目标检测方法和装置、航迹管理方法和装置以及无人机制造方法及图纸

一种目标检测方法，包括：获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息(S1)；根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息(S2)；根据所述当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息(S3)。所述方法有利于提高对于目标进行检测的准确率，以便准确地确定目标的位置和轨迹等信息。

Target detection method and device, track management method and device and UAV

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】目标检测方法和装置、航迹管理方法和装置以及无人机
本专利技术涉及检测
，尤其涉及目标检测方法、目标检测装置、航迹管理方法、航迹管理装置和无人机。
技术介绍
雷达主要用于对目标进行检测，然而由于噪声的存在，导致雷达对于目标的检测结果并不准确，可能出现目标漏检、目标叠加、目标扩展、噪点虚警等问题。而且目前很多场景下，雷达并不是固定不动的，而是设置在搭载平台中的，搭载平台是移动的，雷达随着搭载平台移动，在这种情况下，会对雷达的检测效果带来更大的影响，导致检测结果更加不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种目标检测方法、目标检测装置、航迹管理方法、航迹管理装置和无人机，以解决相关技术中的技术问题。根据本公开实施例的第一方面，提出一种目标检测方法，适用于雷达，所述雷达设置在搭载平台中，所述方法包括：获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息；根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息；根据所述当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息。根据本公开实施例的第二方面，提出一种航迹管理方法，包括上述实施例所述的方法，还包括：根据所述目标的当前修正坐标信息确定所述目标的轨迹；确定所检测的多个目标的轨迹的可信度；删除可信度低于预设可信度的轨迹。根据本公开实施例的第三方面，提出一种目标检测装置，适用于雷达，所述雷达设置在搭载平台中，所述装置包括处理器，所述处理器用于，获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息；根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息；根据所述当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息。根据本公开实施例的第四方面，提出一种航迹管理装置，包括处理器，所述处理器用于，根据上述实施例所述的目标检测装置确定的所述目标的当前修正坐标信息确定所述目标的轨迹；确定所检测的多个目标的轨迹的可信度；删除可信度低于预设可信度的轨迹。根据本公开实施例的第五方面，提出一种无人飞行器，包括上述任一项权利要求所述的目标检测装置和/或航迹管理装置。根据本公开的实施例，由于雷达设置在搭载平台中，而搭载平台是可以移动的，这会导致搭载平台中的雷达相对于检测目标移动。在这种情况下，可以获取目标的前一时刻的检测坐标信息、当前检测坐标信息和搭载平台的运动信息，然后根据目标的前一时刻的检测坐标信息以及搭载平台的当前运动信息，确定目标的当前预测坐标信息，进而根据当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得目标的当前修正坐标信息。由于确定目标的当前预测坐标信息时，考虑到了搭载平台的当前运动信息，因此进行预测得到的目标的当前预测坐标信息更准确，进而根据更准确的目标的当前预测坐标信和当前检测坐标信息进行估算得到的目标的当前修正坐标信息也更为准确。从而有利于提高对于目标进行检测的准确率，以便准确地确定目标的位置和轨迹等信息。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本公开的实施例示出的一种目标检测方法的示意流程图。图2是根据本公开的实施例示出的一种获取目标的当前检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息的示意流程图。图3是根据本公开的实施例示出的雷达和搭载平台位置关系的示意图。图4是根据本公开的实施例示出的另一种获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息的示意流程图。图5是根据本公开的实施例示出的一种根据所述目标的前一时刻检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息的示意流程图。图6是根据本公开的实施例示出的一种根据所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息的示意流程图。图7是根据本公开的实施例示出的另一种根据所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息的示意流程图。图8是根据本公开的实施例示出的一种通过预设关联算法在当前时刻检测的至少一个坐标中确定所述当前检测坐标信息的示意流程图。图9是根据本公开的实施例示出的另一种通过预设关联算法在当前时刻检测的至少一个坐标中确定所述当前检测坐标信息的示意流程图。图10是根据本公开的实施例示出的一种确定当前检测坐标信息的示意图。图11是根据本公开的实施例示出的一种根据所述搭载平台的运动模型和/或所述大地坐标系的类型确定滤波器的示意流程图。图12是根据本公开的实施例示出的一种航迹管理方法的示意流程图。图13是根据本公开的实施例示出的另一种航迹管理方法的示意流程图。图14是根据本公开的实施例示出的又一种航迹管理方法的示意流程图。图15是根据本公开的实施例示出的一种确定所检测的多个目标的轨迹的可信度的示意流程图。具体实施方式本公开实施例提供一种目标检测方法，适用于目标检测装置，例如，雷达、图像采集设备、无人飞行器等，可以对待检测目标进行检测。在一个实施例中，该目标检测装置是移动的，或者该目标检测装置本身不移动，而能搭载在可移动平台上，能够对静止的目标的进行检测。并根据目标检测值、以及自身的运动信息，对目标相对于目标检测装置的运动信息进行估算。在一个实施例中，该目标检测装置是移动的，或者该目标检测装置本身不移动，而能搭载在可移动平台上，能够对移动的目标进行检测。并根据目标检测值、以及自身的运动信息，对目标的相对于目标检测装置的运动信息进行估算。在一个实施例中，该目标检测装置能够对至少一个目标进行检测，并根据目标检测值对目标相对于目标检测装置的运动信息进行估算。下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外，在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。图1是根据本公开的实施例示出的一种目标检测方法的示意流程图。以下主要以雷达作为目标检测装置进行示例性说明。本实施例所述目标检测方法可以适用于雷达，所述雷达设置在搭载平台中，所述搭载平台可以是路面交通工具，例如车辆，也可以是空中交通工具，例如无人飞行器，还可以是水上交通工具，例如船舶，对此，本公开不作限制。搭载平台可以是移动的，该雷达可以随着搭载平台移动。该雷达可以通过实施本公开实施例的目标检测方法，提升测量精度，增本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，适用于雷达，所述雷达设置在搭载平台中，所述方法包括：/n获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息；/n根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息；/n根据所述当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种目标检测方法，其特征在于，适用于雷达，所述雷达设置在搭载平台中，所述方法包括：
获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息；
根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息；
根据所述当前预测坐标信息与当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息，包括：
通过雷达检测目标，以确定所述目标在雷达的坐标系中的所述第一坐标；
根据所述雷达与所述搭载平台的位置关系，以确定所述第一目标在所述搭载平台的大地坐标系中对应的所述检测坐标信息。


3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述获取目标的检测坐标信息以及所述搭载平台的运动信息，包括：
根据所述雷达与所述搭载平台的位置关系补偿位置偏差，以确定所述检测坐标信息。


4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息，包括：
确定所述搭载平台的运动模型，并根据所述运动模型以及所述目标的前一时刻的检测坐标信息以及所述搭载平台的当前运动信息，确定所述目标的当前预测坐标信息。


5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息，包括：
根据所述搭载平台的运动模型和/或所述搭载平台所在的大地坐标系的类型确定滤波器；
通过所述滤波器，基于所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述当前修正坐标信息，其中，当前修正坐标信息用于确定下一时刻的预测坐标信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述目标的当前修正坐标信息，还包括：
通过预设关联算法在当前时刻检测的至少一个第二坐标中确定所述当前检测坐标信息；
所述通过所述滤波器，基于所述当前预测坐标信息与所述当前检测坐标信息进行估算，以获得所述当前修正坐标信息包括：
根据第一权值和所述当前预测坐标信息，以及第二权值和所述当前检测坐标信息计算所述当前修正坐标信息。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过预设关联算法在当前时刻检测的至少一个坐标中确定所述当前检测坐标信息包括：
计算所述至少一个第二坐标到所述当前预测坐标信息对应的预测坐标的距离；
根据所述至少一个第二坐标中到所述预测坐标的距离最小的坐标确定所述当前检测坐标信息。


8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过预设关联算法在当前时刻检测的至少一个坐标中确定所述当前检测坐标信息包括：
在至少一个第二坐标中确定位于预设区域内的至少一个关联坐标；
计算所述至少一个关联坐标到所述当前预测坐标信息对应的预测坐标的距离；
根据所述至少一个关联坐标中到所述预测坐标的距离最小的坐标确定所述当前检测坐标信息。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设区域为以所述预测坐标为圆心，以第一预设距离为半径的圆形区域；
其中，所述第一权值等于所述当前检测坐标信息对应的检测坐标到所述预测坐标的距离与所述第一预设距离的比值，所述第二权值等于1与所述第一权值之差。


10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述搭载平台的运动模型和/或所述大地坐标系的类型确定滤波器包括：
在所述搭载平台的运动模型为线性模型，和/或所述大地坐标系的类型为直角坐标系时，确定线性滤波器；
在所述搭载平台的运动模型为非线性模型，和/或所述大地坐标系的类型为极坐标系时，确定非线性滤波器。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述线性滤波器包括以下至少之一：
α-β滤波器，卡尔曼滤波器。


12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述非线性滤波器包括以下至少之一：
扩展卡尔曼滤波器，无损卡尔曼滤波器。


13.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述搭载平台的运动信息包括如下至少一种：位置、速度。


14.根据权利要求1至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标为一个或多个。


15.一种航迹管理方法，其特征在于，包括权利要求1-14任一项所述的方法，还包括：
根据所述目标的当前修正坐标信息确定所述目标的轨迹；
确定所检测的多个目标的轨迹的可信度；
删除可信度低于预设可信度的轨迹。


16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，还包括：
计算每条轨迹在当前时刻到所述大地坐标系的原点的轨迹距离；
根据所述轨迹距离对每条轨迹进行排序。


17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，还包括：
根据排序的结果输出所述轨迹。


18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述可信度与目标被确定当前预测坐标信息的次数反相关，与计算目标的当前预测坐标信息对应的检测坐标到所述当前预测坐标信息对应的预测坐标的距离的次数正相关，与目标的检测坐标到预测坐标的距离反相关。


19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述确定所检测的多个目标的轨迹的可信度包括：
根据新检测的目标的当前修正坐标信息确定所述新检测的目标是否属于已记录的轨迹；
若不属于已记录的轨迹，初始化所述新检测的目标的轨迹和可信度；
每预测一次所述新检测的目标的当前预测坐标信息，从初始化的可信度中减去第一预设可信度；
每计算一次所述新检测的目标的检测坐标到预测坐标的距离，从初始化的可信度中加上第二预设可信度，其中，所述第二预设可信度与所述新检测的目标的检测坐标到预测坐标的距离反相关。


20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述第二预设可信度与所述新检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊喜，林灿龙，王春明，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44