CN114379561B - 一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置 - Google Patents

一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置，该方法包括：获取自车运动信息，根据运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态；利用雷达选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；根据自车车速和横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标；计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径；获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点。本发明利用护栏的强反射特性去探测弯道护栏的存在，可以为自动驾驶开发者提供弯道感知解决方案，满足各种级别的自动驾驶需求。

Description

一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体而言，涉及一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置。
背景技术
自动驾驶是未来汽车工业发展的主要方向，汽车传感器对周围环境的感知能力直接决定了自动驾驶水平的高低。目前市场上对环境感知的传感器主要有摄像头，毫米波雷达，激光雷达和超声波。77GHz毫米波雷达以适应环境广和抗干扰能力强的特点受到自动驾驶开发者广泛应用。
汽车行驶到弯道环境视野变小相应的周围环境变得复杂，如果能够检测出护栏的具体位置可以排除护栏外的干扰，筛选出护栏内目标并计算碰撞时间，对自车运动规划和运动控制都有非常大的作用。
现有的弯道护栏检测方法有摄像头和激光雷达检测，这两种检测方法会受到环境的限制，对于夜间探测和雨天探测效果都是传感器的不足，且弯道护栏的特征不固定难以提取导致弯道护栏识别率低。目前，车载毫米波雷达对护栏检测的研究多集中在直道护栏检测，直道护栏检测局限性较强，只能对护栏状态为直线进行检测成功，当车辆行驶到弯道，护栏形态会发生改变则弯道护栏识别护栏失效。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法和装置，弯道护栏识别率高，能够适应全天候，复杂环境的弯道护栏检测。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，包括如下步骤：获取自车运动信息，根据所述运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态，所述运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，所述运动状态包括运动或静止；在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标；在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径；获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点。
作为优选方案，所述判断点迹的运动状态，包括：当雷达探测点迹的径向速度RadialV在自车运动方向的运动速度TargetVx与自车速度EgoV之和的绝对值小于2.5m/s，则判断该点迹为静止，否则判断该点迹为运动；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
；
上式中，TargetVx为点迹的径向速度在自车运动方向的运动速度，RadialV为点迹 的径向速度，
Figure 924169DEST_PATH_IMAGE002
为点迹在自车坐标系下的角度。
作为优选方案，所述利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹，包括：设自车坐标系为XOY，则左后雷达选定纵向距离小于40m，横向距离小于3.5m的所有静止点迹，标记为预处理点迹。
作为优选方案，所述根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标，包括：将自车车速除以自车横摆角速度得到自车转弯半径r0，自车运动圆心坐标为(0,r0)。
作为优选方案，所述计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，包括：设预处理点迹的坐标为（xi,yi），则预处理点迹半径
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
。
作为优选方案，所述预处理点迹的特性值为雷达散射截面RCS，则所述护栏半径R的计算公式如下：
Figure 158579DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
上式中，
Figure 701687DEST_PATH_IMAGE006
为第i个预处理点迹的雷达散射截面，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
为第i个预处理点迹 的半径，n为预处理点迹的个数。
作为优选方案，所述预处理点迹的特性值为雷达散射截面RCS、信噪比、峰值点、距离、速度和角度中的任一种。
作为优选方案，所述第二阈值为1.5m。
本发明还公开了一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测装置，包括：状态判断模块，用于获取自车运动信息，根据所述运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态，所述运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，所述运动状态包括运动或静止；点迹选定模块，用于在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；第一计算模块，用于在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标；第二计算模块，用于在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径；第三计算模块，用于获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；
护栏点判定模块，用于将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：利用护栏对毫米波雷达具有强反射特性，结合自车运动信息，能够将绝大部分护栏周边运动目标分离开，将毫米波雷达探测的信息经过处理标记得到属于护栏的反射点及输出护栏转弯半径。本发明充分发挥了77GHz毫米波雷达全天候感知能力，以及对护栏的强反射特性去探测弯道护栏的存在，可以为自动驾驶开发者提供弯道感知解决方案，满足各种级别的自动驾驶需求。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
图1为本发明实施例的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的点迹的坐标示意图；
图3为本发明实施例的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法的实施环境示意图；
图4为本发明实施例的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测装置的结构图。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
根据本发明的一实施方式结合图1示出。一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，包括如下步骤：
S101，获取自车运动信息，根据运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态。运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，运动状态包括运动或静止。
参见图2，判断点迹的运动状态，包括：当雷达探测点迹的径向速度RadialV在自车运动方向的运动速度TargetVx与自车速度EgoV之和的绝对值小于2.5m/s，则判断该点迹为静止，否则判断该点迹为运动；
其中，
Figure 573828DEST_PATH_IMAGE008
；
上式中，TargetVx为点迹的径向速度在自车运动方向的运动速度，RadialV为点迹 的径向速度，
Figure 743691DEST_PATH_IMAGE002
为点迹在自车坐标系下的角度。
S102，在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹。
具体的，设自车坐标系为XOY，弯道护栏会出现在固定区域。例如，左后雷达选定纵向距离（X轴方向）小于40m，横向距离（Y轴方向）小于3.5m的所有静止点迹，标记为预处理点迹。
S103，在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标。
参见图3，上述根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标，包括：将自车车速除以自车横摆角速度得到自车转弯半径r0，则自车运动圆心坐标为(0,r0)。
S104，在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径。
其中，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，包括：设预处理点迹的坐标为（xi,yi），则预处理点迹半径
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
。
S105，获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径。
本发明实施例中，该预处理点迹的特性值为雷达散射截面，RCS表征了目标在雷达波照射下所产生回波强度的一种物理量。
可选的，该预处理点迹的特性值亦可选用信噪比、峰值点、距离、速度和角度中的任一种。
上述护栏半径的计算过程为：首先求所有预处理点迹RCS(i)的和，设为SumRCS,每一个预处理点迹的加权值为当前点的RCS(i)除以SumRCS，再将所有预处理点半径R(i)乘以加权值求和，得到护栏半径R。即护栏半径R的计算公式如下：
Figure 701282DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 844819DEST_PATH_IMAGE005
上式中，
Figure 899363DEST_PATH_IMAGE006
为第i个预处理点迹的雷达散射截面，
Figure 1311DEST_PATH_IMAGE007
为第i个预处理点迹 的半径，n为预处理点迹的个数。
S106，将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点，即该点迹源自护栏。本发明实施例中，该第二阈值为1.5m。
参见图4，本发明还提供了一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测装置，包括：
状态判断模块101，用于获取自车运动信息，根据运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态，运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，运动状态包括运动或静止；
点迹选定模块102，用于在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；
第一计算模块103，用于在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标；
第二计算模块104，用于在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径；
第三计算模块105，用于获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；
护栏点判定模块106，用于将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
综上所述，本发明的有益效果包括：利用护栏对毫米波雷达具有强反射特性，结合自车运动信息，能够将绝大部分护栏周边运动目标分离开，将毫米波雷达探测的信息经过处理标记得到属于护栏的反射点及输出护栏转弯半径。本发明充分发挥了77GHz毫米波雷达全天候感知能力，以及对护栏的强反射特性去探测弯道护栏的存在，可以为自动驾驶开发者提供弯道感知解决方案，满足各种级别的自动驾驶需求。
应理解，所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U 盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取自车运动信息，根据所述运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态，所述运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，所述运动状态包括运动或静止；
在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；
在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标，将自车车速除以自车横摆角速度得到自车转弯半径r0，记自车运动圆心坐标为(0,r0)；
在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径，设预处理点迹的坐标为（xi,yi），则预处理点迹半径
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；
将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点；
其中，所述预处理点迹的特性值为雷达散射截面RCS，则所述护栏半径R的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为第i个预处理点迹的雷达散射截面，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为第i个预处理点迹的半径，n为预处理点迹的个数。
2.根据权利要求1所述的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，其特征在于，所述判断点迹的运动状态，包括：
当雷达探测点迹的径向速度RadialV在自车运动方向的运动速度TargetVx与自车速度EgoV之和的绝对值小于2.5m/s，则判断该点迹为静止，否则判断该点迹为运动；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；
上式中，TargetVx为点迹的径向速度在自车运动方向的运动速度，RadialV为点迹的径向速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为点迹在自车坐标系下的角度。
3.根据权利要求1所述的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，其特征在于，所述利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹，包括：
设自车坐标系为XOY，则左后雷达选定纵向距离小于40m，横向距离小于3.5m的所有静止点迹，标记为预处理点迹。
4.根据权利要求1所述的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，其特征在于，所述预处理点迹的特性值为雷达散射截面RCS、信噪比、峰值点、距离、速度和角度中的任一种。
5.根据权利要求1所述的基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测方法，其特征在于，所述第二阈值为1.5m。
6.一种基于77GHz毫米波雷达的弯道护栏检测装置，其特征在于，包括：
状态判断模块，用于获取自车运动信息，根据所述运动信息并利用雷达探测点迹的径向速度和角度信息，判断点迹的运动状态，所述运动信息包括自车车速和自车横摆角速度，所述运动状态包括运动或静止；
点迹选定模块，用于在自车坐标系下，利用雷达在纵向和横向上选定小于第一阈值的所有静止点迹为预处理点迹；
第一计算模块，用于在自车坐标系下，根据自车车速和自车横摆角速度获得自车转弯半径和自车运动圆心坐标，将自车车速除以自车横摆角速度得到自车转弯半径r0，记自车运动圆心坐标为(0,r0)；
第二计算模块，用于在自车坐标系下，计算预处理点迹到自车运动圆心的距离，记为预处理点迹半径，设预处理点迹的坐标为（xi,yi），则预处理点迹半径
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
第三计算模块，用于获取所有预处理点迹的特性值，并根据对应的预处理点迹半径，计算获得护栏半径；
护栏点判定模块，用于将点迹半径与护栏半径之差的绝对值小于第二阈值的所有点迹，判定为护栏点；
其中，所述预处理点迹的特性值为雷达散射截面RCS，则所述护栏半径R的计算公式如下：
Figure 226782DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；
上式中，
Figure 698344DEST_PATH_IMAGE004
为第i个预处理点迹的雷达散射截面，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为第i个预处理点迹的半径，n为预处理点迹的个数。
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