技术领域
[0001] 本
发明涉及智能信息处理技术领域，特别是一种FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统及方法。
背景技术
[0002] FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统的功能包括：通过
硬件连接FMCW雷达阵列处理单元、目标检测和估计单元、后处理单元和调试单元，构成多目标检测与跟踪系统。雷达阵列处理单元采用FMCW体制，测量距离最大为200m。测距采用LFM
信号，
分辨率为1m左右；测速采用大时宽常载频脉冲信号；雷达采用两幅收发分置的天线，发射天线的波束宽度为
20°，方位
角度
覆盖范围为±10°；接收天线共有16个子天线，子天线的信号分别跟随独立的接收通道，接收通道为16路，接收信号的方位测量采用阵列
信号处理技术。雷达发射一组信号，可以瞬时得到方位覆盖范围内的高分辨角度和距离信息以及信号强度。FMCW雷达在每
20ms时发送一组前方目标的角度、距离和信号强度信息至目标检测和估计单元，目标检测和估计单元接收到前方多个目标的距离信息、方位信息和信号强度信息后，目标检测和估计单元在线转换为图像信息，然后运行多目标快速检测和跟踪程序，得到多目标的跟踪结果和对前方多个目标进行航迹解算，然后将多目标跟踪结果及避障预警信息分别通过RS422串口发送至后处理单元和调试单元；后处理单元用于将接收到的目标跟踪结果和避障预警信息显示到显示屏上，并以语音作为提醒方式；调试单元用于系统调试过程中对中间数据及跟踪效果进行显示和评估并可控制目标检测和估计单元进行启动和关闭。本发明将以往雷达数据的处理问题转换为
图像处理问题，针对
汽车及有轨电车等交通系统对高可靠性的防碰撞雷达多目标检测的应用需求提供了一种有效的手段，具有非常重要的应用价值。
[0003] 在汽车防撞技术的应用方面有雷达、
超声波、红外、激光以及视频等，通过比较，雷达具有如下优点：能够适应雨、雾、
雪、强光等不良天气，也能适应杂音、污染等环境，并能在这些恶劣环境中稳定工作；抗干扰性能较强，
辐射能量能够保证在相对合理的范围内；拥有较好的相对速度感应，在探测距离、速度、方向等各参数方面的
精度较高；采用平面天线阵列及高频器件体积较小，适于安装在汽车或有轨电车等载体上。但是，以往所采用的对FMCW雷达信息进行FFT变换和信号强度分析方法已无法满足和实现对前方多目标检测和跟踪所需要的功能。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统及方法，以实时高效地对车辆前方多个目标进行有效检测和跟踪，为车辆的安全运行提供预警信息和保障，提高车辆的安全性能。
[0005] 实现本发明目的的技术解决方案为：一种FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统，包括雷达阵列处理单元、目标检测和估计单元、后处理单元和调试单元；所述雷达阵列处理单元与目标检测和估计单元通过CAN总线
接口连接，目标检测和估计单元与后处理单元通过RS422接口连接，调试单元通过RS422接口与目标检测和估计单元双向连接；
[0006] 雷达信号经模拟滤波、A/D
采样后将数据送雷达阵列处理单元，然后雷达阵列处理单元将雷达检测数据送至目标检测和估计单元，所述目标检测和估计单元将雷达阵列处理单元发送过来的雷达检测数据进行处理检测出目标运动信息，目标检测和估计单元将需要跟踪的目标运动信息通过RS422串口发送给后处理单元用于直观显示和报警提醒；目标检测和估计单元将目标运动信息通过RS422串口发送给调试单元，调试单元显示多目标的跟踪结果、预警信息、雷达原始数据信息、原始图像信息，并给目标检测和估计单元发送启动和关闭指令。
[0007] 一种FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：
[0008] 步骤1，连接雷达阵列处理单元、目标检测和估计单元、后处理单元和调试单元，上电并确定各分系统通讯正常；
[0009] 步骤2，所述雷达阵列处理单元与目标检测和估计单元通过CAN总线接口连接，目标检测和估计单元通过CAN总线接口接收FMCW雷达原始测量信息，以目标方位角 为横坐标、目标距离d为纵坐标，以目标回波强度e归一化至[0,255]为灰度值，对雷达原始测量信息进行成像，即可将雷达原始测量信息转换为原始图像信息；
[0010] 步骤3，首先对原始图像信息的原始数据进行信号滤波处理，采用基于多次中值
抽取的图像双边滤波方法对原始图像进行滤波处理；
[0011] 步骤4，设定灰度图像的强度在彩色空间的不同
位置，把灰度图的各个不同灰度按照线性映射函数变换成不同的彩色，将灰度图像转化为伪彩色图像；
[0012] 步骤5，采用直方图均衡化
算法对图像中的目标进行增强；
[0013] 步骤6，进行背景提取，扣除由雷达积累的噪声产生的有目标回波的位置，对扣除后的
像素点的幅度求和，再除以参加统计的像素个数，然后将当前的噪声背景通过滤波算法估计当前的背景实测值，然后进行减除处理；
[0014] 步骤7，采用联合概率加权凝聚算法对区域多散射点进行凝聚；
[0015] 步骤8，采用Meanshift算法对分割出来的点迹进行跟踪，对目标进行质心估计即估计已跟踪目标中心点的位置信息，提取出点迹的坐标特性，然后对目标进行起始航迹计算、航迹滤波和航迹估计，并上报目标航迹监测信息；
[0016] 步骤9，实施过程中，目标检测和估计单元将需要跟踪的目标运动信息通过RS422串口发送给后处理单元用于直观显示和报警提醒；目标检测和估计单元将目标运动信息通过RS422串口发送给调试单元，调试单元显示多目标的跟踪结果、预警信息、雷达原始数据信息、原始图像信息，并给目标检测和估计单元发送启动和关闭指令。
[0017] 本发明与
现有技术相比，其显著优点是：(1)前方目标探测采用多通道FMCW探测雷达，测量距离远，分辨率高，采用了两幅收发分置的天线，方位角度覆盖范围可达±10°，接收信号的方位测量采用阵列信号处理技术，雷达发射一组信号，可以瞬时得到方位覆盖范围内的高分辨角度和距离信息；(2)将对雷达原始测量信息的处理转换为二维图像处理问题，将目标的角度信息、距离信息和回波强度信息转换为图像信息，增强了多目标处理的可靠性和实时性；(3)系统具有复杂群目标的分辨和跟踪处理能
力，工作可靠，具有简单、快速、灵活、实时、直观的特点，为汽车及有轨电车等交通系统对高可靠性的防碰撞雷达多目标检测的应用需求提供了思路和方法，具有非常大的应用价值和经济前景。
附图说明
[0018] 图1为本发明FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统的硬件连接关系图。
[0019] 图2为本发明中多目标检测与跟踪部分总体实施方案图。
[0020] 图3为本发明系统中目标图像生成与跟踪算法处理平台的硬件原理
框图。
[0021] 图4为本发明中FMCW雷达原始数据转换为图像的原理图。
[0022] 图5为由FMCW雷达原始数据生成矩形灰度图像的边界提取信息示意图。
[0023] 图6为将矩形灰度图像信息转换为灰度
鸟瞰图的边界提取示意图。
[0024] 图7为将矩形灰度图像转换为矩形伪彩色图的边界提取示意图。
[0025] 图8为将矩形伪彩色图转换为扇形伪彩色鸟瞰图的边界提取示意图。
[0026] 图9为
实施例中对多个目标的检测及跟踪过程示意图。
具体实施方式
[0027] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0028] 结合附图1～2，本发明FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统，包括雷达阵列处理单元、目标检测和估计单元、后处理单元和调试单元；所述雷达阵列处理单元与目标检测和估计单元通过CAN总线接口连接，目标检测和估计单元与后处理单元通过RS422接口连接，调试单元通过RS422接口与目标检测和估计单元双向连接；雷达信号经模拟滤波、A/D采样后将数据送雷达阵列处理单元，然后雷达阵列处理单元将雷达检测数据送至目标检测和估计单元，所述目标检测和估计单元将雷达阵列处理单元发送过来的雷达检测数据进行处理检测出目标运动信息，目标检测和估计单元将需要跟踪的目标运动信息通过RS422串口发送给后处理单元用于直观显示和报警提醒；目标检测和估计单元将目标运动信息通过RS422串口发送给调试单元，调试单元显示多目标的跟踪结果、预警信息、雷达原始数据信息、原始图像信息，并给目标检测和估计单元发送启动和关闭指令。
[0029] 所述雷达阵列处理单元中所采用的雷达采用FMCW体制，包括16个接收天线单元，每个接收天线单元对应一个通道，所述雷达阵列处理单元包括顺次连接的FMCW雷达天线、FMCW雷达波束控
制模块、滤波模块、阵列处理模块、系统校准模块、数据解算模块和收发模块。雷达采用两幅收发分置的天线，发射天线的波束宽度为20°，方位角度覆盖范围为±10°，测量距离最大为200m，测距采用LFM信号，分辨率为1m；该雷达通过自混频形成模拟I、Q信号，雷达信号经模拟滤波、A/D采样后将数据送阵列信号处理单元，雷达发射一组信号，可以瞬时得到方位覆盖范围内的高分辨角度、距离和速度信息，数据刷新率为50Hz，然后雷达阵列处理单元将雷达检测数据送至目标检测和估计单元。所述后处理单元和调试单元均包括综合显示屏和语音告警模块。
[0030] 结合附图3，本发明FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪系统中的目标检测和估计单元采用的主处理芯片为Freescale的I.MX6Q Cortex-A9芯片，系统上装有Linux
操作系统，所述目标检测和估计单元包括顺次连接的雷达数据接收模块、目标图像生成模块、图像去噪模块、鸟瞰图生成模块、伪彩色图生成模块、图像增强模块、背景抑制模块、
图像分割模块、多目标跟踪模块、目标
运动估计模块、告警指令生成模块。目标检测和估计单元的硬件系统包括电源、晶振、复位按键、SD卡、FLASH、SDRAM、RS422串口、CAN BUS、SPI口、JTAG调试接口和VGA视频接口；电源模块为目标检测和估计单元提供电源，晶振为系统提供
时钟信号，复位按键用于重启系统，SD卡用于存放历史数据，FLASH和SDRAM用于存储相应的目标检测及跟踪程序和代码，RS422接口用于将检测和跟踪结果发送至后处理单元，CAN BUS用于和阵列处理单元相连接，以便接收FMCW雷达的原始信息，SPI口为预留口，JTAG调试接口用于方便调试和下载程序，VGA视频接口用于后续将车载前方视频图像传递给后处理单元。所述目标检测和估计单元将雷达阵列处理单元发送过来的数据进行原始信号滤波、图像生成、图像插值、伪彩色图生成、图像增强、背景减除、图像分割、多目标跟踪等操作，进而检测出目标运动信息并发出预警信息。
[0031] 结合图2，本发明FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：
[0032] 步骤1，连接雷达阵列处理单元、目标检测和估计单元、后处理单元和调试单元，上电并确定各分系统通讯正常；
[0033] 步骤2，所述雷达阵列处理单元与目标检测和估计单元通过CAN总线接口连接，目标检测和估计单元通过CAN总线接口接收FMCW雷达原始测量信息，其中雷达角度分辨率优于0.8度，距离分辨率优于1m，如附图4所示。以目标方位角 为横坐标、目标距离d为纵坐标，以目标回波强度e归一化至[0,255]为灰度值，对雷达原始测量信息进行成像，即可将雷达原始测量信息转换为原始图像信息，如图5所示；直接由光学摄像机、红外扫描或者雷达得到的图像有一个非常大的缺点：同样大的物体远的尺寸小而近的尺寸大。鸟瞰图，也称俯视图，是成像设备从空中俯视而拍得的，鸟瞰图不同于原始测量图像，它保持目标在物理世界的尺度比例，在鸟瞰图中还可以非常直观地区分目标的运动方向，因此接着将得到的矩形图像转换为鸟瞰图，如图6所示；
[0034] 步骤3，由于表面散射、物体反射导致雷达图像往往存在噪声，一般情况下FMCW雷达所采集的信号具有白噪声，同时在恶劣环境下所成图像的噪声一般还包括椒盐噪声，所以首先对原始图像信息的原始数据进行信号滤波处理，采用基于多次中值抽取的图像双边滤波方法对原始图像进行滤波处理；若采用高斯滤波，可滤除掉大部分的白噪声，但同时会模糊图像的边缘；双边滤波不会出现模糊图像边缘的问题，但双边滤波对椒盐噪声的滤波效果很差，只能滤出与背景点
亮度值相差不大的噪声点；本发明采用基于多次中值抽取的图像双边滤波方法对原始图像进行了滤波处理，图像双边滤波方法由两个函数构成，一个函数是由几何空间距离决定
滤波器系数，另外一个由像素差决定滤波器系数，具体公式为：
[0035] h(x)＝k-1∫∫f(ξ)c(ξ-x)s(f(ξ)-f(x))dξ (1)
[0036] 其中k为归一化系数，其表达式为：
[0037] k(x)＝∫∫c(ξ-x)s(f(ξ)-f(x))dξ (2)
[0038] 其中，h(x)和x分别为滤波后和滤波前对应点的灰度值，c表示中心点与其邻域内点的空间相似度，s表示中心点与其邻域内点的灰度相似度；
[0039] 在实现过程中，c和s函数均可用高斯函数实现，定义如下：
[0040]
[0041]
[0042] 其中，σd为几何测度扩散标准差，σr为灰度测度扩散标准差，f(x)为当前中心点x的灰度值，f(ξ)为x的邻近点ξ的灰度值。
[0043] 步骤4，由于灰度图像在显示和进行跟踪时往往会产生很多虚景，根据
颜色空间的一些规律，比如人们往往能够很好地区分红橙黄绿青靛紫等颜色，因此如图7～8所示，设定灰度图像的强度在彩色空间的不同位置，把灰度图(黑白图像)的各个不同灰度按照线性映射函数变换成不同的彩色。具体方法为把灰度图的灰度级别从0到255分成255个区间，给每个区间制定一种彩色。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼则无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像，使图像各个细节更容易识别，目标更容易识别；将灰度图像转化为伪彩色图像，同时将灰度鸟瞰图转换为伪彩色鸟瞰图；
[0044] 步骤5，由于天气、环境以及设备等原因，雷达图像可能出现
对比度比较小，或者整体过暗和过明的情况，因此需要对雷达图像进行图像增强，采用直方图均衡化算法对图像中的目标进行增强，以提高图像的对比度，最终提高
数据处理的精度和速度；
[0045] 步骤6，进行背景提取，背景提取必须考虑恶劣天气的影响，本发明FMCW雷达在工作一定时间后会积累噪声电平，扣除由雷达积累的噪声产生的有目标回波的位置，对扣除后的像素点的幅度求和，再除以参加统计的像素个数，然后将当前的噪声背景通过滤波算法估计当前的背景实测值，然后进行减除处理；
[0046] 步骤7，由于采用高分辨技术，一辆大型汽车在100m左右就会形成多个散射点。这些散射点可能是互相连接的，也可能分开的，由于副瓣的影响，整个区域将超过周围的环境噪声，凝聚的要求应该跟雷达分辨率相匹配，因此采用联合概率加权凝聚算法对区域多散射点进行凝聚；
[0047] 步骤8，采用Meanshift算法对分割出来的点迹进行跟踪，对目标进行质心估计即估计已跟踪目标中心点的位置信息，提取出点迹的坐标特性，然后对目标进行起始航迹计算、航迹滤波和航迹估计，并上报目标航迹监测信息，所述的目标航迹监测信息包括目标数目、目标编号、目标距离、目标速度、目标方位和危险级别。如果按照目标运动特性无法相关的，则需要重新建立航迹，如果一条航迹在一定时间内没有新目标点迹相关，则可以航迹终止，本发明中的跟踪算法采用了经典的Meanshift算法，并辅之以Kalman滤波算法进行运动轨迹预测；
[0048] 步骤9，实施过程中，目标检测和估计单元将需要跟踪的目标运动信息通过RS422串口发送给后处理单元用于直观显示和报警提醒；目标检测和估计单元将目标运动信息通过RS422串口发送给调试单元，调试单元显示多目标的跟踪结果、预警信息、雷达原始数据信息、原始图像信息，并给目标检测和估计单元发送启动和关闭指令。
[0049] 实施例
[0050] 车辆前方有小型面包车、小型轿车、大型货车、小型货车4个车辆目标。为显示方便，对序列图进行了截取，如图9所示，分别显示了第2、4、6、8、10、12、14、16
帧。其中每一帧中所显示的四个典型目标代号分别为1、2、3、4，目标1为小型面包车，运动速度为90km/h，向右前方直行；目标2为小型轿车，运动速度为100km/h，向右前方直行；目标3为大型货车，运动速度为82km/h，向右前方直行；目标4为小型货车，运动速度为80km/h，向右前方直行。
[0051] 本系统对各目标跟踪效果的评判指标主要有两个：
[0052] (1)中心偏差距离
[0053] 计算跟踪结果的目标中心与实际位置(根据人工标记得出实际位置)的距离差，距离越小效果越好。
[0054] (2)目标区域重合度
[0055] 计算跟踪结果的目标区域R和实际区域T(根据人工标记得出实际区域)的重合度，重合度越大效果越好，重合度计算公式为：
[0056]
[0057] 依据上述两个评价指标，本系统的多目标跟踪准确率为97.2％。
[0058] 综上所述，本发明FMCW防碰撞雷达多目标检测与跟踪方法，为汽车及有轨电车等交通系统对高可靠性的防碰撞雷达多目标检测的应用需求提供了有效的手段，可实时检测和跟踪车辆前方多个目标的距离、方位及速度信息，并设定危险系数进行预警信息提示。系统工作可靠，具有简单、快速、灵活、实时、直观的特点，具有非常大的应用价值和经济前景。
