【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种车速估计方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的日渐成熟，很多车辆都具备l2甚至l3以上的自动驾驶功能。自车车速是车辆避障、报警、制动等功能中至关重要的参数。
2、目前可以使用惯性传感器和毫米波雷达进行自车车速估计。车辆使用惯性传感器进行加速度的测量从而得到车速。但由于在车辆启动阶段、急剧加减速阶段测得的加速度不够准确，导致最终测得的车速精准度不高。传统的毫米波雷达自车速度估计方法中，基于车载毫米波雷达测量的多普勒值、目标相对雷达的方位角以及车辆自身的行驶速度的关系式或者变型式进行方程的构建，进而对方程进行求解得到车速。上述方法依赖于方位角和多普勒值两个测量信息，二者的测量误差均会对最终求解得到的车速产生影响，导致估计的车速误差较大、精准度不高。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种车速估计方法、装置、电子设备及存储介质，以提高车速估计的精准度。具体技术方案如下：
2、在本申请实施例的第一方面，...
【技术保护点】
1.一种车速估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述RD图像的幅度边缘特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述沿所述RD图像的距离维度，逐像素提取所述RD图像中各像素的幅度边缘特征，得到各像素的第一幅度边缘表征值，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述幅度边缘特征，确定所述RD图像中目标位置对应的目标多普勒索引，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标多普勒索引和所述雷达的多普勒分辨率，估计所述车辆的行驶
...【技术特征摘要】
1.一种车速估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述rd图像的幅度边缘特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述沿所述rd图像的距离维度，逐像素提取所述rd图像中各像素的幅度边缘特征，得到各像素的第一幅度边缘表征值，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述幅度边缘特征，确定所述rd图像中目标位置对应的目标多普勒索引，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标多普勒索引和所述雷达的多普勒分辨率，估计所述车辆的行驶速度，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述rd图像的幅度边缘特征，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述提取按照索引取值大小排列的各多普勒索引所对应第二累加值的幅度边缘特征，得到各多普勒索引对应的第二幅度...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛高茹，
申请(专利权)人：森思泰克河北科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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