一种毫米波雷达目标跟踪方法及系统与流程

1.本发明涉及一种毫米波雷达目标跟踪方法及系统，属于智能驾驶领域。


背景技术：

2.随着经济社会的快速发展,人们出行可选的交通方式更加多样，但舒适、便捷的汽车依然是人们交通出行的首选工具之一。更为舒适的乘车环境、更为智能的乘车体验、更高标准的乘车安全，是智慧交通时代人们对汽车技术发展的普遍要求，自动驾驶技术应势而生并蓬勃发展。
3.汽车自动驾驶的前提是保证行驶安全，因此需要利用多种传感器获取车辆周围目标环境信息，为车辆安全行驶决策提供充分支持。无论是激光雷达还是摄像头、超声波传感器，都容易受到恶劣天气环境影响导致性能降低甚至失效，对自动驾驶而言是致命隐患，而毫米波雷达由于其可穿透尘、雾、雨、雪，不受恶劣天气影响且能全天候工作的绝对优势，成为了汽车自动驾驶领域不可或缺的传感器，除此之外毫米波雷达还具有体积小、重量轻、成本低、高分辨率高等优点，被许多国家汽车厂商青睐并广泛应用在自适应巡航控制(acc)、前向防撞报警(fcw)、盲点检测(bsd)、辅助停车(pa)、辅助变道(lca)等汽车高级驾驶辅助系统(adas)中。
4.车载毫米波雷达通过天线向外发射毫米波，接收目标反射信号，经后方处理后快速准确地获取汽车车身周围的物理环境信息(如汽车与其他物体之间的相对距离、相对速度、角度、运动方向等)，然后根据所探测的物体信息进行目标追踪和识别分类，进而结合车身动态信息、其他传感器信息进行多源异构信息融合，最终将融合后的目标信息输出给决策层。而决策层会根据目标信息中得到的位置、速度、类型等做出合理决策，进而控制车辆的执行。
5.毫米波雷达输出的数据中对探测到的目标分配id，基于该id可以对探测到的目标进行追踪，但目前存在如下问题，多个毫米波雷达探测的信息融合过程中会存在一定偏差，对于在前识别到的同一目标，在后的毫米波雷达探测信息融合后的输出数据中可能会因丢帧等原因将其识别为新的目标而分配新的目标id，或者将同一位置的大型目标识别为多个目标而分配多个目标id。造成目标追踪失败以及目标冗余标记的问题，导致目标丢失更换以及id资源的浪费，也对进一步的计算处理及后期的信息融合带来额外的运算量和处理时间，对于智能驾驶和行车安全来讲，车辆做出响应前的任何时间都是极为宝贵的；而且加重了环境感知系统的工作量，增加了出错的可能和硬件的负担，这对智能驾驶的行车安全都是极为不利的。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种毫米波雷达目标跟踪方法及系统，用以解决毫米波雷达丢失目标以及对于探测目标冗余标记的问题。
7.为实现上述目的，本发明的方案包括：
8.本发明的一种毫米波雷达目标跟踪方法，包括如下步骤：
9.1)获取跟踪帧目标数据，所述跟踪帧目标数据包括跟踪帧目标id和对应的跟踪帧目标位置信息，所述跟踪帧目标数据为从毫米波雷达当前帧之前的帧的输出数据中提取的；
10.2)将毫米波雷达探测数据当前帧中的目标id与跟踪帧目标数据比对，判断当前帧中是否存在新目标id，所述新目标id不同于任何跟踪帧目标id；
11.3)若存在新目标id，则进一步将该新目标id所对应的目标位置信息与跟踪帧目标数据比对，若存在相同的跟踪帧目标位置信息，则将新目标id替换为位置信息相同的跟踪帧目标id；
12.4)输出当前帧探测结果，所述当前帧探测结果中包括当前帧中目标的目标信息。
13.在上述目标跟踪方法中，采用目标id关联和目标位置关联联合处理的方法，能够有效避免多毫米波雷达探测信息偏差导致的目标短暂性丢帧问题和相同位置目标分裂导致的id冗余标记问题。
14.进一步的，步骤3)中，若不存在与新目标id的目标位置信息相同的跟踪帧目标位置信息，则将该新目标id及其目标位置信息加入所述跟踪帧目标数据。
15.跟踪帧目标数据持续更新，保证本发明的目标跟踪方法稳定、连续、可靠。
16.进一步的，步骤2)中，跟踪帧目标id不在当前帧中时，则对该丢失的跟踪帧目标进行补帧次数预测，若预测补帧次数小于补帧上限值，则对该丢失的跟踪帧目标进行补帧，所述补帧为在该帧的探测结果中加入该丢失的跟踪帧目标的目标信息。
17.在上述方法中，引入目标补帧次数概念，生存周期越长的目标补帧次数上限越高，反之越低，避免多毫米波雷达探测信息出现短暂性丢帧时跟踪目标被直接删除的问题，有效防止系统漏检，提升目标跟踪的连续性和稳定性。
18.进一步的，所述补帧次数的预测基于：预测补帧次数与存在该跟踪帧目标id的帧数成线性关系。
19.进一步的，所述补帧上限值与对应跟踪帧存在该跟踪帧目标id的帧数成正比关系。
20.进一步的，步骤4)中，输出的探测结果中的目标信息为卡尔曼滤波后的目标信息。
21.进一步的，在对目标信息进行卡尔曼滤波后还进行后验信息校验，所述后验信息校验包括：目标信息进行卡尔曼滤波后得到的目标加速度大于设定上限值，则将卡尔曼滤波前的目标信息作为探测结果输出。
22.本发明的一种毫米波雷达系统，包括控制器，所述控制器执行实现如上所述的毫米波雷达目标跟踪方法的指令。
23.本发明以车载毫米波雷达目标跟踪为研究背景，提出了一种可靠的、连续的、稳定的毫米波雷达融合目标跟踪方法及系统，解决目标短暂性丢帧和大目标分裂带来的多目标跟踪难题。
附图说明
24.图1是本发明的毫米波雷达目标跟踪方法流程图；
25.图2是本发明的毫米波雷达系统原理图。
具体实施方式
26.下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
27.方法实施例：
28.毫米波雷达包括多个毫米波雷达探头，各个探头采集到的信息进行融合后作为毫米波雷达输出数据。本发明的方法需首先建立跟踪帧目标列表(跟踪帧目标数据)，在毫米波雷达输出的第一帧数据中，提取信息融合后的全部目标的目标信息，目标信息包括该目标的目标id、目标位置信息以及速度、轮廓、类型等信息。首帧中的全部目标作为跟踪帧目标，跟踪帧目标的目标信息形成跟踪帧目标列表。在跟踪帧目标列表建立完成后，即可从第二帧开始，执行本发明的毫米波雷达目标跟踪方法。
29.如图1所示的本发明的毫米波雷达目标跟踪方法流程图，包括如下步骤：
30.1、a)对于获取到的毫米波雷达当前帧的输出数据，提取当前帧输出数据中的全部目标信息，并将当前帧中全部目标的目标信息与跟踪帧目标列表进行比对，进行目标id关联，当前帧和跟踪帧目标列表中同时存在该目标id，则认为该目标的目标id关联成功，在该帧中完成了该目标的追踪。
31.b)若当前帧中的目标id未关联成功，即跟踪帧目标列表中不存在该目标id，或者说该目标id是当前帧输出数据中新分配的目标id，则提取该目标的目标位置信息，并进行目标位置关联，当跟踪帧目标列表中有同样的目标位置信息，则认为该目标的目标位置关联成功，在该帧中完成了该目标的追踪，认为此分配了新的目标id的目标与跟踪帧目标列表中相同目标位置的目标为同一目标，因此同时将此目标的目标id替换成跟踪帧目标列表中相同目标位置的目标的目标id。
32.对于目标位置也关联失败的目标信息，即跟踪帧目标列表中既不存在相同的目标id，也不存在相同的目标位置，这类目标可以认为是新出现的的目标，作为其他实施方式，可将该类目标信息也加入跟踪帧目标列表中进行跟踪，即跟踪帧目标列表不断进行更新。也可以设定跟踪帧目标列表刷新周期(或者说目标跟踪周期)，在设定的帧数或时间后，跟踪帧目标列表周期完毕，上一跟踪帧目标列表删除，根据下一周期的第一帧生成新的跟踪帧目标列表，进行下一周期的目标跟踪。
33.c)若跟踪帧目标列表中的目标未关联成功，即当前帧中不存在跟踪帧目标列表中的目标id，则认为该目标离开探测区域，从跟踪帧目标列表中删除该目标信息。
34.d)当前帧中的目标进行id关联和位置关联后输出目标信息(包括新加入跟踪帧目标列表的目标信息)，供车辆决策层进行参考并基于此输出车辆控制指令。
35.对于相同位置信息的理解，本领域技术人员应当明了，毫米波雷达探测到的目标的位置指的是相对于毫米波雷达或车辆的位置，并非该目标相对与地面参照物的位置，该位置的含义具体包括该目标相对于车身的方位角度、距离、高度等或者车辆参考系下的坐标。相同的位置信息应当理解为，两个位置的一个或多个上述参数或坐标相同或偏差在一定的范围内，而非指数值上的绝对一致或空间位置上的绝对相同。
36.本发明的上述方法的核心构思在于，将融合目标进行id关联与位置关联联合处理，防止相同位置的目标被重复标记，同时解决了相同位置目标分裂所带来的冗余标记目标id的问题，防止毫米波雷达输出数据中大目标分裂为多个小目标，或多个小目标在一定范围内重叠，进而增加了环境感知系统及路径规划系统进一步处理的负担。
37.2、在上述方法的基础上，进一步如图1所示，在输出目标信息之前，还对id关联和位置关联后的目标信息进行卡尔曼滤波(当前帧新出现的目标因不具备历史数据或可供参考的观测数据，因此不进行卡尔曼滤波)，以获得更平滑的数据。更进一步的，在卡尔曼滤波之后，对目标信息进行后验信息校验，本实施例中采用目标的加速度信息进行校验，具体方法为：首先根据经验或统计数据设定一个目标加速度上限a
限
，例如量产车中能达到的最大加速度值作为目标加速度上限；然后将卡尔曼滤波之后的目标信息中提取的目标加速度值a
目
与目标加速度上限a
限
进行比较，若a
目
《a
限
，则认为卡尔曼滤波结果是合理准确的，将卡尔曼滤波之后的目标信息进行输出；若a
目
》a
限
，则结果不合理，认为卡尔曼滤波后的目标信息错误，将卡尔曼滤波之前的目标信息进行输出。
38.3、作为其他实施例，上述步骤1、c)中，为防止雷达漏检目标，还对跟踪帧目标列表中的关联失败目标进行如下步骤的处理：
39.a)对跟踪帧目标列表中未关联成功的目标(当前帧中不存在而跟踪帧中存在的目标，下称跟踪帧未关联目标)进行线性预测处理，得到最大补帧次数num
最
,最大补帧次数num
最
与生存周期num
生
呈线性关系。
40.b)跟踪帧未关联目标线性预测补帧次数与该目标的当前补帧次数num
补
对比，决定是否保留目标信息；目标的生存周期为：已经检测到该目标的帧数或者说成功关联(包括id关联或位置关联)该目标的帧数；
41.b1)若目标当前补帧次数小于最大补帧次数，即num
补
《num
最
，则在跟踪帧目标列表中保留该跟踪帧未关联目标及其相关信息；
42.b2)若目标当前补帧次数大于补最大补帧次数，num
补
》num
最
，则在跟踪帧目标列表中删除该跟踪帧未关联目标；
43.具体的说，就是在得到最大补帧次数num
最
后，判断该跟踪帧未关联目标在该帧是第几次未关联成功(或者说是第几次需要补帧)，若补帧次数达到最大补帧次数num
最
，则删除该目标，否则继续针对该目标进行补帧，直到某帧该目标关联成功或者达到最大可能补帧次数。
44.在上述目标跟踪流程中，引入目标最大补帧次数概念，生存周期越长的目标补帧次数上限越高，反之越低，避免多毫米波雷达探测信息出现短暂性丢帧时跟踪目标被直接删除的问题，有效防止系统漏检，提升目标跟踪的连续性和稳定性。
45.根据实测数据统计发现，最大补帧次数与生存周期成正比关系则最为合理，具体的，num
最
＝k
×
num
生
b(k、b为常数)。为了防止跟踪帧未关联的目标已经不在雷达视野范围内还对其进行误补帧，若生存周期达到一阈值num
阈
时，那么补帧次数上限也设定为一固定值num
定
，不再与生存周期成正比关系。即
[0046][0047]
多毫米波雷达探测目标信息融合过程存在一定偏差，会导致目标跟踪过程中出现短暂性丢帧现象，为避免同一目标因短暂丢帧而重新分配id重新跟踪，本专利采用目标id关联和目标位置关联联合处理方法，解决目标短暂性丢帧和相同位置目标分裂导致的id冗余标记问题，同时引入补帧数线性预测概念，对跟踪帧未关联目标线性预测补帧次数进行统计，决定是否继续保留目标信息还是删除目标，保证了毫米波雷达目标跟踪过程的连续
性与稳定性。
[0048]
系统实施例：
[0049]
本实施例提供了一种毫米波雷达系统，如图2所示，包括存储器、处理器和内部总线，处理器、存储器之间通过内部总线完成相互间的通信。
[0050]
处理器可以为微处理器mcu、可编程逻辑器件fpga等处理装置。
[0051]
存储器可为利用电能方式存储信息的各式存储器，ram、rom等；利用磁能方式存储信息的各式存储器，例如硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、u盘等；利用光学方式存储信息的各式存储器，例如cd、dvd等。当然，还有其他方式的存储器，例如量子存储器、石墨烯存储器等。
[0052]
处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以实现一种毫米波雷达目标跟踪方法。该方法在方法实施例中做了详细介绍，此处不再赘述。