CN108226924B - 基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用 - Google Patents

基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用 Download PDF

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CN108226924B CN201810027242.8A CN201810027242A CN108226924B CN 108226924 B CN108226924 B CN 108226924B CN 201810027242 A CN201810027242 A CN 201810027242A CN 108226924 B CN108226924 B CN 108226924B
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Abstract

一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，包括步骤：利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取目标物体的点阵；对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，并在已绘测地图中下载当前位置所属区域内已有的静态动态目标；将下载的静态动态目标分别与采集的静态动态目标进行计算，得到车辆及其周围环境的静态动态目标信息。由于通过毫米波雷达采集环境信息不易受环境影响，并利用采集的环境信息对车辆进行实时定位及制作实时高精地图，扩展了路况信息实时采集的范围，并且将有关信息显示在车内人机交互界面，帮助驾驶员在视野不佳时了解车辆周围的静态和动态信息。

Description

基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用
技术领域
本发明涉及汽车行驶环境探测技术领域，具体涉及基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用。
背景技术
目前大量使用的高精地图资料收集方法还是利用顶部安装了360度摄像机，如，双目摄像头或者激光雷达的地图采集车，它们的原理是通过算法对传感器获取的图像进行分析处理，获取周围环境的信息，但是据搜狐网报道，百度作为目前国内最大的地图采集车队，拥有280辆采集车，这280辆采集车要收集960万平方公里土地的道路信息需要相当长的时间，加上中国道路变化很快，不能收集实时路况信息；另外，摄像头或激光雷达比较容易受到天气情况影响，在天气恶劣、能见度低的情况下不能提供有效的全面的信息，如，夜间、大雾、暴雨、强光、PM2.5过高的情况下；因此，如何对汽车行驶环境信息进行采集，并利用采集的环境信息对汽车辅助行驶及绘制动态高精地图带来一定的利用价值。
发明内容
本申请提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用。
根据第一方面，一种实施例中提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取目标物体的点阵；
对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量；
将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹。
一种实施例中，点阵中的每个点包括以下基本数据：
目标物体与毫米波雷达的实际距离；
目标物体与毫米波雷达的相对速度；
目标物体与毫米波雷达连线的水平角度；
目标物体与毫米波雷达连线的垂直角度；
目标物体的毫米波雷达散射截面。
一种实施例中，对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标，具体包括：
对点阵的所有点按照预设参数及预定义区间进行归类，将各个点归类为不同类别的目标物体；
根据所述目标物体与毫米波雷达的相对速度判断其为静态目标或动态目标。
一种实施例中，将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息，具体包括步骤：
将下载的静态目标在导航系统中的绝对坐标进行坐标转化，转化成以车辆为原点的相对坐标；
将下载的静态目标的相对坐标作为经验值；
将毫米波雷达采集的静态目标的相对坐标作为测量值；
将毫米波雷达和当前已绘测地图的精度作为偏差值；
利用卡尔曼滤波推算出采集的静态目标的实际相对坐标；
根据所述静态目标的实际相对坐标确定车辆当前的实际定位信息。
一种实施例中，将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹，具体包括步骤：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
以将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹。
一种实施例中，当前位置所属区域是指：以车辆在已绘测地图中的当前位置的绝对坐标为圆心，在预设半径范围内的区域。
一种实施例中，还包括在已绘测地图中根据动态目标的速度和运动轨迹更新所述车辆当前位置所属区域内的动态目标的步骤。
一种实施例中，还包括在已绘测地图中根据静态目标的实际相对坐标更新所述车辆当前位置所属区域内的静态目标的步骤。
根据第二方面，一种实施例中提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置，包括：毫米波雷达、终端模块和云端；
毫米波雷达、终端模块和云端两两通讯连接；
毫米波雷达用以执行如下操作：
在车辆行驶过程中，对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵；
对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
终端模块内置有GNSS接收器和通讯天线，终端模块用以执行如下操作：
通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置；
云端包括数据库，数据库内存储有已绘测地图；
终端模块还用以执行如下操作：
通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量；
将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
将车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息、动态目标的速度和运动轨迹存储至云端。
一种实施例中，终端模块为车载终端或移动终端。
根据第三方面，一种实施例中提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在汽车辅助行驶的应用，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取目标物体的点阵，并对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量；
将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
将车辆当前行驶周围环境的静态目标的位置信息及动态目标的速度和运动轨迹显示于车辆内的人机交互界面上。
根据第四方面，一种实施例中提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在高精地图动态制作的应用，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵，并对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量；
将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
根据车辆当前行驶周围环境的静态目标对已绘测地图中当前位置所属区域的静态目标进行修正，并根据修正后的静态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的静态目标进行更新；
根据车辆当前行驶周围环境的动态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的动态目标进行更新。
依据上述实施例的汽车行驶环境探测方法，由于通过毫米波雷达采集车辆当前行驶的周围环境信息，毫米波雷达不易受环境影响，通过对采集的静态目标和动态目标进行计算，可以精确确定车辆行驶周围环境信息，并利用采集的环境信息对车辆进行实时定位及制作实时高精地图，扩展了路况信息实时采集的范围，并且将有关信息显示在车内人机交互界面，帮助驾驶员在视野不佳时了解车辆周围的静态和动态信息。
附图说明
图1为基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法流程图；
图2为基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置原理图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。
实施例一：
本例提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其流程图如图1所示，具体包括如下步骤。
S1：在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取目标物体的点阵。
具体的，毫米波雷达采集到的目标物体信息呈现出一系列分散的点，该一系列分散的点称为点阵，其中，点阵中的每个点包括以下基本数据：
目标物体与毫米波雷达的实际距离，采用R表示；
目标物体与毫米波雷达的相对速度，采用v表示；
目标物体与毫米波雷达连线的水平角度，采用θ表示；
目标物体与毫米波雷达连线的垂直角度，采用
Figure BDA0001545358750000051
表示；
目标物体的毫米波雷达散射截面，采用RCS表示。
S2：对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标。
具体的，对步骤S1采集的点阵中的所有点按照预设参数及预定义区间进行归类，将各个点归类为不同类别的目标物体，需要说明的是，不同类别目标物体的预设参数及预定义区间不同，例如，护栏的预设参数是：水平沿着xy方向延伸；树木的预设参数是：垂直沿着z方向延伸；预定义区间是根据毫米波雷达探测的精度和分辨率定义的，当某些点的各项预定参数均在该同一预定义区间内时，则这些点被归纳为同一物体，当然，目标物体与毫米波雷达的实际距离、目标物体与毫米波雷达的相对速度及目标物体的毫米波雷达散射截面对区分目标的作用也比较大，因此，本例的预定义区间与角度区间相比，预定义区间相对较小，角度的区间相对较大。
对点阵中的所有点进行归类后，根据目标物体与毫米波雷达的相对速度判断其为静态目标或动态目标，如，若判断到目标物体与毫米波雷达的相对速度为大面积等速点阵，则该目标物体为固定物体。
另外，根据RCS及垂直角度可以推测出目标的分类，例如动态目标：卡车、轿车、摩托车、行人等，静态目标：护栏、交通标识牌、树木等。
S3：通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量。
需要说明的是，当前位置所属区域是指：以车辆在已绘测地图中的当前位置的绝对坐标为圆心，在预设半径范围内的区域。如，通过卫星定位信号可以确定当前车辆在导航系统中的绝对坐标，该绝对坐由导航系统的坐标系统决定，选取这个绝对坐标一定半径范围内的区域，从云端下载已绘测地图中当前区域内所有的目标特征点信息，包括绝对坐标、高度、速度和分类，然后，将这些信息存储在毫米波雷达的存储器。
S4：将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息。
通过步骤S3将静态目标和动态目标下载到毫米波雷达存储器后，毫米波雷达的DSP对下载的静态目标和采用的点阵进行以下近似计算：
将下载的静态目标在导航系统中的绝对坐标进行坐标转化，转化成以车辆为原点的相对坐标；
将下载的静态目标的相对坐标作为经验值；
将毫米波雷达采集的静态目标的相对坐标作为测量值；
本例中以毫米波雷达位置为原点，根据R、θ和
Figure BDA0001545358750000064
计算出静态目标和动态目标的相对坐标，其计算公式如下：
Figure BDA0001545358750000061
Figure BDA0001545358750000062
Figure BDA0001545358750000063
将毫米波雷达和当前已绘测地图的精度作为偏差值；
利用卡尔曼滤波推算出采集的静态目标的实际相对坐标；
根据静态目标的实际相对坐标确定车辆当前的实际定位信息。
通过上述计算得出最终的车辆及周围静态位置信息，并标明三维坐标，可以对车辆和周围静态目标进行精度达到厘米级的定位。
S5：将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹。
同样的，毫米波雷达的DSP对采集的动态目标进行以下计算：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
以将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹。
需要说明的是，毫米波雷达将车辆的定位信息、周围环境的静态目标及动态目标的精确坐标和速度矢量传送至云端储存，云端数据库通过大量车载雷达上传的静态目标坐标信息进行分布计算，最终得出更精确的静态目标坐标，并在已绘测地图中根据静态目标的实际相对坐标更新车辆当前位置所属区域内的静态目标坐标。同样的，云端数据库也通过大量车载雷达上传的动态目标的运动轨迹，对动态目标的运动做出估算，并在已绘测地图中更新车辆当前位置所属区域内的动态目标的运动，如此不断的更新静态目标信息和估算动态目标的运动轨迹，采集的数据越多，对车辆及静态目标的定位就越精确，对动态目标的估算就越准确。
毫米波雷达将当前点阵的特征点的参数传送给云端的过程是：将静态目标的实际相对坐标通过最初的坐标转换公式转换回成导航系统的绝对坐标系统，和实际的速度矢量、RCS以及坐标推算中产生的方差(实际值相对于经验值)一起作为当前点阵的特征点的参数传送给云端，在云端数据库中对每个特征点的绝对坐标、速度和RCS根据毫米波雷达传输的数据通过用实际值和方差进行正态分布计算的方式进行更新。
通过本例提供的汽车行驶环境探测方法，能对汽车行驶环境信息进行精确的探测，将探测的精确数据提供更好的扩展服务。
实施例二：
基于实施例一，本例提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置，其原理图如图2所示，包括毫米波需达、终端模块和云端，毫米波雷达、终端模块和云端两两通讯连接，其中，毫米波雷达具有DSP芯片和相应的存储器，终端模块可以是车载终端也可以是移动终端，只要该终端具有GNSS接收器和通讯天线即可，云端包括数据库，该数据库内存储有已绘测地图。
本例的毫米波雷达用以执行如下操作：
在车辆行驶过程中，对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵；
对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标。
本例的终端模块用以执行以下操作：
通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置；
通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至毫米波雷达。
本例的毫米波雷达用以执行以下操作：
将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
将车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息、动态目标的速度和运动轨迹存储至云端。
需要说明的是，本例的毫米波雷达、终端模块和云端的具体工作方式及涉及的具体细节请参考实施例一，本例不作赘述。
实施例三：
基于实施例一和实施例二，本例提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在汽车辅助行驶的应用，其具体通过以下步骤实现：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵，并对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至所述毫米波雷达；
通过毫米波雷达将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
将车辆当前行驶周围环境的静态目标的位置信息及动态目标的速度和运动轨迹显示于车辆内的人机交互界面上。
上述步骤的具体实现请参考实施例一，本例不作赘述，当车辆通过前装或/和后装毫米波雷达后，通过上述步骤后，该毫米波雷达能将车辆周围静态动态目标以点或者轮廓的形式显示在车内人机交互界面上，以俯视或第一视角给驾驶员在视野不佳时提供参考，如大雾时在车内显示屏上显示道路方向及周围车辆与自己车辆的轮廓；有必要时对驾驶员发出光亮、声音、或震动的警告提示；还可以通过与前方车辆的相对距离和相对高度的变化计算出道路曲度，以达到对道路曲度提醒的目的。
实施例四：
基于实施例一和实施例二，本例提供一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在高精地图动态制作的应用，其具体通过以下步骤实现：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵，并对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至所述毫米波雷达；
通过毫米波雷达将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹；
将车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息、动态目标的速度和运动轨迹存储至所述云端；
在云端，根据车辆当前行驶周围环境的静态目标对已绘测地图中当前位置所属区域的静态目标进行修正，并根据修正后的静态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的静态目标进行更新；
根据车辆当前行驶周围环境的动态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的动态目标进行更新。
上述步骤的具体实现请参考实施例一，本例不作赘述，当车辆通过前装或/和后装毫米波雷达后，通过上述步骤后，该毫米波雷达计算后的静态目标和动态目标上传至云端，供后台通过云端获取更新的动态数据，以实现实时更新已绘测的地图。
在其他实施例中，还可以将基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置应用在实时停车场信息中，如，一辆载有该汽车行驶环境探测装置的车辆从在高精地图上标记为停车位旁边驶过，通过毫米波雷达扫描这个停车位上是否停有车辆，然后将信息上传至云端，在云端更新该停车位信息，如：扫描时间、停车位编号、状态信息(空/被占)，以便其他车辆从云端获取该停车场中停车位的信息。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (11)

1.一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵；
对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量；
将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的所述动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹，具体包括：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹。
2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，所述点阵中的每个点包括以下基本数据：
目标物体与毫米波雷达的实际距离；
目标物体与毫米波雷达的相对速度；
目标物体与毫米波雷达连线的水平角度；
目标物体与毫米波雷达连线的垂直角度；
目标物体的毫米波雷达散射截面。
3.如权利要求2所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，所述对采集的点阵进行划分，获得静态目标和动态目标，具体包括：
对点阵的所有点按照预设参数及预定义区间进行归类，将各个点归类为不同类别的目标物体；
根据所述目标物体与毫米波雷达的相对速度判断其为静态目标或动态目标。
4.如权利要求2所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，所述将下载的静态目标与采集的静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息，具体包括步骤：
将下载的静态目标在导航系统中的绝对坐标进行坐标转化，转化成以车辆为原点的相对坐标；
将下载的静态目标的相对坐标作为经验值；
将毫米波雷达采集的静态目标的相对坐标作为测量值；
将毫米波雷达和当前已绘测地图的精度作为偏差值；
利用卡尔曼滤波推算出采集的静态目标的实际相对坐标；
根据所述静态目标的实际相对坐标确定车辆当前的实际定位信息。
5.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，所述当前位置所属区域是指：以车辆在已绘测地图中的当前位置的绝对坐标为圆心，在预设半径范围内的区域。
6.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，还包括在已绘测地图中根据动态目标的速度和运动轨迹更新所述车辆当前位置所属区域内的动态目标的步骤。
7.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法，其特征在于，还包括在已绘测地图中根据静态目标的实际相对坐标更新所述车辆当前位置所属区域内的静态目标的步骤。
8.一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置，其特征在于，包括：毫米波雷达、终端模块和云端；
所述毫米波雷达、终端模块和云端两两通讯连接；
所述毫米波雷达用以执行如下操作：
在车辆行驶过程中，对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵；
对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
所述终端模块内置有GNSS接收器和通讯天线，所述终端模块用以执行如下操作：
通过GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置；
所述云端包括数据库，所述数据库内存储有已绘测地图；
所述终端模块还用以执行如下操作：
通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至所述毫米波雷达；
所述毫米波雷达还用以执行以下操作：
将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的所述动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹，具体包括：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹；
将所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息、动态目标的速度和运动轨迹存储至所述云端。
9.如权利要求8所述的基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置，其特征在于，所述终端模块为车载终端或移动终端。
10.一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在汽车辅助行驶的应用方法，其特征在于，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵，并对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至所述毫米波雷达；
通过所述毫米波雷达将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的所述动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹，具体包括：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹；
将所述车辆当前行驶周围环境的静态目标的位置信息及动态目标的速度和运动轨迹显示于车辆内的人机交互界面上。
11.一种基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测装置在高精地图动态制作的应用方法，其特征在于，包括步骤：
在车辆行驶过程中，利用毫米波雷达对车辆当前行驶的周围环境的目标物体进行采集，获取所述目标物体的点阵，并对采集的所述点阵进行划分，获得静态目标和动态目标；
通过终端模块的GNSS接收器确定车辆在已绘测地图中的当前位置，同时，通过通讯天线从云端下载已绘测地图，并在已绘测地图中下载所述当前位置所属区域内已有的静态目标的位置信息和已有的动态目标的位置信息及速度矢量，并存储至所述毫米波雷达；
通过所述毫米波雷达将下载的所述静态目标与采集的所述静态目标进行比对计算，得到所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息；
将下载的所述动态目标与采集的所述动态目标进行速度矢量计算，得到车辆周围环境的动态目标的速度和运动轨迹，具体包括：
根据毫米波雷达当前采集的静态目标的相对速度信息估算出车辆的当前车速；
逐一将车辆的当前车速和采集到的各个动态目标的相对速度相加，得到各个动态目标的绝对速度；
将各个动态目标与毫米波雷达之间的连线作为各个动态目标的绝对速度的方向，将各个动态目标的绝对速度矢量与下载的相应动态目标的绝对速度矢量进行矢量运算，得到各个动态目标的实际速度矢量；
根据各个动态目标的实际速度矢量及其坐标变化，得到各个动态目标的运动轨迹；
将所述车辆当前行驶的定位信息及其周围环境的静态目标的位置信息、动态目标的速度和运动轨迹存储至所述云端；
在云端，根据所述车辆当前行驶周围环境的静态目标对已绘测地图中当前位置所属区域的静态目标进行修正，并根据修正后的静态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的静态目标进行更新；
根据所述车辆当前行驶周围环境的动态目标对当前位置所属区域的已绘测地图中的动态目标进行更新。
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