车辆前方目标物的探测方法

摘要

车辆前方目标物的探测方法属于车辆行车信息感知与处理技术领域。其特征在于，它采用四阶卡尔曼滤波方法对车辆采集到的目标物的测量数据进行滤波处理，能够得到更平滑精确的目标物距离和相对速度信息，并进一步提出了目标的测量连续性判断方法，将雷达丢失的数据和来自另一目标物的数据进行相应的处理。

主权项

1、车辆前方目标物的探测方法，其特征在于，它依次含有由车辆处理器控制执行的以下步骤：1)初始化：给定雷达测量系统距离测量噪声方差σ_r²、角度测量噪声方差σ_θ²、系统噪声方差Q_u、系统状态向量初值X_0e、系统状态估计误差协方差阵初值P_0e；2)测量目标物距离D_n和方位角A_n，其中，下标n表示测量和计算的次数，其初值为1；现时测量值以相应量加下标n表示；3)计算目标物在本车行驶方向，即x方向上距离的现时观测值Z_n：Z_n＝D_ncosA_n4)计算本次x向距离测量的噪声方差： ${\sigma }_x^2={\sigma }_r^2{·\cos }^2{A}_n+{D_n}^2·{\sigma }_{\theta }^2{\sin }^2{A}_n$5)按下述四阶卡尔曼滤波递推公式进行滤波计算： $X_{\mathrm{ny}}=F·X_{(n-1)e}$ $P_{\mathrm{ny}}=F·P_{(n-1)e}·F^{\prime }+G·Q_u·G^{\prime }$ $K_n=P_{\mathrm{ny}}·H^{\prime }·{(H·P_{\mathrm{ny}}·H^{\prime }+{\sigma }_x^2)}^{-1}$P_ne＝(I-K_n·H)·P_nyX_ne＝X_ny+K_n·(Z_n-H·X_ny)其中， $X_{\mathrm{ne}}^{\prime }=[x_n,{\stackrel{·}{x}}_n,{\stackrel{··}{x}}_n,{\stackrel{···}{x}}_n]$表示当前目标物信息的动态最优估计，是矩阵转置符号，x_n表示目标物x向距离值的最优估计，表示车辆与目标物间相对速度的最优估计；X_ny为目标物信息的一步预报估计，F为系统矩阵： $F=\left[\begin{array}{cccc}1& T& T^2/2& T^3/6\\ 0& 1& T& T^2/2\\ 0& 0& 1& T\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$T为系统采样时间；P_ne是当前系统状态估计误差协方差阵，G是系统误差影响矩阵， $G=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ T\end{array}\right]$Q_u是系统噪声方差；P_ny为系统状态一步预报估计误差协方差阵；K_n为卡尔曼滤波增益矩阵；H为观测矩阵，且H＝[1 0 0 0]；I为单位阵；6)储存P_ne、X_ne的值，用于继续的递推计算和输出；储存P_ny、X_ny的值，用于测量连续性判断计算；7)测量连续性的判断：7.1)计算观测值的一步预报估计Z_ny：Z_ny＝H·X_ny7.2)与X_ny相应的方差矩阵S： $S=H·P_{\mathrm{ny}}·H^{\prime }+{\sigma }_x^2$7.3)定义观测因子：d²＝v′·S^-1·v其中：v＝Z_n-Z_ny7.4)依据d²值判断最新测量值与上次测量值来自同一目标的概率是否等于或超过阈值，如等于或超过，则认为通过滤波估计获得的目标物信息是准确的，则输出本次距离、相对速度和方位角，并返回第2)步进行下一次测量；如小于该阈值，则表明雷达对目标物测量信息丢失，或测量值来自另一个目标，需要进一步判断小于上述阈值的次数是否连续超过预定值e：若未超过预定值e，则假设在目标物测量信息丢失的这一段时间内，目标物运动状态维持不变，按照卡尔曼滤波假设，得到目标物状态的计算方法如下式： $x_n=x_{(n-1)}+{\stackrel{·}{x}}_{(n-1)}T+\frac{1}{2}{\stackrel{··}{x}}_{(n-1)}{T}^2+\frac{1}{6}{\stackrel{···}{x}}_{(n-1)}{T}^3$ ${\stackrel{·}{x}}_n={\stackrel{·}{x}}_{(n-1)}+{\stackrel{··}{x}}_{(n-1)}T+\frac{1}{2}{\stackrel{···}{x}}_{(n-1)}{T}^2$ ${\stackrel{··}{x}}_n={\stackrel{··}{x}}_{(n-1)}+{\stackrel{···}{x}}_{(n-1)}T$ ${\stackrel{···}{x}}_n={\stackrel{···}{x}}_{(n-1)}$输出当前目标物在x方向的距离的最优估计x_n，相对速度的最优估计，以及方位角A_n；返回第2)步进行下一次测量；若超过预定值e，则认为有新的目标物出现，将最新的测量目标物设为跟踪目标物，其测量信息作为目标物的状态初值，即最新目标物x向距离的测量值作为X_ne中x_n的值，X_ne中其他状态值设为0，将P_ne设为单位阵，返回第2)步开始对新的目标物进行跟踪测量。