CN116609739A - 一种雷达遮挡检测方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种雷达遮挡检测方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。本发明的技术方案，可以有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种雷达遮挡检测方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
随着车辆技术的发展，雷达已成为汽车对周围环境感知的重要器件，然而在实际使用过程中，由于雷达前方的覆盖件容易被积雪、污泥等物体覆盖，即雷达的视野被遮挡，进而影响雷达的探测性能，尤其是对于毫米波雷达，在其严重遮挡时，雷达将完全丧失对周围环境目标的检测能力，导致雷达不能向下游感知融合端发送准确的环境感知结果，进而影响智能驾驶系统的决策，存在行车危险。
因此，如何有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况，是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种雷达遮挡检测方法、装置、设备以及存储介质，以有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况。
根据本发明的一方面，提供了一种雷达遮挡检测方法，包括：
基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；
根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；
若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。
可选的，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值，包括：
基于恒虚警率CFAR技术，采用雷达向车辆四周发出雷达射线，并根据反馈情况，确定检测点数量；
采用雷达向车辆所处地面发出雷达射线，并根据反馈情况，确定地面回波幅值。
可选的，根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态，包括：
若检测点数量小于预设的数量阈值，则确定地面回波幅值是否小于预设的幅值阈值；
若是，则初步确定雷达处于被遮挡状态。
可选的，结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果，包括：
采用摄像头对车辆周围进行图像采集，并基于预设的目标检测算法，对采集的图像进行目标识别；
根据目标识别结果，判断车辆周围是否存在目标物，并根据判断结果，对遮挡情况进行综合判断，以生成雷达遮挡检测结果。
可选的，根据判断结果，生成雷达遮挡检测结果，包括：
根据判断结果，若确定车辆周围不存在目标物，则采用摄像头对车辆所处地面进行图像采集；
根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，并根据环境信息，生成雷达遮挡检测结果。
可选的，根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，包括：
基于预设的图像识别算法，将对地面采集的图像进行识别处理，并根据处理结果，确定车辆所处的路面材质，和/或车辆所处的路面是否有积水；
根据路面材质和/或路面积水情况，确定车辆所处环境的环境信息。
可选的，确定车辆周围不存在目标物之后，还包括：
采用雨量传感器对车辆所处环境进行信号采集，确定在预设时间段内检测到的目标雨量；
根据目标雨量与预设雨量阈值的关系，确定车辆所处的场景是否为雨天场景；
相应的，生成雷达遮挡检测结果，包括：
若确定车辆所处的场景为非雨天场景，且根据环境信息确定路面材质为非沙土材质，以及路面不存在积水，则根据预设的检测阈值进行遮挡检测，生成雷达遮挡检测结果。
根据本发明的另一方面，提供了一种雷达遮挡检测装置，包括：
确定模块，用于基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；
初步检测模块，用于根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；
精确检测模块，用于若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的雷达遮挡检测方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的雷达遮挡检测方法。
本发明实施例的技术方案，基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。通过这样的方式，可以有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况，避免对驾乘人员造成困扰。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中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是本发明实施例一提供的一种雷达遮挡检测方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种雷达遮挡检测方法的结构示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种雷达遮挡检测装置的结构框图；
图4是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“目标”、“候选”、“备选”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是，毫米波雷达具有体积小、质量轻、全天候(极端天气除外)等特点，在汽车领域备受青睐，成为汽车对周围环境感知的重要器件之一。然而，车载毫米波雷达在实际使用过程中，由于毫米波雷达前方的覆盖件容易被积雪、污泥等物体覆盖，即雷达的视野被遮挡，进而影响雷达的探测性能，严重遮挡时，雷达完全丧失对周围环境目标的检测能力，存在行车危险。
针对以上问题，相关的遮挡检测算法主要有两种。其一，根据恒虚警(ConstantFalse Alarm Rate，CFAR)检测后的检测点数量判断雷达是否被遮挡，其原理是雷达被遮挡后检测点数量会降低，但由于环境空旷(比如前方无车辆目标，道路两边无路灯杆，无树木等静态目标)、路面积水(大部分雷达波被镜面反射掉，雷达仅收到少量回波)以及大雨天气(由于雨衰的影响，水泥护栏等雷达弱反射目标，检测点数量少)等原因同样会导致检测点数量大幅减少，雷达同样无法区分是否真正被遮挡；
其二，通过监测地面反射回波的幅值(即能量)来判断雷达是否被遮挡，对于由于空旷导致的检测点数量减少而产生的遮挡误报，可以通过地面回波幅值超过预设检测阈值进行滤除；但对于路面积水形成镜面反射雷达波，或者水泥、沙土路面吸收雷达波，均可以导致路面回波能量降低，此时雷达无法判断真实被遮挡造成的检测点数量少并且路面回波幅值低，还是由于场景空旷造成检测点数量少，同时路面积水或者材质导致地面回波幅值低，进而造成遮挡误报问题的发生。毫米波雷达作为ADAS系统的传感器，雷达报遮挡会造成ADAS系统功能推出，影响用户的驾乘体验。
综上，相关技术在一些极端场景下，均容易造成雷达误报遮挡情况，影响用户体验，本发明针对上述问题，采用多传感器融合方案，协助雷达进行场景、天气、路况判断，也就是进行极端场景判断，从而可以有效规避现有遮挡算法无法对真遮挡和极端场景区分不开造成的误报，减低雷达误报遮挡的概率，提高遮挡检测准确率，避免对驾乘人员造成困扰。具体的实施方式将在后续实施例进行详细介绍。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的一种雷达遮挡检测方法的流程图；本实施例可适用于对车辆上的雷达是否被遮挡进行检测的情况，该方法可以由雷达遮挡检测装置来执行，该雷达遮挡检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该雷达遮挡检测装置可配置于电子设备中，如汽车的毫米波雷达遮挡检测模块中，如图1所示，该雷达遮挡检测方法包括：
S101、基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值。
其中，预设的雷达目标检测算法例如可以是CFAR(Constant False Alarm Rate，恒虚警率)目标检测算法。雷达例如可以是毫米波雷达。检测点数量例如可以是基于CFAR技术进行检测从而得到的检测点数量。地面回波幅值表征对地面反射回波的幅值或能量。
可选的，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值，包括：基于恒虚警率CFAR技术，采用雷达向车辆四周发出雷达射线，并根据反馈情况，确定检测点数量；采用雷达向车辆所处地面发出雷达射线，并根据反馈情况，确定地面回波幅值。
可选的，可以基于CFAR技术，在保持虚警概率恒定条件下，采用雷达向车辆四周发出雷达射线，并确定反馈的检测点数量。
S102、根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态。
其中，遮挡状态包括被遮挡状态和不被遮挡状态。
可选的，根据检测点数量和地面回波幅值，若检测点数量和地面回波幅值均低于对应的预设阈值，则初步确定雷达处于被遮挡状态。
可选的，根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态，包括：若检测点数量小于预设的数量阈值，则确定地面回波幅值是否小于预设的幅值阈值；若是，则初步确定雷达处于被遮挡状态。其中，数量阈值是指预设的表征检测点数量是否过小的阈值。幅值阈值是指预设的表征地面回波幅值是否过小的阈值。
可选的，可以将检测点数量和地面回波幅值直接输入预先训练好的检测模型，输出初步估计的遮挡结果。
可选的，若进行初步估计之后，确定雷达处于不被遮挡的状态，则可以直接结束，不对用户进行雷达遮挡的告警，避免对驾乘人员造成困扰。
S103、若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。
其中，摄像头的感知结果的可以是指通过摄像头进行图像采集后，通过对图像进行识别检测从而得到的感知结果。雷达遮挡检测结果可以为雷达被遮挡的检测结果，也可以为雷达未被遮挡的检测结果。
可选的，雷达可以根据摄像头的检测结果，对周边环境进行判断，精确分析雷达是否被遮挡，以生成最终的雷达遮挡检测结果。
可选的，结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果，包括：采用摄像头对车辆周围进行图像采集，并基于预设的目标检测算法，对采集的图像进行目标识别；根据目标识别结果，判断车辆周围是否存在目标物，并根据判断结果，对遮挡情况进行综合判断，以生成雷达遮挡检测结果。
其中，目标物例如可以是除本车之外的其他车辆、建筑以及树木等。
可选的，若车辆周围不存在目标物，则可以确定车辆处于空旷场景，由于空旷场景也会导致检测点数量的减少，因此此时认为通过检测点数量判断是否被遮挡的方式可能存在不准确，需要进一步结合摄像头对地面的感知结果，根据路面材质调整地面回波检测幅值，对雷达是否被遮挡进行检测，生成雷达遮挡检测结果。
可选的，根据判断结果，生成雷达遮挡检测结果，包括：根据判断结果，若确定车辆周围不存在目标物，则采用摄像头对车辆所处地面进行图像采集；根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，并根据环境信息，生成雷达遮挡检测结果。
可选的，若环境信息，确定路面材质为非沙土水泥材质，以及路面不存在积水，则可以生成雷达被遮挡的雷达遮挡检测结果。
可选的，根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，包括：基于预设的图像识别算法，将对地面采集的图像进行识别处理，并根据处理结果，确定车辆所处的路面材质，和/或车辆所处的路面是否有积水；根据路面材质和/或路面积水情况，确定车辆所处环境的环境信息。
其中，路面材质例如可以是水泥材质、沙土材质或柏油材质。
可选的，确定车辆周围不存在目标物之后，还包括：采用雨量传感器对车辆所处环境进行信号采集，确定在预设时间段内检测到的目标雨量；根据目标雨量与预设雨量阈值的关系，确定车辆所处的场景是否为雨天场景；相应的，生成雷达遮挡检测结果，包括：若确定车辆所处的场景为非雨天场景，且根据环境信息确定路面材质为非沙土材质，以及路面不存在积水，则根据预设的检测阈值进行遮挡检测，生成雷达遮挡检测结果。
其中，检测阈值可以是预先根据是否为雨天场景、路面不同材质以及路面是否积水的不同情况确定的不同阈值。检测阈值可以包括特定场景检测点阈值和特定场景幅值阈值。
可选的，可以根据经验，设置车辆所处的场景为非雨天场景，且根据环境信息确定路面材质为非沙土材质，以及路面不存在积水时的检测阈值，进一步根据检测点数量和地面回波幅值，与特定场景检测点阈值和特定场景幅值阈值的对应关系，生成最终雷达是否被遮挡的检测结果。
需要说明的是，水泥或沙土等路面雷达波反射低，若路面材质为水泥或沙土，则雷达被遮挡的检查结果可能会出现误判，在排除路面材质影响的情况下，确定出的雷达被遮挡的检测结果更加准确。
可选的，若雷达遮挡检测结果为雷达被遮挡，则可以将雷达遮挡检测结果发送至汽车的ADAS系统(Advanced Driver Assistance System，先进驾驶辅助系统)和仪表，由于毫米波雷达是ADAS系统的重要传感器，雷达被遮挡将导致雷达目标探测性能降低或失效，此时开启ADAS功能，将严重影响行车安全，因此可以将已经开启的ADAS功能退出，未开启的ADAS功能停止执行；同时控制仪表弹出“毫米波雷达被遮挡，请清理！”弹窗，指导驾驶员清理相应位置，清理后车辆行驶5分钟，故障提示会自然消失。如果故障依然存在则需要用户将车辆开至维修店进行检查处理。
本发明实施例的技术方案，基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。通过这样的方式，可以有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况，避免对驾乘人员造成困扰。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种雷达遮挡检测方法的结构示意图；本实施例在上述实施例的基础上，提出了一种车辆的毫米波雷达射频模块、摄像头、雨量传感器以及毫米波雷达遮挡检测模块交互，实现雷达遮挡检测的优选实例，如图2所述，该方法包括如下过程：
车辆的毫米波雷达射频模块可以包括毫米波雷达目标感知模块和毫米波雷达地面回波检测模块，其中，毫米波雷达目标感知模块用于确定CFAR的检测点数量，毫米波雷达地面回波检测模块用于确定地面回波幅值。摄像头可以包括摄像头目标感知模块、摄像头路面状态检测模块以及摄像头路面材质检测模块，其中，摄像头目标感知模块用于确定车辆前方是否存在目标物，生成摄像头目标检测结果；摄像头路面状态检测模块用于对路面积水的情况进行检测；摄像头路面材质检测模块用于对路面材质进行检测，生成路面材质检测结果。雨量传感器可以用于对雨量状态进行检测，生成雨量状态检测结果。
可选的，毫米波雷达遮挡检测模块可以获取毫米波雷达射频模块、摄像头以及雨量传感器的数据，执行本发明上述的雷达遮挡检测方法，确定雷达是否被遮挡，若是，则将ADAS系统的功能降级，并控制仪表提示“雷达被遮挡，请清理”，若未被遮挡，则返回继续监控。
具体的实施步骤包括：
1、毫米波雷达目标感知模块，给出CFAR检测点数量。2、毫米波雷达地面回波检测模块，给出地面回波幅值。3、摄像头目标感知模块，给出摄像头目标检测结果。4、摄像头路面状态检测模块，给出路面积水检测结果。5、摄像头路面材质检测模块，给出路面材质检测结果。6、雨量传感器，给出雨量状态检测结果。7、毫米波雷达遮挡检测模块，接收以上步骤1-6的信息，针对不同情况通过综合判断分析，并累计确认一定周期，对雷达是否存在遮挡给出分析结论。
分析结论会给到ADAS系统和仪表，如果分析结论是存在遮挡，由于毫米波雷达是ADAS系统的重要传感器，雷达被遮挡将导致雷达目标探测性能降低或失效，此时开启ADAS功能，将严重影响行车安全，因此已经开启的ADAS功能会退出，未开启的ADAS功能会无法进入；同时仪表会弹出“毫米波雷达被遮挡，请清理！”弹窗，指导驾驶员清理相应位置，清理后车辆行驶5分钟，故障提示会自然消失。如果故障依然存在则需要用户将车辆开至4S店进行检查处理。
本发明的方案，通过融合其他传感器，可以让毫米波雷达遮挡检测模块识别更多极限场景，通过综合分析给出遮挡检测结果，有效降低遮挡误报发生概率，避免ADAS功能异常退出和仪表异常报警干扰驾驶员正常驾驶，提升用户驾乘体验。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种雷达遮挡检测装置的结构框图；本实施例可适用于对车辆上的雷达是否被遮挡进行检测的情况，该雷达遮挡检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，并配置于具有雷达遮挡检测功能的设备中，如汽车的ADAS系统(Advanced Driver Assistance System，先进驾驶辅助系统)中，如图3所示，该装置具体包括：
确定模块301，用于基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；
初步检测模块302，用于根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；
精确检测模块303，用于若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果。
本发明实施例的技术方案，基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。通过这样的方式，可以有效对雷达周边的环境信息进行感知，更全面准确的判断出雷达是否被遮挡的情况，避免对驾乘人员造成困扰。
进一步的，确定模块301具体用于：
基于恒虚警率CFAR技术，采用雷达向车辆四周发出雷达射线，并根据反馈情况，确定检测点数量；
采用雷达向车辆所处地面发出雷达射线，并根据反馈情况，确定地面回波幅值。
进一步的，初步检测模块302具体用于：
若检测点数量小于预设的数量阈值，则确定地面回波幅值是否小于预设的幅值阈值；
若是，则初步确定雷达处于被遮挡状态。
进一步的，精确检测模块303可以包括：
识别单元，用于采用摄像头对车辆周围进行图像采集，并基于预设的目标检测算法，对采集的图像进行目标识别；
生成单元，用于根据目标识别结果，判断车辆周围是否存在目标物，并根据判断结果，对遮挡情况进行综合判断，以生成雷达遮挡检测结果。
进一步的，生成单元可以包括：
采集子单元，用于根据判断结果，若确定车辆周围不存在目标物，则采用摄像头对车辆所处地面进行图像采集；
生成子单元，用于根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，并根据环境信息，生成雷达遮挡检测结果。
进一步的，生成子单元具体用于：
基于预设的图像识别算法，将对地面采集的图像进行识别处理，并根据处理结果，确定车辆所处的路面材质，和/或车辆所处的路面是否有积水；
根据路面材质和/或路面积水情况，确定车辆所处环境的环境信息。
进一步的，生成单元还用于：
采用雨量传感器对车辆所处环境进行信号采集，确定在预设时间段内检测到的目标雨量；
根据目标雨量与预设雨量阈值的关系，确定车辆所处的场景是否为雨天场景；
若确定车辆所处的场景为非雨天场景，且根据环境信息确定路面材质为非沙土材质，以及路面不存在积水，则根据预设的检测阈值进行遮挡检测，生成雷达遮挡检测结果。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如雷达遮挡检测方法。
在一些实施例中，雷达遮挡检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的雷达遮挡检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行雷达遮挡检测方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种雷达遮挡检测方法，其特征在于，包括：
基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；
根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；
若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，以生成雷达遮挡检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值，包括：
基于恒虚警率CFAR技术，采用雷达向车辆四周发出雷达射线，并根据反馈情况，确定检测点数量；
采用雷达向车辆所处地面发出雷达射线，并根据反馈情况，确定地面回波幅值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态，包括：
若检测点数量小于预设的数量阈值，则确定地面回波幅值是否小于预设的幅值阈值；
若是，则初步确定雷达处于被遮挡状态。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果，包括：
采用摄像头对车辆周围进行图像采集，并基于预设的目标检测算法，对采集的图像进行目标识别；
根据目标识别结果，判断车辆周围是否存在目标物，并根据判断结果，对遮挡情况进行综合判断，以生成雷达遮挡检测结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据判断结果，生成雷达遮挡检测结果，包括：
根据判断结果，若确定车辆周围不存在目标物，则采用摄像头对车辆所处地面进行图像采集；
根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，并根据环境信息，生成雷达遮挡检测结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据对地面的图像采集结果，确定车辆所处环境的环境信息，包括：
基于预设的图像识别算法，将对地面采集的图像进行识别处理，并根据处理结果，确定车辆所处的路面材质，和/或车辆所处的路面是否有积水；
根据路面材质和/或路面积水情况，确定车辆所处环境的环境信息。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定车辆周围不存在目标物之后，还包括：
采用雨量传感器对车辆所处环境进行信号采集，确定在预设时间段内检测到的目标雨量；
根据目标雨量与预设雨量阈值的关系，确定车辆所处的场景是否为雨天场景；
相应的，生成雷达遮挡检测结果，包括：
若确定车辆所处的场景为非雨天场景，且根据环境信息确定路面材质为非沙土材质，以及路面不存在积水，则根据预设的检测阈值进行遮挡检测，生成雷达遮挡检测结果。
8.一种雷达遮挡检测装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于基于预设的雷达目标检测算法，采用雷达发出雷达射线，并根据反馈结果，确定检测点数量和地面回波幅值；
初步检测模块，用于根据检测点数量和地面回波幅值，进行雷达遮挡检测，初步估计雷达是否处于被遮挡状态；
精确检测模块，用于若是，则结合摄像头的感知结果，精确分析雷达是否被遮挡，并生成雷达遮挡检测结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的雷达遮挡检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的雷达遮挡检测方法。
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