高分辨率雷達圖像中車輛的方向估計

高分辨率雷達圖像中車輛的方向估計

雷達傳感器常常用于環境感知，與攝像機不同，雷達傳感器可以在惡劣的天氣條件下運行。在城市環境中，周圍的障礙物和車輛環境變化較快，所以對車輛尺寸、方向、位置的要求較高。因此本文選用高分辨率雷達對車輛的方向進行估計，從MIMO（多輸入多輸出）雷達傳感器采集數據。

本文提出3種對車輛方向的估計算法：①2條垂直線算法（L-fit），該算法的主要思路是，選用雷達隨機選取車輛中的3個點，將3個點擬合成2條相互垂直的直線，判斷車輛方向。②增強的方向包圍盒（EOBB）算法，該算法的原理是基于旋轉卡尺算法，首先確定一個凸包（根據車輛的點，為車輛確定一個大致輪廓），然后根據凸包的極值，創建一個矩形，代表車輛的最終輪廓，根據矩形的旋轉角度確定車輛方向。③粗略近似法，先根據雷達掃射車輛的點，確定一個主方向，在主方向的基礎上，構建車輛矩形輪廓。

試驗結果表明，最好的算法是EOBB方法。在EOBB算法中，方向角誤差小于3.73度，方向角誤差的均方根值為9.77度，與傳統的方向包圍盒算法（OBB）相比，方向角誤差的均方根值降低了38%。估計的車輛橫向尺寸誤差為0.48m，縱向誤差為0.76m。如果減少一個雷達傳感器，則會使誤差增加20%～30%，這時可以引入質量函數來改善這一問題，更加可靠地估計車輛方向。

刊名：International Journal of Hydrogen Energy（英）

刊期：2017年第42期

作者：Vincent Oldenbroek et al

編譯：野晨晨