CN117360390A - 一种自适应车载毫米波雷达系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自适应车载毫米波雷达系统及其控制方法，系统包括：控制单元ECU；车载摄像头，所述车载摄像头的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述车载摄像头用于采集本车前方车辆的图片信息；毫米波雷达，所述毫米波雷达的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述毫米波雷达用于检测本车与前方车辆之间的距离；毫米波雷达调节电机，所述控制单元ECU的输出端与毫米波雷达调节电机相连，所述毫米波雷达调节电机用于调节毫米波雷达的偏转角度。本发明提供一种自适应车载毫米波雷达系统及其控制方法，即以视觉感知的方式简化对比专利中的定位模块及高精度地图，实现在弯道场景对前方障碍物的探测和识别，提高车辆驾驶的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及一种自适应车载毫米波雷达系统及其控制方法。
背景技术
目前，全自动驾驶时代已经微露曙光，人们对自动驾驶的安全性越发关注。现阶段，高级驾驶辅助系统(ADAS)正在成为汽车的标准配置，ADAS技术应用在车辆中的成本也在逐渐降低，开始在众多车型中成为主流。在这一背景下，利用毫米波雷达提升车辆的感知能力，为车辆安装“敏锐”的眼睛就显得十分关键。基于此，很多公司都开始在毫米波雷达领域展开布局。但由于目前汽车前向毫米波雷达的探测距离要求较远，因此探测角度上较为狭窄，固定安装于车辆前保险杠上，当前方车道为弯道时，车辆就无法准确识别前方车道线内的障碍物。
专利名为《一种基于高精度地图的毫米波雷达自适应调节方法》(公开号：CN114013433 A)，提出了一种通过高精度地图定位前方车辆，并算出前方TTC碰撞点坐标与本车坐标之间的角度，当所述角度偏差在预设范围内，则系统通过控制电机使毫米波雷达偏转一定角度，实现对弯道上的前方障碍物的识别。虽然，本方案解决了毫米波雷达在弯道场景下对前方障害物的探测和识别，但所述方案受GPS信号的强度及刷新频率(0.1～1S/次)的影响、高精度地图的更新及时性、和频繁更新所带来的升级成本和地图存储设备的硬件成本影响较大，在实际使用中难以大规模普及且实用性欠佳。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种自适应车载毫米波雷达系统及其控制方法，即以视觉感知的方式简化对比专利中的定位模块及高精度地图，实现在弯道场景对前方障碍物的探测和识别，提高车辆驾驶的安全性。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
本发明一方面提供一种自适应车载毫米波雷达系统，它包括：
控制单元ECU；
车载摄像头，所述车载摄像头的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述车载摄像头用于采集本车前方车辆的图片信息；
毫米波雷达，所述毫米波雷达的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述毫米波雷达用于检测本车与前方车辆之间的距离；
毫米波雷达调节电机，所述控制单元ECU的输出端与毫米波雷达调节电机相连，所述毫米波雷达调节电机用于调节毫米波雷达的偏转角度。
进一步，所述毫米波雷达为77GHZ前向远程毫米雷达。
本发明另一方面提供一种自适应车载毫米波雷达系统的控制方法，它包括：
步骤S1、本车的车载摄像头拍摄采集前方车辆的图片信息，将前方车辆的图片信息发送至控制单元ECU；
步骤S2、控制单元ECU对前方车辆的图片信息进行图像预处理，然后通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出；
步骤S3、将标完锚框的图像信息发送至控制单元ECU的后处理模型，由后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置。
进一步，所述步骤S2中通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出，具体包括：
通过车辆感知算法识别出前方车辆的锚框，采用锚框四个顶点的图像坐标确定锚框左右边界的位置；
所述锚框的左边界位置由锚框的左上角顶点图像坐标(x1，y1)和锚框的左下角顶点图像坐标(x1，y2)确定；
所述锚框的右边界位置由锚框的右上角顶点图像坐标(x2，y1)和锚框的右下角顶点图像坐标(x2，y2)确定。
进一步，所述步骤S3中后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置，包括：
步骤S31、将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，得出像素坐标与图像坐标的转换关系式；
步骤S32、通过所述像素坐标与图像坐标的转换关系式，得出前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值；
步骤S33、根据前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值，计算得出本车与前车的相对位置；
步骤S34、计算得出本车与前车的距离信息；
步骤S35、将本车与前车的相对位置以及距离信息与控制单元ECU内的预设值进行比较，对毫米波雷达偏转角度进行控制。
进一步，所述步骤S31包括：
将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，所述像素坐标与图像坐标的转换关系式如下：
其中，u表示水平方向的像素坐标，v表示垂直方向的像素坐标，u0和v0表示图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标，dx表示每个像素在图像平面x方向上的物理尺寸，dy表示每个像素在图像平面y方向上的物理尺寸，x和y表示前方车辆的锚框边界的坐标值；
采用齐次坐标再用矩阵形式将所述像素坐标与图像坐标的转换关系式表示为：
进一步，所述步骤S32包括：
通过标出的前方车辆的锚框，得到锚框左右边界中心的像素坐标值，所述锚框的左边界中心的像素坐标值为(u左，v左),所述锚框的右边界中心的像素坐标值为(u右，v右)；
通过所述像素坐标与图像坐标的转换关系式,则可得出前方车辆的锚框左边界和右边界的图像坐标值，所述前方车辆的锚框左边界的图像坐标值为(x左，y左),所述前方车辆的锚框右边界的图像坐标值为(x右，y右)。
进一步，所述步骤S33包括：
通过反三角函数则求得本车与前车的相对位置,所述本车与前车的相对位置包括前方车辆的锚框左边界与本车的相对位置α以及前方车辆的锚框右边界与本车的相对位置β。
进一步，所述步骤S34包括：
所述本车与前车的距离信息D,具体计算方法如下：
D＝(W*F)/P；
其中，F表示摄像头的焦距，W表示车辆宽度，P表示像素的距离，以前方车辆的锚框左边界和右边界的中心点作为车辆距离的基准点，则X向的像素距离PX为u右-u左。
采用了上述技术方案，本发明通过车载摄像头采集到包含前方车辆的图片信息后传送给控制单元ECU,经过图像增强等图像预处理之后，通过车辆感知算法识别出前方车辆并在图像中以锚框框出后，将结果送入后处理模型计算前方车辆与本车的相对位置和距离信息，再根据相对位置和距离信息控制毫米波雷达偏转，实现在弯道场景对前方障碍物的探测和识别，从而实现车辆的安全驾驶。
附图说明
图1为本发明的自适应车载毫米波雷达系统的原理框图；
图2为本发明的自适应车载毫米波雷达系统的控制方法的流程图；
图3为本发明的自适应车载毫米波雷达系统的场景示意图；
图4为本发明的前方车辆的锚框左右边界的图像坐标示意图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供一种自适应车载毫米波雷达系统，它包括：控制单元ECU、车载摄像头、毫米波雷达、毫米波雷达调节电机。
车载摄像头的输出端与控制单元ECU的输入端相连，车载摄像头用于采集本车前方车辆的图片信息，本实施例的车载摄像头的水平视场角120°。
毫米波雷达的输出端与控制单元ECU的输入端相连，毫米波雷达用于检测本车与前方车辆之间的距离；毫米波雷达为77GHZ前向远程毫米雷达。
控制单元ECU的输出端与毫米波雷达调节电机相连，毫米波雷达调节电机用于调节毫米波雷达的偏转角度。
实施例二
如图2所示，本实施例提供一种自适应车载毫米波雷达系统的控制方法，它包括：
步骤S1、本车的车载摄像头拍摄采集前方车辆的图片信息，将前方车辆的图片信息发送至控制单元ECU；
步骤S2、控制单元ECU对前方车辆的图片信息进行图像增强等图像预处理，然后通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出；
步骤S3、将标完锚框的图像信息发送至控制单元ECU的后处理模型，由后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置。
具体地，所述步骤S2中通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出，具体包括：
如图4所示，通过车辆感知算法识别出前方车辆的锚框，采用锚框四个顶点的图像坐标确定锚框左右边界的位置；
所述锚框的左边界L位置由锚框的左上角顶点图像坐标(x1，y1)和锚框的左下角顶点图像坐标(x1，y2)确定；
所述锚框的右边界R位置由锚框的右上角顶点图像坐标(x2，y1)和锚框的右下角顶点图像坐标(x2，y2)确定。
具体地，本实施例的步骤S3中后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置，包括：
步骤S31、将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，得出像素坐标与图像坐标的转换关系式；
步骤S32、通过像素坐标与图像坐标的转换关系式，得出前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值；
步骤S33、根据前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值，计算得出本车与前车的相对位置；
步骤S34、计算得出本车与前车的距离信息；
步骤S35、将本车与前车的相对位置以及距离信息与控制单元ECU内的预设值进行比较，对毫米波雷达偏转角度进行控制。在控制单元ECU内的FLASH中预留储存毫米波雷达覆盖角度范围的空间，后续可根据适配的前向毫米波雷达参数对改储存空间进行改写，作为毫米波雷达偏转角度判定依据的预设值。
具体地，步骤S31包括：
将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，像素坐标与图像坐标的转换关系式如下：
其中，u表示水平方向的像素坐标，v表示垂直方向的像素坐标，u0和v0表示图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标，dx表示每个像素在图像平面x方向上的物理尺寸，dy表示每个像素在图像平面y方向上的物理尺寸，x和y表示前方车辆的锚框边界的坐标值；
采用齐次坐标再用矩阵形式将像素坐标与图像坐标的转换关系式表示为：
具体地，步骤S32包括：
通过标出的前方车辆的锚框，得到锚框左右边界中心的像素坐标值，锚框的左边界中心的像素坐标值为(u左，v左),锚框的右边界中心的像素坐标值为(u右，v右)；
通过像素坐标与图像坐标的转换关系式,则可得出前方车辆的锚框左边界和右边界的图像坐标值，前方车辆的锚框左边界的图像坐标值为(x左，y左),前方车辆的锚框右边界的图像坐标值为(x右，y右)。
具体地，步骤S33包括：
通过反三角函数则求得本车与前车的相对位置,本车与前车的相对位置包括前方车辆的锚框左边界与本车的相对位置α以及前方车辆的锚框右边界与本车的相对位置β。
具体地，步骤S34包括：
本车与前车的距离信息D,具体计算方法如下：
D＝(W*F)/P；
其中，F表示摄像头的焦距，W表示车辆宽度(根据识别的车辆类型调取不同的预设值)，P表示像素的距离，本发明以左边界和右边界的中心点作为车辆距离的基准点，则X向的像素距离PX为u右-u左。
以上所述的具体实施例，对本发明解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种自适应车载毫米波雷达系统，其特征在于，它包括：
控制单元ECU；
车载摄像头，所述车载摄像头的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述车载摄像头用于采集本车前方车辆的图片信息；
毫米波雷达，所述毫米波雷达的输出端与控制单元ECU的输入端相连，所述毫米波雷达用于检测本车与前方车辆之间的距离；
毫米波雷达调节电机，所述控制单元ECU的输出端与毫米波雷达调节电机相连，所述毫米波雷达调节电机用于调节毫米波雷达的偏转角度。
2.根据权利要求1所述的自适应车载毫米波雷达系统，其特征在于：所述毫米波雷达为77GHZ前向远程毫米雷达。
3.一种如权利要求1～2任一项所述的自适应车载毫米波雷达系统的控制方法，其特征在于，它包括：
步骤S1、本车的车载摄像头拍摄采集前方车辆的图片信息，将前方车辆的图片信息发送至控制单元ECU；
步骤S2、控制单元ECU对前方车辆的图片信息进行图像预处理，然后通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出；
步骤S3、将标完锚框的图像信息发送至控制单元ECU的后处理模型，由后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述步骤S2中通过车辆感知算法识别出前方车辆，并且用锚框在图像中将前方车辆标出，具体包括：
通过车辆感知算法识别出前方车辆的锚框，采用锚框四个顶点的图像坐标确定锚框左右边界的位置；
所述锚框的左边界位置由锚框的左上角顶点图像坐标(x1，y1)和锚框的左下角顶点图像坐标(x1，y2)确定；
所述锚框的右边界位置由锚框的右上角顶点图像坐标(x2，y1)和锚框的右下角顶点图像坐标(x2，y2)确定。
5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述步骤S3中后处理模型计算出前方车辆与本车的相对位置，包括：
步骤S31、将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，得出像素坐标与图像坐标的转换关系式；
步骤S32、通过所述像素坐标与图像坐标的转换关系式，得出前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值；
步骤S33、根据前方车辆的锚框左边界的图像坐标值和前方车辆的锚框右边界的图像坐标值，计算得出本车与前车的相对位置；
步骤S34、计算得出本车与前车的距离信息；
步骤S35、将本车与前车的相对位置以及距离信息与控制单元ECU内的预设值进行比较，对毫米波雷达偏转角度进行控制。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述步骤S31包括：
将前方车辆的图片信息的像素坐标与图像坐标进行转换，所述像素坐标与图像坐标的转换关系式如下：
其中，u表示水平方向的像素坐标，v表示垂直方向的像素坐标，u0和v0表示图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标，dx表示每个像素在图像平面x方向上的物理尺寸，dy表示每个像素在图像平面y方向上的物理尺寸，x和y表示前方车辆的锚框边界的坐标值；
采用齐次坐标再用矩阵形式将所述像素坐标与图像坐标的转换关系式表示为：
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述步骤S32包括：
通过标出的前方车辆的锚框，得到锚框左右边界中心的像素坐标值，所述锚框的左边界中心的像素坐标值为(u左，v左),所述锚框的右边界中心的像素坐标值为(u右，v右)；
通过所述像素坐标与图像坐标的转换关系式,则可得出前方车辆的锚框左边界和右边界的图像坐标值，所述前方车辆的锚框左边界的图像坐标值为(x左，y左),所述前方车辆的锚框右边界的图像坐标值为(x右，y右)。
8.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述步骤S33包括：
通过反三角函数则求得本车与前车的相对位置,所述本车与前车的相对位置包括前方车辆的锚框左边界与本车的相对位置α以及前方车辆的锚框右边界与本车的相对位置β。
9.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，所述步骤S34包括：
所述本车与前车的距离信息D,具体计算方法如下：
D＝(W*F)/P；
其中，F表示摄像头的焦距，W表示车辆宽度，P表示像素的距离，以前方车辆的锚框左边界和右边界的中心点作为车辆距离的基准点，则X向的像素距离PX为u右-u左。
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| CN117949951A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 北京擎锋精密科技有限公司 | 一种雷达自适应调节系统及其调节方法 |
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| CN117949951A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 北京擎锋精密科技有限公司 | 一种雷达自适应调节系统及其调节方法 |
| CN117949951B (zh) * | 2024-03-26 | 2024-05-28 | 北京擎锋精密科技有限公司 | 一种雷达自适应调节系统及其调节方法 |
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