CN111157994A - 一种毫米波雷达感知算法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种毫米波雷达感知算法，包括读取雷达数据；判断是否为完整雷达数据；对数据进行解析；得到当前检测目标数据；将当前检测目标数据与上帧检测目标数据比对，是否有上一帧中障碍物目标丢失；判断该帧数据中是否与上一帧中障碍物目标数据匹配，若障碍物目标数据匹配，则判定已存在的障碍物目标继续有效；不匹配的障碍物目标，目标概率增加，并判断该障碍物目标概率是否超过设定阈值，进行去噪；将以上三步结果汇合，作为新的上一帧检测目标数据。该发明的有益效果是：保证数据的实时性、完整性，克服循线行驶时循线模糊或跟车行驶跟丢导致数据丢失的缺点，防止噪点出现引发车辆误操作，提升智能汽车突发事故的预处理能力和安全性。
Description
技术领域
本发明涉及智能网联技术领域，尤其是涉及一种毫米波雷达感知算法。
背景技术
毫米波雷达现广泛应用于汽车电子、无人机、智能交通、军事等多个领域。通过发射与接收高频电磁波来探测目标，可感知前方物体的横向距离、纵向距离等，具有高分辨率、高精度、小天线口径等优点。毫米波雷达由收发模块、处理模块、控制模块等组成，其发射30～300GHz的高频毫米波信号，毫米波经过物体反射后可再次被毫米波雷达接受，进而探测与前方(或后方)车辆的横向距离、纵向距离等。
自动驾驶汽车使用毫米波雷达跟车行驶过程中，有时前方车辆的跟丢、变道等原因，会导致采集数据丢失、数据失帧等问题，影响自动驾驶汽车的行驶安全性和稳定性。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种毫米波雷达感知算法，对丢失数据实时补充，保证数据的实时性、完整性。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种毫米波雷达感知算法，包括以下步骤，
S1.读取雷达数据；
S2.判断是否为完整雷达数据，若是完整雷达数据则进行步骤S3；若不是完整雷达数据则继续进行S1读取雷达数据；
S3.对数据进行解析；
S4.对解析后的数据进行初步去噪处理，得到当前帧检测目标数据；
S5.将当前检测目标数据与上帧检测目标数据比对，是否有上一帧中障碍物目标丢失，若有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S6，若没有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S7；
S6.将丢失的上一帧中的有效障碍物目标的目标概率减小，并判断减小后的目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标继续有效，对当前帧丢失的障碍物目标在数据轴上的丢失数据帧处，补充数据帧；若不再超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标丢失；
S7.判断当前帧数据中是否与上一帧中障碍物目标数据匹配，若障碍物目标数据匹配，则判定已存在的障碍物目标继续有效，保持上一帧中障碍物目标的目标概率不变或使上一帧中障碍物目标的目标概率增加；若障碍物目标数据不匹配则进入步骤S8；
S8.目标概率增加，并判断该障碍物目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值，则判定为新目标出现；若不超过设定阈值，则将该障碍物目标判定为噪点并去掉；
S9.将步骤S6、步骤S7和步骤S8的判定结果汇合，作为下次比对时的上一帧检测目标数据。
进一步的，步骤S1中使用CAN通信读取设备读取雷达数据。
进一步的，步骤S3中将在雷达获取到的二进制编码进行解析，得到当前雷达检测到的所有障碍物目标的ID、位置信息和速度信息。
进一步的，步骤S6中所述的每个有效障碍物目标的目标概率均超过设定阈值。
进一步的，所述目标概率每次减小幅度相同，且减小幅度为预设的固定值。
进一步的，步骤S7中，当上一帧中障碍物目标的目标概率为最大值时，保持障碍物目标的目标概率不变，当上一帧中障碍物目标的目标概率小于最大值时，增加障碍物目标的目标概率。
进一步的，所述设定阈值为预设的固定值。
相对于现有技术，本发明所述的一种毫米波雷达感知算法具有以下优势：
本发明所述的一种毫米波雷达感知算法，包含对毫米波雷达数据的校验、滤波及补帧，切实保证了数据的实时性、完整性，克服了循线行驶时的循线模糊或者跟车行驶跟丢导致数据丢失的缺点，进一步提升了智能汽车处理突发事故的预处理能力，同时数据的完整性使在处理数据的过程中不会发生系统奔溃的情形，使系统的流畅运行，保证智能驾驶汽车的安全性、提升人机共融优点，使人驾驶汽车变得快捷、方便、安全。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的一种毫米波雷达感知算法流程框图；
图2为本发明实施例所述的一种毫米波雷达感知算法数据帧校验、失帧及补帧示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1和图2所示，一种毫米波雷达感知算法，包括以下步骤：
S1.读取雷达数据；
S2.判断是否为完整雷达数据，若是完整雷达数据则进行步骤S3；若不是完整雷达数据则继续进行S1读取雷达数据；
S3.对数据进行解析；
S4.对解析后的数据进行初步去噪处理，得到当前帧检测目标数据；
S5.将当前检测目标数据与上帧检测目标数据比对，是否有上一帧中障碍物目标丢失，若有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S6，若没有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S7；
S6.将丢失的上一帧中的有效障碍物目标的目标概率减小，并判断减小后的目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标继续有效，对当前帧丢失的障碍物目标在数据轴上的丢失数据帧处，按之前目标运行轨迹推断补充数据帧；若不再超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标丢失；
S7.判断当前帧数据中是否与上一帧中障碍物目标数据匹配，若障碍物目标数据匹配，则判定已存在的障碍物目标继续有效，保持上一帧中障碍物目标的目标概率不变或使上一帧中障碍物目标的目标概率增加；若障碍物目标数据不匹配则进入步骤S8；
S8.目标概率增加，并判断该障碍物目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值，则判定为新目标出现；若不超过设定阈值，则将该障碍物目标判定为噪点并去掉；
S9.将步骤S6、步骤S7和步骤S8的判定结果汇合，作为下次比对时的上一帧检测目标数据。
步骤S1中使用CAN通信读取设备读取雷达数据。
步骤S3中将在雷达获取到的二进制编码进行解析，得到当前雷达检测到的所有障碍物目标的ID、位置信息和速度信息等。
所述设定阈值为预设的固定值，该固定值根据经验和大量测试数据进行设置，一般选用30％或50％。
所述目标概率每次减小幅度相同，且减小幅度为预设的固定值，减小幅度可设置为设定阈值的1/3或1/5，即为10％，与设定阈值结合使用时，当新的障碍物目标被检测到三次或五次时，认定新目标出现。
步骤S7中，当上一帧中障碍物目标的目标概率为最大值时，保持障碍物目标的目标概率不变，当上一帧中障碍物目标的目标概率小于最大值时，增加障碍物目标的目标概率。
毫米波雷达在利用CAN报文数据格式采集及传输的过程中，难免会出现丢失数据的情况，如图2所示，当自驾驶汽车跟车行驶或自主循线行驶，当检测前方车辆时，前几帧在校验位的检测下，数据是完整的，但等到虚线框处，校验位检测不到数据帧，即数据出现丢失情况；这时使用本发明所述的毫米波雷达感知算法，对丢失数据实时补充，当再次探测到数据帧时，就再次采用实时检测的数据(数据轴的最后一组数据)，补充数据实时更新，保证数据的准确性。
该算法应用到当今比较火热的智能驾驶汽车上，切实保证智能驾驶车辆实时、完整感知周围环境，保证车辆周围环境的实时计算与感知，检测周围道路信息、标志信息等；保证智能驾驶的安全性、准确性，为人与汽车共融、智能驾驶车辆处理突发事故打下坚实基础；该算法也可应用在除智能汽车的其他感知领域，比如无人机等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种毫米波雷达感知算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.读取雷达数据；
S2.判断是否为完整雷达数据，若是完整雷达数据则进行步骤S3；若不是完整雷达数据则继续进行S1读取雷达数据；
S3.对数据进行解析；
S4.对解析后的数据进行初步去噪处理，得到当前帧检测目标数据；
S5.将当前检测目标数据与上帧检测目标数据比对，是否有上一帧中障碍物目标丢失，若有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S6，若没有上一帧中障碍物目标丢失则进入步骤S7；
S6.将丢失的上一帧中的有效障碍物目标的目标概率减小，并判断减小后的目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标继续有效，对当前帧丢失的障碍物目标在数据轴上的丢失数据帧处，补充数据帧；若不再超过设定阈值则判定上一帧中障碍物目标丢失；
S7.判断当前帧数据中是否与上一帧中障碍物目标数据匹配，若障碍物目标数据匹配，则判定已存在的障碍物目标继续有效，保持上一帧中障碍物目标的目标概率不变或使上一帧中障碍物目标的目标概率增加；若障碍物目标数据不匹配则进入步骤S8；
S8.目标概率增加，并判断该障碍物目标概率是否超过设定阈值，若超过设定阈值，则判定为新目标出现；若不超过设定阈值，则将该障碍物目标判定为噪点并去掉；
S9.将步骤S6、步骤S7和步骤S8的判定结果汇合，作为下次比对时的上一帧检测目标数据。
2.根据权利要求1所述的基于一种毫米波雷达感知算法的方法，其特征在于：步骤S1中使用CAN通信读取设备读取雷达数据。
3.根据权利要求1所述的基于一种毫米波雷达感知算法的方法，其特征在于：步骤S3中将在雷达获取到的二进制编码进行解析，得到当前雷达检测到的所有障碍物目标的ID、位置信息和速度信息。
4.根据权利要求1所述的基于一种毫米波雷达感知算法的方法，其特征在于：步骤S6中所述的每个有效障碍物目标的目标概率均超过设定阈值。
5.根据权利要求1所述的基于一种毫米波雷达感知算法的方法，其特征在于：所述目标概率每次减小幅度相同。
6.根据权利要求1所述的基于一种毫米波雷达感知算法的方法，其特征在于：步骤S7中，当上一帧中障碍物目标的目标概率为最大值时，保持障碍物目标的目标概率不变，当上一帧中障碍物目标的目标概率小于最大值时，增加障碍物目标的目标概率。
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