一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达制造方法及图纸

本申请提供一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法，包括：针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息；确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别和天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息；计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度，并依据所述差异度确定所述天线是否失效。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达，可检测出车载雷达上的阵列天线中的各个天线是否失效，以指导驾驶行为，保证驾驶安全。

A failure detection method and device of vehicle radar array antenna and vehicle radar

【技术实现步骤摘要】
一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达
本申请涉及车辆领域，尤其涉及一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达。
技术介绍
近年来，随着雷达技术的发展，各种车载雷达应运而生。例如，车辆可利用车载雷达监测其他车辆、行人或车辆行进道路上的其他物体等。目前，车载雷达均采用均匀或非均匀的阵列天线对目标进行方位估计。然而，车辆行驶过程中受到温度、振动等影响，容易发生车载雷达阵列天线损坏、天线接插件松动等导致天线失效的情况。一旦阵列天线中的一个或多个天线失效，将会造成方位估计错误的问题，将影响辅助驾驶或自主驾驶的安全。因此，亟需要提出一种车载雷达阵列天线失效检测方法，以检测车载雷达阵列天线中的各个天线是否失效，保证驾驶安全。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达，以检测车载雷达阵列天线中的各个天线是否失效，保证驾驶安全。本申请第一方面提供一种车载雷达阵列天线失效检测方法，所述方法应用于车载雷达，所述方法包括：针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息；确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息；计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度，并依据所述差异度确定所述天线是否失效。本申请第二方面提供一种车载雷达阵列天线失效检测装置，所述装置应用于车载雷达，所述装置包括分布统计模块、场景检测模块、差异度比较模块和失效处理模块，其中，所述分布统计模块，用于针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息；所述场景检测模块，用于确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息；所述差异度比较模块，用于计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度；所述失效处理模块，用于依据所述差异度确定所述天线是否失效。本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本申请第一方面提供的任一项所述方法的步骤。本申请第四方面提供一种车载雷达，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请第一方面提供的任一项所述方法的步骤。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达，针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，通过统计天线接收到的天线数据的分布规律，得到天线对应的第一分布信息，并确定车载雷达当前所处场景的场景类别，以及从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找上述场景类别对应的目标分布信息，进而计算上述第一分布信息和上述目标分布信息之间的差异度，从而依据上述差异度确定天线是否失效。这样，可检测天线阵列中的各个天线是否失效，以指导驾驶行为，保证驾驶安全。附图说明图1为本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法实施例一的流程图；图2为本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法实施例二的流程图；图3为本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法实施例三的流程图；图4为本申请一示例性实施例示出的车载雷达阵列天线失效检测装置所在车载雷达的硬件结构图；图5为本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测装置实施例一的结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。本申请提供一种车载雷达阵列天线失效检测方法、装置和车载雷达，以检测车载雷达阵列天线中的各个天线是否失效，保证驾驶安全。本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法和装置，可应用于车载雷达上，该车载雷达可应用于车辆上。下面给出几个具体的实施例，用于详细介绍本申请的技术方案，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。图1为本申请提供的车载雷达阵列天线失效检测方法实施例一的流程图。请参照图1，本实施例提供的车载雷达阵列天线失效检测方法，可以包括：S101、针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计上述天线接收到的天线数据的分布规律，得到上述天线对应的第一分布信息。具体的，车载雷达上的阵列天线由多个天线组成，例如，由8个天线组成。本实施例中，需要检测这8个天线是否失效。进一步地，针对一个天线，一实施例中，可统计该天线接收到的所有天线数据的分布规律，得到该天线对应的第一分布信息。其中，统计分布规律的方式可以为直方图。此时，可将天线数据取值范围划分为第二指定数量个区间长度相等的数据区间，进而统计该天线接收到的所有天线数据在各个数据区间出现的频率，最后以各个数据区间为横坐标，该天线接收到的所有天线数据在各个数据区间出现的频率为纵坐标构建矩形图，得到直方图。需要说明的是，该天线接收到的所有天线数据在各个数据区间出现的频率即为该天线对应的第一分布信息。需要说明的是，天线数据指的是车载雷达上的模数转化器将天线接收到的信号转化为数字信号时的数据。因此，天线数据取值范围即为该模数转化器的量化范围。进一步地，第二指定数量是根据实际需要设定的，本实施例中，不对第二指定数量的具体值进行限定。可选地，一实施例中，可将第二指定数量设定为2c，其中，c为上述模数转化器的量化位数。例如，一实施例中，模数转化器的量化范围为a1～a2，量化位数为10，此时，就将a1～a2划分为20个区间长度相等的数据区间，进而统计该天线接收到的所有天线数据在各个数据区间出现的频率，得到该天线对应的第一分布信息。S102、确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载雷达阵列天线失效检测方法，其特征在于，所述方法应用于车载雷达，所述方法包括：/n针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息；/n确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息；/n计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度，并依据所述差异度确定所述天线是否失效。/n

【技术特征摘要】
1.一种车载雷达阵列天线失效检测方法，其特征在于，所述方法应用于车载雷达，所述方法包括：
针对车载雷达上的阵列天线中的每个天线，统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息；
确定车载雷达当前所处场景的场景类别，并从预先建立的场景类别与天线未失效时天线对应的第二分布信息的对应关系中查找所述场景类别对应的目标分布信息；
计算所述第一分布信息和所述目标分布信息之间的差异度，并依据所述差异度确定所述天线是否失效。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述统计所述天线接收到的天线数据的分布规律，得到所述天线对应的第一分布信息，包括：
从所述天线接收到的天线数据中获取第一指定数量个目标天线数据；
将天线数据取值范围划分为第二指定数量个区间长度相等的数据区间；
统计所述目标天线数据在各个所述数据区间出现的频率，并将所述频率确定为所述天线对应的第一分布信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述差异度确定所述天线是否失效，包括：
判断所述差异度是否大于预设阈值；
若是，确定所述天线失效；
若否，确定所述天线未失效。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定车载雷达当前所处场景的场景类别，包括：
获取车载雷达所在车辆上的图像采集设备采集到的当前视野下的图像；
对所述图像进行场景识别，得到车载雷达当前所处场景的场景类别；所述场景类别包括乡村道路、城市道路、拥堵道路和高速道路中的一个。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像进行场景识别，得到车载雷达当前所处场景的场景类别，包括：
将所述图像输入到预先训练好的场景识别模型时，由所述场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：浦世亮，钱通，沈林杰，申琳，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33