【技术实现步骤摘要】
一种基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法
本专利技术涉及无人驾驶车辆的数据处理领域，特别涉及一种基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法。
技术介绍
无人驾驶车辆是一种可以连续自主行驶的新型智能车辆。它通过车载传感器系统感知环境信息，在此基础上结合具体任务实时规划路径，并最终到达指定区域。在这个过程中，需要车辆感知周围其他交通参与者的信息，其中对于动态障碍物的跟踪尤其重要。应用于自动驾驶环境感知中的车载雷达主要有激光雷达和毫米波雷达，激光雷达容易受外界环境如雨、雪、灰尘等的干扰但其对目标的测量精度较高。毫米波雷达则与之相反，其不易受目标表面形状和颜色的影响，也不受天气光照等影响，环境适应能力强，但毫米波雷达其测量精度较低。现有的针对单一种类雷达的数据处理方法比较复杂，且对于提升测量整体效果并不明显。因此，相比于单一传感器系统，多个雷达组合而成的前置车载雷达系统，稳定性更强。将不同传感器的测量结果进行匹配合并之后，需要采用滤波方法进行目标的跟踪与运动状态的估计，在众多相关的信息融合与目标跟踪算法中，EKF更适用...
【技术保护点】
1.一种基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：/n采用基于加速度噪声的迭代EKF实现滤波跟踪，所述前置多雷达测量系统包括由两个毫米波雷达传感器、一个四线激光雷达传感器、运行ROS的车载工控机，用于实现车辆前方目标的跟踪，所述方法包括如下步骤：/n步骤1：初始化雷达传感器，获取多个雷达传感器数据并判断各个雷达传感器输出是否正常，如果存在输出异常，则终止程序；将不同雷达传感器的检测结果进行合并，并将当前的目标与历史目标进行关联匹配；/n步骤2：将各种干扰的效果等效到加速度的噪声干扰中，计算待跟踪目标的实时加速度噪声参数，通过加速度噪声参数，更新当前的过程噪声协方差矩阵Q
【技术特征摘要】
1.一种基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
采用基于加速度噪声的迭代EKF实现滤波跟踪，所述前置多雷达测量系统包括由两个毫米波雷达传感器、一个四线激光雷达传感器、运行ROS的车载工控机，用于实现车辆前方目标的跟踪，所述方法包括如下步骤：
步骤1：初始化雷达传感器，获取多个雷达传感器数据并判断各个雷达传感器输出是否正常，如果存在输出异常，则终止程序；将不同雷达传感器的检测结果进行合并，并将当前的目标与历史目标进行关联匹配；
步骤2：将各种干扰的效果等效到加速度的噪声干扰中，计算待跟踪目标的实时加速度噪声参数，通过加速度噪声参数，更新当前的过程噪声协方差矩阵Qt；
步骤3：进行基于加速度噪声的迭代EKF，将由测量数据产生的第一次EKF结果重新作为一次虚拟的测量输入，进行第二次EKF滤波，得到跟踪目标的估计，并以ROS消息形式，发布当前的跟踪结果。
2.根据权利要求1所述的基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法，其特征在于：所述步骤2中，两个车体坐标轴方向，即车体中轴线方向与其垂线方向上的加速度噪声参数nx、ny的计算方法为：
其中N为周期长度，为N个周期中x方向加速度分量的一阶导数，为N个周期中y方向加速度分量的一阶导数，T＝{t,t-1,t-2,…t-N+1},E()为计算数列平均值的函数，t:表示当前时刻。
3.根据权利要求2所述的基于加速度噪声参数的多雷达数据处理方法，其特征在于：所述步骤2中，通过加速度噪声参数更新过程噪声协方差矩阵Qt，计算公式如下：
其中dt、dt_2、dt_3以及dt_4分别表示传感器两帧之间的时间间隔及其2次、3次、4次方。...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁华为，徐凤煜，王智灵，林玲龙，余结，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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