CN116577767B - 基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法 - Google Patents

基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于毫米波雷达技术领域，公开了基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，在无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达，得到各自的目标点云数据；对坐标转换后的四个毫米波雷达数据，进行聚类，滤除离散杂波点，进行融合去重；对聚类融合后的毫米波雷达数据，进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息；对跟踪后的毫米波雷达目标信息，识别出汽车的两种状态，并对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警。本发明对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警，同时且独立的对四个方向进行检测报警。

Description

基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法
技术领域
本发明属于毫米波雷达技术领域，尤其涉及基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法。
背景技术
为了节约能源，减少环境污染，电动汽车受到了世界各国的大力推广。传统的汽车充电手段主要是采用建立充电桩的传导式充电，这类汽车充电的方法具有接口限制、操作繁琐、充电安全等问题。而无线充电技术由于操作简便、充电快速、使用安全的优点，逐渐成为电动汽车的主要充电手段。
电动汽车在进行无线充电时，发射板和电动汽车的接收板之间会成为高压状态，如果有生物靠近时，可能会有危险的发生，因此需要在地面的发射板集成生物保护传感器，及时检测出发射板和接收板周围是否有生物，以便及时采取防护措施。
现有检测方法中，有通过各种传感器进行检测的，如激光传感器、视觉传感器、电容式传感器、雷达传感器等。
申请号CN2019102917408的中国专利主要是采用调频连续波雷达测距技术和多线圈耦合金属探测技术对工作前和充电过程中的电动汽车无线电能传输系统状态进行实时检测，通过检验多线圈耦合磁场变化、计算各扫描点与系统接收线圈表面的距离检测无线充电系统异物状况，检测到异常时发出报警信号以避免更大的损失。但雷达安装在汽车底盘，只有装了雷达的车辆才具备此功能；改装难度大，前装周期长，而且雷达覆盖范围小、盲区大，只能做近距离探测。
申请号CN2019104902784的中国专利将雷达安装在车底盘，通过旋转支撑机构旋转雷达，来进行全方位的生物检测。同样雷达安装在汽车底盘；另外由于时物理旋转扫描，实时率会下降，检测性能取决于扫描速度。
申请号CN2021224896774的中国专利提出了一种电动汽车无线充电组件的雷达布置结构，在充电组件周侧设5个雷达，并将雷达探测器的探测面上翻，有效增大每个雷达探测器的有效探测范围。但是该专利使用雷达较多，且只提供了雷达布置结构，而没有描述具体的检测方法。
申请号CN2022101491325的中国专利使用电容式探测传感器用于探测由无线充电器本体周围进入至无线充电器本体所在区域内的活体，并生产探测信号。
申请号CN2022116660542的中国专利通过激光视觉融合信息作为车位感知信息，对车位上的地端电磁发射装置进行异物识别，得到异物检测结果。
申请号CN202211243019X的中国专利提供了一种基于毫米波雷达的车用无线充电装置周围生物体检测系统。该专利通过协方差矩阵计算来进行五个毫米波雷达间的数据融合，该方法进行矩阵计算较为复杂且计算量大。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于DBSCAN算法进行四个毫米波雷达间数据融合的方法，该方法计算量小，具有较高实时性和良好的性能；其次，本发明提供了一种扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪，能提供更为稳定和精度更高的目标信息；最后，本发明提供了一种多状态分区域分级报警方法，误报少，报警准确度高，体验好。相比于其他传感器，毫米波雷达体积小、重量轻、测量精度高，且穿透烟雾、灰尘能力强，具有全天时全天候工作能力等优点，而且毫米波雷达传感器能够较为精确的提供目标的距离、速度与角度信息，不易受天气与环境影响。此外，本发明提供的基于毫米波雷达的电动汽车无线充电模块安全区域检测方法，通过合理的雷达布局和检测方法，能够有效解决汽车改装雷达难题，通过较少的雷达布置，降低了检测盲区，提升安全区域的检测性能。
为实现上述发明目的，本发明公开的基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，包括以下步骤：
在无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达；
四个毫米波雷达通过对回波信号进行处理，得到各自的目标点云数据；
无线充电模块上的四个毫米波雷达通过有线或者无线方式，将探测到的目标点云数据上传到计算机或处理器；
计算机或处理器根据预先设置好的雷达位置和雷达ID，将四个毫米波雷达的数据存储下来，并进行坐标转换，转换到同一个极坐标系中；
对坐标转换后的四个毫米波雷达数据，通过DBSCAN算法进行聚类，滤除离散杂波点，并且对相邻两个雷达波束覆盖的边界重叠区域的目标数据，进行融合去重；
对聚类融合后的毫米波雷达数据，通过扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息；
对跟踪后的毫米波雷达目标信息，对目标进行实时检测报警；识别出汽车的两种状态：充电模式和未充电模式，并对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警；对各检测区域中安全区域的目标进行实时监测，预警区域的目标进行声光报警通知，对危险区域出现目标的情况，进行紧急停止充电操作。
进一步地，在电动汽车无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达，即：雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别安装在无线充电模块四个方向的正中间，雷达的方位探测角度为α；
或者在无线充电模块的垂直方向上，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别贴着无线充电模块四个方向的上边沿安装，雷达的俯仰探测角度为β。
进一步地，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4各自的目标点云数据为；
其中，为点云数据集，n代表雷达编号，取值范围为：{1，2，3，4}，/>代表目标距离毫米波雷达n的径向距离，/>代表雷达n的点云数量，/>代表目标相对于毫米波雷达n的方位角度，/>代表目标相对于毫米波雷达n的相对速度。
进一步地，目标点云数据从各雷达极坐标，转换到同一个极坐标系，具体计算方法如下所示：
；
；
；
；
其中，为雷达1转换坐标系后的点云合集，/>为雷达2转换坐标系后的点云合集，为雷达3转换坐标系后的点云合集，/>为雷达4转换坐标系后的点云合集；W为无线充电模块的宽度，L为无线充电模块的长度。
进一步地，将雷达1、雷达2、雷达3、雷达4目标点云数据转换到同一个极坐标系后的点云合集为，；
其中，为雷达n坐标转换后在同一个极坐标系中的点云数据，/>代表毫米波雷达n的目标径向距离，/>代表毫米波雷达n的目标角度，/>代表毫米波雷达n的目标径向速度。
进一步地，对坐标转换后的毫米波雷达点云数据P，通过DBSCAN算法进行聚类操作，输出聚类后的目标，
；
雷达1、雷达2、雷达3、雷达4从极坐标转换到笛卡尔坐标系后的点云合集为；
其中，为聚类后的目标数据，/>为聚类后的目标数据径向距离，为聚类后的目标数据角度，/>为聚类后的目标数据相对速度，m为聚类后的目标数据数量，且/>。
进一步地，未充电的安全区域检测区域，除了雷达探测方位/俯仰角度外的部分区域，其他区域均被雷达所覆盖。
进一步地，充电中的安全区域检测区，在轮胎所在的四个方向存在盲区。
进一步地，根据跟踪结果，使用多状态分区域报警方法进行分级报警，具体过程如下：
1）遍历跟踪后的目标信息，判断笛卡尔坐标系四个象限中，是否同时存在目标，并且目标的速度为零且距离都小于给定距离阈值1；
2）判断连续N帧中是否有M帧满足条件1）；
3）如果满足1）2）中的条件，则判断是测到了汽车的四个轮胎，进入充电模式；如果不满足1）2）中的条件，则判断充电模块附近没有车辆，进入未充电模式；
4）进入未充电模式下，只进行目标的实时检测，不执行报警动作，以此来避免未充电情况下的报警，提升体验感；
5）进入充电模式下，记录满足上述条件的四个目标信息，将此四个目标标记为轮胎目标；根据目标角度划定四块检测区域，这四块检测区域覆盖汽车的四个方向；
6）在汽车的四个方向分别设置声光报警器；
7）分别计算四个检测区域所有目标的径向距离，记录四个检测区域的最小径向距离值；
8）分别对四个检测区域进行如下判断操作；
9）判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值2；
10）如果不满足条件9），则该检测区域中目标在安全区域，只进行实时监测；
11）如果满足条件9），则进一步判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值3；其中距离阈值3小于距离阈值2；
12）如果不满足11）中条件，则该检测区域中目标在预警区域，对预警区域的目标，通过该检测区域设置的声光报警设备进行报警；
13）如果满足11）中条件，则该检测区域中目标在危险区域，进行紧急停止充电操作。
本发明的有益效果如下：
本发明采用的雷达安装方式，雷达波束覆盖范围广，盲区小；
安装方便，成本低，无需对每辆电动汽车进行雷达安装，只需在无线充电模块上安装四个雷达就能满足对所有电动汽车在该充电模块的充电需求，安装雷达少且无需旋转雷达，雷达探测实时性更好；
相比于激光视觉等其他传感器容易受雨雾等天气影响，毫米波雷达具有较为精确的测距、测速、测角能力，且对运动目标探测灵敏，且能够全天候全天时工作，场景适用性强，干扰少，鲁棒性好；
采用的四个毫米波雷达融合算法，运算速度快，性能好，并且对相邻雷达的边界重叠区域目标数据，能起到很好的融合去重效果；
采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪滤波，能有效的减少测量噪声和过程噪声，对目标进行更为稳定的输出，提升探测性能；
对跟踪后的毫米波雷达目标信息，使用一种多状态分区域分级报警方法，对目标进行实时检测报警；
本发明自动识别两种状态，充电模式和未充电模式。能够有效避免未充电情况下，目标进入该区域的报警行为；能够有效的避免充电情况下，轮胎目标触发报警。
本发明对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警，可以同时且独立的对四个方向进行检测报警，在多个目标靠近时，具有很好的报警通知效果。
本发明对各检测区域中安全区域的目标进行实时监测，预警区域的目标进行声光报警通知，对危险区域出现目标的情况，进行紧急停止充电操作，安全性高、体验好。
附图说明
图1本发明基于毫米波雷达的安全区域检测方法流程图；
图2无线充电模块雷达安装俯视示意图；
图3无线充电模块雷达安装侧视示意图；
图4毫米波雷达数据融合坐标系示意图；
图5毫米波雷达间数据融合示意图；
图6未充电的安全区域检测示意图；
图7充电中的安全区域检测示意图；
图8多状态分区域分级报警方法流程图。
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。
本发明公开的一种基于毫米波雷达的电动汽车无线充电模块安全区域检测方法，技术方案如下：
（1）在无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达；
（2）四个毫米波雷达通过对回波信号进行处理，得到各自的目标点云数据；
（3）无线充电模块上的四个毫米波雷达通过有线或者无线方式，将探测到的目标点云数据上传到计算机或处理器；
（4）计算机或处理器根据预先设置好的雷达位置和雷达ID，将四个毫米波雷达的数据存储下来，并进行坐标转换，转换到同一个极坐标系中；
（5）对坐标转换后的四个毫米波雷达数据，通过DBSCAN算法进行聚类，可以有效的滤除离散杂波点，并且对相邻两个雷达波束覆盖的边界重叠区域的目标数据，能起到很好的融合去重效果；
（6）对聚类融合后的毫米波雷达数据，通过扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息；
（7）对跟踪后的毫米波雷达目标信息，使用一种多状态分区域分级报警方法，对目标进行实时检测报警；该方法自动识别两种状态，充电模式和未充电模式，对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警。对各检测区域中安全区域的目标进行实时监测，预警区域的目标进行声光报警通知，对危险区域出现目标的情况，进行紧急停止充电操作。
在另一个实施例中，本发明公开的基于毫米波雷达的电动汽车无线充电模块安全区域检测方法及装置，包括以下内容：
（1）在电动汽车无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达，如图2所示，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别安装在无线充电模块四个方向的正中间，雷达的方位探测角度为α；
或者在无线充电模块的垂直方向上，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别贴着无线充电模块四个方向的上边沿安装，如图3所示，雷达的俯仰探测角度为β；
通过在无线充电模块的四个方向安装四个雷达，可以对四个方向进行全覆盖。
（2）雷达1、雷达2、雷达3、雷达4对各自的回波信号进行处理，得到各自的目标点云数据，；
其中，为点云数据集，n代表雷达编号，取值范围为：{1，2，3，4}，/>代表目标距离毫米波雷达n的径向距离，/>代表雷达n的点云数量，/>代表目标相对于毫米波雷达n的方位角度，/>代表目标相对于毫米波雷达n的相对速度；
(3) 雷达1、雷达2、雷达3、雷达4通过有线或者无线传输的方式，将探测到的目标点云数据上传到计算机或处理器；
（4）计算机或处理器根据预先设置好的雷达位置和雷达ID，将雷达1、雷达2、雷达3、雷达4的目标点云数据存储下来，并进行坐标转换，转换到同一个极坐标系中，如图4所示；
（5）将雷达1、雷达2、雷达3、雷达4目标点云数据转换到同一个极坐标系后的点云合集为，；
其中，为雷达n坐标转换后在同一个极坐标系中的点云数据，/>代表毫米波雷达n的目标径向距离，/>代表毫米波雷达n的目标角度，/>代表毫米波雷达n的目标径向速度；
其中，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4的目标点云数据从各雷达极坐标，转换到同一个极坐标系，具体计算方法如下所示；
；
；
；
；
其中，为雷达1转换坐标系后的点云合集，/>为雷达2转换坐标系后的点云合集，为雷达3转换坐标系后的点云合集，/>为雷达4转换坐标系后的点云合集；W为无线充电模块的宽度，L为无线充电模块的长度。
（6）对坐标转换后的毫米波雷达点云数据P，通过DBSCAN算法进行聚类操作，输出聚类后的目标，
；
（7）雷达1、雷达2、雷达3、雷达4从极坐标转换到笛卡尔坐标系后的点云合集为；
其中，为聚类后的目标数据，/>为聚类后的目标数据径向距离，为聚类后的目标数据角度，/>为聚类后的目标数据相对速度，m为聚类后的目标数据数量，且/>；
（8）对聚类后的毫米波雷达数据，通过扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息,输出跟踪目标。通过对四个毫米波雷达点云数据信息进行坐标转换到同一个坐标系，通过DBSCAN算法进行数据融合和聚类处理，可以很好的进行四个毫米波雷达的数据融合，提供较好的检测性能。对聚类融合后的毫米波雷达数据，通过扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息。
（9）未充电的安全区域检测示意图如图6所示，除了雷达探测方位/俯仰角度外的小部分区域，其他区域均被雷达所覆盖。
（10）充电中的安全区域检测示意图如图7所示，考虑到汽车四个轮胎的遮挡，在轮胎所在的四个方向会存在一个小的盲区。
（11）本发明根据跟踪结果，使用了一种多状态分区域报警方法进行分级报警，如图8所示，具体过程如下：
遍历跟踪后的目标信息，判断笛卡尔坐标系四个象限中，是否同时存在目标，并且目标的速度为零且距离都小于给定距离阈值1；
判断连续N帧中是否有M帧满足条件1）；
如果满足1）2）中的条件，则判断是测到了汽车的四个轮胎，进入充电模式；如果不满足1）2）中的条件，则判断充电模块附近没有车辆，进入未充电模式；
进入未充电模式下，只进行目标的实时检测，不执行报警动作，以此来避免未充电情况下的报警，提升体验感；
进入充电模式下，记录满足上述条件的四个目标信息，将此四个目标标记为轮胎目标；根据目标角度划定四块检测区域，这四块检测区域覆盖汽车的四个方向；
在汽车的四个方向分别设置声光报警器；
分别计算四个检测区域所有目标的径向距离，记录四个检测区域的最小径向距离值；
分别对四个检测区域进行如下判断操作；
判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值2；
如果不满足条件9），则该检测区域中目标在安全区域，只进行实时监测；
如果满足条件9），则进一步判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值3；其中距离阈值3小于距离阈值2；
如果不满足11）中条件，则该检测区域中目标在预警区域，对预警区域的目标，通过该检测区域设置的声光报警设备进行报警；
如果满足11）中条件，则该检测区域中目标在危险区域，进行紧急停止充电操作。
本发明中，DBSCAN算法具体过程如下：
1）对坐标转换后的目标点云数据，全部初始化标记为未访问点；
2）任选一个未访问的点开始，找出与其距离小于的所有附近点。
其中为预先设置的扫描半径；
3）如果附近点的数量大于等于，则当前点与附近点形成一个簇，并且将当前点标记为已访问。
其中，为预先设置的最小包含点数；
4）重复步骤2）~3），来处理该簇内所有未被标记为已访问的点，从而对簇进行扩展；
5）如果附近点的数量小于，则该点暂时被标记为噪声点；
6）如果簇内所有点被标记为已访问，则重复步骤2）-5），直到所有点都已访问，即所有点都归入了某个簇或标记为噪声。如图5所示。
本发明中，扩展卡尔曼滤波跟踪算法具体过程如下：
1）使用二维空间的恒速模型进行扩展卡尔曼滤波跟踪；
2）使用卡尔曼滤波器来细化位置估计，卡尔曼滤波器在n时刻的状态被定义为：
；
其中，为n时刻的状态向量，/>为n-1时刻的状态向量，状态向量/>定义为/>；F是状态转移矩阵；
；
T为毫米波雷达采样间隔；
是具有协方差矩阵/>的过程噪声矢量。
3) 输入测量向量为
；
其中，为n时刻的距离，/>为n时刻的角度，/>为n时刻的径向速度；
4) 卡尔曼滤波器状态向量与测量向量之间的关系表示为：
；
其中，H是测量矩阵，
；
函数定义为：
；
是具有协方差矩阵/>的测量噪声向量。
5) 在上述公式中，测量向量与状态向量/>具有非线性关系。因此，本发明使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)，它通过仅保留泰勒级数展开式中的第一项表达式简化了和/>的关系；
；
其中，是基于n-1测量的时间点n状态向量的先验估计，/>为泰勒展开的常数项；/>为泰勒展开的一阶导数；
；
计算偏导数，如下所示；
；
5）状态预测：
；
其中，为预测的状态向量，/>为n-1时刻的状态向量。
6）协方差矩阵预测：
；
其中，为n时刻预测的协方差矩阵，/>为n-1时刻的协方差矩阵；
7）卡尔曼增益更新：
；
其中，为n时刻的卡尔曼增益，测量矩阵H即为/>；
8）状态更新：
；
其中，为n时刻的状态更新值，
9）协方差矩阵更新：
；
其中，为n时刻的协方差矩阵更新值。
本发明的有益效果如下：
本发明采用的雷达安装方式，雷达波束覆盖范围广，盲区小；
安装方便，成本低，无需对每辆电动汽车进行雷达安装，只需在无线充电模块上安装四个雷达就能满足对所有电动汽车在该充电模块的充电需求，安装雷达少且无需旋转雷达，雷达探测实时性更好；
相比于激光视觉等其他传感器容易受雨雾等天气影响，毫米波雷达具有较为精确的测距、测速、测角能力，且对运动目标探测灵敏，且能够全天候全天时工作，场景适用性强，干扰少，鲁棒性好；
采用的四个毫米波雷达融合算法，运算速度快，性能好，并且对相邻雷达的边界重叠区域目标数据，能起到很好的融合去重效果；
采用扩展卡尔曼滤波算法进行目标跟踪滤波，能有效的减少测量噪声和过程噪声，对目标进行更为稳定的输出，提升探测性能；
对跟踪后的毫米波雷达目标信息，使用一种多状态分区域分级报警方法，对目标进行实时检测报警；
本发明自动识别两种状态，充电模式和未充电模式。能够有效避免未充电情况下，目标进入该区域的报警行为；能够有效的避免充电情况下，轮胎目标触发报警。
本发明对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警，可以同时且独立的对四个方向进行检测报警，在多个目标靠近时，具有很好的报警通知效果。
本发明对各检测区域中安全区域的目标进行实时监测，预警区域的目标进行声光报警通知，对危险区域出现目标的情况，进行紧急停止充电操作，安全性高、体验好。
本文所使用的词语“优选的”意指用作实例、示例或例证。本文描述为“优选的”任意方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更有利。相反，词语“优选的”的使用旨在以具体方式提出概念。如本申请中所使用的术语“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或从上下文中清楚，“X使用A或B”意指自然包括排列的任意一个。即，如果X使用A；X使用B；或X使用A和B二者，则“X使用A或B”在前述任一示例中得到满足。
而且，尽管已经相对于一个或实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件(例如元件等)执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本公开的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以多个或多个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的存储方法。
综上所述，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 (8)

1.基于毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
在无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达；
四个毫米波雷达通过对回波信号进行处理，得到各自的目标点云数据；
无线充电模块上的四个毫米波雷达通过有线或者无线方式，将探测到的目标点云数据上传到计算机或处理器；
计算机或处理器根据预先设置好的雷达位置和雷达ID，将四个毫米波雷达的数据存储下来，并进行坐标转换，转换到同一个极坐标系中；
对坐标转换后的四个毫米波雷达数据，通过DBSCAN算法进行聚类，滤除离散杂波点，并且对相邻两个雷达波束覆盖的边界重叠区域的目标数据，进行融合去重；
对聚类融合后的毫米波雷达数据，通过扩展卡尔曼滤波算法进行跟踪滤波处理，得到无线充电模块四个方向全区域的目标信息；
对跟踪后的毫米波雷达目标信息，对目标进行实时检测报警；识别出汽车的两种状态：充电模式和未充电模式，并对汽车的四个方向划分四个检测区域，分别设置独立的声光报警设备，进行独立检测报警；对各检测区域中安全区域的目标进行实时监测，预警区域的目标进行声光报警通知，对危险区域出现目标的情况，进行紧急停止充电操作；
根据跟踪结果，使用了一种多状态分区域报警方法进行分级报警，具体过程如下：
1）遍历跟踪后的目标信息，判断笛卡尔坐标系四个象限中，是否同时存在目标，并且目标的速度为零且距离都小于给定距离阈值1；
2）判断连续N帧中是否有M帧满足条件1）；
3）如果满足1）2）中的条件，则判断是测到了汽车的四个轮胎，进入充电模式；如果不满足1）2）中的条件，则判断充电模块附近没有车辆，进入未充电模式；
4）进入未充电模式下，只进行目标的实时检测，不执行报警动作，以此来避免未充电情况下的报警，提升体验感；
5）进入充电模式下，记录满足上述条件的四个目标信息，将此四个目标标记为轮胎目标；根据目标角度划定四块检测区域，这四块检测区域覆盖汽车的四个方向；
6）在汽车的四个方向分别设置声光报警器；
7）分别计算四个检测区域所有目标的径向距离，记录四个检测区域的最小径向距离值；
8）分别对四个检测区域进行如下判断操作；
9）判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值2；
10）如果不满足条件9），则该检测区域中目标在安全区域，只进行实时监测；
11）如果满足条件9），则进一步判断该检测区域最小径向距离是否小于距离阈值3；其中距离阈值3小于距离阈值2；
12）如果不满足11）中条件，则该检测区域中目标在预警区域，对预警区域的目标，通过该检测区域设置的声光报警设备进行报警；
13）如果满足11）中条件，则该检测区域中目标在危险区域，进行紧急停止充电操作。
2.根据权利要求1所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，
在电动汽车无线充电模块的四个方向上，分别安装四个毫米波雷达，即：雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别安装在无线充电模块四个方向的正中间，雷达的方位探测角度为α；
或者在无线充电模块的垂直方向上，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4分别贴着无线充电模块四个方向的上边沿安装，雷达的俯仰探测角度为β。
3.根据权利要求1所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，雷达1、雷达2、雷达3、雷达4各自的目标点云数据为；
其中，为点云数据集，n代表雷达编号，取值范围为：{1，2，3，4}，/>代表目标距离毫米波雷达n的径向距离，/>代表雷达n的点云数量，/>代表目标相对于毫米波雷达n的方位角度，/>代表目标相对于毫米波雷达n的相对速度。
4.根据权利要求3所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，目标点云数据从各雷达极坐标，转换到同一个极坐标系，具体计算方法如下所示：
；
；
；
；
其中，为雷达1转换坐标系后的点云合集，/>为雷达2转换坐标系后的点云合集，/>为雷达3转换坐标系后的点云合集，/>为雷达4转换坐标系后的点云合集；W为无线充电模块的宽度，L为无线充电模块的长度。
5.根据权利要求4所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，将雷达1、雷达2、雷达3、雷达4目标点云数据转换到同一个极坐标系后的点云合集为，；
其中，为雷达n坐标转换后在同一个极坐标系中的点云数据，/>代表毫米波雷达n的目标径向距离，/>代表毫米波雷达n的目标角度，/>代表毫米波雷达n的目标径向速度。
6.根据权利要求5所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，对坐标转换后的毫米波雷达点云数据P，通过DBSCAN算法进行聚类操作，输出聚类后的目标，
；
雷达1、雷达2、雷达3、雷达4从极坐标转换到笛卡尔坐标系后的点云合集为；
其中，为聚类后的目标数据，/>为聚类后的目标数据径向距离，为聚类后的目标数据角度，/>为聚类后的目标数据相对速度，m为聚类后的目标数据数量，且/>。
7.根据权利要求4所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，未充电的安全区域检测区域，除了雷达探测方位/俯仰角度外的部分区域，其他区域均被雷达所覆盖。
8.根据权利要求4所述的毫米波雷达的电动汽车无线充电安全区域检测方法，其特征在于，充电中的安全区域检测区，在轮胎所在的四个方向存在盲区。
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