CN111929655A - 一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法及系统,涉及汽车雷达技术领域,解决毫米波雷达在不同工作模式下交替输出的道路目标多散射点迹的跟踪难题,将毫米雷达信号处理在一个帧周期内产生的以雷达为中心的极坐标散射点迹,转换成以车体为中心平面直角坐标系中的散射点迹,将转换后的所有点迹数据打包,按照目标聚类、目标数据关联、目标管理、目标参数计算、目标识别、目标参数输出与更新的先后顺序对打包后点迹进行批量处理,利用目标更新周期和当前帧关联点迹情况确定当前帧需要进行跟踪计算和输出的目标,完成汽车毫米波雷达一个帧周期内的所有目标变周期跟踪任务,数据处理架构设计简洁、软件模块集成度高、数据处理能力强、性能稳定。
Description
技术领域
本发明涉及汽车雷达技术领域,特别是涉及一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法及系统。
背景技术
随着汽车电子化、智能化程度的不断提高,汽车高级驾驶辅助功能越来越受到各大汽车厂商和消费者的重视,该功能对于提高车辆的驾驶安全性有重要作用。毫米波雷达作为一种全天候的道路目标探测传感器,具有工作频率高,波长短,天线尺寸小,环境适应性强等特点,可以有效探测目标距离,相对速度和方位等信息,能够为高级驾驶辅助系统功能开发提供稳定的传感器目标级数据。
目前,国内77GHz毫米波雷达还处于样机研制阶段,由于国内外各大芯片厂家都在进行射频芯片和处理芯片的产品推广,为了验证其产品性能,能够为用户提供大量的信号处理算法和程序参考用例,以及对芯片算法开发进行技术支持,方便了用户进行信号处理算法开发工作。然而,毫米波雷达除了需要通过信号处理算法产生目标原始散射点迹外,还需要对道路目标原始散射点迹进行多目标跟踪处理,最终生成稳定的传感器目标级数据。目前,关于毫米波雷达道路目标跟踪方法大多局限于目标起始、数据关联、跟踪滤波等算法研究上,在国内很难找到相关的产品开发技术支持。
现有技术中,王竣等在文献《车载毫米波雷达目标跟踪及运动状态分类方法》中公开了:基于对汽车前方目标运动特点和车载雷达信息检测机理分析,考虑了地面车辆运动以地表平面上二维运动为主、机动性小、跟踪坐标系随动的特点,建立了基于车载雷达运动坐标系的前方目标的运动状态模型,并采用卡尔曼滤波算法实现了前方目标的跟踪估计。此外,基于对地面静动目标运动状态及转移机理的分析,将目标分为未分类目标、静止目标、同向运动目标、反向运动目标和起停目标五类,同时建立了目标运动状态的转移状态机模型实现目标运动状态分类。
虽然上述文献提出的方法能够实现对雷达前方目标的快速准确跟踪,且长时间跟踪过程中滤波收敛稳定,并能通过分类算法实现对雷达目标的准确分类,但是上述文献没有形成完整的多目标跟踪软件架构和数据处理框架,难以进行毫米波雷达的工程化研制工作。
基于毫米波雷达处理芯片的毫米波雷达道路目标跟踪技术是毫米波雷达能否提供稳定目标级数据作为辅助驾驶功能开发的一项关键技术,应具有软件架构设计简洁、内部模块之间存在较强的处理逻辑以及实时性强等特点,该技术被国外毫米波雷达厂商,如大陆、博世等公司所垄断,已成为制约国内毫米波雷达技术发展与产品化开发的一项亟待解决的难题。
发明内容
本发明的目的在于:提供一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,解决毫米波雷达在长距离探测、短距离探测等不同工作模式下交替输出的道路目标多散射点迹的跟踪难题,为毫米波雷达传感器输出稳定的目标级数据提供有效方法,满足日益增长的毫米波雷达产品化开发及高级驾驶辅助功能开发需求。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的:
一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,根据毫米波雷达在高级驾驶辅助系统中的功能应用需求,以及安装于汽车的正前方、侧后方或其他区域的安装要求,将雷达信号处理在一个帧周期内产生的以雷达为中心的极坐标散射点迹,转换成以车体为中心平面直角坐标系中的散射点迹,将转换后的所有点迹数据打包,按照目标聚类、目标数据关联、目标管理、目标参数计算、目标识别、目标参数输出与更新的先后顺序对打包后点迹进行批量处理,利用目标更新周期和当前帧关联点迹情况确定当前帧需要进行跟踪计算和输出的目标,完成汽车毫米波雷达一个帧周期内的所有目标变周期跟踪任务。
利用了汽车毫米波雷达信号处理具有波形帧周期的处理特点,将信号处理在一个帧周期内输出的所有散射点迹作为多目标跟踪处理激励和输入条件,将所有散射点迹打包按照处理的先后顺序依次经过目标聚类、目标数据关联、目标管理、目标参数计算、目标识别、目标参数输出与更新的批量处理,利用流水线式的数据批量处理方式将各处理模块进行串联,形成本发明所描述的多目标跟踪处理架构,采用本发明中的多目标跟踪处理架构及处理的方法,完成道路多目标变周期跟踪任务,具有数据处理架构设计简洁,软件模块集成度高、数据处理能力强、性能稳定的优点。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标聚类的方法为:接收雷达在一个帧周期内产生的所有散射点迹数据,通过点迹过滤模块对接收到的散射点迹进行坐标变换,根据雷达跟踪处理范围,对散射点迹进行过滤,将过滤后点迹重新排序,送入点迹凝聚模块,通过点迹凝聚模块对散射点迹进行聚类处理,形成聚类点迹,并对该帧的所有聚类点迹重新进行打包排序,统一送入航迹粗相关模块。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标数据关联的方法为:遍历当前产生的所有聚类点迹,通过航迹粗相关模块接收并解析该帧周期产生的聚类点迹包,将每一个聚类点迹分别与邻域内的所有航迹进行数据关联,找出最优的航迹进行数据相关处理,如果该聚类点迹未找到关联的航迹,则由暂时航迹相关模块进行相关处理,然后查找下一个聚类点迹,直到该帧周期产生的所有聚类点迹处理完毕;遍历当前产生的所有航迹,通过航迹精相关模块对当前已关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理,找出与航迹最佳相关的聚类点迹,如果精相关成功则将当前航迹输出标志置为1、丢点标志置为0。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标管理的方法为:精相关处理未相关成功的聚类点迹,则通过暂时航迹相关模块、航迹丢点处理模块分别进行处理,直到所有航迹遍历完成;遍历当前产生的所有暂时航迹,如果当前暂时航迹存在关联的聚类点迹,则利用暂时航迹参数更新模块进行暂时航迹参数更新处理,并通过航迹确认模块进行航迹起始判断,将满足条件的暂时航迹转成真实航迹,如果暂时航迹不存在关联的聚类点迹,则通过暂时航迹丢点处理模块对需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,计算暂时航迹更新周期,直到所有暂时航迹全部完成。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标参数计算的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过航迹滤波与预测模块逐一进行滤波及预测处理,直至所有航迹遍历完成;遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过速度计算模块逐一进行航迹横、纵向速度、加速度计算,直至所有航迹遍历完成。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标识别的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标识别模块逐一进行目标类型、属性识别处理,将目标区分为大型目标或一般目标,静止目标或运动目标,空中目标或地面目标,直至所有航迹遍历完成。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的目标参数输出与更新的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标参数输出与更新模块逐一进行航迹参数输出、参数更新、航迹更新周期计算、辅助信息计算等,直至所有航迹遍历完成,从而完成一个帧周期的多目标跟踪处理任务。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的所有目标包括:大型目标,一般目标,静止目标、运动目标、地面目标、空中目标。
一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪系统,包括可变周期多目标跟踪处理架构模块、目标聚类模块、目标数据关联模块、目标管理模块、目标参数计算模块、目标识别模块、目标参数输出与更新模块;
所述可变周期多目标跟踪处理架构模块是指在雷达存在多种工作模式交替工作条件下的数据处理流程与各软件模块运行逻辑;
所述目标聚类模块包括:点迹过滤模块、点迹凝聚模块;所述的点迹过滤模块根据雷达跟踪处理范围,进行散射点迹过滤处理;所述的点迹凝聚模块对过滤后的散射点迹进行点迹凝聚处理,形成聚类点迹;
所述目标数据关联模块包括:航迹粗相关模块、暂时航迹相关模块、航迹精相关模块;所述的航迹粗相关模块将聚类点迹分别与邻域内所有航迹进行数据关联;所述的暂时航迹相关模块将未相关成功的聚类点迹与邻域内所有暂时航迹进行数据关联,未关联暂时航迹的聚类点迹建立新的暂时航迹;所述的航迹精相关模块将当前关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理;
所述目标管理模块包括:航迹丢点处理模块、暂时航迹丢点处理模块、暂时航迹参数更新模块、暂时航迹确认模块;所述的航迹丢点处理模块根据航迹更新标志,对未成功关联聚类点迹且需要输出的航迹进行丢点或删除处理。所述的暂时航迹丢点处理模块根据暂时航迹更新标志,对未关联成功聚类点迹且需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,并计算更新周期;所述的暂时航迹参数更新模块对关联聚类点迹的暂时航迹进行参数更新处理,计算暂时航迹更新周期,暂时航迹丢点标志置0;所述的暂时航迹确认模块对暂时航迹进行逻辑判断,确认该暂时航迹是否为真实航迹;
所述目标参数计算模块包括:航迹滤波与预测模块、速度计算模块;所述的航迹滤波与预测模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行滤波及预测处理;所述的速度计算模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行横、纵向速度、加速度计算;
所述目标识别模块包括目标类型识别模块、目标属性识别模块;所述的目标识别模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行类型识别;
所述目标参数输出与更新模块包括:目标参数输出模块、航迹参数更新模块、辅助信息更新模块;所述的目标参数输出与更新模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行输出、目标参数更新处理、航迹更新周期计算、辅助信息计算。
作为本发明技术方案的进一步改进,所述的系统还包括外部数据接口模块,所述的外部数据接口模块,所述的外部数据接口模块集成了多目标跟踪软件,所述的多目标跟踪软件根据接收到的车辆信息以及目标散射点迹数据,按照顺序进行批量处理后,输出汽车毫米波雷达在多种工作模式交替工作条件下的变周期目标级航迹数据。
本发明的优点在于:
(1)本发明设计的汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,充分利用了汽车毫米波雷达信号处理具有波形帧周期的处理特点,将信号处理在一个帧周期内输出的所有散射点迹作为多目标跟踪处理激励和输入条件,将所有散射点迹打包按照处理的先后顺序依次经过目标聚类、目标数据关联、目标管理、目标参数计算、目标识别、目标参数输出与更新的批量处理,利用流水线式的数据批量处理方式将各处理模块进行串联,形成本发明所描述的多目标跟踪处理架构,采用本发明中的多目标跟踪处理架构及处理的方法,完成道路多目标变周期跟踪任务,具有数据处理架构设计简洁,软件模块集成度高、数据处理能力强、性能稳定的优点。
(2)本发明解决了基于毫米波雷达处理芯片的多目标跟踪处理难点问题,打破了国际汽车毫米波雷达零部件巨头在毫米波雷达多目标跟踪技术领域的技术封锁和垄断地位,为国内毫米波雷达传感器的产品化开发提供了有效技术支撑。
附图说明
图1是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的多目标跟踪架构数据处理流程图的第一部分;
图2是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的多目标跟踪架构数据处理流程图的第二部分;
图3是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标管理模块中航迹丢点处理模块处理流程图;
图4是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标管理模块中暂时航迹丢点处理模块处理流程图;
图5是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标管理模块中暂时航迹参数更新模块处理流程图;
图6是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的参数计算模块中航迹滤波与预测模块处理流程图;
图7是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的参数计算模块中速度计算模块处理流程图;
图8是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标参数输出与更新模块处理流程图;
图9是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的道路目标类型识别功能涉及到的目标识别模块处理流程图;
图10是本发明实施例的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法的汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法涉及到的外部数据接口示意图。
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,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。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。
下面结合说明书附图以及具体的实施例对本发明的技术方案作进一步描述:
实施例一
如图1和图2所示,一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,包括如下处理步骤:
1、接收雷达在一个帧周期内产生的所有散射点迹数据,通过点迹过滤模块对接收到的散射点迹进行坐标变换,根据雷达跟踪处理范围,对散射点迹进行过滤,将过滤后点迹重新排序,送入点迹凝聚模块,通过点迹凝聚模块对散射点迹进行聚类处理,形成聚类点迹,并对该帧的所有聚类点迹重新进行打包排序,统一送入航迹粗相关模块;
2、遍历当前产生的所有聚类点迹,通过航迹粗相关模块接收并解析该帧周期产生的聚类点迹包,将每一个聚类点迹分别与领域内的所有航迹进行数据关联,找出最优的航迹进行数据相关处理,如果该聚类点迹未找到关联的航迹,则由暂时航迹相关模块进行相关处理,然后查找下一个聚类点迹,直到该帧周期产生的所有聚类点迹处理完毕;
3、遍历当前产生的所有航迹,通过航迹精相关模块对当前已关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理,找出与航迹最佳相关的聚类点迹,如果精相关成功则将当前航迹输出标志置为1、丢点标志置为0;未相关成功的聚类点迹,则通过暂时航迹相关模块、航迹丢点处理模块分别进行处理,直到所有航迹遍历完成;
4、遍历当前产生的所有暂时航迹,如果当前暂时航迹存在关联的聚类点迹,则利用暂时航迹参数更新模块进行暂时航迹参数更新处理,并通过航迹确认模块进行航迹起始判断,将满足条件的暂时航迹转成真实航迹,如果暂时航迹不存在关联的聚类点迹,则通过暂时航迹丢点处理模块对需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,计算暂时航迹更新周期,直到所有暂时航迹全部完成;
5、遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过航迹滤波与预测模块逐一进行滤波及预测处理,直至所有航迹遍历完成;
6、遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过速度计算模块逐一进行航迹横、纵向速度、加速度计算,直至所有航迹遍历完成;
7、遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标识别模块逐一进行目标类型、属性识别处理,将目标区分为大型目标或一般目标,静止目标或运动目标,空中目标或地面目标,直至所有航迹遍历完成;
8、遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标参数输出与更新模块逐一进行航迹参数输出、参数更新、航迹更新周期计算、辅助信息计算等,直至所有航迹遍历完成,从而完成一个帧周期的多目标跟踪处理任务;
一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪系统,包括可变周期多目标跟踪处理架构模块、目标聚类模块、目标数据关联模块、目标管理模块、目标参数计算模块、目标识别模块、目标参数输出与更新模块;
所述可变周期多目标跟踪处理架构模块是指在雷达存在多种工作模式条件下的数据处理流程与各软件模块运行逻辑;
所述目标聚类模块包括:点迹过滤模块、点迹凝聚模块;所述的点迹过滤模块根据雷达跟踪处理范围,进行散射点迹过滤处理;所述的点迹凝聚模块对过滤后的散射点迹进行点迹凝聚处理,形成聚类点迹;
所述目标数据关联模块包括:航迹粗相关模块、暂时航迹相关模块、航迹精相关模块;所述的航迹粗相关模块将聚类点迹分别与邻域内所有航迹进行数据关联;所述的暂时航迹相关模块将未相关成功的聚类点迹与邻域内所有暂时航迹进行数据关联,未关联暂时航迹的聚类点迹建立新的暂时航迹;所述的航迹精相关模块将当前关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理;
所述目标管理模块包括:航迹丢点处理模块、暂时航迹丢点处理模块、暂时航迹参数更新模块、暂时航迹确认模块;所述的航迹丢点处理模块根据航迹更新标志,对未成功关联聚类点迹且需要输出的航迹进行丢点或删除处理。所述的暂时航迹丢点处理模块根据暂时航迹更新标志,对未关联成功聚类点迹且需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,并计算更新周期;所述的暂时航迹参数更新模块对关联聚类点迹的暂时航迹进行参数更新处理,计算暂时航迹更新周期,暂时航迹丢点标志置0;所述的暂时航迹确认模块对暂时航迹进行逻辑判断,确认该暂时航迹是否为真实航迹;
所述目标参数计算模块包括:航迹滤波与预测模块、速度计算模块;所述的航迹滤波与预测模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行滤波及预测处理;所述的速度计算模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行横、纵向速度、加速度计算;
所述目标识别模块包括目标类型识别模块、目标属性识别模块;所述的目标识别模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行类型识别;
所述目标参数输出与更新模块包括:目标参数输出模块、航迹参数更新模块、辅助信息更新模块;所述的目标参数输出与更新模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行输出、目标参数更新处理、航迹更新周期计算、辅助信息计算。
根据汽车毫米波雷达多种工作模式按顺序交替输出一个帧周期内所有点迹数据的特点,考虑到各工作模式探测交叠区域目标和未交叠区域目标的更新周期不同,利用暂时航迹参数更新模块和目标参数更新模块对暂时航迹和航迹更新周期进行计算,如果当前帧航迹或暂时航迹已到更新周期或已通过目标数据关联模块获取关联点迹则应按照正常跟踪处理流程,完成当前帧航迹或暂时航迹数据更新与输出,如果当前帧航迹或暂时航迹未到更新周期且通过目标数据关联模块未获取关联点迹,则不进行后续跟踪处理与输出,等待当前帧数据执行到暂时航迹参数更新模块和目标参数更新模块时,重新计算更新周期,等待下一帧数据输入后再重新进行目标跟踪处理,从而实现交叠区域和非交叠区域目标以不同频率输出目标的跟踪能力;
根据点迹凝聚模块参与聚类的某一目标散射点数量、散射点最大最小纵向距离差值以及幅度值变化趋势判断当前目标是大型车辆或小型车辆,如果散点数量大于3,最大最小纵向距离差值大于3m,幅度值由远到近未明显增大,则判定为大型车辆。根据汽车毫米波雷达探测到目标级数据的纵向速度信息和目标幅值信息,将纵向速度与本车车速进行比较,若纵向速度为靠近本车方向且绝对值与本车车速差值小于3km/h,则判定该目标为静止目标;若该目标为静止目标,则每隔20帧计算一次该目标积累的非零幅度平均值,取最近两次幅度平均值进行比较,若最新的幅度平均值比次新的幅度平均值大,且差值大于6.5,小于50.0,且目标首次发现距离应大于100m,小于160m,则认为该目标为地面静止障碍物,否则则认为是桥梁、广告牌等非威胁的空中目标,通过以上描述方法可实现多目标的初步识别能力,方法中涉及到的门限应可根据雷达性能进行调整。
如图3所示为变周期多目标跟踪方法的目标管理模块中涉及到变周期处理的航迹丢点处理模块处理流程图,包括如下处理步骤:
1、接收当前待处理航迹,通过判断航迹输出标志是否为1,确定该航迹本帧是否需要输出,如果该航迹不需要输出,则结束丢点处理流程,等待下一个待处理航迹;
2、如果航迹需要输出,根据航迹删除准则,判断该航迹是否需要删除,满足删除准则则将该航迹已存储数据清零,并把该航迹状态置成可用状态,结束丢点处理流程,等待下一个待处理航迹;
3、如果航迹不满足删除准则,则将航迹保存的多帧数据依次进行更新,将上一帧航迹预测值赋值给本帧观测点进行补点处理,对航迹置丢点标志,结束航迹丢点处理流程,等待下一个待处理航迹。
如图4所示为变周期多目标跟踪方法的目标管理模块中涉及到变周期处理的暂时航迹丢点处理模块处理流程图,包括如下处理步骤:
1、接收当前待处理暂时航迹,通过判断暂时航迹更新标志是否为1,确定该暂时航迹本帧是否需要输出,如果该暂时航迹不需要输出,则结束丢点处理流程,等待下一个待处理暂时航迹;
2、如果暂时航迹需要输出,根据暂时航迹删除准则,判断该暂时航迹是否需要删除,满足删除准则则将该暂时航迹已存储数据清零,并把该暂时航迹状态置成可用状态,结束丢点处理流程,等待下一个待处理暂时航迹;
3、如果暂时航迹不满足删除准则,则对暂时航迹进行历史数据更新处理,分别进行暂时航迹更新次数统计、丢点个数统计以及暂时航迹位置预测等,对暂时航迹置丢点标志,结束暂时航迹丢点处理流程,等待下一个待处理暂时航迹。
如图5所示为变周期多目标跟踪方法的目标管理模块中涉及到变周期处理的暂时航迹参数更新模块处理流程图,包括如下处理步骤:
1、接收当前待处理暂时航迹,对当前暂时航迹关联上的聚类点迹进行择优关联,选择最好的聚类点迹与暂时航迹进行关联,释放其余未关联的聚类点迹,利用最好的聚类点迹对暂时航迹参数进行计算;
2、对当前暂时航迹保存的历史数据进行更新处理,计算暂时航迹更新周期,根据该更新周期判断暂时航迹下一帧是否需要进行参数更新;
3、如果下一帧需要进行更新,则将该暂时航迹更新标志置为1,如果下一帧不需要更新,则将该暂时航迹更新标志置为0,结束暂时航迹参数更新处理流程,等待下一个待处理暂时航迹。
如图6所示,变周期多目标跟踪方法涉及到的参数计算模块中变周期处理的航迹滤波与预测模块处理流程图,包括如下处理步骤:
1、遍历当前产生的所有航迹,判断当前待处理航迹输出标志是否为1,如果不为1,则查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成;
2、如果航迹输出标志为1,则判断该航迹是否丢点,如果该航迹不丢点,则根据关联的凝聚点迹对航迹横、纵坐标进行滤波及预测处理,如果该航迹丢点,则根据航迹补点数据对航迹横、纵坐标进行滤波及预测处理;
3、判断所有航迹是否处理完成,如果未处理完成,则查找下一个待处理航迹进行滤波与预测处理,直到所有航迹遍历完成。
如图7所示,变周期多目标跟踪方法涉及到的参数计算模块中变周期处理的速度计算模块处理流程图,包括如下处理步骤:
1、遍历当前产生的所有航迹,判断当前待处理航迹输出标志是否为1,如果不为1,则查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成;
2、如果航迹输出标志为1,则判断该航迹是否丢点,如果该航迹不丢点,则根据关联的凝聚点迹对航迹横、纵向速度、加速度进行计算,如果该航迹丢点,则根据航迹补点数据对航迹横、纵向速度、加速度进行计算;
3、判断所有航迹是否处理完成,如果未处理完成,则查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成。
如图8所示为本实施例的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标参数输出与更新模块处理流程图,从图8可以看出,根据本实施例的目标参数输出与更新模块包括如下处理步骤:
1、遍历当前产生的所有航迹,判断当前待处理航迹输出标志是否为1,如果不为1,则查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成;
2、如果航迹输出标志为1,则输出当前待处理航迹,并对当前航迹历史数据进行更新,计算航迹跟踪次数、辅助信息以及航迹更新周期等;
3、根据航迹更新周期,判断当前航迹下一帧是否需要输出,如果不需要输出,则将当前航迹输出标志置为0,并清除丢点标志,如果当前航迹下一帧需要输出,则将当前航迹输出标志置为1,清除丢点标志,当前航迹参数输出与更新完成后,查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成。
如图9所示为本实施例的变周期多目标跟踪方法涉及到的目标识别模块处理流程图,从图9可以看出,根据本实施例的目标识别模块包括如下处理步骤:
1、遍历当前产生的所有航迹,判断当前待处理航迹输出标志是否为1,如果不为1,则查找下一个待处理航迹,如果输出标志为1,则继续判断当前待处理航迹丢点标志是否为1,如果为1,则查找下一个待处理航迹,如果不为1,则继续判断当前航迹聚类散射点迹数量是否大于3,如果散射点迹数量不大于3,则设置该航迹为一般目标,如果散射点迹数量大于3,则判断多个散射点迹最大最小纵向距离差值是否大于3米,如果纵向距离差值不大于3米,则设置该航迹为一般目标,如果纵向距离差值大于3米,则按照10米距离区间统计各距离区间点迹幅度平均值,判断点迹幅度均值是否随距离减小而增大,如果满足此条件,则设置该航迹为一般目标,如果不满足此条件,则设置该航迹为大型车辆目标;
2、当判定该目标为大型目标或一般目标后,当目标靠近且纵向速度与本车车速差值小于3km/h,则设置该航迹为静止目标,否则设置为地面运动目标;
3、如果航迹为静止目标,每20帧统计一次该目标非零幅度平均值,记录最新一次幅度平均值为AD0,次新幅度平均值为AD1,判断50.0>AD0-AD1>6.5条件是否满足,如果不满足该条件,则设置该航迹为空中目标,如果满足该条件,则继续判断该目标首次发现距离是否大于100米,小于160米,如果不满足该条件,则设置该航迹为空中目标,如果满足该条件,则将该航迹设置为地面静止障碍物目标,当前航迹目标识别完成后,查找下一个待处理航迹,直到所有航迹遍历完成。
如图10所示为本实施例的汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法涉及到的外部数据接口示意图,从图10可以看出,多目标跟踪软件接收车辆信息、目标散射点迹数据,通过所述多目标跟踪架构数据处理流程和各模块内部处理方法将车辆信息、目标散射点迹数据按照一定的顺序进行批量处理,最终输出汽车毫米波雷达在多种工作模式交替工作条件下的变周期目标级航迹数据。
本发明设计的汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,充分利用了汽车毫米波雷达信号处理具有波形帧周期的处理特点,将信号处理在一个帧周期内输出的所有散射点迹作为多目标跟踪处理激励和输入条件,将所有散射点迹打包按照处理的先后顺序依次经过目标聚类模块、目标数据关联模块、目标管理模块、目标参数计算模块、目标识别模块、目标参数输出与更新模块的批量处理,利用流水线式的数据批量处理方式将各处理模块进行串联,形成本发明所描述的多目标跟踪软件架构,采用本发明中的多目标跟踪处理架构及其处理模块的方法,完成道路多目标变周期跟踪任务。
本发明所述方法创新点主要体现在多目标跟踪处理架构设计、变周期多目标跟踪方法、道路目标类型识别三个方面,在目标起始、数据关联、跟踪滤波算法方面国内已有部分研究成果,本发明不再详细描述。本发明有效借鉴我国大型军工雷达企业在军用雷达多目标跟踪技术的主要思想,主要发明人具有十年以上的军工雷达多目标跟踪专业技术背景,通过对军用雷达多目标跟踪技术核心思想的深入理解和技术创新,提出了一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,具有数据处理架构设计简洁,软件模块集成度高、数据处理能力强、性能稳定等优点,解决了基于毫米波雷达处理芯片的多目标跟踪处理难点问题,打破了国际汽车毫米波雷达零部件巨头在毫米波雷达多目标跟踪技术领域的技术封锁和垄断地位,为国内毫米波雷达传感器的产品化开发提供了有效技术支撑。
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 (10)
1.一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,根据毫米波雷达在高级驾驶辅助系统中的功能应用需求,以及安装于汽车的正前方、侧后方或其他区域的安装要求,将雷达信号处理在一个帧周期内产生的以雷达为中心的极坐标散射点迹,转换成以车体为中心平面直角坐标系中的散射点迹,将转换后的所有点迹数据打包,按照目标聚类、目标数据关联、目标管理、目标参数计算、目标识别、目标参数输出与更新的先后顺序对打包后点迹进行批量处理,利用目标更新周期和当前帧关联点迹情况确定当前帧需要进行跟踪计算和输出的目标,完成汽车毫米波雷达一个帧周期内的所有目标变周期跟踪任务。
2.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标聚类的方法为:接收雷达在一个帧周期内产生的所有散射点迹数据,通过点迹过滤模块对接收到的散射点迹进行坐标变换,根据雷达跟踪处理范围,对散射点迹进行过滤,将过滤后点迹重新排序,送入点迹凝聚模块,通过点迹凝聚模块对散射点迹进行聚类处理,形成聚类点迹,并对该帧的所有聚类点迹重新进行打包排序,统一送入航迹粗相关模块。
3.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标数据关联的方法为:遍历当前产生的所有聚类点迹,通过航迹粗相关模块接收并解析该帧周期产生的聚类点迹包,将每一个聚类点迹分别与领域内的所有航迹进行数据关联,找出最优的航迹进行数据相关处理,如果该聚类点迹未找到关联的航迹,则由暂时航迹相关模块进行相关处理,然后查找下一个聚类点迹,直到该帧周期产生的所有聚类点迹处理完毕;遍历当前产生的所有航迹,通过航迹精相关模块对当前已关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理,找出与航迹最佳相关的聚类点迹,如果精相关成功则将当前航迹输出标志置为1、丢点标志置为0。
4.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标管理的方法为:精相关处理未相关成功的聚类点迹,则通过暂时航迹相关模块、航迹丢点处理模块分别进行处理,直到所有航迹遍历完成;遍历当前产生的所有暂时航迹,如果当前暂时航迹存在关联的聚类点迹,则利用暂时航迹参数更新模块进行暂时航迹参数更新处理,并通过航迹确认模块进行航迹起始判断,将满足条件的暂时航迹转成真实航迹,如果暂时航迹不存在关联的聚类点迹,则通过暂时航迹丢点处理模块对需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,计算暂时航迹更新周期,直到所有暂时航迹全部完成。
5.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标参数计算的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过航迹滤波与预测模块逐一进行滤波及预测处理,直至所有航迹遍历完成;遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过速度计算模块逐一进行航迹横、纵向速度、加速度计算,直至所有航迹遍历完成。
6.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标识别的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标识别模块逐一进行目标类型、属性识别处理,将目标区分为大型目标或一般目标,静止目标或运动目标,空中目标或地面目标,直至所有航迹遍历完成。
7.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的目标参数输出与更新的方法为:遍历当前产生的所有航迹,对航迹输出标志为1的所有航迹通过目标参数输出与更新模块逐一进行航迹参数输出、参数更新、航迹更新周期计算、辅助信息计算等,直至所有航迹遍历完成,从而完成一个帧周期的多目标跟踪处理任务。
8.根据权利要求1所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪方法,其特征在于,所述的所有目标包括:大型目标,一般目标,静止目标、运动目标、地面目标、空中目标。
9.一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪系统,其特征在于,包括可变周期多目标跟踪处理架构模块、目标聚类模块、目标数据关联模块、目标管理模块、目标参数计算模块、目标识别模块、目标参数输出与更新模块;
所述可变周期多目标跟踪处理架构模块是指在雷达存在多种工作模式交替工作条件下的数据处理流程与各软件模块运行逻辑;
所述目标聚类模块包括:点迹过滤模块、点迹凝聚模块;所述的点迹过滤模块根据雷达跟踪处理范围,进行散射点迹过滤处理;所述的点迹凝聚模块对过滤后的散射点迹进行点迹凝聚处理,形成聚类点迹;
所述目标数据关联模块包括:航迹粗相关模块、暂时航迹相关模块、航迹精相关模块;所述的航迹粗相关模块将聚类点迹分别与邻域内所有航迹进行数据关联;所述的暂时航迹相关模块将未相关成功的聚类点迹与邻域内所有暂时航迹进行数据关联,未关联暂时航迹的聚类点迹建立新的暂时航迹;所述的航迹精相关模块将当前关联上聚类点迹的航迹进行精相关处理;
所述目标管理模块包括:航迹丢点处理模块、暂时航迹丢点处理模块、暂时航迹参数更新模块、暂时航迹确认模块;所述的航迹丢点处理模块根据航迹更新标志,对未成功关联聚类点迹且需要输出的航迹进行丢点或删除处理。所述的暂时航迹丢点处理模块根据暂时航迹更新标志,对未关联成功聚类点迹且需要更新的暂时航迹进行丢点或删除处理,并计算更新周期;所述的暂时航迹参数更新模块对关联聚类点迹的暂时航迹进行参数更新处理,计算暂时航迹更新周期,暂时航迹丢点标志置0;所述的暂时航迹确认模块对暂时航迹进行逻辑判断,确认该暂时航迹是否为真实航迹;
所述目标参数计算模块包括:航迹滤波与预测模块、速度计算模块;所述的航迹滤波与预测模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行滤波及预测处理;所述的速度计算模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行横、纵向速度、加速度计算;
所述目标识别模块包括目标类型识别模块、目标属性识别模块;所述的目标识别模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行类型识别;
所述目标参数输出与更新模块包括:目标参数输出模块、航迹参数更新模块、辅助信息更新模块;所述的目标参数输出与更新模块根据航迹输出标志,对所有当前帧需要输出的航迹进行输出、目标参数更新处理、航迹更新周期计算、辅助信息计算。
10.根据权利要求9所述的一种汽车毫米波雷达道路目标跟踪系统,其特征在于,所述的系统还包括外部数据接口模块,所述的外部数据接口模块,所述的外部数据接口模块集成了多目标跟踪软件,所述的多目标跟踪软件根据接收到的车辆信息以及目标散射点迹数据,按照顺序进行批量处理后,输出汽车毫米波雷达在多种工作模式交替工作条件下的变周期目标级航迹数据。
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