基于车载毫米波雷达的多目标检测方法和系统.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CN114137525A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111276346.0(22)申请日2021.10.29(71)申请人际络科技（上海）有限公司地址202150上海市崇明区长兴镇江南大道1333弄11号楼001室4座(72)发明人杨寓哲程新景杨睿刚(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人谭云(51)Int.Cl.G01S13/931(2020.01)权利要求书2页说明书10页附图2页(54)发明名称基于车载毫米波雷达的多目标检测方法和系统(57)摘要本发明涉及目标检测技术领域，提供一种基于车载毫米波雷达的多目标检测方法和系统。方法包括：根据状态模型构建多目标检测的状态转移函数；根据量测模型构建多目标检测的似然函数；以所述多目标观测集合为输入量，通过粒子滤波器得到多目标检测结果；所述粒子滤波器是基于所述状态转移函数和所述似然函数构建的。本发明通过随机有限集框架下的状态转移函数和似然函数构建粒子滤波器，能够有效避免滤波过程中由于数据关联产生的干扰，从而使得多目标检测任务在具有杂波和误检的场景下，仍然可以得到准确的检测结果。CN114137525ACN114137525A权利要求书1/2页1.一种基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，包括：根据状态模型构建多目标检测的状态转移函数；所述状态模型是根据第一时刻的多目标状态集合得到第二时刻的多目标预测状态集合的模型；所多目标状态集合是随机有限集，包括至少两个目标的状态变量；所述多目标预测状态集合是随机有限集，包括至少两个目标的状态变量预测值；根据量测模型构建多目标检测的似然函数；所述量测模型是根据多目标观测集合得到多目标量测集合的模型；所述多目标观测集合是随机有限集，包括车载毫米波雷达针对至少两个目标采集的观测信息；所述多目标量测集合是随机有限集，包括至少两个目标的真实信息分布概率；以所述多目标观测集合为输入量，通过粒子滤波器得到多目标检测结果；所述粒子滤波器是基于所述状态转移函数和所述似然函数构建的。2.根据权利要求1所述的基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，所述根据状态模型构建多目标检测的状态转移函数的步骤包括：根据状态模型构建包括第一误差概率的多目标检测状态转移函数；所述状态模型是基于匀速直线运动的经验模型；所述第一误差概率是基于匀速直线运动预测多目标运动状态转移的先验误差概率。3.根据权利要求1所述的基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，所述根据量测模型构建多目标检测的似然函数的步骤包括：根据量测模型构建包括第二误差概率的多目标检测似然函数；所述量测模型是基于车载毫米波雷达参数的经验模型；所述第二误差概率是所述车载毫米波雷达采集的观测信息与真实信息间误差的统计建模。4.根据权利要求1所述的基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，所述以所述多目标观测集合为输入量，通过粒子滤波器得到多目标检测结果的步骤包括：基于所述状态转移函数，得到第三时刻的多目标预测状态集合；基于可行驶区域约束排除所述第三时刻的多目标预测状态集合中的噪声，得到约束粒子；根据所述第三时刻的多目标观测集合和所述似然函数，得到所述第三时刻的多目标量测集合；根据所述多目标量测集合更新所述约束粒子，得到更新粒子；以所述更新粒子的概率为权重，加权平均所述更新粒子，得到所述第三时刻的多目标状态集合作为所述第三时刻的多目标检测结果。5.根据权利要求4所述的基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，还包括：根据所述第三时刻的多目标检测结果对所述更新粒子进行重采样，得到重采样粒子；所述重采样粒子的分布密度与所述更新粒子的概率成正比，且所述重采样粒子的概率为设定值。6.根据权利要求4所述的基于车载毫米波雷达的多目标检测方法，其特征在于，在所述以所述更新粒子的概率为权重，加权平均所述更新粒子，得到所述第三时刻的多目标状态2CN114137525A权利要求书2/2页集合作为所述第三时刻的多目标检测结果的步骤后，还包括：确定所述似然函数未收敛，则根据所述约束粒子和所述多目标量测集合，利用贝叶斯递推公式更新所述似然函数。7.一种基于车载毫米波雷达的多目标检测系统，其特征在于，包括：状态模块，用于根据状态模型构建多目标检测的状态转移函数；所述状态模型是根据第一时刻的多目标状态集合得到第二时刻的多目标预测状态集合的模型；所多目标状态集合是随机有限集，包括至少两个目标的状态变量；所述多目标预测状态集合是随机有限集，包括至少两个目标的状态变量预测值；量测模块，用于根据量测模型构建多目标检测的似然函数；所述量测模型是根据多目标观测集合得到多目标量测集合的模型；所述多目标观测集合是