【技术实现步骤摘要】
双毫米波雷达融合目标检测方法、终端设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及目标检测
，具体是一种双毫米波雷达融合目标检测方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
[0002]毫米波雷达作为汽车主动安全领域关键传感器部件，可有效穿透雾、烟、灰尘，实现全天时、全天候工作负荷要求。毫米波雷达通过天线发射调频连续波(FMCW)，经目标反射后接收到的回波与发射波存在一个时间差，利用该时间差可计算出目标距离。通过信号处理器分析发射与反射信号的频率差异，基于多普勒原理，可以精确测量目标相对于雷达的运动速度，进一步通过多目标检测与跟踪算法，实现多目标分离与跟踪。
[0003]汽车辅助驾驶系统安装毫米波雷达近年来快速增加，主要产品有车载自适应巡航装置(ACC)、前端碰撞预警系统(FCW)、辅助变道系统(LCA)、自动跟车系统(S&G)、车尾端盲区探测装置(BSD)、侧向探测系统(CTA)等车载应用毫米雷达。
[0004]由于常见的单毫米波雷达仅能测量相对径向运动速度，无法测量目标的绝对运动速度方向，当目标真...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，在载体上搭载第一毫米波雷达与第二毫米波雷达，且所述第一毫米波雷达与第二毫米波雷达的扫描区域部分或全部重合；所述目标检测方法包括如下步骤：步骤1，获取同一时刻帧下第一毫米波雷达采集的第一点云数据帧以及第二毫米波雷达采集的第二点云数据帧，其中，所述第一点云数据帧中具有若干第一点云，所述第二点云数据帧中具有若干第二点云；步骤2，将所有第一点云由第一毫米波雷达的球坐标系投影至第二毫米波雷达的球坐标系，得到由若干第一点云组成的第一点云集合，其中，所述第一点云集合具有每一第一点云在第一毫米波雷达球坐标系下的点云信息以及投影至第二毫米波雷达球坐标系后的点云信息；步骤3，将所有第二点云的点云信息添加至第二点云集合；步骤4，将第一点云集合与第二点云集合进行关联匹配，得到所有关联匹配点云对及其点云信息；步骤5，基于各关联匹配点云对的点云信息，得到各关联匹配点云对所对应目标在载体坐标系下的最优位置与绝对运动速度。2.根据权利要求1所述的双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，步骤2具体包括：获取第一点云在第一毫米波雷达的球坐标系下的点云信息，为其中，分别为第一点云i在第一毫米波雷达球坐标系下的径向距离、径向相对速度、垂直角角度、水平角角度；将第一点云i的径向相对速度更新为绝对径向速度再将第一点云的位置信息由第一毫米波雷达的球坐标系投影至第二毫米波雷达的球坐标系，得到其中，分别为第一点云i在第二毫米波雷达球坐标系下的径向距离、垂直角角度、水平角角度；将第一点云i在各坐标系下的点云信息添加至第一点云集合。3.根据权利要求2所述的双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，所述将第一点云i的径向相对速度更新为绝对径向速度具体为：对于第一点云i，将载体速度V通过相对坐标关系空间转换和投影到第一毫米波雷达的球坐标系中，得到投影速度为则第一点云i的绝对径向速度4.根据权利要求2所述的双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，所述将第一点云的位置信息由第一毫米波雷达的球坐标系投影至第二毫米波雷达的球坐标系，具体为：首先，将第一点云的位置信息由第一毫米波雷达的球坐标系变换到第一毫米波雷达的
笛卡尔坐标系；其次，将第一点云的位置信息由第一毫米波雷达的笛卡尔坐标系变换到第二毫米波雷达的笛卡尔坐标系；最后，将第一点云的位置信息由第二毫米波雷达的笛卡尔坐标系变换到第二毫米波雷达的球坐标系。5.根据权利要求1至4任一项所述的双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，步骤3中，第二点云的点云信息为其中，分别为第二点云j在第二毫米波雷达球坐标系下的绝对径向速度、径向距离、垂直角角度、水平角角度；绝对径向速度其中，为第二点云j在第二毫米波雷达球坐标系下的径向相对速度，为载体速度V通过相对坐标关系空间转换和投影到第一毫米波雷达的球坐标系后的投影速度。6.根据权利要求1至4任一项所述的双毫米波雷达融合目标检测方法，其特征在于，步骤4具体包括：计算第一点云集合每一第一点云与第二点云集合中每一第二点云的距离权重，得到n
R_l
行n
R_r
列的权重矩阵，其中，n
R_l
为第一点云集合中第一点云的数量，n
R_r
为第二点云集合中第二点云的数量；基于权重矩阵，采用带权重的匈牙利算法得到第一点云集合与第二点云集合中所有的关联匹配点云对。7....
【专利技术属性】
技术研发人员：安向京，孟德远，胡庭波，
申请(专利权)人：长沙行深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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