【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及毫米波雷达，尤其涉及可通行区域边界检测，具体是指一种基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
1、毫米波雷达因其受天气、周围环境影响小，抗干扰能力强，穿透能力强，价格优势明显等优点，已逐渐成为智能驾驶领域的必备传感器。毫米波雷达在智能驾驶领域的常见应用通常是通过感知目标障碍物的相对位置、速度等计算出二者的碰撞概率及目标障碍物的危险等级，报告给驾驶员及车载控制器做出反应，由此可知障碍物危险等级的计算尤为重要，因此准确感知本车可通行区域边界及障碍物是否处于可通行区域内是必需的。
2、根据现有技术公开的记载可得，当点云数据较大时，使用传统聚类方法及记忆至少两帧点云数据对内存空间耗费巨大，计算复杂，且以自车为中心，步进角度划分扇区辐射，依据半径越长扇区覆盖区域弧长越大的规律，只取扇区中指定数量的点，远处数据信息会大量丢失，因此，不具有实用性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种具有低复杂度、简洁快速的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
2、为了实现上述目的，本专利技术的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
3、该基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其主要特点是，所述的
4、（1）获取车辆的自车状态信息及当前帧所有原始点云数据，并以此计算出各个点的动静态、对地速度和高度信息；
5、（2）对原始点云数据根据预设条件进行筛选，剔除不符合要求的数据；
6、（3）建立具有设定范围大小及分辨率大小的栅格地图，并将筛选出的符合预设条件的点云数据投射到栅格中进行统计；
7、（4）对所述的栅格进行初步过滤，并对栅格内点云密度进行阈值比较和标记处理；
8、（5）在已标记的栅格中查找车辆横纵两侧的边界线，并将对应的栅格标记为可能边界；
9、（6）进行栅格二次过滤，对标记为可能边界的栅格使用连接组件标记算法进行标签分组；
10、（7）对最终保留的所有边界组内栅格按角度进行排序；
11、（8）对所有雷达追踪目标相对可通行边界位置进行判断，获取当前帧的相对位置；
12、（9）对追踪目标的最终相对位置进行滤波，并统计判定次数及分数，根据分数确定车辆最终边界内外标志。
13、较佳地，所述的步骤（3）具体包括以下步骤：
14、（3.1）在车辆笛卡尔坐标系下，将设定区域范围设置在xoy平面进行栅格化，每个栅格为矩形，各个矩形平行于x轴与y轴，面积为grid_length×grid_width，其中，grid_length为每个栅格的长度，grid_width为每个栅格的宽度，z向不设限；
15、（3.2）将筛选出的符合预设条件的点云数据投射到栅格中，记录每个栅格中点云数据的统计信息，包括点云个数、平均高度、最大高度、最小高度、角度，具体方式如下：
16、；
17、；
18、其中，n为栅格总数，i为正整数，为点云平均高度，为第i个点云的 z坐标值，为第i个点云的x坐标值，为第i个点云的y坐标值，为第i个点云的极坐标角度值。
19、较佳地，所述的步骤（4）具体为：
20、对所述的栅格进行初步过滤，将栅格内点云密度满足预设阈值的栅格标记为不可通行，并对特殊异常数据栅格取消标记，其中，所述的特殊异常数据栅格包括和已有动态目标位置重合栅格，排除噪点及处于低速运动状态目标反射点以及高度范围不满足预设阈值的高空挂起物的反射点，并按照以下方式计算栅格高度：
21、；
22、其中，high为栅格高度，z_max为栅格内点云z坐标最大值，z_min为栅格内点云z坐标最小值。
23、较佳地，所述的步骤（5）具体为：
24、以车辆为中心，呈十字搜索的方式，分别在以车辆为原点的笛卡尔坐标系中以x轴和y轴线为中心线平行向横纵两侧搜索，设置步进距离dist为栅格长度或宽度的n倍，分别找到两重边界线，将对应栅格标记为可能边界，所述的步进距离dist按照以下方式设置：
25、；
26、其中，dist为栅格搜索步进距离，为每个栅格的长度，为每个栅格的宽度。
27、较佳地，所述的步骤（6）具体为：
28、对于标记为可能边界的栅格，所述的连接组件标记算法中的连通域根据点云密度进行选择，点云的稀疏则按照位置排列依次增加连通件个数，并选用不同的路况及参数进行调试对比，最终使得调试参数达到栅格分组结果与实际道路边界分段情况对应的效果；并对所述的标签分组中栅格总数量小于阈值的孤立栅格全部取消边界标记，消除离群点；对所有分组后的栅格进行遮挡过滤，若有分组后的边界线被其他距离原点径向距离更短的边界线在角度上遮挡，则取消遮挡部分栅格标记，其余保留，剩余所有即为最终判定可通行区域边界栅格，栅格位置即为边界位置。
29、较佳地，所述的步骤（8）具体包括以下步骤：
30、（8.1）遍历所有边界栅格组的栅格，并采用向量叉乘积的方向分别判断追踪目标与车辆坐标原点的连线以及各两两相邻索引位置栅格连线是否存在交点；
31、（8.2）若找到交点则退出流程，判定当前帧目标位于可通行区域边界外，不在同一行驶区域；
32、（8.3）若遍历所有边界栅格组的栅格，均无交点，则判定当前帧目标位于可通行区域内，并与当前该车位于同一行驶区域，步骤（8）至此结束。
33、较佳地，所述的步骤（9）为按照以下方式计算分数：
34、；
35、其中，表示目标位于边界外的概率，取值0-1；为截止目前目标生命周期内判定在边界外的帧数；为截止目前目标生命周期存在的总帧数。
36、该基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的装置，其主要特点是，所述的装置包括：
37、处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
38、存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法的步骤。
39、该基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法的步骤。
40、该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（3）具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（4）具体为：
4.根据权利要求3所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（5）具体为：
5.根据权利要求4所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（6）具体为：
6.根据权利要求5所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（8）具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于4D毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（9）为按照以下方式计算分数：
...【技术特征摘要】
1.一种基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（3）具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（4）具体为：
4.根据权利要求3所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（5）具体为：
5.根据权利要求4所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步骤（6）具体为：
6.根据权利要求5所述的基于4d毫米波雷达实现可通行区域边界获取及目标相对位置判别的方法，其特征在于，所述的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：戚英丽，陆新飞，潘松，刘倩芸，薛旦，史颂华，
申请(专利权)人：上海几何伙伴智能驾驶有限公司，
类型：发明
国别省市：
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