[发明专利]毫米波雷达的无参照物自标定方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种毫米波雷达的无参照物自标定方法，其特征在于，包括：

车辆在实际道路的行驶过程中，采集目标雷达探测到的多帧数据，并从所述多帧数据的每帧数据中确定静态反射点的位置；

根据每帧数据中各静态反射点的位置，识别各静态反射点对应的直线；

计算每条直线与雷达法线的夹角，以及每条直线的夹角的概率密度；

采用滑动窗口的方法，选择概率密度满足要求的直线的夹角作为所述目标雷达的偏置角度；

按照所述偏置角度对所述目标雷达进行自标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每条直线的夹角的概率密度，包括：

将设定角度范围按照设定粒度划分为多个区间；

计算夹角落在每个区间内的次数；

根据所述次数计算夹角的概率密度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择概率密度满足要求的直线的夹角作为所述目标雷达的偏置角度，包括：

构造第一滑动窗口和第二滑动窗口，所述第一滑动窗口的尺寸大于所述第二滑动窗口；

将所述第一滑动窗口在夹角的概率密度曲线上滑动，选择窗口覆盖面积最大的第一角度范围；

将所述第二滑动窗口在所述第一角度范围的概率密度曲线上滑动，选择窗口覆盖面积最大的第二角度范围；

根据所述第二角度范围确定所述目标雷达的偏置角度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多帧数据的每帧数据中确定静态反射点的位置，包括：

在每帧数据采集时，获取所述车辆的车速和横摆角速度；

如果所述车速在设定车速阈值以上，且横摆角速度在设定角速度范围内，从该帧数据中确定静态反射点的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述偏置角度对所述目标雷达进行自标定，包括：

将所述偏置角度上传至云平台，以供所述云平台判断所述偏置角度是否满足调整条件；如果满足调整条件，向车辆下发调整指令；

响应所述调整指令，按照所述偏置角度对所述目标雷达进行软件自标定。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每帧数据中各静态反射点的位置，识别各静态反射点对应的直线，包括：

确定每帧数据中各静态反射点的位置在笛卡尔坐标系下的点坐标；

采用查表的方式，根据笛卡尔坐标系到极坐标系的转换公式，将笛卡尔坐标系下的点坐标映射到极坐标系下，得到直线在极坐标系下的角度，作为相对于雷达法线的夹角；

其中，所述表存储有极坐标系下角度与三角函数值的对应关系。

7.一种毫米波雷达的无参照物自标定装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于车辆在实际道路的行驶过程中，采集目标雷达探测到的多帧数据，并从所述多帧数据的每帧数据中确定静态反射点的位置；

识别模块，用于根据每帧数据中各静态反射点的位置，识别各静态反射点对应的直线；

计算模块，用于计算每条直线相对于雷达法线的偏置角度，以及每条直线的偏置角度的概率密度；

选择模块，用于采用滑动窗口的方法，选择概率密度满足要求的直线的偏置角度作为所述目标雷达的偏置角度；

标定模块，用于按照所述偏置角度对所述目标雷达进行自标定。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述选择模块包括：

构造单元，用于构造第一滑动窗口和第二滑动窗口，所述第一滑动窗口的尺寸大于所述第二滑动窗口；

第一滑动单元，用于将所述第一滑动窗口在夹角的概率密度曲线上滑动，选择窗口覆盖面积最大的第一角度范围；

第二滑动单元，用于将所述第二滑动窗口在所述第一角度范围的概率密度曲线上滑动，选择窗口覆盖面积最大的第二角度范围；

确定单元，用于根据所述第二角度范围确定所述目标雷达的偏置角度。