【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法及相关装置。
技术介绍
1、在列车自动驾驶过程中需要实时检测列车运行前方的对象的运动趋势，以避免列车和对象发生碰撞。
2、基于此，如何检测列车运行前方的对象的运动趋势，是本领域继续解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法及相关装置，以实现检测列车运行前方的对象的运动趋势的目的。具体方案如下：
2、本申请第一方面提供一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，包括：
3、获取多帧点云数据分别对应的多个对象；
4、针对每一所述点云数据，获取所述点云数据的多个对象分别对应的相对速度，所述对象的相对速度为所述对象与所述毫米波雷达的相对速度；
5、针对每一所述点云数据，基于所述点云数据的多个对象分别对应的所述相对速度，将所述点云数据的多个对象划分至不同簇；
6、针对每一所述点云数据，确定位于包含最多对象的簇之外的对象为所述点云数据对应的移动对象；
7、基于多帧所述点云数据，确定所述移动对象的移动轨迹；
8、将所述移动对象的移动轨迹输入至预构建的轨迹预测模型，通过所述轨迹预测模型获得所述移动对象的未来时间的预测轨迹。
9、在一种可能的实现中，所述基于所述点云数据的多个对象分别对应的所述相对速度，将所述点云数据的多个对象划分至不同簇步骤，包括：
10、确定
11、若所述查找对象已被划分至目标簇中，将所述点云数据对应的多个对象中与所述查找对象的距离小于或等于邻居距离阈值的目标对象划分至所述目标簇中；
12、若所述查找对象未被划分至任一簇中，从所述点云数据对应的多个对象中，获取与所述查找对象的距离小于或等于邻居距离阈值的目标对象的目标数目；所述查找对象与所述目标对象的距离为所述查找对象的相对速度和所述目标对象的相对速度的差值的绝对值；
13、若所述目标数目大于或等于预设最少点数目，划分所述查找对象和与所述目标对象至同一簇；
14、若所述目标数目小于所述预设最少点数目，确定所述查找对象为噪声对象；
15、返回步骤确定所述点云数据对应的多个对象中未被遍历的对象为查找对象，直至所述点云数据对应的多个对象均被已确定为查找对象。
16、在一种可能的实现中，所述获取多帧点云数据分别对应的多个对象步骤，包括：
17、获取所述毫米波雷达采集的多帧点云数据分别对应的多个初始对象；
18、确定待检测区域；
19、针对每一所述点云数据，确定所述点云数据对应的多个初始对象中位于所述待检测区域的初始对象为所述点云数据对应的多个候选对象；
20、针对每一所述点云数据，删除所述点云数据对应的多个候选对象中的虚警对象，以得到所述点云数据对应的多个对象。
21、在一种可能的实现中，所述删除所述点云数据对应的多个候选对象中的虚警对象步骤包括：
22、确定所述相对速度为零的候选对象为所述虚警对象；
23、若所述候选对象分别在相邻的多帧点云数据的所述相对速度的差值的绝对值大于预设阈值，确定所述候选对象为所述虚警对象；
24、确定动态属性为静止状态的所述候选对象为所述虚警对象；
25、确定分别在相邻的多帧点云数据的所述相对速度不为零且分别在相邻的多帧点云数据的坐标信息相同的所述候选对象为所述虚警对象；
26、确定持续存在周期小于或等于第一时长且丢失持续周期大于或等于第二时长的所述候选对象为所述虚警对象；
27、删除所述点云数据对应的多个候选对象中的所述虚警对象。
28、在一种可能的实现中，所述毫米波雷达安装于列车的车头，所述检测区域包括：x轴方向[0,200米]，y轴方向[-5米,5米]，所述x轴为所述列车行驶的方向，所述y轴为与x轴垂直的方向，所述x轴和y轴的交点位于所述列车的车头。
29、在一种可能的实现中，所述列车的车头对应有中轴线，所述中轴线与所述列车的车头最左侧的距离和所述中轴线与所述列车的车头最右侧的距离相同；所述毫米波雷达安装的左右位置区域为所述中轴线左右两侧600mm内；以路面为基准点，所述毫米波雷达安装的上下位置区域为[路面+295mm，路面+800mm]。
30、在一种可能的实现中，所述毫米波雷达、图像采集设备、激光雷达和惯性测量单元设置于同一垂直于地面的竖直线上。
31、在一种可能的实现中，还包括：
32、若所述移动对象的反射截面面积属于第一预设面积范围且所述移动对象的运动速度属于第一预设速度范围，确定所述移动对象的目标类别为人；
33、若所述移动对象的反射截面面积属于第二预设面积范围且所述移动对象的运动速度属于第二预设速度范围，确定所述移动对象的目标类别为车辆。
34、本申请第二方面提供一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测装置，包括：
35、第一获取模块，用于获取多帧点云数据分别对应的多个对象；
36、第二获取模块，用于针对每一所述点云数据，获取所述点云数据的多个对象分别对应的相对速度，所述对象的相对速度为所述对象与所述毫米波雷达的相对速度；
37、聚类模块，用于针对每一所述点云数据，基于所述点云数据的多个对象分别对应的所述相对速度，将所述点云数据的多个对象划分至不同簇；
38、第一确定模块，用于针对每一所述点云数据，确定位于包含最多对象的簇之外的对象为所述点云数据对应的移动对象；
39、第二确定模块，用于基于多帧所述点云数据，确定所述移动对象的移动轨迹；
40、第三获取模块，用于将所述移动对象的移动轨迹输入至预构建的轨迹预测模型，通过所述轨迹预测模型获得所述移动对象的未来时间的预测轨迹。
41、本申请第三方面提供一种计算机程序产品，包括计算机可读指令，当所述计算机可读指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法。
42、本申请第四方面提供一种电子设备，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：
43、所述存储器用于存储计算机程序；
44、所述处理器用于执行所述计算机程序，以使所述电子设备能够实现上述第一方面或第一方面任一实现方式的基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法。
45、本申请第五方面提供一种计算机存储介质，所述存储介质承载有一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被电子设备执行时，能够使所述电子设备上述第一方面或第一方面任一实现方式的基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法。
46、借由上述技术方案，本申请提供了一种基于毫米波雷达的对象本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述基于所述点云数据的多个对象分别对应的所述相对速度，将所述点云数据的多个对象划分至不同簇步骤，包括：
3.根据权利要求1所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述获取多帧点云数据分别对应的多个对象步骤，包括：
4.根据权利要求3所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述删除所述点云数据对应的多个候选对象中的虚警对象步骤包括：
5.根据权利要求3所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述毫米波雷达安装于列车的车头，所述检测区域包括：X轴方向[0,200米]，Y轴方向[-5米,5米]，所述X轴为所述列车行驶的方向，所述Y轴为与X轴垂直的方向，所述X轴和Y轴的交点位于所述列车的车头。
6.根据权利要求5所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述列车的车头对应有中轴线，所述中轴线与所述列车的车头最左侧的距离和所述中轴线与所述列车
7.根据权利要求6所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述毫米波雷达、图像采集设备、激光雷达和惯性测量单元设置于同一垂直于地面的竖直线上。
8.根据权利要求1至8任一所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，还包括：
9.一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括至少一个处理器和与所述处理器连接的存储器，其中：
...【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述基于所述点云数据的多个对象分别对应的所述相对速度，将所述点云数据的多个对象划分至不同簇步骤，包括：
3.根据权利要求1所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述获取多帧点云数据分别对应的多个对象步骤，包括：
4.根据权利要求3所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述删除所述点云数据对应的多个候选对象中的虚警对象步骤包括：
5.根据权利要求3所述基于毫米波雷达的对象运动趋势检测方法，其特征在于，所述毫米波雷达安装于列车的车头，所述检测区域包括：x轴方向[0,200米]，y轴方向[-5米,5米]，所述x轴为所述列车行驶的方向，所述y轴为与x轴垂直的方向，所述x轴和y轴的交点位于所述列车...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佳，张久伶，王伟，董培伦，李康，姜慧龙，刘野，王贵林，王江海，
申请(专利权)人：中车科技创新北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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