CN113534157A - 一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法和***，其中无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；将障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；以及无人机2在飞行到相近位置时，会通过服务器得到障碍物的GPS坐标，提前预警，本方案降低了无人机对雷达的依赖性，提高障碍物的检测精度，实现了障碍物的信息共享。

Description

一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法和***
技术领域
本发明涉及雷达检测领域，尤其涉及一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测方法和***。
背景技术
毫米波雷达扫描是无人机飞行过程中障碍物检测的主要手段。毫米波雷达通过发射电磁波并接收物体反射波实现物体检测。但是，因为毫米波雷达发射的是锥状波束，导致毫米波雷达扫描障碍物分辨率低。
现有技术中，针对不同的场景，优化毫米波雷达的检测参数，实现特定场景下的物体检测。然而，无人机的使用场景复杂，优化参数的方案不能很好的实现无人机的障碍物检测需求，从而导致无人机在飞行过程中，出现非正常的规避动作，甚至目标丢失导致不能规避的情况。
现提出一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测方法和***，对毫米波雷达的检测结果做二次分析，以达到正确识别障碍物的目的。
发明内容
本发明目的是解决现有技术中因毫米波雷达的分辨力不高，即使针对特定场景进行了调试，仍然存在误报情况，且过于依赖雷达的问题。
本发明解决技术问题采用如下技术方案：一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，包括无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；将障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；以及无人机2在飞行到相近位置时，会通过云服务器得到障碍物的GPS坐标，提前预警。
可选的，确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤包括：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换；转换公式为：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure BDA0003104074290000021
或
Figure BDA0003104074290000022
Figure BDA0003104074290000023
Figure BDA0003104074290000024
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标。
可选的，确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤还包括：将转化后的目标点的坐标存入链表中；对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，当置信度低于阈值时，舍弃该虚假目标。
可选的，对链表中的数据进行整理的步骤包括但不限于：去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；增加检测到的点的置信度；减少未检测到的点的置信度；删除置信度为零的点。
可选的，无人机1也可为多个无人机。
本发明还提供一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***，包括毫米波雷达装置1、2，无人机1，无人机2，数据分析算法模块和云服务器，其中：无人机1，与毫米波雷达装置1和数据分析算法模块耦接，通过毫米波雷达装置1检测障碍物，并将障碍物相关坐标信息传递给数据分析算法模块；数据分析算法模块，与无人机1和云服务器耦接，用于接收障碍物坐标信息并进行算法分析，确认障碍物的真实性，并将真实障碍物的GPS坐标发送至云服务器保存；云服务器，与数据分析算法模块和无人机2耦接，用于无人机2在飞行到相近位置时，向无人机2发送障碍物的GPS坐标，提前预警；以及无人机2，与云服务器和毫米波雷达装置2耦接，用于接收来自云服务器的相近障碍物的 GPS坐标。
可选的，数据分析算法模块进行算法分析包括：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换；转换公式为：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure BDA0003104074290000031
或
Figure BDA0003104074290000032
Figure BDA0003104074290000033
Figure BDA0003104074290000034
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标。
可选的，数据分析算法模块确认障碍物的真实性包括：将转化后的目标点的坐标存入链表中；对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，当置信度低于阈值时，舍弃该虚假目标。
可选的，对链表中的数据进行整理的步骤包括但不限于：去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；增加检测到的点的置信度；减少未检测到的点的置信度；删除置信度为零的点。
可选的，无人机1也可为多个无人机。
本发明具有如下有益效果：
第一、无人机通过堆栈式滤波对雷达检测的目标进行处理，检测真实目标和虚假目标；
第二、降低无人机对雷达的依赖性，提高障碍物的检测精度；
第三、无人机将障碍物信息上传服务器，实现障碍物的信息共享。
附图说明
图1为本发明的所述一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法的流程图；
图2为基于图1的所述一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法的另一流程图；
图3为本发明的所述一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明的技术方案作进一步阐述。
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。此外，“耦接”一词在此包含任何直接及间接的电性耦接手段。因此，若文中描述第一***耦接于第二***，则代表所述第一***可直接电性耦接于所述第二***，或通过其他***或耦接手段间接地电性耦接至所述第二***。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本申请的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
实施例1
本实施例提供了一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法。参见图1 所示为所述一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法的具体实施例，包括：
步骤101：无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；
步骤102：确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；
步骤103：将障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；
步骤104：无人机2在飞行到相近位置时，会通过云服务器得到障碍物的 GPS坐标，提前预警。
其中，上述无人机1，2并非特指，仅用来举例说明。实际应用中，向云服务器提供真实障碍物GPS坐标的可以有多个无人机。
实施例2
本实施例提供了一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法。参见图2 为基于图1的所述一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法的另一流程图；具体描述图1所示的步骤102的详细操作，包括：
步骤201：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换，转换公式如下：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure BDA0003104074290000051
或
Figure BDA0003104074290000052
Figure BDA0003104074290000053
Figure BDA0003104074290000054
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标；
步骤202：将转换后的目标点的坐标存入链表中；
步骤203：对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；
步骤204：重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，执行步骤205，当置信度低于阈值时，执行步骤206；
步骤205：将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，以方便其他无人机使用；
步骤206：舍弃该虚假目标。
其中，上述步骤203中对链表中的数据进行整理具体为：1、去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；2、增加检测到的点的置信度；3、减少未检测到的点的置信度；4、删除置信度为零的点。
实施例3
本实施例提供了一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***。参见图3 所示为本申请基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***300示意图的具体实施例，包括毫米波雷达装置301、306，无人机1302，无人机2305，数据分析算法模块303和云服务器304，其中：
无人机1302，与毫米波雷达装置301和数据分析算法模块耦接，通过毫米波雷达装置301检测障碍物，并将障碍物相关坐标信息传递给数据分析算法模块303；
数据分析算法模块303，与无人机1302和云服务器304耦接，用于接收障碍物坐标信息并进行算法分析，确认障碍物的真实性，并将真实障碍物的GPS 坐标发送至云服务器304保存；
云服务器304，与数据分析算法模块303和无人机2305耦接，用于无人机 2在飞行到相近位置时，向无人机2发送障碍物的GPS坐标，提前预警；
无人机2305，与云服务器304和毫米波雷达装置306耦接，用于接收来自云服务器304的相近障碍物的GPS坐标。
其中，上述无人机1,2并非特指，仅用来举例说明。实际应用中，向云服务器提供真实障碍物GPS坐标的可以有多个无人机。
其中，数据分析算法模块303在进行算法分析时，具体为：
步骤401：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换，转换公式如下：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure BDA0003104074290000061
或
Figure BDA0003104074290000062
Figure BDA0003104074290000063
Figure BDA0003104074290000064
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标；
步骤402：将目标点的坐标存入链表中；
步骤403：对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；
步骤404：重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，执行步骤405，当置信度低于阈值时，执行步骤406；
步骤405：将真实目标的坐标上传到云服务器，以方便其他无人机使用；
步骤406：舍弃该虚假目标。
其中，上述步骤403中对链表中的数据进行整理具体为：1、去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；2、增加检测到的点的置信度；3、减少未检测到的点的置信度；4、删除置信度为零的点。
以上实施例的先后顺序仅为便于描述，不代表实施例的优劣。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
应用方向：
在我们的无人机***中，拥有2颗毫米波雷达用于障碍物的检测，分别装在飞机前方和后方。
作业时，无人机会实时监测前雷达和后雷达检测到的目标，当确认障碍物存在并阻碍飞行时，采取规避动作。
障碍物的位置数据通过本发明中的算法可以转换到84坐标系下，即经纬度。在同一地块作业时，障碍物的位置信息可以通过服务器推送到区域内的其它无人机，以确保区域内的所有无人机能快速发现障碍物。

Claims (10)

1.一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，包括：
无人机1通过毫米波雷达检测到障碍物；
确认障碍物的真实性，并得到障碍物的GPS坐标；
将所述障碍物的GPS坐标上传到云服务器中保存；以及
无人机2在飞行到相近位置时，会通过所述云服务器得到障碍物的GPS坐标，提前预警。
2.根据权利要求1所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，所述确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤包括：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换；转换公式为：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure FDA0003104074280000011
或
Figure FDA0003104074280000012
Figure FDA0003104074280000013
Figure FDA0003104074280000014
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标。
3.根据权利要求2所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，所述确认障碍物的真实性并得到障碍物的GPS坐标的步骤还包括：将转化后的目标点的坐标存入链表中；对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，当置信度低于阈值时，舍弃该虚假目标。
4.根据权利要求3所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，所述对链表中的数据进行整理的步骤包括但不限于：去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；增加检测到的点的置信度；减少未检测到的点的置信度；删除置信度为零的点。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，所述无人机1也可为多个无人机。
6.一种基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***，其特征在于，包括毫米波雷达装置1、2，无人机1，无人机2，数据分析算法模块和云服务器，其中：
所述无人机1，与所述毫米波雷达装置1和所述数据分析算法模块耦接，通过所述毫米波雷达装置1检测障碍物，并将障碍物相关坐标信息传递给所述数据分析算法模块；
所述数据分析算法模块，与所述无人机1和所述云服务器耦接，用于接收所述障碍物坐标信息并进行算法分析，确认障碍物的真实性，并将真实障碍物的GPS坐标发送至所述云服务器保存；
所述云服务器，与所述数据分析算法模块和所述无人机2耦接，用于所述无人机2在飞行到相近位置时，向所述无人机2发送障碍物的GPS坐标，提前预警；以及
所述无人机2，与所述云服务器和所述毫米波雷达装置2耦接，用于接收来自所述云服务器的相近障碍物的GPS坐标。
7.根据权利要求6所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的方法，其特征在于，所述数据分析算法模块进行算法分析包括：雷达检测到目标后，对检测到的目标进行84坐标系转换；转换公式为：
X＝(N+H)*cosB*cosL
Y＝(N+H)*cosB*sinL
Z＝[N*(1-e2)+H]*sinB
Figure FDA0003104074280000021
或
Figure FDA0003104074280000022
Figure FDA0003104074280000023
Figure FDA0003104074280000024
公式中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，a、b为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数，X，Y，Z为转换后的坐标。
8.根据权利要求7所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***，其特征在于，所述数据分析算法模块确认障碍物的真实性包括：将转化后的目标点的坐标存入链表中；对链表中的数据进行整理，得到新的目标链表；重复执行以上动作，即可得到所有目标关于置信度的链表，并判断置信度是否高于阈值？置信度高的点即为真实目标，置信度低的点为虚假目标，当置信度高于阈值时，将真实目标的GPS坐标上传到云服务器，当置信度低于阈值时，舍弃该虚假目标。
9.根据权利要求8所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***，其特征在于，所述对链表中的数据进行整理的步骤包括但不限于：去除链表中位置相同的点，或者距离特别近的点；增加检测到的点的置信度；减少未检测到的点的置信度；删除置信度为零的点。
10.根据权利要求6-9任一项所述的基于堆栈式滤波的多目标雷达检测的***，其特征在于，所述无人机1也可为多个无人机。
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孙丽娅: "堆栈滤波器的研究及应用", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑, no. 04, 15 December 2004 (2004-12-15), pages 7 - 14 *
戴冉 等: "航海专业数学", 31 January 2010, 大连海事大学出版社, pages: 93 - 96 *
程存学 等: "自适应窗堆栈滤波器研究", 声学与电子工程, no. 03, 1 October 1993 (1993-10-01), pages 1 - 9 *

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