一种基于毫米波雷达点云聚类方法及装置.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CN114137509A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111447566.5(22)申请日2021.11.30(71)申请人南京慧尔视智能科技有限公司地址211100江苏省南京市江宁区苏源大道19号九龙湖国际企业总部园B1座7层(72)发明人许孝勇顾超仇世豪(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人宋东阳(51)Int.Cl.G01S13/72(2006.01)G01S13/88(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称一种基于毫米波雷达点云聚类方法及装置(57)摘要本申请提供一种基于毫米波雷达点云聚类方法及装置，通过获取待检测目标的当前帧雷达点云信息以及上一帧跟踪输出的航迹信息；然后按照预设算法将所述当前帧雷达点云信息与所述上一帧跟踪输出的航迹信息进行关联，得到所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类；最后以椭圆波门为先验知识以及以所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类为后验知识，对所述待检测目标进行点云聚类。本申请根据车辆为长方形这一先验知识，把聚类中核心对象计算所用的波门设定为椭圆，点云样本通过关联航迹获得航向角和车型分类，再通过航向角和车型分类改变椭圆波门方向及大小，以此提升点云聚类的聚类效果，从而提高目标跟踪质量。CN114137509ACN114137509A权利要求书1/2页1.一种基于毫米波雷达点云聚类方法，其特征在于，包括：获取待检测目标的当前帧雷达点云信息以及上一帧跟踪输出的航迹信息，所述雷达点云信息包括所述待检测目标的位置和时间戳，所述航迹信息包括坐标、速度、分类以及时间戳；按照预设算法将所述当前帧雷达点云信息与所述上一帧跟踪输出的航迹信息进行关联，得到所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类；以椭圆波门为先验知识以及以所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类为后验知识，对所述待检测目标进行点云聚类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设算法将所述当前帧雷达点云信息与所述上一帧跟踪输出的航迹信息进行关联，得到所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类，包括：对于所述上一帧跟踪输出的航迹信息，按照第一预设步骤预测航迹当前时刻的航迹坐标；所述当前帧雷达点云信息，按照第二预设步骤为点云赋予航向角以及车型分类。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设步骤包括：根据上帧航迹按匀速运动模型预测的航迹的当前位置；当前时刻航迹的航向角直接使用上帧航迹的航向角，得到当前时刻的航迹集。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二预设步骤包括：按照第一预设公式确定样本oi在航迹集T′的最近邻航迹，所述第一预设公式为其中，按照第二预设公式确定样本oi的航向角，所述第二预设公式为其中inf为一个最大值的助记量，该样本可能来自于一个新目标的雷达回波；按照第三预设公式确定样本oi的分类，所述第三预设公式为其中0表示没有分类属性，该样本可能来自于一个新目标的雷达回波。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以椭圆波门为先验知识以及以所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类为后验知识，对所述待检测目标进行点云聚类，包括：S1：以椭圆波门为先验知识以及以所述待检测目标的航迹坐标、航向角以及车型分类ii为后验知识，得到综合后验知识的点云样本集D′＝{(oi，θi，ci)|oi＝(x，y)，i∈[1，...，m]}；S2：初始化核心对象集合Ω＝φ，聚类簇数k＝0，未访问样本集合Γ＝D′，簇划分C＝φ；S3：对于融合后验知识的点云样本集D′，按预设步骤找出所有的核心对象；S4若所述核心对象集合Ω＝φ，则根据簇划分集C＝{C1，C2，...，Ck}中的样本，计算每2CN114137509A权利要求书2/2页个簇质心坐标得到簇质心坐标集合S＝{s1，s2，...，sk}；S5：若所述核心对象集合Ω≠φ，则在核心对象集合Ω中，随机选择一个核心对象o，初始化当前簇核心对象队列Ωcur＝{o}，初始化类别序号k＝k+1，初始化当前簇样本集合Ck＝{o}，更新未访问样本集合Γ＝Γ‑{o}；S6：如果当前簇核心对象队列Ωcur＝φ，则聚类簇Ck生成完毕，更新簇划分C＝{C1，C2，...，Ck}，更新核心对象集合Ω＝Ω‑Ck，转入S4；否则更新核心对象集合Ω＝Ω‑Ck；S7：在当前簇核心对象队列Ωcur中取出一个核心对象o′，找出o′波门内的样本集N(o′)，令Δ＝N(o′)∩Γ，更新当前簇样本集合Ck＝Ck∪Δ，更新未访问样本集合Γ＝Γ‑Δ，更新Ωcur＝Ωcur∪(Δ∩Ω)‑o′，转入S6；S8：输出聚类后的簇数k及簇质心坐标集S＝{s1，s2