一种毫米波雷达点云仿真的方法和装置制造方法及图纸

一种毫米波雷达点云仿真的方法，在仿真系统中先预定义所有被测目标以及其对应的位置和姿态，估计毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态，并根据毫米波雷达的参数对被测区域的三维空间和速度轴进行划分；采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态信息来生成可能的点云集合并过滤，最后将过滤之后的点云进行三维空间和速度轴的划分得到点云数据。本发明专利技术还包括一种毫米波雷达点云仿真的装置。本发明专利技术既保留了真实毫米波雷达点云的真实性，又结合了虚拟仿真场景的可配置性和灵活性，并且能够自动生成数据标注信息，缓解了真实点云数据采集效率和人工标注效率低下的问题；本发明专利技术能快速生成大量的毫米波雷达点云，提高毫米波点云数据的生成效率。点云数据的生成效率。点云数据的生成效率。

【技术实现步骤摘要】
一种毫米波雷达点云仿真的方法和装置


[0001]本专利技术涉及毫米波雷达雷达仿真领域，尤其涉及一种毫米波雷达点云仿真的方法和装置。

技术介绍

[0002]毫米波雷达自上世纪40年代被专利技术以来，早期主要应用于军事、专用、汽车，后来逐步转向智能家居，成为民用消费级电子产品。从军用到民用，从汽车领域再到智能家居领域，毫米波雷达飞入寻常百姓家，军用高科技下放民用生活领域，毫米波雷达可以说是“降维打击”。在无人驾驶领域，毫米波雷达应用非常广泛。与激光雷达相比，毫米波雷达技术更成熟，已经广泛地应用于汽车的感知系统中。而且毫米波雷达具有成本低、对雨雪雾天气、灰尘、光线等不敏感的优点。
[0003]感知模块是自动驾驶算法的核心模块，该模块需要海量的标注数据集作为训练输入。但是，真实毫米波雷达点云数据的噪点较多、采集成本相当高，点云真值的人工标注效率也很低下。因此，完全通过毫米波雷达点云真值作为输入来训练感知算法的成本非常高，并且采集到的真值数据也难以枚举出现实中的所有交通情况。实际应用中会综合真实毫米波雷达点云数据和仿真虚拟点云数据作为算法输入，这两种点云数据各有优势，但都有明显的缺点。已有的方法通常只是单一地使用一种点云数据或者混合使用两种点云数据，这会导致数据量不足或者数据一致性等问题。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术的不足，实现真实毫米波雷达点云数据和虚拟仿真数据的优势互补，本专利技术采用如下的技术方案：
[0005]一种毫米波雷达点云仿真的方法，该方法包括以下步骤：
[0006]S1，在毫米波雷达前方预定义N个被测目标以及其对应的位置和姿态，同时对所有目标执行以下步骤：
[0007]S1.1，获取N个被测目标及其对应的位置和姿态，记被测目标的集合为t，在世界坐标系下，记对应的位置和姿态的集合分别为L
t
和Q
t
；
[0008]S1.2，对每个目标的内部进行随机的采样，判断每个目标的各个表面是否可以反射毫米波雷达的信号，对可以反射毫米波雷达的信号的表面进行随机的采样，记所有被测目标的内部和表面的采样结果为点云集合P；
[0009]S1.3，在世界坐标系下，记毫米波雷达的位置和四元数表示的姿态分别为L
r
和Q
r
，计算得到被测目标和背景在毫米波雷达局部坐标系下的相对距离、径向速度、水平角、俯仰角以及朝向。
[0010]S2，根据毫米波雷达的参数对被测区域的三维空间和速度轴进行划分：
[0011]S2.1，根据毫米波雷达的最大测量距离S
max
和距离分辨率S
r
对三维空间的距离维范围[0,S
max
]进行确定，并将距离维范围平均地划分为个区域，每个距离维区域的长度
即预配置毫米波雷达的距离分辨率，由毫米波雷达的性质可知，目标在同一距离维区域若返回的点云为多个，在同一距离维区域被视为相同的，需要在水平角维进行区分；根据毫米波雷达水平角测量的最大值H
max
和水平角分辨率H
r
对三维空间的水平维范围[
‑
H
max
,H
max
]进行确定，并将水平维范围划分为个区域，每个水平角维区域的长度即预配置毫米波雷达的水平角分辨率，由毫米波雷达的性质可知，目标在同一水平角维区域若返回的点云为多个，在同一水平角维区域被视为相同的，需要在俯仰角维进行区分；根据毫米波雷达俯仰角测量的最大值P
max
和俯仰角分辨率P
r
对三维空间的俯仰维范围[
‑
P
max
,P
max
]进行确定，并将俯仰维范围划分为个区域，每个俯仰角维区域的长度即预配置毫米波雷达的俯仰角分辨率，由毫米波雷达的性质可知，目标在同一俯仰角维区域若返回的点云为多个，在同一俯仰角维区域被视为相同的，需要在速度维进行区分；
[0012]S2.2，根据毫米波雷达的速度测量的最大值V
max
和速度分辨率V
r
对速度轴的范围[
‑
V
max
,V
max
]进行确定，并将速度维范围划分个区域，每个速度维区域的长度即预配置毫米波雷达的速度分辨率。
[0013]S3，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态信息，以及毫米波雷达的参数，生成目标可能产生的点云信息；
[0014]S3.1，遍历S1中目标集合t中每个目标，根据S1中的相对位置判断其是否在毫米波雷达的最大距离、水平角、俯仰角探测范围中，将不在毫米波雷达探测范围内的目标删除，得到新的目标集合t
′
；遍历目标集合t
′
中的每个目标所有的面，根据S1中的相对位置和姿态关系判断毫米波雷达可以获取到目标哪些面的回波信号；遍历目标集合t
′
中的每个目标中毫米波雷达可以获取到回波信号的面，根据毫米波雷达与被测目标的相对位置信息和毫米波雷达的分辨率，判断目标所有面上可能返回的点云；
[0015]S3.2，对S1.2中的点云集合P进行遮挡过滤，对比点云集合P中的点与点云集合P中其他的点和S3.1中的点的距离和角度，若有两个毫米波雷达点，其中一个点比另外一个点相对毫米波雷达的距离更远且这两个点的角度相近，视为远处的毫米波雷达点被遮挡，被遮挡的点将被删除；
[0016]S3.3，综合S3.1和S3.2的结果得到点云集合，记其为q。
[0017]S4，利用概率函数f计算阈值集合α＝f(q)，通过阈值集合α来判断S3所产生的点云中的每一个点是否需要被过滤，模拟实际的毫米波雷达因为信号丢失和CFAR的误差等原因造成的漏检，最终获得仿真系统中需要出现的点云记为q
′
；
[0018]S5，利用概率函数在目标周围生成随机点云，并在毫米波雷达探测的范围内生成随机点云，模拟实际的毫米波雷达因为虚警而产生的噪点，最后和S4中的点云进行叠加得到最终的点云集合，记为q
m
；
[0019]S6，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置信息，对S5所述的点云集合q
m
中的每一个点，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置信息使其与空间网格进行匹配，如果点在某个空间网格的中间，则直接将该点匹配给该空间网格，如果点在靠空间网格边缘小于阈值距离的位置，则根据该点周边的几个空间网格的位置进行加权概率的匹配，最终将点匹配给期望概率最大的空间网格；
[0020]S7，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对速度信息，对S6所述的点云集合q
m
中的每一个点，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对速度信息使其与速度轴区域进行匹配，如果点在某个速度轴区域的中间，则直接将该点匹配给该速度轴区域，如果点在靠速度轴区域边缘小于阈值速度的位置，则根据该点周边的几个速度轴区域的位置进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种毫米波雷达仿真的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，在毫米波雷达前方预定义N个被测目标以及其对应的位置和姿态，同时对每个目标进行采样，然后对毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态进行估计；S2，根据毫米波雷达的参数对被测区域的三维空间和速度轴进行划分；S3，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态信息，以及毫米波雷达的参数，生成目标可能产生的点云信息；S4，利用概率函数对目标可能产生的点云进行过滤，模拟实际的毫米波雷达信号丢失和CFAR的误差；S5，利用概率函数围绕目标产生随机的点云，模拟实际的毫米波雷达虚警；S6，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对位置信息，对上述所生成的点云和空间网格进行匹配；S7，采用先验的毫米波雷达与被测目标的相对速度信息，对上述所生成的点云和速度网格进行匹配；S8，对于每个仿真的毫米波雷达点，综合步骤S6与S7给出的空间信息和速度信息，能得到其四维信息，将每个仿真的毫米波雷达点的信息可视化到仿真空间中。2.根据权利要求1所述的毫米波雷达仿真的方法，其特征在于，所述S1中采用四元数与世界坐标来进行毫米波雷达与被测目标的相对位置与姿态的估计，包含以下子步骤：S1.1，预定义N个被测目标及其对应的位置和姿态，记被测目标的集合为t，在世界坐标系下，记对应的位置和姿态的集合分别为L
t
,和Q
t
；S1.2，对每个目标的内部和表面进行随机的采样，记所有被测目标的采样为点云集合P；S1.3，在世界坐标系下，记毫米波雷达的位置和四元数表示的姿态分别为L
r
和Q
r
，计算得到被测目标和背景在毫米波雷达局部坐标系下的相对距离、速度、水平角、俯仰角以及朝向。3.根据权利要求1所述的毫米波雷达仿真的方法，其特征在于，所述S2中对三维空间和速度轴的划分，包含以下子步骤：S2.1，根据毫米波雷达的最大测量距离S
max
和距离分辨率S
r
、水平角测量的最大值H
max
和水平角分辨率H
r
以及俯仰角测量的最大值P
max
和俯仰角分辨率P
r
对三维空间中的毫米波雷达的探测范围进行确定，并将探测范围划分为若干个区域；S2.2，根据毫米波雷达的速度测量的最大值V
max
和速度分辨率V
r
对速度轴的范围[
‑
V
max
,V
max
]进行确定，并将速度维范围划分个...

【专利技术属性】
技术研发人员：华炜，明彬彬，高健健，狄俊坤，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：