[发明专利]一种基于4D毫米波雷达的汽车可行驶区域检测方法

权利要求书

1.一种基于4D毫米波雷达的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤，

有效目标点云筛选：利用4D毫米波雷达点云数据经过数据预处理、点云特征识别后，筛选出有效目标点云；

路沿障碍物识别：基于有效目标点云识别可行驶道路两侧的连续凸出障碍物；

可行驶道路提取：根据识别的连续凸出障碍物提取出可行使道路及可行驶道路的特征；

目标障碍物识别：在可行驶道路区域内，利用目标跟踪法识别目标障碍物；

可行驶区域提取：根据目标障碍物的位置和速度信息，计算本车与目标障碍物的相对安全距离，从而提取出本车的可行驶区域。

2.根据权利要求1所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在有效目标点云筛选步骤中，数据预处理为：将云历史数据通过本车行驶轨迹从检测到点云数据时刻补偿到当前点云数据检测时刻下的相对坐标，筛选有效范围内的点云数据；然后通过密度聚类法将点云数据进行聚类，并通过聚类点数判断点云数据是否为噪声点，对噪声点进行过滤；

点云特征识别为：对聚类的点云统计其聚类点数特征、计算点的分布、类的长宽特征以及计算类的平均信噪比特征。

3.根据权利要求2所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，若聚类点数＞3时，即认为当前类为有效类，否则认为是噪声点，对其进行过滤。

4.根据权利要求1所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在路沿障碍物识别步骤中，筛选对地静止的点云数据，将这些点用最小二拟合方法拟合出近似路沿或栏杆的曲线，并通过拟合形状和效果，判断当前道路上是否存在真实的路沿或栏杆；

其中，当对地速度小于0.5m/s时，则认为是对地静止的点云数据。

5.根据权利要求1所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在可行驶道路提取步骤中，通过左右两侧的路沿或栏杆识别估计本车行驶的道路宽度及形状，并基于栏杆的形状预测前方道路的形态。

6.根据权利要求1所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在目标障碍物识别步骤中，筛选道路内侧的点云数据，通过目标初始点的航迹建立、多帧点关联匹配，对同一目标的运动轨迹进行跟踪，得到目标的航迹信息，并利用航迹信息估算目标的运动状态；

其中，利用航迹信息估算目标的运动状态包括车速、航向角和目标大小。

7.根据权利要求1所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在可行驶区域提取步骤中，先根据静止目标障碍物提取出本车的初始可行驶区域，然后根据运动目标障碍物提取出本车的最终可行驶区域。

8.根据权利要求7所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在可行驶区域提取步骤中，根据静止目标障碍物的位置，通过与静止目标障碍物碰撞时间ttc1计算出本车距离静止目标障碍物的相对安全距离，从而提取出本车的初始可行驶区域；其中，与静止目标障碍物碰撞时间ttc1的计算公式为：

ttc1＝dis1/v，dis1表示本车与静止目标障碍物的相对距离，v表示本车的运动速度。

9.根据权利要求7所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，在可行驶区域提取步骤中，根据运动目标障碍物的位置和速度，通过与运动目标障碍物碰撞时间ttc2计算出本车距离运动目标障碍物的实时相对安全距离，从而提取出本车的最终可行驶区域；其中，与运动目标障碍物碰撞时间ttc2的计算公式为：

ttc2＝dis2/dv，dis2表示本车与运动目标障碍物的实时相对安全距离，dv表示本车与运动目标障碍物的实时相对速度。

10.根据权利要求8或9所述的汽车可行驶区域检测方法，其特征在于，当ttc1＞3s时，则认为本车与静止目标障碍物处于相对安全距离内；当ttc2＞3s时，则认为本车与运动目标障碍物处于实时相对安全距离内。