CN112455503A - 基于雷达的列车定位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于雷达的列车定位方法及装置，列车定位方法包括以下步骤：预构建雷达散射特征地图；基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；以及，将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。本发明提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本，而且实现了路况环境的实时检测，进而提升了列车运营的安全可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆定位技术领域，尤其涉及一种基于雷达的列车定位方法及装置。
背景技术
列车位置信息在列车自动控制技术中具有重要的地位，几乎每个子功能的实现都需要列车的位置信息作为参数之一，因此，列车定位是列车控制系统中一个非常重要的环节。精准的位置信息也是列车安全高效运行的前提。
目前，列车主要采用“初始位置+速度与时间积分+应答器校准”的方式定位。虽然“初始位置+速度与时间积分+应答器校准”的定位方式能够克服隧道、山涧等环境因素的影响，但速度与时间积分误差随着运行距离的增加而增大，需要在沿线布置多个应答器校准来减小定位误差，导致其施工成本和维护成本巨大，而且不能实现连续校准，定位准确度较低。
当前轨道交通的实时精准定位和主动防撞(非接触障碍物检测)技术的尚属于研发阶段，目前还没有较为成熟的技术同时实现定位和防撞检测功能。
发明内容
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中还没有较为成熟的技术同时较好地实现定位和防撞检测功能的缺陷，提供一种基于雷达的列车定位方法及装置。
本发明是通过下述技术方案来解决所述技术问题：
一种基于雷达的列车定位方法，包括：
预构建雷达散射特征地图；
基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；以及，
将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
可选地，所述列车定位方法还包括：
将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
可选地，所述响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出报警提示的步骤包括：
响应于雷达获取的目标RCS(雷达散射截面积)值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体；
判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体，若否，输出防撞报警提示。
可选地，所述列车定位方法还包括：
响应于确定出的所述物体不是所述雷达散射特征地图中的固有物体，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示。
可选地，所述列车定位方法还包括：
响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
可选地，所述雷达包括毫米波雷达或太赫兹雷达。
可选地，所述列车定位方法包括：
通过雷达及定位模块预构建雷达散射特征地图，所述定位模块包括GNSS(GlobalNavigation Satellite System，全球导航卫星系统)模块及IMU(惯性测量单元)模块。
可选地，所述列车定位方法包括：
通过NDT(正态分布变换)算法将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在由处理器执行时实现如上述的基于雷达的列车定位方法的步骤。
一种基于雷达的列车定位装置，包括处理器及与所述处理器通信连接的存储器；
所述处理器被配置为预构建雷达散射特征地图；
所述处理器还被配置为基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；
所述处理器还被配置为将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
可选地，所述处理器还被配置为将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
可选地，所述处理器还被配置为响应于雷达获取的目标RCS值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体；
所述处理器还被配置为判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体，若否，输出防撞报警提示。
可选地，所述处理器还被配置为响应于确定出的所述物体不是所述雷达散射特征地图中的固有物体，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示。
可选地，所述处理器还被配置为响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
可选地，所述雷达包括毫米波雷达或太赫兹雷达。
可选地，所述处理器被配置为通过雷达及定位模块预构建雷达散射特征地图；
所述定位模块包括GNSS模块及IMU模块。
可选地，所述处理器被配置为通过NDT算法将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
在符合本领域常识的基础上，所述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实施例。
本发明的积极进步效果在于：
本发明提供的基于雷达的列车定位方法及装置，利用高分辨率的雷达在轨道交通环境中构建出雷达散射特征地图，并且通过实时匹配对比的方式定位出列车的精准位置，同时能够实现主动防撞功能。
本发明提供的基于雷达的列车定位方法及装置，提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本，而且实现了路况环境的实时检测，进而提升了列车运营的安全可靠性。
附图说明
在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本发明的所述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
图1为根据本发明一实施例的基于雷达的列车定位方法的流程示意图。
图2为根据本发明一实施例的基于雷达的列车定位装置的结构示意图。
图3为根据本发明一实施例的距离维成像的流程示意图。
图4为根据本发明一实施例的目标凝聚前后示意图。
附图标记说明：
步骤 101；
步骤 102；
步骤 103；
步骤 104；
步骤 105；
处理器 1；
存储器 2。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。
给出以下描述以使得本领域技术人员能够实施和使用本发明并将其结合到具体应用背景中。各种变型、以及在不同应用中的各种使用对于本领域技术人员将是容易显见的，并且本文定义的一般性原理可适用于较宽范围的实施例。由此，本发明并不限于本文中给出的实施例，而是应被授予与本文中公开的原理和新颖性特征相一致的最广义的范围。
在以下详细描述中，阐述了许多特定细节以提供对本发明的更透彻理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，本发明的实践可不必局限于这些具体细节。换言之，公知的结构和器件以框图形式示出而没有详细显示，以避免模糊本发明。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，在以下的说明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“水平”、“垂直”应被理解为该段以及相关附图中所绘示的方位。此相对性的用语仅是为了方便说明之用，其并不代表其所叙述的装置需以特定方位来制造或运作，因此不应理解为对本发明的限制。
能理解的是，虽然在此可使用用语“第一”、“第二”、“第三”等来叙述各种组件、区域、层和/或部分，这些组件、区域、层和/或部分不应被这些用语限定，且这些用语仅是用来区别不同的组件、区域、层和/或部分。因此，以下讨论的第一组件、区域、层和/或部分可在不偏离本发明一些实施例的情况下被称为第二组件、区域、层和/或部分。
本实施例提供一种基于雷达的列车定位方法，尤其提供一种基于高分辨率雷达散射特征地图创建和匹配的高精度列车定位和路况检测方法，能够满足轨道交通领域车载使用条件需求。
在本实施例中，上述列车定位方法包括以下步骤：预构建雷达散射特征地图；基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；以及，将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
在本实施例中，利用高分辨率的雷达在轨道交通环境中构建出雷达散射特征地图，并且通过实时匹配对比的方式定位出列车的精准位置，提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本。
作为一实施例，具体地，如图1所示，上述列车定位方法包括以下步骤：
步骤101、预构建雷达散射特征地图。
在本步骤中，通过高分辨率雷达及高精度定位模块(例如，GNSS+IMU+定位标等方式)预构建雷达散射特征地图。
具体地，上述列车定位方法主要分为高分辨率雷达散射特征地图的创建和雷达回波数据分析处理两个部分，类似于激光雷达的预建图定位识别技术，即机器人预先对将要运行的环境创建地图，之后通过多特征匹配来达到定位和减少定位误差的。
雷达，用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。
各种雷达的具体用途和结构不尽相同，但基本形式是一致的，包括：发射机、发射天线、接收机、接收天线，处理部分以及显示器。还有电源设备、数据录取设备、抗干扰设备等辅助设备。
雷达所起的作用跟眼睛和耳朵相似，当然，它不再是大自然的杰作，同时，它的信息载体是无线电波。事实上，不论是可见光或是无线电波，在本质上是同一种东西，都是电磁波，在真空中传播的速度都是光速C，差别在于它们各自的频率和波长不同。其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息(目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等)。
测量速度原理是雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应。雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。测量目标方位原理是利用天线的尖锐方位波束，通过测量仰角靠窄的仰角波束，从而根据仰角和距离就能计算出目标高度。
测量距离原理是测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成雷达与目标的精确距离。
雷达的优点是白天黑夜均能探测远距离的目标，且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点，并有一定的穿透能力。
在本实施例中，雷达可以测量目标的三个信息，距离、角度和目标散射特性。有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，以及目标具体位置，就可以通过雷达相对目标位置，从而实现雷达自身定位，即列车定位。同时，在雷达主动防撞应用中，可以将已知目标滤除，提高雷达检测准确度。
在本实施例中，优选地，所述雷达可以为高分辨率毫米波雷达。
毫米波雷达，是工作在毫米波波段(millimeter wave)探测的雷达。通常毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。
同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。另外，毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头。毫米波雷达能分辨识别很小的目标，而且能同时识别多个目标；具有成像能力，体积小、机动性和隐蔽性好。
光波在大气中传播衰减严重，器件加工精度要求高。毫米波与光波相比，它们利用大气窗口(毫米波与亚毫米波在大气中传播时，由于气体分子谐振吸收所致的某些衰减为极小值的频率)传播时的衰减小，受自然光和热辐射源影响小。为此，它们在通信、雷达、制导、遥感技术、射电天文学和波谱学方面都有重大的意义。利用大气窗口的毫米波频率可实现大容量的卫星-地面通信或地面中继通信。利用毫米波天线的窄波束和低旁瓣性能可实现低仰角精密跟踪雷达和成像雷达。在远程导弹或航天器重返大气层时，需采用能顺利穿透等离子体的毫米波实现通信和制导。高分辨率的毫米波辐射计适用于气象参数的遥感。用毫米波和亚毫米波的射电天文望远镜探测宇宙空间的辐射波谱可以推断星际物质的成分。优势主要有以下几点：
1)小天线口径、窄波束：高跟踪和引导精度；易于进行低仰角跟踪，抗地面多径和杂波干扰；对近空目标具有高横向分辨力；对区域成像和目标监视具备高角分辨力；窄波束的高抗干扰性能；高天线增益；容易检测小目标，包括电力线、电杆和弹丸等。
2)大带宽：具有高信息速率，容易采用窄脉冲或宽带调频信号获得目标的细节结构特征；具有宽的扩谱能力，减少多径、杂波并增强抗干扰能力；相邻频率的雷达或毫米波识别器工作，易克服相互干扰；高距离分辨力，易得到精确的目标跟踪和识别能力。
3)高多普勒频率：慢目标和振动目标的良好检测和识别能力；易于利用目标多普勒频率特性进行目标特征识别；对干性大气污染的穿透特性，提供在尘埃、烟尘和干雪条件下的良好检测能力。
4)良好的抗隐身性能：当前隐身飞行器上所涂覆的吸波材料都是针对厘米波的。根据国外的研究，毫米波雷达照射的隐身目标，能形成多部位较强的电磁散射，使其隐身性能大大降低，所以，毫米波雷达还具有反隐身的潜力。
作为另一实施例，所述雷达还可以为高分辨率太赫兹雷达。
太赫兹雷达主要靠接收目标的反射信号来发现目标。如果目标表面能使雷达波被吸收或散射，就可大大减小被发现的概率，从而达到隐身的目的。因此，通常所说的隐身技术主要是靠形状、吸波涂层、形成等离子云吸收或改变雷达波的传播方向来实现隐身的。
太赫兹雷达的波长很短，大约在30um～3mm的范围内，远小于微波与毫米波的波长，因而可以用于探测更小的目标和更精确的定位；另一方面，太赫兹雷达却又包含了丰富的频率，有着非常宽的带宽，能以成千上万种频率发射纳秒以至皮秒级的脉冲，大大超过现有隐身技术的作用范围。
在本实施例中，优选地，所述定位模块包括GNSS模块及IMU模块，但并不具体限定所述定位模块的类型，可根据实际需求进行相应的选择及调整。
GNSS是利用一组卫星的伪距、星历、卫星发射时间等观测量，同时还必须知道用户钟差。GNSS是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统。
IMU是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。
一般的，一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。在导航中有着很重要的应用价值。
为了提高可靠性，还可以为每个轴配备更多的传感器。一般而言IMU要安装在被测物体的重心上。
在本实施例中，上述雷达的分辨率不能太低，具体分辨率和路况环境也有关系。毫米波雷达的测距精度可到cm级，若预知轨道线路上的基础设施位置和RCS散射特性，就能知道列车与特点基础设施(或固定目标)的距离。若分辨率不够可能会误识别或识别不出基础设施(或固定目标)等。
优选地，本实施例的雷达水平分辨率至少为0.8度，测角精度至少为0.08度，垂直方向约3°，但并不具体限定雷达的各项参数值，均可根据实际需求进行相应的选择及调整。
在本实施例中，雷达的频段不同导致环境散射特性区别大，散射特征图效果、定位精度和探测距离都不同。
以下具体说明几个高分辨率雷达相关技术，属于雷达选型要求拥有的能力。
1、高分辨率目标检测技术
a)距离成像
距离成像技术用于目标识别或分辨，在距离维度分辨相邻目标。
如图3所示，对于重排后的每一路信号，按照图3所示的流程对数据分组作FFT(快速傅里叶变换)，然后进行合并，获得距离维成像结果。
距离分辨力如下计算式(1)：
其中，ΔR为距离探测精度，c为光速，B为雷达带宽。
b)方位成像
方位成像技术用于目标识别或分辨，在方位维度分辨相邻目标。
方位维成像有两种方式：一种是数字波束合成，利用FFT实现，计算量小，但角度分辨力较低；另一种是Capon波束合成，需要估计自相关矩阵并进行矩阵求逆，角度分辨力较高，但计算量很大。
数字波束合成可以看作是检测信号的空间频率，对同一距离单元上的16个数据作FFT，获得方位维成像结果，为了使方位精度达到1°，补零作32点FFT(方位精度为1.220°)。
Capon波束形成系数向量形式如下计算式(2)：
其中，R是观测的快拍向量Q(n)的自相关矩阵，ω为最优加权向量，α为阵列方向向量，θ为波束形成角。
自相关矩阵利用待检测距离单元左右邻近4～5个距离单元的数据(目标约覆盖4～5个距离单元)进行估计。
各天线接收数据分别经过FFT进行距离维成像后，对于不同的角度进行波束形成系数加权并求和，得到该方位上的能量估计。
2、点迹凝聚技术
点迹凝聚技术用于多散射点目标跟踪定位，有利于在运动情况下提高定位精度。
参考图4所示，由于目标可能会跨越相邻的几个距离单元，对于经过CFAR(恒虚警率)处理后过门限的相邻的距离单元按质心法进行凝聚处理，以利于目标配对。
对于隶属于同一个目标点的检测点(D1,θ1,a1)，(D2,θ2,a2)，…，(Di,θi,ai)，…采用质心法进行凝聚。
其中，a为幅度值，D为距离，θ为方位。
凝聚准则：对相邻单元的目标按上式凝聚成一个目标；对出现在不相邻单元的目标报告认为是两个不同的目标。
3、目标配对技术
目标配对技术用于目标探测，有利于提高检测精度。
对于位于同一方位的多个目标，由于跳频连续波雷达体制造成的距离与速度的耦合，需要通过目标的幅度和速度信息进行目标的配对，进而得到目标的真实距离和速度。
假设(D+,θ+)为三角波上升阶段的检测结果，则根据耦合公式，该点对应了距离-速度平面的一条直线，
假设(D-,θ-)为三角波下降阶段的检测结果，则根据耦合公式，该点对应了距离-速度平面的一条直线，
两条直线的交点即对应了目标的真实距离和速度。
其中，B为带宽，C为光速，f0为中心频率，T为周期，v为速度，D+为上升阶段距离检测结果，D-为下降阶段距离检测结果，q+为上升阶段速度检测结果，q-为下降阶段速度检测结果。
对于多目标场景，交点个数可能多于真实目标，需要根据单频阶段的检测结果(v,θ)进行进一步判断，然后再根据目标的幅度等信息完成目标配对。
步骤102、一致性检测及局部估测模型。
在本步骤中，通过高分辨毫米波雷达的实时回波数据与预构建出的三维雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的具体位置。
具体地，在本实施例中，通过NDT算法将当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
NDT算法是利用传感器当前得到的周围局部环境地图与已知的全局高精度地图进行匹配，从而得到自身位置的算法，可用于本实施例的精准定位环节。
步骤103、输出定位。
在本步骤中，基于匹配定位结果，输出列车的当前位置，以实现精准的列车定位，为列车控制系统实时提供列车的精准位置。
步骤104、输出防撞报警。
在本步骤中，将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
具体地，响应于毫米波雷达获取的目标RCS值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体。
判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体(或基础设施等)，若是，则说明是环境已有的固定物体，系统不作响应，若否，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示，即输出障碍物侵限报警提示，以提示障碍物，若否，记录该事件。
在本实施例中，并不具体限定所述预设RCS值，可根据实际情况进行相应的设定。
步骤105、人工复查。
在本步骤中，响应于报警提示，进行人工复查。
若检测到路况异常或误报，则进行相应的异常处理；若检测到轨道基础设施正常变更，则根据变更情况重创建三维雷达散射特征地图，即响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
在本实施例中，毫米波雷达可根据雷达散射特征地图滤除毫米波雷达背景杂波，以提升雷达主动防撞性能的可靠性。
本实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在由处理器执行时实现如上述的基于雷达的列车定位方法的步骤。
本发明提供的基于雷达的列车定位方法，利用高分辨率的雷达在轨道交通环境中构建出雷达散射特征地图，并且通过实时匹配对比的方式定位出列车的精准位置，能够实现轨道交通环境下实时的列车定位及非接触式主动防撞功能。
本发明提供的基于雷达的列车定位方法，提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本，而且实现了路况环境的实时检测，进而提升了列车运营的安全可靠性。
本实施例还提供一种基于雷达的列车定位装置，所述列车定位装置利用如上述的列车定位方法。
如图2所示，上述列车定位装置包括处理器1及与处理器1通信连接的存储器2，存储器2被配置为存储处理器1所执行的程序及数据。
处理器1被配置为：预构建雷达散射特征地图；基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
在本实施例中，利用高分辨率的雷达在轨道交通环境中构建出雷达散射特征地图，并且通过实时匹配对比的方式定位出列车的精准位置，提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本。
作为一实施例，具体地，处理器1被配置为通过高分辨率雷达及高精度定位模块预构建雷达散射特征地图。
在本实施例中，雷达可以测量目标的三个信息，距离、角度和目标散射特性。有了目标相对雷达的距离信息和角度信息，以及目标具体位置，就可以通过雷达相对目标位置，从而实现雷达自身定位，即列车定位。同时，在雷达主动防撞应用中，可以将已知目标滤除，提高雷达检测准确度。
在本实施例中，优选地，所述雷达可以为高分辨率毫米波雷达。
作为另一实施例，所述雷达还可以为高分辨率太赫兹雷达。
在本实施例中，优选地，所述定位模块包括GNSS模块及IMU模块，但并不具体限定所述定位模块的类型，可根据实际需求进行相应的选择及调整。
在本实施例中，上述雷达的分辨率不能太低，具体分辨率和路况环境也有关系。毫米波雷达的测距精度可到cm级，若预知轨道线路上的基础设施位置和RCS散射特性，就能知道列车与特点基础设施(或固定目标)的距离。若分辨率不够可能会误识别或识别不出基础设施(或固定目标)等。
优选地，本实施例的雷达水平分辨率至少为0.8度，测角精度至少为0.08度，垂直方向约3°，但并不具体限定雷达的各项参数值，均可根据实际需求进行相应的选择及调整。
在本实施例中，雷达的频段不同导致环境散射特性区别大，散射特征图效果、定位精度和探测距离都不同。
以下具体说明几个高分辨率雷达相关技术，属于雷达选型要求拥有的能力。
1、高分辨率目标检测技术
a)距离成像
距离成像技术用于目标识别或分辨，在距离维度分辨相邻目标。
如图3所示，对于重排后的每一路信号，按照图3所示的流程对数据分组作FFT(快速傅里叶变换)，然后进行合并，获得距离维成像结果。
距离分辨力如下计算式(1)：
其中，ΔR为距离探测精度，c为光速，B为雷达带宽。
b)方位成像
方位成像技术用于目标识别或分辨，在方位维度分辨相邻目标。
方位维成像有两种方式：一种是数字波束合成，利用FFT实现，计算量小，但角度分辨力较低；另一种是Capon波束合成，需要估计自相关矩阵并进行矩阵求逆，角度分辨力较高，但计算量很大。
数字波束合成可以看作是检测信号的空间频率，对同一距离单元上的16个数据作FFT，获得方位维成像结果，为了使方位精度达到1°，补零作32点FFT(方位精度为1.220°)。
Capon波束形成系数向量形式如下计算式(2)：
其中，R是观测的快拍向量Q(n)的自相关矩阵，ω为最优加权向量，α为阵列方向向量，θ为波束形成角。
自相关矩阵利用待检测距离单元左右邻近4～5个距离单元的数据(目标约覆盖4～5个距离单元)进行估计。
各天线接收数据分别经过FFT进行距离维成像后，对于不同的角度进行波束形成系数加权并求和，得到该方位上的能量估计。
2、点迹凝聚技术
点迹凝聚技术用于多散射点目标跟踪定位，有利于在运动情况下提高定位精度。
参考图4所示，由于目标可能会跨越相邻的几个距离单元，对于经过CFAR(恒虚警率)处理后过门限的相邻的距离单元按质心法进行凝聚处理，以利于目标配对。
对于隶属于同一个目标点的检测点(D1,θ1,a1)，(D2,θ2,a2)，…，(Di,θi,ai)，…采用质心法进行凝聚。
其中，a为幅度值，D为距离，θ为方位。
凝聚准则：对相邻单元的目标按上式凝聚成一个目标；对出现在不相邻单元的目标报告认为是两个不同的目标。
3、目标配对技术
目标配对技术用于目标探测，有利于提高检测精度。
对于位于同一方位的多个目标，由于跳频连续波雷达体制造成的距离与速度的耦合，需要通过目标的幅度和速度信息进行目标的配对，进而得到目标的真实距离和速度。
假设(D+,θ+)为三角波上升阶段的检测结果，则根据耦合公式，该点对应了距离-速度平面的一条直线，
假设(D-,θ-)为三角波下降阶段的检测结果，则根据耦合公式，该点对应了距离-速度平面的一条直线，
两条直线的交点即对应了目标的真实距离和速度。
其中，B为带宽，C为光速，f0为中心频率，T为周期，v为速度，D+为上升阶段距离检测结果，D-为下降阶段距离检测结果，q+为上升阶段速度检测结果，q-为下降阶段速度检测结果。
对于多目标场景，交点个数可能多于真实目标，需要根据单频阶段的检测结果(v,θ)进行进一步判断，然后再根据目标的幅度等信息完成目标配对。
处理器1还配置为通过高分辨毫米波雷达的实时回波数据与预构建出的三维雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的具体位置。
具体地，在本实施例中，处理器1还配置为通过NDT算法将当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
NDT算法是利用传感器当前得到的周围局部环境地图与已知的全局高精度地图进行匹配，从而得到自身位置的算法，可用于本实施例的精准定位环节。
处理器1还配置为基于匹配定位结果，输出列车的当前位置，以实现精准的列车定位，为列车控制系统实时提供列车的精准位置。
处理器1还配置为将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
具体地，处理器1还配置为：响应于毫米波雷达获取的目标RCS值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体。
处理器1还配置为：判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体(或基础设施等)，若是，则说明是环境已有的固定物体，系统不作响应，若否，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示，即输出障碍物侵限报警提示，以提示障碍物，若否，记录该事件。
在本实施例中，并不具体限定所述预设RCS值，可根据实际情况进行相应的设定。
在本实施例中，响应于报警提示，进行人工复查。
若检测到路况异常或误报，则进行相应的异常处理；若检测到轨道基础设施正常变更，则根据变更情况重创建三维雷达散射特征地图，即响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
在本实施例中，毫米波雷达可根据雷达散射特征地图滤除毫米波雷达背景杂波，以提升雷达主动防撞性能的可靠性。
本发明提供的基于雷达的列车定位装置，利用高分辨率的雷达在轨道交通环境中构建出雷达散射特征地图，并且通过实时匹配对比的方式定位出列车的精准位置，能够实现轨道交通环境下实时的列车定位及非接触式主动防撞功能。
本发明提供的基于雷达的列车定位装置，提升了列车的实时定位精度，有效地减少了轨道旁定位辅助设备，从而有效地降低了列车定位的施工成本和维护成本，而且实现了路况环境的实时检测，进而提升了列车运营的安全可靠性。
结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。
尽管为使解释简单化将所述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。
Claims (17)
1.一种基于雷达的列车定位方法，其特征在于，包括：
预构建雷达散射特征地图；
基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；以及，
将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
2.如权利要求1所述的列车定位方法，其特征在于，还包括：
将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
3.如权利要求2所述的列车定位方法，其特征在于，所述响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出报警提示的步骤包括：
响应于雷达获取的目标RCS值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体；
判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体，若否，输出防撞报警提示。
4.如权利要求3所述的列车定位方法，其特征在于，还包括：
响应于确定出的所述物体不是所述雷达散射特征地图中的固有物体，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示。
5.如权利要求1所述的列车定位方法，其特征在于，还包括：
响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
6.如权利要求1～5中任意一项所述的列车定位方法，其特征在于，所述雷达包括毫米波雷达或太赫兹雷达。
7.如权利要求1～5中任意一项所述的列车定位方法，其特征在于，包括：
通过雷达及定位模块预构建雷达散射特征地图，所述定位模块包括GNSS模块及IMU模块。
8.如权利要求1～5中任意一项所述的列车定位方法，其特征在于，包括：
通过NDT算法将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
9.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在由处理器执行时实现如权利要求1～8中任意一项所述的基于雷达的列车定位方法的步骤。
10.一种基于雷达的列车定位装置，其特征在于，包括处理器及与所述处理器通信连接的存储器；
所述处理器被配置为预构建雷达散射特征地图；
所述处理器还被配置为基于雷达的当前回波数据获取当前局部环境地图；
所述处理器还被配置为将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比，以解算出列车的当前位置。
11.如权利要求10所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器还被配置为将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比之后，响应于列车行驶区域检测到所述雷达散射特征地图以外的强散射源，输出防撞报警提示。
12.如权利要求11所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器还被配置为响应于雷达获取的目标RCS值高于预设RCS值，确定出列车行驶前方存在物体；
所述处理器还被配置为判断确定出的所述物体是否为所述雷达散射特征地图中的固有物体，若否，输出防撞报警提示。
13.如权利要求12所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器还被配置为响应于确定出的所述物体不是所述雷达散射特征地图中的固有物体，还判断所述物体是否在列车行驶前方限界内，若是，输出防撞报警提示。
14.如权利要求10所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器还被配置为响应于所述雷达散射特征地图中固有物体的变更，基于变更信息重新构建雷达散射特征地图，并且更新当前雷达散射特征地图。
15.如权利要求10～14中任意一项所述的列车定位装置，其特征在于，所述雷达包括毫米波雷达或太赫兹雷达。
16.如权利要求10～14中任意一项所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器被配置为通过雷达及定位模块预构建雷达散射特征地图；
所述定位模块包括GNSS模块及IMU模块。
17.如权利要求10～14中任意一项所述的列车定位装置，其特征在于，所述处理器被配置为通过NDT算法将所述当前局部环境地图与所述雷达散射特征地图进行匹配对比。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910864826.5A CN112455503A (zh) | 2019-09-09 | 2019-09-09 | 基于雷达的列车定位方法及装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910864826.5A CN112455503A (zh) | 2019-09-09 | 2019-09-09 | 基于雷达的列车定位方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112455503A true CN112455503A (zh) | 2021-03-09 |
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ID=74807624
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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|---|---|
| CN (1) | CN112455503A (zh) |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210309 |
|
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