本發(fā)明涉及車輛安全，尤其涉及一種基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法、裝置及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在車輛安全領(lǐng)域，由于毫米波雷達（millimeter-wave?radar，mmw?radar）能夠提供車輛周圍物體的精確坐標(biāo)和速度信息，這些信息對于實現(xiàn)車輛的自適應(yīng)巡航控制、碰撞預(yù)警、自動緊急制動等功能至關(guān)重要，因此，毫米波雷達因其出色的環(huán)境適應(yīng)性和測量精度而被廣泛應(yīng)用于車輛的輔助駕駛系統(tǒng)。

2、然而，毫米波雷達在測量車輛的速度時存在一定的誤差，這些誤差可能由毫米波雷達的動態(tài)范圍限制、雷達波反射強度的不穩(wěn)定性，以及周圍環(huán)境中的障礙物干擾等因素引起。此外，由于車輛在行駛過程中的動態(tài)變化，對雷達測量數(shù)據(jù)的處理和分析也提出了更高的要求，目前已有的基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)處理方法在處理速度和計算復(fù)雜性方面仍然存在局限性。

3、為了提高車輛運動狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確性，有必要提供一種新的基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法，以此來確保車輛預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提出了一種基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法、裝置及介質(zhì)，以解決目前基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)處理方法在處理速度和計算復(fù)雜性方面仍然存在局限性的問題。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

3、根據(jù)第一方面，本發(fā)明實施例提供一種基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法，所述方法包括：

4、獲取車載的毫米波雷達回傳的回波信號；所述回波信號包括車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)、雷達反射截面積參數(shù)以及車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)和雷達反射截面積參數(shù)的回傳時間節(jié)點；

5、根據(jù)車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)以及雷達反射截面積參數(shù)對回波信號進行過濾處理，過濾掉回波信號中的異常值，得到過濾后的回波信號；

6、根據(jù)回傳時間節(jié)點從所述回波信號中提取坐標(biāo)變換信號，利用所述坐標(biāo)變換信號進行離散小波變換，提取所述車輛坐標(biāo)參數(shù)中的高頻分量和低頻分量并根據(jù)所述高頻分量和所述低頻分量確定坐標(biāo)方向上的坐標(biāo)變換速度；所述坐標(biāo)變換信號包含連續(xù)相鄰幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)，所述坐標(biāo)變換信號中最前一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)與最后一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)相差第一預(yù)設(shè)幀數(shù)，且所述坐標(biāo)變換信號中最后一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)為所述回波信號中距離當(dāng)前時間節(jié)點最近的一幀所述車輛坐標(biāo)參數(shù)，所述第一預(yù)設(shè)幀數(shù)的數(shù)值是根據(jù)車輛的駕駛場景確定的；

7、根據(jù)車輛的駕駛場景確定修正參數(shù)，利用坐標(biāo)變換速度以及修正參數(shù)對車輛速度參數(shù)進行修正，得到車輛當(dāng)前時間節(jié)點的當(dāng)前實際速度，并根據(jù)所述當(dāng)前實際速度確定車輛運動狀態(tài)。

8、結(jié)合第一方面，在第一方面第一實施方式中，所述修正參數(shù)是根據(jù)車輛的駕駛場景確定得到的；

9、相應(yīng)的，所述根據(jù)車輛的駕駛場景確定修正參數(shù)，利用坐標(biāo)變換速度以及修正參數(shù)對車輛速度參數(shù)進行修正，得到車輛當(dāng)前時間節(jié)點的當(dāng)前實際速度，并根據(jù)所述當(dāng)前實際速度確定車輛運動狀態(tài)，具體包括：

10、確定車輛的駕駛場景；

11、根據(jù)駕駛場景，分別為坐標(biāo)變換速度和車輛速度參數(shù)匹配第一修正參數(shù)和第二修正參數(shù)；坐標(biāo)變換速度的所述第一修正參數(shù)、車輛速度參數(shù)的所述第二修正參數(shù)以及所述駕駛場景之間具有映射關(guān)系；

12、根據(jù)第一修正參數(shù)和第二修正參數(shù)，對坐標(biāo)變換速度和車輛速度參數(shù)進行加權(quán)處理，得到當(dāng)前實際速度，并根據(jù)當(dāng)前實際速度中車輛縱向速度的方向和大小確定車輛運動狀態(tài)。

13、結(jié)合第一方面第一實施方式，在第一方面第二實施方式中，所述修正參數(shù)通過以下方式確定得到：

14、獲取車載的毫米波雷達回傳的歷史回波信號，并建立第一隊列存儲歷史車輛速度參數(shù)；所述歷史回波信號包括歷史車輛速度參數(shù)、歷史車輛坐標(biāo)參數(shù)以及歷史車輛速度參數(shù)和歷史車輛坐標(biāo)參數(shù)的回傳時間節(jié)點，所述第一隊列中存儲有連續(xù)相鄰幀的所述歷史車輛速度參數(shù)，所述第一隊列中最前一幀的所述歷史車輛速度參數(shù)與最后一幀的所述歷史車輛速度參數(shù)相差第二預(yù)設(shè)幀數(shù)，且所述第一隊列中最后一幀的所述歷史車輛速度參數(shù)為所述歷史回波信號中回傳的最后一幀所述歷史車輛速度參數(shù)；

15、確定車輛的駕駛場景，建立所述第一隊列和駕駛場景之間的關(guān)聯(lián)；

16、獲取車輛的歷史實際速度，根據(jù)所述第一隊列和駕駛場景之間的關(guān)聯(lián)以及所述歷史實際速度，擬合得到所述修正參數(shù)。

17、結(jié)合第一方面，在第一方面第三實施方式中，根據(jù)車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)以及雷達反射截面積參數(shù)對回波信號進行過濾處理，過濾掉回波信號中的異常值，得到過濾后的回波信號，具體包括：

18、根據(jù)車輛速度參數(shù)以及車輛坐標(biāo)參數(shù)，確定車輛相對于車載的毫米波雷達之間的角度信息和位置信息；

19、根據(jù)雷達反射截面積、角度信息和位置信息，確定自適應(yīng)閾值；

20、利用自適應(yīng)閾值過濾掉回波信號中的異常值，得到過濾后的回波信號。

21、結(jié)合第一方面，在第一方面第四實施方式中，該方法還包括以下步驟：

22、根據(jù)駕駛場景匹配得到對應(yīng)的預(yù)警區(qū)間；

23、根據(jù)車輛縱向速度的方向和大小，確定車輛車速所處的預(yù)警區(qū)間，根據(jù)所處的預(yù)警區(qū)間生成對應(yīng)級別的預(yù)警信息；不同的預(yù)警區(qū)間對應(yīng)不同級別的預(yù)警信息，且級別越高的預(yù)警信息表征車輛行駛的危險性越高。

24、結(jié)合第一方面第四實施方式，在第一方面第五實施方式中，所述預(yù)警區(qū)間通過以下方式確定得到：

25、獲取事故信息以及每個事故信息所處的駕駛場景，并歸納同一駕駛場景的事故信息；

26、根據(jù)事故信息中的車輛速度信息，為每一個駕駛場景劃分對應(yīng)的預(yù)警區(qū)間。

27、結(jié)合第一方面，在第一方面第六實施方式中，所述離散小波變換采用多貝西小波進行離散小波變換，相應(yīng)的，采用多貝西小波進行離散小波變換的計算式為：

28、

29、

30、其中，表示低頻部分；表示高頻部分，表示第一系數(shù)，為尺度函數(shù)對應(yīng)的系數(shù)；表示第二系數(shù)，為多貝西小波函數(shù)對應(yīng)的系數(shù)；表示輸入信號。

31、結(jié)合第一方面第六實施方式，在第一方面第七實施方式中，所述根據(jù)回傳時間節(jié)點從所述回波信號中提取坐標(biāo)變換信號，利用所述坐標(biāo)變換信號進行離散小波變換，提取所述車輛坐標(biāo)參數(shù)中的高頻分量和低頻分量并根據(jù)所述高頻分量和所述低頻分量確定坐標(biāo)方向上的坐標(biāo)變換速度，具體包括：

32、根據(jù)回傳時間節(jié)點從所述回波信號中提取坐標(biāo)變換信號；

33、利用所述坐標(biāo)變換信號并采用多貝西小波進行離散小波變換，提取所述車輛坐標(biāo)參數(shù)中的高頻分量和低頻分量；

34、累計所述高頻分量和所述低頻分量，分別得到高頻總分量和低頻總分量；

35、將高頻總分量除以低頻總分量，得到坐標(biāo)變換加速度，并根據(jù)坐標(biāo)變換速度得到坐標(biāo)變換速度。

36、根據(jù)第二方面，本發(fā)明實施例還提供一種基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測裝置，所述裝置包括：

37、參數(shù)獲取模塊，用于獲取車載的毫米波雷達回傳的回波信號；所述回波信號包括車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)、雷達反射截面積參數(shù)以及車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)和雷達反射截面積參數(shù)的回傳時間節(jié)點；

38、目標(biāo)過濾模塊，用于根據(jù)車輛速度參數(shù)、車輛坐標(biāo)參數(shù)以及雷達反射截面積參數(shù)對回波信號進行過濾處理，過濾掉回波信號中的異常值，得到過濾后的回波信號；

39、小波變換模塊，用于根據(jù)回傳時間節(jié)點從所述回波信號中提取坐標(biāo)變換信號，利用所述坐標(biāo)變換信號進行離散小波變換，提取所述車輛坐標(biāo)參數(shù)中的高頻分量和低頻分量并根據(jù)所述高頻分量和所述低頻分量確定坐標(biāo)方向上的坐標(biāo)變換速度；所述坐標(biāo)變換信號包含連續(xù)相鄰幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)，所述坐標(biāo)變換信號中最前一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)與最后一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)相差第一預(yù)設(shè)幀數(shù)，且所述坐標(biāo)變換信號中最后一幀的所述車輛坐標(biāo)參數(shù)為所述回波信號中距離當(dāng)前時間節(jié)點最近的一幀所述車輛坐標(biāo)參數(shù)，所述第一預(yù)設(shè)幀數(shù)的數(shù)值是根據(jù)車輛的駕駛場景確定的；

40、狀態(tài)檢測模塊，用于根據(jù)車輛的駕駛場景確定修正參數(shù)，利用坐標(biāo)變換速度以及修正參數(shù)對車輛速度參數(shù)進行修正，得到車輛當(dāng)前時間節(jié)點的當(dāng)前實際速度，并根據(jù)所述當(dāng)前實際速度確定車輛運動狀態(tài)。

41、根據(jù)第三方面，本發(fā)明實施例還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述任一種所述基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法的步驟。

42、根據(jù)第四方面，本發(fā)明實施例還提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法的步驟。

43、根據(jù)第五方面，本發(fā)明實施例還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一項所述基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法的步驟。

44、本發(fā)明的基于毫米波雷達的車輛運動狀態(tài)檢測方法、裝置及介質(zhì)相對于現(xiàn)有技術(shù)具有以下有益效果：

45、通過雷達反射截面積對目標(biāo)實現(xiàn)自適應(yīng)閾值，過濾，能夠有效濾除樹木或多徑干擾導(dǎo)致的干擾物的存在，為后續(xù)的計算減少運算量，提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度，減少終端信息冗余，利用最近獲取到的且連續(xù)相鄰的第一預(yù)設(shè)幀數(shù)的車輛坐標(biāo)參數(shù)進行離散小波變換，提取車輛坐標(biāo)參數(shù)中的高頻分量和低頻分量并根據(jù)高頻分量和高頻分量確定坐標(biāo)方向上的坐標(biāo)變換速度，通過對毫米波雷達返回給車輛的回波信號進行離散小波變換，可以分離出目標(biāo)物體的運動頻率，進而計算出其速度，離散小波變換還可以進行信號的去噪和特征提取，進一步提高車輛運動狀態(tài)檢測的性能，之后再根據(jù)車輛的駕駛場景確定修正參數(shù)，針對不同駕駛場景，修正參數(shù)能夠進行自適應(yīng)調(diào)整，以貼合環(huán)境的變化，能夠?qū)崟r響應(yīng)環(huán)境變化，比如天氣、路況等，保證了在各種條件下的安全性和穩(wěn)定性，再利用坐標(biāo)變換速度以及修正參數(shù)對車輛速度參數(shù)進行修正，可以消除噪聲和其他干擾因素，得到車輛的當(dāng)前實際速度，并根據(jù)車輛的當(dāng)前實際速度確定車輛運動狀態(tài)，實現(xiàn)對測量速度的修正，得到更為精確的速度參數(shù)以及車輛運動狀態(tài)，該方法具有精度高、計算量小、魯棒性高的優(yōu)點，解決了由于毫米波雷達在測量車輛運動狀態(tài)時存在一定誤差的問題，同時，根據(jù)實時確定得到的車輛運動狀態(tài)在車輛行駛過程中能夠及時生成預(yù)警信息并進行預(yù)警，保障了車輛駕駛過程的安全行駛。