一种雷达目标测试方法 |
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| 申请号 | CN201710683967.8 | 申请日 | 2017-08-11 | 公开(公告)号 | CN107505617A | 公开(公告)日 | 2017-12-22 |
| 申请人 | 明见(厦门)技术有限公司; | 发明人 | 王治家; 叶德焰; 任赋; 林雅; 林文畅; | ||||
| 摘要 | 本 发明 涉及雷达测试领域，特别地涉及一种雷达目标测试方法。本发明公开了一种雷达目标测试方法，包括如下步骤：S1，对雷达输出的原始目标进行筛选，挑选出有效目标；S2，通过目标 跟踪 算法 ，从有效目标中得出跟踪目标；S3，当车辆驶入弯道时，通过弯道算法，对跟踪目标的相对 位置 进行估计；S4，将雷达输出的有效目标和跟踪目标的极坐标信息转换为直 角 坐标信息；S5，根据有效目标和跟踪目标的直角坐标信息在航迹界面上分别显示有效目标航迹和跟踪目标航迹以进行对比，根据对比结果得出雷达目标测试结果。本发明为雷达应用测试提供便利，大大提高了雷达应用测试效率。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种雷达目标测试方法，其特征在于，包括如下步骤： |
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| 说明书全文 | 一种雷达目标测试方法技术领域[0001] 本发明属于雷达测试领域，具体地涉及一种雷达目标测试方法。 背景技术[0002] 随着汽车工业的蓬勃发展，近年来，各大汽车企业和研究机构着力于对先进的驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System，ADAS)的研发，旨在提高驾驶舒适度、降低由于驾驶员的操作失误和疏忽造成的交通事故、提高道路交通安全、增强道路的通行能力并且减少能源消耗。而在ADAS产品中，雷达更是得到了广泛的应用，通过雷达检测环境车辆及障碍物的位置与运动信息，从而为ADAS控制提供决策参考。 [0003] 目前雷达主要是基于CAN总线通讯方式输出目标信息，雷达输出目标信息的周期频率较快(一般50ms),且同时有多个目标输出，目标信息里夹杂着无效目标、静止目标和有效目标。目标信息一般为相对距离、相对速度和方位角度，但没有输出实际应用的目标纵向距离和横向距离，因此对雷达的应用测试极为不便。 [0004] 基于以上雷达特性，雷达在应用测试时，由于雷达输出频率较快，数据更新频率快，如果直接通过传统的日志输出方式，不但不能清楚直接观察每个目标的航迹，也无法持续跟踪目标航迹。特别是在测试雷目标处理算法时，需要结合当前车辆运行环境信息，动态观察目标航迹情况。 发明内容[0005] 本发明的目的在于提供一种雷达目标测试方法用以解决上述问题。 [0006] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种雷达目标测试方法，包括如下步骤： [0007] S1，对雷达输出的原始目标进行筛选，挑选出有效目标； [0008] S2，通过目标跟踪算法，从有效目标中得出跟踪目标； [0009] S3，当车辆驶入弯道时，通过弯道算法，对跟踪目标的相对位置进行估计； [0010] S4，将雷达输出的有效目标和跟踪目标的极坐标信息转换为直角坐标信息； [0011] S5，根据有效目标和跟踪目标的直角坐标信息在图形界面上分别显示有效目标航迹和跟踪目标航迹以进行对比，根据对比结果得出雷达目标测试结果。 [0012] 进一步的，还包括步骤S6：对雷达输出的原始目标数据进行实时存储。 [0014] 进一步的，所述步骤S1具体为：将雷达输出的原始目标去除雷达没有返回目标参数的无效目标和与主车车速大小相等、方向相反的静止目标，但保留主车道内的静止目标，最终得到有效目标。 [0015] 进一步的，所述步骤S2具体为：通过阈值判定从有效目标中筛选出待选目标，通过条件判定从待选目标中筛选出所需目标，通过相对车道关系判定从所需目标筛选出跟踪目标，通过三维卡尔曼滤波对跟踪目标进行滤波处理。 [0016] 更进一步的，所述步骤S2中，三维卡尔曼滤波采用相对车距、相对车速和相对加速度构建三维卡尔曼滤波模型。 [0017] 进一步的，所述步骤S3具体为：当车辆驶入弯道时，通过卡尔曼滤波方法对横摆角速度进行滤波处理，通过处理后的横摆角速度结合主车车速和车轮转向角估算道路曲率，以目标车辆在弯道上与主车形成的圆心角为准则，对目标的位置进行估计。 [0018] 进一步的，所述步骤S4中，直角坐标的横坐标为与主车的横向距离，纵坐标为与主车的纵向距离。 [0019] 进一步的，所述步骤S5中，在同一个航迹界面上分别显示有效目标航迹和跟踪目标航迹以便于进行对比。 [0020] 本发明的有益技术效果： [0021] 本发明通过融合多个传感器数据，通过道路弯道半径估计算法对道路情况进行估计，并通过CAN总线协议向毫米雷达传输车辆信息和道路环境情况，实时获取目标信息，通过数据融合，目标跟踪算法处理，在图形界面上输出目标航迹。能清楚直接观察每个目标的航迹，持续跟踪目标航迹，为雷达应用测试提供便利，大大提高了雷达应用测试效率。附图说明 [0023] 图2为本发明实施例的有效目标筛选流程图； [0024] 图3为本发明实施例的目标跟踪算法流程图； [0025] 图4为本发明实施例的目标弯道位置估计过程示意图； [0026] 图5为本发明实施例的坐标转换示意图； [0027] 图6为本发明实施例的有效目标航迹界面示意图； [0028] 图7为本发明实施例的跟踪目标航迹界面示意图； [0029] 图8为本发明实施例的系统结构图。 具体实施方式[0030] 现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。 [0031] 如图1所示，一种雷达目标测试方法，包括如下步骤： [0032] S1，对雷达输出的原始目标进行筛选，挑选出有效目标。 [0033] 具体的，雷达在一个周期内同时输出多个原始目标，包括无效目标、静止目标和有效目标，无效目标是指雷达没有返回目标参数的目标，静止目标是指与主车车速大小相等、方向相反的目标，但考虑到对主车道内的静止目标进行防撞预警，对主车道内的目标进行保留。因此，需要去除无效目标、静止目标，挑选出有效目标，如图2所示，为后面车辆位置关系提供有效而准确的环境目标车辆信息。 [0034] 其中，无效目标和静止目标的去除方法可以参照现有技术，此是本领域技术人员可以轻易实现的，不再详细说明。 [0035] S2，通过目标跟踪算法，从有效目标中得出跟踪目标。 [0036] 具体的，筛选出来有效目标后，仍需要对其完成跟踪处理，以便建立目标航迹信息。目标跟踪算法按分层次来处理，具体如图3所示，通过阈值判定从有效目标中筛选出待选目标，通过条件判定从待选目标中筛选出所需目标，通过相对车道关系判定从所需目标筛选出跟踪目标，通过三维卡尔曼滤波对跟踪目标进行滤波，得到最终有效的跟踪目标。通过不同层次的跟踪算法输出有效的跟踪目标，有利于提高目标识别跟踪算法效率。 [0037] 其中，阈值判定、条件判定和相对车道关系判定根据实际情况进行选择阈值、条件以及相对车道，具体可以参照现有技术，此是本领域技术人员可以轻易实现的，不再详细说明。 [0038] 三维卡尔曼滤波采用相对车距、相对车速和相对加速度构建三维卡尔曼滤波模型，再对跟踪目标进行滤波，具体可以参照现有技术，此是本领域技术人员可以轻易实现的，不再详细说明。 [0039] S3，当车辆驶入弯道时，通过弯道算法，对跟踪目标的相对位置进行估计。 [0040] 具体的，根据主车车轮转向角判断到主车进入弯道时，采用弯道算法，对跟踪目标的相对位置进行估计。 [0041] 弯道目标位置预测基于圆心角准则，结合横摆角速度，具体如图4所示，通过卡尔曼滤波方法对横摆角速度进行滤波处理，提高基于横摆角速度和主车车速的道路曲率估计精度，通过处理后的横摆角速度结合主车车速和车轮转向角估算道路曲率即半径，然后，以目标车辆在弯道上与主车形成的圆心角为准则，对目标的位置进行估计。 [0042] 具体的估计过程可以参考现有技术，此是本领域技术人员可以轻易实现的，不再详细说明。 [0043] S4，将雷达输出的有效目标和跟踪目标的极坐标信息转换为直角坐标信息。 [0044] 具体的，以距离主车的横向距离为x轴，距离主车的纵向距离为y轴建立直角坐标系，x轴的中间点位置为主车位置，主车的左边距离为负，右边距离为正。由于所需的是目标的横向和纵向距离，以及横向和纵向速度，所以需把雷达输出的有效目标和跟踪目标的极坐标信息向直角坐标系统中转换，如图5所示。关于极坐标转换为直角坐标是本领域技术人员可以轻易实现的，不再详细说明。 [0045] S5，根据有效目标和跟踪目标的直角坐标信息在图形界面上分别显示有效目标航迹和跟踪目标航迹以进行对比，根据对比结果得出雷达目标测试结果。 [0046] 为了方便观察目标航迹的变化情况，以及从有效目标-待选目标-所需目标-跟踪目标的建立过程，因此在同一航迹界面上，分别显示两个不同的目标航迹变化过程，即：有效目标航迹和跟踪目标航迹 [0047] 图6所示为有效目标航迹的界面，该航迹界面不支持目标跟踪算法和弯道算法处理，显示当前雷达输出的有效目标位置，支持最大纵向距离为160米，横向距离为±50米，同时指示每个目标的序号和相对速度。 [0048] 图7所示为跟踪目标航迹的界面，该航迹界面支持目标跟踪算法和弯道算法处理，显示经过算法处理后跟踪目标位置，考虑到跟踪目标的有效检测区域，支持最大纵向距离为160米，横向距离为±10米，同时指示每个目标的序号和相对速度。为了便于观察目标状态变化，目标的不同状态分别通过不同图形来指示，如所需目标用圆形指示，跟踪目标用三角形指示。 [0049] 随着车辆开始驶入弯道，根据主车当前行驶信息，对弯道半径进行估计，并根据估计的弯道半径显示跟踪目标的弯道航迹。 [0050] 通过比较有效目标航迹和跟踪目标航迹，即可得出雷达目标测试结果，如目标跟踪算法和弯道算法的准确度如何。 [0051] 进一步的，还包括步骤S6：对雷达输出的原始目标数据进行实时存储。 [0052] 通过采集雷达输出的原始目标数据，根据不同选择路况实时存储目标原始数据，记录车辆运行环境信息。 [0053] 进一步的，还包括步骤S7：根据步骤S6存储的原始目标数据，按雷达输出目标频率进行雷达目标航迹回放，或按调帧方式进行雷达目标航迹回访，方便观察雷达目标的航迹变化过程。 [0054] 具体的，根据实时存储的雷达原始目标数据，按雷达输出目标频率进行雷达目标航迹回放，同时支持调帧回放目标航迹，方便观察目标的航迹变化过程。目标航迹回放功能可以有效的解决雷达后续应用测试问题，不需要多次跑车采集车辆环境信息，根据采集到的雷达目标信息即可分析目标航迹变化情况，提高了目标跟踪算法、弯道处理算法等测试效率。 [0055] 本具体实施例中，跟踪目标航迹和目标航迹回放根据统一的目标参数，即：目标的横向距离、纵向距离、相对速度和弯道半径参数来实时更新目航迹界面，在处理跟踪目标航迹变化情况时，可根据雷达应用情况，优化调整目标跟踪算法和弯道算法，并把计算后的目标的横向距离、纵向距离、相对速度和弯道半径参数返回给跟踪目标航迹或目标航迹回放，实现目航迹界面更新。 [0056] 图8示出了用于执行本发明的方法的一个测试系统，包括一个毫米波雷达、OBD诊断盒、转向轮转角传感器、陀螺仪和电脑。 [0057] 毫米波雷达用于检测环境车辆及障碍物的位置与运动信息，并通过CAN总线协议传输检测到的目标的相对距离、相对速度及方位角给电脑。 [0060] 陀螺仪用于检测主车x轴、y轴与z轴的轴向加速度及绕此三轴的角速度信息，以确定主车的运动状态与姿态，通过串口总线读取三轴加速度及三轴角速度。 [0061] 电脑用于运行基于上述方法的雷达测试软件，以及分别与OBD诊断盒、转向轮转角传感器、陀螺仪建立总线数据通信，实时获取车速、转向轮转向角和横摆角速度。根据主车信息通过弯道半径预估算法处理，估计出当前道路环境，并通过CAN总线协议向毫米雷达传输车速、弯道半径。实时获取目标信息，通过数据融合，目标跟踪算法处理，输出目标航迹。 [0062] 尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。 |
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