CN116106853A - 基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,首先利用GPS数据和IMU数据对各毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿、空间合并、杂波滤除以及坐标系变换,得到前一时刻和当前时刻包含聚类簇信息的全局点云。接下来利用前一时刻全局点云中的每个聚类簇点云分别初始化卡尔曼滤波器,得到k个追踪对象。然后将当前时刻的全局点云与追踪对象进行匹配,并更新追踪对象状态。最后利用追踪对象的当前信息与历史信息识别追踪对象的动静状态,实现了利用毫米波雷达识别水面目标动静状态的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及毫米波雷达环境感知技术领域,尤其涉及一种基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法。
背景技术
在水面自动驾驶领域中,当前感知算法所提供的常见信息为目标的类别语义信息,可以为后级任务提供当前环境周边的所属类别,但更有价值的是目标的动静信息,它可以精准的反应环境中目标的安全系数。但目标的动静信息的获取却是当前自动驾驶研究中的一大难点,因为它不仅需要算法技术分析目标的纹理、几何特征,还需要对目标可能的时序特征进行一定分析。而目前自动驾驶感知算法所使用的传感器中,毫米波雷达的环境鲁棒性更高,经济成本较低,同时具有多普勒速度信息,但他的点云稀疏,对目标的形状描述能力差,难以完成对水面目标进行动静识别的任务。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,可以利用毫米波雷达对水面目标进行动静识别。
为解决上述技术问题,本发明采用如下所述的技术方案:
一种基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,包括有如下步骤:S10、构建无人船传感器配置,在无人船上搭载GPS和IMU传感器,并在无人船前后左右各安装一个毫米波雷达,对应记为前雷达、后雷达、左雷达和右雷达;S20、实时采集各毫米波雷达的雷达数据、GPS的GPS数据和IMU传感器的IMU数据并作时间同步,其中,GPS数据包括位置数据loc和船速v,IMU数据包括角度数据yaw和船角速度gz;S30、利用船速v和船角速度gz,对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿、空间合并、杂波滤除,得到预处理后的点云p 1 ;S40、利用位置数据loc与角度数据yaw,将预处理后的点云p 1 转换到世界坐标系,得到全局点云p 2 ,该全局点云p 2 包含有聚类簇信息;S50、利用全局点云p 2 初始化卡尔曼滤波器,得到k个追踪对象T k ;S60、按步骤S20-S40的方式继续采集数据并处理,得到的全局点云p´ 2 ;S70、将全局点云p´ 2 与追踪对象T k 进行匹配,利用匹配成功的点云更新追踪对象T k 状态,未匹配成功的点云初始化为新的追踪对象;S80、利用追踪对象T k 的当前信息及历史信息识别目标当前时刻的动静状态;S90、重复步骤S60-S80,不断识别每一时刻所有目标的动静状态。
本发明的有益技术效果在于:与现有技术相比,本发明基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,先利用GPS数据和IMU数据对各毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿、空间合并、杂波滤除以及坐标系变换,得到前一时刻和当前时刻包含聚类簇信息的全局点云;接下来利用前一时刻全局点云中的每个聚类簇点云分别初始化卡尔曼滤波器,得到k个追踪对象;然后将当前时刻的全局点云与追踪对象进行匹配,并更新追踪对象状态;最后利用追踪对象的当前信息与历史信息识别追踪对象的动静状态;在无人船航行过程中,通过对其他目标的连续观测,实现了利用毫米波雷达识别水面目标动静状态的技术效果。
附图说明
图1为本发明中的基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法的流程示意图。
图2为本发明中的目标动静状态判断过程示意图。
具体实施方式
为使本领域的普通技术人员更加清楚地理解本发明的目的、技术方案和优点,以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
如图1所示,在本发明一个实施例中,基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法包括有步骤S10~步骤S90:
S10、构建无人船传感器配置,在无人船上搭载GPS和IMU传感器,并在无人船前后左右各安装一个毫米波雷达,对应记为前雷达、后雷达、左雷达和右雷达。
S20、实时采集各毫米波雷达的雷达数据、GPS的GPS数据和IMU传感器的IMU数据并作时间同步,其中,GPS数据包括位置数据loc和船速v,IMU数据包括角度数据yaw和船角速度gz。
分别实时采集各毫米波雷达的雷达数据,前侧雷达、后侧雷达、左侧雷达以及右侧雷达采集到的毫米波雷达点云对应记为,,,,,其中,表示雷达左右方向距离,右侧为正,表示雷达前后方向距离,前侧为正,表示雷达上下方向距离,上方为正,表示点云到雷达所在位置的径向方向的相对速度,为前侧雷达点云数量,表示后侧雷达点云数量,表示左侧雷达点云数量,表示右侧雷达点云数量。
实时采集GPS的数据,GPS数据包括位置数据和速度数据(即船速)。其中,位置数据记为loc,以世界某一位置 为坐标原点,正东方向为x轴正方向,正北方向为y轴正方向建立的全局直角坐标系(即世界坐标系),loc表述无人船当前位置在该全局直角坐标系中的坐标 ;所述速度数据记为,该速度方向为当前船头所处方向,大小为v。
在采集各毫米波雷达、GPS和IMU传感器的数据的同时,对采集到的数据做时间同步,完成各传感器数据的时间同步。
S30、利用船速v和船角速度gz,对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿、空间合并、杂波滤除,得到预处理后的点云p 1 。
其中,对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿的步骤,具体包括步骤3.1-3.6。
3.1 以船方向右侧为X轴正方向,前侧为Y轴正方向建立船只直角坐标系,记为坐标系XOY。
所述对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做空间合并的步骤,具体包括步骤3.7-3.10。
3.7 测量前雷达点云坐标系到坐标系XOY的外参,得到旋转矩阵R和平移矩阵T。
所述对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做杂波滤除的步骤,具体包括步骤3.11-3.12。
S40、利用位置数据loc与角度数据yaw,将预处理后的点云p 1 转换到世界坐标系,得到全局点云p 2 。
S50、利用全局点云p 2 初始化卡尔曼滤波器,得到k个追踪对象T k 。
步骤S50具体包括步骤5.1-5.3。
其中,表示目标在世界坐标系下x轴的坐标,表示目标在世界坐标系下y轴的坐标,表示目标在世界坐标系下x轴的速度,表示目标在世界坐标系下y轴的速度,表示目标在世界坐标系下x轴的加速度,表示目标在世界坐标系下y轴的加速度。
5.3.6 初始化该卡尔曼滤波器的径向速度为,目标长度建立为一个大小为的目标长度队列,并利用pca(principal components analysis,即主成分分析技术,又称主分量分析)算法计算当前目标较长边的长度,并将长度添加到目标长度队列内;
S60、按步骤S20-S40的方式继续采集数据并处理,得到的全局点云p´ 2 。
S70、将全局点云p´ 2 与追踪对象T k 进行匹配,利用匹配成功的点云更新追踪对象T k 状态,未匹配成功的点云初始化为新的追踪对象。
步骤S70具体包括步骤7.1-7.4 。
具体地,步骤7.2进一步包括有步骤7.2.1-7.2.2:
其中,表示目标在世界坐标系下x轴的预测坐标,表示目标在世界坐标系下y轴的预测坐标,表示目标在世界坐标系下x轴的预测速度,表示目标在世界坐标系下y轴的预测速度,表示目标在世界坐标系下x轴的预测加速度,表示目标在世界坐标系下y轴的预测加速度。
具体地,步骤7.3进一步包括有步骤7.3.1-7.3.7:
7.3.7 更新当前目标的信息:
7.4 未匹配成功的点云初始化为新的追踪对象。
S80、利用追踪对象T k 的当前信息及历史信息识别目标当前时刻的动静状态。
步骤S80具体包括步骤8.1-8.3。
如图2所示,步骤8.3进一步包括有步骤8.3.1-8.3.5。
S90、重复步骤S60-S80,不断识别每一时刻所有目标的动静状态。
完成当前时刻目标的动静状态识别后,再次执行一遍步骤S60-S80可以完成下一时刻目标的动静状态识别,重复步骤S60-S80,可以不断识别每一时刻所有目标的动静状态。
以上所述仅为本发明的优选实施例,而非对本发明做任何形式上的限制。本领域的技术人员可在上述实施例的基础上施以各种等同的更改和改进,凡在权利要求范围内所做的等同变化或修饰,均应落入本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,其特征在于,所述基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法包括有如下步骤:
S10、构建无人船传感器配置,在无人船上搭载GPS和IMU传感器,并在无人船前后左右各安装一个毫米波雷达,对应记为前雷达、后雷达、左雷达和右雷达;
S20、实时采集各毫米波雷达的雷达数据、GPS的GPS数据和IMU传感器的IMU数据并作时间同步,其中,GPS数据包括位置数据loc和船速v,IMU数据包括角度数据yaw和船角速度gz;
S30、利用船速v和船角速度gz,对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿、空间合并、杂波滤除,得到预处理后的点云p 1 ;
S40、利用位置数据loc与角度数据yaw,将预处理后的点云p 1 转换到世界坐标系,得到全局点云p 2 ,该全局点云p 2 包含有聚类簇信息;
S50、利用全局点云p 2 初始化卡尔曼滤波器,得到k个追踪对象T k ;
S60、按步骤S20-S40的方式继续采集数据并处理,得到的全局点云p´ 2 ;
S70、将全局点云p´ 2 与追踪对象T k 进行匹配,利用匹配成功的点云更新追踪对象T k 状态,未匹配成功的点云初始化为新的追踪对象;
S80、利用追踪对象T k 的当前信息及历史信息识别目标当前时刻的动静状态;
S90、重复步骤S60-S80,不断识别每一时刻所有目标的动静状态。
2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,其特征在于,所述对各个毫米波雷达采集到的雷达点云做速度补偿包括有如下步骤:
S31、以船方向右侧为X轴正方向,前侧为Y轴正方向建立船只直角坐标系,记为坐标系XOY;
其中,表示雷达左右方向距离,右侧为正,表示雷达前后方向距离,前侧为正,表示雷达上下方向距离,上方为正,表示点云到雷达所在位置的径向方向的相对速度,为前侧雷达点云数量, 为前雷达坐标系y轴与坐标系XOY中y轴方向夹角,前雷达坐标系y轴在坐标系XOY中y轴左侧为正;
其中,表示目标在世界坐标系下x轴的坐标,表示目标在世界坐标系下y轴的坐标,表示目标在世界坐标系下x轴的速度,表示目标在世界坐标系下y轴的速度,表示目标在世界坐标系下x轴的加速度,表示目标在世界坐标系下y轴的加速度;
10.如权利要求9所述的基于毫米波雷达的水面场景目标动静状态识别方法,其特征在于,所述步骤S73进一步包括有步骤:
其中,表示目标在世界坐标系下x轴的预测坐标,表示目标在世界坐标系下y轴的预测坐标,表示目标在世界坐标系下x轴的预测速度,表示目标在世界坐标系下y轴的预测速度,表示目标在世界坐标系下x轴的预测加速度,表示目标在世界坐标系下y轴的预测加速度,表示匹配点云的绝对径向速度;
其中,H表示初始的目标观测矩阵;
S737、更新当前目标的信息:
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