基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法与流程

1.本发明属于障碍物检测技术领域，尤其涉及基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法。


背景技术：

2.变道过程中往往由于左右后视镜存在肉眼看不到后侧车辆的盲区造成的，特别是夜间行车和雨雾等恶劣天气行车，变道引起的事故会更加频繁。所以更多的车辆加装了盲点监测变道辅助雷达系统，它通过雷达传感器来监控我方车辆侧后方的区域，可以在一定范围内探测到邻近车道上其它的车辆当前坐标信息、车辆行驶速度和车辆行驶方向。但是，在车辆左侧附近存在金属护栏或绿化带等障碍物的场景下，雷达传播过程中会产生漫发射，多次反射和折射等电磁多径传播方式使得雷达天线接收端大概率出现虚假点云目标导致误报。


技术实现要素：

3.针对上述问题，为了有效抑制金属护栏或绿化带等障碍物产生的多径虚警影响，本发明提出了一种双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法。它采用双子帧模式，两个子帧有着不同的最高检测距离和速度，雷达可实时收发的近距10m和远距80m两种波形配置的电磁波。近距10m配置有着较高的距离分辨率和点云数量，而远距80m配置有着较远的探测距离和速度分辨率。雷达系统可实时调用双子帧数据进行障碍物识别处理，两者相辅相成互为补充,这种预警方法可以显著的增强雷达环境适应性和稳定性。
4.本发明公开的基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，包括以下步骤：s1：配置毫米波双子帧雷达波形，通过天线收发电磁波，计算原始信号的往返时间来得到目标物距离，得到雷达的一维距离像数据；s2：根据多发多收雷达体制的原理，计算不同接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差，得到目标的空间坐标信息，最终形成雷达距离方位谱；s3：将雷达的雷达距离方位谱进行cfar恒虚警检测处理，可分别输出有效的近距10m和远距80m的目标点云数据；s4：基于近距10m和远距80m两种波形配置点云分别进行障碍物识别处理，两种识别结果执行“或”操作得到总障碍物识别处理结果，输出并存储点云中障碍物相对雷达横坐标x_obstacle；s5：当目标触发预警条件时，根据横坐标x_obstacle推算出障碍物的位置，过滤数据中障碍物外侧的无效数据目标点云，只保留障碍物内侧的目标点云。
5.进一步地，步骤s4包括：步骤s41：根据雷达算法并行轮询10m配置和80m配置子帧中的点云；步骤s42：从原始点云中筛选出符合条件的点云集合；步骤s43：分别进行10m和80m配置障碍物识别处理，如果10m配置子帧点云满足上
述10m配置障碍物识别的条件时将10m配置障碍物标志位置1，否则置0；同理，80m配置子帧点云满足上述80m配置障碍物识别的条件时将80m配置障碍物标志位置1，否则置0；步骤s44：障碍物识别处理，存储满足上述条件的点云，10m和80m配置两种识别结果执行“或”操作，即只要有一种识别结果置1时，障碍物识别标志位置1；当两种识别结果都置0时，障碍物识别标志位置0；步骤s45，根据步骤s44存储满足障碍物条件的点云集合进行聚类平均，并且计算出障碍物相对雷达的横向距离和纵向距离，最后输出障碍物相对雷达的横坐标x_obstacle。
6.进一步地，所述从原始点云中筛选出符合条件的点云集合，其中，10m配置障碍物识别的条件为：当车速《10m/s且10m配置子帧点云速度与车速之差小于1m/s；并且，点云能量大于30db且坐标满足0.8m《=x《=1.5m，1m《=y《=6m；并且，点云的个数》2且y的展宽ymax-ymin》1m；满足80m配置障碍物识别的条件：点云速度与车速之差小于2m/s；并且，点云能量大于20db且坐标满足0.5m《=x《=2.5m，1m《=y《=15m；并且，点云的个数》3，y的展宽ymax-ymin》5m。
7.进一步地，步骤s5包括：步骤s51：当目标满足预警条件时，预警标志位置1；步骤s52：判断障碍物标志位是否置1，当雷达识别到障碍物标志位置1时，将当前帧数据存入缓存，随时间逐渐积累成10帧滚动滑窗数据；当雷达识别到障碍物标志位置0时，雷达系统直接打开报警灯预警；步骤s53：判断当前帧的报警目标点云横坐标是否小于x_obstacle，如果，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯,预警标志位和障碍物标志位置0；步骤s54：判断此刻缓存中连续10帧数据是否满足障碍物标志位置1的次数大于5，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯，预警标志位和障碍物标志位置0；步骤s55：满足上述步骤s52，步骤s53和步骤s54条件时，雷达系统打开报警灯进行预警。
8.本发明的有益效果如下：障碍物识别处理算法复杂度低，运算速度快，节约硬件内存空间；通过相辅相成的近距10m（测距精度高）和远距80m（测速精度高）双子帧数据进行障碍物识别处理，可稳定有效的输出并存储满足识别条件的点云坐标计算出障碍物相对雷达的位置；障碍物识别与雷达预警：根据总障碍物识别的10帧的滑窗结果，滤除数据中障碍物外侧的无效数据目标点云，只会对障碍物内侧的点云目标进行预警，该方法可抑制障碍物外侧对向车辆多径产生的无效误报同时也能探测到穿过障碍物内侧的两轮车和人目标。
附图说明
9.图1本发明基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法流程图；
图2 双子帧障碍物识别处理流程图；图3 障碍物识别与雷达预警流程图；图4 障碍物识别与预警区域示意图。
具体实施方式
10.下面结合附图对本发明作进一步的说明，但不以任何方式对本发明加以限制，基于本发明教导所作的任何变换或替换，均属于本发明的保护范围。
11.本发明包括有如以下主要步骤，如图1所示：第一步，雷达原始信号预处理：配置毫米波双子帧雷达波形，通过天线收发电磁波，计算原始信号的往返时间来得到目标物距离，得到雷达的一维距离像数据。目标的在雷达电波作用下，产生后向散射的电波称为雷达回波。严格计算雷达回波时比较复杂的，当目标尺寸大于雷达波长，即雷达工作在光学区(一般目标对微波雷达均满足这一条件)时，则目标可用散射点模型近似表示，特别是对一些金属目标，可以用分布在目标表面的一系列散射点表示各处对电波后向散射强度。视角变化对距离像波形影响最敏感的因素还在于位于同一距离单元的子回波是以向量相加的，雷达对目标的微小变化，会使在同一距离单元内横向位置不同的散射点的径向距离差改变，从而使两者的子回波的相位差发生显著变化。一维距离像随视角变化具有峰值位置缓变性和峰值幅度快变性可作为目标识别的基础。
12.第二步，高精度解角处理：根据多发多收雷达体制的原理，计算不同接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差，得到目标的空间坐标信息，最终形成雷达距离方位谱。
13.距离方位谱计算如下：；为空间协方差矩阵，f ()表示空间谱算法，a(θ)为导向矢量，θ为目标方位角。
14.第三步，cfar恒虚警检测：将雷达的雷达距离方位谱进行cfar恒虚警检测处理，可分别输出有效的近距10m和远距80m的目标点云数据。
15.第四步，双子帧障碍物识别处理：基于近距10m和远距80m两种波形配置点云分别进行障碍物识别处理，两种识别结果执行“或”操作得到总障碍物识别处理结果，输出并存储点云中障碍物相对雷达横坐标x_obstacle。算法详细步骤如图2所示。
16.步骤1，首先雷达算法并行轮询10m配置和80m配置子帧中的点云；步骤2，接着从原始点云中筛选出符合条件的点云集合，其中10m配置障碍物识别的条件：1.当车速《10m/s且10m配置子帧点云速度与车速之差是否小于1m/s；2.点云能量大于30db且坐标满足0.8m《=x《=1.5m，1m《=y《=6m；3.点云的个数》2且y的展宽ymax-ymin》1m；满足80m配置障碍物识别的条件：1.点云速度与车速之差是否小于2m/s；2.点云能量大于20db且坐标满足0.5m《=x《=2.5m，1m《=y《=15m；3.点云的个数》3，y的展宽ymax-ymin》5m；
步骤3，然后分别进行10m和80m配置障碍物识别处理，如果10m配置子帧点云满足上述10m配置障碍物识别的条件时将10m配置障碍物标志位置1，否则置0；同理，80m配置子帧点云满足上述80m配置障碍物识别的条件时将80m配置障碍物标志位置1，否则置0；步骤4，障碍物识别处理，存储满足上述条件的点云，10m和80m配置两种识别结果执行“或”操作，也就是只要有一种识别结果置1时，障碍物识别标志位置1；当两种识别结果都置0时，障碍物识别标志位置0；步骤5，根据步骤4存储满足障碍物条件的点云集合进行聚类平均，并且计算出障碍物相对雷达的横向距离和纵向距离，最后输出障碍物相对雷达的横坐标x_obstacle。
17.第五步，障碍物识别与雷达预警：当目标触发预警条件时，增加障碍物识别判断功能，根据横坐标x_obstacle推算出障碍物的位置，过滤数据中障碍物外侧的无效数据目标点云（没有威胁的对向车无需报警），只保留障碍物内侧的目标点云。算法详细步骤如图3所示，预警障碍物识别与预警区域如图4所示。
18.步骤1，当目标满足预警条件时，预警标志位置1；步骤2，判断障碍物标志位是否置1，当雷达识别到障碍物标志位置1时，将当前帧数据存入缓存，随时间逐渐积累成10帧滚动滑窗数据；当雷达识别到障碍物标志位置0时，雷达系统直接打开报警灯预警；步骤3，判断当前帧的报警目标点云横坐标是否小于x_obstacle，如果，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯,预警标志位和障碍物标志位置0；步骤4，判断此刻缓存中连续10帧数据是否满足障碍物标志位置1的次数大于5，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯,预警标志位和障碍物标志位置0；步骤5，满足上述步骤2，步骤3和步骤4条件时，雷达系统打开报警灯进行预警。
19.本发明的有益效果如下：障碍物识别处理算法复杂度低，运算速度快，节约硬件内存空间；通过相辅相成的近距10m（测距精度高）和远距80m（测速精度高）双子帧数据进行障碍物识别处理，可稳定有效的输出并存储满足识别条件的点云坐标计算出障碍物相对雷达的位置；障碍物识别与雷达预警：根据总障碍物识别的10帧的滑窗结果，滤除数据中障碍物外侧的无效数据目标点云，只会对障碍物内侧的点云目标进行预警，该方法可抑制障碍物外侧对向车辆多径产生的无效误报同时也能探测到穿过障碍物内侧的两轮车和人目标。
20.本文所使用的词语“优选的”意指用作实例、示例或例证。本文描述为“优选的”任意方面或设计不必被解释为比其他方面或设计更有利。相反，词语“优选的”的使用旨在以具体方式提出概念。如本技术中所使用的术语“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即，除非另外指定或从上下文中清楚，“x使用a或b”意指自然包括排列的任意一个。即，如果x使用a；x使用b；或x使用a和b二者，则“x使用a或b”在前述任一示例中得到满足。
21.而且，尽管已经相对于一个或实现方式示出并描述了本公开，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本公开包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件(例如元件等)执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能(例如其在功能上是等价的)的任意组件(除非另外指示)，即使在结构上与执行本文所示的本公开
的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本公开的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
22.本发明实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以多个或多个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。上述的各装置或系统，可以执行相应方法实施例中的存储方法。
23.综上所述，上述实施例为本发明的一种实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、代替、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：配置毫米波双子帧雷达波形，通过天线收发电磁波，计算原始信号的往返时间来得到目标物距离，得到雷达的一维距离像数据；s2：根据多发多收雷达体制的原理，计算不同接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差，得到目标的空间坐标信息，最终形成雷达距离方位谱；s3：将雷达的雷达距离方位谱进行cfar恒虚警检测处理，分别输出有效的近距10m和远距80m的目标点云数据；s4：基于近距10m和远距80m两种波形配置点云分别进行障碍物识别处理，两种识别结果执行“或”操作得到总障碍物识别处理结果，输出并存储点云中障碍物相对雷达横坐标x_obstacle；s5：当目标触发预警条件时，根据横坐标x_obstacle推算出障碍物的位置，过滤数据中障碍物外侧的无效数据目标点云，只保留障碍物内侧的目标点云。2.根据权利要求1所述的基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，其特征在于，步骤s4包括：步骤s41：根据雷达算法并行轮询10m配置和80m配置子帧中的点云；步骤s42：从原始点云中筛选出符合条件的点云集合；步骤s43：分别进行10m和80m配置障碍物识别处理，如果10m配置子帧点云满足上述10m配置障碍物识别的条件时将10m配置障碍物标志位置1，否则置0；同理，80m配置子帧点云满足上述80m配置障碍物识别的条件时将80m配置障碍物标志位置1，否则置0；步骤s44：障碍物识别处理，存储满足上述条件的点云，10m和80m配置两种识别结果执行“或”操作，即只要有一种识别结果置1时，障碍物识别标志位置1；当两种识别结果都置0时，障碍物识别标志位置0；步骤s45，根据步骤s44存储满足障碍物条件的点云集合进行聚类平均，并且计算出障碍物相对雷达的横向距离和纵向距离，最后输出障碍物相对雷达的横坐标x_obstacle。3.根据权利要求2所述的基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，其特征在于，所述从原始点云中筛选出符合条件的点云集合，其中，10m配置障碍物识别的条件为：当车速<10m/s且10m配置子帧点云速度与车速之差小于1m/s；并且，点云能量大于30db且坐标满足0.8m<=x<=1.5m，1m<=y<=6m；并且，点云的个数>2且y的展宽ymax-ymin>1m；满足80m配置障碍物识别的条件：点云速度与车速之差小于2m/s；并且，点云能量大于20db且坐标满足0.5m<=x<=2.5m，1m<=y<=15m；并且，点云的个数>3，y的展宽ymax-ymin>5m。4.根据权利要求3所述的基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，其特征在于，步骤s5包括：步骤s51：当目标满足预警条件时，预警标志位置1；步骤s52：判断障碍物标志位是否置1，当雷达识别到障碍物标志位置1时，将当前帧数据存入缓存，随时间逐渐积累成10帧滚动滑窗数据；当雷达识别到障碍物标志位置0时，雷达系统直接打开报警灯预警；
步骤s53：判断当前帧的报警目标点云横坐标是否小于x_obstacle，如果，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯,预警标志位和障碍物标志位置0；步骤s54：判断此刻缓存中连续10帧数据是否满足障碍物标志位置1的次数大于5，满足条件进入下一步，否则，关闭报警灯，预警标志位和障碍物标志位置0；步骤s55：满足上述步骤s52，步骤s53和步骤s54条件时，雷达系统打开报警灯进行预警。

技术总结
本发明属于雷达技术领域，公开了基于双子帧障碍物识别的雷达盲区预警方法，包括步骤：得到雷达的一维距离像数据；计算不同接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差，形成雷达距离方位谱；将雷达距离方位谱进行CFAR恒虚警检测处理，可分别输出有效的近距和远距目标点云数据；基于两种波形配置点云进行障碍物识别处理，两种识别结果执行“或”操作得到总障碍物识别处理结果，输出并存储点云中障碍物相对雷达横向距离；当目标触发预警条件时，根据横坐标推算出障碍物的位置，只保留障碍物内侧的目标点云。本发明通过近距和远距双子帧数据进行障碍物识别处理，可计算出障碍物相对雷达的位置。置。置。


技术研发人员：杨博 孟钊 王荣强 虢俊
受保护的技术使用者：长沙莫之比智能科技有限公司
技术研发日：2023.06.27
技术公布日：2023/8/1