[发明专利]一种车载雷达数据跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种车载雷达数据跟踪方法，其特征在于，包括：

获取当前时刻目标跟踪器在车身坐标系下的第一状态预测值；

依据所述第一状态预测值，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，其中，各个雷达的波束覆盖区域不同；

将所述第一状态预测值转换为波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达对应的雷达坐标系下的第二状态预测值；

将所述第二状态预测值依据预设转换公式转换为第三状态预测值，所述预设转换公式为：

其中，为第二状态预测值，所述第二状态预测值包括:横向预测距离x_c(n,p_i)、横向预测速度纵向预测距离y_c(n,p_i)和纵向预测速速u_c(n,p_i)为第三状态预测值，r_c(n,p_i)为n时刻所述目标跟踪器相对p_i号雷达的预测距离，v_c(n,p_i)为n时刻所述目标跟踪器相对p_i号雷达的预测速度，sinθ_c(n,p_i)为n时刻所述目标跟踪器相对p_i号雷达的预测角度；所述第三状态预测值与波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达的各个观测量参数相同；根据所述第三状态预测值或所述第二状态预测值从所述各个观测量中确定出位于所述目标跟踪器邻域内的观测量，其中，位于所述目标跟踪器邻域内的观测量为：处于所述目标跟踪器预设范围区域内的所述各个观测量，所述预设范围区域包括：当前雷达的方位角正弦邻域半径、当前雷达的距离邻域半径和当前雷达的速度邻域半径内；根据所述第三状态预测值或所述第二状态预测值从位于所述目标跟踪器邻域内的观测量中选择与所述目标跟踪器最近的观测量作为所述目标跟踪器的关联点；确定与所述关联点对应卡尔曼滤波增益，依据所述关联点、所述卡尔曼滤波增益和所述第三状态预测值，对所述第二状态预测值进行更新，得到第一状态估计值；

将所述第一状态估计值转换为所述车身坐标系下的第二状态估计值；

依据所述第二状态估计值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第一状态预测值，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，包括：

根据所述第一状态预测值确定所述目标跟踪器所在位置；

将所述目标跟踪器所在位置与各个雷达的波束覆盖区域进行对比，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第二状态估计值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值，包括：

获取所述第二状态估计值的数量；

判断所述数量是否为1；

若是，将所述第二状态估计值作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值；

若否，对所述第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值，包括：

获取各个所述关联点对应的幅度状态量和距离状态量；

依据所述幅度状态量和所述距离状态量确定各个所述第二状态估计值对应的权重；

依据各个权重对所述各个第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。