CN110045345B - 一种毫米波雷达自适应分析方法 - Google Patents

一种毫米波雷达自适应分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110045345B
CN110045345B CN201910183577.3A CN201910183577A CN110045345B CN 110045345 B CN110045345 B CN 110045345B CN 201910183577 A CN201910183577 A CN 201910183577A CN 110045345 B CN110045345 B CN 110045345B
Authority
CN
China
Prior art keywords
analysis
echo data
scale
vector
radar echo
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910183577.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110045345A (zh
Inventor
刘震宇
吴家彦
杨思远
刘昊明
张世伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou University Town Guangong Science And Technology Achievement Transformation Center
Zhongshan Fukun Aviation Technology Co ltd
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN201910183577.3A priority Critical patent/CN110045345B/zh
Publication of CN110045345A publication Critical patent/CN110045345A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110045345B publication Critical patent/CN110045345B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • 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
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及了毫米波雷达应用领域，尤其涉及一种毫米波雷达自适应分析方法，首先通过判断当前周期数据是否触发分析尺度自适应调整机制，然后对上一周期检测到的物体进行有效性分析，计算物体有效重要度，最后实时计算自适应调整的分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明提供的方法，在高速公路等车辆行驶速度比较快的情况下，通过调整分析尺度提高毫米波雷达信号处理的实时性，减少计算量以及节省硬件资源；在城市道路交通和塞车等情况下，根据实际路况自适应分析，重新调整分析尺度，提高分析精度以及降低检测的漏警率。这对于提高毫米波雷达信号处理的性能有重要的意义。

Description

一种毫米波雷达自适应分析方法
技术领域
本发明涉及了毫米波雷达应用领域，尤其涉及一种毫米波雷达自适应分析方法。
背景技术
近年来，随着社会经济的高速发展，交通工具也得到了日新月异的发展。但是，汽车的快速发展和普及也导致了日渐频发的交通事故，严重地威胁了人们的生命财产安全。因此需要从技术层面，研究一种装置能够提前发现危险，减少交通事故的发生，能够对潜在事故做出预判并通过系统反馈对汽车进行相应的调整，ADAS即高级驾驶辅助系统应运而生。汽车防撞雷达的信号处理是ADAS的关键技术之一，常见的汽车防撞雷达有超声波雷达、激光雷达和毫米波雷达，其中车载毫米波雷达的应用比较广泛。毫米波雷达有效频谱带宽为30GHz到300GHz，其波长比较短，体积较小，质量轻，精度高，可以全天候工作，受气候环境的影响小。毫米波是一类使用短波长电磁波的特殊雷达技术，雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡然后发生反射，通过捕捉反射的信号，雷达系统可以确定物体的距离、速度和角度。毫米波雷达的检测能力不仅依靠其自身的硬件条件，还与其信号处理算法有关，信号处理算法的优劣将会影响到雷达的检测能力。
现在一般的雷达信号处理分析方法都是采用固定分析尺度的处理方法，这种固定分析尺度的雷达信号处理方法存在很多缺点。如果分析尺度很大，那么对硬件要求会比较高，实时性差，成本也会相应增加；但是分析尺度不足的话，那么可能满足不了精度要求，容易发生漏警等情况。
在日常的交通中，道路上的物体数量以及移动情况总是在不断变化。在高速公路等场景下，行驶道路上物体较少而且距离比较远，如果采用很高的分析尺度，会造成硬件资源浪费，处理时间长等问题。而且，物体行驶速度很快，对雷达信号处理实时性要求高。这种情况下，采用固定的高分析尺度，将会造成硬件资源的浪费，无法满足雷达检测实时性高的要求。相反，在城市道路交通和塞车等情况下，行驶道路上车辆、行人以及交通设施比较多，距离比较近和移动速度比较缓慢，需要精确的分析。如果采用的分析尺度不满足分析要求导致分析精度不够高，容易造成漏警和交通事故等严重情况的发生。
在现有技术中，还没有根据行驶道路的物体数量、速度和距离等不同情况对雷达数据进行分析尺度自适应调整的方法。因此，自适应调整分析尺度是毫米波雷达信号处理中需要解决的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种毫米波雷达自适应分析方法，用于克服现有技术不能根据路况对雷达回波数据分析尺度自适应调整的问题。
本发明通过以下技术方案予以实现：
一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度；
S2：对上一周期雷达回波数据Dc-1进行有效性分析；
S3：根据S2中Dc-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；
S4：对雷达回波数据Dc进行Nc尺度的分析，生成物体信息向量Vc,Rc,和θc。
优选的，所述步骤S1判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度，其是基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制来实现的，具体包括如下步骤：
S11：判断上两个周期检测到的物体数Tc-1与Tc-2的数量差ΔT是否大于数量差阈值TN；
S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；
S13：计算自适应调整标志位Flag；
S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；
S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否，则分析尺度Nc＝Nc-1，Nc和Nc-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4。
优选的，所述S2包括如下步骤：
S21：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1以及物体计数变量i置0，其中
Figure GDA0003894155970000021
S22：物体计数变量i增加1；
S23：对上一周期雷达回波数据Dc-1的距离向量Rc-1和角度向量θc-1中的第i个物体的距离
Figure GDA0003894155970000031
和角度
Figure GDA0003894155970000032
进行安全区域判断，
Figure GDA0003894155970000033
Figure GDA0003894155970000034
若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；
S24：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1对应元素
Figure GDA0003894155970000035
赋1；
S25：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；
S26：输出物体有效性向量Ec-1。
优选的，所述S3包括如下步骤：
S31：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效重要度Ewc-1，物体重要度向量Wc-1以及物体计数变量i置0，其中Ewc-1＝0，
Figure GDA0003894155970000036
S32：物体计数变量i增加1；
S33：判断上一周期雷达回波数据Dc-1的速度向量Vc-1与距离向量Rc-1中第i个物体行驶方向
Figure GDA0003894155970000037
以及其距离
Figure GDA0003894155970000038
情况，其中
Figure GDA0003894155970000039
若
Figure GDA00038941559700000310
并且
Figure GDA00038941559700000311
大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；
S34：计算第i个物体重要度
Figure GDA00038941559700000312
S35：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；
S36：计算Ewc-1，其中Ewc-1＝Ec-1*(Wc-1)T；
S37：计算新的分析尺度Nc，其中Nc＝Nc-1+Ewc-1*λ，Nc-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；
S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log2(Nc)]计算出自适应分析尺度Nc以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为Nc＝2L。
优选的，所述S4包括如下步骤：
S41：对雷达回波数据Dc进行分析尺度为Nc的频域变换；
S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数Tc；
S43：分别对当前周期雷达回波数据Dc的信息向量以及物体计数变量i置0，其中
Figure GDA00038941559700000313
S44：物体计数变量i增加1；
S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中
Figure GDA0003894155970000041
S46：第i个物体的
Figure GDA0003894155970000042
信息分别作为向量Vc,Rc,θc对应的元素；
S47：判断物体数Tc是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。
本发明的有益效果为：
(1)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法可以在高速道路等高速行驶的情况下，自适应调整分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明所提供的方法可以根据道路情况，计算实时的分析尺度。可以提高毫米波雷达信号处理的实时性以及减少计算量。
(2)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法可以在城市道路和塞车等情况下，根据周围的物体数量自适应调整分析尺度。相对于现有的固定分析尺度的分析方法，本发明所提供的方法可以实时调整分析尺度，提高精度，降低检测的漏警率。
(3)本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法的分析尺度自适应调整基于实际路况，可以根据不同的道路情况通过自适应分析调整分析尺度，具有自动调整的灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种毫米波雷达自适应分析方法流程图；
图2为本发明所提供的分析尺度自适应调整触发机制流程图；
图3为本发明所提供的物体有效性分析流程图；
图4为本发明所提供的自适应调整的分析尺度计算流程图；
图5为本发明所提供的雷达回波数据处理流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示的一种毫米波雷达自适应分析方法，包括如下步骤：
S1：判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度；
S2：对上一周期雷达回波数据Dc-1进行有效性分析；
S3：根据S2中Dc-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；
S4：对雷达回波数据Dc进行Nc尺度的分析，生成物体信息向量Vc,Rc,和θc。
如图2所示，上述步骤S1判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度，其是基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制来实现的，具体包括如下步骤：
S11：判断上两个周期检测到的物体数Tc-1与Tc-2的数量差ΔT是否大于数量差阈值TN；
S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；
S13：计算自适应调整标志位Flag；
S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；
S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否，则分析尺度Nc＝Nc-1，Nc和Nc-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4。
如图3所示上述S2包括如下步骤：
S21：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1以及物体计数变量i置0，其中
Figure GDA0003894155970000051
S22：物体计数变量i增加1；
S23：对上一周期雷达回波数据Dc-1的距离向量Rc-1和角度向量θc-1中的第i个物体的距离
Figure GDA0003894155970000052
和角度
Figure GDA0003894155970000053
进行安全区域判断，
Figure GDA0003894155970000054
Figure GDA0003894155970000055
若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；
S24：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1对应元素
Figure GDA0003894155970000056
赋1；
S25：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；
S26：输出物体有效性向量Ec-1。
如图4所示上述S3包括如下步骤：
S31：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效重要度Ewc-1，物体重要度向量Wc-1以及物体计数变量i置0，其中Ewc-1＝0，
Figure GDA0003894155970000061
S32：物体计数变量i增加1；
S33：判断上一周期雷达回波数据Dc-1的速度向量Vc-1与距离向量Rc-1中第i个物体行驶方向
Figure GDA0003894155970000062
以及其距离
Figure GDA0003894155970000063
情况，其中
Figure GDA0003894155970000064
若
Figure GDA0003894155970000065
并且
Figure GDA0003894155970000066
大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；
S34：计算第i个物体重要度
Figure GDA0003894155970000067
S35：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；
S36：计算Ewc-1，其中Ewc-1＝Ec-1*(Wc-1)T；
例如
Figure GDA0003894155970000068
S37：计算新的分析尺度Nc，其中Nc＝Nc-1+Ewc-1*λ，Nc-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；
S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log2(Nc)]计算出自适应分析尺度Nc以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为Nc＝2L。
如图5所示上述S4包括如下步骤：
S41：对雷达回波数据Dc进行分析尺度为Nc的频域变换；
S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数Tc；
S43：分别对当前周期雷达回波数据Dc的信息向量以及物体计数变量i置0，其中
Figure GDA0003894155970000069
S44：物体计数变量i增加1；
S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中
Figure GDA00038941559700000610
S46：第i个物体的
Figure GDA00038941559700000611
信息分别作为向量Vc,Rc,θc对应的元素；
S47：判断物体数Tc是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (1)

1.一种毫米波雷达自适应分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度；
S2：对上一周期雷达回波数据Dc-1进行有效性分析；
S3：根据S2中Dc-1物体信息，计算实时自适应调整的分析尺度；
S4：对雷达回波数据Dc进行Nc尺度的分析，生成物体信息向量Vc,Rc,和θc；
其中，Vc表示速度，Rc表示距离，θc表示角度；
所述步骤S1判断当前周期C雷达回波数据Dc是否需要自适应调整分析尺度，其是基于物体数量差△T的突变触发机制以及基于周期数Count的定时触发机制来实现的，具体包括如下步骤：
S11：判断上两个周期检测到的物体数Tc-1与Tc-2的数量差△T是否大于数量差阈值TN；
S12：判断雷达发射周期计数变量Count是否大于周期阈值CN；
S13：计算自适应调整标志位Flag；
S14：判断Flag的值，若Flag＝1，则Count＝0，否则Count加1；
S15：输出Flag，若Flag＝1，则调整分析尺度，执行S2，否则分析尺度Nc＝Nc-1，Nc和Nc-1分别为当前周期和上一周期分析尺度，再执行S4；
所述S2包括如下步骤：
S21：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1以及物体计数变量i置0，其中
Figure FDA0003894155960000011
S22：物体计数变量i增加1；
S23：对上一周期雷达回波数据Dc-1的距离向量Rc-1和角度向量θc-1中的第i个物体的距离
Figure FDA0003894155960000021
和角度
Figure FDA0003894155960000022
进行安全区域判断，
Figure FDA0003894155960000023
Figure FDA0003894155960000024
若该物体处在非安全区域，则执行S24，否则执行S25；
S24：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效性向量Ec-1对应元素
Figure FDA0003894155960000025
赋1；
S25：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S26，否则执行S22；
S26：输出物体有效性向量Ec-1；
所述S3包括如下步骤：
S31：对上一周期雷达回波数据Dc-1物体有效重要度Ewc-1，物体重要度向量Wc-1以及物体计数变量i置0，其中Ewc-1＝0，
Figure FDA0003894155960000026
Figure FDA0003894155960000027
S32：物体计数变量i增加1；
S33：判断上一周期雷达回波数据Dc-1的速度向量Vc-1与距离向量Rc-1中第i个物体行驶方向
Figure FDA0003894155960000028
以及其距离
Figure FDA0003894155960000029
情况，其中
Figure FDA00038941559600000210
若
Figure FDA00038941559600000211
Figure FDA00038941559600000212
并且
Figure FDA00038941559600000213
大于安全距离阈值S，则执行S35，否则执行S34；
S34：计算第i个物体重要度
Figure FDA00038941559600000214
S35：判断物体数Tc-1是否遍历完成，若遍历完成，则执行S36，否则执行S32；
S36：计算Ewc-1，其中Ewc-1＝Ec-1*(Wc-1)T；
S37：计算新的分析尺度Nc，其中Nc＝Nc-1+Ewc-1*λ，Nc-1表示上一周期分析尺度，λ表示环境参数；
S38：计算符合频域变换条件的分析尺度，通过公式L＝ceil[log2(Nc)]计算出自适应分析尺度Nc以2为底数的幂指数并对其向上取整，得到L，则符合条件的分析尺度为Nc＝2L；
所述S4包括如下步骤：
S41：对雷达回波数据Dc进行分析尺度为Nc的频域变换；
S42：通过S41获取频域变换后检测到的物体数Tc；
S43：分别对当前周期雷达回波数据Dc的信息向量以及物体计数变量i置0，其中
Figure FDA0003894155960000031
S44：物体计数变量i增加1；
S45：计算第i个物体的速度、距离以及角度信息，其中
Figure FDA0003894155960000032
S46：第i个物体的
Figure FDA0003894155960000033
信息分别作为向量Vc,Rc,θc对应的元素；
S47：判断物体数Tc是否遍历完成，若遍历完成，则结束S4，否则执行S44。
CN201910183577.3A 2019-03-12 2019-03-12 一种毫米波雷达自适应分析方法 Active CN110045345B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910183577.3A CN110045345B (zh) 2019-03-12 2019-03-12 一种毫米波雷达自适应分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910183577.3A CN110045345B (zh) 2019-03-12 2019-03-12 一种毫米波雷达自适应分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110045345A CN110045345A (zh) 2019-07-23
CN110045345B true CN110045345B (zh) 2023-01-20

Family

ID=67274749

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910183577.3A Active CN110045345B (zh) 2019-03-12 2019-03-12 一种毫米波雷达自适应分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110045345B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111123206B (zh) * 2019-12-18 2023-03-28 广东工业大学 一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法
CN113095730B (zh) * 2021-05-08 2023-04-28 广东工业大学 一种北斗测试云平台的仪器优先调度评价方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008275460A (ja) * 2007-04-27 2008-11-13 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2013057584A (ja) * 2011-09-08 2013-03-28 Mitsubishi Electric Corp 物体検出装置
CN106125076A (zh) * 2016-07-13 2016-11-16 南京慧尔视智能科技有限公司 一种应用于城市交通的防撞雷达预警方法与装置
JP2017181276A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 マツダ株式会社 障害物検出装置
WO2018105842A1 (ko) * 2016-12-09 2018-06-14 메타빌드(주) 레이더 기반 고 정밀 돌발상황 검지 시스템
CN108819844A (zh) * 2018-07-18 2018-11-16 厦门镭通智能科技有限公司 一种自适应安全预警装置及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7504989B2 (en) * 2006-08-09 2009-03-17 Fujitsu Ten Limited On-vehicle radar device
US10627481B2 (en) * 2017-08-28 2020-04-21 Gm Global Technology Operation Llc Multi-resolution doppler processing

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008275460A (ja) * 2007-04-27 2008-11-13 Mitsubishi Electric Corp レーダ装置
JP2013057584A (ja) * 2011-09-08 2013-03-28 Mitsubishi Electric Corp 物体検出装置
JP2017181276A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 マツダ株式会社 障害物検出装置
CN106125076A (zh) * 2016-07-13 2016-11-16 南京慧尔视智能科技有限公司 一种应用于城市交通的防撞雷达预警方法与装置
WO2018105842A1 (ko) * 2016-12-09 2018-06-14 메타빌드(주) 레이더 기반 고 정밀 돌발상황 검지 시스템
CN108819844A (zh) * 2018-07-18 2018-11-16 厦门镭通智能科技有限公司 一种自适应安全预警装置及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于毫米波雷达的汽车近程防撞系统设计;袁欣等;《信息通信》;20180315(第03期);第99-102页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110045345A (zh) 2019-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10101446B2 (en) Object detection device and object detection method
US6812882B2 (en) Stationary on-road object detection method for use with radar
US20090027180A1 (en) Forward Object Sensor
CN109597061B (zh) 一种目标运动状态判别方法及系统
CN110045345B (zh) 一种毫米波雷达自适应分析方法
CN111123206B (zh) 一种拥塞路况中的毫米波雷达抗干扰方法
CN110261856B (zh) 一种基于多雷达协同探测的雷达探测方法及装置
WO2018176472A1 (zh) 车载雷达的扫描方法、装置和控制车辆的系统
JPH08220220A (ja) 車載用レーダ装置
JP2018100899A (ja) 物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体
CN110832340A (zh) 用于探测运动对象的系统
CN112526521B (zh) 一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法
CN111699408A (zh) 隧道场景检测方法及毫米波雷达
KR102060286B1 (ko) 이미지 정보를 활용한 레이더 오브젝트 검출 임계값 결정 방법 및 이를 이용한 레이더 오브젝트 정보 생성 장치
CN114879192A (zh) 基于路侧毫米波雷达的决策树车型分类方法、电子设备
CN113093145B (zh) 目标检测方法及目标检测装置
Lei et al. Identifying and correcting the errors of vehicle trajectories from roadside millimetre‐wave radars
US11841419B2 (en) Stationary and moving object recognition apparatus
US20230036901A1 (en) In-vehicle radar signal control method, electronic device, and storage medium
WO2023025777A1 (en) Automotive sensor fusion of radar, lidar, camera systems with improved safety by use of machine learning
Belyaev et al. Object detection in an urban environment using 77GHz radar
Kok et al. Signal processing for automotive radar
Suzuki et al. Multiple target tracking in automotive FCM radar by multi-Bernoulli filter with elimination of other targets
CN110556005B (zh) 交通测速系统中用于提高捕获率的自适应跟踪方法及系统
Todawat et al. A deep learning based approach on radar interference mitigation for autonomous vehicles

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240122

Address after: 528400 315 cards on the third floor of No. 7 F Building, Xiaoyang Road, Tanzhou Town, Zhongshan City, Guangdong Province

Patentee after: Zhongshan Fukun Aviation Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: Room 201, Building A, No. 318 Outer Ring West Road, University City, Panyu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000

Patentee before: Guangzhou University Town (Guangong) Science and Technology Achievement Transformation Center

Country or region before: China

Effective date of registration: 20240122

Address after: Room 201, Building A, No. 318 Outer Ring West Road, University City, Panyu District, Guangzhou City, Guangdong Province, 510000

Patentee after: Guangzhou University Town (Guangong) Science and Technology Achievement Transformation Center

Country or region after: China

Address before: No. 100, Waihuan West Road, University Town, Guangzhou, Guangdong 510062

Patentee before: GUANGDONG University OF TECHNOLOGY

Country or region before: China

TR01 Transfer of patent right