WO2018176472A1

WO2018176472A1 - 车载雷达的扫描方法、装置和控制车辆的系统

Info

Publication number: WO2018176472A1
Application number: PCT/CN2017/079308
Authority: WO
Inventors: 邵云峰; 薛希俊; 曹彤彤; 薛常亮
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2017-04-01
Filing date: 2017-04-01
Publication date: 2018-10-04
Also published as: CN110476077A; CN110476077B

Abstract

一种车载雷达（120）的扫描方法和装置，根据车辆（110）所处的不同的场景，控制雷达（120）采用不同的扫描策略，因此能够实现雷达（120）功耗和障碍物的检测精度的折中。方法包括：获取参考障碍物信息，参考障碍物信息用于指示车辆（110）的周围区域的障碍物信息（S410）；根据参考障碍物信息，确定车辆（110）的车载雷达（120）的扫描参数（S420）；使用扫描参数对车辆（110）的周围区域进行扫描（S430）。

Description

车载雷达的扫描方法、装置和控制车辆的系统

技术领域

本申请涉及车载设备领域，并且更具体地，涉及车载雷达的扫描方法、装置和控制车辆的系统。

背景技术

车载雷达可以安装在车辆上，对车辆周围区域的障碍物进行检测，其中，该障碍物可以指车辆周围的任何物体，包括移动的和不可以移动的，车载雷达可以工作在毫米波、厘米波或光波等波段，其中，毫米波介于厘米波和光波之间，兼具微波制导和光电制导的优点。

车载雷达可以包括以下几个组成部分：波形生成器、发射天线、接收天线，信号处理器。其中，波形生成器用于生成波形信号，然后通过发射天线进行发射，通常发射信号为带有载频的线性调制信号，发射信号经车辆附近的障碍物反射后，可以被接收天线接收，接收信号相对于发射信号具有一定的延时，信号处理器可以对发射信号和接收信号进行处理，得到障碍物的速度和距离等信息。

但是现有技术中，车载雷达存在耗能或扫描精度不高的问题，因此，需要一种车载雷达的扫描方法，能够解决上述问题。

发明内容

本申请实施例提供一种车载雷达的扫描方法、装置和控制车辆的系统，根据车辆所处的不同的场景，控制雷达采用不同的扫描策略。

第一方面，提供了一种车载雷达的扫描方法，包括:获取参考障碍物信息，所述参考障碍物信息用于指示车辆的周围区域的障碍物信息；根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数；使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描。

因此，本申请实施例的车载雷达的扫描方法，能够根据参考障碍物信息，即车辆周围区域的障碍物信息，确定用于扫描车辆周围区域的扫描参数，然后使用该扫描参数对该车辆周围区域进行扫描，因此，能够根据车辆周围区域的障碍物情况，自适应调整雷达信号的扫描参数，而不是采用固定的扫描参数进行扫描，从而能够满足不同的路况对雷达性能的需求，从而能够综合考虑障碍物的检测精度和雷达的功耗。

可选地，该方法可以由车载雷达执行，该车载雷达包括天线，信号发生器，信号接收器，雷达控制器和处理器等模块，具体的，获取参考障碍物信息，和确定扫描参数可以由雷达系统的处理器执行，对车辆周围区域进行扫描的过程可以由雷达控制器控制信号发生器产生雷达信号，并通过天线发射该雷达信号，以实现对车辆周围区域的扫描。

可选地，该参考障碍物信息可以包括当前时刻之前的一个时间段内的车辆周围区域的障碍物信息，也可以包括统计的历史上该车辆目前所处道路的周围的路况信息，也就是说，参考障碍物信息可以为车辆行驶路线上的当前时刻之前的一段区域的障碍物的信息，也可以为历史上该区域的路况信息。

可选地，该参考障碍物信息可以包括车辆周围区域的障碍物的速度、障碍物的密度、障碍物的类型等信息，或者也可以将障碍物的速度分为多个等级，障碍物的密度也可以分为多个等级，该参考障碍物信息可以包括车辆周围区域的障碍物的速度等级，或密度等级等信息。

可选地，不同的场景对应不同的扫描参数，不同的障碍物条件可以认为是不同的场景，因此，根据参考障碍物信息，可以确定车辆周围区域对应的场景，进一步确定该场景对应的扫描参数。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述获取参考障碍物信息包括：

获取当前时刻的前一时间段内所述车辆的周围区域的障碍物信息。

获取所述车辆的位置，并获取所述位置对应的历史参考信息。

也就是说，所述参考障碍物信息包括当前时刻的前一时间段内所述车辆的周围区域的障碍物信息和/或历史参考信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：将所述车辆的周围区域划分为至少两个分区；所述根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数，包括：根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，所述两组扫表参数中每一组扫描参数对应一个分区；所述使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描，包括：使用与所述至少两个分区中每个分区对应的一组扫描参数对所述每个分区进行扫描。

因此，本申请实施例的车载雷达的扫描方法，将该车辆周围区域划分为至少两个分区，每个分区对雷达信号的扫描参数的要求不同，因此，根据参考障碍物信息中的每个分区的障碍物信息，确定每个分区对应的扫描参数，从而使用每个分区对应的扫描参数扫描每个分区。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：根据所述第一障碍物信息，确定预测障碍物信息，所述预测障碍物信息指示预测的当前时刻所述车辆周围区域的障碍物信息，所述预测障碍物信息包括障碍物可能出现的第一区域和/或障碍物不可能出现的第二区域。

应理解，车辆周围可能包括多个障碍物，因此，预测的该多个障碍物当前时刻可能出现的区域也可以有多个，该多个区域中的任意两个区域可以部分或全部重叠，即两个障碍物可能出现的区域可能部分相同或完全相同，该多个区域分别对应该多个障碍物，也就是说该第一区域可以包括多个区域，该多个区域中的任意两个区域可以部分重叠或全部重叠，该多个区域分别对应多个障碍物，所述预测障碍物信息可以用于确定扫描数据中哪些是确定障碍物，哪些是待确定障碍物，其中，确定障碍物可以作为避障依据信息。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：获取使用所述扫描参数扫描所述车辆的周围区域得到的扫描数据；在所述扫描数据中确定大于预设的滤波阈值的第一类数据；根据所述第一类数据和预测障碍物信息，获取确定障碍物信息，所述预测障碍物信息包括预测的障碍物可能出现的位置，所述确定障碍物信息包括所述第一类数据中出现在所述预测障碍物信息中的对应位置的障碍物的信息。

应理解，所述第一类数据可以理解为去除干扰信息的扫描数据，从所述第一类数据中获取可以作为避障依据的障碍物信息的可靠性更高。

例如，所述预测障碍物信息可以包括多个区域，所述多个区域对应多个障碍物，若在所述第一类数据中所述多个障碍物中的部分或全部出现在对应的区域，则可以将出现在预测的该障碍物可能出现的区域的障碍物确定为确定障碍物，例如，预测障碍物信息中包括第一障碍物可能出现的第一区域，第二障碍物可能出现的第二区域，若在所述第一类数据中，所述第一障碍物出现在第一区域，所述第二障碍物未出现在第二区域，则所述第一障碍物为确定障碍物，所述第二障碍物未待确定障碍物。

也就是说，所述确定障碍物信息包括所述第一类数据中出现在所述预测障碍物信息中的对应区域的障碍物的信息，所述待确定障碍物信息包括所述第一类数据中未出现在所述预测障碍物信息中的对应区域的障碍物的信息或出现在所述前一段时间内的障碍物信息中且未出现在所述第一类数据中的障碍物的信息。

应理解，确定障碍物和待确定障碍物可以具有这样的转换关系：若确定障碍物没有再次被扫描到，例如，确定障碍物在前一段时间内的障碍物信息中出现，但是在扫描数据中没有出现，可以转换为待确定障碍物，若待确定障碍物再次被扫描到，则转换为确定障碍物。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：若所述第一类数据占所述扫描数据的比例小于所述预设的检测率阈值，降低所述预设的滤波阈值，重新从所述扫描数据中确定所述第一类数据。

或者，若根据所述第一类数据确定出来的确定障碍物的数量或比例小于预设的检测率阈值，则降低所述预设的滤波阈值，重新从所述扫描数据中确定所述第一类数据。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：根据所述参考障碍物信息，确定预测障碍物信息，所述预测障碍物信息指示预测的所述车辆周围区域的障碍物信息；根据所述扫描数据和所述预测障碍物信息，确定测量偏差；根据所述测量偏差，调整雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵，所述转换矩阵用于所述雷达坐标系下的障碍物信息与所述车辆坐标系下的障碍物信息之间的转换，所述雷达坐标系为以所述雷达为载体的坐标系，所述车辆坐标系为以所述车辆为载体的坐标系。

因此，本申请实施例的车载雷达的扫描装置，还可以根据实际扫描的障碍物信息，以及预测障碍物信息，实时调整车辆坐标系和雷达坐标系之间的转换矩阵，从而有利于减少由于碰撞、颠簸等因素导致雷达在车辆上的安装位置或安装角度发生变化，最终导致转换矩阵不准的问题。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：在所述多个扫描策略中确定用于预测的障碍物可能出现的区域的第一扫描策略，所述第一扫描策略指示的雷达信号的波束个数大于波束个数阈值，或波束宽度小于波束宽度阈值，或扫描密度大于扫描密度阈值，或扫描频率大于扫描频率阈值，或扫描方式为电扫描方式；使用所述第一扫描策略对所述第一区域进行扫描。

也就是说，该车载雷达的扫描装置可以预测障碍物可能出现的区域，对障碍物可能出现的区域，可以采用较多的波束个数，或较窄的波束宽度，或较大的扫描密度，或较高的扫描频率进行精细扫描。

可选地，在本申请实施例中，所述车载雷达的扫描装置还可以预测障碍物不可能出现的区域，记为第二区域，出现在第二区域的障碍物可以认为是待确定障碍物，为了进一步确定第二区域的待确定障碍物的信息，该车载雷达的扫描装置也可以对第二区域采用较多的波束个数，或较窄的波束宽度，或较大的扫描密度，或较高的扫描频率进行精细扫描，从而进一步确定这些待确定障碍物信息哪些可以转变为确定障碍物，或者转变为非障碍物。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：将所述确定障碍物信息和/或所述待确定障碍物信息确定为所述下一扫描时刻的参考障碍物信息。

也就是说，可以将当前时刻的障碍物信息，确定为下一扫描时刻的参考障碍物信息，也就是说，可以根据当前时刻的障碍物信息，确定下一扫描时刻的扫描参数。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：将所述至少两个分区中的任何两个分区合并为一个分区，其中所述任何两个分区中的障碍物密度的差值小于密度阈值，或障碍物的速度的差值小于速度阈值，或障碍物类型相同；确定合并后的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项；所述根据所述每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定所述每个分区对应的目标扫描策略，包括：根据合并后的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定所述合并后的每个分区对应的目标扫描策略。

因此，该车载雷达的扫描装置可以根据车辆的周围区域的障碍物信息进行分区，障碍物信息不同，也就是场景类型不同，对雷达信号的扫描参数的要求也不同，因此，根据障碍物信息进行分区，可以将障碍物信息类似的区域划分为同一分区，从而能够使用同一个扫描策略进行扫描，将障碍物信息差异较大的区域分为两个分区，分别使用不同的扫描策略进行扫描，从而能够满足不同的场景对雷达的性能的需求。例如，车道的障碍物的运动速度较快，便道的障碍物的运动速度较慢，因此，扫描车道对雷达信号的时间分辨能力要求较高，而扫描便道对雷达的时间分辨能力要求相对较低，因此，对车道进行扫描时，可以使用较高的扫描频率，或较高的扫描密度，对便道进行扫描时采用较低的扫描频率，或较低的扫描密度。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述雷达信号的扫描参数包括以下中的至少一项：

波束个数、波束宽度、波束方向、扫描密度、扫描频率、扫描方式。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述雷达工作在毫米波频段。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：获取使用所述扫描参数扫描所述车辆的周围区域得到的扫描数据；根据所述扫描数据，控制所述车辆完成避障动作。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：根据所述参考障碍物信息，在预配置的多个扫描策略中确定用于扫描所述车辆的周围区域的目标扫描策略。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述参考障碍物信息，在预配置的多个扫描策略中确定用于扫描所述车辆的周围区域的目标扫描策略，包括：根据所述参考障碍物信息，在预配置的多个场景类型中确定所述车辆周围区域所属的目标场景类型；根据所述目标场景类型，在预配置的多个扫描策略确定所述目标场景类型对应的目标扫描策略，所述多个场景类型与所述多个扫描策略一一对应，所述多个扫描策略中的每个扫描策略对应相应的障碍物条件。

也就是说，可以用车辆周围区域所属的场景类型来描述车辆周围区域的障碍物信息，可选地，可选地，在该多个场景类型中，每个场景类型可以对应相应的障碍物条件，障碍物条件可以为障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项。例如，该每个场景类型可以对应相应的障碍物密度范围或障碍物密度门限，或障碍物的速度的范围或障碍物的速度的门限，或障碍物类型。或者，该预配置的多个场景类型也可以是由障碍物密度等级、障碍物的速度等级、和障碍物类型中的至少一项表征，也就是说，每个场景类型可以对应相应的障碍物密度等级，或障碍物的速度等级，或障碍物类型。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述参考障碍物信息，在预配置的多个场景类型中确定所述车辆周围区域所属的目标场景类型，包括：根据所述参考障碍物信息中每个分区的障碍物信息，确定所述每个分区对应的目标场景类型。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述根据所述目标场景类型，在预配置的多个扫描策略确定所述目标场景类型对应的目标扫描策略，包括：根据所述参考障碍物信息中每个分区的目标场景类型，在所述多个扫描策略中确定每个分区对应的目标扫描策略。

第二方面，提供了一种车载雷达的扫描装置，用于执行第一方面及第一方面的任一种可能实现方式中的方法，具体地，该装置可以包括用于执行第一方面及第一方面的任一种可能的实现方式中的方法的单元。

第三方面，提供了一种车载雷达的扫描装置，包括存储器和处理器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得车载雷达的扫描装置执行第一方面及第一方面的任一种可能实现方式中的方法。

第四方面，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程序，所述程序使得车载雷达的扫描装置执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法。

第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码被车载雷达的扫描装置的处理器运行时，使得车载雷达的扫描装置执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式中的方法。

第六方面，提供了一种控制车辆的系统，包括第二方面或第三方面中的车载雷达的扫描装置，和控制装置，所述车载雷达的扫描装置用于对车辆周围区域进行扫描，得到扫描数据，还可以对扫描数据进一步处理，得到避障依据信息，所述控制装置能够根据所述避障依据信息控制车辆完成避障动作。

附图说明

图1是本申请实施例的一种应用场景的示意图。

图2是本申请实施例的一种雷达系统的结构图。

图3是雷达系统的方位向和距离向分辨率的示意图。

图4是根据本申请实施例的车载雷达的扫描方法的示意性流程图。

图5是根据本申请实施例的车载雷达的扫描方法的整体流程图。

图6是根据本申请实施例的扫描装置对扫描数据的处理过程的示意图。

图7是根据确定障碍物和待确定障碍物的转换关系的示意图。

图8是根据本申请另一实施例的车载雷达的扫描方法的示意性流程图。

图9是对车辆周围区域进行分割后的各分区的示意图。

图10是根据本申请实施例的车载雷达的扫描装置的示意性框图。

图11是根据本申请另一实施例的车载雷达的扫描装置的示意性框图。

图12是根据本申请实施例的控制车辆的系统的示意性框图。

具体实施方式

下面结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

图1是本申请实施例的一种应用场景的示意图。

如图1所示，车辆110上装有雷达系统120，该雷达系统120可以安装于车辆的顶端，或车辆的前端，或车辆的尾端等位置，用于检测车辆周围区域的障碍物信息。

可选地，该雷达系统120可以工作在毫米波波段，或厘米波波段，或光波波段，若该雷达系统120工作在毫米波波段，该雷达系统120的工作频率一般在30～300GHz范围内，例如，77GHz频段。雷达系统120还可以工作在24GHz频段，24GHz的波长虽超过了1cm，有12.5mm长，一般这个波长附近的雷达叫微波雷达，也叫做毫米波雷达。24GHz雷达和77GHz相比，直线性差一些，但周围的金属物也是能够检测出来的，车辆周围的车辆检测可以使用24Ghz，前方车辆检测可以使用77GHz。本申请实施例对此不作限定。

如图1所示，包括两个坐标系，以雷达系统120为载体的载体坐标系，简称为雷达坐标系，图1实线所示的X轴、Y轴和Z轴为雷达坐标系的三个坐标轴，以及以车辆110为载体的载体坐标系，简称为车辆坐标系，图1虚线所示的x轴、y轴和z轴为车辆坐标系的三个坐标轴。

雷达系统120可以用于扫描车辆110周围的障碍物信息，由于雷达系统120得到的扫描数据是雷达坐标系下的扫描数据，对车辆进行控制时，需要车辆坐标下障碍物的信息对应的数据，从而需要将该雷达系统120获得的扫描数据转换为车辆坐标系下的扫描数据，因此，需要确定雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵。该转换矩阵可以根据该雷达系统120在车辆110的安装位置和安装角度确定。雷达系统120的安装位置和安装角度可以在该雷达系统120安装在该车辆110上时进行测量，根据该测量值可以确定雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵，根据该转换矩阵，可以将雷达坐标系下的数据转换到车辆坐标系下的数据，或者也可以将车辆坐标系下的数据转换为雷达坐标系下的数据。

以下，详细介绍如何实现雷达坐标系下的障碍物信息和车辆坐标系下的障碍物信息的转换。

雷达系统120在车辆坐标系下的安装位置为(x_R,y_R,z_R)，安装角度为(θ_Rx,θ_Ry,θ_Rz)，可以根据公式(1)从雷达坐标系下的障碍物位置转换为车辆坐标系下的障碍物位置：

其中，(x_V,y_V,z_V)表示车辆坐标系下的障碍物位置，(x_S,y_S,z_S)表示雷达坐标系下的障碍物位置，TF为从雷达坐标系到车辆坐标系的转换矩阵，TF可以根据公式(2)确定：

其中，TV可以根据公式(3)确定：

RM可以根据公式(4)确定：

RM＝RzRyRx (4)

其中，Rz，Ry和Rx可以分别通过公式(5)，公式(6)和公式(7)确定：

若需要将车辆坐标系下的障碍物信息转换成雷达坐标系下的障碍物信息，只需将车辆坐标系下的障碍物位置乘以TF的逆变换矩阵TF^-1即可，这里不再赘述。也就是说，车辆坐标系和雷达坐标系之间的障碍物信息可以通过转换矩阵互相转换。

以下，介绍雷达系统120具体可以包括哪些功能模块。

具体的，该雷达系统120可以包括天线、信号发生器、信号接收器，信号处理器、雷达控制器等模块。图2是示例性的一种雷达系统的结构图，如图2所示，雷达系统可以包括两个天线，天线A和天线B，例如，天线A和天线B可以分别安装于车辆的前端和车辆的顶端。该信号发生器用于产生发射信号，然后通过天线进行发射，信号接收器用于接收发射信号经障碍物反射的信号，雷达控制器用于控制发射信号的波束个数、波束宽度、扫描频率、扫描密度或扫描方式等扫描参数，该雷达控制器还可以用于根据车辆所处的场景类型，确定用于扫描车辆周围区域的雷达信号的扫描参数，该信号处理器用于处理信号接收器接收到的雷达信号，从而得到障碍物的距离和速度等信息。

应理解，该雷达控制器和信号处理器可以是同一物理实体，例如，该雷达控制器和信号处理器的功能可以由一个处理器来执行，或者也可以是独立的物理实体，例如，该雷达控制器和信号处理器的功能可以由两个处理器执行。

在实际应用中，信号处理器或雷达控制器可以是通用处理器，或数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。信号处理过程可以通过该信号处理器中的硬件的集成逻辑电路，或软件形式的指令，或硬件和软件组合完成。

图2中，实线所示为数据信号，虚线所示为控制信号。其中，雷达信号的扫描方式可以包括电扫描方式和机械扫描方式，机械扫描方式是通过电机带动天线转动到波束指向位置，然后发射电磁波，获取反射信号。电扫描方式可以包括相控阵雷达或数字波束形成，其中，相控阵雷达方式是通过改变的各天线单元的初始相位和工作状态达到波束指向需要的位置并合成不同宽度的波束宽度，数字波束形成方式是通过对各天线单元采样后的数据给予不同的相位得到等同于相控阵不同波束指向和波束宽度的数据。

应理解，图2示例性的示出了两个天线，天线A和天线B，本申请实施例并不限定雷达系统包括的天线的个数，该雷达系统可以包括更多个天线，也可以只包括一个天线，并且，本申请实施例也不限定天线的安装位置，天线A和天线B可以都安装在车辆的前端，也可以都安装在车辆的顶端。

雷达信号对物体位置分辨能力分为距离向分辨率和方位向分辨率，距离向分辨率也可以称为时间分辨率，方位向分辨率也可以称为空间分辨率。距离向分辨率ρ_R由公式(8)表示：

其中，c表示光速，从公式(8)可以看出距离向分辨率由信号带宽B_sw决定。

方位向分辨率ρ_A由公式(9)表示：

其中，D表示天线尺寸,λ表示波长。

从公式(9)可以看出方位向分辨率由天线尺寸和信号的波长决定。

如图3所示，B1与B4之间的距离或B2与B3之间的距离表示距离向分辨率，B1与B2之间的距离或B3与B4之间的距离表示方位向分辨率，B1、B2、B3和B4围成的区域为一个分辨单元，分辨单元内的物体T1和T2无法区分。

由公式(9)可知，要提高方位向分辨率，可以缩短信号的波长，即采用更高频率的信号，但硬件系统随着频率的增加，设计、实现难度增加，成本也大幅增加。另外一个方法是增加天线尺寸，通过增加天线尺寸可以提高方位向分辨率。方位向分辨率提升，即波束宽度变窄，则在方位向可观测的范围变小，为了增加观测范围，可以在观测时调整距离向的指向，改变距离向的指向可以通过机械的改变天线的指向或通过电扫描(例如，相控阵或数字波束形成)的方式实现。

但是，不同的场景，比如，障碍物处于高速低密度的高速公路，或障碍物处于低速高密度的市区街道，或障碍物处于极低速状态的堵车时跟车或进出停车位，对雷达信号的空间分辨率、时间分辨率、滤除虚假目标的能力的需求不同，表1示例性的列出了几种场景对雷达信号的空间分辨率、时间分辨率和滤除虚假目标的能力的要求。

表1

有鉴于此，本申请实施例提出了一种车载雷达的扫描方法，能够根据不同的场景，自适应的控制雷达扫描参数，通过控制雷达信号的扫描参数，可以达到调整车载雷达的分辨率参数的目的，从而能够满足不同的场景，对雷达性能的要求。

图4示出了根据本申请实施例的车载雷达的扫描方法400的示意性流程图，该方法400可以由车载雷达的扫描装置执行，例如，该车载雷达的扫描装置可以为图1所示的雷达系统120。

应理解，图4是本申请实施例的车载雷达的扫描方法的示意性流程图，示出了该方法的详细的步骤或操作，但这些步骤或操作仅是示例，本发明实施例还可以执行其它操作或者图4中的各种操作的变形。此外，图4中的各个步骤可以分别按照与图4所呈现的不同的顺序来执行，并且有可能并非要执行图4中的全部操作。

如图4所示，该方法400包括：

S410，获取参考障碍物信息，该参考障碍物信息指示装有雷达的车辆的周围区域的障碍物信息。

在本申请实施例中，该S410可以由车载雷达的扫描装置执行，该车载雷达的扫描装置可以为图1所示的雷达系统120，例如，该S410可以由雷达系统中的信号处理器执行。

具体而言，该参考障碍物信息可以包括当前时刻之前的一个时间段内的车辆周围区域的障碍物信息，也就是说，该参考障碍物信息可以包括当前时刻之前的车辆行驶路线上车辆周围区域的障碍物信息，例如，在第一时间段内，该车辆从A位置行驶到B位置，该参考障碍物信息可以包括从A位置到B位置这一段路线上的周围障碍物的信息。

或者，该参考障碍物信息也可以包括统计的历史上该车辆目前所处道路的周围的路况信息，也就是说，该参考障碍物信息可以包括具有统计意义的当前车辆所处道路的障碍物信息，或者说，所述参考障碍物信息也可以为历史参考信息，例如，车辆当前行驶至A区域，该历史参考信息可以包括统计的历史上A区域的路径信息。

可选地，该参考障碍物信息可以包括车辆周围区域的障碍物的速度、障碍物的密度、障碍物的类型等信息。例如，所述参考障碍物信息可以包括第一时间段内的障碍物的位置信息、障碍物的速度信息和障碍物的类型等信息，或者，该参考障碍物信息也可以包括历史上该区域的障碍物的速度信息、障碍物的密度信息和障碍物的类型等信息。该障碍物的位置信息可以包括障碍物距离车辆的距离等信息，障碍物的类型信息可以包括人、自行车、建筑物或行驶的车辆等。

或者，在本申请实施例中，也可以将障碍物的速度和障碍物的密度分为多个等级，该参考障碍物信息可以包括车辆周围区域的障碍物的速度等级，或密度等级等信息。例如，所述参考障碍物信息可以包括第一时间段内车辆周围区域的障碍物的速度等级，或密度等级等信息。或者，所述参考障碍物信息可以包括历史上该区域的障碍物的速度等级、密度等级等信息。

以下，详细介绍如何获取参考障碍物信息，也就是如何获取当前时刻的前一时间段(为便于区分和描述，记为第一时间段)内所述车辆的周围区域的障碍物信息(为便于区分和描述，记为第一障碍物信息)和/或历史参考信息。

具体地，该第一障碍物信息可以是从该车载雷达的扫描装置获取的，也就是说，该第一障碍物信息可以为该车载雷达的扫描装置前一段时间内的扫描数据。

例如，在第一时间段内该车载雷达的扫描装置可以对第一时间段内的车辆行驶路线上的周围区域进行扫描得到扫描数据，该第一障碍物信息可以为该第一时间段内的扫描数据。

或者，该第一障碍物信息也可以是从其他车辆上的传感器(例如，雷达)获取的。也就是说，该第一障碍物信息可以是其他车辆上的传感器采集的第一时间段内的车辆周围区域的障碍物信息。例如，在第一时间段内，该车辆从C区域行驶到D区域，该第一障碍物信息可以为其他车辆采集的从C区域到D区域这一段区域周围的障碍物的信息。

或者，该第一障碍物信息也可以是从摄像头中获取的。例如，在第一时间段内，该车辆从C区域行驶到D区域，该第一障碍物信息可以为从摄像头获取的从C区域到D区域这一段区域的周围的障碍物的信息，本申请实施例对于该第一障碍物信息的获取方式不作限定。

在本申请实施例中，该历史参考信息可以实时的从第三方获取，也可以保存在车载雷达的存储介质中，本申请实施例对于所述历史参考信息的获取方式不作限定。

需要说明的是，在本申请实施例中，可以用车辆周围区域所属的场景类型来描述车辆周围区域的障碍物信息。换句话说，场景类型可以是车辆周围区域的障碍物信息的另一种表达方式。因此，可以根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域所属的场景类型。

在本申请实施例中，该车载雷达的扫描装置可以根据车辆周围区域的障碍物的速度，确定车辆周围区域所属的场景类型。例如，可以预设第一速度阈值，大于该第一速度阈值时确定属于高速度场景，若根据参考障碍物信息，确定该车辆周围区域的障碍物的速度大于第一速度阈值，可以确定当前车辆行驶的道路属于高速度场景。

或者，该车载雷达的扫描装置也可以根据障碍物的密度，确定车辆周围区域所述的场景类型。例如，可以预设第一密度阈值，大于该第一密度阈值时确定属于高密度场景，若根据参考障碍物信息，确定该车辆周围区域的障碍物的密度大于第一密度阈值，可以确定当前车辆行驶的道路属于高密度场景。

可选地，该车载雷达的扫描装置还可以结合障碍物的速度和密度，确定车辆周围区域所属的场景类型。换句话说，该车载雷达的扫描装置可以根据障碍物的速度、障碍物的密度或障碍物类型中的至少一项，确定车辆周围区域的场景类型。

在本申请实施例中，车辆周围区域的障碍物密度可以根据公式(10)确定：

车辆周围区域的障碍物的速度可以根据公式(11)确定：

在本申请实施例中，可以根据障碍物的运动规律确定每个区域的障碍物类型。例如，障碍物类型可以包括固定障碍物、车、自行车、行人等类型。或者，还可以通过其它传感器，如摄像头获取的光学图像，辅助区分障碍物类型。

在本申请实施例中，该车载雷达的扫描装置可以预配置多个场景类型来用于描述车辆周围区域的障碍物信息，作为示例而非限定，该预配置的多个场景类型可以包括常规场景、高速度场景、高密度场景、停车或起步场景、高危场景中的几种或全部。

或者，在该多个场景类型中，每个场景类型可以对应相应的障碍物密度，或障碍物的速度，或障碍物类型。具体的，该每个场景类型可以对应相应的障碍物密度范围或障碍物密度门限，或障碍物的速度的范围或障碍物的速度的门限，或障碍物类型。即每个场景类型与障碍物密度范围或障碍物密度门限、障碍物的速度的范围或障碍物的速度的门限和障碍物类型中的至少一项具有对应关系。因此，可以根据参考障碍物信息，确定该车辆周围区域的障碍物的速度、障碍物的密度或障碍物类型，然后根据该障碍物的速度、障碍物的密度或障碍物类型，在该多个场景类型中确定车辆周围区域所属的场景类型。

或者，该预配置的多个场景类型也可以是由障碍物密度等级、障碍物的速度等级、和障碍物类型中的至少一项表征。也就是说，每个场景类型可以对应相应的障碍物密度等级，或障碍物的速度等级，或障碍物类型。例如，障碍物密度可以包括P个等级，P为大于1的整数，障碍物的速度可以包括Q个等级，Q为大于1的整数。根据参考障碍物信息中该车辆周围区域的障碍物密度和障碍物的速度等信息，可以确定该车辆周围区域的障碍物密度等级p，以及障碍物的速度等级q，从而可以确定车辆周围区域所属的场景类型。

以下，以该多个场景类型包括常规场景、高密度场景、高速度场景、停车/起步场景和高危场景为例，介绍每个场景类型和障碍物密度等级，或障碍物的速度等级，或距离该车辆的距离范围或门限，或障碍物类型的对应关系，可以设置该对应关系如表2所示：

表2

场景类型	障碍物密度等级	速度等级	障碍物类型	距离车辆的距离
常规场景	p<p₁	q<q₁
高密度场景	p≥p₁
高速度场景		q≥q₁
高危场景			人或自行车
停车/起步场景				L∈距离范围，或L<L_max

从表2可以看出，若根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物密度等级满足p<p₁，障碍物速度等级满足q<q₁，则车辆周围区域属于常规场景。或者，若根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物密度满足等级p≥p₁，则车辆周围区域属于高密度场景。或者，若根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物速度等级满足q≥q₁，则车辆周围区域属于高速度场景。或者，若根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物类型为人或自行车，则车辆周围区域属于高危场景。或者若根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物距离车辆的距离L属于某个距离范围，或者小于距离阈值L_max，则车辆周围区域属于停车或起步场景。

应理解，表2所示的场景类型与判定条件的对应关系仅为示例而非限定，本申请实施例还可以包括更多个场景类型，或者可以包括更少个场景类型，本申请实施例对场景类型的数量不作限定，并且每个场景类型对应的判定条件可以根据实际情况确定。

S420，根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数；

S430，使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描。

在本申请实施例中，该S420和S430都可以由车载雷达的扫描装置执行，该车载雷达的扫描装置可以为图1所示的雷达系统120，具体的，该S420可以由雷达系统中的信号处理器或雷达控制器执行，或者也可以由信号处理器和雷达控制器共同执行。例如，信号处理器可以用于确定雷达信号的扫描参数，雷达控制器可以控制信号发生器发射的雷达信号的扫描参数，进一步的，信号发生器可以发射雷达信号，雷达信号可以通过天线发射出去，也就是说，该S430可以由雷达控制器、信号发生器、天线和信号处理器等模块共同执行。

需要说明的是，由于车辆周围区域所属的场景类型可能不同，因此，对雷达信号的扫描参数的要求也不同。因此，可以理解为不同的场景类型可以对应不同的扫描参数，可以用扫描策略来描述用于扫描车辆周围区域的扫描参数。换句话说，扫描策略可以是用于扫描车辆周围区域的扫描参数的另一种表达方式。

具体的，不同的障碍物情况可以对应不同的扫描参数，车载雷达的扫描装置可以根据前述的参考障碍物信息，确定车辆周围区域的障碍物情况，从而确定用于扫描车辆周围区域的扫描参数。

可选地，车载雷达的扫描装置可以预配置多个扫描策略，该多个扫描策略可以用于不同的障碍物情况下，扫描车辆周围区域使用的雷达信号的扫描参数。也就是说，该多个扫描策略可以对应不同的障碍物条件。例如，该多个扫描策略中的每个扫描策略可以对应相应的障碍物的速度、障碍物密度或障碍物类型。因此，可以根据参考障碍物信息，确定该车辆周围区域的障碍物速度、障碍物密度或障碍物类型，然后根据该障碍物速度、障碍物密度或障碍物类型，在该多个扫描策略中确定用于扫描车辆周围区域的目标扫描策略，从而使用该目标扫描策略对该车辆周围区域进行扫描，即使用所述目标扫描策略对应的扫描参数对车辆周围区域进行扫描。

可选地，车载雷达的扫描参数可以包括以下中的至少一项：波束个数、波束宽度、波束方向、扫描密度、扫描频率和扫描方式。

例如，车载雷达的扫描装置可以设置K个波束个数方案，对应的波束个数分别为k₁,k₂...,k_K，波形个数依次增多。

W个波束宽度方案，对应的波束宽度分别为w₁,w₂...,w_w，波束宽度依次增加。

D个扫描密度方案，对应的扫描密度分别为d₁,d₂...,d_D，扫描密度依次增加。

F个扫描频率方案，对应的扫描频率分别为f₁,f₂...,f_F，扫描频率依次增加。

两种扫描方式，机械扫描和电扫描(例如，相控阵或数字波束形成)。

该车载雷达的扫描装置可以建立不同的障碍物信息，与该K个波束个数方案、W个波束宽度方案、D个扫描密度方案、该F个扫描频率方案和两种扫描方式中的至少一项的映射关系。例如，可以设置障碍物速度满足第一障碍物条件时，使用的扫描参数包括k₂,w₂,d₂,f₃,电扫描，即障碍物速度满足第一障碍物条件时，使用的扫描参数为：k₂个波束，波束宽度为w₂，波束密度为d₂，扫描频率为f₃，扫描方式为电扫描方式。也就是说，可以建立不同的障碍物条件和使用的扫描参数，即扫描策略的对应关系。

可选地，若障碍物信息用场景类型表征，那么可以建立不同的场景类型与该K个波束个数方案、W个波束宽度方案、D个扫描密度方案、该F个扫描频率方案和两种扫描方式中的至少一项的映射关系。即每个场景类型对应相应的波束个数、波束宽度、扫描密度、扫描频率和扫描方式中的至少一项。或者说，可以设置每个场景类型对应的波束个数，或波束宽度，或扫描密度，或扫描频率，或扫描方式。可选地，该预配置的多个场景类型可以包括常规场景、高密度场景、高速度场景、停车/起步场景和高危场景等场景类型，可以设置该上述场景类型对应的波束个数，或波束宽度，或扫描密度，或扫描频率，或扫描方式。

以下，以障碍物信息用多个场景类型来描述，雷达信号的扫描参数包括波束个数、波束宽度、扫描密度、扫描频率和扫描方式为例，介绍该多个扫描策略与多个场景类型的对应关系，表3是一种示例性的对应关系。

表3

场景类型	波束个数	波束宽度	扫描密度	扫描频率	扫描方式
常规场景	中等个数	中等宽度	中等范围	中等范围	电扫描
高密度场景	较多	较窄	较高	较高	电扫描
高速度场景	少量	宽	低	低	电扫描
高危场景	多	窄	高	高	机械扫描
停车/起步场景	超多	超窄	超高	超高	电扫描

从表1可以看出，不同的场景(或者说，不同的障碍物条件)对雷达信号的空间分辨能力和时间分辨能力的要求不同，因此，可以根据不同场景对雷达信号的扫描参数的需求，确定扫描不同场景使用的雷达信号的扫描参数。

例如，高密度场景(例如，市区街道)、高危场景和停车/起步场景中障碍物较多，并且障碍物的间距较小，对空间分辨能力的要求高于常规场景，因此，如表3所示，可以设置高密度场景、高危场景和停车/起步场景对应的波束个数多于常规场景对应的波束个数。而高速度场景(例如，高速公路)中障碍物较少，并且障碍物的间距较大，对雷达系统的空间分辨能力的要求低于常规场景，如表3所示，可以设置高速度场景对应的波束个数小于常规场景对应的波束个数。

类似地，高密度场景、高危场景和停车/起步场景对时间分辨能力的要求低于常规场景，而高速度场景对时间分辨能力的要求高于常规场景。因此，如表3所示，可以设置高密度场景、高危场景和停车/起步场景对应的波束宽度小于常规场景对应的波束宽度，高速度场景对应的波束宽度大于常规场景对应的波束宽度。

应理解，表3列举的每个场景类型对应的扫描参数只具有相对的概念，本申请实施例不限定每个场景类型对应的具体范围，每个场景类型对应的扫描参数的具体范围可以根据对大量的数据进行统计确定。例如，对于一个场景，可以通过设置不同扫描参数，例如，不同的波形个数，或波束宽度进行扫描，得到对这个场景下障碍物的位置的估计值，根据不同的扫描参数下的估计值，确定这种场景下的最佳的波形个数和波束宽度。

需要说明的是，在本申请实施例中，不同的障碍物信息和不同的扫描策略的对应关系也可以通过函数或表的方式给出，同样地，该多个扫描策略和该多个场景类型的对应关系也可以通过函数或表的方式给出，本申请实施例对此不做限定。

因此，本申请实施例的车载雷达的扫描方法，能够根据参考障碍物信息，即车辆周围区域的障碍物信息，确定用于扫描车辆周围区域的扫描参数，然后使用该扫描参数对该车辆周围区域进行扫描。因此，能够根据车辆周围区域的障碍物情况，自适应调整雷达信号的扫描参数，而不是采用固定的扫描参数进行扫描，从而能够满足不同的路况，或者说，不同的场景，对雷达性能的需求，能够综合考虑雷达功耗和障碍物的检测精度问题。

由于，障碍物信息不同，也就是场景类型不同，对雷达信号的扫描参数的要求也不同。因此，该车载雷达的扫描装置还可以根据车辆的周围区域的障碍物信息进行分区，此情况下，该方法400还可以包括：

将该车辆的周围区域划分为至少两个分区；

该S420可以进一步包括：

根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，所述两组扫描参数中每一组扫描参数对应一个分区；

该S430可以进一步包括：

使用与所述至少两个分区中每个分区对应的一组扫描参数对所述每个分区进行扫描。

具体而言，车辆周围区域可以包括车道、车道两边的便道以及便道外侧的区域等区域，不同的区域对应的障碍物信息可能不同。例如，车道上的障碍物的速度较大，便道上的障碍物的速度较小，车道上的障碍物类型主要为车辆，便道上的障碍物类型主要为人或自行车，因此，不同的区域对雷达信号的扫描参数的要求不同。

那么，该车载雷达的扫描装置可以将该车辆的周围区域划分为至少两个分区。例如，该车载雷达的扫描装置可以根据区域分割策略将该车辆周围的区域划分为四个分区，例如，可以将车道划分为两个分区，车辆前方为第一分区，车辆后方为第二分区，车道两边的便道可以为第三分区，便道外侧的区域为第四分区。

可选地，该车载雷达的扫描装置也可以根据其他区域分割方法将车辆周围区域划分为至少两个分区，本申请实施例对于区域的分割方法不作限定。例如，可以采用如下方式划分分区：将车辆周围区域划分为N*M个网格，每个网格对应一个分区，其中，N，M为大于零的整数，每个网格为以(x_n,y_m)为中心的边长为L的长方形。或者每个网络为以(x_n,y_m)为中心半径为R的圆形，(x_n,y_m)可以任意选取，也可以在车辆周围区域均匀选取，本申请实施例不作限定。

将该车辆周围区域划分为至少两个分区后，该车载雷达的扫描装置可以根据该参考障碍物信息中每个分区的障碍物信息，确定至少两组扫描参数，每组扫描参数对应一个分区，即每个分区对应相应的扫描策略，然后使用每个分区对应的一组扫描参数扫描该每个分区。根据每个分区的障碍物信息，确定每个分区对应的扫描策略的方法可以参考前述根据参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数的方法，即S420，为了简洁，这里不再赘述。

可选地，该根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，包括：

根据该第一障碍物信息和/或该历史参考信息，确定该至少两个分区中的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项；

根据该每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定该每个分区对应的目标扫描策略。

具体而言，多个扫描策略中的每个扫描策略可以对应相应的障碍物条件。例如，每个扫描策略对应相应的障碍物密度，或障碍物的速度，或障碍物类型。车载雷达的扫描装置可以根据第一障碍物信息和历史参考信息中的至少一项，确定每个分区的障碍物密度，或障碍物的速度，或障碍物类型，然后根据该多个扫描策略对应的障碍物密度，或障碍物的速度，或障碍物类型，确定用于扫描每个分区的目标扫描策略。例如，每个扫描策略对应相应的障碍物密度，那么可以根据第一障碍物信息和历史参考信息中的至少一项，确定每个分区的障碍物密度，从而确定扫描每个分区的目标扫描策略。或者，每个扫描策略对应相应的障碍物的速度，那么可以根据第一障碍物信息和历史参考信息中的至少一项，确定每个分区的障碍物的速度，从而确定每个分区对应的目标扫描策略。

可选地，每个分区的障碍物信息可以用每个分区的场景类型来描述，场景类型和扫描策略可以具有对应关系，因此，可以根据每个分区的场景类型，确定每个分区的扫描策略。例如，可以根据表2所示的对应关系，确定每个分区所属的场景类型，然后根据表3所示的对应关系，确定每个分区对应的扫描策略。

进一步地，该车载雷达的扫描装置还可以根据至少两个分区的障碍物信息进行合并处理，具体可以包括：

将该至少两个分区中的障碍物密度的差值小于密度阈值，或障碍物的速度的差值小于速度阈值，或障碍物类型相同的不同分区合并为同一个分区。

确定合并后的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项；

该根据该每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定该每个分区对应的目标扫描策略，包括：

根据合并后的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定该合并后的每个分区对应的目标扫描策略。

也就是说，在本申请实施例中，可以将障碍物密度差异相对较小，或障碍物类型相似或障碍物的速度差异相对较小的区域合并为同一分区，即使这些区域不是相邻区域，也可以进行合并。例如，公路两边的便道可以认为属于同一分区。可选地，还可以根据历史参考信息或其他车辆的统计结果，将历史上属于同一场景类型的不同区域合并为同一分区。之后，该车载雷达的扫描装置可以统计合并后的各个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型等信息。具体的统计方法可以参考公式(10)和公式(11)，然后根据合并后的每个分区的障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一项，确定该合并后的每个分区对应的目标扫描策略，从而使用每个分区对应的目标扫描策略，扫描合并后的每个分区。

因此，在本申请实施例中，该雷达扫描的装置可以根据障碍物信息进行分区，从而可以将障碍物信息类似的区域划分为同一分区，将障碍物信息差异较大的区域分为两个分区，然后使用同一个扫描策略，即同一组扫描参数扫描障碍物信息类似的区域，分别使用不同的扫描策略，即不同的扫描参数扫描障碍物差异较大的分区，从而能够满足不同的场景对雷达的性能的需求。例如，车道的障碍物的运动速度较快，便道的障碍物的运动速度较慢，因此，扫描车道对雷达信号的时间分辨能力要求较高，而扫描便道对雷达的时间分辨能力要求相对较低，因此，对车道进行扫描时，可以使用较高的扫描频率，或较高的扫描密度，对便道进行扫描时采用较低的扫描频率，或较低的扫描密度。

图5所示为根据本申请实施例的车载雷达的扫描方法500的整体流程图，如图5所示，该方法可以包括：

在S510中，车载雷达的扫描装置获取参考障碍物信息；

在S520中，车载雷达的扫描装置根据参考障碍物信息，确定车辆周围区域的场景类型；

在S530中，车载雷达的扫描装置根据场景类型对应的扫描策略对车辆周围区域进行扫描，得到扫描数据；

具体的，该S510～S530的具体实现步骤可以参考S410～S430中的相关描述，为了简洁，这里不再赘述。

在S540中，车载雷达的扫描装置可以对扫描数据进一步处理，得到第一类数据。

所述第一类数据为滤除干扰信号的扫描数据，所述第一类数据可以用于所述车载雷达的扫描装置可以从所述第一类数据中获取确定障碍物的信息，所述确定障碍物信息为所述车载雷达的扫描装置确定的需要避障的障碍物的信息，所述车载雷达的扫描装置可以以所述确定障碍物信息为避障依据，对所述确定障碍物的信息中的障碍物执行避障动作。

由于在S530中获得的扫描数据为雷达坐标系下的扫描数据，对车辆进行控制需要将该扫描数据转换为车辆坐标系下的扫描数据，因此可以采用公式(1)对该扫描数据进行转换。获取该扫描数据后，该车载雷达的扫描装置可以先将该扫描数据转换为车辆坐标系下的扫描数据，然后对转换后的扫描数据进行处理，或者也可以先对雷达坐标系下的扫描数据进行处理，然后将处理后的数据进行坐标系转换。

应理解，从雷达坐标系下的扫描数据到可以用于控制车辆的障碍物信息，需要进行两个坐标系的转换，本申请实施例对于进行坐标系的转换的时机不作限定，可以处理前进行坐标系的转换，也可以处理后进行坐标系的转换，或者也可以在处理过程中进行坐标系的转换。下文主要介绍如何处理扫描数据，省去扫描数据的坐标系转换的过程，但并不表示不执行该过程。

以下，结合图6，详细介绍该S540具体可以包括哪些步骤：

S541，确定扫描数据中大于预设的滤波阈值的第一类数据。

该车载雷达的扫描装置可以预设用于对该扫描数据进行滤波的滤波阈值，将大于滤波阈值的扫描数据确定为第一类数据。具体地，该车载雷达的扫描装置可以先对扫描数据进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，该预设的滤波阈值用于对FFT后的扫描数据进行滤波，小于预设的滤波阈值的扫描数据可以认为是一些干扰信息，过滤掉低于预设的滤波阈值的干扰信息，从大于预设的滤波阈值的扫描数据中确定用于避障依据的障碍物信息的可靠性更高。

在S542中，确定第一类数据占扫描数据的比例是否大于预设的检测率阈值；

该车载雷达的扫描装置可以预设检测率阈值，若第一类数据占扫描数据的比例小于预设的检测率阈值，也就是说，通过滤波得到的扫描数据没有达到预设的检测率阈值，流程进行到543，否则，流程进行到S545。

在S543中，判断预设的滤波阈值是否达到下限，若未达到下限，流程进行到S544，否则，流程进行到S545。

在S544中，降低滤波阈值，重新从扫描数据中确定第一类数据，即重新执行S541。

在S545中，得到第一类数据。

以上，介绍了所述车载雷达的扫描装置对扫描数据进行处理得到第一类数据的过程，以下，详细介绍在第一类数据中确定可以用于避障依据的障碍物信息的过程。

首先结合图5介绍如何确定预测障碍物信息。

如图5所示，该方法500还可以包括：

S550，所述车载雷达的扫描装置还可以根据第一障碍物信息，确定预测障碍物信息。

具体而言，车载雷达的扫描装置可以根据第一障碍物信息，预测下一采样时刻(即当前时刻)的障碍物信息，即预测障碍物信息。由于该第一障碍物信息为当前时刻之前的第一时间段内的障碍物信息，该第一障碍物信息可以包括第一时间段内的障碍物的速度、位置信息等信息，该车载雷达的扫描装置可以根据该第一障碍物信息和该车辆的行驶速度，预测当前时刻障碍物可能出现的第一区域，和/或不可能出现的第二区域，可选地，该预测障碍物信息可以包括每个障碍物可能出现的第一区域，和/或不可能出现的第二区域。

举例来说，该第一障碍物信息包括该车载雷达的扫描装置在t₁时刻获取的障碍物信息，车辆在车辆坐标系下相对于地面的速度为(ν_vx,ν_vy)，障碍物在车辆坐标系下的位置为(x₁,y₁)，障碍物在车辆坐标系下相对于地面的速度为(ν_Tx,ν_Ty)，那么可以根据公式(12)和公式(13)确定下一采样时刻t₂障碍物可能出现的位置为(x₂,y₂)：

x₂＝x₁+(v_Tx-v_Vx)(t₂-t₁) (12)

y₂＝y₁+(v_Ty-v_Vy)(t₂-t₁) (13)

可选地，该车载雷达的扫描装置可以将障碍物可能出现的位置附近的一定区域确定为障碍物可能出现的第一区域。例如，可以将以障碍物可能出现的位置为中心，边长为L的正方形区域范围确定为第一区域，或者也可以以障碍物可能出现的位置为圆心，半径为R的圆的范围确定为第一区域，该第二区域可以为第一区域以外的其他区域，或者该第二区域也可以为距离第一区域一定距离的区域。

应理解，在本申请实施例中，车辆周围可能包括多个障碍物，因此，预测的该多个障碍物当前时刻可能出现的区域也可以有多个，该多个区域分别对应该多个障碍物。该多个区域中的任意两个区域可以部分或全部重叠，即两个障碍物可能出现的区域可能部分相同或完全相同，也就是说该第一区域可以包括多个区域，该多个区域中的任意两个区域可以部分重叠或全部重叠。

为了进一步确定障碍物是否会出现在预测的可能出现的区域，所述车载雷达扫描的装置还可以对预测的障碍物可能出现的区域进行精细扫描，例如，采用较多的波束个数，或较窄的波束宽度，或较大的扫描密度，或较高的扫描频率进行精细扫描。

进一步的，在S560中，所述车载雷达的扫描装置还可以根据预测障碍物信息，在该第一类数据中获取确定障碍物信息，该确定障碍物信息为所述车载雷达的扫描装置确定的需要避障的障碍物的信息。

可选地，所述车载雷达的扫描装置可以以所述确定障碍物信息为避障依据，对所述确定障碍物的信息中的障碍物执行避障动作。或者，所述车载雷达的扫描装置还可以将所述确定障碍物信息作为输出数据，输出给车辆的控制装置，由控制装置根据所述确定障碍物信息控制车辆完成避障动作。或者，所述车载雷达的扫描装置可以将所述确定障碍物信息显示给车辆的驾驶员，以供驾驶员根据所述确定障碍物信息控制车辆完成避障动作。

以下，介绍所述车载雷达的扫描装置如何根据预测障碍物信息，在所述第一类数据中获取确定障碍物信息。

如前面所述，该预测障碍物信息包括预测的障碍物可能出现的区域的信息，该车载雷达的扫描装置可以对比所述第一类数据和所述预测障碍物信息，若对于预测的障碍物可能出现的位置，在该第一类数据中出现了相应的障碍物，将出现在预测的相应位置的障碍物确定为确定障碍物。例如，预测第一障碍物可能出现在第一区域，第二障碍物可能出现在第二区域，若在所述第一类数据中，所述第一障碍物出现在第一区域，所述第二障碍物未出现在第二区域，则所述第一障碍物为确定障碍物，所述第二障碍物为待确定障碍物。

可选地，在本申请实施例中，所述预测障碍物信息还可以包括障碍物不可能出现的区域的信息，出现在预测的障碍物不可能出现的区域的障碍物可以认为是待确定障碍物，该车载雷达的扫描装置也可以对障碍物不可能出现的区域采用较多的波束个数，或较窄的波束宽度，或较大的扫描密度，或较高的扫描频率进行精细扫描，以确定该待确定障碍物信息中的待确定障碍物的情况。

如图7所示为确定障碍物和待确定障碍物的转换关系：若确定障碍物没有再次被扫描到，例如，确定障碍物在前一段时间内的障碍物信息中出现，但是在扫描数据中没有出现，可以转换为待确定障碍物，若待确定障碍物再次被扫描到，则转换为确定障碍物。

在本申请实施例中，所述车载雷达的扫描装置除了可以输出确定障碍物信息，还可以输出待确定障碍物信息。所述待确定障碍物信息还可以用于在下一扫描时刻进一步确定待确定障碍物的情况，若待确定障碍物进一步确定为确定障碍物，则可以作为避障依据信息，否则，不作为避障依据信息。

在本申请实施例中，该预测障碍物信息还可以用于对车辆坐标系和雷达坐标系的转换矩阵进行在线定标，以下，介绍具体实现过程。

可选地，作为一个实施例，所述方法500还可以包括：

根据该扫描数据，以及该预测障碍物信息，确定存在测量偏差；

根据该测量偏差，重新确定雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵，该转换矩阵用于该雷达坐标系下的障碍物信息与该车辆坐标系下的障碍物信息之间的转换，该雷达坐标系为以该雷达为载体的坐标系，该车辆坐标系为以该车辆为载体的坐标系。

具体而言，从雷达坐标系到车辆坐标系需要进行坐标转换，用于坐标转换的转换矩阵可以根据雷达在车辆上的初始安装位置和安装角度确定，但是雷达通常按照在车辆的外壳上，由于碰撞、颠簸等因素可能会产生安装位置或安装角度的变化，这就需要重新确定转换矩阵。

在本申请实施例中，该车载雷达的扫描装置可以根据扫描数据，或第一类数据，或确定障碍物信息和待确定障碍物信息以及预测障碍物信息，确定是否存在一致性的测量偏差，或持续性丢失，若存在，可以根据测量偏差，重新确定两个坐标系之间的转换矩阵。

可选地，本申请实施例中，该车载雷达的扫描装置也可以根据该扫描数据，结合其他传感器的检测结果，确定是否存在一致性的偏差，或持续性丢失。

例如，若障碍物在其他车辆的雷达中测量的位置依次为(0,10,0)，(0,20,0)，(0,30,0)，在摄像头中的位置为(0,10.1,0)，(0,19.9,0)，(0,20.0,0)，而该车辆的雷达中测量的位置为(0,10.5,0)，(0,20.6,0)，(0,30.4,0)，统计发现该雷达和其它传感器对同一个障碍物的测量产生一致性偏差(0,0.5,0)，(0,0.6,0)，(0,0.4,0)。因此，确定雷达在车辆中的位置发生变化，因此，安装时的雷达相对于车辆坐标系的位置为(0,1,0)，那么可以修改雷达的位置参数为(0,1.5,0)，根据修正后的位置参数，可以重新根据公式(1)～公式(7)确定雷达坐标系到车辆坐标系的转换矩阵。

以下，结合具体示例，介绍本申请实施例的车载雷达的扫描方法，图8是根据本申请另一实施例的车载雷达的扫描方法的示意性流程图，该方法也可以由车载雷达的扫描装置执行，例如，图2、图4、图5或图6中的车载雷达的扫描装置。如图8所示，该方法包括以下步骤：

S801，将车辆周围区域分割为至少两个分区；

具体的，根据区域分割策略将车辆周围区域进行区域分割，如图9所示为真实路况分割后的各分区的示意图，分区A1为道路两侧的建筑物区域，分区A2为道路两侧的便道区域，分区A3为车道上车辆行驶的前方区域，分区A4为车道上车辆行驶的后方区域。

S802，根据第一障碍物信息，统计分割后的每个分区的障碍物的密度、障碍物的速度或障碍物类型；

(a)根据公式(10)统计各分区的障碍物的密度：

分区A1：障碍物密度为：0个/单位面积，分区A2：障碍物密度为：2个/单位面积，分区A3：障碍物密度为：1个/单位面积，分区A4：障碍物密度为：1个/单位面积。

(b)根据公式(11)统计各分区的障碍物的速度：

分区A1：无，分区A2：障碍物的速度为：1m/s(米/秒)，分区A3：障碍物的速度为：20m/s，分区A4：障碍物的速度为：19m/s。

(c)根据障碍物的运动规律推断障碍物类型:

分区A1：无障碍物；分区A2：行人；分区A3：车辆；分区A4：车辆。

S803，根据统计的每个分区的障碍物的密度、障碍物的速度或障碍物类型，合并分区；

由于分区A3和分区A4的障碍物类型都为车辆，且速度差值较小，可以将分区A3和分区A4合并为同一个分区，记为分区A5。

可选地，也可以参考历史参考信息对分区进行合并，根据历史参考信息，确定A3和A4属于同一场景，A1，A2，A5属于不同的场景，因此，可以将A3和A4划分为同一分区，A1，A2，A5划分为不同的分区。

S804，根据第一障碍物信息，统计合并后的每个分区的障碍物的密度、障碍物的速度或障碍物类型；

(a)根据公式(10)统计各分区的障碍物的密度：

分区A1：障碍物密度为：0个/单位面积，分区A2：障碍物密度为：2个/单位面积，分区A5：障碍物密度为：1个/单位面积。

(b)根据公式(11)统计各分区的障碍物的速度：

分区A1：无，分区A2：障碍物的速度为：1m/s(米/秒)，分区A5：障碍物的速度为：19.5m/s。

(c)根据障碍物的运动规律推断障碍物类型:

分区A1：无障碍物；分区A2：行人；分区A5：车辆。

在805中，根据合并后的每个分区的障碍物的密度、障碍物的速度或障碍物类型，确定每个分区对应的扫描策略。

具体的，该705的执行过程可以参考S330的执行过程，为了简洁，这里不再赘述。

可选地，进一步地，障碍物的密度可以分为3个等级，每个等级对应相应的障碍物密度范围或门限:

等级1：少于2个/单位面积；

等级2：2个/单位面积到5个/单位面积；

等级3：大于5个/单位面积

障碍物的速度也可以分成3个等级，每个等级对应相应的障碍物速度范围或门限：

等级1：小于5m/s；

等级2：5m/s到17m/s；

等级3：大于17m/s。

根据合并后的各分区的障碍物的密度和速度，确定各分区的障碍物的密度等级p_new和速度等级q_new：

A1:p_new＝1，q_new＝1,建筑物；

A2:p_new＝1，q_new＝1,行人；

A5:p_new＝1，q_new＝3,车辆。

可选地，在本申请实施例中，还可以统计历史参考信息中每个分区的障碍物密度等级p_old和障碍物的速度等级q_old，从而可以结合历史参考信息中的p_old和q_old，确定各分区的障碍物的密度等级p和速度等级q，每个分区的障碍物密度等级p和障碍物的速度等级q可以根据公式(14)和公式(15)确定：

p＝αp_new+(1-α)p_old (14)

q＝αq_new+(1-α)q_old (15)

其中，比例因子α可以为固定的，也可以根据最新的障碍物信息变化，例如，若连续测量的障碍物密度等级和障碍物的速度等级稳定，可以增大α，否则就减小α。

对于上述实施例，历史参考信息中，各分区的障碍物的密度等级、速度等级和障碍物类型如下：

分区A1:p_old＝1，q_old＝1,建筑物；

分区A2:p_old＝1，q_old＝1,行人；

分区A5:p_old＝1，q_old＝3,车辆。

根据公式(14)和公式(15)，确定各分区的障碍物的密度等级、速度等级和障碍物类型。

分区A1:p＝1，q＝1,建筑物；

分区A2:p＝1，q＝1,行人；

分区A5:p＝1，q＝3,车辆。

可选地，进一步地，可以常规场景、高密度场景、高速度场景、停车/起步场景描述车辆所处的场景。每个场景对应相应的密度等级、速度等级和障碍物类型，该对应关系如下：

常规场景：障碍物密度等级p<3,障碍物速度等级q<3；

高密度场景：障碍物密度等级p≥3；

高速度场景：障碍物速度等级q≥3；

停车/起步场景：自车速度小于5m/s，且与周围障碍物最近距离小于阈值1m；

高危场景：人或自行车。

根据上述对应关系，可以确定每个分区的场景类型如下：

分区A1:常规场景；

分区A2:高危场景；

分区A5:高速度场景。

可选地，假设系统预配置有3个波形方案，分别对应3个波形，4个波形，5个波形；2个波束宽度，分别为1/25弧度和1/50弧度；有2个扫描密度，分别为间隔1/25弧度和1/50弧度；有两种扫描方式，机械扫描和电扫描。

可以给上述各分区设置这样的扫描策略：

A1:4个波形，1/25弧度，1/25弧度；

A2:5个波形，1/50弧度，1/50弧度；

A3-4:3个波形，1/25弧度，1/25弧度。

可选地，在本申请实施例中，第一障碍物信息可以包括障碍物的相对车辆的位置和速度等运动参数，因此，可以根据车辆的运动参数和障碍物的运动参数预测障碍物可能出现的位置。

例如，观测时刻记为0s，获取的障碍物的运动参数如下：

障碍物1：坐标(10m,10m)速度：(0m/s,20m/s)；

障碍物2：坐标(15m,50m)速度：(0m/s,19m/s)；

障碍物3：坐标(5m,30m)速度：(0m/s,-1m/s)；

障碍物4：坐标(20m,10m)速度：(0m/s,1m/s)；

车辆速度(0m/s,15m/s)。

则观测时刻之后的1s，障碍物可能出现的位置为：

障碍物1：坐标(10m,15m)；

障碍物2：坐标(15m,54m)；

障碍物3：坐标(5m,14m)；

障碍物4：坐标(20m,-4m)。

由于预测障碍物信息是车辆坐标系下的障碍物信息，因此，需要转换为雷达坐标系下的障碍物信息，假设雷达安装在车辆的正前方，安装位置为(0,1,0)，安装角度为正前视(0,0,0)，则障碍物在雷达坐标系中的位置如下：

障碍物1：坐标(10m,14m)

障碍物2：坐标(15m,53m)

障碍物3：坐标(5m,13m)

障碍物4：坐标(20m,-5m)

若扫描得到的障碍物信息如下：

障碍物N1：坐标(10.5m,14.3m)；

障碍物N2：坐标(15.2m,53.1m)；

障碍物N3：坐标(15m,20m)；

障碍物N4：坐标(20.1m,-5.1m)。

则可以将障碍物N1，N2，N4确定为确定障碍物，障碍物N3和障碍物3确定为待确定障碍物。

上文结合图4至图9，详细描述了本申请的方法实施例，下文结合图10至图12，描述本申请的装置实施例，应理解，装置实施例与方法实施例相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。

图10示出了根据本申请实施例的车载雷达的扫描装置1000的示意性框图，该装置1000可以对应(例如，可以配置于或本身即为)上述方法400中描述的车载雷达的扫描装置，或图5、图6或图8所示的方法中的车载雷达的扫描装置。

如图10所示，该装置1000可以包括：

获取单元1010，用于获取参考障碍物信息，该参考障碍物信息指示装有雷达的车辆的周围区域的障碍物信息；

确定单元1020，用于根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数；

扫描单元1030，用于使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描。

具体地，该装置1000可对应于根据本申请实施例的车载雷达的扫描方法400中的车载雷达的扫描装置，该装置1000可以包括用于执行图4中方法400，或图5、图6或图8所示的方法中车载雷达的扫描装置执行的方法的实体单元。并且，该装置1000中的各实体单元和上述其他操作和/或功能分别为了实现图4中方法400，或图5、图6或图8所示的方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

图11是本申请实施例提出的另一种车载雷达的扫描装置1100的示意性框图，如图11所示，该装置1100包括：存储器1110，处理器1120和收发器1130，所述处理器1120用于执行所述存储器1110中的代码。

可选地，当所述存储器1110中的代码被执行时，所述处理器1120能够实现上述图4、图5、图6或图8中的方法实施例中所述车载雷达的扫描装置执行的方法，为了简洁，这里不再赘述。

在一些实施例中，收发器1130能够实现图10中的扫描单元1030的与通信相关的功能，处理器1120能够实现图10中的除所述通信相关的功能之外的剩余功能，如获取单元1010、确定单元1020和分割单元和控制单元相应的功能。

应注意，上述方法实施例可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

图12是本申请实施例提出的一种控制车辆的系统的示意性框图，如图12所示，该系统包括：车载雷达的扫描装置1201和控制装置1202，该车载雷达的扫描装置1201可以为图10或图11中的车载雷达的扫描装置。

所述车载雷达的扫描装置1201可以对车辆周围区域进行扫描得到扫描数据，进一步的，还可以对所述扫描数据进行处理，得到用于控制车辆运行的避障依据信息。

所述控制装置1202可以根据所述避障依据信息控制车辆的运行路线，具体的，可以控制车辆对避障依据信息中的障碍物完成避障动作。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图4、图5、图6或图8所示实施例的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括能够被计算机执行的程序代码，该程序代码用来执行如图4、图5、图6或图8所示实施例的方法。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置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。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

一种车载雷达的扫描方法，其特征在于，包括:

获取参考障碍物信息，所述参考障碍物信息用于指示车辆的周围区域的障碍物信息；

根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数；

使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取参考障碍物信息包括：

获取当前时刻的前一时间段内所述车辆的周围区域的障碍物信息。
根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取参考障碍物信息包括：

获取所述车辆的位置，并获取所述位置对应的历史参考信息。
根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述车辆的周围区域划分为至少两个分区；

所述根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数，包括：

根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，所述两组扫描参数中每一组扫描参数对应一个分区；

所述使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描，包括：

使用与所述至少两个分区中每个分区对应的一组扫描参数对所述每个分区进行扫描。
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，所述两组扫描参数中每一组扫描参数对应一个分区，包括：

根据所述参考障碍物信息，在多个场景类型中确定所述至少两个分区分别对应的场景类型；

根据所述至少两个分区分别对应的场景类型，在多个扫描策略中确定所述至少两个分区分别对应的扫描策略，其中，所述多个扫描策略中的每个扫描策略对应一组扫描参数，所述多个场景类型与所述多个扫描策略一一对应。
根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述参考障碍物信息包括障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一种。
根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述至少两个分区中的任何两个分区合并为一个分区，其中所述任何两个分区中的障碍物密度的差值小于密度阈值，或障碍物的速度的差值小于速度阈值，或障碍物类型相同。
根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述参考障碍物信息，确定预测障碍物信息，所述预测障碍物信息指示预测的所述车辆周围区域的障碍物信息；

根据所述扫描数据和所述预测障碍物信息，确定测量偏差；

根据所述测量偏差，调整雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵，所述转换矩阵用于所述雷达坐标系下的障碍物信息与所述车辆坐标系下的障碍物信息之间的转换，所述雷达坐标系为以所述雷达为载体的坐标系，所述车辆坐标系为以所述车辆为载体的坐标系。
一种车载雷达的扫描装置，其特征在于，包括:

获取单元，用于获取参考障碍物信息，所述参考障碍物信息用于指示车辆的周围区域的障碍物信息；

确定单元，用于根据所述参考障碍物信息，确定所述车辆的车载雷达的扫描参数；

扫描单元，用于使用所述扫描参数对所述车辆的周围区域进行扫描。
根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：

获取当前时刻的前一时间段内所述车辆的周围区域的障碍物信息。
根据权利要求9或10所述的装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：

获取所述车辆的位置，并获取所述位置对应的历史参考信息。
根据权利要求9至11中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

分割单元：用于将所述车辆的周围区域划分为至少两个分区；

所述确定单元具体用于：

根据所述参考障碍物信息确定至少两组扫描参数，所述两组扫表参数中每一组扫描参数对应一个分区；

所述扫描单元具体用于：

使用与所述至少两个分区中每个分区对应的一组扫描参数对所述每个分区进行扫描。
根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于：

根据所述参考障碍物信息，在多个场景类型中确定所述至少两个分区分别对应的场景类型；

根据所述至少两个分区分别对应的场景类型，在多个扫描策略中确定所述至少两个分区分别对应的扫描策略，其中，所述多个扫描策略中的每个扫描策略对应一组扫描参数，所述多个场景类型与所述多个扫描策略一一对应。
根据权利要求9至13中任一项所述的装置，其特征在于，所述参考障碍物信息包括障碍物密度、障碍物的速度和障碍物类型中的至少一种。
根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述分割单元还用于：

将所述至少两个分区中的任何两个分区合并为一个分区，其中所述任何两个分区中的障碍物密度的差值小于密度阈值，或障碍物的速度的差值小于速度阈值，或障碍物类型相同。
根据权利要求9至15中任一项的装置，其特征在于，所述确定还用于：

根据所述参考障碍物信息确定预测障碍物信息，所述预测障碍物信息指示预测的所述车辆周围区域的障碍物信息；

根据所述扫描数据和所述预测障碍物信息，确定测量偏差；

根据所述测量偏差，调整雷达坐标系和车辆坐标系之间的转换矩阵，所述转换矩阵用于所述雷达坐标系下的障碍物信息与所述车辆坐标系下的障碍物信息之间的转换，所述雷达坐标系为以所述雷达为载体的坐标系，所述车辆坐标系为以所述车辆为载体的坐标系。
一种控制车辆的系统，其特征在于，包括：

如权利要求9至权利要求16所述的车载雷达的扫描装置，和控制装置；

所述车载雷达的扫描装置用于对车辆周围区域进行扫描得到扫描数据；

所述控制装置，用于根据所述扫描数据，控制车辆完成避障动作。