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申请/专利权人：北京麟卓信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于数据分段的GPU加速传感器融合方法，通过获取激光雷达和毫米波雷达的测量结果构建包含测量状态向量的测量数据，根据GPU中流处理器SP的数量及测量数据确定分段方式，根据分段方式对测量数据分段并建立包含真值状态向量的第一数据，由GPU创建线程并行处理各数据段，各线程中采用线性回归预测方法确定第一数据中各数据段的第一个真值状态向量的取值，基于第一个真值状态向量及数据类型的不同采用卡尔曼滤波跟踪算法对第一数据中的各数据段进行状态预测，再将不同数据类型真值状态向量的平均值作为输出状态向量完成数据段内的融合，所有数据段的输出状态向量构成了最终的跟踪结果数据，在满足跟踪精度的同时有效提高了融合速度。

主权项：1.一种基于数据分段的GPU加速传感器融合方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、获取传感器产生的测量数据，测量数据的数据量为其所包含的测量状态向量的数量记为data_size，测量状态向量为测量数据的一帧，测量状态向量由同一时刻激光雷达获取的一帧测量数据和毫米波雷达获取的一帧测量数据组成；步骤2、获取GPU中流处理器SP的数量，根据测量数据的数据量和SP的数量设置数据段的段数量及段大小，段大小为数据段所包含的数据帧的数量；根据确定的数据段的段数量及段大小将测量数据分段；步骤3、建立第一数据，第一数据包含N个数据段，每个数据段包含data_sizeN个真值状态向量，每个真值状态向量为第一数据的一帧数据，真值状态向量St为{x,y,vx,vy}，x为X方向的位置真值，y为Y方向的位置真值，vx为X方向的速度大小真值，vy为Y方向的速度大小真值；建立各状态量与时间戳的线性回归预测方程，令第一个数据段的第一个真值状态向量的取值为测量数据的第一个测量状态向量，GPU中各线程将其它数据段中第一个真值状态向量的时间戳代入线性回归预测方程得到其它数据段的第一个真值状态向量的取值；步骤4、GPU中各线程采用卡尔曼滤波跟踪算法并行对第一数据中的各数据段内除第一个真值状态向量以外的真值状态向量进行状态预测，根据传感器类型对真值状态向量进行更新，得到各数据段的输出状态向量；步骤5、由GPU中各线程得到的所有数据段的最终输出状态向量构成最终的跟踪结果数据。

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