【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达检测，尤其涉及一种智能碰撞检测方法及系统。
技术介绍
1、雷达检测
涵盖使用雷达系统来检测和分析环境中的物体，由军事领域发展而来，广泛应用于航空、海事以及交通安全等民用领域。雷达系统通过发射电磁波并接收反射波，能够确定物体的位置、速度和特征。在现代应用中，雷达检测技术已经进化到可以实现高精度的距离测量和速度感知，是智能系统如自动驾驶车辆和碰撞预警系统不可或缺的一部分，雷达技术由于在各种天气条件下均能可靠工作的能力，特别适用于外部监测和预警系统。
2、其中，一种智能碰撞检测方法是指利用雷达系统连续监测车辆前方或周边的障碍物，实时分析潜在的碰撞风险，并能够自动采取预防措施如调整车速或发出警告来避免或减轻碰撞，用途在于增强车辆安全，减少交通事故，并提高驾驶员和乘客的保护水平，特别是在高速行驶或复杂交通环境中。
3、现有的雷达检测技术尽管在军事和民用领域已有广泛应用，但在处理高动态和复杂环境下的实时数据时，存在反应速度和精度不足的问题，现有技术在快速变化的交通环境中，尤其是在多目标追踪和动态路径预测方面，不能有效适应突发事件，导致预警系统的反应延迟或误报。现有系统在雷达覆盖范围和信号优化方面缺乏足够的灵活性，不能根据实时情况调整发射角度或扫描参数。技术限制在高速行驶或恶劣天气条件下尤为明显，导致系统性能下降，影响整体的安全保障能力。缺乏高度适应的碰撞预防机制是现有技术在提升驾驶安全性方面的主要短板，在实际应用中导致对潜在危险的反应不够及时或不够准确，无法有效防止事故的发生。
>技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能碰撞检测方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种智能碰撞检测方法，包括以下步骤：
3、s1：设定雷达的初始发射角度，监测物体移动中的反射信号并记录返回时间，根据光速与时间计算反射距离，调整发射角度优化覆盖范围，得到角度校正数据；
4、s2：采用所述角度校正数据，将雷达信号转化为坐标数据，同步更新雷达扫描参数匹配物体的实时位置变化，迭代优化扫描路径，生成扫描覆盖数据；
5、s3：基于所述扫描覆盖数据，分析物体的速度向量和方向向量，结合时间序列分析物体位置变化，实时更新目标轨迹信息，获取物体运动轨迹；
6、s4：识别所述物体运动轨迹与预设轨迹的偏差，对潜在碰撞目标进行分类和预测，通过差异分析检测碰撞的概率，得到碰撞预测数据；
7、s5：使用所述碰撞预测数据，分析智能碰撞的潜在风险，通过阈值判定检测物体的碰撞风险等级，输出风险量化分析结果；
8、s6：基于所述风险量化分析结果，进行自动预警，设计应急措施，包括警报信号的强度和响应时间，匹配差异化风险级别的处理需求，得到预警应急配置。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述角度校正数据包括峰值覆盖角度和低谷覆盖角度和关联的角度调整值，所述扫描覆盖数据包括扫描区域的坐标点集、坐标点和扫描时间的关联性和坐标点的空间分布密度，所述目标轨迹信息包括差异化时间物体的位置、速度向量和方向向量，所述碰撞预测数据包括碰撞概率评分、潜在碰撞物体的类别、运动趋势和预测时间窗口，所述风险量化分析结果包括风险等级关联的概率值、风险的评定标准和风险概率计算结果，所述预警应急配置包括警报信号的强度、响应时间和差异化应急措施列表。
10、作为本专利技术的进一步方案，设定雷达的初始发射角度，监测物体移动中的反射信号并记录返回时间，根据光速与时间计算反射距离，调整发射角度优化覆盖范围，得到角度校正数据的步骤具体为：
11、s101：设定雷达的初始发射角度，启动雷达监测并捕捉物体的反射信号，并记录反射信号的返回时间，使用光速和时间差计算反射距离，生成初始化距离数据；
12、s102：基于所述初始化距离数据，调整雷达的发射角度，通过调整角度测试差异化配置下的信号覆盖范围，重新记录调整后的反射信号和返回时间，得到调整后的距离数据；
13、s103：使用所述调整后的距离数据，迭代优化雷达的发射角度，查验雷达的覆盖范围，循环记录并计算反射距离，得到角度校正数据。
14、作为本专利技术的进一步方案，采用所述角度校正数据，将雷达信号转化为坐标数据，同步更新雷达扫描参数匹配物体的实时位置变化，迭代优化扫描路径，生成扫描覆盖数据的步骤具体为：
15、s201：采用所述角度校正数据，将雷达接收的信号转换为坐标数据，通过对每次反射信号的角度和距离进行解析，计算物体的位置，生成位置坐标数据；
16、s202：使用所述位置坐标数据，同步更新雷达的扫描参数，匹配物体的实时位置变化，包括调整扫描频率和角度，获取实时扫描数据；
17、s203：基于所述实时扫描数据，迭代优化雷达的扫描路径，通过调整扫描的起始点和终点，优化路径覆盖的区域范围和扫描效率，得到扫描覆盖数据。
18、作为本专利技术的进一步方案，基于所述扫描覆盖数据，分析物体的速度向量和方向向量，结合时间序列分析物体位置变化，实时更新目标轨迹信息，获取物体运动轨迹的步骤具体为：
19、s301：基于所述扫描覆盖数据，分析物体的每个坐标点数据，计算物体每次扫描的速度向量和方向向量，通过连续两点间的位置和时间差计算速度，生成速度与方向的初始化数据；
20、s302：采用所述速度与方向的初始化数据，结合时间序列分析方法，追踪和分析物体的位置变化，通过比较连续时间点的位置数据更新物体的实时运动状态，获取动态轨迹更新数据；
21、s303：使用所述动态轨迹更新数据，追踪和分析物体的运动轨迹，实时捕捉运动趋势和位置变化，检测物体在运动中的碰撞概率，查验跟踪的连贯性和一致性，得到物体运动轨迹。
22、作为本专利技术的进一步方案，识别所述物体运动轨迹与预设轨迹的偏差，对潜在碰撞目标进行分类和预测，通过差异分析检测碰撞的概率，得到碰撞预测数据的步骤具体为：
23、s401：将所述物体运动轨迹数据与预设轨迹进行比对，采用欧氏距离算法，测量距离差和角度差，进行物体智能碰撞检测，生成轨迹偏差数据；
24、s402：使用所述轨迹偏差数据，对物体进行潜在碰撞的目标分类，根据偏差值和方向预测碰撞风险，设置碰撞风险阈值，并按照风险等级进行物体分类，获取碰撞风险分类数据；
25、s403：基于所述碰撞风险分类数据，通过差异分析迭代检测多类目标的碰撞概率，并计算碰撞发生的时间和地点，得到碰撞预测数据。
26、作为本专利技术的进一步方案，所述欧氏距离算法的公式如下：
27、
28、其中，为调整后的偏差欧氏距离，是维数，为实际轨迹点在第维的坐标，为预设轨迹点的坐标，为每个维度的误差校正因子，为维度的权重系数，为环境影响因子，为调整系数。
29、作为本专利技术的进一步方案，使用所述碰撞预测数据，分析智能碰撞的潜在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，所述角度校正数据包括峰值覆盖角度和低谷覆盖角度和关联的角度调整值，所述扫描覆盖数据包括扫描区域的坐标点集、坐标点和扫描时间的关联性和坐标点的空间分布密度，所述目标轨迹信息包括差异化时间物体的位置、速度向量和方向向量，所述碰撞预测数据包括碰撞概率评分、潜在碰撞物体的类别、运动趋势和预测时间窗口，所述风险量化分析结果包括风险等级关联的概率值、风险的评定标准和风险概率计算结果，所述预警应急配置包括警报信号的强度、响应时间和差异化应急措施列表。
3.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，设定雷达的初始发射角度，监测物体移动中的反射信号并记录返回时间，根据光速与时间计算反射距离，调整发射角度优化覆盖范围，得到角度校正数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，采用所述角度校正数据，将雷达信号转化为坐标数据，同步更新雷达扫描参数匹配物体的实时位置变化，迭代优化扫描路径，生成扫描覆盖数据的步骤具体为：
<...【技术特征摘要】
1.一种智能碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，所述角度校正数据包括峰值覆盖角度和低谷覆盖角度和关联的角度调整值，所述扫描覆盖数据包括扫描区域的坐标点集、坐标点和扫描时间的关联性和坐标点的空间分布密度，所述目标轨迹信息包括差异化时间物体的位置、速度向量和方向向量，所述碰撞预测数据包括碰撞概率评分、潜在碰撞物体的类别、运动趋势和预测时间窗口，所述风险量化分析结果包括风险等级关联的概率值、风险的评定标准和风险概率计算结果，所述预警应急配置包括警报信号的强度、响应时间和差异化应急措施列表。
3.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，设定雷达的初始发射角度，监测物体移动中的反射信号并记录返回时间，根据光速与时间计算反射距离，调整发射角度优化覆盖范围，得到角度校正数据的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能碰撞检测方法，其特征在于，采用所述角度校正数据，将雷达信号转化为坐标数据，同步更新雷达扫描参数匹配物体的实时位置变化，迭代优化扫描路径，生成扫描覆盖数据的步骤具体为：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：董振华，陈凌煜，王敏洁，杜武栋，黄壁合，陈景云，李娟，黄东明，
申请(专利权)人：泉州职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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