[发明专利]基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法

权利要求书

1.一种基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，毫米波雷达发射并接收雷达信号，根据回波信号获取雷达视域内的目标位置信息；

步骤2，根据目标的雷达截面积，筛选出潜在车辆目标；

步骤3，根据回波信号获取步骤2筛选的潜在车辆目标的速度信息；

步骤4，利用恒虚警检测算法，排除潜在的假车辆目标；

步骤5，形成车辆目标的初始航迹，通过运动学模型CTRV和无损卡尔曼滤波器实现车辆目标的航迹跟踪。

2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法，其特征在于，步骤1所述根据回波信号获取雷达视域内的目标位置信息，过程包括：对雷达回波信号进行一维快速傅里叶变换，获得雷达视域内的目标位置信息。

3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法，其特征在于，步骤2所述根据目标的雷达截面积，筛选出潜在车辆目标，具体包括：

设定面积筛选阈值范围(R₁,R₂)；

判断目标的雷达截面积值是否属于范围(R₁,R₂)，若是，认定该目标为潜在车辆目标。

4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法，其特征在于，步骤3所述根据回波信号获取步骤2筛选的潜在车辆目标的速度信息，过程包括：对雷达回波信号进行二维快速傅里叶变换，获得雷达视域内的车辆速度信息。

5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的面向自动驾驶的车辆感知方法，其特征在于，步骤5所述通过运动学模型CTRV和无损卡尔曼滤波器实现车辆目标的航迹跟踪，具体过程包括：

步骤5-1，获取目标车辆当前状态的测量值，包括位置、速度、角度和角速度信息；

步骤5-2，建立目标车辆的CTRV运动模型，计算CTRV运动模型的过程噪声协方差矩阵，并利用过程噪声协方差矩阵生成一个反应目标车辆当前状态的高斯分布sigma点集；

步骤5-3，利用目标车辆的CTRV运动模型的状态转移函数预测目标车辆下一状态的高斯分布sigma点集；

步骤5-4，利用步骤5-3获得的sigma点集计算目标车辆下一个状态分布对应的均值和方差，由此获得目标车辆下一个状态的预测测量值；

步骤5-5，融合CTRV运动模型的先验值、目标车辆下一个状态的实际测量值以及预测测量值，获得目标车辆下一个状态最终的测量值。

重复步骤5-3至步骤5-5，实现车辆目标的航迹跟踪。