CN116699595A - 车载雷达运动速度确定方法、装置及设备 - Google Patents

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CN116699595A CN202310558464.3A CN202310558464A CN116699595A CN 116699595 A CN116699595 A CN 116699595A CN 202310558464 A CN202310558464 A CN 202310558464A CN 116699595 A CN116699595 A CN 116699595A
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Abstract

本申请公开了一种车载雷达运动速度确定方法、装置及设备，涉及自动驾驶技术领域。车载雷达运动速度确定方法包括：获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，点云信息包括当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；根据点云信息，确定当前帧中的静态点；根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。根据本申请公开的方案，能够准确确定车载雷达的运动速度矢量。

Description

车载雷达运动速度确定方法、装置及设备
技术领域
本申请属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车载雷达运动速度确定方法、装置及设备。
背景技术
近年来，自动驾驶技术迅速发展，受到人们的广泛关注。环境感知、路径规划和决策控制是自动驾驶技术最主要的三个模块，其中，环境感知是另外两个的基础，只有具备良好的环境感知，才能获得更好的路径规划并做出正确的决策。
在利用车载雷达进行环境感知，环境感知结果会受到车载雷达自身运动速度的影响，因此，需要对车载雷达自身运动速度进行估计。
相关技术中，通常是将车载雷达采集到的三维点云投影到一平面，然后，对二维点云进行线性拟合以及关键点提取，利用提取的关键点求解相邻帧之间的刚性变换，得到车载雷达的运动速度。
但是，通过上述方式，得到的车载雷达的运动速度不准确。
发明内容
本申请实施例提供一种车载雷达运动速度确定方法、装置及设备，能够解决车载雷达的运动速度不准确的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种车载雷达运动速度确定方法，包括：
获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，点云信息包括当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
根据点云信息，确定当前帧中的静态点；
根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。
第二方面，本申请实施例提供一种车载雷达运动速度确定装置，包括：
第一获取模块，用于获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，点云信息包括当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
第一确定模块，用于根据点云信息，确定当前帧中的静态点；
第二确定模块，用于根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
第三确定模块，用于根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现第一方面的车载雷达运动速度确定方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面的车载雷达运动速度确定方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行如第一方面的车载雷达运动速度确定方法。
第六方面，本申请实施例提供一种车辆，该车辆包括以下所列项至少其中之一：
第二方面提供的车载雷达运动速度确定装置；
第三方面提供的电子设备；
第四方面提供的计算机可读存储介质。
在本申请实施例中，通过获取车载雷达当前帧的点云信息；根据点云信息，确定当前帧中的静态点；根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。如此，能够准确确定车载雷达的运动速度矢量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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是本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的确定车载雷达运动速度的过程示意图；
图3是本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请的示例来提供对本申请更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法、装置及设备进行详细地说明。
图1是本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法的流程示意图。如图1所示，车载雷达运动速度确定方法可以包括：
步骤101：获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，点云信息包括当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
示例性地，假设车载雷达当前帧中的点云中包括1000个点，其中，第i个点相对于车载雷达的方位角为θi，俯仰角为径向速度为Vdi。
则径向速度Vdi、方位角θi、俯仰角三者存在如下公式(1)所示的关系。
其中，在公式(1)中，Vxi、Vyi和Vzi分别为第i个点相对于车载雷达的运动速度矢量在车载雷达对应的三维坐标系中的X轴、Y轴和Z轴的运动速度分量。
在本申请实施例的一些可能实现中，车载雷达对应的三维坐标系可以为以车载雷达为原点，以车头朝向为Y轴正方向，以车辆右侧为X轴正方向，以垂直地面向上的方向为Z轴正方向。其中，雷达中心朝向与车头朝向方向相同，则Vyi为第i个点对应的车载雷达朝向车头方向速度。
步骤102：根据点云信息，确定当前帧中的静态点；
由于车辆在路面上行驶，雷达安装在车身上，因此，雷达的运动通常是二维运动，各个点相对于车载雷达的运动速度矢量在上述Z轴方向上的运动速度分量为0。
假设车辆横摆角速度为ω，则Vxi＝ωRadarY，其中，RadarY为车载雷达与车辆后轴中心的纵向距离。结合上述公式(1)可得：
在本申请实施例的一些可能实现中，步骤102可以包括：针对二维矩阵的第i行，根据当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j，其中，二维矩阵的行数N是根据车辆横摆角速度的最大值和最小值确定的，二维矩阵的列数M是根据车载雷达朝向车头方向速度的最大值和最小值确定的，i为不大于N的正整数，j为不大于M的正整数；将第i行第j列的元素值增加1；将二维矩阵中最大元素值在当前帧中对应的点，确定为静态点。
在本申请实施例的一些可能实现中，在步骤101之前，可以预先设定车辆横摆角速度ω的最大值maxω和最小值minω，车载雷达朝向车头方向速度的最大值maxVy和最小值minVy，以stepω为步长对ω进行离散化处理，以stepVy为步长对车载雷达朝向车头方向速度进行离散化处理，可以得到二维矩阵的行数N和列数M。其中， N行M列的二维矩阵中的每个元素的初始值均为0。
在本申请实施例的一些可能实现中，根据当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j，可以包括：根据如下公式(3)，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j：
其中，在公式(3)中，jki为第k个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数，Vdk为第k个点相对于车载雷达的径向速度，θk为第k个点相对于车载雷达的方位角，为第k个点相对于车载雷达的俯仰角，stepω为车辆横摆角速度步长，minω为车辆横摆角速度的最小值，RadarY为车载雷达与车辆后轴中心的纵向距离，minVy为车载雷达朝向车头方向速度的最小值，stepVy为车载雷达朝向车头方向速度步长。
对于二维矩阵中的第i行，则ω＝(i-1)stepω+minω。对于上述1000个点中的第k个点，将第k个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度以及ω＝(i-1)stepω+minω代入上述公式(2)可得第k个点在车辆横摆角速度为(i-1)stepω+minω时对应的车载雷达朝向车头方向速度/>再根据该速度、minVy和stepVy即可计算出第k个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数jki。此计算过程可以简化为通过上述公式(3)计算每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j。
在本申请实施例的一些可能实现中，还可以将车辆横摆角速度从minω开始，以stepω为车辆横摆角速度步长，将上述1000个点中的每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度代入上述公式(2)，得到上述1000个点中的每个点对应的一组车辆横摆角和车载雷达朝向车头方向速度，再根据计算得到的该组的车辆横摆角、minω和stepω计算出上述1000个点中的每个点在二维矩阵中的行数，以及根据计算得到的该组的车载雷达朝向车头方向速度、minVy和stepVy计算出上述1000个点中的每个点在二维矩阵中的列数。计算列数的过程也可以简化为通过上述公式(3)计算每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j。
当针对二维矩阵中的每一行，将当前帧中的所有点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度均代入上述公式(3)计算出相应的列数，并将二维矩阵中相应位置的元素值增加1之后，可以得到该二维矩阵中最大元素值，以及最大元素值在二维矩阵中的位置，进而获知该位置在当前帧中对应的点，这些点即为静态点。
步骤103：根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
示例性地，假设在步骤102中，确定出的静态点有P个。P个静态点分别为P1、P2、……、PP。由P个静态点组成的点集表示为P＝{P1，P2，……，PP}。将P个静态点中的每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度代入上述公式(1)，并利用最小二乘法进行求解，得到由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量。
即对进行求解，得到由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量。
其中，Vdi为P个静态点中第i个静态点相对于车载雷达的径向速度，θi为第i个静态点相对于车载雷达的方位角，为第i个静态点相对于车载雷达的俯仰角。
步骤104：根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。
由于由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量与车载雷达对应的运动速度矢量大小相等，方向相反。因此，当通过步骤103求解出静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量(Vx，Vy，Vz)之后，可以确定出车载雷达对应的第二运动速度矢量(-Vx，-Vy，-Vz)。其中，-Vy反映车速，-Vz反映雷达上下颠簸速度，车辆当前横摆角速度ω＝-Vx/RadarY。
在本申请实施例中，通过获取车载雷达当前帧的点云信息；根据点云信息，确定当前帧中的静态点；根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。如此，能够准确确定车载雷达的运动速度矢量。
在本申请实施例的一些可能实现中，存在车载雷达当前帧中运动点的数量大于静态点的数量，此时会出现奇异值的情况。为了防止奇异值的出现，进一步提高确定车载雷达的运动速度矢量的准确性。本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法还可以包括：对第二运动速度矢量进行时域滤波，得到车载雷达对应的第三运动速度矢量。
本申请实施例并不对对第二运动速度矢量进行时域滤波所采用的的方式进行限定，任何可用的方式均可以应用于本申请实施例中。
在本申请实施例中，通过对车载雷达对应的运动速度矢量进行时域滤波，能够进一步提高确定车载雷达的运动速度矢量的准确性。
在本申请实施例的一些可能实现中，对第二运动速度矢量进行时域滤波，得到车载雷达对应的第三运动速度矢量，可以包括：计算当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值；计算第一平均值与第二运动速度矢量的第二平均值，得到第三运动速度矢量。
则车载雷达对应的第三运动速度矢量其中，VR(F+1)为车载雷达对应的第二运动速度矢量，/>为前F帧对应的运动速度矢量的平均值，/>Vi为前F帧中第i帧对应的运动速度矢量。
在本申请实施例的一些可能实现中，在计算当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值之前，本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法还可以包括：去除前F帧对应的运动速度矢量中满足第一条件的运动速度矢量，得到F'个运动速度矢量，其中，第一条件包括运动速度矢量对应的车载雷达对应的三维坐标系X轴分量的微分值大于第一阈值或Y轴分量的微分值大于第二阈值；相应地，计算当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值，可以包括：计算F'个运动速度矢量的平均值。
在本申请实施例的一些可能实现中，第一阈值和第二阈值可以根据实际需求进行设置，例如，第一阈值为0.2弧度/秒(rad/s)。第二阈值为3.5米/秒(m/s)。
则车载雷达对应的第三运动速度矢量其中，VR(F+1)为车载雷达对应的第二运动速度矢量，/>为F'个运动速度矢量的平均值，/>Vj为F'个运动速度矢量中第j个运动速度矢量。
图2是本申请实施例提供的确定车载雷达运动速度的过程示意图。确定车载雷达运动速度的过程包括如下步骤：
步骤201：获取车载雷达当前帧的点云信息；
步骤202：根据点云信息，确定当前帧中的静态点；
步骤203：确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
步骤204：根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量；
步骤205：获取当前帧的前F帧对应的运动速度矢量；
步骤206：去除前F帧中满足第一条件的运动速度矢量，得到F'个运动速度矢量；
步骤207：计算F'个运动速度矢量的平均值；
步骤208：计算F'个运动速度矢量的平均值与第二运动速度矢量的平均值，得到车载雷达对应的第三运动速度矢量。
与上述的方法实施例相对应，本申请实施例还提供一种车载雷达运动速度确定装置，如图3所示。图3是本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置的结构示意图，该车载雷达运动速度确定装置300可以包括：
第一获取模块301，用于获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，点云信息包括当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
第一确定模块302，用于根据点云信息，确定当前帧中的静态点；
第二确定模块303，用于根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
第三确定模块304，用于根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。
在本申请实施例中，通过获取车载雷达当前帧的点云信息；根据点云信息，确定当前帧中的静态点；根据静态点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；根据第一运动速度矢量，确定车载雷达对应的第二运动速度矢量。如此，能够准确确定车载雷达的运动速度矢量。
在本申请实施例的一些可能实现中，第一确定模块402可以包括：
第一确定子模块，用于针对二维矩阵的第i行，根据当前帧中每个点相对于车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j，其中，二维矩阵的行数N是根据车辆横摆角速度的最大值和最小值确定的，二维矩阵的列数M是根据车载雷达朝向车头方向速度的最大值和最小值确定的，i为不大于N的正整数，j为不大于M的正整数；
累加子模块，用于将第i行第j列的元素值增加1；
第二确定子模块，用于将二维矩阵中最大元素值在当前帧中对应的点，确定为静态点。
在本申请实施例的一些可能实现中，第一确定子模块具体可以用于：
根据上述公式(3)，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j。
在本申请实施例的一些可能实现中，本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置300还可以包括：
第四确定模块，用于根据如下公式(4)，确定二维矩阵的行数N和列数M：
其中，在公式(4)中，maxω为车辆横摆角速度的最大值，minω为车辆横摆角速度的最小值，stepω为车辆横摆角速度步长，maxVy为车载雷达朝向车头方向速度的最大值，minVy为车载雷达朝向车头方向速度的最小值，stepVy为车载雷达朝向车头方向速度步长。
在本申请实施例的一些可能实现中，第二确定模块303具体可以用于：
求解得到第一运动速度矢量；
其中，Vdi为P个静态点中第i个静态点相对于车载雷达的径向速度，θi为第i个静态点相对于车载雷达的方位角，为第i个静态点相对于车载雷达的俯仰角。
在本申请实施例的一些可能实现中，本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置300还可以包括：
滤波模块，用于对第二运动速度矢量进行时域滤波，得到车载雷达对应的第三运动速度矢量。
在本申请实施例中，通过对车载雷达对应的运动速度矢量进行时域滤波，能够进一步提高确定车载雷达的运动速度矢量的准确性。
在本申请实施例的一些可能实现中，滤波模块可以包括：
第一滤波子模块，用于计算当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的平均值；
第二滤波子模块，用于计算第一平均值与第二运动速度矢量的第二平均值，得到第三运动速度矢量。
在本申请实施例的一些可能实现中，本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置300还可以包括：
去除模块，用于去除前F帧对应的运动速度矢量中满足第一条件的运动速度矢量，得到F'个运动速度矢量，其中，第一条件包括运动速度矢量对应的车载雷达对应的三维坐标系X轴分量的微分值大于第一阈值或Y轴分量的微分值大于第二阈值；
相应地，第一滤波子模块具体可以用于：
计算F'个运动速度矢量的平均值。
图4是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
该电子设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在电子设备的内部或外部。在一些特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。
在一些特定实施例中，存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本申请的车载雷达运动速度确定方法所描述的操作。
处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法。
在一个示例中，该电子设备还可以包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
通信接口403，主要用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线410包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(Accelerated Graphics Port，AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，FSB)、超传输(Hyper Transport，HT)互连、工业标准架构(IndustryStandard Architecture，ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(Low Pin Count，LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro channel architecture，MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial Advanced Technology Attachment，SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video electronics standards association Local Bus，VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该电子设备可以执行本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法，从而实现本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法的相应技术效果。
另外，结合上述实施例中的车载雷达运动速度确定方法，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法。计算机可读存储介质的示例包括非暂态计算机可读介质，如ROM、RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备执行本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定方法，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种车辆，该车辆包括以下所列项至少其中之一：
本申请实施例提供的车载雷达运动速度确定装置；
本申请实施例提供的电子设备；
本申请实施例提供的计算机可读存储介质。
需要明确的是，本申请并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本申请的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本申请的精神后，做出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本申请的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除只读存储器(Erasable Read Only Memory，EROM)、软盘、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RadioFrequency，RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本申请中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本申请不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，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、模块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。应理解，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车载雷达运动速度确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，所述点云信息包括所述当前帧中每个点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
根据所述点云信息，确定所述当前帧中的静态点；
根据所述静态点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由所述静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
根据所述第一运动速度矢量，确定所述车载雷达对应的第二运动速度矢量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云信息，确定所述当前帧中的静态点，包括：
针对二维矩阵的第i行，根据所述当前帧中每个点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j，其中，所述二维矩阵的行数N是根据车辆横摆角速度的最大值和最小值确定的，所述二维矩阵的列数M是根据车载雷达朝向车头方向速度的最大值和最小值确定的，i为不大于N的正整数，j为不大于M的正整数；
将第i行第j列的元素值增加1；
将所述二维矩阵中最大元素值在所述当前帧中对应的点，确定为所述静态点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前帧中每个点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j，包括：
根据如下公式，确定每个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数j：
其中，jki为第k个点对应的车载雷达朝向车头方向速度在第i行中对应的列数，Vdk为第k个点相对于所述车载雷达的径向速度，θk为第k个点相对于所述车载雷达的方位角，为第k个点相对于所述车载雷达的俯仰角，stepω为车辆横摆角速度步长，minω为车辆横摆角速度的最小值，RadarY为车载雷达与车辆后轴中心的纵向距离，minVy为车载雷达朝向车头方向速度的最小值，stepVy为车载雷达朝向车头方向速度步长。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取车载雷达当前帧的点云信息之前，所述方法还包括：
根据如下公式，确定所述二维矩阵的行数N和列数M：
其中，maxω为车辆横摆角速度的最大值，minω为车辆横摆角速度的最小值，stepω为车辆横摆角速度步长，max Vy为车载雷达朝向车头方向速度的最大值，min Vy为车载雷达朝向车头方向速度的最小值，step Vy为车载雷达朝向车头方向速度步长。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述静态点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由所述静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量，包括：
求解得到所述第一运动速度矢量；
其中，Vdi为P个静态点中第i个静态点相对于所述车载雷达的径向速度，θi为所述第i个静态点相对于所述车载雷达的方位角，为所述第i个静态点相对于所述车载雷达的俯仰角。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述第二运动速度矢量进行时域滤波，得到所述车载雷达对应的第三运动速度矢量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述第二运动速度矢量进行时域滤波，得到所述车载雷达对应的第三运动速度矢量，包括：
计算所述当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值；
计算所述第一平均值与所述第二运动速度矢量的第二平均值，得到所述第三运动速度矢量。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算所述当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值之前，所述方法还包括：
去除所述前F帧对应的运动速度矢量中满足第一条件的运动速度矢量，得到F'个运动速度矢量，其中，所述第一条件包括运动速度矢量对应的车载雷达对应的三维坐标系X轴分量的时域微分值大于第一阈值或Y轴分量的时域微分值大于第二阈值；
所述计算所述当前帧的前F帧对应的运动速度矢量的第一平均值，包括：
计算所述F'个运动速度矢量的平均值。
9.一种车载雷达运动速度确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取车载雷达当前帧的点云信息，其中，所述点云信息包括所述当前帧中每个点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度；
第一确定模块，用于根据所述点云信息，确定所述当前帧中的静态点；
第二确定模块，用于根据所述静态点相对于所述车载雷达的方位角、俯仰角和径向速度，确定由所述静态点组成的点集对应的第一运动速度矢量；
第三确定模块，用于根据所述第一运动速度矢量，确定所述车载雷达对应的第二运动速度矢量。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求1-8任意一项所述的车载雷达运动速度确定方法。
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