CN108415018A - 一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法 Download PDF

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翟元盛
刘伟
王瀚琪
梅思佳
祝铭
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

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Abstract

一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法可分为直道和弯道检测，在直道和弯道行驶时首先要进行区域的简化；本车直行时雷达扫描的前方范围可看作为矩形，矩形的横向和纵向长度值可按照雷达自身的扫描角等参数确定；本车弯道行驶时雷达扫描的前方范围可看作是上下两边平行而左右两边不平行的四边形，四边形左右两边与水平线的夹角可根据建立的弯道模型计算得出；在简化的四边形区域内根据雷达与四边形顶角连线进行区域顺序划分，在划分的区域内计算雷达和目标的理论值，比较理论值和实际值便可确定是否有有效目标存在；本发明在已简化和划分区域内进行顺序检测，提高了目标检测的速度和精度。

Description

一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法
技术领域
本发明涉及的是雷达实时检测前方目标的无人驾驶领域，特别是涉及一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法。
背景技术
毫米波雷达因精度较高，价格较低的优势在无人驾驶领域的应用越来越广泛。目前，毫米波雷达在复杂的环境中进行有效目标的识别时，因信息冗余和检测的无序性直接降低了行车电脑的信息处理处理速度和识别精度，进而对无人驾驶的行车安全造成很大影响。为了进一步提升系统的实时检测能力和鲁棒性，检测区域简化、划分以及按顺序检测，在无人驾驶领域显得越来越重要。
发明内容
针对现有检测方法的不足，本发明的目的在于提供一种可实现毫米波雷达在无人驾驶领域检测目标时快速性和准确性的方法，尽可能的降低冗余信息，提高检测速度。
为实现上述目的，本发明提供一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，毫米波雷达检测可分为直道和弯道检测，在直道和弯道检测时要进行区域简化。
上面所述的目标存在性分析方法，本车直行时雷达扫描的前方范围可看作为矩形，矩形的横向和纵向长度值可按照雷达自身的扫描角等参数确定；本车弯道行驶时雷达扫描的前方范围可看作是上下两边平行而左右两边不平行的四边形，四边形左右两边与水平线的夹角可根据建立的弯道模型计算得出。
一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，在简化的四边形区域内根据雷达与四边形顶角连线进行区域顺序划分，在划分的区域内计算雷达和目标的理论值，比较理论值和实际值便可确定是否有有效目标存在。
本发明提供的一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法的有效收益是：通过检测区域的简化，在复杂的道路环境中很大程度的降低了毫米波雷达采集的冗余信息量，提高了CPU的处理速度；基于简化的区域进行顺序划分和顺序检测，弥补了毫米波雷达无序检测耗时的缺陷，提升了系统检测的精度和快速性。
下面结合附图对本实用新型作进一步描述。
附图说明
附图1是本车直行时的目标检测图；
附图2是本车右转弯区域简化模型图；
附图3是本车右转弯的目标检测图；
具体实施方式
参见附图1所示，自车直行时雷达扫描的前方范围可看作为矩形ABCD，矩形的横向和纵向长度值可按照雷达自身的扫描角等参数确定。矩形ABCD分成了三个区域，分别用区域1、区域2和区域3表示。毫米波雷达在进行扇形扫描时，扫描角度为t，且t随时间的变化而变化。只要求出长度ow的理论值，通过与毫米波雷达测得的实际值作比较，就可知道该区域内是否存在车辆或障碍物。
在区域1内有：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域1内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域1内无车辆或障碍物存在。
在区域2内有AB＝Lzc，且t已知，则：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域2内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域2内无车辆或障碍物存在。
在区域3内有OC＝Lzk/2，t已知，则：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域3内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域3内无车辆或障碍物存在。
参见附图2所示，智能车在右转弯扫描目标时，检测的范围可简化为上图蓝色四边形区域，AB和CD与x轴的夹角分别为α和β，前轮转角为φ。设本车转弯半径为r，轴距为l，车宽为b，由图中的几何关系可知：
结合式最终确定α和β为：
参见附图3所示，四边形ABCD两平行线的距离为Lwc，Lwc可根据车速地纵向分量确定，函数关系为Lwc＝f(vy)。因此，随着车速和前轮转角的不同，四边形的形状也会不断变化。
本车在弯道检测时同样分为三个区域，下面对三个区域分别进行分析。
在区域1中根据正玄定理确定ow的长度，则有：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域1内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域1内无车辆或障碍物存在。
在区域2中确定ow的长度较简单，则有：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域2内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域2内无车辆或障碍物存在。
在区域3中根据正玄定理确定ow的长度，则有：
根据上式求出ow值，如果雷达测量的值小于ow，这说明车辆或障碍物在区域 3内，如果雷达测量的值大于ow，这说明区域3内无车辆或障碍物存在。

Claims (4)

1.一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，其特征在于：毫米波雷达检测可分为直道和弯道检测，在直道和弯道检测时要进行区域简化。
2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，其特征在于：本车直行时雷达扫描的前方范围可看作为矩形，矩形的横向和纵向长度值可按照雷达自身的扫描角等参数确定。
3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，其特征在于：本车弯道行驶时雷达扫描的前方范围可看作是上下两边平行而左右两边不平行的四边形，四边形左右两边与水平线的夹角可根据建立的弯道模型计算得出。
4.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达检测的目标存在性分析方法，其特征在于：在简化的四边形区域内根据雷达与四边形顶角连线进行区域顺序划分，在划分的区域内计算雷达和目标的理论值，比较理论值和实际值便可确定是否有有效目标存在。
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