基于毫米波雷达和视觉融合识别方法

王斌

（1.中国电子科技集团公司第三十八研究所，安徽合肥 230088；2.孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室，安徽合肥 230088；3.智能情报处理重点实验室，安徽合肥 230088）

0.引言

随着新兴工业和科学技术快速发展，各国快速路出现超越式发展和进步，而作为重要的交通运输工具汽车呈现爆炸式增长。目前，中国家庭汽车保有量越来越大，同时汽车也逐渐成为城市交通运输重要的工具载体，这也为城市经济的快速发展提供重要枢纽和保障基础[1]。如何保证安全、便捷、舒适的驾驶观念愈发引起大家的重视，也为城市发展带来严峻挑战，因此如何提高驾驶安全以及提升城市交通安全水平愈发严峻。急需发展可靠、稳定的汽车防撞系统，是当前迫切需要解决的重要问题[2]。目前主流的汽车防撞系统传感器主要有以下几种：车载毫米波雷达、车载激光雷达、可见光传感器、红外传感器、超声波雷达等。其中车载毫米波雷达受外界自然环境影响相对较小，而且探测距离一般在200m左右，但对前方行人以及道路交通标志牌难以进行探测识别；激光雷达通过对外部环境进行扫描。利用点云构建出三维空间地图，但其成本较高，获取高精度地图也比较困难；可见光传感器需要依赖外部光线、而且在夜间和恶劣天气条件下对目标识别效果会很差；红外传感器需要依赖于目标本身辐射特性，一般适应性也比较差；超声波雷达适合对几米之内的障碍物进行预警，一般用在倒车泊车中。各类传感器在使用过程中各有优劣[3-4]。目前在很多汽车辅助驾驶以及防撞系统系统中均采用多传感器融合的方法，本文就是采用毫米波雷达和视觉传感器融合的方法提供一种解决思路[5]。

1.毫米波雷达测量方法

毫米波雷达主要是指工作在毫米波波段的雷达，其波长主要介于厘米波和微波之间，毫米波雷达为实现对目标进行探测识别，主要利用其发射波长为毫米波的电磁波来完成。经过目标反射回来的电磁波，通过公式计算可以得出被探测目标的相对于雷达位置的距离和相对速度。根据毫米波雷达发射的电磁波信号形式，一般可以分为连续波体制雷达和脉冲体制雷达。脉冲雷达发射的波形为矩形脉冲，它采用收发共用天线，结构简单，且不存在收发隔离度的问题，采用一定的或者重复周期进行工作，而且在信号收发过程中，部分时刻雷达不接收信号，在近距离段存在探测距离盲区。而连续波雷达通过发射连续波，并且发射信号的同时可以接收目标反射回来的回波信号，收发可以同步进行，收发天线独立，在一定程度上克服了脉冲雷达探测距离存在距离盲区的缺陷，因此更适合应用于车载防撞雷达。两种不同体制毫米波雷达电磁波辐射能量示意图如图1所示。

图 1 两种不同体制毫米波雷达电磁波辐射能量示意图

1.1 毫米波雷达测距

调频连续波雷达目前主要有2种调制形式，车载上目前主要是采用双边扫频三角波的调制形式。利用信号发生器，雷达前端的发射天线按照一定重复周期向外发射三角波，并通过雷达接收天线接收前方运动目标反射回来的回波信号[6]。

1.2 毫米波雷达测速

车载毫米波雷达在对车辆前方目标进行探测识别过程中，根据目标运行状态和目标回波反射情况，我们可以得到2种目标回波信号，一种是车辆前方运动目标的回波信号，另外一种是车辆前方静止物体的回波信号[7]。假设车载毫米波雷达与前方目标之间的相对运动产生多普勒频移，那么我们可以得到车载毫米波雷达发射信号、车辆前方静止目标回波信号、以及车辆前方运动目标回波信号这三者之间频率和时间的关系，从而得出目标相对雷达的速度。

2.毫米波雷达数据处理

为了减少雷达回波信号噪声以及干扰，需要对采集到的数据进行初步处理，剔除一些奇异值和明显不合理的数据，从而为后续数据分析减少误差，进一步提高精度。

3.基于毫米波雷达和视觉融合识别框架

目前在很多汽车辅助驾驶以及防撞系统中均采用多传感器融合的方法[8]，本文就是采用毫米波雷达和视觉传感器融合方法，该方法也是目前智能汽车环境感知技术的研究方向之一。

具体实施步骤如下：

（1）利用车载毫米波雷达对车辆前方运动目标进行探测，并对数据进行初步预处理，剔除其中的无效目标，最终得到车辆行驶前方的有效运动目标和障碍物的距离、速度、方位等信息。（2）利用视觉传感器，对（1）中获得的有效目标范围进行视频或图像数据捕获，获取到车辆行驶前方的感兴趣区域，并对有效运动目标和障碍物进行图像分割，同时利用视觉图像处理技术对前方运动目标或者障碍物进行识别，得到目标类型，同时获取到前方运动目标的距离和速度信息。（3）根据（1）和（2）中得到的前方运动目标或者障碍物的距离、速度、方位等信息，进行融合处理，并最终确定前方车辆行驶过程中的运动目标和障碍物的有效性进行综合判别，并根据实际目标距离、速度以及车道位置与车辆保持实际安全距离进行预警和提醒。融合识别技术框架如图2所示。

4.总结

在实际汽车辅助驾驶以及汽车防撞系统中，充分结合毫米波雷达和视觉传感器对车辆行驶过程中的前方运动目标和障碍物进行探测识别，并综合利用雷达目标识别技术和图像处理技术，对目标进行统一性描述和表征，进一步对目标进行综合判别，获取到车辆行驶过程中前方运动目标和障碍物的实际距离、速度和方位，为车辆环境感知系统提供很好的技术思路，从而进一步提升汽车行驶过程中环境感知系统的适应性与鲁棒性能力。