CN111856470A - 一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域；将属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的目标对象。本发明实施例根据本车的状态信息确定车道区域，并将目标对象的属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，进而从汽车雷达采集的目标对象中筛选出有效目标对象，实现在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象，避免过多不受关注的目标对象占据有限的网络资源。

Description

一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及驾驶辅助及自动驾驶技术，尤其涉及一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
由于毫米波雷达具有探测距离远、探测精度高和受环境影响小等特点，因此在驾驶辅助及自动驾驶领域应用越来越广泛。
现有技术中由于网络传输负载受限，毫米波雷达仅能输出有限的目标数量。而且，一方面，毫米波雷达目标探测的误报率比较高，尤其是对于静态目标的探测误报率更高(由于地面杂波的影响)。另一方面，车载以太网正处于初级阶段，应用刚刚起步，成本较高，毫米波雷达信号传输多采用传统的控制器区域网络(Controller Area Network,CAN)和可变速率的CAN(CAN with Flexible Data-Rate,CAN-FD)通信，由于传输带宽受限，通常雷达只能输出16个目标(输出目标增多会导致网络负载过高造成网络堵塞)。因此，如何在有限的目标输出情况下，上层系统获得更多的有效的目标成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质，可以实现在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象。
第一方面，本发明实施例提供了一种汽车雷达的目标筛选方法，包括：
获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
根据所述状态信息预测本车的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定车道区域；
将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，所述筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的所述目标对象。
第二方面，本发明实施例还提供了一种目标筛选装置，包括：
信息获取模块，用于获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
车道确定模块，用于根据所述状态信息预测本车的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定车道区域；
目标匹配模块，用于将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，所述筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的所述目标对象。
第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例提供的任一所述的汽车雷达的目标筛选方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的任一所述的汽车雷达的目标筛选方法。
本发明实施例通过获取本车的状态信息和目标对象的属性信息，根据本车的状态信息确定车道区域，并将目标对象的属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，进而从汽车雷达采集的目标对象中筛选出有效目标对象，实现在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象，避免过多不受关注的目标对象占据有限的网络资源。
附图说明
图1为本发明实施例一中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图；
图2是本发明实施例二中提供的另一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图；
图2a是本发明实施例二中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的筛选原则流程图；
图3是本发明实施例二中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的工作示意图；
图4是本发明实施例二中提供的另一种汽车雷达的目标筛选方法的工作示意图；
图5是本发明实施例三中提供的又一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图；
图6是本发明实施例四中提供的一种汽车雷达的目标筛选装置的结构示意图；
图7是本发明实施例五中提供的一种车载设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图，本实施例可适用于驾驶辅助及自动驾驶的筛选障碍物的情况，该方法可以由目标筛选装置来执行，该装置可以采用软件/硬件的方式实现。该装置可配置于车载设备中。如图1所示，该方法具体包括：
步骤S110、获取本车的状态信息和目标对象的属性信息。
本车的状态信息指本车辆的横摆角速度和方向盘转角等信息，用于预测本车的行驶轨迹。
目标对象指本车前方的目标，可以由前向毫米波雷达探测获得。目标对象的属性信息包括目标对象的类型、运动状态和位置等。其中，目标对象的运动状态包括：动态目标和静态目标。动态目标包括四轮车、二轮车、行人和/或未知目标四类。
步骤S120、根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域。
车辆前方需要进行区域划分，可以按照车道划分，由于雷达无法探测到车道线，目标筛选装置可以根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域，例如，目标筛选装置可以根据汽车雷达获取的本车的横摆角速度和方向盘转角等信息预测本车的行驶轨迹，进而对车道区域进行预测。
车道区域可以包括本车道的区域、与本车道的规定行驶方向相同的左N车道和右N车道的区域，其中，N为整数。
可选地，根据行驶轨迹确定车道区域，可以包括：将行驶轨迹的左右各第一设定距离的区域确定为本车道；将行驶轨迹的左侧第二设定距离与左侧第一设定距离之间的区域确定为左一车道；将行驶轨迹的右侧第二设定距离与右侧第一设定距离之间的区域确定为右一车道；将行驶轨迹的左侧第三设定距离与左侧第二设定距离之间的区域确定为左二车道；将行驶轨迹的右侧第三设定距离与右侧第二设定距离之间的区域确定为右二车道。例如，将本车行驶轨迹的左右各1.8m区域确定为本车道，将本车行驶轨迹的左侧1.8-6m区域确定为左一车道，右侧1.8-6m区域确定为右一车道，将本车行驶轨迹的左侧6-10m区域确定为左二区域，右侧6-10m区域确定为右二车道。
可选地，还可以根据本车的摄像头获取本车的行驶轨迹，并将行驶轨迹发送给汽车雷达，根据行驶轨迹确定车道区域。
步骤S130、将属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。
其中，筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的目标对象。由于汽车雷达可以检测本车前方的所有目标对象，但是本车在行驶过程中，汽车雷达能够输出的目标对象的数量有限，因此，根据汽车雷达的物理特点和上层系统的需求，在有限的目标对象输出数量的前提下，需要根据预设的筛选原则输出尽可能多的有效目标对象。
可选地，筛选原则可以包括车道划分维度、目标动静态类别维度和/或静态目标稀疏处理维度等。其中，车道划分维度指根据本车和目标对象所在车道区域输出目标对象，例如，输出本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的目标对象，输出左一车道和/或右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的目标对象，或者输出左二车道和/或右二车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的目标对象。目标动静态类别维度指根据目标对象的动静状态输出目标对象，可以是优先输出动态目标，然后输出静态目标，例如，优先对动态目标进行输出，同时为避免车辆撞上前方最危险的静态障碍物，同时需要确保本车道距离最近的静态目标有效输出。静态目标稀疏处理维度指输出相邻车道和/或本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足一定条件的静态目标，例如，输出本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的静态目标，输出左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标，和/或输出左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标。由于汽车雷达主要负责车辆前方的目标探测，因此车道划分维度能够直接输出本车前方距离本车最近的目标对象，目标动静态类别维度能够根据汽车雷达目标探测特性、动态目标误报率低和静态目标误报高的特点，以及本车在道路行驶时，动态目标是车辆关注的重点等因素输出目标对象，此外，针对道路边缘的护栏或树木，汽车雷达会接连报出很多目标对象，如果不加以抑制，有限的目标对象将会很快被填满，而稍远处的动态目标会被漏掉，静态目标稀疏处理维度能够控制静态目标的输出数量，在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效目标对象。
可选地，筛选原则还可以包括动态目标分类维度。动态目标可以分为四轮车、二轮车、行人和未知目标四类，由于车辆目标的雷达反射面积大，因此，汽车雷达对车辆目标的探测误报率较低，在道路上行驶的车辆重点关注车辆目标。动态目标分类维度指优先输出车辆目标，例如，优先输出四轮车。
可选地，筛选原则还可以包括前方危险车辆维度，其中，前方危险车辆指本车前方最危险的车辆目标。前方危险车辆维度指优先输出本车道距离本车最近的车辆目标。
可选地，筛选原则可以包括以下按照优先级排序的原则中的至少之一：
输出本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标；
输出本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标；
输出本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标；
输出左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标；
输出右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第一设定数量的其它动态目标；
输出本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的其它静态目标；
输出左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第二设定数量的其它动态目标；
输出左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标；
其中，如果基于上述原则筛选出重复的目标对象，则输出重复的目标对象中的一个。
筛选原则还包括：在本车的移动过程中，匹配检测到的静态目标与已输出的静态目标，根据匹配结果确定检测到的已输出的静态目标，输出检测到的已输出的静态目标。对于静态目标的输出，在本车移动过程中，确保距离本车最近的静态目标的输出，已输出的静态目标如果没有消失就不要删除，在已输出的静态目标的基础上继续检测静态目标，并输出检测到的已输出的静态目标。
本发明实施例通过获取本车的状态信息，预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域，将获取到的目标对象的属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象，避免过多不受关注的目标对象占据有限的网络资源。
实施例二
图2是本发明实施例二中提供的另一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上进行优化，如图2所示，该方法包括：
步骤S210、获取本车的状态信息和目标对象的属性信息。
步骤S220、根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域。
其中，将行驶轨迹的左右各第一设定距离的区域确定为本车道；将行驶轨迹的左侧第二设定距离与左侧第一设定距离之间的区域确定为左一车道；将行驶轨迹的右侧第二设定距离与右侧第一设定距离之间的区域确定为右一车道；将行驶轨迹的左侧第三设定距离与左侧第二设定距离之间的区域确定为左二车道；将行驶轨迹的右侧第三设定距离与右侧第二设定距离之间的区域确定为右二车道。
步骤S230、根据属性信息确定目标对象的类型。
其中，目标对象的运动状态包括：动态目标和静态目标。其中，动态目标包括四轮车、二轮车、行人和/或未知目标等目标对象类型。
步骤S240、根据目标对象与本车的横向距离确定目标对象所在车道。
具体地，根据目标对象与本车行驶轨迹左右横向距离确定目标对象所在车道。图3是本发明实施例二中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的工作示意图，如图3所示，将本车行驶轨迹的左右各1.8m区域确定为本车道，将本车行驶轨迹的左侧1.8-6m区域确定为左一车道，右侧1.8-6m区域确定为右一车道，将本车行驶轨迹的左侧6-10m区域确定为左二区域，右侧6-10m区域确定为右二车道。如果目标对象位于本车行驶轨迹左侧1m区域，则确定该目标对象所在车道为本车道；如果目标对象位于本车行驶轨迹右侧3m区域，则确定该目标对象所在车道为右一车道；如果目标对象位于本车行驶轨迹左侧8m区域，则确定该目标对象所在车道为左二车道。
步骤S250、基于目标对象的类型和所在车道，根据预设的筛选原则从目标对象中选择待输出目标对象。
图2a是本发明实施例二中提供的一种汽车雷达的目标筛选方法的筛选原则流程图。如图2a所示，步骤S250可以包括如下步骤：
步骤S2501、当目标对象为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标时，输出车辆目标。
示例性地，如图3所示，车辆目标(1)和(2)为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标，依次输出车辆目标(1)和(2)。
步骤S2502、当目标对象为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标时，输出动态目标。
示例性地，如图3所示，动态目标(3)和(4)为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标，依次输出动态目标(3)和(4)。
步骤S2503、当目标对象为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标时，输出静态目标。
示例性地，如图3所示，静态目标(5)和(6)为本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标，依次输出静态目标(5)和(6)。
步骤S2504、当目标对象为左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出动态目标。
示例性地，如图3所示，动态目标(7)为左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标，输出动态目标(7)。
步骤S2505、当目标对象为右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出动态目标。
示例性地，如图3所示，动态目标(8)为右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标，输出动态目标(8)。
步骤S2506、基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第一设定数量的其它动态目标。
示例性地，如图3所示，动态目标(9)为基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出1个动态目标(9)。
步骤S2507、当目标对象为本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的其它静态目标时，输出静态目标。
其中，预设第一条件可以为以当前的静态目标为基点，沿车辆行驶方向小于或等于间隔距离的静态目标不输出，大于间隔距离的静态目标输出。
示例性地，如图3所示，沿车辆行驶方向以2m的间隔输出本车道内的其它静态目标(10)。即以当前的静态目标为基点，沿车辆行驶方向0<距离<＝2m的静态目标不输出，大于2m的静态目标输出，此前输出的本车道的2个静态目标也适用于本步骤。
可选地，预设第一条件还可以为以当前的静态目标为基点，沿车辆行驶方向判断有无间隔距离存在，若存在该间隔距离，则沿车辆行驶方向小于或等于间隔距离的静态目标不输出，大于间隔距离的静态目标输出；若不存在该间隔距离，则沿车辆行驶方向由近及远输出静态目标。例如，以2m为间隔距离，沿车辆行驶方向，若静态目标间的间隔距离存在2m，则将0<距离<＝2m的静态目标不输出，大于2m的静态目标输出，若静态目标间的间隔距离不存在2m，则沿车辆行驶方向由近及远输出静态目标。
步骤S2508、当目标对象为左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标时，输出静态目标。
具体地，将左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向中的其它静态目标统一以满足预设第二条件的间隔距离进行排序，根据排序结果输出静态目标。其中，其预设第二条件可以为以当前的静态目标为基点，沿车辆行驶方向小于或等于间隔距离的静态目标不输出，大于间隔距离的静态目标输出。例如，汽车雷达以满足预设第二条件的间隔距离探测到左一车道有5个静态目标，右一车道有3个静态目标，将这8个静态目标按照距离本车由近及远进行排序，输出设定数量的静态目标。
示例性地，如图3所示，将左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向以5m间隔筛选目标，将左一车道和右一车道静态目标筛选后混在一起，按照沿车辆行驶方向距离本车由近及远进行排序，输出静态目标(11)、(12)和(13)。
步骤S2509、基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第二设定数量的其它动态目标。
示例性地，如图3所示，动态目标(14)为基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出1个动态目标(14)。
步骤S2510、当目标对象为左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标时，输出静态目标。
示例性地，如图3所示，将左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向以5m间隔筛选目标，将左二车道和右二车道静态目标筛选后混在一起，按照沿车辆行驶方向距离本车由近及远进行排序，输出静态目标(15)和(16)。
可选地，在本车的移动过程中，匹配检测到的静态目标与已输出的静态目标，根据匹配结果确定检测到的已输出的静态目标，输出检测到的已输出的静态目标。对于静态目标的输出，在本车移动过程中，确保距离本车最近的静态目标的输出，已输出的静态目标如果没有消失就不要删除，在已输出的静态目标的基础上继续检测静态目标，并输出检测到的已输出的静态目标。图4是本发明实施例二中提供的另一种汽车雷达的目标筛选方法的工作示意图，如图4所示，在t1时刻，输出距离本车最近的1个静态目标a和距离a大于5m的其它静态目标b和c，对于距离a等于3m的静态目标d和e不输出，在t2时刻，本车在移动过程中，原本在t1时刻没有输出的静态目标d为距离本车最近的1个静态目标，则输出静态目标d，已输出的b不删除，静态目标e由于与b间距小于5m不输出，c按规则输出。
步骤S260、判断待输出目标对象中是否包含重复的目标对象，若是，则执行步骤S270，否则执行步骤S280。
步骤S270、输出未重复的待输出目标对象，并选择重复的目标对象中的一个进行输出。
步骤S280、输出待输出目标对象。
本发明实施例通过获取本车的状态信息和目标对象的属性信息，根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域，根据属性信息确定目标对象的类型，根据目标对象与本车的距离确定目标对象所在车道，将目标对象的类型和所在车道与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象，避免过多不受关注的目标对象占据有限的网络资源。
实施例三
图5是本发明实施例三中提供的又一种汽车雷达的目标筛选方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行优化，如图5所述，该方法包括：
步骤S310、按照预设阈值周期性地获取本车的状态信息和目标对象的属性信息。
具体地，按照预设阈值周期性地获取本车的状态信息和汽车雷达探测到的目标对象的属性信息，例如，按照50毫秒的周期获取本车的状态信息和目标对象的属性信息。
可选地，还可以通过车载以太网传输本车的状态信息和汽车雷达探测到的目标对象的属性信息，本发明对此不作具体限定。
步骤S320、根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域。
步骤S330、将属性信息和车道区域与预设的筛选原则按照预设阈值周期性地进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。
具体地，按照预设阈值每获得一次目标对象的属性信息与车道区域，按照预设的筛选原则进行一次匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。例如，每50毫秒获取一次本车的状态信息和目标对象的属性信息，根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域，按照预设的筛选原则进行一次匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。
步骤S340、发送待输出目标对象给域控制器。
其中，域控制器可以用于定位、路径规划、决策控制、无线通讯和/或高速通讯，可以内置处理器，还可以外接多个摄像头、毫米波雷达和/或激光雷达等设备。
本发明实施例按照预设阈值周期性地获取本车的状态信息和目标对象的属性信息，根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域，将属性信息和车道区域与预设的筛选原则按照预设阈值周期性地进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，发送待输出目标对象给域控制器，通过汽车雷达探测到本车周围环境中的目标对象，以预设阈值周期地按照预设的筛选原则对目标对象进行筛选，将符合筛选原则的待输出目标对象的雷达数据发送给域控制器，能够实时地对目标对象进行筛选，提高了目标筛选的准确度，有利于实时监测本车前方的障碍物。
实施例四
图6是本发明实施例四中提供的一种汽车雷达的目标筛选装置的结构示意图。该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在设备中，可以通过汽车雷达的目标筛选在有限的目标输出情况下，能够获得更多有效的目标对象。如图6所示，该装置包括：
信息获取模块410，用于获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
车道确定模块420，用于根据所述状态信息预测本车的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定车道区域；
目标匹配模块430，用于将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，所述筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的所述目标对象。
可选地，所述车道确定模块420具体用于：
将所述行驶轨迹的左右各第一设定距离的区域确定为本车道；
将所述行驶轨迹的左侧第二设定距离与左侧第一设定距离之间的区域确定为左一车道；
将所述行驶轨迹的右侧第二设定距离与右侧第一设定距离之间的区域确定为右一车道；
将所述行驶轨迹的左侧第三设定距离与左侧第二设定距离之间的区域确定为左二车道；
将所述行驶轨迹的右侧第三设定距离与右侧第二设定距离之间的区域确定为右二车道。
可选地，所述目标匹配模块430具体用于：
根据所述属性信息确定所述目标对象的类型，其中，目标运动状态包括：动态目标和静态目标。动态目标包括四轮车、二轮车、行人或未知目标等目标对象类型。
根据所述目标对象与所述本车的距离确定所述目标对象所在车道；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标时，输出所述车辆目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标时，输出所述动态目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标时，输出所述静态目标；
当所述目标对象为所述左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出所述动态目标；
当所述目标对象为所述右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出所述动态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第一设定数量的其它动态目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的其它静态目标时，输出所述静态目标；
当所述目标对象为所述左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标时，输出所述静态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第二设定数量的其它动态目标；
当所述目标对象为所述左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标时，输出所述静态目标；
其中，如果筛选出重复的目标对象，则输出所述重复的目标对象中的一个。
可选地，所述信息获取模块410具体用于：
按照预设阈值周期性地获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
并且，所述目标匹配模块430具体用于：
将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则按照预设阈值周期性地进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。
可选地，该装置还包括：
目标发送模块，用于在根据匹配结果确定待输出目标对象之后，发送所述待输出目标对象给域控制器。
实施例五
图7是本发明实施例五中提供的一种车载设备的结构示意图。例如，车载设备可以是汽车雷达，或者，与汽车雷达通过串口通信且独立于该汽车雷达的雷达目标筛选设备，如图7所示，该设备包括处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540；设备中处理器510的数量可以是一个或多个，图7中以一个处理器510为例；设备中的处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或其它方式连接，图7中以通过总线连接为例。
存储器520作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的汽车雷达的目标筛选方法对应的程序指令/模块(例如，目标筛选装置中的信息获取模块410、请求获取模块420和请求判断模块430)。处理器510通过运行存储在存储器520中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及汽车雷达的目标筛选，即实现上述的汽车雷达的目标筛选方法。
存储器520可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其它非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器520可进一步包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置540可包括显示屏等显示设备。
实施例六
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种汽车雷达的目标筛选方法，该方法包括：
获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
根据状态信息预测本车的行驶轨迹，根据行驶轨迹确定车道区域；
将属性信息和车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的目标对象。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的汽车雷达的目标筛选方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述目标筛选装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其它等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种汽车雷达的目标筛选方法，其特征在于，包括：
获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
根据所述状态信息预测本车的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定车道区域；
将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，所述筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的所述目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶轨迹确定车道区域，包括：
将所述行驶轨迹的左右各第一设定距离的区域确定为本车道；
将所述行驶轨迹的左侧第二设定距离与左侧第一设定距离之间的区域确定为左一车道；
将所述行驶轨迹的右侧第二设定距离与右侧第一设定距离之间的区域确定为右一车道；
将所述行驶轨迹的左侧第三设定距离与左侧第二设定距离之间的区域确定为左二车道；
将所述行驶轨迹的右侧第三设定距离与右侧第二设定距离之间的区域确定为右二车道。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述筛选原则包括以下按照优先级排序的原则中的至少之一：
输出所述本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标；
输出所述本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标；
输出所述本车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标；
输出所述左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标；
输出所述右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第一设定数量的其它动态目标；
输出所述本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的其它静态目标；
输出所述左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第二设定数量的其它动态目标；
输出所述左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标；
其中，如果基于上述原则筛选出重复的目标对象，则输出所述重复的目标对象中的一个。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述筛选原则还包括：在本车的移动过程中，匹配检测到的静态目标与已输出的静态目标，根据匹配结果确定检测到的已输出的静态目标，输出所述检测到的已输出的静态目标。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，包括：
根据所述属性信息确定所述目标对象的类型，其中，所述目标对象的运动状态包括：动态目标和静态目标；其中，动态目标包括四轮车、二轮车、行人和/或未知目标；
根据所述目标对象与所述本车的横向距离确定所述目标对象所在车道；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个车辆目标时，输出所述车辆目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个动态目标时，输出所述动态目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向距离本车最近的2个静态目标时，输出所述静态目标；
当所述目标对象为所述左一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出所述动态目标；
当所述目标对象为所述右一车道的沿车辆行驶方向距离本车最近的1个动态目标时，输出所述动态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道和右一车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第一设定数量的其它动态目标；
当所述目标对象为所述本车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第一条件的其它静态目标时，输出所述静态目标；
当所述目标对象为所述左一车道和右一车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第二条件的静态目标时，输出所述静态目标；
基于沿车辆行驶方向与本车的距离，对所述本车道、左一车道、右一车道、左二车道和右二车道内的其它动态目标进行排序，根据排序结果输出第二设定数量的其它动态目标；
当所述目标对象为所述左二车道和右二车道内沿车辆行驶方向的间隔距离满足预设第三条件的静态目标时，输出所述静态目标；
其中，如果筛选出重复的目标对象，则输出所述重复的目标对象中的一个。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取本车的状态信息和目标对象的属性信息，包括：
按照预设阈值周期性地获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
并且，所述将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，包括：
将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则按照预设阈值周期性地进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据匹配结果确定待输出目标对象之后，还包括：
发送所述待输出目标对象给域控制器。
8.一种目标筛选装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取本车的状态信息和目标对象的属性信息；
车道确定模块，用于根据所述状态信息预测本车的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定车道区域；
目标匹配模块，用于将所述属性信息和所述车道区域与预设的筛选原则进行匹配，根据匹配结果确定待输出目标对象，其中，所述筛选原则用于筛选汽车雷达检测到的所述目标对象。
9.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的汽车雷达的目标筛选方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的汽车雷达的目标筛选方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113165670A (zh) * 2021-03-01 2021-07-23 华为技术有限公司 一种智能驾驶方法、装置、存储介质及计算机程序
WO2022017189A1 (zh) * 2020-07-20 2022-01-27 中国第一汽车股份有限公司 汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质
CN114706052A (zh) * 2022-03-11 2022-07-05 中国第一汽车股份有限公司 车辆行驶前方人物的分类识别的方法、装置、设备和介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2150836A1 (en) * 2007-05-14 2010-02-10 Raytheon Company Methods and apparatus for selecting a target from radar tracking data
CN206734295U (zh) * 2016-12-21 2017-12-12 驭势科技（北京）有限公司 一种用于探测车辆周围目标的探测系统以及其应用
CN109035868A (zh) * 2018-09-26 2018-12-18 吉林大学 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法
CN109835348A (zh) * 2019-01-25 2019-06-04 中国汽车技术研究中心有限公司 一种道路交通危险场景的筛选方法和装置
CN110889409A (zh) * 2019-11-29 2020-03-17 安徽江淮汽车集团股份有限公司 汽车雷达监测优化方法、装置、设备及存储介质
CN110940982A (zh) * 2019-11-29 2020-03-31 径卫视觉科技（上海）有限公司 一种车辆前方目标识别方法以及相应的设备

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102400555B1 (ko) * 2017-09-04 2022-05-20 삼성전자주식회사 주행 차량을 제어하는 방법 및 장치
CN108226924B (zh) * 2018-01-11 2020-11-10 南京楚航科技有限公司 基于毫米波雷达的汽车行驶环境探测方法、装置及其应用
CN110007305B (zh) * 2019-04-15 2021-01-29 北京行易道科技有限公司 车辆前方目标确定方法、装置、服务器及存储介质
CN110834630A (zh) * 2019-10-22 2020-02-25 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆的驾驶控制方法、装置、车辆及存储介质
CN111856470A (zh) * 2020-07-20 2020-10-30 中国第一汽车股份有限公司 一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2150836A1 (en) * 2007-05-14 2010-02-10 Raytheon Company Methods and apparatus for selecting a target from radar tracking data
CN206734295U (zh) * 2016-12-21 2017-12-12 驭势科技（北京）有限公司 一种用于探测车辆周围目标的探测系统以及其应用
CN109035868A (zh) * 2018-09-26 2018-12-18 吉林大学 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法
CN109835348A (zh) * 2019-01-25 2019-06-04 中国汽车技术研究中心有限公司 一种道路交通危险场景的筛选方法和装置
CN110889409A (zh) * 2019-11-29 2020-03-17 安徽江淮汽车集团股份有限公司 汽车雷达监测优化方法、装置、设备及存储介质
CN110940982A (zh) * 2019-11-29 2020-03-31 径卫视觉科技（上海）有限公司 一种车辆前方目标识别方法以及相应的设备

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于涛等: "车辆前方行驶环境识别技术探讨", 《汽车科技》 *
于涛等: "车辆前方行驶环境识别技术探讨", 《汽车科技》, no. 06, 25 November 2009 (2009-11-25) *
李振: "基于毫米波雷达的汽车防碰撞预警系统有效目标的识别", 《北京汽车》, no. 02, 25 April 2018 (2018-04-25) *
汪瑾: "大学计算机基础 项目化实训教程", 西安电子科技大学出版社, pages: 136 - 137 *
邱少波: "《汽车碰撞安全工程》", 31 January 2016, 北京理工大学出版社, pages: 294 *
郭忠印: "《道路交通安全设计原理与应用》", 31 May 2016, 同济大学出版社, pages: 162 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022017189A1 (zh) * 2020-07-20 2022-01-27 中国第一汽车股份有限公司 汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质
CN113165670A (zh) * 2021-03-01 2021-07-23 华为技术有限公司 一种智能驾驶方法、装置、存储介质及计算机程序
CN114706052A (zh) * 2022-03-11 2022-07-05 中国第一汽车股份有限公司 车辆行驶前方人物的分类识别的方法、装置、设备和介质

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