一种车载雷达数据跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车载雷达数据跟踪方法及系统，该方法包括：获取目标跟踪器在车身坐标系下的第一状态预测值，并依据其确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，各个雷达的波束覆盖区域不同；将所述第一状态预测值转换为波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达对应的雷达坐标系下的第二状态预测值并对其进行更新，得到第一状态估计值，将所述第一状态估计值转换为所述车身坐标系下的第二状态估计值，依据其值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。本发明专利技术的技术方案，当所述雷达坐标系与所述车身坐标系不统一时，通过两次坐标转换，将测量坐标统一，实现了将雷达中的跟踪算法应用到该应用场景下进行目标跟踪处理。

A Data Tracking Method and System for Vehicle-borne Radar

The present invention discloses a data tracking method and system for vehicle-borne radar. The method includes: acquiring the first state prediction value of the target tracker in the body coordinate system, and determining the beam coverage area according to the method, including the radar where the target tracker is located, and the beam coverage area of each radar is different; converting the first state prediction value to the beam coverage area including the beam coverage area. The second state prediction value in the radar coordinate system corresponding to the location of the target tracker is updated, and the first state estimation value is obtained. The first state estimation value is transformed into the second state estimation value in the body coordinate system, and the tracking value of the target tracker at the current time is determined according to its value. When the radar coordinate system and the body coordinate system are not unified, the measurement coordinate is unified by two coordinate transformation, and the tracking algorithm in the radar is applied to the application scene for target tracking processing.

【技术实现步骤摘要】
一种车载雷达数据跟踪方法及系统
本专利技术涉及雷达
，尤其涉及一种车载雷达数据跟踪方法及系统。
技术介绍
车载毫米波雷达作为高级驾驶辅助系统(AdvancedDriverAssistantSystem，简称ADAS)和无人驾驶系统的重要环境传感手段，具有受天气环境影响小，探测距离远，测距测速精度高等特点，与摄像头、红外、激光雷达等车载传感器互相配合，为ADAS和无人驾驶系统提供可靠的环境感知能力，以支持执行决策机构对车身的智能操控。在车载毫米波雷达提供环境感知能力的过程中，需要做必要的雷达数据处理。在雷达数据处理方面，目标跟踪处理是雷达数据处理的关键一环，目前的跟踪算法大多应用在中远距离前视雷达中。同时，随着ADAS和无人驾驶系统的不断升级，行人检测、自动泊车、辅助变道等复杂功能也成为标配，实现这些功能需要得到稳定可靠的跟踪效果，这就需要多个波束覆盖区域不同的车载毫米波雷达的参与。然而，由于新的应用场景下，波束覆盖区域不同的车载毫米波雷达的测量坐标不统一，无法将前视雷达中常用的跟踪算法直接应用到该应用场景下进行目标跟踪处理。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种车载雷达数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载雷达数据跟踪方法，其特征在于，包括：获取当前时刻目标跟踪器在车身坐标系下的第一状态预测值；依据所述第一状态预测值，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，其中，各个雷达的波束覆盖区域不同；将所述第一状态预测值转换为波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达对应的雷达坐标系下的第二状态预测值；对所述第二状态预测值进行更新，得到第一状态估计值；将所述第一状态估计值转换为所述车身坐标系下的第二状态估计值；依据所述第二状态估计值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。

【技术特征摘要】
1.一种车载雷达数据跟踪方法，其特征在于，包括：获取当前时刻目标跟踪器在车身坐标系下的第一状态预测值；依据所述第一状态预测值，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，其中，各个雷达的波束覆盖区域不同；将所述第一状态预测值转换为波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达对应的雷达坐标系下的第二状态预测值；对所述第二状态预测值进行更新，得到第一状态估计值；将所述第一状态估计值转换为所述车身坐标系下的第二状态估计值；依据所述第二状态估计值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第一状态预测值，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达，包括：根据所述第一状态预测值确定所述目标跟踪器所在位置；将所述目标跟踪器所在位置与各个雷达的波束覆盖区域进行对比，确定波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第二状态预测值进行更新，得到第一状态估计值，包括：根据所述第二状态预测值计算得到第三状态预测值，所述第三状态预测值与波束覆盖区域包括所述目标跟踪器所在位置的雷达的各个观测量匹配；根据所述第三状态预测值从所述各个观测量中确定出位于所述目标跟踪器邻域内的观测量；根据所述第三状态预测值从位于所述目标跟踪器邻域内的观测量中选择与所述目标跟踪器最近的观测量作为所述目标跟踪器的关联点；确定与所述关联点对应卡尔曼滤波增益，依据所述关联点、所述卡尔曼滤波增益和所述第三状态预测值，对所述第二状态预测值进行更新，得到所述第一状态估计值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述第二状态估计值确定所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值，包括：获取所述第二状态估计值的数量；判断所述数量是否为1；若是，将所述第二状态估计值作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值；若否，对所述第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值，包括：获取各个所述关联点对应的幅度状态量和距离状态量；依据所述幅度状态量和所述距离状态量确定各个所述第二状态估计值对应的权重；依据各个权重对所述各个第二状态估计值进行加权求和，将得到的加权结果作为所述目标跟踪器在所述当前时刻的跟踪值。6.一种车载雷达数据跟踪系统，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛聪，刘长江，田海燕，顾翔，
申请(专利权)人：北京润科通用技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11