[发明专利]一种目标运动状态判别方法及系统

说明书

本发明公开了一种目标运动状态判别方法及系统，应用于车载雷达，方法包括：根据预先建立的一元关系式，计算获得雷达检测点相对车辆的标量运动速度，一元关系式用于表征标量运动速度与多普勒速度、方位角、以及车载雷达的雷达安装角度之间的运算关系；对标量运动速度进行直方图统计，利用频数统计结果计算静止雷达检测点相对车辆的标量估计速度；根据标量估计速度判别每个雷达检测点的运动状态。本发明在无需智能驾驶系统向车载雷达输入车身运动速度的前提下，实现对车载雷达的雷达检测点运动状态的自适应判别，且运算性能稳定，有较高的工程实用价值。

技术领域

本发明涉及车载雷达技术领域，特别是涉及一种目标运动状态判别方法及系统。

背景技术

车载雷达由于其对目标较好的测速能力和对雨雾较好的穿透能力，成为智能驾驶方案中不可替代的传感器选择。对智能驾驶决策而言，雷达检测到的物体的运动状态是进行决策时主要的考量因素。由于通常会认为运动的目标比静止的目标更有危险性，因此大量静止目标作为雷达“杂波”通常会被雷达检测到，对运动目标形成干扰，而且也会占用车载雷达有限的处理运算硬件资源。所以，车载雷达需要完成的主要工作是对检测到的目标的运动状态(包括运动和静止)进行判别。

传统雷达一般是固定放置，其本身是绝对静止的，可以通过测量检测到的目标的多普勒速度来判断该目标与雷达是否存在相对运动，从而判断目标的运动状态。但是，对于车载雷达由于其本身是随车辆进行运动的，上述方案已经不适用。目前应用的方式是由智能驾驶控制系统输出车辆自身的运动状态到雷达传感器，雷达传感器根据已有先验信息与目标的测量信息进行对比判别，但这需要实现智能驾驶控制系统与雷达的双向通讯，会提高系统的复杂度，并占用信号传输资源。针对上述问题，现有技术中基于随机采样一致性算法或者最小二乘意义下的矩阵计算静止目标的估计速度，根据估计速度和目标的测量信息进行运动状态判别，但是由于上述方案通过随机抽样进行参数估计，运算性能很不稳定，实用价值较低。

发明内容

针对于上述问题，本发明提供一种目标运动状态判别方法及系统，在无需智能驾驶系统向车载雷达输入车身运动速度的前提下，实现对雷达检测点运动状态的自适应判别，且运算性能稳定，有较高的工程实用价值。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种目标运动状态判别方法，应用于车载雷达，所述方法包括：

根据预先建立的一元关系式，计算获得雷达检测点相对车辆的标量运动速度，所述一元关系式用于表征标量运动速度与多普勒速度、方位角、以及所述车载雷达的雷达安装角度之间的运算关系；

对计算出的标量运动速度进行直方图统计，利用频数统计结果计算静止雷达检测点相对车辆的标量估计速度；

根据所述标量估计速度判别每个雷达检测点的运动状态。

可选地，所述一元关系式包括第一关系式和第二关系式，所述第一关系式用于表征多普勒速度与方位角之间的运算关系，所述第二关系式用于表征所述车载雷达的雷达安装角度与方位角之间的运算关系，所述第一关系式和所述第二关系式的比值为所述标量运动速度，其中，所述根据预先建立的一元关系式，计算获得雷达检测点相对车辆的标量运动速度，包括：

根据所述第一关系式计算获得每个雷达检测点的速度分子量；

根据所述第二关系式计算获得每个雷达检测点的速度分母量；

筛选出速度分母量的绝对值大于分母门限值的雷达检测点；

计算筛选出的雷达检测点相对车辆的标量运动速度。

可选地，所述根据预先建立的一元关系式，计算获得雷达检测点相对车辆的标量运动速度，还包括：

判断筛选出的雷达检测点的数量是否大于检测点数量阈值；