CN110531357B - 估计移动目标在水平面中速度大小的方法和雷达检测*** - Google Patents

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Abstract

估计移动目标在水平面中的速度大小的方法和雷达检测***。本发明涉及一种利用由雷达检测***接收到的雷达信号来估计移动目标在水平面中的速度大小的方法，所述雷达检测***被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标的多个主要反射点，即，接收来自移动目标的多个雷达信号，其中，被解析的反射点中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的所述反射点的距离、方位角以及原始距离变化率有关的数据来描述。本发明还涉及雷达检测***。

Description

估计移动目标在水平面中速度大小的方法和雷达检测***
技术领域
本发明涉及一种利用雷达检测***接收到的雷达信号来估计移动目标在水平面中的速度大小的方法，所述雷达检测***被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标的多个主要反射点，即，接收来自移动目标的多个雷达信号，其中，被解析的反射点中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的反射点的距离、方位角以及原始距离变化率有关的数据来描述。本发明还涉及雷达检测***。
背景技术
车辆可配备有雷达***，其被用于对车辆邻近区域的环境进行分类，以便例如检测车辆周围的移动或静止物体。例如，这种***被用于汽车感知***以估计其它车辆的运动状态，并且可以用于主动安全、驾驶员辅助以及自主驾驶应用。由于***的感知能力，特别是感测其它车辆的能力，因此，配备有该***的车辆通常被表示为主车辆。
通常情况下，雷达***包括实现在雷达传感器单元中的多普勒(Doppler)雷达技术，该雷达传感器单元被配置成接收从主车辆发射并被目标反射的信号。通常，所捕获的数据包括雷达检测测量结果，在该测量结果上确定表示空间中的位置的基础反射点(或点检测)。假设这些反射点位于目标的表面上并且可以被认为在水平面中(即，在二维平面视图/地图上)具有x坐标和y坐标。另选地，可以在(径向)距离和方位角的极坐标中考虑反射点的位置。
对于自主驾驶领域中的许多应用，必需提供对主车辆邻近区域中的一个或更多个目标的速度的准确估计。给定目标的速度可以根据假定位于目标上的多个反射点(检测点)获得。这就是说，多普勒雷达从单个目标(这种目标通常被称为分布式/刚性目标)捕获到多个点检测。
由于使用雷达，因此，对于每个反射点，可以容易地确定距离变化率，即，在该测量实例中主车辆的传感器单元与目标之间的(径向)距离的变化率。该距离变化率可以补偿车辆的速度，以便得到对假定位于目标上的“反射点的速度”的指示。然而，该指示(其可以被表示为补偿的距离变化率)因劣化影响因素(如噪声)而通常不能准确估计目标的速度。
此外，给定集群中的邻近反射点的距离变化率可以变化，从而导致根据反射点估计速度的不确定度。尤其是，所谓的车轮旋转检测(即，根据主车辆的车轮速度测得的速度与因车轮打滑而造成的车辆的真实速度不匹配)以及混杂(即，不位于目标上的反射点)会劣化估计的准确度。事实上，即使根据大量反射点获得了所谓的速度分布方程，也会由于少量的噪声反射点(即，异常值)而严重劣化估计。
因此，使用鲁棒的估计算法来减少噪声反射点的影响。与现有技术中已知的并且可以被用于估计上述情形中的目标速度的鲁棒估计算法相关联的一个问题是不能容易地控制估计的质量。此外，由于所需迭代的次数(例如，迭代重加权最小二乘算法的所需迭代的次数)，所述估计在使用计算资源方面对工作量和成本的需求过多。
当速度的估计需要尽可能快地(即，实时地)可用时，不希望进行大量迭代，这在主动安全、驾驶员辅助以及自主驾驶应用中至关重要。另一方面，简单地减少迭代次数可能导致无效的估计，即，估计相对于地面实况具有较大的误差。
在这方面，应注意到，当使用云算法时，存在某种“云模糊”。这意味着云算法不能在目标偏航时匹配速度，因此必须找到确定速度或速度大小的不同方法，以便在偏航时有效地确定目标的速度。这是因为目标速度只能使用云算法基于使用同步的两个雷达来进行有效确定，但是，并不总是可以使用两个雷达。因此，需要提供一种在目标仅在雷达检测***的一个视场中可见时确定偏航目标的速度大小的方法。
发明内容
为此，本发明的一个目的是提供一种使用雷达估计移动目标的速度大小的改进方法。本发明的另一目的是最小化雷达检测***的计算复杂度，以便减少用于评估速度大小估计的计算机***的工作量和成本需求。
该目的通过一种利用雷达检测***接收到的雷达信号来估计移动目标在水平面中的速度大小的方法来满足。
在这样的***中，所述雷达检测***被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标的多个反射点，其中，被解析的反射点中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的所述反射点的距离、方位角以及原始距离变化率有关的数据来描述。该方法包括以下步骤：
假设针对所述多个接收到的反射点中的每一个计算出的航向角等于所述移动目标的取向角；以及
作为根据所述单个雷达测量实例中的来自所述反射点和航向角的各个距离变化率和方位的估计的多个估计的加权平均值计算所述移动目标的速度大小，其中航向角是假设值。
形成雷达检测***，以使其被配置成解析多个主要反射点，其被配置成接收多个雷达信号，这些雷达信号也称为分散信号或简称为检测信号。
应注意，针对所述多个接收到的雷达信号(即，反射点)中的每一个计算出的航向角被假设等于取向角：这意味着所述移动目标的ht＝γt(即，相应航向角)与移动目标的纵轴方向相关。航向方差高于所估计的取向方差，并且优选满足条件：
Figure GDA0004087849720000031
具体为
Figure GDA0004087849720000032
从而可以进一步提高所述速度估计的有效性。
通过采用估计的加权平均值，即使由其它算法估计的速度不可靠，也可以估计移动目标的速度大小。为了便于该测量，并入已知的测量准确度来改进所述速度估计。
优选地，在作为估计的加权平均值计算所述速度大小的步骤之前对具有所述距离变化率的解析反射点进行验证，其中仅那些满足预定条件的反射点被用于计算步骤。以这种方式，所述速度大小估计的有效性得到改善，并且仅利用经验证的反射点来执行计算，从而导致输出所述速度大小估计所需的计算时间的减少。
其在下面的情况下是优选的：对作为估计的加权平均值的所述目标速度大小的估计Vt,i是根据具有满足下面的方程的距离变化率的反射点来估计的：
Figure GDA0004087849720000033
具体来说，其中，
Figure GDA0004087849720000034
并且，wV,i是与第i个估计相关联的权重。使用估计的加权平均值可以避免使用过滤和/或跟踪，这对于降低计算力的工作量和成本需求特别有益。从而使该算法因其低计算复杂度而适用于生产嵌入式***。
有利地，验证每个反射点，以便检查是否能够合理地估计所述速度大小。以这种方式，可以减少错误计算的数量，从而进一步提高所述速度大小估计的可靠性。
优选地，如果满足下面的条件，则各反射点被被认为有效：
|cosαa,i|>kmin_cos_aspect_angle，
其中，αa,i是视界角，并且被定义为所述检测的取向角与方位角之差。以这种方式，不需要估计偏航率，从而导致本文所述方法的计算复杂度进一步降低。
其在下面的情况下是优选的：目标的速度大小的单个估计被计算为：
Figure GDA0004087849720000041
具体为
Figure GDA0004087849720000042
其中，
Figure GDA0004087849720000043
是补偿第i个原始检测的距离变化率。这是一种快速且可靠的估计目标速度大小的方法。
优选地，在对估计的加权平均值进行估计的步骤期间，权重被选择为针对相应估计的估计方差的倒数。这进一步减少了计算中的误差，从而使该方法更可靠。
其在下面的情况下是优选的：与估计相关联的权重满足下面的方程：
Figure GDA0004087849720000044
具体为
Figure GDA0004087849720000045
其中，
Figure GDA0004087849720000046
是所考虑速度大小估计的方差。以这种方式，可以更进一步减少计算中的误差。
其在下面的情况下是特别优选的：单个速度大小估计的方差可以利用不确定度传播来计算。以这种方式，并入估计的取向不确定度以改进对所述速度大小的估计。
有利地，所述不确定度传播满足下面的条件：
Figure GDA0004087849720000047
具体为，
Figure GDA0004087849720000048
其中：
Figure GDA0004087849720000049
并且
Figure GDA00040878497200000410
这是并入估计的取向不确定度的特别有利的方式。
优选地，所述不确定度传播满足下面的条件：
Figure GDA00040878497200000411
具体为，
Figure GDA0004087849720000051
这是将估计的取向不确定度并入估计速度大小的方法中并因此使用甚至更少的计算复杂度的特别有利的方式。
其在下面的情况下是优选的：执行所述估计速度大小的方差估计，优选地，其中，利用权重来估计所述估计速度大小的方差。这导致改进的计算结果，其进一步提高了方法的准确度。
优选地，所述权重满足下面的条件：
Figure GDA0004087849720000052
具体为
Figure GDA0004087849720000053
以这种方式，可以实现特定的成本节省计算。
其在下面的情况下是优选的：执行针对所述估计速度大小的合理性检查，优选地，其中，所述合理性检查基于所述速度大小的估计方差，其中，所述估计方差满足下面的条件：
Figure GDA0004087849720000054
这种合理性检查进一步提高了所提出方法的可靠性，并因其低计算复杂度而使其适于旨在应用于生产嵌入式***的算法。
根据另一方面，本发明还涉及一种雷达检测***，该雷达检测***包括：发射器，该发射器被配置成发出雷达信号；多个检测通道，所述多个检测通道分别被配置成，在单个测量实例中检测在所述雷达检测***的视场中反射的雷达信号；以及评估单元，所述雷达检测***的所述评估单元被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标的多个反射点，其中，被解析的反射点中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的所述反射点的距离、方位角以及原始距离变化率有关的数据来描述，所述评估单元还被配置成，执行根据在此呈现的教导的方法，或者执行被编译成执行根据在此呈现的教导的方法的对象假设算法(object hypothesis algorithm)。通过前面讨论的方法实现的优点因此可以有利地并入这种雷达检测***中。
附图说明
参照附图以示例的方式对本发明进行进一步描述，在附图中：
-图1示出了目标坐标系；
-图2示出了车辆坐标系；
-图3示出了传感器坐标系；
-图4示出了相对于主车辆的目标车辆，其中反射点位于目标车辆上；
-图5例示了计算反射点的位置处的速度矢量的原理；
-图6示出了针对目标的两个反射点的速度矢量的纵向分量和横向分量；
-图7示出了针对目标的两个反射点的速度矢量的径向分量和切向分量；
-图8示出了针对目标的两个反射点的速度矢量的航向；
-图9示出了描述检测的视界角的图；
-图10示出了用于对象假设速度运行算法的处理流程；
-图11示出了在不合理速度分布估计的情况下，所提出的算法和速度分布估计的航向偏差比较；以及
-图12示出了在不合理速度分布估计的情况下，所提出的算法和速度分布估计的大小偏差比较。
具体实施方式
通常，主车辆4(参见图2)配备有雷达***5'(参见图2)，其中，对来自雷达***5'的视场中的目标2(图1)的反射雷达信号进行处理以提供数据以便确定该方法中所使用的参数。
为了这样做，需要各种条件和要求。目标2(刚体，例如，车辆)需要是扩展目标，即，该目标使得能够确定从目标2实时反射并且基于原始雷达检测测量的多个反射点6'(参见图4)。
因而，如本文所使用的，术语“扩展目标”被用于指代能够提供多个(即，两个、三个或更多个)间隔开的分散点6'(也称为反射点6')的目标2。因此，术语“扩展目标”被理解为具有某一物理尺寸的目标2。在这种情况下，应注意，该物理尺寸可以例如在0.3m至20m的范围内选择，以便能够检测源自从例如移动的人到移动的重型货车等的反射点6'。
各个分散点6'不一定从一个雷达扫描至下一个雷达扫描单独跟踪，并且分散点6'的数量在扫描之间可以是不同的。而且，在连续雷达扫描中，分散点6'的位置在扩展目标2上可以是不同的。
雷达反射点6'可以由主车辆4根据从目标2反射的雷达信号来确定，其中，可以执行给定反射信号与关联发射雷达信号的比较，以相对于主车辆上的雷达发射和/或雷达接收部件/单元的位置(其可以是雷达传感器单元的位置)，例如在笛卡尔坐标或极坐标(方位角、径向距离)中确定雷达反射点6'的位置。
通过例如使用多普勒雷达技术，也如本领域已知的那样确定距离变化率。应注意的是，来自单个雷达扫描的“原始数据”可以提供针对n个反射点中的第i个反射点的参数θi(方位角)和
Figure GDA0004087849720000071
(原始距离变化率，即，径向速度)。这些是用于估计(移动)目标的速度的参数，其中，i＝1,…,n。
还应注意的是，术语瞬时雷达扫描、单个雷达扫描或单个测量实例可以包括来自多普勒技术中的“啁啾(chirp)”的反射数据，其可以扫描例如直至2ms。这是本领域所公知的。在随后的描述中，使用以下约定和定义：
世界坐标系
图1示出了世界坐标系的例示图，其中原点1被固定至空间中的一点-假设该世界坐标系在下面的数学描述中不移动并且不旋转。通常，该坐标系是右旋的(right-handed)；与X轴正交的Y轴指向右侧；指向页面和方位角的Z轴相对于X轴沿正方向(顺时针方向)定义。图1还示出了车辆形式的扩展目标2，例如，长约4.5m的物体。
车辆坐标系
图2示出了车辆坐标系，其在本实例中具有位于主车辆4的前保险杠3的中心处的原点3"。在这方面，应注意，车辆坐标系的原点3"可以设置在主车辆4的不同位置处。
在本实例中，X轴平行于车辆4的纵轴，即，其在前保险杠3与后保险杠3'之间延伸，并且如果原点3"位于前保险杠3的中心处，则在那里相交。车辆坐标系是右旋的(right-handed)，并且Y轴与X轴正交并指向右侧，Z轴指向页面。(方位)角如在世界坐标系中那样定义。
传感器坐标系
图3示出了具有原点5的传感器坐标系。在图3的示例中，原点5位于传感器单元5'的中心处，其可以是天线罩(radome)。X轴垂直于传感器天线罩，指向远离天线罩方向。该坐标系是右旋的：Y轴与X轴正交并指向右侧；Z轴指向页面。(方位)角如在世界坐标系中那样定义。
假设主车辆4的速度和偏航率根据本领域已知的传感器测量结果而获知。主车辆4的对地(over-the-ground(OTG))速度矢量被定义为：
Vh＝[uh vh]T，
其中，uh是主车辆4的纵向速度(即，沿平行于车辆坐标系的X轴的方向的速度)，并且vh是主车辆4的横向速度(即，沿平行于车辆坐标系的Y轴的方向的速度)。
在这方面，应注意，该雷达检测***(5')包括：被配置成发出雷达信号的发射器；多个检测通道，所述多个检测通道分别被配置成，在单个测量实例中检测在该雷达检测***的视场中反射的雷达信号；以及评估单元(均未示出)。雷达检测***5'的评估单元被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标2的多个反射点6'，其中，被解析的反射点6'中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的反射点6'的距离ri、方位角θi以及原始距离变化率
Figure GDA0004087849720000085
有关的数据来描述。该评估单元还被配置成，执行如下面相应讨论的估计速度大小的方法，或者执行被编译成执行估计速度大小的这种方法的对象假设算法。
假设传感器安装位置和相对于车辆坐标系的视轴角相对于车辆坐标系(VCS)是已知的，其中，使用以下记法(notation)(在这方面，还参见图9)：
xs,VCS-相对于纵(X-)坐标的传感器安装位置
ys,VCS-相对于横(Y)坐标的传感器安装位置
γs,VCS-传感器视轴角。
可以根据已知的主车辆速度和已知的传感器安装位置来确定传感器对地(OTG)速度。应当明白，可以将一个以上的传感器5'集成到一个车辆4中并相应地指定。
传感器OTG速度矢量被定义为：
Figure GDA0004087849720000081
其中：
Figure GDA0004087849720000082
是传感器纵向速度，并且
Figure GDA0004087849720000083
是传感器横向速度
Figure GDA0004087849720000084
类似地，假设传感器OTG速度是已知的，因为它们可以根据主车辆运动和传感器安装位置确定，以使传感器速度矢量为：
Vs＝[Vs x Vs y]T
其中：Vs x是传感器纵向速度，并且Vs y是传感器横向速度。
在每个雷达搜索(look)时(或单个测量实例)，传感器5'捕获来自目标2的m个原始反射点6'。各原始检测由按传感器坐标系表达的以下参数进行描述：
ri–距离(或径向距离)
θi-方位角
Figure GDA0004087849720000091
-原始距离变化率(或径向速度)
i＝1,…,m
在此之后，目标平面运动可以通过目标偏航率和旋转中心等效地描述(目标2具有非零偏航率)
Vt,COR＝[vt xt,COR yt,COR]T
其中：ωt是目标偏航率，xt,COR是目标旋转中心的纵坐标，并且yt,COR是目标旋转中心的横坐标。
图5示出了从刚体目标2捕获的原始检测6'的位置处的速度矢量。还指出了目标2的旋转中心7。
图6示出了针对目标2的两个反射点6'的速度矢量的纵向分量和横向分量。针对刚体的每个点的纵向速度分量和横向速度分量可以被描述为
Figure GDA0004087849720000092
其中：
Figure GDA0004087849720000093
是刚体的第i个点的速度矢量，
Figure GDA0004087849720000094
是刚体的第i个点的纵向速度，并且
Figure GDA0004087849720000095
是刚体的第i个点的横向速度。
图7示出了针对目标2的两个检测点6'的速度矢量的径向分量和切向分量。针对刚体的每个点的径向速度分量和切向速度分量可以被描述为
Figure GDA0004087849720000096
其中：
Figure GDA0004087849720000097
是刚体的第i个点的纵向速度，并且
Figure GDA0004087849720000098
是刚体的第i个点的横向速度。
图8示出了针对目标2的两个检测点6'的速度矢量的航向。针对刚体的每个点的航向和速度大小可以被描述为
Figure GDA0004087849720000099
其中：ht,i是刚体的第i个点的航向，并且Vt,i是刚体的第i个点的速度大小。
在直线移动目标2的情况下(即，目标2的偏航率等于零)，针对刚体的每个反射点6'的速度矢量相同，并且被描述为：
Figure GDA00040878497200000910
针对所有i和j。
图9示出了描述检测的视界角的图。目标2的取向用γt表示。该视界角被定义为关注点的取向角与方位角之差：αa,i＝γt-θi。
传感器视轴与传感器5'的X轴对准，即，其与原点5相交(参见图3)。取向角、检测的方位以及检测的视界角都是相对于传感器视轴确定的，如在X轴与Y轴之间延伸的相应箭头所示，并且在XY平面中相对于目标2的点处结束。
针对单个原始检测的距离变化率方程可以表达如下：
Figure GDA0004087849720000101
其中，
Figure GDA0004087849720000102
表示距离变化率，即，传感器坐标系的原点与检测点6之间的距离的变化率，如图5所示。检测点6的位置可以通过方位角θi＝1和径向距离ri＝1的值(检测点的距离，即，原点与检测点之间的距离)来描述。
为简化该记法，引入补偿距离变化率的概念并定义为：
Figure GDA0004087849720000103
其中：
Figure GDA0004087849720000104
表示补偿主车辆4的速度的第i个原始检测的距离变化率。补偿距离变化率也可以表达为：
Figure GDA0004087849720000105
距离变化率方程可以以矢量形式表达为：
Figure GDA0004087849720000106
类似地，具有两个分量的矢量形式的距离变化率方程可表达为：
Figure GDA0004087849720000107
其中：ct是距离变化率方程解的纵向分量，并且st是距离变化率方程解的横向分量。应注意，系数ct、st优选地相对于方位角，至少对于与多个检测点6所参照的目标2的位置相对应的方位角的范围是不变的，并且在该基础上已经确定了该系数。
这意味着假设速度分布方程不仅对于特定反射点6'有效，而且对于方位角的范围也是有效的。因此，利用距离变化率方程可以容易地确定针对从特定角范围起的任何方位角的距离变化率。
如技术人员所理解的，在实践中，“真实”系数ct、st只能从多个检测点估计。这些估计被指示
Figure GDA0004087849720000108
和
Figure GDA0004087849720000109
并且利用迭代加权(重加权)最小二乘法来估计。
在本教导中，速度分布被用作距离变化率方程的分量的同义词，并且可以表达为：
Figure GDA0004087849720000111
其中，
Figure GDA0004087849720000112
是速度分布。应注意，估计用帽(hat)表示，最小二乘解用波浪表示，而矢量用线表示。
为了执行速度大小的检测，必须满足几个条件。这些条件包括以下各项中的至少一些：
-来自同一目标2的数个原始检测应作为反射点6'而被记录(如果有至少两个，更具体地有至少三个，则其是优选的，而且如果进行至少四次这样的原始检测，以生成下面的两个、三个、四个或更多个检测点6'，则其尤其优选)；
-每个原始检测优选地归因于传感器FOV(视场)中的位置，其包括极坐标(方位角-θi，距离-ri)分量和距离变化率
Figure GDA0004087849720000113
-应当检测包含来自同一目标2的一组检测点6'的集群(该组检测点包括至少一个检测点，并且优选包括至少两个检测点6')；
-假设检测属性的准确度已知，其中，方位角准确度为σθ，并且距离变化率准确度为
Figure GDA0004087849720000114
-取向角被估计为γt；
-取向角的不确定度被估计为
Figure GDA0004087849720000115
；
-和/或速度估计无效或不合理的信息。
由此本文所呈现的教导提供了一种估计扩展目标2的速度大小的改进方法，其包括取向角的有效估计并考虑无效运动估计。在总结本发明之前，首先将讨论现有技术以提供对本文所呈现的主旨的概述和介绍。
现有技术
a.增强的定向边界框
先前已经考虑了针对用于估计扩展雷达目标的取向的几何方法的算法。在该方法中，所提出的解决方案不依赖于时间滤波并且仅关于单个雷达测量结果进行工作。该算法基于旋转卡尺算法的一种版本。该算法的解依赖于确定包括分配给单个目标的所有检测的凸包(convex hull)。边界框扩展至其点检测的欧几里德(Euclidian)位置的极值，然后将其旋转，使得在每个步骤中它与凸包的一侧共线。
该方法的增强会迭代地忽略连续的凸包点，因为错误的检测可能位于车辆外部，并且可能无法反映边界框的实际形状。
针对每个拟合的边界框，质量因子通过以下方式进行评估：
-边界框的大小，其应当尽可能小
-每次检测相距所得目标OBB的最近侧的距离。针对所有检测，对这样的距离进行求和并最小化。对于内点(inlier)和异常值(outlier)，必须以不同方式计算相距该最近侧的距离。
作为针对相同任务的另选算法，还考虑了强力算法。在该另选方案中，已证明该解决方案工作于估计由OBB(定向边界框)表示的车辆取向而且，利用根据单个雷达测量结果的欧几里德位置检测来估计OBB。该解决方案的主要缺点是显著的计算时间并且需要从目标车辆捕获的相对大量的检测。
b.用于定向的边界框估计的其它算法。
存在多种不同的算法用于估计物体取向。它们也基于欧几里德坐标系中检测的几何对齐，例如：L-拟合、霍夫(Hough)变换。
c.云算法
还考虑了直线移动分布式目标的情况。这种限制简化了估计问题，因为每个原始检测的位置处的速度矢量是相同的，即：
Figure GDA0004087849720000121
针对i＝1,…,m
为此，提出了云算法(CA)来估计从同一目标捕获的检测的“云”的对地横向速度vt和纵向速度ut。
这是通过针对该问题的最小二乘解来实现的，其定义如下：
Figure GDA0004087849720000122
该算法被证明是一种用于瞬时估计目标速度的非常有效的技术。
以类似的方式，考虑了用于估计直线移动物体的横向速度的相同问题和相同理论基础。在该示例中，通过以下方式提出了云算法的增强：
·执行RANSAC算法以识别异常值
·执行正交距离回归(ODR)以求解针对原始问题的修改公式中的变量误差问题。
在该解决方案中，与原始云算法解决方案相比，呈现了算法的改进的鲁棒性。然而，计算复杂度和解决优化问题的要求是所提出方法的主要缺点，尤其是在考虑生产嵌入式***中的应用时。
d.针对偏航目标的云算法解决方案
已经进行了进一步的工作，其中将云算法应用于目标运动的估计，而没有研究对直线路径的限制。图5中示出了这种情形。每个检测的位置处的对地速度矢量被确定如下：
Figure GDA0004087849720000131
针对每个原始检测的距离变化率方程被导出为：
Figure GDA0004087849720000132
这个方程可以简化，因为：
yt,i cosθi＝rt,i sinθi cosθi＝xt,i sinθi
Figure GDA0004087849720000133
在这方面，应注意，范围测量结果没有出现在上面的方程中，因此，速度估计不需要它。
然后表明，针对该问题的最小二乘解导致：
Figure GDA0004087849720000134
Figure GDA0004087849720000135
Figure GDA0004087849720000136
第i次检测的速度的估计器为：
Figure GDA0004087849720000137
Figure GDA0004087849720000138
尽管最小二乘解未估计速度矢量本身，但在偏航目标的情况下，其仍然可以被视为偏置速度矢量估计器。因此，在直线移动和转动目标这两种情况下，速度分布估计可以被用作用于速度矢量估计的有价值信息。
e.逆方差加权平均值
在统计中，逆方差加权的使用是聚合两个或更多个随机变量以最小化加权平均的方差的方法。在这样的方法中，各随机变量的加权与其方差成反比：
Figure GDA0004087849720000141
其中
Figure GDA0004087849720000142
-样本的估计平均值
xi-单个样本
Figure GDA0004087849720000143
-单个样本的方差。
方差的主要优点是具有较高不确定度的样本对估计的影响较小。
为了正确工作，必须知道或至少估计各个样本方差。如果样本不确定度未知或无法估计，则不能应用逆方差加权。如果各样本方差相等，则将方程简化成简单样本平均值。而且，如果样本方差变化不大，则使用逆方差加权的优点是值得怀疑的。
现有技术的限制和局限性
然而，现有技术存在以下限制和局限性。通常利用云算法(速度分布)来估计速度矢量。该估计的问题在于，仅在直线移动目标的情况下，其才是有效的速度估计。但即使对于一些直线移动目标，检测的分布也可能使得估计不能被视为可靠的。
另外，当目标机动时，速度分布解不能被视为速度估计。其只能被视为有偏差的速度估计，但通常其完全不可靠。如果可靠地估计目标的偏航率，那么只能合理地计算速度。利用汽车多普勒雷达很少能够实现这一点。
另一方面，当满足一些条件时，可以根据扩展目标原始检测的空间分布来估计目标的取向。因此，存在基于速度分布的速度估计不可靠而取向估计可靠的情况。在这些情况下，可以估计位置、取向以及大小，但不能估计速度(因为其是不可靠的)，在这种情况下，因而完全忽略来自距离变化率测量的信息。
本发明
在本文所讨论的所提出的速度估计算法中，提出并详细讨论了以下情况：
本发明的贡献包括：
·用于扩展目标的速度估计的算法
·用于针对估计速度的方差估计的算法。
本发明的特征在于，即使由其它算法估计的速度不可靠时也可以估计速度，已知的测量准确度被并入本发明中以改进速度估计。
此外，可以并入估计的取向不确定度以改进速度估计。从而改善速度估计的有效性。原则上采用的方法不需要进行任何过滤/跟踪。该算法适用于生产嵌入式***，因为其计算复杂度低，导致与现有技术方法相比，计算时间缩短，因此使该方法比现有技术方法更容易。此外，不需要估计偏航率估计，这进一步降低了工作量和成本的计算需求。
估计移动目标2在水平面中的速度大小的本发明的方法基于利用由雷达检测***5'接收到的雷达信号。
雷达***5'包括雷达传感器单元，该雷达传感器单元被设置在图3中的前保险杠3处，其具有原点5并且被配置成接收从主车辆4发射并被目标2反射的信号。雷达传感器单元5'(也称为雷达检测***5')被配置成解析在单个测量实例中来自移动目标2的多个主要反射点6'。被解析的反射点6'中的每一个用与所述单个雷达测量实例中的反射点6'的距离ri、方位角θi以及原始距离变化率
Figure GDA0004087849720000153
有关的数据来描述。
该方法包括以下步骤：
为了执行本发明，假设航向角与步骤1中的取向角相同。该航向角可以被表达如下：
ht＝γt。
在步骤2中，在航向角是假设值的情况下，对目标2速度大小的估计Vt,i被计算为多个估计的加权平均值-所述多个估计根据来自反射点6'和航向角的各距离变化率
Figure GDA0004087849720000151
和方位θi估计。所述多个估计可以表达为：
Figure GDA0004087849720000152
这些测量在单个雷达测量实例中执行，并且基于满足预定条件的估计反射点6'。一个条件可以是距离变化率测量被视为有效的距离变化率测量。因此，在计算速度大小作为估计的加权平均值的步骤之前对具有所述距离变化率的所述解析反射点6'进行验证。
步骤2包括子步骤2.1，其中，验证反射点6'的每个检测，以便了解是否能够合理地估计速度大小。发现，如果例如|cosαa,i|<kmin_cos_aspect_angle，则该检测是有效的。
在子步骤2.2中，目标2的速度大小可以如下被计算为目标2的速度大小的单个估计：
Figure GDA0004087849720000161
其中，
Figure GDA0004087849720000162
是补偿第i个原始检测的距离变化率。
在子步骤2.3中-重要的设计步骤-在对估计的加权平均值进行估计的步骤期间，权重被选择为针对相应估计的估计方差的倒数。这可以表达为：
Figure GDA0004087849720000163
其中，
Figure GDA0004087849720000164
是所考虑速度大小估计的方差。
据此，单个速度大小估计的方差可以利用不确定度传播来计算。该不确定度传播可以满足以下条件：
Figure GDA0004087849720000165
其中：
Figure GDA0004087849720000166
以及
Figure GDA0004087849720000167
在这方面，应注意，所估计速度大小的方差的估计可以基于航向方差应当高于所估计的取向方差的假设。航向方差可能与取向角不同，并且这可以表达为：
Figure GDA0004087849720000168
简化上述方程，不确定度传播，即，最终权重方程可以表达为：
Figure GDA0004087849720000169
在步骤3中，可以进行所估计速度大小的方差估计。可以利用权重来估计所估计速度大小的方差估计。该权重可以表达为：
Figure GDA00040878497200001610
在步骤4中，可以进行针对所估计速度大小的合理性检查。应用该合理性检查以便减少不可靠估计的数量。已经发现，最简单的合理性检查基于速度大小的所估计方差。在这方面，假设所估计方差满足一条件。该条件可以表达为：
如果
Figure GDA00040878497200001611
则速度估计可以被视为合理的。
实现示例
车辆中实现了所提出的算法，以便评估对象假设算法的性能。在有效取向估计和无效速度估计的情况下，将所提出的对象假设算法用于速度估计。
图10示出了表示可以在雷达检测***5'的评估单元中实现的对象假设速度运行算法的处理流程的步骤的流程图。该过程从框20开始，在框22处，判定对象假设模型是否是点模型。
如果判定对象假设模型是点模型，则在框24处判定方位角速率是否无效。
如果是这种情况，则在框26处验证最近一次检测的速度状态。如果判定验证了最近一次检测的速度状态，则在框28处判定距离变化率是否与最近一次检测的去混叠(dealiased)距离变化率相同。
该信息被传递到框30，框30将相应信息输出至框32，框32是用于通常在框34输出的对象假设速度运行算法的所有判定和确定的节点。
如果在框26处判定无法验证最近一次检测的速度状态，则在框36处判定距离变化率无效。该信息被传递到框30，框30将相应信息输出至框32，框32是用于通常在框34输出的对象假设速度运行算法的所有判定和确定的节点。
如果在框22处判定对象假设模型不是点模型，则在框38处确定速度角是否有效。如果是这种情况，则将该信息传递至框40，框40进一步将该信息转发至框42。
在框42，判定检测组的纵向速度和检测组的横向速度中的一个是否无效。如果是这种情况，则该过程移至框44，其中确定方位角速率是否无效。该信息被转发至框46，其中判定距离变化率是否无效。该信息被转发至框48，框48又将信息转发至框32以在框34处进行最终输出。
如果在框38处判定速度角无效，则将该信息传递到框50，在框50中进行判定以了解可靠检测的数量是否高于希望阈值或者可靠检测的比率是否高于某一阈值。如果确定可靠检测或可靠检测的比率低于该希望阈值，则将该信息传递至框40，框40进一步将该信息转发至框42。
如果确定可靠检测或可靠检测的比率高于希望阈值，则将该信息传递至框50，以便根据航向角计算对地速度OTG。然后将该计算的结果转发至框40，框40进一步将该信息转发至框42。
如果在框42处判定检测组的纵向速度和检测组的横向速度中的一个是有效的，则在框54处计算对应的参考点速度。然后将该信息传递到框48，以供在框34处输出。
利用参考数据评估所提出的对象假设算法的性能。为此，在不同的道路情形下执行了500个测试用例。
表1和表2呈现了速度有效性的统计数据。与现有技术的速度大小估计相比，利用所提出的算法，无效速度估计的数量减少了10倍以上。
表1示出了用于不同速度估计算法的样本数。
速度分布 所提出的算法 速度无效
样本数量 20666 2113 198
样本百分比[％] 89.9 9.2 0.8
表2示出了利用算法和不利用算法的速度估计的有效性。
有效 无效
未利用所提出的算法 20666(89.9％) 2311(10％)
利用所提出的算法 22779(99.2％) 198(0.8％)
图11示出了在不合理速度分布估计的情况下，所提出的算法(实线)和速度分布估计(虚线)的航向偏差比较。
图12示出了在不合理速度分布估计的情况下，所提出的算法(实线)和速度分布估计(虚线)的大小偏差比较。
在图11、图12以及表3中，呈现了算法的准确度。为了比较准确度性能，在对应样本上使用速度分布估计。应注意，速度分布估计以前被分类为不可靠，如此呈现的统计数据例示了在没有对速度分布应用合理性检查并且将不实现所提出的算法时的情况。
如所指出的，针对这些样本的准确度改进是显著的，并且相信该算法比本发明人预期的初始直觉明显更好地工作。
还应注意，与先前用于不太可靠的估计(如现有技术中所建议的那些)的计算力相比，该估计利用更少的计算力来实现。其中一个主要原因是可以仅在一个单个雷达测量实例中利用单个雷达检测***5'来估计速度大小。
表3示出了在不合理速度分布估计的情况下，所提出的算法和速度分布估计的准确度比较。
RMS 速度分布 所提出的算法
航向[deg] 101 19
大小[km/h] 32 18

Claims (20)

1.一种利用雷达检测***(5')接收到的雷达信号来估计移动目标(2)在水平面中的速度大小的方法，所述雷达检测***(5')被配置成解析在单个雷达测量实例中来自所述移动目标(2)的多个反射点(6')，其中，各被解析的反射点(6')用与所述单个雷达测量实例中的所述反射点的距离(ri)、方位角(θi)以及原始距离变化率
Figure FDA0004087849710000014
有关的数据来描述；
所述方法包括以下步骤：
假设针对多个接收到的反射点(6')中的每一个计算出的航向角等于所述移动目标(2)的取向角；以及
作为根据所述单个雷达测量实例中的所述反射点(6')的各距离变化率和方位以及航向角估计出的多个估计的加权平均值，计算所述移动目标(2)的所述速度大小，其中所述航向角等于取向角并且是假设值，
其中，作为估计的加权平均值而得的所述移动目标(2)的速度大小的估计Vt,i是根据具有满足以下方程的距离变化率的反射点(6')来估计的：
Figure FDA0004087849710000011
并且其中，
Figure FDA0004087849710000012
是所述估计的加权平均值，Vt,i是所述移动目标(2)的速度大小的第i个估计，wV,i是与所述第i个估计相关联的权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
Figure FDA0004087849710000013
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在作为估计的加权平均值计算所述速度大小的步骤之前，对具有所述距离变化率的所述被解析的反射点(6')进行验证，并且仅满足预定条件的反射点(6')被用于计算步骤。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，对各反射点(6')进行验证，以便检查是否能够合理地估计所述速度大小。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，如果满足如下条件，则认为各反射点(6')有效：
|cosαa,i|>kmin_cos_aspect_angle，
其中，αa,i是视界角，并且被定义为所述检测的取向角与方位角之差，kmin_cos_aspect_angle是定义将反射点视为测量有效的最小视界角的校准参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述目标(2)的所述速度大小的单个估计被计算为：
Figure FDA0004087849710000021
其中，Vt,i是所述移动目标(2)的速度大小的第i个估计，
Figure FDA00040878497100000211
是补偿第i个原始检测的距离变化率，αa,i是视界角。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，
Figure FDA0004087849710000022
8.根据权利要求1所述的方法，其中，在对估计的加权平均值进行估计的步骤期间，所述权重被选择为相应估计的估计方差的倒数，具体地，其中，与估计相关联的权重满足如下方程：
Figure FDA0004087849710000023
其中，wV,i是与第i个估计相关联的权重，
Figure FDA0004087849710000024
是所考虑的速度大小估计的方差。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，
Figure FDA0004087849710000025
10.根据权利要求8所述的方法，其中，单个速度大小估计的方差可以利用不确定度传播来计算。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述不确定度传播满足如下条件：
Figure FDA0004087849710000026
其中：
Figure FDA0004087849710000027
并且
Figure FDA0004087849710000028
并且其中，
Figure FDA0004087849710000029
是所考虑的速度大小估计的方差，Vt,i是所述移动目标(2)的速度大小的第i个估计，
Figure FDA00040878497100000212
是补偿第i个原始检测的距离变化率，αa,i是视界角。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，
Figure FDA00040878497100000210
13.根据权利要求10或权利要求11所述的方法，其中，对于估计速度大小的方差的估计，假设航向方差高于所估计的取向方差，并且满足如下条件：
Figure FDA0004087849710000031
其中，
Figure FDA0004087849710000032
是航向角的方差，
Figure FDA0004087849710000033
是假设的取向角方差，kheading_var_exceed是由于航向等于取向的假设不准确而导致的航向角扩大的校准值。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，
Figure FDA0004087849710000034
15.根据权利要求10所述的方法，其中，所述不确定度传播满足如下条件：
Figure FDA0004087849710000035
其中，wV,i是与第i个估计相关联的权重，αa,i是视界角，
Figure FDA0004087849710000036
是补偿第i个原始检测的距离变化率，
Figure FDA0004087849710000037
是未经主车辆运动补偿的原始距离变化率。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，
Figure FDA0004087849710000038
17.根据权利要求1所述的方法，其中，执行对所述估计的速度大小的方差估计，其中，利用权重来估计所述估计的速度大小的方差，其中，所述权重满足如下条件：
Figure FDA0004087849710000039
其中，
Figure FDA00040878497100000310
是所述估计的速度大小的方差的权重，wV,i是与第i个估计相关联的权重。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，
Figure FDA00040878497100000311
19.根据权利要求1所述的方法，其中，执行针对所估计的速度大小的合理性检查其中，所述合理性检查基于速度大小的估计方差，其中，所述估计方差满足如下条件：
Figure FDA00040878497100000312
其中，
Figure FDA00040878497100000313
是所述估计的速度大小的方差的权重，kmax_magnitude_var是速度大小的认为大小估计有效而可接受的最大估计方差的校准参数。
20.一种雷达检测***(5')，该雷达检测***(5')包括：发射器，所述发射器被配置成发出雷达信号；多个检测通道，所述多个检测通道分别被配置成在单个雷达测量实例中检测在所述雷达检测***的视场中反射的雷达信号；以及评估单元，所述雷达检测***(5')的所述评估单元被配置成解析单个雷达测量实例中的来自移动目标(2)的多个反射点(6')，其中，各被解析的反射点(6')用与所述单个雷达测量实例中的所述反射点的距离(ri)、方位角(θi)以及原始距离变化率
Figure FDA0004087849710000041
有关的数据来描述，所述评估单元还被配置成执行根据权利要求1至19中任一项所述的方法，或者执行被编译成执行根据权利要求1至19中任一项所述的方法的对象假设算法。
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