楊航 高源

（東風(fēng)汽車(chē)公司技術(shù)中心，武漢 430058）

主題詞：毫米波雷達(dá) 感知識(shí)別 虛警 濾波

1 前言

近年來(lái)，隨著人工智能的興起無(wú)人駕駛汽車(chē)獲得了越來(lái)越多的關(guān)注，而無(wú)人駕駛車(chē)輛想要真正上路行駛，最關(guān)鍵的技術(shù)在于精確掌握現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜的交通狀況，這樣一來(lái)就必須使用雷達(dá)裝置。由于毫米波雷達(dá)相對(duì)于攝像頭及激光雷達(dá)，其感知特性具有距離遠(yuǎn)、可靠性高、不受光線及塵埃影響等特點(diǎn)[1]，特別是不會(huì)受惡劣天氣的影響并且能夠全天候工作，因此是無(wú)人駕駛技術(shù)的最佳選擇。毫米波雷達(dá)是利用目標(biāo)對(duì)電磁波的反射來(lái)發(fā)現(xiàn)并測(cè)定目標(biāo)位置，而充滿(mǎn)雜波的外部環(huán)境給毫米波雷達(dá)感知帶來(lái)無(wú)法避免的虛警問(wèn)題。為此，本文針對(duì)L3級(jí)自動(dòng)駕駛樣車(chē)所配備的77 GHz長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)和中距毫米波雷達(dá)在感知識(shí)別中的主要問(wèn)題進(jìn)行了分析并提出了解決對(duì)策，為后續(xù)毫米波雷達(dá)的應(yīng)用和測(cè)試提供參考。

2 毫米波雷達(dá)識(shí)別問(wèn)題解析

2.1 毫米波雷達(dá)工作原理

L3級(jí)自動(dòng)駕駛樣車(chē)車(chē)身周?chē)贾昧?枚長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)和4枚中距毫米波雷達(dá)，可實(shí)現(xiàn)車(chē)身360°環(huán)境感知范圍覆蓋。毫米波雷達(dá)系統(tǒng)整車(chē)布置方案及探測(cè)范圍如圖1所示。

圖1 毫米波雷達(dá)系統(tǒng)整車(chē)布置示意

毫米波雷達(dá)通過(guò)CAN信號(hào)與自動(dòng)駕駛控制器進(jìn)行交互（圖2），將其感知結(jié)果輸入至下一級(jí)規(guī)劃控制模塊，其輸出參數(shù)如表1和表2所列。

圖2 毫米雷達(dá)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意

表1 長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)輸出參數(shù)

表2 中距毫米波雷達(dá)輸出參數(shù)

由表1和表2可知，相對(duì)其它傳感器（如視覺(jué)傳感器、激光雷達(dá)傳感器），毫米波雷達(dá)具有速度精度較高、角分辨率相對(duì)較低等特點(diǎn)。由于中距雷達(dá)、長(zhǎng)距雷達(dá)的短距模式角度覆蓋范圍相對(duì)更大，其角分辨率進(jìn)一步下降。

2.2 毫米波雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)虛警干擾問(wèn)題

2.2.1 問(wèn)題描述

在長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)使用過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)前長(zhǎng)距雷達(dá)有大量虛警信號(hào)出現(xiàn)。通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn)，第1類(lèi)虛警信號(hào)通常與金屬護(hù)欄信號(hào)同時(shí)出現(xiàn)，為一系列連續(xù)點(diǎn)，其回波點(diǎn)相對(duì)車(chē)輛的距離與護(hù)欄回波點(diǎn)相對(duì)車(chē)輛的距離接近，夾角相對(duì)護(hù)欄回波點(diǎn)偏右，特征是由遠(yuǎn)及近、從右向左穿過(guò)車(chē)輛所在點(diǎn)上的水平軸，在接近車(chē)輛的過(guò)程中突然消失，其與車(chē)的相對(duì)速度與道路護(hù)欄與車(chē)的相對(duì)速度一致（圖3中虛線圓圈）；第2類(lèi)虛警信號(hào)通常與車(chē)輛同時(shí)出現(xiàn)，車(chē)輛虛警信號(hào)的目標(biāo)距離與目標(biāo)車(chē)輛回波點(diǎn)接近，方位角相對(duì)目標(biāo)車(chē)輛回波點(diǎn)偏右，其相對(duì)速度與目標(biāo)車(chē)輛一致（圖3中實(shí)線圓圈），而后置長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)圖像中沒(méi)有出現(xiàn)這些虛警信號(hào)。將前、后毫米波雷達(dá)調(diào)換后重新在該路段進(jìn)行了測(cè)試，發(fā)現(xiàn)虛警信號(hào)依然存在，預(yù)測(cè)是車(chē)輛前、后保險(xiǎn)杠不同所導(dǎo)致。將前保險(xiǎn)杠拆除后再次在該路段進(jìn)行了測(cè)試，發(fā)現(xiàn)兩種虛警信號(hào)均消失。但在拆除保險(xiǎn)杠后發(fā)現(xiàn)了第3類(lèi)虛警信號(hào)（圖4），此類(lèi)虛警信號(hào)在車(chē)輛靜止時(shí)不出現(xiàn)，行車(chē)過(guò)程中出現(xiàn)目標(biāo)跳動(dòng)，目標(biāo)距離一般在3～15 m，方位角為0度，相對(duì)速度一般與車(chē)速接近，且具有閃動(dòng)的特點(diǎn)（非持續(xù)目標(biāo)）。

圖3 試驗(yàn)場(chǎng)景及第1、2類(lèi)虛警

圖4 試驗(yàn)場(chǎng)景及第3類(lèi)虛警信號(hào)示意

2.2.2 原因解析

通過(guò)對(duì)樣車(chē)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，該樣車(chē)前保險(xiǎn)杠油漆的材質(zhì)為金屬漆，其中包含的金屬顆粒對(duì)前向雷達(dá)發(fā)射和接收的電磁波產(chǎn)生了折射、反射干擾，從而導(dǎo)致前向雷達(dá)接收的同一目標(biāo)在多個(gè)方位產(chǎn)生回波，錯(cuò)誤判定為多個(gè)目標(biāo)，因而造成了第1類(lèi)和第2類(lèi)虛警信號(hào)。

第3類(lèi)虛警信號(hào)與前保險(xiǎn)杠無(wú)關(guān)，是車(chē)輛顛簸過(guò)程中其姿態(tài)俯仰角發(fā)生變化導(dǎo)致前向毫米波雷達(dá)將來(lái)自路面的回波作為目標(biāo)輸出。但第3類(lèi)虛警回波距離固定（對(duì)于某一個(gè)確定的虛警信號(hào)），方位角固定為0，持續(xù)時(shí)間短，因此考慮利用條件判斷進(jìn)行篩選去除[2]。

2.2.3 解決措施

針對(duì)第1類(lèi)和第2類(lèi)虛警問(wèn)題，采取將遮擋雷達(dá)的保險(xiǎn)杠金屬漆換為非金屬漆的解決措施；針對(duì)第3類(lèi)虛警問(wèn)題，采取修改雷達(dá)信號(hào)讀取程序，增加前后幀濾波判定，將斷續(xù)出現(xiàn)在路面中間的閃現(xiàn)目標(biāo)過(guò)濾的措施，濾波算法流程如圖5所示。

圖5 濾波算法流程

第1、2類(lèi)虛警問(wèn)題實(shí)施解決措施后效果對(duì)比如圖6所示。

圖6 第1、2類(lèi)虛警問(wèn)題解決前、后效果對(duì)比

3 毫米波雷達(dá)目標(biāo)提取問(wèn)題解析

3.1 問(wèn)題描述

中距雷達(dá)模塊本身不支持目標(biāo)跟蹤（Tracking）和提取功能。在使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)回波與地面雜波及目標(biāo)跳變雜波混雜，如直接將其原始數(shù)據(jù)作為感知結(jié)果直接輸入后續(xù)規(guī)劃控制模塊，環(huán)境感知結(jié)果并不穩(wěn)定、準(zhǔn)確，容易造成對(duì)后續(xù)規(guī)劃模塊的擾動(dòng)，如圖7所示。

3.2 原因解析

中距毫米波雷達(dá)角分辨率相對(duì)較低，其無(wú)法返回物體的寬度信息。對(duì)于長(zhǎng)條、連續(xù)出現(xiàn)的障礙物，中距毫米波雷達(dá)將識(shí)別為多個(gè)回波點(diǎn)并輸出。根據(jù)毫米波雷達(dá)感知特性，真實(shí)存在的障礙物周?chē)夭芏燃盎夭ǔ霈F(xiàn)概率高。

圖7 后側(cè)中距雷達(dá)實(shí)測(cè)路測(cè)欄桿識(shí)別結(jié)果

3.3 解決措施

使用聚類(lèi)算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[3]，錄制視頻和原始數(shù)據(jù)包，同時(shí)運(yùn)行實(shí)施聚類(lèi)算法前和實(shí)施聚類(lèi)算法后的程序，驗(yàn)證算法是否能夠有效提取目標(biāo)參數(shù)。擬采用的濾波算法流程如圖8所示，實(shí)施聚類(lèi)算法前、后的探測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖9所示。

圖8 中距毫米波雷達(dá)聚類(lèi)算法流程

圖9 中距毫米波雷達(dá)聚類(lèi)算法實(shí)施前、后對(duì)比

從圖9可看出，通過(guò)聚類(lèi)，從毫米波的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中可以準(zhǔn)確提取障礙物的輪廓信息，并獲知后方來(lái)車(chē)的情況。

與長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)相比，在功率相同的條件下，中距毫米波雷達(dá)因其檢測(cè)角度大，分辨率相對(duì)更低，虛警和雜波問(wèn)題相對(duì)更為嚴(yán)重。對(duì)于直接輸出Raw-Data數(shù)據(jù)的雷達(dá)，需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合車(chē)速、布置等自行進(jìn)行目標(biāo)提取；對(duì)于中距雷達(dá)信號(hào)，可采用聚類(lèi)算法并結(jié)合車(chē)速及探測(cè)范圍進(jìn)行目標(biāo)提取。后續(xù)可對(duì)聚類(lèi)算法進(jìn)行優(yōu)化，并加入前、后幀濾波追蹤算法，以獲得更可靠、穩(wěn)定的目標(biāo)識(shí)別性能。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)兩類(lèi)典型毫米波雷達(dá)識(shí)別問(wèn)題的解析可知，在毫米波雷達(dá)與整車(chē)系統(tǒng)的適配過(guò)程中，需要重點(diǎn)解決兩類(lèi)問(wèn)題，一是由于毫米波雷達(dá)于車(chē)身集成，需考量車(chē)身材質(zhì)對(duì)其回波的干擾；二是解決虛警和雜波問(wèn)題，需要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和全局?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行濾波和提取操作，使毫米波雷達(dá)的感知結(jié)果更加接近實(shí)際環(huán)境。