一种车载毫米波雷达安装角度动态标定方法与流程

1.本发明涉及汽车电子技术领域，具体为一种车载毫米波雷达安装角度动态标定方法。


背景技术：

2.安全驾驶越来越成为人们的关注重点，影响汽车安全驾驶的一大因素在于驾驶员视野存在盲区，在汽车行驶过程中，左后方与右后方存在较大盲区，导致驾驶员不能从后视镜中观察到邻车道车辆，从而在换道过程中与邻车道车辆发生碰撞，引发交通事故，危害人身安全。同时驾驶员在高速行驶过程中难以判断相邻车道车辆车速，无法正确预知碰撞时间，从而在换道过程中引发交通事故。
3.调频连续波体制的毫米波雷达具有体积小、重量轻、可靠性高、全天候工作的特点。毫米波雷达通过发出并接受一定频率的毫米波，然后进行一系列信号处理，从而能够得到探测范围内目标的速度、角度与距离信息。雷达能够根据这些信息提前预知目标车辆是否与本车辆存在碰撞风险，提前警示驾驶员以避免交通事故的发生。
4.侧后方毫米波角雷达通常安装在汽车左后角与右后角的保险杠内，由于存在安装误差，安装误差将会导致雷达对于目标角度的估算存在较大误差，所以雷达安装完成后需要进行标定，标定后的雷达能够补偿安装误差，从而提升测角的准确程度，提升驾驶安全性。
5.相关技术中，大部分需要附加基准装置以实现标定功能，如申请号为202010146529.x的专利，提出的一种标定车载毫米波雷达方位角度安装偏差的方法及装置，该方法需要预设多个固定位置的角反射器，进而进行标定；该方法需要特定的标定场地，而且需要精确预设角反射器作为基准，对场地要求较高；如申请号为202010026381.6的专利提出了一种毫米波雷达外参数在线标定方法，该方法虽然不需要特定的基准也不需要特定的场地，但是需要其他传感器的配合，限制性比较大，使用困难；如申请号为201710720609.x的专利，提出了一种汽车及车载雷达的标定方法，该方法需要获取大量的车身信息，如车速、方向盘转角以及汽车的加速度，而且需要汽车在匀速直线行驶状态下，并且依旧需要摆放固定的目标参照物进行标定，该方法限制条件较多，不适于工程化应用。
6.现有的角度标定方法多需要特殊场地与设备支持，场地建造昂贵，占地面积大，不易于使用，或是使用简单的角反标定，准确性低，人为误差大。


技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种车载毫米波雷达安装角度动态标定方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
8.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种车载毫米波雷达安装角度动态标定方法，方法包括以下步骤：
9.步骤s100：驾驶车辆在道路上直线行驶，对车辆通过实施车身操作启动毫米波雷
达标定；毫米波雷达自动设置的起始安装角度为0度；
10.步骤s200：毫米波雷达开始对探测目标的相关数据进行获取，毫米波雷达从相关数据中筛选和计算出有用数据；
11.步骤s300：毫米波雷达基于有用目标数据对汽车的行驶状态进行判断；
12.步骤s400：对汽车的行驶状态进行校准；当行驶状态符合校准需要时，对筛选出的数据数量情况进行检查；满足数量阈值时，进行步骤s500；当符合条件筛选出的数据数量不满足数量阈值时返回步骤s200直至数据数量满足数量阈值，若时间超时，结束标定；当行驶状态不符合校准需要时返回步骤s200并提示驾驶员，继续等待符合校准需要条件；
13.步骤s500：对计算完成的安装角度进行范围判断；当安装角度存在预设范围内时，返回标定成功；当安装角度存不在预设范围内时，返回标定失败；
14.本方法能实现雷达在动态校准过程完全由程序进行运算，不需要人工参与设立相应的参照物，避免了人为误差的产生；并且本方法不需要特定的标定场地或是摆放特定的目标基准或是目标参照物，也不需要其他传感器的配合，同样也不需要车身信号的输入，完全通过自身数据进行角度校准；本方法的优点在于对操作人员水平、标定场地与设备要求极低，能够有效避免人工误差，且易于工程实现。
15.进一步的，步骤s100中对车辆通过实施车身操作启动毫米波雷达标定包括：
16.步骤s101：对车辆双闪实施连续开启和关闭操作，将操作重复进行，重复次数满足次数阈值；
17.步骤s102：连续打左转向灯满足次数阈值开启左侧毫米波雷达标定；
18.步骤s103：连续打右侧转向灯满足次数阈值开启右侧毫米波雷达标定；
19.通过以上操作设置可以实现不需要诊断仪等昂贵设备，完全通过车身操作，即可开启雷达标定。
20.进一步的，步骤s200包括：
21.步骤s201：对毫米波雷达数据进行第一次筛选，去除速度大于零的目标；
22.步骤s202：对余下毫米波雷达数据进行坐标转换，将其由极坐标系转换为直角坐标系；
23.步骤s203：根据步骤s202得到的数据对目标的横向距离disx、纵向距离disy、纵向速度vely进行计算，公式如下：
24.disx＝dis*sin(angle*π/180)
25.disy＝dis*cos(angle*π/180)
26.vely＝vel/sin(angle*π/180)
27.其中，dis为毫米波雷达检测到的对目标的距离；vel为毫米波雷达检测到的目标的径向速度；angle为毫米波雷达检测到的目标角度；
28.步骤s204：对本帧vely数据的相互关联度进行计算，并保留相互关联度最高的m个vely数据，将其余数据删除；
29.步骤s205：对本帧disx数据的相互关联度进行计算，并保留相互关联度最高的n个disx数据，将其余数据删除；
30.雷达检测出的目标数据，通常存在许多虚假目标，这里不使用门限与航迹的方法，使用数据关联度的方式进行筛选，即可筛选出进行角度校准需要的数据。通过数据关联度
的筛选方式相比门限限制的方式更加关注目标的特征，更有利于筛选出有用信息。
31.进一步的，对本帧vely数据的相互关联度和对本帧disx数据的相互关联度的计算包括：
32.步骤s211：获取第t帧时毫米波雷达对目标的测量集合其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；
33.步骤s212：对测量集合内所有vely数据和disx数据分别按照vely
(i,t)
《vely
(i 1,t)
；disx
(i,t)
《disx
(i 1,t)
的排序方法进行排序；其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；
34.步骤s213：对排序后的vely数据和disx数据分别计算其偏差值，公式如下：
35.diff1
(i 1,t)
＝vely
(i 1,t)-vely
(i,t)
36.diff2
(i 1,t)
＝disx
(i 1,t)-disx
(i,t)
37.其中，diff1
(i 1,t)
表示t帧时，目标序号为i 1的目标vely数据与目标序号为i的目标vely数据的偏差值；diff2
(i 1,t)
表示表示t帧时，目标序号为i 1的目标disx数据与目标序号为i的目标disx数据的偏差值；
38.步骤214：分别计算vely数据和disx数据的误差门限diff
vth
和diff
dth
，公式如下：
[0039][0040][0041]
基于误差门限diff
vth
对vely数据进行筛选形成集合基于误差门限diff
dth
对disx数据进行筛选形成集合其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；筛选需满足筛选公式，将不满足筛选公式的数据进行删除，筛选公式分别为：diff1
(i 1,t)
《diff
vth
；diff2
(i 1,t)
《diff
dth
。
[0042]
进一步的，步骤s300包括：
[0043]
步骤s301：基于探测目标的历史vely数据估算本车车速v；车速v需满足车速校准公式：|v*3.6-30|《v
th
；其中，v
th
代表固定门限值；若车速v不满足车速校准公式删除本帧所有目标数据；
[0044]
步骤s302：基于探测目标的历史disx数据估算本车行驶斜率差s；行驶斜率差s需满足行驶斜率差校准公式：s《s
th
；其中，s
th
表示行驶斜率差阈值；若行驶斜率差s不满足行驶斜率差校准公式删除本帧所有目标数据；
[0045]
上述方法可实现雷达仅仅基于自身获取的目标数据，再通过一系列计算即可估算出汽车的行驶速度与行驶方向，不需要外部信号与外部传感器的信息，大大减少了对其余部件的依赖。
[0046]
进一步的，步骤s301中估算本车车速v包括：
[0047]
步骤s311：将集合中的数据按照vely
(i,t)
《vely
(i 1,t)
的排序方法进行排序，并将集合中的最小值与最大值去除；
[0048]
步骤s312：对集合求取均方差u1，公式如下：
[0049][0050]
步骤s313：车速v的估算公式如下：
[0051][0052]
进一步的，步骤s302中估算本车行驶斜率差s包括：
[0053]
步骤321：将集合中的数据按照disx
(i,t)
《disx
(i 1,t)
的排序方法进行排序，并将数据中的最小值与最大值去除；
[0054]
步骤322：对集合求取均方差u2，公式如下：
[0055][0056]
步骤323：基于均方差u2求取本车disx最可信距离disx
t
，公式如下：
[0057][0058]
步骤324：计算本帧数据斜率a
t
，公式如下：
[0059][0060]
其中，disy
t-e
代表历史数据中第t-e帧数据的纵向距离，disy
t
代表t帧时数据的纵向距离；
[0061]
步骤s325：计算本帧斜率与前e帧斜率之间的关系：
[0062][0063]
式中，为前e帧数据的均值，s为斜率系数；
[0064]
步骤s326：根据s值判断本车是否处于换道，s≥s
th
时本车处于换道，s《s
th
时本车处于直线行驶，其中s
th
代表固定门限值；如果本车处于直线行驶则计算安装角度，否则删除数据；
[0065]
在上述方法中雷达通过自身测得的数据估算本车车速与行驶状态，在固定车速左右进行校准有利于提升校准的准确度；并且通过判断本车是否处于直线行驶状态，只在直线行驶时进行校准，极大地提高了校准准确度与校准成功率。
[0066]
进一步的，步骤s400中对车载毫米波雷达安装角度的计算包括：
[0067]
步骤s401：计算物理安装角度范围内使本帧数据vely误差均方根最小的角度值，计算方法如下：
[0068][0069][0070]
其中，nr表示符合条件筛选出的数据数量个数；vel为毫米波雷达检测到的目标的径向速度；aj∈[a，b]表示在角度区间[a，b]中的符合条件的帧数；
[0071]
步骤s402：找出rj中的最小值r
min
，若r
min
《r
th
保留本帧数据aj；若r
min
＞r
th
删除本帧数据aj；
[0072]
步骤s403：当本帧数据aj的数量大于数量阈值，则计算所有通过角度的均方差r
je
；若r
je
小于均方差阈值进行下一步；若r
je
大于均方差阈值返回标定失败；均方差r
je
公式如下：
[0073][0074]
其中，w表示本帧数据aj的数量值；表示本帧数据aj的平均值；
[0075]
步骤s404：对安装角度进行计算，公式如下：
[0076][0077]
步骤s405：若angle满足角度预设范围返回标定成功；若angle不满足角度预设范围返回标定失败；
[0078]
使用多帧数据进行计算安装角度，遍历符合条件范围内的所有角度，找到最合适角度值，提高了标定精度，使数据更贴合实际安装角度。计算完成后又进行了两次校验，来确定计算出的安装角度是正确符合预期的，极大地提升了标定出的角度的精确度与稳定性。
[0079]
进一步的，步骤s400中提示驾驶员的方式为声光信号；对于雷达判断为本车车速过快、本车车速过慢、本车未直线行驶分别设置不同频率的鸣叫以提示驾驶员规范操作；当符合驾驶条件后，蜂鸣器不工作，指示灯闪烁。
[0080]
进一步的，当步骤s500中当返回标定成功时，设置规定的指示灯闪烁频率和闪烁时间；当返回标定失败时，设置指示灯常亮并且蜂鸣器长鸣满时间阈值后熄灭；
[0081]
通过上述提示方式可实现操作者不需要手持诊断仪观察标定状态，避免了使用诊断仪等昂贵设备，直接通过声光信号提示驾驶员，不需要观察员，减少了人员需要，极大地方便了整个标定方式。
[0082]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明方法步骤简单，不需要依赖车身信号，也不需要依赖特定的标定基准目标，同样不依赖其他传感器数据，标定误差小，易于工程实现。
附图说明
[0083]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0084]
图1是本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法的模块组合示意图；
[0085]
图2是本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中毫米波雷达的安装位置示意图，角度a为安装角度；
[0086]
图3是本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中实施例的标定方法的流程图；
[0087]
图4是本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中筛选有用数据的方法流程图；
[0088]
图5为本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中雷达根据数据判断汽车行驶状态的方法流程图；
[0089]
图6为本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中安装角度计算的方法流程图；
[0090]
图7为本发明一种车载侧后方角雷达安装角度标定方法中实施例的判断标定过程状态与标定结果的示意图。
具体实施方式
[0091]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0092]
请参阅图1-7，本发明提供技术方案：一种车载毫米波雷达安装角度动态标定方法，方法包括以下步骤：
[0093]
步骤s100：驾驶车辆在道路上直线行驶，对车辆通过实施车身操作启动毫米波雷达标定；毫米波雷达自动设置的起始安装角度为0度；其中，对车辆通过实施车身操作启动毫米波雷达标定包括：
[0094]
步骤s101：对车辆双闪实施连续开启和关闭操作，将操作重复进行三次；
[0095]
步骤s102：连续打左转向灯三次开启左侧毫米波雷达标定；
[0096]
步骤s103：连续打右侧转向灯三次开启右侧毫米波雷达标定；
[0097]
步骤s200：毫米波雷达开始对探测目标的相关数据进行获取，毫米波雷达从相关数据中筛选和计算出有用数据；其中，步骤s200包括：
[0098]
步骤s201：对毫米波雷达数据进行第一次筛选，去除速度大于零的目标；
[0099]
步骤s202：对余下毫米波雷达数据进行坐标转换，将其由极坐标系转换为直角坐标系；
[0100]
步骤s203：根据步骤s202得到的数据对目标的横向距离disx、纵向距离disy、纵向速度vely进行计算，公式如下：
[0101]
disx＝dis*sin(angle*π/180)
[0102]
disy＝dis*cos(angle*π/180)
[0103]
vely＝vel/sin(angle*π/180)
[0104]
其中，dis为毫米波雷达检测到的对目标的距离；vel为毫米波雷达检测到的目标的径向速度；angle为毫米波雷达检测到的目标角度；
[0105]
步骤s204：对本帧vely数据的相互关联度进行计算，并保留相互关联度最高的m个vely数据，将其余数据删除；
[0106]
步骤s205：对本帧disx数据的相互关联度进行计算，并保留相互关联度最高的n个disx数据，将其余数据删除；
[0107]
其中，对本帧vely数据的相互关联度和对本帧disx数据的相互关联度的计算包括：
[0108]
步骤s211：获取第t帧时毫米波雷达对目标的测量集合其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；
[0109]
步骤s212：对测量集合内所有vely数据和disx数据分别按照vely
(i,t)
《vely
(i 1,t)
；disx
(i,t)
《disx
(i 1,t)
的排序方法进行排序；其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；
[0110]
步骤s213：对排序后的vely数据和disx数据分别计算其偏差值，公式如下：
[0111]
diff1
(i 1,t)
＝vely
(i 1,t)-vely
(i,t)
[0112]
diff2
(i 1,t)
＝disx
(i 1,t)-disx
(i,t)
[0113]
其中，diff1
(i 1,t)
表示t帧时，目标序号为i 1的目标vely数据与目标序号为i的目标vely数据的偏差值；diff2
(i 1,t)
表示表示t帧时，目标序号为i 1的目标disx数据与目标序号为i的目标disx数据的偏差值；
[0114]
步骤214：分别计算vely数据和disx数据的误差门限diff
vth
和diff
dth
，公式如下：
[0115][0116][0117]
基于误差门限diff
vth
对vely数据进行筛选形成集合基于误差门限diff
dth
对disx数据进行筛选形成集合其中，i为本帧数据中目标的序号，t为本帧的序号；筛选需满足筛选公式，将不满足筛选公式的数据进行删除，筛选公式分别为：diff1
(i 1,t)
《diff
vth
；diff2
(i 1,t)
《diff
dth
；
[0118]
步骤s300：毫米波雷达基于有用目标数据对汽车的行驶状态进行判断；其中，步骤s300包括：
[0119]
步骤s301：基于探测目标的历史vely数据估算本车车速v；其中，估算本车车速v包括：
[0120]
步骤s311：将集合中的数据按照vely
(i,t)
《vely
(i 1,t)
的排序方法进行排序，并将集合中的最小值与最大值去除；
[0121]
步骤s312：对集合求取均方差u1，公式如下：
[0122][0123]
步骤s313：车速v的估算公式如下：
[0124][0125]
车速v需满足车速校准公式：|v*3.6-30|《v
th
；其中，v
th
代表固定门限值，v
th
＝5；若车速v不满足车速校准公式删除本帧所有目标数据；
[0126]
步骤s302：基于探测目标的历史disx数据估算本车行驶斜率差s；其中，估算本车行驶斜率差s包括：
[0127]
步骤321：将集合中的数据按照disx
(i,t)
《disx
(i 1,t)
的排序方法进行排序，并将数据中的最小值与最大值去除；
[0128]
步骤322：对集合求取均方差u2，公式如下：
[0129][0130]
步骤323：基于均方差u2求取本车disx最可信距离disx
t
，公式如下：
[0131][0132]
步骤324：计算本帧数据斜率a
t
，公式如下：
[0133][0134]
其中，disy
t-e
代表历史数据中第t-e帧数据的纵向距离，disy
t
代表t帧时数据的纵向距离；
[0135]
步骤s325：计算本帧斜率与前10帧斜率之间的关系：
[0136][0137]
式中，n＝10，为前10帧数据的均值，s为斜率系数；
[0138]
步骤s326：根据s值判断本车是否处于换道，s≥s
th
时本车处于换道，s《s
th
时本车处于直线行驶，其中s
th
代表固定门限值，s
th
＝0.6；如果本车处于直线行驶则计算安装角度，否则删除数据行驶斜率差s需满足行驶斜率差校准公式：s《s
th
；其中，s
th
表示行驶斜率差阈值,s
th
＝0.6；若行驶斜率差s不满足行驶斜率差校准公式删除本帧所有目标数据；
[0139]
步骤s400：对汽车的行驶状态进行校准；当行驶状态符合校准需要时，对筛选出的数据数量nr情况进行检查；满足nr＞3时，进行步骤s500；当符合条件筛选出的数据数量不满
足nr＞3时返回步骤s200直至数据数量满足nr＞3，若时间超时，结束标定；当行驶状态不符合校准需要时返回步骤s200并提示驾驶员，继续等待符合校准需要条件；其中，提示驾驶员的方式为声光信号；如果雷达判断为本车车速过快，则会使用蜂鸣器以50hz频率鸣叫；如果雷达判断本车车速过慢则会以10hz频率鸣叫；如果雷达判断本车未直线行驶，则会长短鸣叫交替进行，以提示驾驶员规范操作，当符合驾驶条件后，蜂鸣器不工作，指示灯以50hz频率闪烁；
[0140]
其中，对车载毫米波雷达安装角度的计算包括：
[0141]
步骤s401：计算物理安装角度范围内使本帧数据vely误差均方根最小的角度值，计算方法如下：
[0142][0143][0144]
其中，nr表示符合条件筛选出的数据数量个数；vel为毫米波雷达检测到的目标的径向速度；aj∈[20,50]表示在角度区间[20，50]中的符合条件的帧数；
[0145]
步骤s402：找出rj中的最小值r
min
，若r
min
《r
th
保留本帧数据aj；若r
min
＞r
th
删除本帧数据aj；其中r
th
为100；
[0146]
步骤s403：当本帧数据aj的数量满足300，则计算所有通过角度的均方差r
je
；若r
je
小于50进行下一步；若r
je
大于50返回标定失败；均方差r
je
公式如下：
[0147][0148]
其中，w表示本帧数据aj的数量值；表示本帧数据aj的平均值；
[0149]
步骤s404：对安装角度进行计算，公式如下：
[0150][0151]
步骤s405：若angle满足|angle
a-35|《5返回标定成功；若angle不满足|angle
a-35|《5返回标定失败；
[0152]
步骤s500：对计算完成的安装角度进行范围判断；当安装角度存在预设范围内时，返回标定成功；当安装角度存不在预设范围内时，返回标定失败；当返回标定成功时，指示灯以10hz频率闪烁5秒后熄灭；当返回标定失败时，指示灯常亮并且蜂鸣器长鸣5秒后熄灭。
[0153]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0154]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。