[发明专利]一种有效障碍物目标确定方法、装置和车辆

说明书

本发明涉及智能驾驶领域，提出了一种有效障碍物目标确定方法、装置及车辆。所述方法在筛选出本车道内的静止目标后，通过持续探测目标的RCS值，计算得到RCS变化率，根据RCS变化率进行有效障碍物概率的计算，判断是否为有效障碍物，所述RCS为雷达散射截面积。所述方法通过目标信息中本来就存在的RCS值来进行非障碍物目标的协同过滤，能够避免雷达系统将车辆上方的交通指示牌等误认是障碍物，同时不需要对雷达系统进行过多的改造，通用性较强。此外，本方法仅需要计算RCS变化率，计算量小，操作简便。

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种有效障碍物目标确定方法、装置和车辆。

背景技术

智能辅助驾驶技术是车辆发展的新趋势，毫米波雷达因其成本较低、探测性能稳定、环境适应性好等特点，广泛应用在自动紧急刹车、自适应巡航等智能辅助驾驶系统中。辅助驾驶系统利用毫米波雷达实时获取前方障碍物的位置、速度等信息，并结合本车的运动状态，计算出安全距离或危险程度等，然后辅助司机做出控制决策。比如自动紧急刹车系统中，若雷达系统检测到前方危险程度较高的目标自车则会产生预警或自动紧急刹车。可以这样说，有效目标的监测是辅助系统做出准确决策的先决条件。

目前常用的车载毫米波雷达都缺少垂直分辨率,只输出有强反射回波目标物的二维信息，即距离本车障碍物的纵向和横向信息，对车辆上方的道路指示牌或交通指示灯等都会无法区分。在实际道路中，道路指示牌或交通指示灯随处可见，然而并不是道路上的真实障碍物，很容易引起本车系统错误的决策。虽然目前大多数采用视觉和毫米波雷达融合的方法可以大大减小系统的误判，但是对于某些路况下，特别是前车静止或低速行驶时，道路上的交通灯或指示牌也会引起错误的关联导致系统误触发。

在现有技术中，毫米波雷达通过目标物的方位角，虽然在一定范围内能区分目标是否为真实障碍物目标，但是这对雷达系统的分辨率要求较高，而且无法分辨在垂直方向上的非障碍物目标。

发明内容

本发明要解决的技术问题是有效障碍物目标确定问题。为了解决上述问题，本发明提出了一种有效障碍物目标确定方法、装置和车辆。本发明具体是以如下技术方案实现的：

本发明的第一个方面提出了一种有效障碍物目标确定方法，所述方法包括：

获得待处理的目标信息；

获得车辆当前行驶车道的车道线信息；

根据所述目标信息和所述车道线信息，判断所述目标信息对应的目标是否位于车辆当前行驶车道内并且为静止状态；

若是，则计算所述目标的RCS变化率，所述RCS为雷达散射截面积；

根据所述目标的RCS变化率，计算目标为有效障碍物的概率；

根据所述有效障碍物概率，判断目标是否为有效障碍物。

进一步地，所述计算所述目标的RCS变化率包括：

根据所述目标信息，获得目标的位置信息；

根据所述目标的位置信息，获得目标距离车辆的纵向距离；

获得各个时刻的RCS值，根据纵向距离和RCS值进行建模，得到公式为：

Z_k＝H_kX+W_k

其中，Z_k为k时刻的目标的RCS值，H_k＝[x_k 1]，其中x_k为目标的纵向距离，W_k为k时刻雷达系统测量噪声值，R_k为测量噪声方差值，X＝[r b]^T为待定系数，所述r为RCS变化率，所述b为偏置值；

采用最小二乘法或者卡尔曼滤波法，对待定系数进行求解。