CN114089328A - 确定行人移动速度的方法及行人定位方法、车载雷达 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种确定行人移动速度的方法及行人定位方法、车载雷达，其中一种确定行人移动速度的方法包括：向外发射和接收被行人反射的雷达信号；根据接收到的雷达信号获取微多普勒频谱图；根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab；根据目标发现角度θ和观察整体速度vab获取行人的移动速度v。本发明的技术方案通过将单通道雷达传感器接收到的被行人反射的雷达信号生成微多普勒频谱图，然后利用微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab，最后根据目标发现角度θ和观察整体速度vab计算出行人的移动速度v，相比采用多通道雷达传感器获取行人的移动速度v。的方法，花费成本低，而且计算结果准确、可靠。

Description

确定行人移动速度的方法及行人定位方法、车载雷达
技术领域
本发明涉及道路交通安全领域，特别涉及一种确定行人移动速度的方法及行人定位方法、车载雷达。
背景技术
车载雷达***已得到广泛应用。例如，现代机动车辆通常配备有车载雷达***，以检测其它车辆、障碍物或者交通弱势群体(例如行人或骑车人等)。对于各种高级驾驶辅助***(简称ADAS)(例如高级紧急制动(简称 AEB)***、防撞***和自适应巡航控制(简称ACC)***和自主驾驶***)，尤其需要对主体车辆交通空间中的物体进行检测和分类。通常，采用已知的多普勒效应来收集与运动物体相关的信息。多普勒效应或多普勒频移指的是当发射源相对于接收器移动时所观察到的频率变化。对于单通道雷达传感器来说，当行人在机动车辆前方穿过马路时，行人越靠近车道的中心，则多普勒效应越不明显，汽车就越难以正确获得穿过车道的行人的移动速度，继而容易发生交通事故。
虽然可以通过增加硬件的数量来对目标发现角度加以估算。但是，这一过程需要相当昂贵的多通道雷达传感器，成本太高。
发明内容
本发明的主要目的是提出一种确定行人移动速度的方法及行人定位方法、车载雷达，旨在通过花费较低的成本来解决单通道雷达传感器的多普勒效应难以正确获得穿过车道的行人的移动速度的问题。
为实现上述目的，本发明提出一种确定行人移动速度的方法，包括：
向外发射和接收被行人反射的雷达信号；
根据接收到的雷达信号获取微多普勒频谱图；
根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab；
根据目标发现角度θ和观察整体速度vab获取行人的移动速度v；
其中，观察整体速度vab是行人的移动速度v在行人指向雷达的方向上的分速度，所述目标发现角度θ是行人的移动速度v和观察整体速度vab的夹角。
在一实施例中，所述根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab包括：
在微多普勒频谱图上设置三条曲线，所述三条曲线分别为上包络、下包络和观察整体速度vab的路线；
根据观察整体速度vab的路线获取观察整体速度vab；
根据上包络和下包络获取步态周期的持续时间Tgaitcycle；
获取行人的身高Hped；
根据公式
Figure BDA0003369644520000021
和
Figure BDA0003369644520000022
计算目标发现角度θ，式中，K为常数，ρTimebin是微多普勒频谱图的时间分辨率。
在一实施例中，
Figure BDA0003369644520000023
在一实施例中，所述根据目标发现角度θ和观察整体速度vab获取行人的移动速度v包括：
根据公式v＝vab/cos(θ)计算行人的移动速度v。
此外，为解决上述问题，本发明还提出一种确定行人移动速度的装置，包括：
发射单元，用于向外发射雷达信号；
接收单元，用于接收被行人反射的雷达信号；
处理单元，用于对接收单元接收到的雷达信号进行分析处理，生成微多普勒频谱图；
计算单元，用于根据处理单元生成的微多普勒频谱图计算出目标发现角度θ、观察整体速度vab，继而计算出行人的移动速度v。
在一实施例中，所述计算单元还用于根据上包络和下包络计算出步态周期的持续时间Tgaitcycle
在一实施例中，所述确定行人移动速度的装置还包括获取单元，用于获取行人的身高Hped。
此外，本发明还提出一种行人定位方法，包括：
获取行人的移动速度v和移动时间t；
根据行人的移动速度v和移动时间t计算出行人的位移；
所述行人的移动速度v采用前述的确定行人移动速度的方法获得，或者采用前述的确定行人移动速度的装置获得。
此外，本发明还提出一种车载雷达，所述车载雷达具有前述的确定行人移动速度的装置。
此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的确定行人移动速度的方法步骤。
本发明的技术方案通过将单通道雷达传感器接收到的被行人反射的雷达信号生成微多普勒频谱图，然后利用微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab，最后根据目标发现角度θ和观察整体速度vab计算出行人的移动速度v，相比采用多通道雷达传感器获取行人的移动速度v。的方法，花费成本低，而且计算结果准确、可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明车载雷达的工作示意图；
图2是本发明的微多普勒频谱图；
图3是本发明微多普勒频谱图上的上包络、下包络和观察整体速度vab的路线图；
图4是本发明行人高度与估计角度误差的关系图；
图5是本发明随时间变化的估计目标发现角度图；
图6是本发明的借助扩展卡尔曼滤波器随时间估计的行人高度图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义，包括三个并列的方案，以“A和/或B”为例，包括A 方案、或B方案、或A和B同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提出一种确定行人移动速度的方法。
在发明一实施例中，所述确定行人移动速度的方法包括：
S1，向外发射和接收被行人反射的雷达信号，如图1所示，通过安装在机动车辆11前部的车载雷达***13向机动车辆11前方区域23(也即图1中机动车辆11的上方区域)发射雷达信号，雷达信号经行人19反射后被车载雷达***13接收。
在本实施例中，车载雷达***13采用的是商用毫米波雷达传感器，优先选择采用单通道雷达传感器，以降低生产成本，当然，于其它实施例中，也可以采用多通道雷达传感器来增强检测性能。
在本实施例中，车载雷达***13可以同车载控制***相连接，例如与高级紧急制动***、行人防碰撞***或自主驾驶***连接使用，在操作中，机动车辆11在车道17上沿行驶方向15移动，穿越车道17的行人19 朝着方向21移动，移动方向21垂直于驾驶方向15，当然，于其它实施例中，移动方向21也可以不与驾驶方向15垂直。
S2，根据接收到的雷达信号获取微多普勒频谱图30，如图2所示，其给出了一个示例性微多普勒频谱图30。其中，横轴是时间轴，而纵轴是多普勒频移轴。在图2的右侧部分中，给出了一个微多普勒频谱图的分段，该分段与行人19的步态周期相对应。步态周期从某一只脚的地面接触持续到这只脚的下一次地面接触，因此通常对应于两个连续的脚步。行走期间脚的周期性运动在微多普勒谱图30中生成一个至少呈基本周期性的图案。
在本实施例中，可以对雷达回波信号进行时频分析生成微多普勒谱图30，特别是借助短时傅立叶变换(Short-Time-Four ier-Transform，STFT)或维格纳维尔分布技术(Wigner-Vi l l e-Di str i buti on，WVD技术)生成微多普勒谱图。
S3，根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab，在本实施例中，通过对车载雷达***13进行配置，以便将雷达信号发射到机动车辆11的前方区域23中，并且基于被行人19反射回的雷达信号来检测前方区域23中是否存在行人19，从行人19延伸到车载雷达***13 中感应区域的线25被称为“视线”，可以利用多普勒效应以已知的方式确定行人19的观察整体速度vab(即与行人的身躯27相关并且沿着视线 25定向的速度分量)。具体地，已知所观察整体速度vab与行人19在移动方向21上的速度之间的关系被给定如下：
v＝vab/cos(θ) (1)
其中θ是目标发现角度，即移动方向21和视线25之间的夹角。
S4，根据目标发现角度θ和观察整体速度vab采用公式(1)即可获取行人的移动速度v；其中，观察整体速度vab是行人的移动速度v在行人指向雷达的方向上的分速度，所述目标发现角度θ是行人的移动速度v和观察整体速度vab的夹角。
在本实施例中，多普勒频移主要是由被观察物体的整体运动(即通过从行人身躯的运动所观察到的行人情况)所引起的。除了由主体运动所引起的这种频移之外，通常还有与主题运动部位相关的局部运动。例如，行人的摆动臂或摆动腿会造成额外的多普勒频移。这种额外的频移在微多普勒谱图中是可辨别的。微多普勒谱图的生成已在一些文献中被公开，例如 Chen V.C.的《雷达中的微多普勒效应》一书(Artech House出版社，2011 年)。
进一步的，在本实施例中，各个分量的多普勒频移叠加被称为“微多普勒特征”。可以通过分析微多普勒特征来对所检测到的物体进行分类。借助基于本发明的方法，仅仅通过分析微多普勒谱图就能够以一种快速简单的方式确定目标发现角度。在基于雷达的物体识别领域，目标发现角度是各种处理和评估步骤中用到的重要变量。知道目标发现角度，就可以特别可靠地检测穿越马路的行人。尤其是，如果目标发现角度已知，则可以计算出行人在移动方向上的速度。
理论上，可以通过增加硬件的数量来对目标发现角度加以估算。但是，这一过程需要相当昂贵的多通道雷达***。相比之下，基于本发明的方法并不依赖于多通道雷达传感器的存在，可以直接在距离多普勒域中加以实现。因此，本发明使得低成本行人识别***的生产成为可能。
在本实施例中，所述根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab包括：
S31，在微多普勒频谱图上设置三条曲线，如图3所示，所述三条曲线分别为上包络、下包络和观察整体速度vab的路线，图3以放大视图给出了基于图2的微多普勒谱图30的右侧部分。在微多普勒谱图30中给出了三条曲线，这三条曲线对应了不同的运动分量路线。具体而言，所观察的整体速度vab的路线40以一条实心黑线表示，而微多普勒谱图30的上包络41与微多普勒谱图30的下包络42则采用虚线表示。
在本实施例中，为了确定观察整体速度vab的路线40、上包络41和下包络42，针对各时间片段确定了一个累积幅值分布函数。所观察整体速度 vab的路线40被指定为累积幅值分布函数中大约50％的百分位。上包络 41被指定为累积幅值分布函数中大约95％的百分位，而下包络42被指定为累积幅值分布函数中大约5％的百分位。具体的，Gurbuz S.Z.等人的论文《微多普勒特征的操作评估与自适应选择》(IET Radar Sonar Navig.，第9卷，第9期，1196-1204页，2015)所公开的基于百分位的方法或曲线拟合法可用于确定观察整体速度。
S32，根据观察整体速度vab的路线获取观察整体速度vab。
S33，根据上包络和下包络获取步态周期的持续时间Tgaitcycle，也即通过在上包络41和下包络42上应用快速傅立叶(FFT)变换来估计步态周期的重复频率，而步态周期的持续时间Tgaitcycle是步态周期中重复频率的倒数。
S34，获取行人的身高Hped，步态周期的持续时间Tgaitcycle可以表示为：
Figure BDA0003369644520000091
其中Ht是行人大腿的高度。通常来说，行人大腿高度Ht可以表示为：
Ht≈0.53·Hped (3)
其中Hped是行人的高度。
S35，根据公式
Figure BDA0003369644520000092
和
Figure BDA0003369644520000093
计算目标发现角度θ，式中，K为常数，ρTimebin是微多普勒频谱图的时间分辨率。因为在一个步态周期中包含有Ngaitcycle个时间块：
Figure BDA0003369644520000094
其中Nfootstep是对应于一个脚步分段中所包含时间块的数量。在方程式(4)中，因子2解释了上述事实，即通常一个步态周期包括两个脚步。
方程式(I)-(4)的组合给出了如下2个方程式：
Figure BDA0003369644520000095
Figure BDA0003369644520000096
其中，K是一个常数：
Figure BDA0003369644520000101
由方程式(6)可知：
Figure BDA0003369644520000102
如果Hped是已知的，则目标发现角度θ可以根据方程式(8)加以确定。
此外，在其它实施例中，利用等式(8)并且将Hped替换为专用应用场景中统计平均行人高度的Hped_avg来计算目标发现角度θ。此时，未知的行人高度所引起的角度估计误差为：
Figure BDA0003369644520000103
在图4中，给出了对于在60°和120°之间变化的目标发现角度θ，其角度估计误差小于6°，这对于大多数应用来说是足够的。而且行人高度越接近Hped_avg，估计误差就会越小。对于大多数行人穿越马路的情景，目标发现角度θ总是在60°和120°之间。
在其它实施例中，估计目标发现角度θ的另一种方法是利用递归状态估计器，例如扩展卡尔曼滤波器(EKF)。相比与上述利用平均行人高度的方法，利用这种递归状态估计器能够更为精确地估计目标发现角度θ。
在基于扩展卡尔曼滤波器的算法中，θ的状态空间模型和vab的测量模型可以给定为如下方程式：
Figure BDA0003369644520000111
Figure BDA0003369644520000112
其中，随机变量Wn-1和qn表示过程噪声和测量噪声。下标n、n-1分别表示当前状态和先前状态。圆点表示θ的导数。
使用方程式(10)和方程式(11)，可以估计目标发现角度θ。图5给出了针对车载雷达***13(图1)的一系列扫描中，所估计的目标发现角度θ。相比基于前述固定高度的方法，基于EKF的方法提供了更加可靠的估计。
在确定了目标发现角度θ后，行人19在移动方向21上的速度v可通过重新排列公式(1)加以确定：
v＝vab/cos(θ) (12)
由于Hped是方程式(10)中给出的EKF状态向量的一个分量，因此，它也可以通过EKF进行估计。这种估计的示例如图6所示。由EKF估计Hped可以使表们能够利用方程式(5)来估计行人19在移动方向21上的速度v：
Figure BDA0003369644520000113
本发明的技术方案通过将单通道雷达传感器接收到的被行人反射的雷达信号生成微多普勒频谱图，然后利用微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab，最后根据目标发现角度θ和观察整体速度vab计算出行人的移动速度v，相比采用多通道雷达传感器获取行人的移动速度v。的方法，花费成本低，不需要使用复杂且昂贵的硬件，而且计算结果准确、可靠。
此外，为解决上述问题，本发明还提出一种确定行人移动速度的装置，包括：
发射单元，用于向外发射雷达信号；
接收单元，用于接收被行人反射的雷达信号；
处理单元，用于对接收单元接收到的雷达信号进行分析处理，生成微多普勒频谱图；
计算单元，用于根据处理单元生成的微多普勒频谱图计算出目标发现角度θ、观察整体速度vab，继而计算出行人的移动速度v。
在本实施例中，所述计算单元还用于根据上包络和下包络计算出步态周期的持续时间Tgaitcycle。
在本实施例中，所述确定行人移动速度的装置还包括获取单元，用于获取行人的身高Hped。
此外，本发明还提出一种行人定位方法，包括：
获取行人的移动速度v和移动时间t；
根据行人的移动速度v和移动时间t计算出行人的位移；
所述行人的移动速度v采用前述的确定行人移动速度的方法获得，或者采用前述的确定行人移动速度的装置获得。
在本实施例中，对于高级驾驶辅助***，知道了所检测的行人在移动方向上的速度v就会事半功倍。例如，如果已知行人在移动方向上的速度v，则可以预测和计算出某一交通状况下的潜在危险，尤其是与行人即将发生的碰撞。
此外，本发明还提出一种车载雷达，所述车载雷达具有前述的确定行人移动速度的装置。
此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的确定行人移动速度的方法步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种确定行人移动速度的方法，其特征在于，包括：
向外发射和接收被行人反射的雷达信号；
根据接收到的雷达信号获取微多普勒频谱图；
根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab；
根据目标发现角度θ和观察整体速度vab获取行人的移动速度v；
其中，观察整体速度vab是行人的移动速度v在行人指向雷达的方向上的分速度，所述目标发现角度θ是行人的移动速度v和观察整体速度vab的夹角。
2.如权利要求1所述的确定行人移动速度的方法，其特征在于，所述根据微多普勒频谱图获取目标发现角度θ和观察整体速度vab包括：
在微多普勒频谱图上设置三条曲线，所述三条曲线分别为上包络、下包络和观察整体速度vab的路线；
根据观察整体速度vab的路线获取观察整体速度vab；
根据上包络和下包络获取步态周期的持续时间Tgaitcycle；
获取行人的身高Hped；
根据公式
Figure FDA0003369644510000011
和
Figure FDA0003369644510000012
计算目标发现角度θ，式中，K为常数，ρTimebin是微多普勒频谱图的时间分辨率。
3.如权利要求2所述的确定行人移动速度的方法，其特征在于，
Figure FDA0003369644510000021
4.如权利要求1所述的确定行人移动速度的方法，其特征在于，所述根据目标发现角度θ和观察整体速度vab获取行人的移动速度v包括：
根据公式v＝vab/cos(θ)计算行人的移动速度v。
5.一种确定行人移动速度的装置，其特征在于，包括：
发射单元，用于向外发射雷达信号；
接收单元，用于接收被行人反射的雷达信号；
处理单元，用于对接收单元接收到的雷达信号进行分析处理，生成微多普勒频谱图；
计算单元，用于根据处理单元生成的微多普勒频谱图计算出目标发现角度θ、观察整体速度vab，继而计算出行人的移动速度v。
6.如权利要求5所述的确定行人移动速度的装置，其特征在于，所述计算单元还用于根据上包络和下包络计算出步态周期的持续时间Tgaitcycle。
7.如权利要求5所述的确定行人移动速度的装置，其特征在于，还包括获取单元，用于获取行人的身高Hped。
8.一种行人定位方法，其特征在于，包括：
获取行人的移动速度v和移动时间t；
根据行人的移动速度v和移动时间t计算出行人的位移；
所述行人的移动速度v采用权利要求1-4任一项的确定行人移动速度的方法获得，或者采用权利要求5-7任一项的确定行人移动速度的装置获得。
9.一种车载雷达，其特征在于，具有权利要求5-7任一项的确定行人移动速度的装置。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项的确定行人移动速度的方法的步骤。
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PB01 Publication
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
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Inventor after: Yu Mingcheng

Inventor after: Li Huang

Inventor after: Li Jifeng

Inventor after: Zhu Wenming

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Inventor before: Li Huang

Inventor before: Li Jifeng

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