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本发明请求保护一种基于目标特征的智能车辆多激光雷达融合识别方法，涉及智能车辆环境感知领域。包括的步骤如下：1.对采集的数据进行预处理，提取目标几何特征，判定目标类别；2.计算目标几何相似度，根据相似度进行目标匹配；3.采用基于距离加权融合的方法对目标几何特征进行融合；4.采用基于多特征的目标跟踪方法对目标进行跟踪，获取目标相对运动特征；5.利用卫星定位系统采集的车辆运动特征，获得目标绝对运动特征；6.根据目标绝对运动特征以及目标特征模型对目标类别进行修正；7.栅格化目标特征，并进行栅格表示。本发明利用目标特征对多激光雷达进行融合，提升了系统对目标的识别能力，增强车辆行驶过程中的安全性。

本发明公开一种智能车辆目标选择方法、系统、电子设备及存储介质，涉及智能驾驶技术领域。所述方法包括：通过获取自车、自车所属车道及感知目标信息，依据设定预测比例确定检测范围，计算感知目标在自车坐标系下的角点坐标并拟合车道线，获取感知目标车道信息。随后，采用属性简约算法标注及筛选信息，生成训练数据集。利用支持向量机算法训练模型，得到车辆目标选择模型，用于检测感知目标对自车行驶的影响程度等级，确定目标选择结果。本发明提高了目标选择的准确性和智能车辆驾驶的安全性。本发明能够提高目标选择的准确性和智能车辆驾驶的安全性。

本发明公开了一种基于通行时间区间的智能车辆防碰撞方法，属于行车安全技术领域。包括步骤1：获取自车和环境中其他障碍物的行驶状态信息；2：估算自车及环境障碍物行驶轨迹；3：判定自车与环境障碍物的轨迹交叉类型；4：获取轨迹交叉对应类型的碰撞点位置；5：计算自车以及环境障碍物到达碰撞点点的时间区间；6：根据碰撞时间的分布计算当前车辆到达各个交叉点及撞击点的安全加速度或减速度区间；7：将所有交叉点的加减速度区间按碰撞时间由小到大顺序排列，取前若干个加减速度区间，对其取交集，直到加减速度区间不存在交集为止，以此为自车安全行驶的期望加减速度区间；8：重复上述过程，直到车辆停止行驶或系统关闭。