[发明专利]面向云控智能底盘的车载毫米波雷达多目标探测方法

说明书

本发明公开了一种面向云控智能底盘的车载毫米波雷达多目标探测方法，步骤如下：步骤1）：量测数据预处理；步骤2）：航迹状态预测；步骤3）：量测数据分配；步骤4）：量测数据关联；步骤5）：状态更新；步骤6）：航迹管理。本发明通过研究基于概率数据关联的单传感器情况下的多个运动目标的稳定跟踪问题，引入航迹存在概率，提出了航迹的联合集成概率数据关联算法，使航迹的确定和删除归入统一的处理，有效地解决传统数据关联的方法中只考虑关联结果而没有考虑关联的质量所导致的误差不确定性问题。

技术领域

本发明属于自动驾驶环境感知领域，具体涉及一种面向云控智能底盘的车载毫米波雷达多目标探测方法。

背景技术

随着汽车的重量的不断提高，道路上的汽车越来越多，交通事故也随之越来越多，交通安全问题也不断被更多人关心。在汽车电子技术的不断发展中，已经发展形成了以下几种安全驾驶辅助技术，为驾驶员提供必要的安全保障：

(1)自适应巡航ACC(Adaptive cruise control)：在道路环境良好，路上行人和车辆较少的情况下，车辆允许驾驶员将汽车的驾驶权交给自适应巡航，自适应巡航能够根据道路状况自主地选择合适的驾驶措施，例如遇到行人或车辆避让或减速，使汽车能够基本保持一定的速度行驶。

(2)防碰撞CAS(Collision Avoidance System)：防碰撞可以及时报警或接管车辆行驶过程中可能发生的碰撞风险。提前警告可能发生的危险，并在特定时间干预车辆的控制采取相应的措施，以防止发生危险。

(3)自动泊车AP(Automatic Parking)：自动泊车可以使车辆根据驾驶员指定的停车位，自动将车辆驶入停车位。

(4)盲点侦测：盲点侦测可以侦测车辆周围的盲点区。

上述驾驶员辅助技术的信号输入模块包括多种传感器，其中和定位有关的包括GPS、惯性传感器部分，还有和感知有关的各种传感器包括摄像头、车载激光雷达，红外和车载毫米波雷达。摄像头通过视觉处理获得车辆前方的目标，其可以直接获得目标的距离。通过计算处理，可以获得目标的速度，但是摄像头严重依赖于环境中的照明程度，并且地面上的水会影响摄像头的检测结果。激光雷达扫描车辆周围的环境以获得车辆周围的点云图，并以三维方式重建环境。激光雷达可以获取大量的环境信息，对小目标的检测效果很好，但也存在一些缺点：激光雷达需要处理的数据量很大，在雨天和雾天的环境下检测将受到很大影响，并且无法测量车辆的速度。毫米波雷达可以直接获取目标速度，距离和方向角度的信息，由于毫米波雷达发射的电磁波受环境的影响较小可以在恶劣天气工作，同时由于毫米波雷达是利用了电磁波反射，在夜间环境中同样能够有效检测，具有全天候检测能力。

中国发明专利申请号为CN201910355156.4，名称为“一种车载毫米波雷达装置及目标探测方法”，其能够有效滤除轨道交通两边的栅栏，便于用户进行决策，但在目标存在机动、轨迹存在交叉的情况下该方法不能保持一个较高的跟踪精度。

发明内容

针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供面向云控智能底盘的车载毫米波雷达多目标探测方法，其通过研究基于概率数据关联的单传感器情况下的多个运动目标的稳定跟踪问题，引入航迹存在概率，提出了航迹的联合集成概率数据关联算法，使航迹的确定和删除归入统一的处理，有效地解决传统数据关联的方法中只考虑关联结果而没有考虑关联的质量所导致的误差不确定性问题。在当前传统车辆多目标探测技术的基础上，进一步提升了车辆的多目标探测能力，实现了云控智能底盘动态协调控制技术所需的实时环境感知。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

本发明的一种面向云控智能底盘的车载毫米波雷达多目标探测方法，步骤如下：

步骤1)：量测数据预处理：在云端服务器对毫米波雷达输出的数据进行雷达数据预处理，包括：空间对齐及无效目标分辨；