CN117092636B - 一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统，包括数据前处理模块，用于初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据；位置数据处理模块，用于计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换；速度数据处理模块，用于计算目标的绝对速度；虚假航迹识别模块，用于根据目标速度估计误差识别虚假航迹。本发明还公开了一种基于上述毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统的识别方法。本发明能够改进现有技术的不足，以连续两帧毫米波雷达的点云数据以及运动学数据为输入，实现航迹错误关联识别并输出，大幅降低虚假航迹出现概率。

Description

一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统及方法
技术领域
本发明涉及信号与信息处理技术领域，尤其是一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统及方法。
背景技术
毫米波雷达是以毫米波作为载体进行目标位置和速度信息测量的装置，由于其能够在恶劣天气及光照度不足的情况下实现目标位置与速度的检测，有效弥补了光学传感器的不足，基于毫米波雷达的多目标跟踪系统具有跟踪精度高、有效距离远、抗干扰能力强和全时工作等优点，近年来被广泛应用于汽车辅助驾驶领域。在多目标跟踪系统中，毫米波雷达将检测范围内的目标转化为具有位置信息（距离、角度、高度等）和速度信息的点云数据，在数据处理算法和多目标跟踪算法的作用下，将点云数据转化为包含目标实时位置、速度的航迹。然而在检测范围内具有较多且分布密集的目标时，较大概率出现由于错误关联而产生虚假航迹的现象，最终导致无法有效跟踪真实目标，跟踪系统性能降低。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统及方法，能够解决现有技术的不足，以连续两帧毫米波雷达的点云数据以及运动学数据为输入，实现航迹错误关联识别并输出，大幅降低虚假航迹出现概率。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统，包括：
数据前处理模块，用于初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据；
位置数据处理模块，用于计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换；
速度数据处理模块，用于计算目标的绝对速度；
虚假航迹识别模块，用于根据目标速度估计误差识别虚假航迹。
一种上述的毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统的识别方法，包括以下步骤：
A、数据前处理模块初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据；
B、位置数据处理模块计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换；
C、速度数据处理模块计算目标的绝对速度；
D、虚假航迹识别模块根据目标速度估计误差识别虚假航迹。
作为优选，步骤A中包括以下步骤，
A1、设定速度误差阈值，点云采样间隔/>；
A2、读取第k-1帧目标数据：距离、多普勒速度/>、角度/>；读取第K帧点云数据：距离/>、多普勒速度/>、角度/>、自身车辆k-1帧时的速度/>以及角速度/>、自身车辆第k帧时的速度/>；其中k≥2。
作为优选，步骤B中包括以下步骤，
B1、设目标车辆与自身车辆均为匀速行驶，包括匀速直线行驶与匀速圆周行驶，定义坐标系，其中{G}为全局坐标系；{Ok-1}为k-1帧与自身车辆位置重合的右手笛卡尔坐标系，X轴指向车辆行驶方向；{Ok}为k帧与自身车辆位置重合的右手笛卡尔坐标系，X轴指向车辆行驶方向，计算k-1帧到第k帧自身车辆在全局坐标系中的位移增量为
其中，和/>分别为X轴方向的位置增量以及Y轴方向的位置增量；
B2、在坐标系{Ok}至{G}的转换矩阵中引入X轴方向的位置增量以及Y轴方向的位移增量/>
用以消除自身运动状态变化对于目标车辆估计速度的影响；由于坐标系{Ok-1}与{G}重合，故转换矩阵为单位矩阵，/>；
B3、将目标k-1帧位置及第k帧点云位置分别由坐标系{Ok-1}和坐标系{Ok}变换至全局坐标系{G}，
其中，和/>分别为第k-1帧目标在全局坐标系{G}中的位置坐标，/>和/>分别为第k帧点云数据在全局坐标系{G}中的位置坐标。
作为优选，步骤C中包括以下步骤，
C1、设目标在连续两帧采样间隔中速度保持不变，计算得目标的绝对速度估计值为，其中，/>为目标在X轴方向的绝对速度估计值，/>为目标在Y轴方向的绝对速度估计值；
C2、根据第k-1帧时的量测数据，得到目标在方向的速度/>，
计算第k帧点云数据在方向的速度/>为/>，
计算目标绝对速度估计值在方向的投影速度/>为/>，
计算目标绝对速度估计值在方向的投影速度/>为/>。
作为优选，步骤D中包括以下步骤，
D1、计算目标速度估计误差E，
；
D2、虚假航迹判断条件为：若则识别航迹为虚假航迹并删除，输出识别结果。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过引入自身车辆速度、角速度补偿，消除了自身运动对于目标车辆估计速度的影响，提升速度估计精度。本发明能够基于连续两帧跟踪与点云数据进行虚假航迹识别，降低多目标跟踪算法需要处理的航迹数量，提高多目标跟踪算法正确关联概率，提升算法性能。
附图说明
图1为本发明一个具体实施方式的系统原理图。
图2为本发明一个具体实施方式的流程图。
图3为本发明一个具体实施方式的算法原理说明图。
图4为本发明一个具体实施方式的测试场景照片。
图5为本发明一个具体实施方式的第k-1帧跟踪结果图。
图6为本发明一个具体实施方式的第k帧点云数据图。
图7为本发明一个具体实施方式中补偿后的目标和点云绝对位置图。
图8为本发明一个具体实施方式的速度估计误差对比图。
实施方式
以77GHz车载毫米波雷达跟踪数据为例进行处理。测试场景如图4所示，自身车辆左前方存在较多密集分布的车辆，此处以左前方中间车辆作为本实施例的验证对象。
一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统，包括，
数据前处理模块1，用于初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据；
位置数据处理模块2，用于计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换；
速度数据处理模块3，用于计算目标的绝对速度；
虚假航迹识别模块4，用于根据目标速度估计误差识别虚假航迹。
识别方法为：
A、数据前处理。设定速度阈值，采样间隔/>；读取第k-1帧目标数据，第k-1帧目标跟踪结果如图5所示，本专利用于验证算法的中间车辆的跟踪标识为ID：2，由跟踪结果可知目标k-1帧的数据为距离/>、多普勒速度、角度/>；读取第k帧点云数据：第k帧点云数据如图6所示，图中标记为“o”的点为有效数据点，标记为“*”的为噪声点，标记为“△”为聚类中心（可通过聚类算法如DBSCAN、OPTICS等算法区分，在此不做赘述），根据跟踪算法的预测结果（跟踪算法可为JPDA、CJPDA、MHT等多目标跟踪算法，在此不做赘述），第k帧ID：2目标的预测波门如图中点划线所示椭圆，落入的预测航迹波门内的点云聚类中心数量N=3,为便于后续表述，由左至右分别标记为C1，C2，C3，故当前帧目标ID：2可能存在的关联包括{ID：2→C1}（表示目标与聚类C1关联）、{ ID：2→C2}和{ ID：2→C3}。输入各点云聚类中心数据：距离、多普勒速度/>、角度、自身车辆k-1帧时的速度/>以及角速度、自身车辆第k帧时的速度/>。
B、位置数据处理。计算自身位移增量为，计算坐标系{Ok}至{G}的转换矩阵/>，计算得坐标系{Ok-1}至{G}的转换矩阵/>，计算得目标第k-1帧目标在全局坐标系{G}中的位置坐标为，计算得第k帧点云在全局坐标系{G}中的位置坐标为。
目标和点云的绝对位置如图7所示，以第k-1帧自身车辆位置为坐标原点，第k帧目标绝对位置标记为“□”，点云所采用的标记与图6相同。通过对比图6和图7中第k帧点云位置坐标可知，在补偿了由于自身车辆速度、角速度导致的位移增量并将目标及点云数据转换至同一坐标系后，图7所示的数据能够客观的表示目标连续两帧位置变化情况，基于图7数据进行目标运动速度估计时，能够有效消除自身运动影响，速度估计精度得以提升。
C、速度数据处理。计算在每种关联下目标的绝对速度估值为：，计算第k-1帧目标在/>方向的速度为：/>，计算第k帧点云在方向的速度为/>，计算目标绝对速度估计值在/>方向的投影速度为，计算目标绝对速度估计值在方向的投影速度为/>。
D、虚假航迹识别。计算目标速度估计误差如图8所示，图中左侧为k-1帧速度误差结果，右侧为k帧速度估计误差结果，由图可知{ID：2→C1}关联的速度估计误差为12.64，{ID：2→C2}关联的速度估计误差为0.98，{ID：2→C3}关联的速度估计误差为8.75，根据判决规则可知关联{ID：2→C1}及{ ID：2→C3}均为虚假航迹，故在多目标跟踪算法中将关联{ID：2→C1}及{ ID：2→C3}所产生的航迹删除后，算法所需处理的航迹数量缩减66.7%，同时{ID：2→C2}的关联概率由33.3%提升至100%，因此错误关联概率得以有效降低。
综上所述，本发明所提出的毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别方法能够基于连续两帧跟踪与点云数据，在当前可能得关联中有效的识别出虚假航迹，降低多目标跟踪算法需要处理的航迹数量，提高多目标跟踪算法正确关联概率，提升算法性能。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统的识别方法，所述毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统包括，
数据前处理模块（1），用于初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据；
位置数据处理模块（2），用于计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换；
速度数据处理模块（3），用于计算目标的绝对速度；
虚假航迹识别模块（4），用于根据目标速度估计误差识别虚假航迹；
其特征在于包括以下步骤：
A、数据前处理模块（1）初始化算法参数，并读取目标数据和点云数据，包括以下步骤，
A1、设定速度误差阈值，点云采样间隔/>；
A2、读取第k-1帧目标数据：距离、多普勒速度/>、角度/>；读取第k帧点云数据：距离/>、多普勒速度/>、角度/>、自身车辆k-1帧时的速度/>以及角速度/>、自身车辆第k帧时的速度/>；其中k≥2；
B、位置数据处理模块（2）计算坐标转换矩阵，并使用坐标转换矩阵进行位置坐标变换，包括以下步骤，
B1、设目标车辆与自身车辆均为匀速行驶，包括匀速直线行驶与匀速圆周行驶，定义坐标系，其中{G}为全局坐标系；{Ok-1}为k-1帧与自身车辆位置重合的右手笛卡尔坐标系，X轴指向车辆行驶方向；{Ok}为k帧与自身车辆位置重合的右手笛卡尔坐标系，X轴指向车辆行驶方向，计算k-1帧到第k帧自身车辆在全局坐标系中的位移增量为
其中，和/>分别为X轴方向的位置增量以及Y轴方向的位置增量；
B2、在坐标系{Ok}至{G}的转换矩阵中引入X轴方向的位置增量以及Y轴方向的位移增量
用以消除自身运动状态变化对于目标车辆估计速度的影响；由于坐标系{Ok-1}与{G}重合，故转换矩阵为单位矩阵，
；
B3、将目标k-1帧位置及第k帧点云位置分别由坐标系{Ok-1}和坐标系{Ok}变换至全局坐标系{G}，
其中，和/>分别为第k-1帧目标在全局坐标系{G}中的位置坐标，/>和/>分别为第k帧点云数据在全局坐标系{G}中的位置坐标；
C、速度数据处理模块（3）计算目标的绝对速度；
D、虚假航迹识别模块（4）根据目标速度估计误差识别虚假航迹。
2.根据权利要求1所述的毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统的识别方法，其特征在于：步骤C中包括以下步骤，
C1、设目标在连续两帧采样间隔中速度保持不变，计算得目标的绝对速度估计值为，
其中，为目标在X轴方向的绝对速度估计值，/>为目标在Y轴方向的绝对速度估计值；
C2、根据第k-1帧时的量测数据，得到目标在方向的速度为/>，
计算第k帧点云数据在方向的速度为/>，
计算目标绝对速度估计值在方向的投影速度/>为，
计算目标绝对速度估计值在方向的投影速度/>为/>。
3.根据权利要求2所述的毫米波雷达多目标跟踪虚假航迹识别系统的识别方法，其特征在于：步骤D中包括以下步骤，
D1、计算目标速度估计误差E，
；
D2、虚假航迹判断条件为：若则识别航迹为虚假航迹并删除，输出识别结果。
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