CN113406642A - 一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，包括以下步骤：S1：进入无GPS信号场景之前，记录雷达笛卡尔坐标；进入无GPS信号的场景后，通过惯导系统计算并记录雷达的笛卡尔坐标；将轨道线分割成多个轨道分段；按间隔记录轨道分段x、y坐标，并与相应的笛卡尔坐标关联；计算每个轨道段起始位置到结束位置水平方向偏转角度θ；S2：雷达再次进入轨道，根据GPS和惯导获得当前位置，结合识别的轨道信息与存储的轨道信息来拼接出轨道信息，判断障碍物是否在轨道线之内。本发明解决了毫米波雷达受限于自身对轨道的探测能力与角度分辨率等而难以实现远距离轨道识别的问题。

Description

一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法
技术领域
本发明属于毫米波雷达技术领域，尤其涉及一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法。
背景技术
毫米波雷达在轨道中的应用主要在于探测轨道前方是否存在障碍物，这需要对轨道进行识别，以确定障碍物是否位于轨道内，减少误报。由于轨道表面较为光滑，电磁波反射回的能量较低，且距离越远，对雷达角度分辨率的要求越高，综合各项因素，传统识别方法对轨道的识别距离通常较近，难以满足远距离识别的要求。而其他传感器，如摄像头，受天气、光照等条件的影响较大；激光雷达则成本过高，且雨雾天气下的探测性能同样难以满足需求。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，步骤如下：
S1：毫米波雷达进入无GPS信号的场景之前，设置毫米波雷达的GPS经纬度信息G 1(lo, la)为轨道的起始位置，笛卡尔坐标为 P(0, 0)，通过GPS计算得到毫米波雷达其它时刻的笛卡尔坐标P(x, y)；
毫米波雷达进入无GPS信号的场景后，通过惯导系统计算并记录毫米波雷达的笛卡尔坐标P n (x, y)；
利用毫米波雷达采集的轨道点云坐标，将整个轨道线路分割成多个轨道分段，每个轨道分段在垂直方向上的距离为S米；
按一定间隔记录毫米波雷达测量的相对于每个轨道分段起始点的x、y坐标，并将这些坐标与相应的笛卡尔坐标P n (x, y)关联；
计算并记录每个轨道分段起始位置到结束位置在水平方向上偏转的角度θ；
轨道信息全部记录完毕后，进入步骤S2；
S2：毫米波雷达再次进入同一轨道线，进入无GPS信号的场景后毫米波雷达根据惯导系统获得当前的位置，结合当前识别的轨道分段信息与存储的多个轨道分段信息来拼接出远超S米的轨道信息，判断检测到的障碍物是否在轨道线之内。
进一步地，步骤S2包括以下步骤：
S21：毫米波雷达通过惯导系统获得自身的笛卡尔坐标P a (x a , y a )，并获取已记录的、与当前位置距离最近的轨道分段起始位置笛卡尔坐标P b (x b , y b )，然后识别从P a 到P b 这一段的轨道线位置；
S22：从内存中提取出已记录的P a 到P b 这一段的轨道分段位置信息，计算与当前识别的轨道线在x轴上的方差之和var sum ，当var sum < factor * n时，其中factor为系数，n为坐标个数，执行下一步骤；
S23：计算雷达从P a 运行到P b 位置时相对当前位置偏转的角度θa→b =
Figure 922341DEST_PATH_IMAGE001
；
S24：对于拼接的第一段轨道分段，存在记录的描述轨道分段与轨道分段起始位置的k组坐标(x (1…k)，y (1…k))，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k)/cosθa→b，y坐标为y (1…k) +(y b-y a )；对于拼接的第二段轨道轨道分段，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k)/cos(θa→b+θb→c)，y坐标为S + y (1…k) + (y b- y a )；对于拼接的第三段轨道分段，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k) / cos(θa→b+θb→c+θc→d)，y坐标为2*S + y (1…k) + (y b- y a )，依此类推，拼接出远超S米距离的轨道线；
S25：毫米波雷达根据拼接后的轨道线及检测出的障碍物，判别障碍物是否在轨道线中。
进一步地，计算雷达每个轨道段起始位置到结束位置在水平方向上偏转的角度θ的方法为：假设轨道分段起始位置相对笛卡尔坐标P(0,0)的坐标为P c (x c , y c )，结束位置相对笛卡尔坐标P(0,0)的坐标为P d (x d , y d )，则θc→d =
Figure 644441DEST_PATH_IMAGE002
。
进一步地，计算与当前识别的轨道线在x轴上的方差之和的步骤如下：若P a 到P b 之间的距离为m米，设当前雷达测量的此m米轨道线共选出n = m / i组坐标，分别为(x 1,y 1)...(x n , y n )，内存中记录的此m米的n组坐标分别为(x’ 1, y’ 1)...(x’ n , y’ n )，计算两组坐标在x轴的方差之和var sum = (x’ 1-x 1, y’ 1- y 1)^2 + (x’ 2-x 2, y’ 2- y 2)^2 + ... +(x’ n -x n , y’ n - y n )^2。
进一步地，毫米波雷达首次运行在轨道线路时，记录开始运行时刻的GPS经纬度信息G 1 (lo, la)记录为本段轨道的起始位置，存在GPS信号时，毫米波雷达在笛卡尔坐标系中的位置P(x, y)由其当前时刻GPS经纬度信息G 2 (lo, la) - G 1 (lo, la)得到；
毫米波雷达进入无GPS信号的场景后，将GPS最后输出的位置信息P GPS (x, y)与对应时刻的速度V作为惯导的输入，通过惯导的陀螺仪与加速度计积分计算列车在无GPS信号时运行的距离P INS (x, y)，毫米波雷达在笛卡尔坐标系中的位置P(x, y) = P GPS (x, y) + P INS (x, y)。
进一步地，若以i米为间隔记录轨道线的坐标，则S米的轨道线需要记录k组坐标信息,其中k = S / i。
本发明的有益效果如下：
解决了毫米波雷达受限于自身对轨道的探测能力与角度分辨率等而难以实现远距离轨道识别的问题。
结合轨道线位置信息，毫米波雷达无需与其他传感器（如摄像头、激光雷达等）进行数据融合即可判断前方目标是否位于轨道内，以决定是否需要发出报警信息，大幅减少了误报的概率，最大化发挥了毫米波雷达的探测性能。
附图说明
图 1本发明的轨道障碍物识别方法流程图；
图 2本发明的S米长轨道线的点云分布示意图；
图 3本发明的毫米波雷达在当前位置拼接轨道线的方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明公开的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，包括以下步骤：
雷达首次在轨道线路上运行时，将开始运行时刻的GPS经纬度信息G 1 (lo, la)记录为本段轨道的起始位置，在笛卡尔坐标系中表示为
Figure 510766DEST_PATH_IMAGE003
(0, 0)，之后雷达任意时刻在笛卡尔坐标系中的位置P(x, y)可由其当前时刻GPS经纬度信息G 2 (lo, la) - G 1 (lo, la)得到。
若雷达进入隧道等无GPS信号的场景，将GPS最后一次输出的P GPS (x, y)与对应时刻的速度V作为惯导的输入，然后通过惯导的陀螺仪与加速度计积分计算列车在无GPS信号时运行的距离P INS (x, y)，此时P(x, y) = P GPS (x, y) + P INS (x, y)。
如图2所示，假定毫米波雷达对轨道线的探测能力为S米，利用雷达的点云信息，得到此S米轨道线的点云坐标，将整个轨道线路分割成若干个以S米为单位的轨道分段。
毫米波雷达在每段轨道分段起始点测量此S米轨道线相对雷达的x、y坐标,以i米为间隔记录此坐标，i取决于轨道分段的最小曲率半径，曲率半径越小，i取值越小。S米的轨道分段需要记录k组坐标信息（k = S / i），从雷达的点云中挑选，如记录第j米的轨道数据时，挑选与j米位置最接近的点云即可。将这些坐标与相应的笛卡尔坐标系位置P n (x, y)相关联。
计算并记录雷达从S米轨道分段起始位置到结束位置在水平方向上将会偏转的角度θ。设此S米的起始位置相对笛卡尔坐标P(0, 0)的坐标为P c (x c , y c )，结束位置相对笛卡尔坐标P(0, 0)的坐标为P d (x d , y d )，则θc→d =
Figure 770846DEST_PATH_IMAGE004
。
轨道信息全部记录完毕后，进入下一阶段，此时雷达可结合自身当前的位置信息、当前可识别到的S米轨道信息与自身存储的轨道信息来拼接出远超S米的轨道信息，如图3所示，具体步骤如下：
雷达首先通过GPS/惯导获得自身的位置P a (x a , y a )，并获取已记录的、与当前位置距离最近的一段轨道线起始位置P b (x b , y b )，然后识别从P a 到P b 这一段的轨道线位置。
从内存中提取出已记录的P a 到P b 这一段的轨道分段位置信息，计算与当前识别到的轨道线在x轴上的方差之和：若P a 到P b 之间的距离为m米，设当前雷达测量的此m米轨道线共选出n = m / i组坐标，分别为(x 1, y 1)...(x n , y n )，内存中记录的此m米的n组坐标分别为(x’ 1, y’ 1)...(x’ n , y’ n )，计算n组y = y’ - (S - m)时x的方差之和var sum = (x’ 1-x 1,y’ 1- y 1)^2 + (x’ 2-x 2, y’ 2- y 2)^2 + ... + (x’ n -x n , y’ n - y n )^2，当var sum < factor *n时（factor为系数），执行下一步骤。
计算雷达从P a 运行到P b 位置时相对当前位置偏转的角度θa→b =
Figure 380819DEST_PATH_IMAGE005
。
对于拼接的第一段轨道分段，其用于描述轨道线与雷达相对位置的k组坐标数据(x (1…k)，y (1…k))，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为cosx (1…k)/cosθa→b，y坐标为y (1…k) +(y b-y a )；拼接的第二段轨道，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k)/cos(θa→b+θb→c)，y坐标为S + y (1…k) + (y b- y a )；拼接的第三段轨道，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k) / cos(θa→b+θb→c+θc→d)，y坐标为2* S + y (1…k) + (y b- y a )，依此类推。
当对轨道内目标探测的距离需求为R米时，需要拼接的轨道段数Num = R / S，Num向上取整。
毫米波雷达内存保存该轨道线的坐标数据后，再次进入同一轨道线，进入无GPS信号的场景后毫米波雷达根据惯导系统获得当前的位置，结合当前识别的轨道分段信息与存储的多个轨道分段信息来拼接出远超S米的轨道信息，即可判断检测到的障碍物是否在轨道线之内。
上述方法为毫米波雷达从轨道一侧进行拼接和检测为例，从另一侧进行拼接和检测同理，不再赘述。
本发明的有益效果如下：
解决了毫米波雷达受限于自身对轨道的探测能力与角度分辨率等而难以实现远距离轨道识别的问题。
结合轨道线位置信息，毫米波雷达无需与其他传感器（如摄像头、激光雷达等）进行数据融合即可判断前方目标是否位于轨道内，以决定是否需要发出报警信息，大幅减少了误报的概率，最大化发挥了毫米波雷达的探测性能。
上述实施例为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、代替、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：毫米波雷达进入无GPS信号的场景之前，设置毫米波雷达的GPS经纬度信息G 1 (lo,la)为轨道的起始位置，笛卡尔坐标为P (0, 0)，通过GPS计算得到毫米波雷达其它时刻的笛卡尔坐标P(x, y)；
毫米波雷达进入无GPS信号的场景后，通过惯导系统计算并记录毫米波雷达的笛卡尔坐标P n (x, y)；
利用毫米波雷达采集的轨道点云坐标，将整个轨道线路分割成多个轨道分段，每个轨道分段在垂直方向上的距离为S米；
按一定间隔记录毫米波雷达测量的相对于每个轨道分段起始点的x、y坐标，并将这些坐标与相应的笛卡尔坐标P n (x, y)关联；
计算并记录每个轨道分段起始位置到结束位置在水平方向上偏转的角度θ；
轨道信息全部记录完毕后，进入步骤S2；
S2：毫米波雷达再次进入同一轨道线，进入无GPS信号的场景后毫米波雷达根据惯导系统获得当前的位置，结合当前识别的轨道分段信息与存储的多个轨道分段信息来拼接出远超S米的轨道信息，判断检测到的障碍物是否在轨道线之内。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
S21：毫米波雷达通过惯导系统获得自身的笛卡尔坐标P a (x a , y a )，并获取已记录的、与当前位置距离最近的轨道分段起始位置笛卡尔坐标P b (x b , y b )，然后识别从P a 到P b 这一段的轨道线位置；
S22：从内存中提取出已记录的P a 到P b 这一段的轨道分段位置信息，计算与当前识别的轨道线在x轴上的方差之和var sum ，当var sum < factor * n时，其中factor为系数，n为坐标个数，执行下一步骤；
S23：计算雷达从P a 运行到P b 位置时相对当前位置偏转的角度θa→b =
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
S24：对于拼接的第一段轨道分段，存在记录的描述轨道分段与轨道分段起始位置的k组坐标(x (1…k)，y (1…k))，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k)/cosθa→b，y坐标为y (1…k) +(y b-y a )；对于拼接的第二段轨道轨道分段，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k)/cos(θa→b+θb→c)，y坐标为S + y (1…k) + (y b- y a )；对于拼接的第三段轨道分段，计算这些坐标相对于雷达当前位置的x坐标为x (1…k) / cos(θa→b+θb→c+θc→d)，y坐标为2*S + y (1…k) + (y b- y a )，依此类推，拼接出远超S米距离的轨道线；
S25：毫米波雷达根据拼接后的轨道线及检测出的障碍物，判别障碍物是否在轨道线中。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，计算雷达每个轨道段起始位置到结束位置在水平方向上偏转的角度θ的方法为：假设轨道分段起始位置相对笛卡尔坐标P(0,0)的坐标为P c (x c , y c )，结束位置相对笛卡尔坐标P(0,0)的坐标为P d (x d , y d )，则θc→d =
Figure 272259DEST_PATH_IMAGE002
。
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，计算与当前识别的轨道线在x轴上的方差之和的步骤如下：若P a 到P b 之间的距离为m米，设当前雷达测量的此m米轨道线共选出n = m / i组坐标，分别为(x 1, y 1)...(x n , y n )，内存中记录的此m米的n组坐标分别为(x’ 1, y’ 1)...(x’ n , y’ n )，计算两组坐标在x轴的方差之和var sum =(x’ 1-x 1, y’ 1- y 1)^2 + (x’ 2-x 2, y’ 2- y 2)^2 + ... + (x’ n -x n , y’ n - y n )^2。
5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，毫米波雷达首次运行在轨道线路时，记录开始运行时刻的GPS经纬度信息G 1 (lo, la)记录为本段轨道的起始位置，存在GPS信号时，毫米波雷达在笛卡尔坐标系中的位置P(x, y)由其当前时刻GPS经纬度信息G 2 (lo, la) - G 1 (lo, la)得到；
毫米波雷达进入无GPS信号的场景后，将GPS最后输出的位置信息P GPS (x, y)与对应时刻的速度V作为惯导的输入，通过惯导的陀螺仪与加速度计积分计算列车在无GPS信号时运行的距离P INS (x, y)，毫米波雷达在笛卡尔坐标系中的位置P(x, y) = P GPS (x, y) + P INS (x, y)。
6.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的轨道障碍物识别方法，其特征在于，若以i米为间隔记录轨道线的坐标，则S米的轨道线需要记录k组坐标信息,其中k = S / i。
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