CN110441765B - 一种智能移动平台多雷达装置及信息融合方法 - Google Patents

一种智能移动平台多雷达装置及信息融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能移动平台多雷达装置及信息融合方法，将第一毫米波雷达传感器安装在移动平台的顶端，将第二毫米波雷达传感器安装在移动平台的前端，并将两个毫米波雷达传感器的探测信息融合，可以实现对周围环境及地形的全方位探测，更好地实现对移动平台的运动辅助。

Description

一种智能移动平台多雷达装置及信息融合方法
技术领域
本发明涉及毫米波雷达领域，具体涉及一种智能移动平台多雷达装置及信息融合方法。
背景技术
高精度、低成本、小型化且不易受环境因素影响的测量是雷达传感器在智能移动平台运动辅助应用中的优势。传统的移动平台运动时采用的是激光雷达传感器或超声波雷达传感器。超声波传感器响应速度慢、探测距离短且盲区大精度低、激光雷达传感器功耗、成本高且和容易对透明玻璃及镜面反射等透明材质目标物体失效难以检测的产生漏检问题。毫米波雷达传感器拥有其他传感器无法同时提供的精准度、响应速度以及环境适应性。毫米波雷达传感器能够探测目标并提供目标的距离、速度和角度信息，该技术的测距精度可以达到亚毫米级别，并能够穿透诸如塑料、干墙、衣物等材料。另外，毫米波探测不受雨、雪、雾、霾及烟尘等气象条件的影响，亦可以在强光和黑暗的条件下正常工作。因此，毫米波雷达传感器凭借其优良的性能，很好地满足了移动平台传感器对环境感知的要求。但是受视场范围的限制，单雷达传感器会产生探测盲区，而且不能同时对周围环境和前方地形进行探测，为了快速且精准地获取并预测所处环境信息，使移动平台更好地实现智能运动，可以利用2个中心工作频率为77GHz的毫米波雷达传感器进行测量并将传感器信息融合。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明提供的一种智能移动平台多雷达信息融合及环境感知方法解决了传统的移动平台运动时采用激光雷达传感器或超声波雷达传感器带来的问题：超声波传感器响应速度慢、探测距离短且精度低、激光雷达传感器功耗、成本高且容易对透明及镜面反射目标失效产生漏检。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种智能移动平台多雷达装置，包括：移动平台、托盘、第一雷达罩、多轴机械臂、第二雷达罩、托盘电机、第一毫米波雷达传感器壳体、第二毫米波雷达传感器壳体、第一毫米波雷达传感器、第二毫米波雷达传感器和车载机电***；所述第一毫米波雷达传感器安装在第一毫米波雷达传感器壳体内，所述第二毫米波雷达传感器安装在第二毫米波雷达传感器壳体内；所述托盘设置在移动平台顶端，并与移动平台转动连接；所述第一雷达罩与托盘固定连接，所述第一毫米波雷达传感器壳体安装在第一雷达罩与托盘构成的腔体内部，并与托盘固定连接；所述多轴机械臂的一端安装在移动平台的前端，其另一端与第二雷达罩固定连接，所述第二毫米波雷达传感器壳体安装在第二雷达罩内部，并与第二雷达罩固定连接，所述托盘电机安装在移动平台壳体内，其输出轴与托盘固定连接，所述车载机电***分别与多轴机械臂和托盘电机电连接。
进一步地：多轴机械臂为3轴机械臂，所述3轴机械臂包括：第一机械肘、第二机械肘、第三机械肘、第四机械肘、第一肘关节、第二肘关节和第三肘关节；
所述第一机械肘的一端与移动平台固定连接，其另一端与第一肘关节的一端固定连接；所述第一肘关节的另一端与第二机械肘的一端转动连接；所述第二机械肘的另一端与第二肘关节的一端固定连接，所述第二肘关节的另一端与第三机械肘的一端转动连接；所述第三机械肘的另一端与第三肘关节的一端固定连接；所述第三肘关节的另一端与第四机械肘的一端转动连接，所述第四机械肘的另一端与第二雷达罩固定连接。
进一步地：第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器结构相同，均包括：4个接收天线阵列、2个发射天线阵列、FMCW波形生成器、混频器、低通滤波器、ADC模块和信号处理模块；所述4个接收天线阵列的输出端与混频器的第一输入端连接，所述2个发射天线阵列的输入端与FMCW波形生成器的第一输出端连接，所述FMCW波形生成器的第二输出端与混频器的第二输入端连接，所述混频器的输出端与低通滤波器的输入端连接；所述低通滤波器的输出端与ADC模块的输入端连接，所述ADC模块的输出端与信号处理模块连接；所述信号处理模块包括两个MICRO USB接口。
本发明的有益效果为：与传统的超声波雷达传感器和激光雷达传感器相比，毫米波雷达传感器的优势在于响应速度快、成本较低，并且能实现高精度的测量，高精度的测量包括能同时探测多个目标的距离、速度以及方位角信息，并且距离分辨率高达0.04m；
安装在移动平台顶端的第一毫米波雷达传感器通过上位机可实现远近测量模式的切换，安装在多轴机械臂前端的第二毫米波雷达传感器能够通过机械臂的伸缩进行对地面小范围扫描和较大角度的俯仰扫描，并将两个毫米波雷达传感器的探测信息融合，可以实现对周围环境及地形的全方位探测，更好地实现对移动平台的运动辅助。
一种如上述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，包括以下步骤：
S1、开启移动平台并对第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器进行上电检测；
S2、记录移动平台的位置信息，并开启第二毫米波雷达传感器；
S3、使用多肘机械臂控制第二毫米波雷达传感器的雷达天线的朝向，并对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据；
S4、驱动车载机电***使移动平台匀速前进，并开启第一毫米波雷达传感器；
S5、开启托盘电机，使得第一毫米波雷达传感器转动扫描，并对雷达信号做基带处理，得到移动平台上的空间点云数据；
S6、将空间点云数据和前方路况点云数据保存至本地内存，并上传至上位机；
S7、将空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
进一步地：步骤S3中对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据包括以下步骤：
S31、将第二毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第一中频信号；
S32、将第一中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第一采样数据；
S33、对第一采样数据进行一维FFT处理，得到第一目标距离信息；
S34、将第一目标距离信息进行二维FFT处理，得到第一目标速度信息；
S35、将第一目标速度信息进行三维FFT处理，得到第一目标方位角信息；
S36、将第一目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到前方路况点云数据。
进一步地：步骤S5中对雷达信号做基带处理，得到空间点云数据包括以下步骤：
S51、将第一毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第二中频信号；
S52、将第二中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第二采样数据；
S53、对第二采样数据进行一维FFT处理，得到第二目标距离信息；
S54、将第二目标距离信息进行二维FFT处理，得到第二目标速度信息；
S55、将第二目标速度信息进行三维FFT处理，得到第二目标方位角信息；
S56、将第二目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到空间点云数据。
进一步地：步骤S7中采用距离补偿校正算法对空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
本发明的有益效果为：与移动平台顶端相连的毫米波雷达传感器能够在测量上进行近距和远距的模式切换。近距模式能够对环境进行细致扫描，范围在20m，距离分辨率高达0.04m；远距模式能够对障碍物进行探测，范围可达80m，距离分辨率为0.36m。与移动平台前端相连的毫米波雷达传感器通过多轴机械臂的伸缩进行对地面小范围扫描和较大角度的俯仰扫描，距离分辨率高达0.04m，能够对地形进行较为精细的扫描。
附图说明
图1为一种智能移动平台多雷达装置结构示意图；
图2为毫米波雷达传感器模块框图；
图3为一种智能移动平台多雷达装置的信息融合方法的流程图；
其中：1、移动平台；2、托盘；3、第一雷达罩；4、多轴机械臂；5、第二雷达罩；401、第一机械肘；402、第二机械肘；403、第三机械肘；404、第四机械肘；405、第一肘关节；406、第二肘关节；407、第三肘关节。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种智能移动平台多雷达装置，包括：移动平台1、托盘2、第一雷达罩3、多轴机械臂4、第二雷达罩5、托盘电机、第一毫米波雷达传感器壳体、第二毫米波雷达传感器壳体、第一毫米波雷达传感器、第二毫米波雷达传感器和车载机电***；所述第一毫米波雷达传感器安装在第一毫米波雷达传感器壳体内，所述第二毫米波雷达传感器安装在第二毫米波雷达传感器壳体内；所述托盘2设置在移动平台1顶端，并与移动平台1转动连接；所述第一雷达罩3与托盘2固定连接，所述第一毫米波雷达传感器壳体安装在第一雷达罩3与托盘2构成的腔体内部，并与托盘2固定连接；所述多轴机械臂4的一端安装在移动平台1的前端，其另一端与第二雷达罩5固定连接，所述第二毫米波雷达传感器壳体安装在第二雷达罩5内部，并与第二雷达罩5固定连接，所述托盘电机安装在移动平台1壳体内，其输出轴与托盘2固定连接，所述车载机电***分别与多轴机械臂4和托盘电机电连接。
多轴机械臂4为3轴机械臂，所述3轴机械臂包括：第一机械肘401、第二机械肘402、第三机械肘403、第四机械肘404、第一肘关节405、第二肘关节406和第三肘关节407；
所述第一机械肘401的一端与移动平台1固定连接，其另一端与第一肘关节405的一端固定连接；所述第一肘关节405的另一端与第二机械肘402的一端转动连接；所述第二机械肘402的另一端与第二肘关节406的一端固定连接，所述第二肘关节406的另一端与第三机械肘403的一端转动连接；所述第三机械肘403的另一端与第三肘关节407的一端固定连接；所述第三肘关节407的另一端与第四机械肘404的一端转动连接，所述第四机械肘404的另一端与第二雷达罩5固定连接。
第一肘关节405、第二肘关节406和第三肘关节407均采用内置步进电机的可转动的两端机械模块，两端机械模块的转动轴与一个机械肘转动连接，其固定不动的一端与一个机械肘固定连接，实现机械肘之间的转动。
车载机电***分别控制第一肘关节405、第二肘关节406、第三肘关节407的内部电机和托盘电机工作。
如图2所示，第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器结构相同，均包括：4个接收天线阵列、2个发射天线阵列、FMCW波形生成器、混频器、低通滤波器、ADC模块和信号处理模块；所述4个接收天线阵列的输出端与混频器的第一输入端连接，所述2个发射天线阵列的输入端与FMCW波形生成器的第一输出端连接，所述FMCW波形生成器的第二输出端与混频器的第二输入端连接，所述混频器的输出端与低通滤波器的输入端连接；所述低通滤波器的输出端与ADC模块的输入端连接，所述ADC模块的输出端与信号处理模块连接；所述信号处理模块包括两个MICRO USB接口。
本发明的有益效果为：与传统的超声波雷达传感器和激光雷达传感器相比，毫米波雷达传感器的优势在于响应速度快、成本较低，并且能实现高精度的测量，高精度的测量包括能同时探测多个目标的距离、速度以及方位角信息，并且距离分辨率高达0.04m；
安装在移动平台1顶端的第一毫米波雷达传感器通过上位机可实现远近测量模式的切换，安装在多轴机械臂4前端的第二毫米波雷达传感器能够通过机械臂的伸缩进行对地面小范围扫描和较大角度的俯仰扫描，并将两个毫米波雷达传感器的探测信息融合，可以实现对周围环境及地形的全方位探测，更好地实现对移动平台1的运动辅助。
如图3所示，一种如上述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，包括以下步骤：
S1、开启移动平台1并对第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器进行上电检测；
S2、记录移动平台1的位置信息，并开启第二毫米波雷达传感器；
S3、使用多肘机械臂4控制第二毫米波雷达传感器的雷达天线的朝向，并对雷达信号做基带处理，得到移动平台1上的空间点云数据；
步骤S3中对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据包括以下步骤：
S31、将第二毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第一中频信号；
S32、将第一中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第一采样数据；
S33、对第一采样数据进行一维FFT处理，得到第一目标距离信息；
S34、将第一目标距离信息进行二维FFT处理，得到第一目标速度信息；
S35、将第一目标速度信息进行三维FFT处理，得到第一目标方位角信息；
S36、将第一目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到前方路况点云数据。
S4、驱动车载机电***使移动平台1匀速前进，并开启第一毫米波雷达传感器；
S5、开启托盘电机，使得第一毫米波雷达传感器转动扫描，并对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据；
步骤S5中对雷达信号做基带处理，得到空间点云数据包括以下步骤：
S51、将第一毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第二中频信号；
S52、将第二中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第二采样数据；
S53、对第二采样数据进行一维FFT处理，得到第二目标距离信息；
S54、将第二目标距离信息进行二维FFT处理，得到第二目标速度信息；
S55、将第二目标速度信息进行三维FFT处理，得到第二目标方位角信息；
S56、将第二目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到空间点云数据。
S6、将空间点云数据和前方路况点云数据保存至本地内存，并上传至上位机；
S7、将空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
步骤S7中采用距离补偿校正算法对空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器通过MICRO USB口与上位机连接，将空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
本发明的有益效果为：与移动平台1顶端相连的毫米波雷达传感器能够在测量上进行近距和远距的模式切换。近距模式能够对环境进行细致扫描，范围在20m，距离分辨率高达0.04m；远距模式能够对障碍物进行探测，范围可达80m，距离分辨率为0.36m。与移动平台1前端相连的毫米波雷达传感器通过多轴机械臂4的伸缩进行对地面小范围扫描和较大角度的俯仰扫描，距离分辨率高达0.04m，能够对地形进行较为精细的扫描。

Claims (6)

1.一种智能移动平台多雷达装置，其特征在于，包括：移动平台(1)、托盘(2)、第一雷达罩(3)、多轴机械臂(4)、第二雷达罩(5)、托盘电机、第一毫米波雷达传感器壳体、第二毫米波雷达传感器壳体、第一毫米波雷达传感器、第二毫米波雷达传感器和车载机电***；所述第一毫米波雷达传感器安装在第一毫米波雷达传感器壳体内，所述第二毫米波雷达传感器安装在第二毫米波雷达传感器壳体内；所述托盘(2)设置在移动平台(1)顶端，并与移动平台(1)转动连接；所述第一雷达罩(3)与托盘(2)固定连接，所述第一毫米波雷达传感器壳体安装在第一雷达罩(3)与托盘(2)构成的腔体内部，并与托盘(2)固定连接；所述多轴机械臂(4)的一端安装在移动平台(1)的前端，其另一端与第二雷达罩(5)固定连接，所述第二毫米波雷达传感器壳体安装在第二雷达罩(5)内部，并与第二雷达罩(5)固定连接，所述托盘电机安装在移动平台(1)壳体内，其输出轴与托盘(2)固定连接，所述车载机电***分别与多轴机械臂(4)和托盘电机电连接；
多轴机械臂(4)为3轴机械臂，所述3轴机械臂包括：第一机械肘(401)、第二机械肘(402)、第三机械肘(403)、第四机械肘(404)、第一肘关节(405)、第二肘关节(406)和第三肘关节(407)；
所述第一机械肘(401)的一端与移动平台(1)固定连接，其另一端与第一肘关节(405)的一端固定连接；所述第一肘关节(405)的另一端与第二机械肘(402)的一端转动连接；所述第二机械肘(402)的另一端与第二肘关节(406)的一端固定连接，所述第二肘关节(406)的另一端与第三机械肘(403)的一端转动连接；所述第三机械肘(403)的另一端与第三肘关节(407)的一端固定连接；所述第三肘关节(407)的另一端与第四机械肘(404)的一端转动连接，所述第四机械肘(404)的另一端与第二雷达罩(5)固定连接。
2.根据权利要求1所述的智能移动平台多雷达装置，其特征在于，所述第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器结构相同，均包括：4个接收天线阵列、2个发射天线阵列、FMCW波形生成器、混频器、低通滤波器、ADC模块和信号处理模块；所述4个接收天线阵列的输出端与混频器的第一输入端连接，所述2个发射天线阵列的输入端与FMCW波形生成器的第一输出端连接，所述FMCW波形生成器的第二输出端与混频器的第二输入端连接，所述混频器的输出端与低通滤波器的输入端连接；所述低通滤波器的输出端与ADC模块的输入端连接，所述ADC模块的输出端与信号处理模块连接；所述信号处理模块包括两个MICRO USB接口。
3.一种如权利要求1～2任一项所述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、开启移动平台(1)并对第一毫米波雷达传感器和第二毫米波雷达传感器进行上电检测；
S2、记录移动平台(1)的位置信息，并开启第二毫米波雷达传感器；
S3、使用多轴 机械臂(4)控制第二毫米波雷达传感器的雷达天线的朝向，并对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据；
S4、驱动车载机电***使移动平台(1)匀速前进，并开启第一毫米波雷达传感器；
S5、开启托盘电机，使得第一毫米波雷达传感器转动扫描，并对雷达信号做基带处理，得到移动平台(1)上的空间点云数据；
S6、将空间点云数据和前方路况点云数据保存至本地内存，并上传至上位机；
S7、将空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
4.根据权利要求3所述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，其特征在于，所述步骤S3中对雷达信号做基带处理，得到前方路况点云数据包括以下步骤：
S31、将第二毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第一中频信号；
S32、将第一中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第一采样数据；
S33、对第一采样数据进行一维FFT处理，得到第一目标距离信息；
S34、将第一目标距离信息进行二维FFT处理，得到第一目标速度信息；
S35、将第一目标速度信息进行三维FFT处理，得到第一目标方位角信息；
S36、将第一目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到前方路况点云数据。
5.根据权利要求3所述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，其特征在于，所述步骤S5中对雷达信号做基带处理，得到空间点云数据包括以下步骤：
S51、将第一毫米波雷达传感器的发射信号和回波信号经混频器得出第二中频信号；
S52、将第二中频信号进行低通滤波后进行ADC采样，得到第二采样数据；
S53、对第二采样数据进行一维FFT处理，得到第二目标距离信息；
S54、将第二目标距离信息进行二维FFT处理，得到第二目标速度信息；
S55、将第二目标速度信息进行三维FFT处理，得到第二目标方位角信息；
S56、将第二目标方位角信息进行聚类算法处理和跟踪算法处理，得到空间点云数据。
6.根据权利要求3所述的智能移动平台多雷达装置的信息融合方法，其特征在于，所述步骤S7中采用距离补偿校正算法对空间点云数据和前方路况点云数据进行信息交融，得到环境点云数据。
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