CN113311437B - 一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，涉及自动泊车技术领域。本发明包括构建全局坐标系、确定回波点的位置坐标、将采集到的回波点依次分组，并进行线性拟合处理得出拟合线段、通过拟合线段与车辆移动方向的夹角为调节，判断和计算出拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度，通过对置信度与阈值的比对得出障碍物的起始点位置坐标。本发明通过将雷达回波点依次分组计算出拟合线段，并计算每段拟合线段和车辆移动方向之间的夹角，在通过引入置信度计算，得出准确的障碍物的起始点位置坐标，解决了现有动泊车系统在搜索侧边障碍物时出现漏检和检测障碍物位置不准确的问题。

Description

一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法
技术领域
本发明属于自动泊车技术领域，特别是涉及一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法。
背景技术
现有的自动泊车系统中，超声波传感器在使用过程中超声波传感器超声波回波会出现干扰，比如某一时刻回波长度变短，此时出现跳变，会影响决策判断，误认为障碍物出现或者消失。
如图1所示，能够接受连续回波变化的超声波传感器回波变化曲线示意图，由于超声波传感器本身存在波束角，超声波传感器在真正到达侧边障碍车辆边界线位置前，回波距离已经在逐渐减小，该种程度的减小不易触发基于回波跳变对边界线的判断条件，使得超声波传感器并不能很好识别障碍车辆。
如图2所示，接收回波存在迟滞的超声波传感器回波特性折线示意图，超声波传感器在运动过程中接收到的回波存在固有的迟滞，使得回波距离发生阶梯型变化，如图中黑色的阶梯折线为回波点构成的连线。再由于汽车保杠往往形状各异且反射特性不一，因此很难使得回波呈现理想的“断崖”形状，在触发对障碍车辆边界的识别时，超声波传感器位置依然往往不能达到齐平位置。
上述两种类型的超声波传感器的回波特性，导致当前基于超声波传感器的自动泊车系统在搜索侧边障碍物时往往会出现漏检和检测障碍物位置不准确等问题，往往导致对侧边障碍车辆长度放大，基于超声波识别的车位长度的缩小，从而影响之后的路径规划和库内调整策略，算法的缺陷会影响车位识别策略，甚至不能够释放合理的空车位，影响泊车系统搜索车位的成功率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，通过将雷达回波点依次分组计算出拟合线段，并计算每段拟合线段和车辆移动方向之间的夹角，在通过引入置信度计算，得出准确的障碍物的起始点位置坐标，解决了现有动泊车系统在搜索侧边障碍物时出现漏检和检测障碍物位置不准确的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，包括一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，包括以下步骤：
步骤一：构建全局坐标系，以此时车辆后轴的中心点为坐标系原点。
步骤二：令回波距离为E，车辆移动过程中，当E＜2000mm时，将回波点的位置坐标记为(EX,EY)；其中，在全局坐标系下：
EX＝VX+USS1XPos*Cos(VehHeadangle)-(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadangle)；
EY＝VY+USS1XPos*Sin(VehHeadangle)+(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadangle)；
其中，(VX,VY)为车辆后轴中心点在全局坐标系下的坐标，VehHeadangle为车辆航向角，(USS1XPos,USS1YPos)为雷达在以车辆后轴中心点为原点的坐标系上的坐标。
步骤三：将采集到的回波点依次分组，每组中回波点个数为N，将一组中的N个回波点进行线性拟合处理，计算该组回波点的斜率和截距如下：
k＝(Sum y*Sum x-Sum xy*N)/(Sum x*Sum x-Sum x^2*N)；
b＝Sum y/N–k*(Sum x/N)；
通过斜率k和截距b得出该组回波点拟合后的线段方程；其中，Sumy为N个回波点y坐标之和，Sum x为N个回波点x坐标之和，Sum xy为N个回波点x坐标和y坐标乘积之和。得出拟合线段方程后，作该组回波点中的开始点和结束点到该拟合线段上的垂点，记为P1(x1,y1),P2(x2,y2),P1和P2作为该拟合线段的起点和终点，计算该拟合线段和车辆移动方向之间的夹角，记为A；即每组回波点对应一段拟合线段，以及一个夹角A。
步骤四：设定夹角阈值为A_Thr、设定置信度阈值为C_Thr和初始置信度为C，当夹角A＞A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上下降c1，即C′＝C-c1；若下一段拟合线段仍然为A＞A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再下降c1，即C′＝(C-c1)-c1，依次类推；
当A＜A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度上升c1；即该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上上升c1，即C′＝C+c1；若下一段拟合线段仍然为A＜A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再上升c1，即C′＝(C+c1)+c1，依次类推；
每当新的拟合线段出现后，进行一次置信度的更新运算，并且当某一拟合线段的置信度C′超过阈值C_Thr或者为所有拟合线段的置信度C′中最高时，则该拟合线段的起点坐标即为障碍物的起始点位置坐标，即为P1(x1,y1)。
步骤五：当E＞2000mm时，将所记录的回波点坐标运用步骤二至四相同的方法进行计算，即可得到障碍物的终止点位置坐标。
进一步地，若障碍车辆为平行车辆，即障碍车辆与车辆移动方向平行，则A_Thr设为10°，若障碍物车辆为垂直车辆，即障碍车辆与车辆移动方向垂直，则A_Thr设为15°。
进一步地，所述初始置信度C的初始值为50，C_Thr为100。
进一步地，所述c1设为10。
本发明具有以下有益效果：
本发明通过将车辆移动过程中的雷达回波点依次分组计算出拟合线段，并引入置信度计算，通过拟合线段与车辆移动方向之间的夹角与夹角阈值的比对，从而确定该拟合线段的置信度值，并根据置信度值确定该拟合线段中作为障碍物起点的坐标，从而有效的提高了对侧边障碍物外缘特征点位置的定位精度，避免了搜索侧边障碍物时往往会出现漏检和检测障碍物位置不准确等情况，有效的提高了泊车系统搜索车位的成功率。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为能够接受连续回波变化的超声波传感器回波变化曲线示意图；
图2为接收回波存在迟滞的超声波传感器回波特性折线示意图；
图3为本发明中构建全局坐标系的示意图；
图4为回波点的位置坐标示意图；
图5为拟合线段和车辆移动方向之间夹角的示意图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
本发明为一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，包括以下步骤：
步骤一：如图3所示，车辆开启自动泊车功能后，构建全局坐标系，以此时车辆后轴的中心点为坐标系原点。
步骤二：如图4所示，令回波距离为E，车辆移动过程中，当E＜2000mm时，将回波点的位置坐标记为(EX,EY)；其中，在全局坐标系下：
EX＝VX+USS1XPos*Cos(VehHeadangle)-(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadangle)；
EY＝VY+USS1XPos*Sin(VehHeadangle)+(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadangle)；
其中，(VX,VY)为车辆后轴中心点在全局坐标系下的坐标，VehHeadangle为车辆航向角，(USS1XPos,USS1YPos)为雷达在以车辆后轴中心点为原点的坐标系上的坐标。
步骤三：将采集到的回波点依次分组，每组中回波点个数为N，N为正整数，将一组中的N个回波点进行线性拟合处理，计算该组回波点的斜率和截距如下：
k＝(Sum y*Sum x-Sum xy*N)/(Sum x*Sum x-Sum x^2*N)；
b＝Sum y/N–k*(Sum x/N)；
通过斜率k和截距b得出该组回波点拟合后的线段方程；其中，Sum y为N个回波点y坐标之和，Sum x为N个回波点x坐标之和，Sum xy为N个回波点x坐标和y坐标乘积之和；
得出拟合线段方程后，作该组回波点中的开始点和结束点到该拟合线段上的垂点，记为P1(x1,y1),P2(x2,y2),P1和P2作为该拟合线段的起点和终点，计算该拟合线段和车辆移动方向之间的夹角，记为A；即每组回波点对应一段拟合线段，以及一个夹角A。
步骤四：如图5所示，设定夹角阈值为A_Thr、设定置信度阈值为C_Thr和初始置信度为C。其中，若障碍车辆为平行车辆，即障碍车辆与车辆移动方向平行，则A_Thr设为10°，若障碍物车辆为垂直车辆，即障碍车辆与车辆移动方向垂直，则A_Thr设为15°。初始置信度C的初始值为50，C_Thr的值为100。
当该拟合线段的夹角A＞A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上下降c1，即C′＝C-c1；其中，c1设为10，则C′＝50-10＝40。
若下一段拟合线段仍然为A＞A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再下降c1，即C′＝(C-c1)-c1，具体的，C′＝(50-10)-10＝30，依次类推。
当A＜A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度上升c1；即该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上上升c1，即C′＝C+c1，具体的，C′＝50+10＝60。
若下一段拟合线段仍然为A＜A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再上升c1，即C′＝(C+c1)+c1，具体的，C′＝(50+10)+10＝70，依次类推；
每当新的拟合线段出现后，进行一次置信度的更新运算，并且当某一拟合线段的置信度C′超过阈值C_Thr或者为所有拟合线段的置信度C′中最高时，则该拟合线段的起点坐标即为障碍物的起始点位置坐标，即为P1(x1,y1)，从而使得障碍物特征点被确定。
步骤五：当E＞2000mm时，将所记录的回波点坐标运用步骤二至四相同的方法进行计算，即可得到障碍物的终止点位置坐标，即障碍物的另一特征点被确定，从而使得车位角点位置被精确得出。
本发明相比于当前基于超声波探测车位，有效的避免了基于超声波回波距离跳变作为感知障碍物触发条件的固有缺陷，提高了基于超声波对侧边障碍物外缘特征点位置的定位精度，避免了搜索侧边障碍物时往往会出现漏检和检测障碍物位置不准确等情况，使得泊车系统搜索车位的成功率得到有效提高。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (4)

1.一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：构建全局坐标系，以此时车辆后轴的中心点为坐标系原点；
步骤二：令回波距离为E，车辆移动过程中，当E＜2000mm时，将回波点的位置坐标记为(EX,EY)；其中，在全局坐标系下：
EX＝VX+USS1XPos*Cos(VehHeadangle)-(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadang le)；
EY＝VY+USS1XPos*Sin(VehHeadangle)+(USS1YPos+E)*Sin(VehHeadang le)；
其中，(VX,VY)为车辆后轴中心点在全局坐标系下的坐标，VehHeadangle为车辆航向角，(USS1XPos,USS1YPos)为雷达在以车辆后轴中心点为原点的坐标系上的坐标；
步骤三：将采集到的回波点依次分组，每组中回波点个数为N，将一组中的N个回波点进行线性拟合处理，计算该组回波点的斜率和截距如下：
k＝(Sum y*Sum x-Sum xy*N)/(Sum x*Sum x-Sum x^2*N)；
b＝Sum y/N–k*(Sum x/N)；
通过斜率k和截距b得出该组回波点拟合后的线段方程；其中，Sum y为N个回波点y坐标之和，Sum x为N个回波点x坐标之和，Sum xy为N个回波点x坐标和y坐标乘积之和；
得出拟合线段方程后，作该组回波点中的开始点和结束点到该拟合线段上的垂点，记为P1(x1,y1),P2(x2,y2),P1和P2作为该拟合线段的起点和终点，计算该拟合线段和车辆移动方向之间的夹角，记为A；即每组回波点对应一段拟合线段，以及一个夹角A；
步骤四：设定夹角阈值为A_Thr、设定置信度阈值为C_Thr和初始置信度为C，当夹角A＞A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上下降c1，即C′＝C-c1；
若下一段拟合线段仍然为A＞A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再下降c1，即C′＝(C-c1)-c1，依次类推；
当A＜A_Thr时，则该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度上升c1；即该拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在初始置信度C的基础上上升c1，即C′＝C+c1；
若下一段拟合线段仍然为A＜A_Thr时，则此拟合线段的起点为障碍物起始点的置信度C′为在上一置信度C′的基础上再上升c1，即C′＝(C+c1)+c1，依次类推；
每当新的拟合线段出现后，进行一次置信度的更新运算，并且当某一拟合线段的置信度C′超过阈值C_Thr或者为所有拟合线段的置信度C′中最高时，则该拟合线段的起点坐标即为障碍物的起始点位置坐标，即为P1(x1,y1)；
步骤五：当E＞2000mm时，将所记录的回波点坐标运用步骤二至四相同的方法进行计算，即可得到障碍物的终止点位置坐标。
2.根据权利要求1所述的一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，其特征在于，若障碍车辆为平行车辆，即障碍车辆与车辆移动方向平行，则A_Thr设为10°，若障碍物车辆为垂直车辆，即障碍车辆与车辆移动方向垂直，则A_Thr设为15°。
3.根据权利要求1或2所述的一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，其特征在于，所述初始置信度C的初始值为50，C_Thr为100。
4.根据权利要求3所述的一种提高车载雷达定位侧边车位角点位置精度的方法，其特征在于，所述c1设为10。
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