基于角毫米波雷達(dá)的目標(biāo)篩選

郭蓬　何佳　劉修知　張正奇　唐風(fēng)敏

摘 要：隨著ADAS系統(tǒng)在汽車領(lǐng)域的普及，基于角毫米波雷達(dá)的ADAS系統(tǒng)由于其成本低、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)被廣泛應(yīng)用。其中，使用角毫米波雷達(dá)的盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠有效輔助駕駛員對(duì)車輛周圍環(huán)境的感知。根據(jù)24GHz角毫米波雷達(dá)的特性，使用2個(gè)角毫米波雷達(dá)對(duì)駕駛員盲區(qū)進(jìn)行輔助監(jiān)控，建立基于角毫米波雷達(dá)的盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。而毫米波雷達(dá)輸出目標(biāo)存在一定的誤檢，文章使用角毫米波雷達(dá)連續(xù)5幀數(shù)據(jù)，建立反饋目標(biāo)值運(yùn)動(dòng)模型，對(duì)目標(biāo)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，使用K-means算法對(duì)檢測(cè)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，使用聚類結(jié)果判斷檢測(cè)目標(biāo)是否真實(shí)存在，以消除毫米波雷達(dá)的誤檢，從而實(shí)現(xiàn)角毫米波雷達(dá)的目標(biāo)篩選。關(guān)鍵詞：角毫米波雷達(dá);盲區(qū)監(jiān)測(cè);目標(biāo)數(shù)據(jù)中圖分類號(hào)：V323 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B ?文章編號(hào)：1671-7988（2020）11-26-03

Abstract：?With the popularity of ADAS system in the field of automobile， ADAS system based on the angular radar is widely used because of its low cost and strong adaptability to the environment. Among them， the blind area monitoring system using the angular radar can effectively assist the driver to perceive the surrounding environment of the vehicle. According to the characteristics of the 24 GHz angular radar， two angular radar are used to assist the driver's blind area monitoring， and a blind area monitoring system based on the angular radar is established. However， The output target of angular radar has some false detection. In this paper， use the five consecutive frames of angular radar data to establish the motion model of the feedback target value， update the target position data， use k-means algorithm to cluster the detected target data， and use the clustering results to judge whether the detected target is real， so as to eliminate the false detection of angular radar， so as to realize the target selection of angular radar.Keywords： Angular radar; Blind area monitoring; Target dataCLC NO.：?V323 ?Document Code： B ?Article ID： 1671-7988（2020）11-26-03

1?引言

由于車輛的自身結(jié)構(gòu)不可避免的形成駕駛員視覺(jué)盲區(qū)，駕駛員視覺(jué)盲區(qū)主要分為車頭盲區(qū)、車尾盲區(qū)、車底盲區(qū)、后視鏡盲區(qū)、AB柱盲區(qū)以及轉(zhuǎn)彎盲區(qū)[1-2]。在駕駛員駕駛汽車的過(guò)程中，如果在駕駛員盲區(qū)突然出現(xiàn)行人或者車輛，其行人或車輛突然靠進(jìn)駕駛員駕駛的車輛時(shí)，由于駕駛員不能發(fā)現(xiàn)靠近的行人或車輛，其駕駛員不能有效的采取相關(guān)處理措施，可能發(fā)生重大的交通事故，為保證駕駛員的駕駛安全，減少駕駛員的視覺(jué)盲區(qū)，當(dāng)前市場(chǎng)存在較多的輔助駕駛功能，以有效的監(jiān)測(cè)駕駛員視覺(jué)盲區(qū)的駛行工況，具有盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的具有代表性的車型有：凱迪拉克ATS-L、標(biāo)致408、沃爾沃S60L、奔馳C級(jí)、凱美瑞、奧迪A4L、寶馬等[3-5]，圖1為寶馬盲點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)示意圖。

毫米波雷達(dá)作為目前最成熟的車載傳感器，具有良好的可靠性和天氣適應(yīng)性。按照探測(cè)距離可劃分為短距離、中距離、長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)，按照頻段可劃分為24GHz和77GHz兩種毫米波雷達(dá)，77GHz毫米波雷達(dá)角分辨率比24GHz高，24GHz毫米波雷達(dá)和77GHz毫米波雷達(dá)參數(shù)如表1所示：

2?基于毫米波雷達(dá)的目標(biāo)篩選

在車輛車身側(cè)后方安裝兩個(gè)角毫米波雷達(dá)，安裝示意圖如圖2所示，盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)控制器連接車輛動(dòng)力CAN和兩個(gè)毫米波雷達(dá)傳感器，結(jié)合車輛信息和毫米波雷達(dá)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛側(cè)后方環(huán)境判斷。毫米波雷達(dá)可提供的數(shù)據(jù)包含被檢測(cè)車輛的位置信息和與本車之間的相對(duì)速度信息。然而由于角毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)的誤檢問(wèn)題，常常存在虛假的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，為提高毫米波雷達(dá)反饋目標(biāo)數(shù)據(jù)的可靠性，生產(chǎn)制造商通過(guò)相關(guān)算法對(duì)反饋結(jié)果進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)處理，然而，其處理效果仍達(dá)不到可直接使用的效果[6-9]。在盲區(qū)監(jiān)測(cè)控制器算法開(kāi)發(fā)端，軟件工程師需要提出相應(yīng)的算法對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，保證目標(biāo)的真實(shí)存在性。當(dāng)前主流的盲區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要根據(jù)車輛的行駛速度進(jìn)行開(kāi)啟和關(guān)閉，當(dāng)車速大于設(shè)置值（如15km/h）時(shí)系統(tǒng)激活，在短時(shí)間內(nèi)可假設(shè)后方車輛處于勻速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，且本車前輪轉(zhuǎn)角可忽略不計(jì)，從而可有效的對(duì)毫米波雷達(dá)輸出目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行跟蹤，以刪除誤檢目標(biāo)。

設(shè)當(dāng)前t時(shí)刻角毫米波雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)數(shù)據(jù)集為Qt，t-1時(shí)刻角毫米波雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)數(shù)據(jù)集為Qt-1，以此類推，在t時(shí)刻時(shí)，對(duì)毫米波雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，需綜合考慮歷史4幀毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，即綜合分析（Qt-4，?Qt-3，?Qt-2，?Qt-1，?Qt）的毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)，以當(dāng)前t時(shí)刻建立局部坐標(biāo)系，角毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)刷新周期一般為40ms，在數(shù)據(jù)集（Qt-4，?Qt-3，?Qt-2，?Qt-1，?Qt）間，總共經(jīng)過(guò)5個(gè)毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)采集周期，大約200ms，假設(shè)在200ms周期內(nèi)，本車的前輪轉(zhuǎn)角很小，忽略不計(jì)，數(shù)據(jù)集Qt-4的所有目標(biāo)為勻速運(yùn)動(dòng)，則可根據(jù)數(shù)據(jù)集Q4所有檢測(cè)目標(biāo)的相對(duì)縱向距離和相對(duì)車速，求得t時(shí)刻時(shí)，所有t-4時(shí)刻數(shù)據(jù)集Qt-4可能存在的位置，生成新的虛擬目標(biāo)數(shù)據(jù)集Q't-4，同理，對(duì)t-3、t-2、t-1時(shí)刻的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行求解，得到新的虛擬目標(biāo)數(shù)據(jù)集Q't-3、Q't-2、Q't-1，其含義如圖3所示，以安裝毫米波雷達(dá)的本車后保險(xiǎn)杠中心為原點(diǎn)，以汽車縱軸向后為坐標(biāo)系的X軸，以汽車右側(cè)為坐標(biāo)系Y軸，從而確定不同時(shí)刻的毫米波雷達(dá)目標(biāo)位置。

虛擬目標(biāo)數(shù)據(jù)集每一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)根據(jù)相應(yīng)的時(shí)刻對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，其更新的位置信息為：

式1-4中T為毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)刷新時(shí)間周期，Qt-4（qi）x為t-4時(shí)刻時(shí)，毫米波雷達(dá)反饋第i個(gè)目標(biāo)qi相對(duì)于本車的縱向距離，Qt-4（qi）y為t-4時(shí)刻時(shí)，毫米波雷達(dá)反饋第i個(gè)目標(biāo)qi相對(duì)于本車的橫向距離;Q't-4（qi）v為t-4時(shí)刻時(shí)，毫米波雷達(dá)反饋第i個(gè)目標(biāo)qi相對(duì)于本車的相對(duì)速度，Qt-4（qi）x為t時(shí)刻時(shí)，t-4時(shí)刻的毫米波雷達(dá)目標(biāo)qi經(jīng)過(guò)4T時(shí)間后，目標(biāo)qi相對(duì)于本車的可能縱向距離，Q't-4（qi）y為t時(shí)刻時(shí)，t-4時(shí)刻的毫米波雷達(dá)目標(biāo)qi經(jīng)過(guò)4T時(shí)間后，目標(biāo)qi相對(duì)于本車的可能橫向距離，其它變量含義以此類推。t時(shí)刻時(shí)，根據(jù)毫米波雷達(dá)目標(biāo)數(shù)據(jù)集{Q't-4，?Q't-3，?Q't-2，?Q't-1，?Qt}，使用目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)集之間的相對(duì)位置關(guān)系，如圖4所示，對(duì)目標(biāo)點(diǎn)集進(jìn)行聚類，使用K-means算法計(jì)算可能存在的數(shù)據(jù)聚類族，當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)聚類結(jié)果中，目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)集小于4時(shí)，說(shuō)明一個(gè)目標(biāo)在在連續(xù)5幀毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)采集時(shí)，沒(méi)有被時(shí)刻檢測(cè)到，本文根據(jù)實(shí)車試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，將此類數(shù)據(jù)直接刪除;當(dāng)數(shù)據(jù)聚類結(jié)果大于等于4時(shí)，說(shuō)明存在一個(gè)目標(biāo)被時(shí)刻檢測(cè)到，其目標(biāo)真實(shí)存在。設(shè)t時(shí)刻存在n個(gè)數(shù)據(jù)聚類族中目標(biāo)點(diǎn)集個(gè)數(shù)大于等于4，數(shù)據(jù)聚類族為{P1，?P2，…，?Pn}，計(jì)算每一個(gè)數(shù)據(jù)聚類族中點(diǎn)集的中心坐標(biāo)，中心坐標(biāo)如下：

式5中Pij-x為數(shù)據(jù)聚類族中目標(biāo)點(diǎn)集的相對(duì)本車縱向距離，Pij-y為數(shù)據(jù)聚類族中目標(biāo)點(diǎn)集的相對(duì)本車橫向距離，Pij-v為數(shù)據(jù)聚類族中目標(biāo)點(diǎn)集的相對(duì)本車的相對(duì)速度，m為數(shù)據(jù)聚類組中目標(biāo)點(diǎn)個(gè)數(shù)。（ xi，yi，vi ）為t時(shí)刻時(shí)，根據(jù)聚類結(jié)果，篩選掉虛假目標(biāo)，得到的真實(shí)存在的毫米波雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)參數(shù)。

根據(jù)式5組合成一個(gè)新的毫米波雷達(dá)目標(biāo)Hi（xi，yi，vi ），在t時(shí)刻，得到一個(gè)新的毫米波雷達(dá)監(jiān)測(cè)結(jié)果Ht（H1，?H2，…，?Hi，…，?Hn}。從而有效的濾除毫米波雷達(dá)誤檢值，為后續(xù)的盲區(qū)預(yù)警奠定基礎(chǔ)。

圖4 ?角毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)聚類示意圖

根據(jù)聚類結(jié)果，將如圖4所示的多幀毫米波雷達(dá)檢測(cè)值進(jìn)行聚類，得到如圖4所示的聚類族，從而有效的將不能被連續(xù)多幀檢測(cè)到的毫米波雷達(dá)檢測(cè)值濾除，有效的保證毫米波雷達(dá)目標(biāo)值的有效性。

3?實(shí)車測(cè)試與結(jié)論

為實(shí)現(xiàn)對(duì)角毫米波雷達(dá)的目標(biāo)篩選，開(kāi)發(fā)如圖5所示的角毫米波雷達(dá)測(cè)試軟件，軟件能采集車輛周圍的實(shí)時(shí)視頻，

角毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)以及車輛CAN數(shù)據(jù)。

實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果表明，統(tǒng)計(jì)100公里實(shí)車測(cè)試情況下，且在不同的交通場(chǎng)景，經(jīng)過(guò)目標(biāo)跟蹤后的目標(biāo)值有效性提高率，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表2所示：

實(shí)車試驗(yàn)結(jié)果表明，使用角毫米波雷達(dá)連續(xù)5幀數(shù)據(jù)，對(duì)反饋目標(biāo)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，使用K-means算法對(duì)角毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類后，目標(biāo)值有效性在不同場(chǎng)景下都有效的提高，能夠保證處理后的目標(biāo)數(shù)據(jù)更接近真實(shí)場(chǎng)景中的目標(biāo)數(shù)據(jù)。

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