基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法、设备及介质技术

本发明专利技术公开了一种基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法、设备及介质，该方法包括：获取毫米波雷达点云数据，并对数据进行预处理；对预处理后的点云进行聚类，得到不同的簇；给每一个簇建立一个航迹，每一个航迹即为一个目标；根据下一帧毫米波雷达点云数据得到新的簇，将新簇与上一帧的航迹相关联，并将无关联的新簇作为新的航迹；确定每一帧中每一个目标的位置；根据每一帧中每一个目标的位置，将同一目标不同帧的点云进行累积；基于同一目标的累积点云，确定目标航向角。本发明专利技术能够在降低雷达硬件要求的条件下准确得到目标航向角。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航向角，具体涉及一种基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法、设备及介质。

技术介绍

1、目前智能驾驶汽车主要通过2种方法进行周围环境感知，一种是基于摄像头的感知，另一种是基于雷达的感知；而毫米波雷达拥有测距测速精度高、受天气干扰小、成本适中等优点，在智能驾驶汽车中广泛使用。毫米波雷达检测车辆周围环境是利用雷达波的反射能力，在车辆周围生成点云信息，通过对点云信息进行信号处理，可以估算出目标的分布，进而估计目标车辆的航向角。

2、例如公开号为cn114839615a的专利公开了一种4d毫米波雷达目标航向角拟合方法及存储介质，其拟合目标航向角分为3个步骤。如图1所示，首先，获取本车信号、目标位置信号及4d毫米波雷达点云信号，并对点云信号进行解析和预处理；然后对点云信号进行聚类处理，获取点云簇；最后判断点云簇与本车的平均纵向距离是否大于40米，若大于40米则采用主成分分析法拟合航向角，若在40米以内，则用最小包围框损失函数拟合航向角。本专利主要存在2点缺点。第一，在点云航向角拟合算法中，离群点对于pca算法和l-shape算法的影响较大，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，预处理包括剔除野值、坐标转换以及多雷达点云数据融合中的时空同步；聚类方法包括DBSCAN聚类、optics聚类和k-means聚类。

3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，将新簇与上一帧的航迹相关联，包括：

4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，确定每一帧中每一个目标的位置，包括：

5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷...

【技术特征摘要】

1.一种基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，预处理包括剔除野值、坐标转换以及多雷达点云数据融合中的时空同步；聚类方法包括dbscan聚类、optics聚类和k-means聚类。

3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，将新簇与上一帧的航迹相关联，包括：

4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，确定每一帧中每一个目标的位置，包括：

5.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云的目标航向角计算方法，其特征在于，根据每一帧中每一个目标的位置，将同一目标不同帧的点云进行累积，包括：

6.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：舒文强，张思绮，李明虎，夏钰璋，
申请(专利权)人：东风汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：