基于毫米波雷达的辅助驾驶系统、方法、终端和介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110208793A(43)申请公布日2019.09.06(21)申请号201910343795.9(22)申请日2019.04.26(71)申请人纵目科技（上海）股份有限公司地址200120上海市浦东新区祥科路111号腾飞科技楼3号楼8层(72)发明人李旭阳李刚邱宗德郑博(51)Int.Cl.G01S13/88(2006.01)G01S13/93(2006.01)权利要求书3页说明书11页附图9页(54)发明名称基于毫米波雷达的辅助驾驶系统、方法、终端和介质(57)摘要本发明提供一种基于毫米波雷达的辅助驾驶系统、方法、终端和存储介质，包括：至少一个毫米波(mmW)收发器(Tx/Rx)、原始数据处理单元、动静分离单元、融合单元、分析单元、决策单元，发明可以不依靠视觉传感器，单以毫米波雷达获得的点云数据进行预处理、融合、动静分离、获取个体语义、跟踪、分析，可以达到与视觉传感器处理图像获得目标同样的效果，本发明也可以利用视觉感知数据与雷达感知数据融合，再进行处理或分析；本发明对于目标物体跟踪时在相对距离、速度、角度数据上更精准，更适合在复杂场景比如人流量较大的停车场、园区、地库等等环境中使用。CN110208793ACN110208793A权利要求书1/3页1.一种基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，包括：至少一个毫米波(mmW)收发器(Tx/Rx)，其被配置成放射发射雷达信号且接收所述发射雷达信号的回波信号；原始数据处理单元，所述原始数据处理单元用于对毫米波(mmW)收发器(Tx/Rx)发射/接收信号进行预处理，获得包括但不限于目标速度、目标距离、方位角和仰角在内的目标点信息；动静分离单元，所述动态静态分离单元对雷达视线范围内的所有检测到的目标进行动态静态分类、识别：对动态点聚类、跟踪，再分类获得动态个体；对静态点聚类、识别、分类，获得静态个体。2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，还包括融合单元，多组原始数据获得的点云信息汇聚于融合单元，融合单元转换不同坐标维度下的点云信息，并融合成单一坐标系下密集的三维点云数据集。3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，还包括分析单元，所述分析单元获取车身信号、动态个体、静态个体以及环境信息中的一种或几种，分析环境信息、动态个体的意图和/或静态个体对自身路径规划的影响，并将分析结果输出至决策单元。4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，还包括决策单元，所述决策单元自获取到的毫米波分析结果做决策或融合视觉感知、分析结果做决策。5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，所述原始数据处理单元预处理:将原始数据二维傅里叶变换2D-FFT得到二维的距离多普勒频谱图，通过二维CFAR可对雷达覆盖范围内的多目标同时检测，通过ultrawidebandwidth超带宽及MIMO方案的合成孔径得到的超角分辨能力，会使对雷达天线可视范围内每个目标获得多个点云信息，目标点云信息包括但不限于目标速度、目标距离、水平角和垂直角。6.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，还包括跟踪单元，跟踪单元对于每个可以跟踪的动态物体来说，跟踪个体信息的包括但不限于位置、姿态、尺寸、矢量速度。7.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶系统，其特征在于，还包括视觉感知数据融合单元，所述视觉感知数据融合单元将视觉感知设备获取的包括但不限于图像、视频在内的视觉感知数据通过统一的时序处理之后，将处理过的视觉感知数据与融合单元获得的360°雷达点云数据做融合，获得统一的时序表述与存储方式、障碍物的表述与存储方式。8.一种基于毫米波雷达的辅助驾驶方法，其特征在于，包括：S01：毫米波(mmW)收发器(Tx/Rx)放射发射雷达信号且接收所述发射雷达信号的回波信号，于对毫米波(mmW)收发器(Tx/Rx)发射/接收信号进行预处理，获得包括但不限于目标速度、目标距离、方位角和仰角在内的目标点信息；S02：对雷达视线范围内的所有检测到的目标进行动态静态分类、识别：对动态点聚类、跟踪，再分类获得动态个体；对静态点聚类、识别、分类，获得静态个体。2CN110208793A权利要求书2/3页S03：将每一个毫米波传感器的点云信息坐标系转换到笛卡尔坐标系下，形成360°范围内目标点云。9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的辅助驾驶方法，其特征在于，所述动静分离单元对动态静态分类的具体方式：当目标是动态物体时：其中车体矢量速度用表示，其中动态目标速度用V′T表示，则V″T表示动态目标速度V′T在动态目标与车体连线方向的投影；多普勒速度VD就等于车