[發明專利]基于車載毫米波雷達的前方物體運動狀態估計及分類方法

有效

• 申請號: 201510085048.1
• 申請日: 2015-02-17
• 公開（公告）號: CN104635233B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發明（設計）人: 郭健;范達;于泳
• 申請（專利權）人: 蘇州安智汽車零部件有限公司
• 主分類號: G01S13/93
• 分類號: G01S13/93
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司32206
• 代理人: 呂書桁

技術領域

本發明申請屬于雷達技術領域，涉及前方物體運動狀態估計及分類，可用于先進駕駛員輔助系統。

背景技術

近年來，先進駕駛員輔助系統ADAS已成為汽車安全技術的研究熱點。目前其主要包含自適應巡航控制系統、車道偏離預警系統、前方防碰撞預警系統等。先進駕駛員輔助系統及雷達和計算機視覺等先進信息傳感技術作為基礎，提高了駕駛員的駕駛舒適性和車輛行駛安全性。

毫米波雷達被廣泛應用于駕駛員輔助系統中，用于測量前方中遠距離內的車輛、障礙物等目標。對于連續波毫米波雷達，其測速原理基本是：發射機產生連續高頻等幅波，其頻率在時間上進行周期性變化。在雷達波傳播至目標再經目標反射返回天線的這段時間內，此時發射機的頻率相較回波頻率已經有了變化，因此在混頻器輸出端變出現了差頻電壓。該差頻電壓直接與雷達和前方目標之間的相對距離相關。而當兩者之間相對速度不為0，由于多普勒效應，回波頻率與發射機頻率在前述由相對距離引起的差頻的基礎上還會有頻率差值變化，而該差頻直接與兩者相對速度有關。但是，相對距離與相對速度的直接測量基于車載毫米波雷達坐標系，直接測量的前方物體運動狀態無法直接用于駕駛輔助系統，因此需要對前方物體運動狀態進行實時準確地估計。

汽車狀態參數估計早已廣泛用于汽車各類控制系統當中。早期在汽車穩定性控制系統(Electronic Stability Program，ESP)研究中，利用低成本的輪速、橫擺角速度等車輛信息，再利用卡爾曼濾波估計算法，對汽車質心側偏角、路面附著系數等難以直接測量或測量成本較高的車輛信息進行估計，并用于穩定性控制系統。除了使用經典卡爾曼濾波估計算法，還引入了粒子濾波、自適應卡爾曼濾波等狀態估計算法。因此，本申請在雷達直接測量的前方物體運動狀態信息的基礎上，利用自適應卡爾曼濾波估計算法對前方物體基于大地坐標的運動狀態進行實時準確估計。

現有雷達前方物體分類大多是根據其屬性進行分類，如分成輪式車輛、履帶車輛、行人、樹木等。

發明內容

本發明的目標在于克服上述已有技術的不足，提出一種基于車載毫米波雷達的前方物體運動狀態估計及分類方法，以提高前方物體運動狀態的估計及分類準確性。

本發明的上述第一個目的得以實現的技術方案是：基于車載毫米波雷達的前方物體運動狀態估計方法，其特征在于：基于車載毫米波雷達所直接測量的有限前方物體運動的側向速度信息，建立前方物體在大地坐標系下的運動方程，利用自適應卡爾曼濾波估計算法，實時準確地估計前方物體運動狀態。

進一步地，包括如下步驟：

I、通過車載毫米波雷達映射前方物體在大地坐標系下的運動方程為：

上式中，為前方物體的加速度，為前方物體的速度，x_{obj_R}(t)為前方物體的距離；

II、表征前方物體的運動方程：

其中Λ為單一坐標軸上物體運動狀態系統矩陣；B為過程噪聲矩陣；w(t)＝[w_x(t)，w_y(t)]^T，w_x(t)～N(0，σ_wx²)，w_y(t)～N(0，σ_wy²)是相互獨立的隨機白噪聲過程；

前方物體側縱向運動方程的離散時間模型為：

x_k+1＝diag[Φ，Φ]x_k+diag[G，G]w_k

前方物體運動狀態的觀測方程為：

z(t)＝Cx(t)+v(t)

其中，z(t)為觀測矩陣；C為輸出狀態矩陣；v(t)＝[v_x(t)，v_x(t)，v_y(t)]^T，v(t)～N(0，R)為高斯白噪聲過程；

前方物體運動狀態觀測方程離散時間模型為：

z_k＝Cx_k+v_k，其中，z_k為觀測向量；v_k為高斯白噪聲序列；