一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法及系统与流程

1.本发明涉及智能驾驶技术领域，更具体地，涉及一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法及一种基于毫米波雷达的目标朝向计算系统。


背景技术：

2.随着科学技术的不断发展和人们对生活水平的不断追求，对智能驾驶领域的研究也越来越多，而环境感知是智能驾驶中的一项重要技术。
3.环境感知主要通过各类传感器感知车辆周围的环境，获取环境中障碍物的位置、速度朝向、尺寸、形状等熟悉信息，从而能够对目标识别、聚类与追踪提供帮助。
4.对于目标朝向的获取，现有技术大多是通过基于摄像头或激光雷达的深度学习训练模型进行判断。但是基于摄像头的识别模型，受天气、光照、车道线清晰度、车道线质量的影响较大，基于激光雷达的俯视图像计算，准确性较差。


技术实现要素：

5.为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法及系统，以解决相关技术中存在的基于摄像头的识别模型，受天气、光照、车道线清晰度、车道线质量的影响较大，基于激光雷达的俯视图像计算，准确性较差的问题。
6.作为本发明的第一个方面，提供一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法，包括：步骤s1：获取毫米波雷达采集的车辆周围目标的当前帧点云信息，其中所述车辆周围目标的当前帧点云信息包括当前帧的车辆周围目标点相对毫米波雷达的角度、径向速度和距离信息；步骤s2：依据所述车辆周围目标的当前帧点云信息和车辆自身速度信息，将当前帧的车辆周围目标划分为对地运动目标和对地静止目标，并从所述车辆周围目标的当前帧点云信息中提取出对地运动目标的当前帧点云信息；步骤s3：对所述对地运动目标的当前帧点云信息进行聚类追踪，以得到当前帧所有对地运动目标中的有效运动目标；步骤s4：对当前帧的所述有效运动目标进行边缘点提取，得到当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息；步骤s5：根据当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息，计算当前帧的有效运动目标的第一朝向信息。
7.进一步地，所述步骤s5之后，还包括：获取当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，以及获取上一帧的有效运动目标的朝向信息；根据所述当前帧的有效运动目标的第一朝向信息和所述当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，计算当前帧的有效运动目标的第二朝向信息以及预测下一帧的有效运动目标的朝向信息；
根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息。
8.进一步地，所述根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息，还包括：将所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息进行比较，根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息三者之间的比较结果判断当前帧的有效运动目标的真实朝向信息；如果三者之间的差值不超过设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息；如果所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息与所述上一帧的有效运动目标的朝向信息之间的差值超过所述设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述上一帧的有效运动目标的朝向信息。
9.进一步地，所述对所述对地运动目标的当前帧点云信息进行聚类追踪，以得到当前帧所有对地运动目标中的有效运动目标，还包括：通过基于密度的dbscan聚类算法对所述对地运动目标进行聚类，以及通过动态卡尔曼滤波对所述对地运动目标进行轨迹提取；满足dbscan聚类算法密度要求阈值并且在规定的一段时间内由连续的轨迹被追踪到的对地运动目标点簇被视为有效运动目标。
10.进一步地，所述毫米波雷达为4d毫米波雷达。
11.作为本发明的第二个方面，提供一种基于毫米波雷达的目标朝向计算系统，包括：第一获取模块，用于获取毫米波雷达采集的车辆周围目标的当前帧点云信息，其中所述车辆周围目标的当前帧点云信息包括当前帧的车辆周围目标点相对毫米波雷达的角度、径向速度和距离信息；第一提取模块，用于依据所述车辆周围目标的当前帧点云信息和车辆自身速度信息，将当前帧的车辆周围目标划分为对地运动目标和对地静止目标，并从所述车辆周围目标的当前帧点云信息中提取出对地运动目标的当前帧点云信息；聚类追踪模块，用于对所述对地运动目标的当前帧点云信息进行聚类追踪，以得到当前帧所有对地运动目标中的有效运动目标；第二提取模块，用于对当前帧的所述有效运动目标进行边缘点提取，得到当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息；第一计算模块，用于根据当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息，计算当前帧的有效运动目标的第一朝向信息。
12.进一步地，还包括第二获取模块、第二计算模块以及第三计算模块；第二获取模块，用于获取当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，以及获取上一帧的有效运动目标的朝向信息；第二计算模块，用于根据所述当前帧的有效运动目标的第一朝向信息和所述当前
帧的有效运动目标两端的运动速度信息，计算当前帧的有效运动目标的第二朝向信息以及预测下一帧的有效运动目标的朝向信息；第三计算模块，用于根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息。
13.进一步地，所述第三计算模块具体用于，将所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息进行比较，根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息三者之间的比较结果判断当前帧的有效运动目标的真实朝向信息；如果三者之间的差值不超过设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息；如果所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息与所述上一帧的有效运动目标的朝向信息之间的差值超过所述设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述上一帧的有效运动目标的朝向信息。
14.进一步地，所述聚类追踪模块具体用于，通过基于密度的dbscan聚类算法对所述对地运动目标进行聚类，以及通过动态卡尔曼滤波对所述对地运动目标进行轨迹提取；满足dbscan聚类算法密度要求阈值并且在规定的一段时间内由连续的轨迹被追踪到的对地运动目标点簇被视为有效运动目标。
15.进一步地，所述毫米波雷达为4d毫米波雷达。
16.本发明提供的基于毫米波雷达的目标朝向计算方法及系统具有以下优点：1、仅利用毫米波雷达进行道路可行驶区域的计算，无需其他传感器配合，不受天气、光线、地面影响，抗干扰性好、稳定性高、鲁棒性强，更具适用性；2、利用对毫米波雷达输出的点云信息，在提取出的目标边缘点速度信息的基础上，辅助判断目标朝向；3、利用毫米波雷达对目标的轨迹探测辅助判断目标前后帧朝向，从而提升可行驶区域判别的准确性。
附图说明
17.附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
18.图1为本发明中坐标系的示意图。
19.图2为本发明基于毫米波雷达的目标朝向计算方法的流程图。
20.图3为本发明基于毫米波雷达的目标朝向计算方法的具体实施方式流程图。
具体实施方式
21.为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的基于毫米波雷达的目标朝向计算方法及系统其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。显然，所描述的实施例为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造
性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
22.如图1所示，为本发明中坐标系的示意图。平行于车头的方向为x方向，且左边为负方向，右边为正方向，垂直于车头的方向为y方向，前面是正方向，后面是负方向。本发明所涉及的毫米波雷达装置安装于车辆的前保险杠位置。
23.在本实施例中提供了一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法，如图2所示，所述基于毫米波雷达的目标朝向计算方法包括：步骤s1：获取毫米波雷达采集的车辆周围目标的当前帧点云信息，其中所述车辆周围目标的当前帧点云信息包括当前帧的车辆周围目标点相对毫米波雷达的角度、径向速度和距离信息；需要说明的是，雷达开始工作。雷达的工作模式是周期性的，雷达系统包括信号发射、信号接收、信号处理等模块，最终得到目标的点云信息，包括目标点相对毫米波雷达的角度、径向速度和距离等信息。以上模块完成一次的持续时间称为帧。在雷达的运行过程中会不停循环重复。
24.步骤s2：依据所述车辆周围目标的当前帧点云信息和车辆自身速度信息，将当前帧的车辆周围目标划分为对地运动目标和对地静止目标，并从所述车辆周围目标的当前帧点云信息中提取出对地运动目标的当前帧点云信息；步骤s3：对所述对地运动目标的当前帧点云信息进行聚类追踪，以得到当前帧所有对地运动目标中的有效运动目标；为了筛选出所有有效的运动目标，此处通过基于密度的dbscan聚类算法对所述对地运动目标进行聚类，以及通过动态卡尔曼滤波对所述对地运动目标进行轨迹提取；只有满足dbscan聚类算法密度要求阈值并且在规定的一段时间内由连续的轨迹被追踪到的对地运动目标点簇才会被视为有效运动目标。
25.步骤s4：对当前帧的所述有效运动目标进行边缘点提取，得到当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息；其中，当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息包括纵向坐标、横向坐标、俯仰角度以及运动速度信息；步骤s5：根据当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息，计算当前帧的有效运动目标的第一朝向信息。
26.具体地，通过旋转卡壳算法计算目标的边缘点信息俯视多边形的最小外接矩阵，并进行目标的第一朝向判断。
27.旋转卡壳算法在此处的应用依据是：对于多边形p的一个外接矩形存在一条与原多边形的边共线。此时利用旋转卡壳算法，将目标的边缘点云多边形视为拥有两对和x和y方向上四个端点相切的切线，而这四条线已经确定了一个多边形的外接矩形。旋转该矩形直至与多边形的一条边重合，然后计算并保存现在矩形的面积。如此重复旋转遍历直至旋转角度大于90
°
，然后输出面积最小矩形的坐标，也就是目标的第一朝向。需要注意的是，此时目标的第一朝向由两种可能，所以需要进行下面的步骤来进一步确定目标的真实朝向。
28.优选地，如图3所示，所述步骤s5之后，还包括：获取当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，以及获取上一帧的有效运动目标的朝向信息；需要说明的是，通过比较有效运动目标最远点与最近点的速度差距，结合有效运
动目标坐标信息，根据毫米波雷达的工作原理，同一目标的两端的速度会有根据目标大小变化的不同，在结合了之前一定帧数累计的速度信息之后可以进行辅助判断。
29.根据所述当前帧的有效运动目标的第一朝向信息和所述当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，计算当前帧的有效运动目标的第二朝向信息以及预测下一帧的有效运动目标的朝向信息；根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息。
30.具体地，如图3所示，所述根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息，还包括：将所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息进行比较，根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息三者之间的比较结果判断当前帧的有效运动目标的真实朝向信息；如果三者之间的差值不超过设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息；如果所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息与所述上一帧的有效运动目标的朝向信息之间的差值超过所述设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述上一帧的有效运动目标的朝向信息，同时保存所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息。
31.需要说明的是，如果接下来一定数量帧数中的有效运动目标的朝向信息与所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息之间的差值小于所述设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息更改为所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息。
32.优选地，所述毫米波雷达为4d毫米波雷达。
33.作为本发明的另一实施例，提供一种基于毫米波雷达的目标朝向计算系统，其中，包括：第一获取模块，用于获取毫米波雷达采集的车辆周围目标的当前帧点云信息，其中所述车辆周围目标的当前帧点云信息包括当前帧的车辆周围目标点相对毫米波雷达的角度、径向速度和距离信息；第一提取模块，用于依据所述车辆周围目标的当前帧点云信息和车辆自身速度信息，将当前帧的车辆周围目标划分为对地运动目标和对地静止目标，并从所述车辆周围目标的当前帧点云信息中提取出对地运动目标的当前帧点云信息；聚类追踪模块，用于对所述对地运动目标的当前帧点云信息进行聚类追踪，以得到当前帧所有对地运动目标中的有效运动目标；第二提取模块，用于对当前帧的所述有效运动目标进行边缘点提取，得到当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息；第一计算模块，用于根据当前帧的所述有效运动目标的边缘点信息，计算当前帧的有效运动目标的第一朝向信息。
34.优选地，还包括第二获取模块、第二计算模块以及第三计算模块；第二获取模块，用于获取当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，以及获取上一帧的有效运动目标的朝向信息；第二计算模块，用于根据所述当前帧的有效运动目标的第一朝向信息和所述当前帧的有效运动目标两端的运动速度信息，计算当前帧的有效运动目标的第二朝向信息以及预测下一帧的有效运动目标的朝向信息；第三计算模块，用于根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息，计算得到当前帧的有效运动目标的真实朝向信息。
35.优选地，所述第三计算模块具体用于，将所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息进行比较，根据所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息、上一帧的有效运动目标的朝向信息以及下一帧的有效运动目标的朝向信息三者之间的比较结果判断当前帧的有效运动目标的真实朝向信息；如果三者之间的差值不超过设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息；如果所述当前帧的有效运动目标的第二朝向信息与所述上一帧的有效运动目标的朝向信息之间的差值超过所述设定阈值，则所述当前帧的有效运动目标的真实朝向信息为所述上一帧的有效运动目标的朝向信息。
36.优选地，所述聚类追踪模块具体用于，通过基于密度的dbscan聚类算法对所述对地运动目标进行聚类，以及通过动态卡尔曼滤波对所述对地运动目标进行轨迹提取；满足dbscan聚类算法密度要求阈值并且在规定的一段时间内由连续的轨迹被追踪到的对地运动目标点簇被视为有效运动目标。
37.优选地，所述毫米波雷达为4d毫米波雷达。
38.本发明提供了一种基于毫米波雷达的目标朝向计算方法，基于毫米波雷达的单传感器进行目标朝向计算，能够通过提取目标边缘点信息以及前后帧、速度判断目标朝向。利用毫米波雷达，相比激光雷达节约了成本，又不像摄像头受天气、光照条件等影响。并且利用雷达探测目标形成稳定轨迹的特点，提高了目标朝向计算的准确性。
39.以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。