[发明专利]一种多目标识别和防撞预警方法和系统

说明书

本发明公开了一种多目标识别和防撞预警方法和系统，应用于如FMCW毫米波雷达的多目标识别，首先通过软件算法筛选本周期的初选目标，并进行初选目标的初选目标值与预测值的一致性判断，同时结合生命周期法，在初选目标值与预测值不一致时，设定不同的生命阈值以选择不同的筛选条件获取有效目标值，进而经卡尔曼滤波或卡尔曼滤波初步处理获得下一周期的预测值，并形成迭代，直至初选目标值与预测值一致，获取最优估计值，并发出防撞预警。该方法可降低测量噪点，排除虚警目标，减少漏报现象以及数据不稳定等问题。

技术领域

本发明涉及车载防碰撞技术领域，尤其涉及一种多目标识别和防撞预警方法和系统。

背景技术

目前毫米波雷达测距方式主要有调频连续波(FMCW)测距和脉冲测距，由于脉冲测距对硬件要求高，硬件结构更为复杂，产品造价高，测速易产生误差等缺点，故车载毫米波雷达一般不采用脉冲测距，而选择结构较为简单，成本低的调频连续波(FMCW)毫米波雷达作为车载雷达。

FMCW毫米波雷达被广泛应用于车辆防碰撞领域，其通过发射调频连续波根据多普勒效应来探测前方障碍物距离及速度，预测碰撞时间，根据不同时间阶段促使车辆做出相应的主动操作行为，如产生声，光，震动等行为提示驾驶员，若驾驶员无操作则及时采取制动，提前减速，避免事故发生，有效降低了车辆事故发生率。

虽然FMCW毫米波雷达被广泛使用于汽车防碰撞领域，但由于其设计结构和测距原理的局限，还存在测量噪点多，容易产生虚警目标，存在漏报现象以及数据不稳定等问题，对复杂情况下准确测量危险目标数据存在很大的影响，存在一定的不可靠性。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的是提供一种多目标识别和防撞预警方法和系统，可应用于FMCW毫米波雷达所采集的多目标进行识别，通过软件算法选取有效目标进行追踪，并确定危险目标，并及时通知驾驶员采取制动，提前减速，避免事故发生，有效降低了车辆事故发生率。

为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：

一种多目标识别及车辆防撞预警方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S00，初始化，起始计数值startFlag＝0，周期计数wrong_time＝0，预测值等于初始化值；

进入循环：

步骤S10，获取目标测量数据；进入

步骤S20，从所述目标测量数据中确定初选目标值；进入

步骤S30，根据起始计数值startFlag判断：

当起始计数值startFlag大于设定值时，跳转至步骤S40；

当起始计数值startFlag小于等于设定值时，则起始计数值startFlag加1，初选目标值赋值给有效目标值，有效目标值经卡尔曼滤波初步处理获得下一周期的预测值，跳转至步骤S10，进入下一周期；

步骤S40，初选目标值与预测值的一致性判断：

当判定初选目标值与预测值一致，初选目标值与预测值经卡尔曼滤波后得到最优估计值，周期计数wrong_time＝0，最优估计值经卡尔曼滤波初级处理得出下一周期的预测值，跳转至步骤S10，进入下一周期；同时启动防撞预警；

当判定初选目标值与预测值不一致，则周期计数wrong_time加1；进入

步骤S50，根据周期计数wrong_time选择处理流程，获取有效目标值，有效目标值经卡尔曼滤波或卡尔曼滤波初步处理获得下一周期的预测值，跳转至步骤S10，进入下一周期。

进一步的，所述步骤S50包括：

步骤S501，根据周期计数Wrong_time进行判断：