一种车轮特征识别方法.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CN114137514A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111199963.5(22)申请日2021.10.14(71)申请人惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司地址516006广东省惠州市仲恺高新区和畅五路西103号(72)发明人徐天唐恺叶嘉宾王宁(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102代理人练逸夫(51)Int.Cl.G01S13/88(2006.01)G01S7/02(2006.01)G06K9/00(2022.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种车轮特征识别方法(57)摘要本申请涉及一种车轮特征识别方法，应用于汽车电子产品中，所述方法包括：S1，确定目标车轮的多普勒维搜索范围，并在搜索范围获取目标车轮的初始信号；S2，对所述初始信号的距离项多普勒维进行恒虚预警处理，获取目标数组；S3，通过累加所述目标数组的各元素，获取目标点数；S4，判断目标点数是否大于等于预设轮胎点数；S5，若是根据目标点数，获取车轮特征数组；S6，否则重复步骤S1‑S4，对所述目标数组进行填充迭代。本申请的有益效果是：本申请有效的排除轮胎产生的虚假目标点，防止在数据处理中对轨迹产生干扰。CN114137514ACN114137514A权利要求书1/2页1.一种车轮特征识别方法，其特征在于，应用于汽车电子产品中，所述方法包括：S1，确定目标车轮的多普勒维搜索范围，并在搜索范围获取目标车轮的初始信号；S2，对所述初始信号的距离项多普勒维进行恒虚预警处理，获取目标数组；S3，通过累加所述目标数组的各元素，获取目标点数；S4，判断目标点数是否大于等于预设轮胎点数；S5，若是根据目标点数，获取车轮特征数组；S6，否则重复步骤S1‑S4，对所述目标数组进行填充迭代。2.根据权利要求1所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述确认目标车轮的多普勒维搜索范围，包括：通过距离分辨率判断车轮在距离维横跨的采样点个数n，将n个距离项的数据作为车轮数据的搜索范围进行搜索；所述搜索范围通过以下公式确定：其中，l为车轮直径。3.根据权利要求1所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，在所述步骤S2中，包括：将所述初始信号依次进行滑窗选取处理选取目标点，并对目标点通过峰值筛选，获取目标数组。4.根据权利要求3所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，所述将所述初始点数依次进行滑窗选取处理选取目标点，包括：在被检对象相邻两侧设置保护单元，并将保护单元两侧的选取区域划分为左窗X、右窗Y；对所述左窗X、所述右窗Y的各点进行求和平均计算，将被检对象的幅值与预设的自适应阈值进行比较，获取目标点。5.根据权利要求4所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，所述预设自适应阈值为包括左窗X和右窗Y的平均值、左窗X和右窗Y的较小值、左窗X和右窗Y的较大值中任一种。6.根据权利要求4所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，所述对目标点通过峰值筛选，获取目标数组，包括：删除周围点幅值高于目标点的结果，并将剩余目标点数存入目标数组目标数组其中，ai越大，说明在相同距离，同距不同速的目标越多，越类似车轮状态。7.根据权利要求6所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，在步骤S5中，所述根据目标点数，获取车轮特征数组，包括：获取当前距离项数γ，计算车轮目标位置k，其公式为：其中，Rmax为最大识别距离；将所述车轮目标位置k的距离项设为轮胎特征观察中心点，存入轮胎特征数据K并清空目标数组。8.根据权利要求7所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，重复所述步骤S2‑S5，将所有初始信号都进行恒虚预警处理后，若所述轮胎特征数据K不为空，则根据所述轮胎特征2CN114137514A权利要求书2/2页数据K获取轮胎特征点。9.根据权利要求8所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，所述根据所述轮胎特征数据K，获取轮胎特征点，具体包括以下步骤：S7，将轮胎特征数据K的轮胎特征观察中心点ki作为车轮中心，计算纵向距离：yj＝ki*ΔR*cos(θj)…(4)，将纵向距离范围在或内的点h筛选出来；S8，若点h大于b，则通过角度计算出横向距离方位：xj＝ki*ΔR*sin(θj)…(5)，在xj中筛选轮胎特征中心xmid，并取轮胎特征中心xmid±ΔR容差的目标特征点，若目标特征点数大于等于c，则目标特征点数为轮胎特征点；其中，b、c为自然数，b、c根据雷达性能参数及实车情况进行调整。10.根据权利要求9所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，所述轮胎特征中心xmid为在xj的横向距离选取的中位数或众数或平均值。11.根据权利要求9所述的一种车轮特征识别方法，其特征在于，在所述