應(yīng)用背景
智能駕駛汽車應(yīng)用多種傳感器對(duì)目標(biāo)物探測(cè)，如采用激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等傳感器。在開(kāi)發(fā)和測(cè)試智能駕駛汽車時(shí)，往往需要將不同種類的傳感器識(shí)別的目標(biāo)物進(jìn)行對(duì)比，或者對(duì)某種傳感器與真值傳感器（Ground Truth， GT）進(jìn)行對(duì)標(biāo)評(píng)估。
圖1 真值傳感器和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物示意圖（資料圖）
傳感器對(duì)標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)
圖2 傳感器對(duì)標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)數(shù)據(jù)選擇和位置標(biāo)定界面
為了實(shí)現(xiàn)兩種傳感器識(shí)別目標(biāo)物對(duì)比，傳感器對(duì)標(biāo)評(píng)估系統(tǒng)具備以下功能：
? 根據(jù)傳感器識(shí)別的目標(biāo)點(diǎn)信息，自動(dòng)匹配目標(biāo)物的軌跡
? 計(jì)算測(cè)試傳感器的漏報(bào)、誤報(bào)情況
? 統(tǒng)計(jì)測(cè)試傳感器的識(shí)別目標(biāo)物信息
圖3 真值傳感器和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物軌跡
核心功能：軌跡對(duì)比算法
? 軌跡挑選
利用多幀數(shù)據(jù)，自動(dòng)獲取目標(biāo)物的軌跡曲線；目標(biāo)物如果存活幀數(shù)過(guò)少或存活時(shí)間太短，無(wú)法形成有效軌跡，則被認(rèn)為雜點(diǎn)忽略。
? 范圍限制
選取真值傳感器和對(duì)比傳感器的公共探測(cè)區(qū)域來(lái)對(duì)比，忽略公共區(qū)域以外的目標(biāo)物?？梢詫?duì)近程（±45°，60m）、中程（±9°，120m）、遠(yuǎn)程（±4°，180m）的軌跡進(jìn)行選擇，或者根據(jù)自定義范圍篩選軌跡。
? 快速軌跡比對(duì)
采用軌跡非特征點(diǎn)抽希和動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整等算法，能夠較好地比對(duì)真值和對(duì)比傳感器識(shí)別的目標(biāo)物軌跡。如下圖所示，采用該算法匹配的真值傳感器（GT）和對(duì)比傳感器軌跡能夠和實(shí)車采集的數(shù)據(jù)吻合。
圖4 真值傳感器和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物軌跡對(duì)比和實(shí)車測(cè)試圖
核心功能：識(shí)別目標(biāo)數(shù)統(tǒng)計(jì)
? 真值傳感器和測(cè)試傳感器的識(shí)別總數(shù)統(tǒng)計(jì)
? 測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)漏報(bào)率統(tǒng)計(jì)
? 測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)誤報(bào)率統(tǒng)計(jì)
圖5 識(shí)別目標(biāo)數(shù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告（示例）
核心功能：識(shí)別目標(biāo)物信息統(tǒng)計(jì)分析
? 可以分析真值和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物的角度分布
? 可以分析真值和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物的距離分布
? 可以分析真值和測(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物的距離差分布。可分別統(tǒng)計(jì)兩種傳感器識(shí)別的目標(biāo)物相對(duì)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(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物的角度差分布?？煞謩e統(tǒng)計(jì)兩種傳感器識(shí)別的目標(biāo)物相對(duì)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(cè)試傳感器識(shí)別目標(biāo)物的角度、距離、相對(duì)速度分布，并進(jìn)行三維展示
圖6 識(shí)別目標(biāo)物信息統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告（示例）
