维位置坐标以及第二车辆的三维姿态角度。

在一种实施方式中，这些定位数据可以通过GNSS/RTK方式获取，包含车辆在全局坐标系下的三维位置坐标和三维姿态角度。第一车辆可以直接采集自身的第一车辆定位数据，并通过编队系统的车间通信获取第二车辆采集到的第二车辆定位数据。

步骤A2：基于第二车辆定位数据和第一车辆定位数据确定初始相对位姿。

其中，初始相对位姿是第二车辆相对于第一车辆的初步空间关系，包含位置偏移量和姿态偏移量，位置偏移量指第二车辆在第一车辆坐标系下的三维坐标差值，姿态偏移量指第二车辆相对于第一车辆的三维姿态角度差值。

在一种实施方式中，根据第二车辆定位数据和第一车辆定位数据中包含的高精定位信息，可以推导得出第二车辆相对于第一车辆的初始位置关系和姿态关系，得到初始相对位姿。初始相对位姿的精度取决于第二车辆和后车在全局坐标系下位姿的精度，在正常情况下，高精定位可以满足视野增强的要求。但高精定位计算依靠卫星信号，而卫星信号容易被遮挡，导致高精定位精度下降。

如图5所示，图5示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的坐标关系示意图。该图所示的场景中，以XY平面坐标系作为示意说明，实际应用中，多为三维坐标系，其中，XYO_Word是全局坐标系，原点为O_全局（O_Word），全局坐标系可以为东北天（EastNorth Up，ENU）导航坐标系，ENU导航坐标系以某一固定参考点为原点，东向为 X 轴正方向，北向为 Y 轴正方向，垂直于地面向上为 Z 轴正方向，可以为所有车辆提供统一的位置和姿态参考基准。XYO_Front为前车，即第二车辆当前位置的车辆坐标系，原点为O_前1（O_Front），X轴指向前车的前进方向，Y轴指向前车的左侧。XYO_Back为后车，即第一车辆当前位置的车辆坐标系，原点为O_后（O_Back），X轴指向后车的前进方向，Y轴指向后车的左侧，锥桶1（P_Cone-F）所处的位姿为第二车辆识别到的锥桶在其车辆坐标系下的位姿。

步骤A3：将第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到特征匹配信息。

其中，同一位置的环境特征是指第二车辆和第一车辆经过统一位置时对同一静态环境区域采集到的具有相同属性的特征，静态环境区域包括路沿、路边固定建筑、树木、交通标志杆等，这些环境特征的形状、位置、纹理等属性相对稳定，可作为匹配的依据。

在一种实施方式中，第一车辆接收到两个车对同一地点的特征描述之后，可以通过初始相对位姿将第二车辆坐标系的特征转换到后车坐标系中，理论上两个车对同一地点的特征描述应是重合的，但由于高精定位存在误差，会使两个特征存在不重合的情况。通过特征匹配的方式可以获得两个特征间的相对位姿关系，进而来校准相对位姿。

在一种实施方式中，特征匹配信息是指在匹配过程中产生的各类数据，包括匹配成功的特征对、特征之间的位置偏差、角度偏差、相似度值等，这些信息能反映两车环境特征的对应关系和差异情况，是后续校准初始相对位姿的关键依据。

在一种实施方式中，从两车的感知数据中提取同一位置的环境特征后，可以采用特征匹配算法，将第二车辆和第一车辆的感知数据中同一位置的环境特征进行逐一比对，计算每个特征点对之间的距离和角度差异，筛选出相似度高的特征点对作为匹配成功的特征对，并记录这些特征对之间的位置偏差和角度偏差，得到特征匹配信息。

示例性的，环境特征可以通过图像或点云数据提取，特征提取的方法可以采用传统的几何特征提取，例如PFH/FPFH方法，也可以基于深度学习模型的方法，例如SupperPoint/ORB等。其中，PFH(Point Feature Histogram，点特征直方图为一种用于3D点云的局部特征描述符，FPFH（Fast Point Feature Histogram，快速点特征直方图）为PFH的优化版本，计算效率更高。ORB为（Oriented FAST and Rotated BRIEF，有方向的FAST角点和旋转不变的BRIEF描述符)一种快速且旋转不变的图像特征检测和描述算法。

进一步地，特征匹配的方法需要与特征提取的方法相匹配，例如，针对3D点云数据，可以考虑使用SuperPoint提取特征，SuperPoint来进行特征匹配，使用随机采样一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）方法来获取相对位姿。此外，也可以通过跨模态的方法同时利用图像和点云的数据，本实施例对此不做具体限制。

如图6所示，图6示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的精对准示意图。该图所示的场景中，特征物1（FEA_Back）表示后车在当前位置获取的静态环境的特征，静态环境包括路沿、建筑或树木等。特征物2（）表示由第二车辆提取的同样位置的特征，该特征可以是第二车辆当前位置获取的，也可以是第二车辆经过后车位置时获取的，该特征存储在第二车辆新建的地图当中，由车间通讯传输给后车。XYO_Front为前车，即第二车辆当前位置的车辆坐标系，原点为O_前1（O_Front）；XYO_Back为后车，即第一车辆当前位置的车辆坐标系，原点为O_后（O_Back）；为前车，即第二车辆在后车当前位置时的车辆坐标系，原点为O_前2（）。

步骤A4：基于特征匹配信息校准初始相对位姿，得到相对位姿。

其中，初始相对位姿由于依赖定位数据，可能会因卫星信号遮挡、定位设备误差等因素存在偏差，而特征匹配信息直接反映了两车感知同一环境特征的差异，可以为校准提供精准的修正依据。

在一种实施方式中，根据特征匹配信息可以确定匹配成功的特征对之间的位置偏差和角度偏差，计算这些偏差的统计值，如平均偏差、最大偏差等，确定初始相对位姿的误差方向和误差大小，得到特征匹配的相对位姿，根据特征匹配的相对位姿调整初始相对位姿中的位置偏移量和姿态偏移量，使调整后的相对位姿能减小特征之间的偏差，得到最终的相对位姿。

通过基于两车定位数据确定初始相对位姿，可以确定编队系统中第一车辆与第二车辆两车的初步相对关系；获取初始相对位姿后，匹配同一位置的环境特征得到特征匹配信息，可以准确反映两车感知特征的差异，为校准提供可靠依据；基于特征匹配信息校准初始相对位姿，可以消除初始相对位姿的误差，得到高精度的相对位姿。通过这种方式，最终得到的相对位姿能准确反映第二车辆与第一车辆的空间关系，确保坐标转换的准确性。

基于前述实施例，本发明实施例提供的基于编队系统的视野增强方法中，基于第二车辆定位数据和第一车辆定位数据确定初始相对位姿，可以通过步骤A21至步骤A23实现：

步骤A21：基于第二车辆定位数据获取全局坐标系下的第二车辆的位姿，得到第二车辆全局位姿。

其中，全局坐标系是指编队系统中用于描述整个交通环境空间位置的统一坐标系，可以采用ENU导航坐标系。第二车辆的位姿是指第二车辆在空间中的位置和姿态，位置用全局坐标系下的三维坐标，即x、y、z表示，姿态用绕三个坐标轴的旋转角度表示，即航向角、俯仰角和横滚角。

在一种实施方式中，第二车辆定位数据包含卫星观测数据和IMU运动数据，基于该第二车辆定位数据，通过定位解算算法处理卫星观测数据，可以得到第二车辆在全局坐标系下的三维位置坐标；同时通过姿态解算算法，结合 IMU的加速度和角速度数据，可以计算出第二车辆的航向角、俯仰角以及横滚角。将第二车辆三维位置坐标和姿态角度整合起来，可以得到第二车辆全局位姿。

步骤A22：基于第一车辆定位数据获取全局坐标系下第一车辆的位姿，得到第一车辆全局位姿。

其中，第一车辆的位姿是指第一车辆在空间中的位置和姿态，位置用全局坐标系下的三维坐标表示，姿态用航向角、俯仰角和横滚角表示。

在一种实施方式中，第一车辆定位数据包含卫星观测数据和IMU运动数据，基于该第一车辆定位数据，通过定位解算算法处理卫星观测数据，可以得到第一车辆在全局坐标系下的三维位置坐标；同时通过姿态解算算法，结合 IMU的加速度和角速度数据，可以计算出第一车辆的航向角、俯仰角以及横滚角。将第一车辆的三维位置坐标和姿态角度整合起来，可以得到第一车辆全局位姿。

步骤A23：根据第二车辆全局位姿和第一车辆全局位姿确定初始相对位姿。

在一种实施方式中，利用第二车辆全局位姿和第一车辆全局位姿中包含的在同一全局坐标系下的位置和姿态数据，通过坐标变换，可以得出第二车辆相对于第一车辆初步的位置关系和姿态关系的过程，得到初始相对位姿。

示例性的，假设P_Front表示第二车辆全局位姿，P_Back表示第一车辆全局位姿，P_Cone-F为第二车辆识别到的目标在其车辆坐标系下的位姿，则通过初始相对位姿将目标转换到第一车辆坐标系下的公式如下：

式中，表示初始相对位姿，为通过初始相对位姿将目标转换到第一车辆坐标系下得到的位姿。

进一步地，第一车辆得到特征匹配信息后，可以根据征匹配信息获取到的特征匹配的相对位姿。进而根据特征匹配的相对位姿校准初始相对位姿，得到相对位姿，则通过相对位姿将目标转换到第一车辆坐标系下的公式如下：

式中，表示校准后的相对位姿，为通过校准后的相对位姿将目标转换到第一车辆坐标系下得到的位姿。

通过从定位数据中提取第一车辆和第二车辆在全局坐标系下的位姿，得到第二车辆全局位姿和第一车辆全局位姿，可以为初始相对位姿的计算提供基础数据。

基于前述实施例，本发明实施例提供的基于第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据，可以通过步骤B1至步骤B3实现：

步骤B1：从第一车辆转换数据中确定运动目标物，基于编队传输延时对运动目标物进行运动补偿，得到运动补偿数据；

其中，运动目标物是指在转换后的目标数据中，处于运动状态的目标物，判断依据是目标物的运动状态数据，若目标物的速度不为零，或存在明显的位置变化趋势，则该目标物为运动目标物。编队传输延时是指第二车辆的感知数据从采集、处理、发送，到第一车辆接收、处理所经历的时间间隔。

在一种实施方式中，运动补偿数据是指经过运动补偿后，消除了传输延时带来的位置偏差和角度偏差，可以准确反映运动目标物当前实际位置和姿态的目标数据。

在一种实施方式中，可以对第一车辆转换数据中的每个目标物进行判断，检测其运动状态信息中的速度参数，若速度大于零，则确定为运动目标物。获取编队传输延时，根据运动目标物的运动参数，如车速、横摆角速度、加速度等，结合编队传输延时，计算出运动目标物在传输延时这段时间内的位置变化量和角度变化量，将第一车辆转换数据中运动目标物的位置信息和姿态信息分别加上该位置变化量和角度变化量，得到运动补偿数据。

步骤B2：根据运动补偿数据对第一车辆转换数据进行更新，得到更新后的第一车辆转换数据；

其中，更新后的第一车辆转换数据是完成更新后的物体信息集合，既包含修正后位置准确的运动目标物信息，也包含位置稳定的静止目标物信息。

在一种实施方式中，基于运动补偿数据对第一车辆转换数据进行数据更新时，可以通过物体的唯一标识或物体的类型、初始位置等特征，找到第一车辆转换数据中与运动补偿数据对应的运动目标物。随后，将第一车辆转换数据中该运动目标物的原有位置信息替换为运动补偿数据中修正后的位置信息。对于第一车辆转换数据中的静止目标物（如锥桶、路沿），因其位置不随时间变化，无需进行位置更新，直接保留原有信息。完成所有运动目标物的位置更新后，整合更新后的运动目标物和未变动的静止目标物，形成更新后的第一车辆转换数据。

步骤B3：基于第一车辆感知目标数据和更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

在一种实施方式中，将第一车辆感知目标数据中的每个目标物，与更新后的第一车辆转换数据中的每个目标物进行对比分析，可以判断它们是否属于同一实际目标物，并对属于同一实际目标物的两份信息进行去重，可以采用数据关联算法对第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据进行数据关联，得到既包含第一车辆直接感知到的目标物信息，又包含通过第二车辆感知并处理后的目标物信息的第一车辆增强数据。

通过对第一车辆转换数据中的运动目标物进行运动补偿，可以消除编队传输延时导致的位置偏差，确保第一车辆转换数据中第一车辆获取的运动目标物信息是实时且准确的，提高第一车辆增强数据的视野准确性。

基于前述实施例，本发明实施例提供的基于编队传输延时对运动目标物进行运动补偿，得到运动补偿数据，可以通过步骤B11至步骤B13实现：

步骤B11：获取编队传输延时。

其中，由于通信链路传输速度、数据处理耗时等因素，编队传输延时客观存在，会导致第一车辆接收到的运动目标物信息对应的是目标物过去某个时刻的状态，而非当前实时状态。

在一种实施方式中，可通过时间戳记录来获取编队传输延时，第二车辆在生成运动目标物信息时，会为该信息添加一个生成时间戳，记录信息生成的具体时刻；第一车辆在接收到该信息并完成初步处理后，记录下接收处理完成的时刻。将第一车辆记录的接收处理完成时刻减去第二车辆记录的信息生成时刻，得到的时间差值就是编队传输延时。

步骤B12：基于运动目标物在第一车辆坐标系下的位姿获取待补偿横坐标、待补偿纵坐标以及待补偿航向角。

其中，运动目标物在第一车辆坐标系下的位姿，是指运动目标物在该坐标系下的位置和姿态信息。

在一种实施方式中，待补偿横坐标是指运动目标物在第一车辆坐标系下 X 轴方向的位置坐标，待补偿纵坐标是指运动目标物在第一车辆坐标系下 Y 轴方向的位置坐标，待补偿横坐标和待补偿纵坐标共同确定了运动目标物在第一车辆坐标系水平面上的位置；待补偿航向角是指运动目标物当前的航向角，运动目标物在传输延时内的位置变化和方向变化，主要通过这三个参数的变化来体现。

步骤B13：基于编队传输延时对待补偿横坐标、待补偿纵坐标以及待补偿航向角进行运动补偿，得到运动补偿数据。

在一种实施方式中，根据运动目标物的运动状态数据，可以计算出运动目标物在传输延时这段时间内，待补偿横坐标、待补偿纵坐标和待补偿航向角的变化量，将这些变化量分别与对应的待补偿参数相加，得到目标物当前实际的横坐标、纵坐标和航向角，完成运动补偿。其中，运动目标物的运动状态数据包括第一车辆接收到的第二车辆发送的速度、航向角以及角速度。经过运动补偿后，可以得到包含运动目标物当前实际的横坐标、纵坐标、航向角以及其他相关状态（如速度、角速度）的完整数据集合。

如图7所示，图7示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的传输延迟示意图。该图所示的场景中，第二车辆视野范围内存在一辆运动的二轮车，该二轮车处于后车的盲区中，假设前后车的通信时延为秒。由于存在通信时延，第二车辆获取该二轮车的位置为二轮车1（）所示的位置，后车获取该二轮车的位置二轮车1（）时，该二轮车的位置已变为二轮车2（）所示的位置。

在一种实施方式中，可以采用恒定转弯率与速度模型（Constant Turn Rate andVelocity，CTRV）模型进行状态更新，以完成运动补偿。CTRV模型是一种目标运动模型，假设目标以恒定速度和转弯率运动，用于描述物体在二维平面内的运动状态（包括位置、速度、航向角和角速度。本实施例对运动补偿的模型不做具体限制。

示例性的，假设k时刻，运动目标物的运动状态定义公式如下：

式中，、表示k时刻运动目标物在水平面的位置（单位：m），表示k时刻运动目标物的速度（单位：m/s），表示k时刻运动目标物的航向角（单位：rad），表示k时刻运动目标物的角速度（单位：rad/s）。

进一步地，对于k+m时刻，由CTRV模型进行状态更新，对运动目标物的运动状态计算公式如下：

式中，、表示k+m时刻运动目标物在水平面的位置（单位：m），表示k+m时刻运动目标物的速度（单位：m/s），表示k+m时刻运动目标物的航向角（单位：rad），表示k+m时刻运动目标物的角速度（单位：rad/s）；表示编队传输延时（单位：s）。

通过获取编队传输延时，确定运动目标物信息从生成到接收的时间差，从运动目标物的位姿中提取待补偿横坐标、待补偿纵坐标和待补偿航向角，确定需要进行补偿的核心参数，基于编队传输延时和目标物运动特性，对这些待补偿参数进行运动补偿，可以计算出目标物当前的实际状态，得到第一车辆转换数据。通过这种方式，解决了编队传输延时带来的运动目标物信息不准确问题。

基于前述实施例，本发明实施例提供的基于第一车辆感知目标数据和更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据，可以通过步骤B31至步骤B32实现：

步骤B31：基于第一车辆感知目标数据和更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到重复目标匹配结果。

其中，重复目标匹配结果是数据关联后生成的记录匹配关系的集合，包含第一车辆转换数据中匹配成功的目标和更新后的第一车辆转换数据中未匹配成功的目标。其中，匹配成功的目标对即更新后的第一车辆转换数据中被标注与第一车辆感知目标数据中的某一目标为同一实际目标物的目标，目标数据中未匹配成功的目标即仅存在于更新后的第一车辆转换数据中的新增目标（第二车辆感知但第一车辆未观测的目标）。

在一种实施方式中，可以通过数据关联的方式，将位置相近的目标关联成为同一个目标ID，得到重复目标匹配结果。数据关联算法可以采用最近邻方法（NearestNeighbor，NN）、联合概率数据关联方法（Joint Probabilistic Data Association，JPDA）、多假设跟踪方法（Multiple Hypothesis Tracking，MHT）等，本实施例对此不做具体限制。

步骤B32：基于重复目标匹配结果去除更新后的第一车辆转换数据中的重复目标数据，得到第一车辆增强数据。

其中，重复目标数据是指更新后的第一车辆转换数据中与第一车辆感知目标数据存在匹配关系的目标物信息，即重复目标匹配结果中标注的匹配成功的目标，这些目标对应的实际环境目标已被第一车辆直接感知，若保留会导致后续显示或决策时出现目标重复，影响信息准确性。

如图8所示，图8示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第二实施例的数据关联去重示意图。该图所示的场景中，物体A（Obj_A）处于后车的盲区，其信息由第二车辆共享给后车并经过运动补偿获得；物体B（Obj_B）处于第二车辆和后车的共同感知范围内，假设在时刻k，后车接收物体2到第二车辆共享的物体B（Obj_B）的信息，由于存在通信延时，其位置可能在物体B1（）所示的位置，通过前后车的相对位姿关系，将该信息转换到后车坐标系并进行运动补偿后的位置如图中物体B2（）所示。物体B3（）是后车感知识别到的物体位置，物体B2（）是由前车获取的物体位置。

在一种实施方式中，根据重复目标匹配结果，从更新后的第一车辆转换数据中筛选出匹配成功的目标并删除，以去除更新后的第一车辆转换数据中的重复目标数据，基于去重后的目标数据和第一车辆感知目标数据可以得到无冗余信息的视野增强目标数据，并向用户显示。

通过数据关联可以准确识别第一车辆感知目标数据与更新后的第一车辆转换数据中的重复目标，以免因感知范围重叠导致的目标误判，基于匹配结果去除更新后数据中的重复目标，再整合第一车辆感知目标与更新后剩余的新增目标，形成视野增强目标数据。通过这种方式，可以消除信息冗余，在以免重复目标对驾驶决策的造成干扰的同时实现环境感知视野的扩展，为驾驶决策提供更全面的路况参考。

图9示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的另一个实施例的流程图，该方法由编队系统的第一车辆执行。如图9所示，图9为本发明实施例提供的获取第二车辆和第一车辆的感知数据之前步骤的流程示意图，包括以下步骤：

步骤910：获取头车广播的时间同步报文。

其中，对于传统的编队系统，编队内多个车辆的时间虽然可以通过GNSS时间来对齐，但是不同终端设备由于GNSS信号遮挡或GNSS解算差异等因素，在一些极端场景可能带来毫秒级的误差。这导致在多个车辆进行目标级数据融合的时候，无法很好的做到时空对齐。

在一种实施方式中，头车是指在车辆编队行驶过程中，编队系统中承担时间同步基准提供任务的车辆，通常位于编队的前端，负责生成并发送统一的时间基准信息，为整个编队内其他车辆的时钟同步提供参考。时间同步报文是指头车按照特定协议格式生成的数据帧，该数据帧中包含头车的精准系统时间信息（如年、月、日、时、分、秒、毫秒甚至微秒级的时间戳）、头车标识信息以及校验信息。其中，头车标识信息用于区分编队内其他车辆，校验信息用于确保报文传输过程中未被篡改或损坏。

在一种实施方式中，第一车辆和第二车辆可以通过交换机/网关接收头车以广播形式发送的时间同步报文，由于头车采用广播方式发送，编队内所有车辆均可同时接收到该报文，确保时间同步的统一性和时效性。

步骤920：基于时间同步报文对第一车辆以及第二车辆进行时钟同步；

其中，时钟是指第一车辆和第二车辆内部用于记录时间的计时装置，包括硬件时钟和软件时钟，其初始时间可能与头车时钟存在偏差，若不进行同步，会导致第一车辆采集的感知数据、定位数据等与编队内其他车辆，尤其是第二车辆的数据在时间维度上不匹配，影响后续数据融合和视野增强效果。

在一种实施方式中，第一车辆和第二车辆根据时间同步报文中头车的精准时间戳，分别计算自身时钟与头车时钟的时间差值，调整第一车辆和第二车辆硬件时钟和软件时钟，使第一车辆和第二车辆时钟的时间值与头车时钟保持一致，可以实现对第一车辆和第二车辆时钟的同步。

步骤930：在第一车辆和第二车辆时钟同步的情况下，执行获取第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

其中，在第一车辆和第二车辆时钟同步的情况下是指第一车辆和第二车辆的时钟与头车时钟实现精准对齐的情况，确保第一车辆和第二车辆的车辆位置数据、通信数据等在时间维度上保持一致。编队系统中存储了整个编队内所有车辆的关键信息，包括各车辆的标识（如 VIN 码、编队内编号）、实时位置（即全局坐标系下的坐标）、车辆类型、在编队中的相对位置关系等数据，这些数据会实时更新并在编队内共享。

在一种实施方式中，编队系统内其他成员车辆也会通过接收头车广播的时间同步报文，计算自身时钟与头车时钟的偏差，进而调整自身硬件时钟和软件时钟，确保编队系统内所有车辆的时钟均统一，为车辆间感知数据的共享、坐标转换、运动补偿等操作提供统一的时间基准。

在一种实施方式中，头车获取到的道路拓扑、交通灯位置、道路拓扑信息都在其车辆坐标系下，成员车辆要使用该信息，需要利用两者的相对位姿将其感知到的目标级信息、特征级信息转换到成员车辆的坐标系下。

如图10所示，图10示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第三实施例的时间同步架构示意图。头车作为主时间源（Master/GrandMaster），接收GNSS时间，通过解算得到精确的时间信息。随后，头车的交换机/网关将这个精确的时间信息以时间同步报文广播的形式发送给编队系统中的所有其他车辆，编队中的编队车辆1、编队车辆2直至编队车辆n各自通过其内部的交换机/网关接收这些同步报文，并以此对自身的时间进行同步。同步报文格式可以采用PTP/1588v2或者gPTP/802.1AS等协议，其它编队车辆作为从节点（Slave/OrdinaryClock-Client）接收同步报文后，完成其内部硬件时间和系统时间的同步。

如图11所示，图11示出了本发明提供的基于编队系统的视野增强方法的第三实施例的简要流程示意图。假设第一车辆为后车，假设第二车辆为前车，前车和后车传递的内容区分感知数据和高精定位数据，传输的频率分别为10HZ和100HZ。定位数据由于数据量少，可以忽略传输延时，仅考虑感知数据传输延时带来的影响。在t0时刻，后车通过自身高精定位数据更新（100Hz）进行相对位姿更新，并将其高精定位数据共享给前车；同时，前车通过图像/点云特征数据（频率10Hz），感知获取目标的运动状态、位置、速度和加速度等信息，并将其感知数据共享给后车。进入到t0+m时刻，数据共享继续，前车持续更新并共享其高精定位数据与感知数据，而后车在接收到前车共享的数据后，会进行一系列处理：先通过相对位姿校准（特征匹配）精化相对位姿，接着将前车感知数据转换至后车坐标系，随后进行运动补偿，并与第一车辆感知数据进行关联，对相同目标进行去重，最终得到第一车辆增强数据。

通过获取头车广播的时间同步报文，基于该报文对第一车辆时钟进行同步，可以消除第一车辆与头车以及编队系统中其他车辆之间的时间偏差，以免因时间不一致导致的感知数据时序混乱；从编队系统中准确确定第二车辆，同时非头车也通过相同的时间同步报文实现时钟同步，确保整个编队内所有车辆的时钟统一。通过这种方式，为后续获取第二车辆和第一车辆的感知数据、进行环境特征匹配、坐标转换、运动补偿以进行视野增强关键提供了统一的时间基础和明确的交互对象，可以确保视野增强过程的准确性和可靠性。

图12示出了本发明基于编队系统的视野增强方法的另一个实施例的流程图，该方法由编队系统的第一车辆执行。如图12所示，图12为本发明实施例提供的获取第二车辆和第一车辆的感知数据之前步骤的流程示意图，包括以下步骤：

步骤1210：在检测到第一车辆的视野存在遮挡的情况下，执行获取第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

其中，第一车辆的视野是指第一车辆通过自身传感器模块（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）能够感知到的周围环境范围，该范围受传感器性能（如感知距离、探测角度）和外部环境因素（如遮挡物）影响。视野存在遮挡是指第一车辆的传感器被外部物体（如前方大型车辆、路边建筑物、施工围挡等）阻挡，导致部分或全部感知范围无法正常获取环境信息的情况。

在一种实施方式中，第一车辆的感知诊断模块实时接收传感器模块传输的图像数据和点云数据。对于图像数据，模块会分析图像的灰度值分布和边缘特征，若某一方向如正前方的图像连续多帧出现大面积无边缘特征的均匀区域，且该区域面积占图像总面积的预设比例如60%以上，则初步判定该方向视野可能存在遮挡；同时，分析对应方向的点云数据，若连续多帧点云数据中该方向无有效点云，则进一步确认该方向视野存在遮挡。

进一步地，当视野遮挡判定成立后，第一车辆的通信模块自动向第二车辆（如第一车辆的前车，其视野未被遮挡）发送感知物体数据请求，请求中包含第一车辆的位置和遮挡方向信息。第二车辆接收到请求后，将自身感知到的第一车辆遮挡方向的感知物体数据通过 V2X 通信反馈给第一车辆，第一车辆接收并存储这些数据，用于后续视野增强处理。

通过检测第一车辆的视野是否存在遮挡，可以确保第一车辆在复杂交通场景中即使存在视野遮挡，也能获取全面的环境信息。

图13示出了本发明基于编队系统的视野增强装置的实施例的结构示意图。如图13所示，该装置1300包括：目标获取模块1310、位姿对准模块1320、视野增强模块1330。

目标获取模块1310，用于获取第二车辆反馈的感知物体数据；

位姿对准模块1320，用于将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；

视野增强模块1330，用于显示第一车辆增强数据对应的感知物体。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于基于第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿；

根据相对位姿将感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆转换数据；

基于第一车辆感知目标数据和第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于获取第二车辆定位数据和第一车辆定位数据；

基于第二车辆定位数据和第一车辆定位数据确定初始相对位姿；

将第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到特征匹配信息；

基于特征匹配信息校准初始相对位姿，得到相对位姿。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于基于第二车辆定位数据获取全局坐标系下的第二车辆的位姿，得到第二车辆全局位姿；

基于第一车辆定位数据获取全局坐标系下第一车辆的位姿，得到第一车辆全局位姿；

根据第二车辆全局位姿和第一车辆全局位姿确定初始相对位姿。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于从第一车辆转换数据中确定运动目标物，基于编队传输延时对运动目标物进行运动补偿，得到运动补偿数据；

根据运动补偿数据对第一车辆转换数据进行更新，得到更新后的第一车辆转换数据；

基于第一车辆感知目标数据和更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于获取编队传输延时；

基于运动目标物在第一车辆坐标系下的位姿获取待补偿横坐标、待补偿纵坐标以及待补偿航向角；

基于编队传输延时对待补偿横坐标、待补偿纵坐标以及待补偿航向角进行运动补偿，得到运动补偿数据。

在一种可选的方式中，位姿对准模块1320，还用于基于第一车辆感知目标数据和更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到重复目标匹配结果；

基于重复目标匹配结果去除更新后的第一车辆转换数据中的重复目标数据，得到第一车辆增强数据。

在一种可选的方式中，目标获取模块1310，还用于获取头车广播的时间同步报文；

基于时间同步报文对第一车辆以及第二车辆进行时钟同步；

在第一车辆和第二车辆时钟同步的情况下，执行获取第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

在一种可选的方式中，目标获取模块1310，还用于在检测到第一车辆的视野存在遮挡的情况下，执行获取第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

本实施例提供的基于编队系统的视野增强装置，可执行上述方法实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不做赘述。

图14示出了本发明基于编队系统的视野增强设备的实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对基于编队系统的视野增强设备的具体实现做限定。

如图14所示，该基于编队系统的视野增强设备可以包括：处理器(processor)1402、通信接口(Communications Interface)1404、存储器(memory)1406、以及通信总线1408。

其中：处理器1402、通信接口1404、以及存储器1406通过通信总线1408完成相互间的通信。通信接口1404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器1402，用于执行程序1410，具体可以执行上述用于基于编队系统的视野增强方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序1410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机可执行指令。

处理器1402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（ApplicationSpecific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。基于编队系统的视野增强设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器1406，用于存放程序1410。存储器1406可能包含高速RAM存储器，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。

程序1410具体可以被处理器1402调用使基于编队系统的视野增强设备执行上述方法实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不做赘述。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一可执行指令，该可执行指令在基于编队系统的视野增强设备/装置上运行时，使得基于编队系统的视野增强设备/装置执行上述任意方法实施例中的基于编队系统的视野增强方法。

可执行指令具体可以用于使得基于编队系统的视野增强设备/装置执行上述方法实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不做赘述。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。类似地，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。其中，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (10)

1.一种基于编队系统的视野增强方法，其特征在于，所述方法应用于编队系统的第一车辆，所述编队系统包括所述第一车辆和第二车辆，所述方法包括：

获取所述第二车辆反馈的感知物体数据；

基于所述第二车辆和所述第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿；

根据所述相对位姿将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；

显示所述第一车辆增强数据对应的感知物体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相对位姿将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据，包括：

基于所述第二车辆和所述第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿；

根据所述相对位姿将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆转换数据；

基于第一车辆感知目标数据和所述第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二车辆和所述第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿，包括：

获取第二车辆定位数据和第一车辆定位数据；

基于所述第二车辆定位数据和所述第一车辆定位数据确定初始相对位姿；

将所述第二车辆和第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到特征匹配信息；

基于所述特征匹配信息校准所述初始相对位姿，得到相对位姿。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二车辆定位数据和所述第一车辆定位数据确定初始相对位姿，包括：

基于所述第二车辆定位数据获取全局坐标系下的所述第二车辆的位姿，得到第二车辆全局位姿；

基于所述第一车辆定位数据获取所述全局坐标系下第一车辆的位姿，得到第一车辆全局位姿；

根据所述第二车辆全局位姿和所述第一车辆全局位姿确定初始相对位姿。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第一车辆感知目标数据和所述第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据，包括：

从所述第一车辆转换数据中确定运动目标物，基于编队传输延时对所述运动目标物进行运动补偿，得到运动补偿数据；

根据所述运动补偿数据对所述第一车辆转换数据进行更新，得到更新后的第一车辆转换数据；

基于第一车辆感知目标数据和所述更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于编队传输延时对所述运动目标物进行运动补偿，得到运动补偿数据，包括：

获取编队传输延时；

基于所述运动目标物在所述第一车辆坐标系下的位姿获取待补偿横坐标、待补偿纵坐标以及待补偿航向角；

基于所述编队传输延时对所述待补偿横坐标、所述待补偿纵坐标以及所述待补偿航向角进行运动补偿，得到运动补偿数据。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于第一车辆感知目标数据和所述更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到第一车辆增强数据，包括：

基于第一车辆感知目标数据和所述更新后的第一车辆转换数据进行数据关联，得到重复目标匹配结果；

基于所述重复目标匹配结果去除所述更新后的第一车辆转换数据中的重复目标数据，得到第一车辆增强数据。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二车辆反馈的感知物体数据之前，还包括：

获取头车广播的时间同步报文；

基于所述时间同步报文对所述第一车辆以及所述第二车辆进行时钟同步；

在所述第一车辆和所述第二车辆时钟同步的情况下，执行获取所述第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

9.根据权利要求1-7任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二车辆反馈的感知物体数据之前，还包括：

在检测到所述第一车辆的视野存在遮挡的情况下，执行获取所述第二车辆反馈的感知物体数据的操作。

10.一种目标视野增强装置，其特征在于，所述装置包括：

目标获取模块，用于获取第二车辆反馈的感知物体数据；

位姿对准模块，用于基于所述第二车辆和所述第一车辆的感知数据中处于同一位置的环境特征进行匹配，得到相对位姿；

所述位姿对准模块，还用于根据所述相对位姿将所述感知物体数据从第二车辆坐标系下转换到第一车辆坐标系下，得到第一车辆增强数据；

视野增强模块，用于显示所述第一车辆增强数据对应的感知物体。