CN111175735B - 一种抑制雷达监测系统误报的方法 - Google Patents

一种抑制雷达监测系统误报的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种抑制雷达监测系统误报的方法，包括雷达监测系统，所述雷达监测系统包括安装在车辆后方的左雷达和右雷达，用于监测车辆盲区，所述左雷达和右雷达分别通过第一CAN总线连接在车辆的控制系统上，所述左雷达和所述右雷达之间连接有第二CAN总线；监测目标触发到一雷达的报警范围，向另一侧雷达发送目标验证请求，另一侧雷达验证是否监测到该目标，反馈给控制系统，若另一侧监测到该目标不输出预警信息，反之，所述另一侧雷达监测不到该目标，所述控制系统输出预警信息。通过本发明方法可有效抑制监测车辆后方盲区的雷达产生误报。

Description

一种抑制雷达监测系统误报的方法
技术领域
本发明涉及了汽车雷达领域，具体的是一种抑制雷达监测系统误报的方法。
背景技术
频频出现的交通安全问题为人们带来了巨大的痛苦和财产损失，促使人们对机动车行车安全的关注度不断提高。各大车企也纷纷推出了各自的主被动安全配置，以迎合当前消费者对于行车安全的需要。车辆盲点监测系统：通过毫米波雷达探测车辆两侧后方盲区中的车辆，提醒驾驶员关注侧后方的危险隐患，从而减少乃至避免在变道、转弯过程中的意外事故。
车辆盲点监测系统主要依靠毫米波雷达，用于协助驾驶员判断侧后方车辆是否会对本车超车、变道等操作造成影响，及时向驾驶员做出提醒，以避免交通事故的发生。
传统的盲点监测雷达，左右雷达相对独立工作，正后方车辆因不影响本车变道或转弯，故不满足报警要求，但由于雷达探测目标时，雷达波反射点变化，导致雷达探测到的目标距离、角度等信息会在小范围内波动，虽然通过雷达跟踪算法以及一些滤波算法虽然可有效过滤一些微小的波动，但是当后侧目标车辆向左或向右偏时，由于微小波动的影响，后车身中心点虽未实际超出本车的危险边界，但雷达监测到的目标已进入报警范围内，因此触发雷达误判，引起驾驶员误判，造成不必要的损失，本实用新型可有效减少乃至避免因此原因导致的雷达的正后方误报。
发明内容
为了克服现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种抑制雷达监测系统误报的方法，可有效抑制监测车辆后方盲区的雷达产生误报。
本申请实施例公开了：一种抑制雷达监测系统误报的方法，包括雷达监测系统，所述雷达监测系统包括安装在车辆后方的左雷达和右雷达，用于监测车辆盲区，所述左雷达和右雷达分别通过第一CAN总线连接在车辆的控制系统上，所述左雷达和所述右雷达之间连接有第二CAN总线，所述左雷达和所述右雷达通过所述第二CAN总线交互信息，所述左雷达监测的区域和所述右雷达监测的区域部分重叠；
所述方法包括以下步骤：
S1、所述左雷达和所述右雷达对监测区域内的同一目标探测，由所述第一CAN总线将探测到信号传输到所述控制系统，通过控制系统处理目标信息，获取目标信息；
S2、目标触发到所述左雷达/右雷达的报警区域，所述左雷达/右雷达向所述右雷达/左雷达发送目标验证请求，所述右雷达/左雷达接收验证请求；
S3、所述右雷达/左雷达监测到目标，反馈给所述控制系统，所述控制系统不输出预警信息；反之，所述右雷达/左雷达监测不到目标，所述控制系统输出预警信息。
优选的，所述步骤S2中，所述左雷达/右雷达向所述右雷达/左雷达发送验证请求通过目标融合算法验证，所述目标融合算法包括以下步骤：
S21、所述右雷达/左雷达各自对正后方的目标进行轨迹跟踪；
S22、通过目标物跟踪方法判断目标是否满足跟踪条件，若满足跟踪条件进入步骤S23，若不满足跟踪条件，清空跟踪缓存区，进入步骤S21；
S23、重置计数器并将跟踪轨迹记录发送至所述左雷达/右雷达触发轨迹记录；
S24、所述右雷达/左雷达通过神经网络模型对目标轨迹预测；
S25、将目标轨迹的预测信息发送到所述左雷达/右雷达；
S26、所述左雷达/右雷达接收所述右雷达/左雷达探测目标轨迹的预测信息；
S27、对目标轨迹的预测信息通过最小二乘进行曲线拟合，实现轨迹融合；
S28、对目标匹配判决；
S29、输出判决结果。
优选的，所述雷达监测系统探测到的目标信息包括目标距离、目标角度，所述目标距离包括横向距离、纵向距离。
优选的，所述神经网络模型输入层、隐层和输出层，所述输入层输入目标信息，所述输出层输出预测信息。
优选的，所述控制系统包括数据采集模块、数据处理模块和报警模块。
本发明的有益效果如下：通过本发明方法能够可有效抑制监测车辆后方盲区的雷达产生误报，将左雷达和右雷达通过第二CAN总线连接，左雷达和右雷达各自探测范围内的正后方目标，并将目标信息通过第二CAN总线相互匹配交换，当任一雷达监测到目标处于报警临界范围时，另一侧雷达监测到该目标仍处于探测范围内，此时另一侧雷达将该目标信息通过第一CAN总线发送至控制系统，判定该目标仍处于探测范围内，从而抑制监测到目标处于报警临界范围内的雷达误报。左雷达和右雷达信息交互，相互匹配目标信息，可有效将误报产生的概率降低至原来一半以上。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
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是本发明实施例中监测系统安装在车辆上的结构示意图；
图2是本发明实施例中监测系统报警时车辆的位置关系图；
图3是本发明实施例中监测系统结构示意图；
图4是本发明实施例中目标处理流程图；
图5是本发明实施例中目标融合算法流程图；
图6是本发明实施例中神经网络模型结构示意图。
图中：1、车辆；2、左雷达；3、右雷达；4、第一CAN总线；5、第二CAN总线；6、控制系统；71、输入层；72、隐层；73、输出层。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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做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至图6所示的一种抑制雷达监测系统误报的方法，包括雷达监测系统，所述雷达监测系统包括安装在车辆1后方的左雷达2和右雷达3，用于监测车辆1盲区，所述左雷达2和右雷达3分别通过第一CAN总线4连接在车辆1的控制系统6上，所述左雷达2和所述右雷达3之间连接有第二CAN总线5，所述左雷达2和所述右雷达3通过所述第二CAN总线5交互信息，所述左雷达2监测的区域和所述右雷达3监测的区域部分重叠；所述控制系统6还包括数据采集模块、数据处理模块和报警模块。
实施例1
所述方法包括以下步骤：
S1、所述左雷达2和所述右雷3达对各自监测区域内的目标2，即后车车辆，探测，由所述第一CAN总线将探测到通过第一CAN总线信号传输到所述控制系统，通过控制系统中数据采集模块获取信息数据，再由数据处理模块对目标的信息数据进行处理，获取目标信息；
S2、判断目标是否触发到所述左雷达2所监测的正后方区域的报警范围；没有触发左雷达2报警时，左雷达2不发生报警，当目标触发到所述左雷达2的报警范围时，所述左雷达2向所述右雷达3发送目标验证请求，所述右雷达3接收验证请求，通过目标融合算法验证，所述目标融合算法包括以下步骤，具体如下，
S21、目标进入检测范围后，所述右雷达3和左雷达2各自对正后方的目标进行轨迹跟踪；
S22、通过现有技术中常规使用的目标物跟踪方法判断目标是否满足跟踪条件，
其中目标物跟踪方法为：设目标物的状态向量为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
,其中x为目标物的位 置信息，
Figure 172898DEST_PATH_IMAGE002
为被跟踪目标的速度信息，目标状态方程如下式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中状态转移矩阵
Figure 52210DEST_PATH_IMAGE004
, w(t)为零均值的高斯白噪声,T是采样 间隔。
通过该模型预测目标点下一周期的目标物坐标位置，与实际探测目标物进行比较，若误差在可接受范围内，即认定目标物满足跟踪条件；
若满足跟踪条件进入步骤S23，若不满足跟踪条件，由雷达中的MCU模块清空跟踪缓存区，进入步骤S21；
S23、雷达中的MCU模块重置雷达中用于累计目标物进入跟踪周期范围内次数的计数器，左雷达2记录正后方目标物的各种姿态、速度、角度下的雷达探测数据，通过matlab仿真、训练，将训练好的神经网络模型使用C语言将matlab中训练好的模型的权值、阈值嵌入至所述右雷达3中，进而避免大量计算在右雷达3中产生触发轨迹记录；
S24、所述左雷达2通过神经网络模型对目标轨迹预测，所述神经网络模型包括输 入层71、隐层72和输出层73，所述输入层71输入目标信息的横向距离、 纵向距离和角度，即 左雷达第一次探测到目标的横向距离坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
, 纵向距离坐标记为
Figure 560683DEST_PATH_IMAGE006
，速度为V1，第二 次探测到正后方目标横向坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，纵向距离坐标记为
Figure 943254DEST_PATH_IMAGE008
，速度为V2 ……，经过隐层 72计算由所述输出层72输出预测信息，预测其下一个目标的运动状态，得到目标轨迹的预 测信息；
S25、将目标轨迹的预测信息发送到所述右雷达3；
S26、所述右雷达3接收所述左雷达2探测目标轨迹的预测信息；
S27、对目标轨迹的预测信息进行轨迹融合，即根据右雷达3内部已保存的目标坐标轨迹与根据预测信息得出的预测目标坐标轨迹，通过最小二乘进行曲线拟合，通过平移使曲线重合，计算曲线各点位误差值；
S28、对目标进行轨迹匹配结果判决，若右雷达3认定目标物为正后方目标，则该目标产生的报警将被抑制，若右雷达3不能认定目标为正后方目标，进入步骤S26进行再次验证，在目标的生命周期内间隔一段时间重复进行验证，防止雷达探测不准确进而造成误判，若右雷达3仍不能认定目标为正后方目标，则该目标产生的报警不被抑制；
S29、输出判决结果；
S3、根据判决结果确定所述右雷达3监测到目标，反馈给所述控制系统，所述控制系统不输出预警信息；反之，根据判决结果所述右雷达3监测不到目标，反馈给所述控制系统，所述控制系统通过报警模块输出预警信息。
实施例2
所述方法包括以下步骤：
S1、所述左雷达2和所述右雷达3对各自监测区域内的同一目标探测，由所述第一CAN总线将探测到通过第一CAN总线信号传输到所述控制系统，通过控制系统中数据采集模块获取信息数据，再由数据处理模块对目标的信息数据进行处理，获取目标信息；
S2、判断目标是否触发到所述右雷达3所监测的正后方区域的报警范围；没有触发右雷达3报警时，右雷达3不发生报警，当目标触发到所述右雷达3的报警范围时，所述右雷达3向所述左雷达2发送目标验证请求，所述左雷达2接收验证请求，通过目标融合算法验证，所述目标融合算法包括以下步骤，具体如下，
S21、目标进入检测范围后，所述右雷达3和左雷达2各自对正后方的目标进行轨迹跟踪；
S22、S22、通过现有技术中常规使用的目标物跟踪方法判断目标是否满足跟踪条件，
其中目标物跟踪方法为：设目标物的状态向量为
Figure 483956DEST_PATH_IMAGE001
,其中x为目标物的位 置信息，
Figure 455323DEST_PATH_IMAGE002
为被跟踪目标的速度信息，目标状态方程如下式所示：
Figure 603539DEST_PATH_IMAGE003
其中状态转移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE009
, w(t)为零均值的高斯白噪声,T是采样 间隔。
通过该模型预测目标点下一周期的目标物坐标位置，与实际探测目标物进行比较，若误差在可接受范围内，即认定目标物满足跟踪条件；
若满足跟踪条件进入步骤S23，若不满足跟踪条件，由雷达中的MCU模块清空跟踪缓存区，进入步骤S21；
S23、雷达中的MCU模块重置雷达中用于累计目标物进入跟踪周期范围内次数的计数器，右雷达3记录正后方目标物的各种姿态、速度、角度下的雷达探测数据，通过matlab仿真、训练，将训练好的神经网络模型使用C语言将matlab中训练好的模型的权值、阈值嵌入至所述左雷达2中，进而避免大量计算在左雷达2中产生触发轨迹记录；
S24、所述右雷达3通过神经网络模型对目标轨迹预测，所述神经网络模型包括输 入层71、隐层72和输出层73，所述输入层71输入目标信息的横向距离、 纵向距离和角度，即 左雷达第一次探测到目标的横向距离坐标记为
Figure 4565DEST_PATH_IMAGE010
, 纵向距离坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，速度为V1，第二 次探测到正后方目标横向坐标记为
Figure 958745DEST_PATH_IMAGE012
，纵向距离坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，速度为V2 ……，经过隐层 72计算由所述输出层72输出预测信息，预测其下一个目标的运动状态，得到目标轨迹的预 测信息；
S25、将目标轨迹的预测信息发送到所述左雷达2；
S26、所述左雷达2接收所述右雷达3探测目标轨迹的预测信息；
S27、对目标轨迹的预测信息进行轨迹融合，即根据左雷达2内部已保存的目标坐标轨迹与根据预测信息得出的预测目标坐标轨迹，通过最小二乘进行曲线拟合，通过平移使曲线重合，计算曲线各点位误差值；
S28、对目标进行轨迹匹配结果判决，若左雷达2认定目标物为正后方目标，则该目标产生的报警将被抑制，若左雷达2不能认定目标为正后方目标，进入步骤S26进行再次验证，在目标的生命周期内间隔一段时间重复进行验证，防止雷达探测不准确进而造成误判，若右雷达3仍不能认定目标为正后方目标，则该目标产生的报警不被抑制；
S29、输出判决结果；
S3、根据判决结果确定所述左雷达2监测到目标，反馈给所述控制系统，所述控制系统不输出预警信息；反之，根据判决结果所述左雷达2监测不到目标，反馈给所述控制系统，所述控制系统通过报警模块输出预警信息。
根据上述实施例，具体监测系统的报警结果如下表1；
Figure 597668DEST_PATH_IMAGE014
表1
如表1所示，当左雷达2监测到目标到达左雷达2报警临界状态时，发送验证请求至右雷达3，右雷达3能够探测到该目标时，控制系统不输出报警信息；
当左雷达2监测到目标到达左雷达2报警临界状态时，发送验证请求至右雷达3，右雷达3不能探测到该目标时，控制系统输出报警信息；
当左雷达2监测到目标没有到达左雷达2报警临界状态时，右雷达3也能够探测到该目标时，控制系统不输出报警信息；
当右雷达3监测到目标到达右雷达3报警临界状态时，发送验证请求至左雷达2，左雷达2能够探测到该目标时，控制系统不输出报警信息；
当右雷达3监测到目标到达右雷达3报警临界状态时，发送验证请求至左雷达2，左雷达2不能探测到该目标时，控制系统输出报警信息；
当右雷达3监测到目标没有到达右雷达3报警临界状态时，左雷达2也能够探测到该目标时，控制系统不输出报警信息。
通过本发明方法中左雷达2和右雷达3的信息交互，相互匹配目标信息，可有效将误报产生的概率降低至原来一半以上，有效抑制监测车辆后方盲区的雷达产生误报。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种抑制雷达监测系统误报的方法，包括雷达监测系统，其特征在于，所述雷达监测系统包括安装在车辆后方的左雷达和右雷达，用于监测车辆盲区，所述左雷达和右雷达分别通过第一CAN总线连接在车辆的控制系统上，所述左雷达和所述右雷达之间连接有第二CAN总线，所述左雷达和所述右雷达通过所述第二CAN总线交互信息，所述左雷达监测的区域和所述右雷达监测的区域部分重叠；
所述方法包括以下步骤：
S1、所述左雷达和所述右雷达对监测区域内的同一目标探测，由所述第一CAN总线将探测到信号传输到所述控制系统，通过控制系统处理目标信息，获取目标信息；
S2、目标触发到所述左雷达/右雷达的报警区域，所述左雷达/右雷达向所述右雷达/左雷达发送目标验证请求，所述右雷达/左雷达接收验证请求；
S3、所述右雷达/左雷达监测到目标，反馈给控制系统，所述控制系统不输出预警信息；反之，所述右雷达/左雷达监测不到目标，所述控制系统输出预警信息；
在所述步骤S2中，所述左雷达/右雷达向所述右雷达/左雷达发送验证请求通过目标融合算法验证，所述目标融合算法包括以下步骤：
S21、所述右雷达/左雷达各自对正后方的目标进行轨迹跟踪；
S22、通过目标物跟踪方法判断目标是否满足跟踪条件，
若满足跟踪条件进入步骤S23，若不满足跟踪条件，清空跟踪缓存区，进入步骤S21；
S23、重置计数器并将跟踪轨迹记录发送至所述左雷达/右雷达触发轨迹记录；
S24、所述右雷达/左雷达通过神经网络模型对目标轨迹预测；
S25、将目标轨迹的预测信息发送到所述左雷达/右雷达；
S26、所述左雷达/右雷达接收所述右雷达/左雷达探测目标轨迹的预测信息；
S27、对目标轨迹的预测信息通过最小二乘进行曲线拟合，实现轨迹融合；
S28、对目标匹配判决；
S29、输出判决结果。
2.根据权利要求1所述的抑制雷达监测系统误报的方法，其特征在于，所述雷达监测系统探测到的目标信息包括目标距离、目标角度，所述目标距离包括横向距离、纵向距离。
3.根据权利要求2所述的抑制雷达监测系统误报的方法，其特征在于，所述神经网络模型输入层、隐层和输出层，所述输入层输入目标信息，所述输出层输出预测信息。
4.根据权利要求1所述的抑制雷达监测系统误报的方法，其特征在于，所述控制系统包括数据采集模块、数据处理模块和报警模块。
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