CN111708016A - 一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，分别获取毫米波雷达数据与激光雷达数据，经过坐标转换与处理；采集同一时刻得到的处理后的毫米波雷达与激光雷达数据，判断两个数据是否存在异常或则缺失；如果两个数据都正常，将毫米波雷达与激光雷达数据进行融合，如果一个数据不正常，警示系统并直接计算TTC；设定TTC阈值A、B，TTC与阈值比较判断状态并采取对应的措施。本发明使得前碰撞预警的结果更加准确，增强了系统的鲁棒性。

Description

一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法
技术领域
本发明涉及车辆安全预警技术领域，尤其是涉及一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法。
背景技术
前碰撞预警系统(FCWS)是车辆上的一种主动安全系统，它能够时刻监测前方车辆，当存在碰撞危险时提起警告驾驶员，甚至触发制动器，保证车辆乘客的安全。FCWS需要对前方车辆进行感知，目前在智能电驱动车辆上，用于感知的传感器包括激光雷达，毫米波雷达与单目或双目摄像头。毫米波雷达使用毫米波进行检测，激光雷达通过发射激光束探测目标的位置，本身具有非常精确的测距能力，测量误差可以控制在几个厘米之内，且探测范围广，但是不能直接测量速度，在雨雪雾等极端天气下性能较差。毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达，穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比激光雷达在极端天气下性能更好，能够通过多普勒频移原理进行测速，因此能更精确的测量出移动物体的速度，但是不易识别非金属障碍物，因此对人的感知能力较差，而且在距离的感知上不如激光雷达。将毫米波雷达与激光雷达进行融合后用于前碰撞预警，通过冗余设计提高了整体系统的鲁棒性与安全性，相比单一传感器能够获得前方障碍物更精确的距离与速度，使得前碰撞预警结果更加准确。
专利号CN110834627A提供一种基于毫米波雷达的车辆碰撞预警控制方法、系统及车辆，S1：获取毫米波雷达识别的障碍物信息，所述障碍物信息包括：障碍物的当前位置、障碍物与车辆的横向相对距离、纵向相对距离、横向相对速度、纵向相对速度及障碍物宽度，定义车辆行驶方向为纵向正方向，本车驾驶员右手方向为横向正方向；S2：对所述障碍物信息进行处理，得到横向相对距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值；S3：根据所述距离最佳估计值、纵向相对距离最佳估计值、横向相对速度最佳估计值及纵向相对速度最佳估计值，建立所述障碍物的运动轨迹；S4：根据所述障碍物的运动轨迹，预测所述车辆与所述障碍物的纵向相遇时间，并预测所述纵向相遇时间对应的横向相对距离；S5：根据所述纵向相遇时间对应的横向相对距离判断所述车辆与所述障碍物是否存在碰撞风险；S6：如果是，则确定与所述障碍物的当前位置对应的车辆远光灯中的LED光源，并控制所述LED光源闪烁，以进行碰撞预警。
该方法仅依靠单一传感器毫米波雷达无法提供准确的位置信息，且毫米波雷达识别人时容易失败，造成危险。
发明内容
本发明提供一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，应用于智能电驱动车辆的感知与决策系统，提高了前碰撞预警系统的整体性能。
为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：
一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，包括以下步骤：
S1.分别启动毫米波雷达与激光雷达进行前方车辆检测；
S2.分别获取毫米波雷达数据与激光雷达数据，经过坐标转换与处理后得到(ρ,θ,ρ’)与(x,y,vx,vy)，其中以毫米波雷达安装位置中心为坐标原点，车辆向前行驶方向为y轴正方向，与x轴垂直向右且平行于路面为x轴正方向
(ρ,θ,ρ’)中，ρ代表矢径，为毫米波雷达探测到的障碍物距离坐标原点的距离，θ为障碍物与x轴正方向的夹角，ρ’为沿矢径方向探测到的速度；
(x,y,vx,vy)中，x,y为激光雷达探测到的障碍物相对于原点的横向与纵向坐标，vx,vy为计算得到的横向与纵向的速度；
S3.采集同一时刻得到的处理后的毫米波雷达与激光雷达数据，判断两个数据是否存在异常或则缺失，如有此时表明对应传感器故障或则损坏；
如果两个数据都正常，进入S4，如果一个数据不正常，警示系统并直接进入S5；
如果两个数据都不正常，此时表明前碰撞预警系统失效，警示系统；
S4.将毫米波雷达与激光雷达数据进行融合，融合数据后得到前车距离本车沿x轴方向的距离d，以及沿x轴方向的速度v；
S5.计算碰撞时间TTC；
如果采用融合方法，则：TTC＝d/v；
如果毫米波雷达故障仅得到激光雷达数据，则TTC＝y/vy；
如果激光雷达故障仅得到毫米波雷达数据，则TTC＝ρ/ρ’；
S6.设定TTC阈值A、B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急；
如果TTC>＝A，表明暂时安全；
如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示；
如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。
进一步的，步骤S3中判断两个数据是否存在异常的方法，是设定参数的阈值，超过阈值说明说明异常；缺失为未接收到对应数据。
其中，步骤S4中融合方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)，或则扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)。
进一步的，上述步骤周期循环，不断检测。
本发明具有技术效果：
通过融合来自激光雷达和毫米波雷达两个传感器的数据，能够得到前方障碍物更精确的位置与速度信息，进而计算得到TTC，使得前碰撞预警的结果更加准确。在S5计算TTC时，考虑了毫米波雷达或则激光雷达故障的情况，增强了系统的鲁棒性，提高了系统的整体性能。
附图说明
图1是本实施例的智能电驱动车辆示意图；
图2是本实施例的恒虚警检测技术结果示意图；
图3是本发明的流程图。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的具体技术方案。
如图1，在本实施例中，以智能电驱动车辆1为载体，前保险杠上安装毫米波雷达2，车辆顶部安装激光雷达3，车辆后部安装工控机4，装载前碰撞预警系统，用于对采集的数据进行处理，车辆以40km/h的速度行驶在城市道路上。当前方出现车辆时，通过目标检测算法定位前方车辆，分别通过毫米波雷达2和激光雷达3获取前车的信息。由于毫米波雷达2不仅接收来自感兴趣的物体的反射信号，而且还从环境和不需要的物体接收信号，来自这些不需要源的反向散射称为杂波。这些不需要的信号通常是由地面、建筑物、树木、雨水、雾等反射产生的，如图2，本实施例中，采用恒虚警检测技术(CFAR)降低误报率。传感器信息经过工控机处理后得到(x,y,vx,vy)与(ρ,θ,ρ’)，都在阈值范围之内，表明传感器数据可以进行融合。本实施例中，通过无迹卡尔曼(UKF)滤波器进行距离与速度的最优估计，UKF的基本思想是无损变换，通过近似非线性函数的概率密度，相比于扩展卡尔曼滤波器结果准确度更高。采用恒定角速度与速度模型(CTRV)，状态变量采用
Figure BDA0002614333260000031
各个量分别代表横向位置，纵向位置，车辆速度，车辆转向角，车辆转向角速度。接着计算TTC，本实施例中，TTC小于阈值B(0.5s)，表明车辆处于危险状态，前碰撞预测系统在提醒车内乘客的同时会主动进行制动。
如图3，本申请专利采用的技术方案包括以下步骤：
S1.分别启动毫米波雷达与激光雷达进行前方车辆检测。
S2.分别获取毫米波雷达数据与激光雷达数据，经过坐标转换与处理后得到(ρ,θ,ρ’)与(x,y,vx,vy),其中以毫米波雷达安装位置中心为坐标原点，车辆向前行驶方向为y轴正方向，与x轴垂直向右且平行于路面为x轴正方向。(ρ,θ,ρ’)中，ρ代表矢径，为毫米波雷达探测到的障碍物距离坐标原点的距离，θ为障碍物与x轴正方向的夹角，ρ’为沿矢径方向探测到的速度。(x,y,vx,vy)中，x,y为激光雷达探测到的障碍物相对于原点的横向与纵向坐标，vx,vy为计算得到的横向与纵向的速度。
S3.采集同一时刻得到的处理后的毫米波雷达与激光雷达数据，判断两个数据是否存在异常(设定一些参数的阈值，超过阈值说明说明异常)或则缺失(未接收到对应数据)，此时表明对应传感器故障或则损坏。如果两个数据都正常，进入S4，如果一个数据不正常，警示系统并直接进入S5，如果两个数据都不正常(一般不可能发生，故不在流程图中表示)，此时表明前碰撞预警系统失效，警示系统。
S4.将毫米波雷达与激光雷达数据进行融合，融合方法可以采用无迹卡尔曼滤波(UKF)，或则扩展卡尔曼滤波(EKF)，粒子滤波(PF)，融合数据后得到前车距离本车沿x轴方向的距离d，以及沿x轴方向的速度v。
S5.计算TTC。如果采用融合方法，则：TTC＝d/v。如果毫米波雷达故障仅得到激光雷达数据，则TTC＝y/vy。如果激光雷达故障仅得到毫米波雷达数据，则TTC＝ρ/ρ’。
S6.设定TTC阈值A,B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急，如果TTC>＝A，表明暂时安全，如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示，如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。

Claims (4)

1.一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.分别启动毫米波雷达与激光雷达进行前方车辆检测；
S2.分别获取毫米波雷达数据与激光雷达数据，经过坐标转换与处理后得到(ρ,θ,ρ’)与(x,y,vx,vy)，其中以毫米波雷达安装位置中心为坐标原点，车辆向前行驶方向为y轴正方向，与x轴垂直向右且平行于路面为x轴正方向；
(ρ,θ,ρ’)中，ρ代表矢径，为毫米波雷达探测到的障碍物距离坐标原点的距离，θ为障碍物与x轴正方向的夹角，ρ’为沿矢径方向探测到的速度；
(x,y,vx,vy)中，x,y为激光雷达探测到的障碍物相对于原点的横向与纵向坐标，vx,vy为计算得到的横向与纵向的速度；
S3.采集同一时刻得到的处理后的毫米波雷达与激光雷达数据，判断两个数据是否存在异常或则缺失，如果存在表明此时对应传感器故障或则损坏；
如果两个数据都正常，进入S4，如果一个数据不正常，警示系统并直接进入S5；
如果两个数据都不正常，此时表明前碰撞预警系统失效，警示系统；
S4.将毫米波雷达与激光雷达数据进行融合，融合数据后得到前车距离本车沿x轴方向的距离d，以及沿x轴方向的速度v；
S5.计算碰撞时间TTC；
如果采用融合方法，则：TTC＝d/v；
如果毫米波雷达故障仅得到激光雷达数据，则TTC＝y/vy；
如果激光雷达故障仅得到毫米波雷达数据，则TTC＝ρ/ρ’；
S6.设定TTC阈值A、B,A代表存在碰撞危险，B代表情况紧急；
如果TTC>＝A，表明暂时安全；
如果A>TTC>＝B,表明存在碰撞危险，通过语音、振动等方式对驾驶员做出警示；
如果TTC<B，表明情况紧急，通过语言提醒的同时，控制制动踏板进行主动制动，并拉紧安全带。
2.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，其特征在于，步骤S3中判断两个数据是否存在异常的方法，是设定参数的阈值，超过阈值说明说明异常；缺失为未接收到对应数据。
3.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，其特征在于，步骤S4中融合方法采用无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波或粒子滤波。
4.根据权利要求1所述的一种毫米波雷达与激光雷达融合的车辆前碰撞预警方法，其特征在于，步骤周期循环，不断检测。
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