[发明专利]一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法

权利要求书

1.一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于，包括如下内容：

步骤一、雷达实时采集停车场内所有物体的反射的电磁波数据信息，所述电磁波数据信息包括位置、速度、角度、多普勒系数和回波强度；

步骤二、根据多普勒系数将物体分为静止物体和运动物体，确定目标车辆所在位置处的回波强度范围，根据回波强度及位置判断运动物体噪声类型；

步骤三、消除静止物体噪声和运动物体噪声，所述运动物体噪声包括除目标车辆以外的运动物体噪声、运动物体产生的虚假检测点；

根据所述虚假检测点的位置，将虚假检测点分为就近的虚假检测点和远处的虚假检测点；

(1)针对就近的虚假检测点：当虚假检测点距离目标1-1.5米范围内，并且其回波强度处于目标所在位置处的回波强度范围内时，将该虚假检测点当作目标处理；

(2)针对远处的虚假检测点：设定回波强度阈值，当其回波强度小于所述回波强度阈值时，滤除该虚假检测点；根据停车场车道及停车位区域的坐标位置，划分出感兴趣的区域ROI，当虚假检测点的坐标在ROI以外时，直接滤除，当虚假检测点的坐标在ROI内时，通过聚类计算密度去除；

所述运动物体噪声包括目标车辆以外的非汽车位移物体噪声，将该物体的回波强度与所在位置处目标的回波强度范围进行比较，确定该目标是否是汽车，滤除非汽车信息；针对滤除后的噪声信息，对目标点云数据进行聚类，得到不同目标类簇，计算每个类簇的面积，设定面积阈值，滤除面积小于所述面积阈值的点。

2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：采用零多普勒通道目标消除所述静止物体噪声。

3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：当所述虚假检测点与其他动态目标的检测点重合时，将其作为其他动态目标的检测点处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：所述运动物体噪声包括目标车辆以外的其他汽车信息，对目标点云数据进行聚类，得到不同目标类簇，对不同簇进行跟踪滤波处理，区分动态目标汽车和其他汽车，滤除其他汽车信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：采用扩展卡尔曼滤波算法对不同簇进行跟踪滤波处理。

6.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：所述运动物体噪声包括微动物体噪声，设定多普勒系数阈值，当该物体的多普勒系数小于所述多普勒系数阈值时，确定该物体为微动物体，滤除微动物体信息。

7.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的停车场噪声消除方法，其特征在于：当目标处于多个雷达交叉区域时，雷达数据以停车场平面图的坐标系为标准坐标系进行坐标转换，将各雷达数据融合到同一平面图的同一坐标系中，使得在坐标系中有多组车辆点云数据；直接滤除在交叉区域以外的数据；对多组点云数据进行聚类，根据聚类中心点和实际车辆大小，得到一个以聚类中心点为中心的区域，该区域即为实际车辆所在位置，滤除区域外的数据。