一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法及系统.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CN112731296A(43)申请公布日2021.04.30(21)申请号202011367076.X(22)申请日2020.11.30(71)申请人惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司地址516006广东省惠州市仲恺高新区和畅五路西8号投资控股大厦(72)发明人刘加欢(74)专利代理机构广东创合知识产权代理有限公司44690代理人韩淑英(51)Int.Cl.G01S7/02(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法及系统(57)摘要本发明提供一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法及系统，对当前帧点迹数据进行凝聚时，优先根据上一帧航迹信息反馈的目标位置预测值、多普勒速度、目标长宽信息进行航迹与点迹关联聚类，然后再对剩余点迹进行点迹级凝聚处理，从而避免大目标分裂与临近目标合并问题难以兼并处理的痛点，有效解决汽车毫米波雷达大目标分裂问题。且本发明在航迹与点迹关联聚类过程中，利用目标识别结果对聚类之后得到的长宽信息进行修正，确保输出更为可靠的目标尺寸特征信息。CN112731296ACN112731296A权利要求书1/3页1.一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取当前帧点迹数据；S2：获取上一帧航迹与识别结果；S3：基于目标航迹与识别结果的点迹凝聚；S4：对S3所述点迹凝聚后剩余的原始点迹进行点迹聚类处理，并对同一聚类标志的点迹进行凝聚。2.根据权利要求1所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S1包括：S11：获取最新一帧原始点迹数据，其中N为原始点迹数量，每个点迹表示为，为距离信息，为方位角信息，为径向速度信息；S12：将点迹数据转换到笛卡尔坐标系中得到，其中，和分别为原始点迹在笛卡尔坐标系下的位置信息：，。3.根据权利要求1所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S2包括：S21：获取上一帧航迹信息，为航迹数量，每条航迹包含的信息为：，其中，和为上一帧目标在笛卡尔坐标系下的位置坐标，为速度，和为加速度，为径向速度信息，分别为目标长宽信息，为目标识别分类结果；S22：预测当前帧目标位置：，，其中，t为帧间时间间隔。4.根据权利要求1所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S3包括：S31：初始化点迹关联标志为：；S32：将目标航迹与点迹关联，如果，执行步骤S33；否则，重复执行步骤S32，直至遍历所有点迹；S33：点迹关联与目标航迹，若满足以下条件：，则执行步骤S34；否则，执行步骤S32，直至遍历所有点迹；2CN112731296A权利要求书2/3页其中，，和分别为宽度、长度、速度关联门限；S34：点迹聚类标记为：；S35：重复以上步骤S32，S33，和S34，直至所有点迹遍历完成;S36:继续执行步骤S32直至遍历所有航迹。5.根据权利要求4所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S35还包括：对所有点迹聚类标志为点迹，进行凝聚，凝聚后的点迹信息为：，其中：；；；；；。6.根据权利要求5所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S35还包括：对于每一类目标，设定一个最大宽度，最小宽度，最大长度，最小长度；根据目标识别分类结果对点迹长宽信息进行修正：。7.根据权利要求1所述的汽车毫米波雷达点迹凝聚方法，其特征在于，所述S4还包括：对所有的点迹进行点迹聚类处理，其聚类标志最小为：，并对同一聚类标志的点迹，进行凝聚。3CN112731296A权利要求书3/3页8.一种应用权利要求1‑7所述汽车毫米波雷达点迹凝聚方法的系统，其特征在于，至少包括：数据收发模块，用于接收雷达原始回波数据，发送点迹和航迹信息；信号处理模块，用于对原始回波进行处理，得到原始点迹信息；点迹预处理模块，用于对原始点迹进行校准，异常点剔除，和点迹凝聚；数据处理模块，用于对预处理后的点迹进行跟踪，和识别处理，得到航迹信息与目标识别结果。9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括目标识别模块，用于对不同类型，尺寸的目标进行分类。10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括目标跟踪模块，将点迹凝聚得到的目标长宽信息与数据处理过程中的点迹关联，航迹融合，实现目标识别过程。4CN112731296A说明书1/7页一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法及系统技术领域[0001]本发明涉及雷达信号处理领域，尤其是涉及一种汽车毫米波雷达点迹凝聚方法及系统。背景技术[0002]在汽车主动安全领域，汽车毫米波雷达传感器是智能汽车上必不可少的关键部件，其备较强的抗干扰能力，够在全天候快速感知车辆周边环境物体距离、速度、方位角等信息。利用毫米波雷达可以实现自适应巡