一种基于毫米波雷达的手势识别方法.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CN114280565A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111336250.9(22)申请日2021.11.12(71)申请人苏州豪米波技术有限公司地址215300江苏省苏州市昆山市前进东路科技广场1101室(72)发明人刘琼白蓉蓉罗振刚魏娜黄苗侠赵志芳(74)专利代理机构北京中安信知识产权代理事务所(普通合伙)11248代理人徐林(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)G01S13/50(2006.01)G01S13/58(2006.01)G01S13/60(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于毫米波雷达的手势识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于毫米波雷达的手势识别方法。通过每一帧得到的距离特征和速度特征进行拼接，形成距离－时间特征，速度－时间特征以及速度－距离特征，根据距离－时间特征，距离‑时间特征表征目标物相对雷达的运动趋势，即探测目标的接近或远离，速度‑时间特征表示目标相对雷达的运动速度，正为靠近，负为远离，距离‑速度特征反应了目标速度在不同距离上的分布，以此得到目标运动轨迹来实现动作判断，进而实现手势识别。可实现全天候的运动目标控制，探测距离达可达3‑50米提升用户智能指引体验，节约用户时间成本，操作简单，生动、形象，可适用于多种场合。CN114280565ACN114280565A权利要求书1/2页1.一种基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、回波信号采集及处理，获得中频信号数据；S2、提取中频信号数据，将同一帧中的数据按照Chirp信号进行排列，得到若干第一信息矩阵，将同一Chirp内的数据进行加窗处理和FFT处理，获得目标物的距离维信息；S3、对雷达采集到的二进制数据进行滤波处理得到第二信息矩阵，然后对对每一帧内的Chirp进行FFT处理，获得目标物的速度维信息；S4、采用恒虚警检测器对速度维信息与距离维信息进行处理，得到每一帧内目标物的距离特征和速度特征；S5、将每一帧得到的距离特征和速度特征进行拼接，形成距离－时间特征，速度－时间特征以及速度－距离特征，根据距离－时间特征，距离‑时间特征表征目标物相对雷达的运动趋势，即探测目标的接近或远离，速度‑时间特征表示目标相对雷达的运动速度，正为靠近，负为远离，距离‑速度特征反应了目标速度在不同距离上的分布，以此得到目标运动轨迹来实现动作判断，进而实现手势识别；S6、基于手势识别的结果对车辆进行远距离控制。2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，还包括对毫米波雷达进行参数设置，所述参数包括调频起始频率f0，调频斜率K，发射天线开始时间TTX‑start，空闲时间Tidle，调频时间Tramp，整体线性调频周期Tc，ADC有效开始时间TADC‑start，距离分辨率dres，最大可测量速度vmax和速度分辨率vres；其中，所述距离分辨率dres可表示为：所述最大可测量速度vmax可表示为：所述速度分辨率vres可表示为：其中：B为有效调频带宽，即采样时间内的带宽，可表示为：c为光速，λ为调频中心对应波长。3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述恒虚警检测器采用CA‑CFAR，在检测过程中滤除大于阈值T的数据。4.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述有效调频带宽的带宽不小于2GHz。5.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述阈值T满足以下公式：T＝a·Pn，其中a代表阈值因子，Pn代表功率噪声估计。6.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述参数中，调频起始频率f0为77‑79GHz，调频斜率K为20MHz/us，发射天线开始时间为TTX‑start10us，空闲时间Tidle为20us，调频时间Tramp为100us，整体线性调频周期Tc为130us，ADC有效开始时间TADC‑start为15us，距离分辨率dres为7.5cm，最大可测量速度vmax为±14m/s、速度分辨率vres为0.068m/s。2CN114280565A权利要求书2/2页7.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述阈值因子为预设值。8.根据权利要求6所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述阈值因子存储在学习网络中，通过学习网络不断对阈值因子进行不断的修正，提高对目标物的移动轨迹的检测精度。3CN114280565A说明书1/4页一种基于毫米波雷达的手势识别方法技术领域[0001]本发明涉及车载雷达领域，具体的是一种基于毫米波雷达的手势识别