一种基于毫米波雷达的改进模糊聚类方法

    公开(公告)号:CN113537411B

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202111076996.0

    申请日:2021-09-15

    IPC分类号: G06K9/62 G01S7/41

    摘要: 本发明提供一种基于毫米波雷达的改进模糊聚类方法,包括以下步骤:根据雷达接收的回波数据,得到样本点的距离、角度和速度信息;计算样本点的自适应椭圆距离和局部密度;画二维决策图,确定初始簇中心;代入FCM算法做一次模糊聚类处理,更新隶属度和簇中心坐标;重复步骤直至满足一次模糊聚类迭代终止条件,输出一次模糊聚类结果;得到各簇样本点的速度信息;根据FCM算法进行二次模糊聚类,更新隶属度矩阵和速度中位数;二次模糊聚类结果是否满足二次聚类迭代终止条件;得到最终模糊聚类结果。本发明精度高、鲁棒性好、能正确聚类相邻车辆目标,为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。

    一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112526521A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011334444.0

    申请日:2020-11-25

    摘要: 本发明提供一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法,包括以下具体步骤:步骤一:汽车毫米波防撞雷达观测多目标位置及进行目标运动参数估计得到目标航迹数据;步骤二:对步骤一观测到的航迹数据通过联合概率数据关联算法进行计算;步骤三:经过联合概率数据关联算法计算后的数据通过卡尔曼滤波进行更新然后跟踪状态判定;步骤四:如果判定目标丢失则返回到步骤二,若保持跟踪则通过卡尔曼滤波进行更新后输出航迹图。本发明在数据关联过程中,通过上述规则剔除了大量低概率的点迹,采用高概率的点迹来滤波更新航迹,在保证目标跟踪的准确性和稳定性的同时大大减小了运算量,更适合于实时处理。

    一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN112526521B

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202011334444.0

    申请日:2020-11-25

    摘要: 本发明提供一种汽车毫米波防撞雷达的多目标跟踪方法,包括以下具体步骤:步骤一:汽车毫米波防撞雷达观测多目标位置及进行目标运动参数估计得到目标航迹数据;步骤二:对步骤一观测到的航迹数据通过联合概率数据关联算法进行计算;步骤三:经过联合概率数据关联算法计算后的数据通过卡尔曼滤波进行更新然后跟踪状态判定;步骤四:如果判定目标丢失则返回到步骤二,若保持跟踪则通过卡尔曼滤波进行更新后输出航迹图。本发明在数据关联过程中,通过上述规则剔除了大量低概率的点迹,采用高概率的点迹来滤波更新航迹,在保证目标跟踪的准确性和稳定性的同时大大减小了运算量,更适合于实时处理。

    一种基于毫米波雷达的改进模糊聚类方法

    公开(公告)号:CN113537411A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202111076996.0

    申请日:2021-09-15

    IPC分类号: G06K9/62 G01S7/41

    摘要: 本发明提供一种基于毫米波雷达的改进模糊聚类方法,包括以下步骤:根据雷达接收的回波数据,得到样本点的距离、角度和速度信息;计算样本点的自适应椭圆距离和局部密度;画二维决策图,确定初始簇中心;代入FCM算法做一次模糊聚类处理,更新隶属度和簇中心坐标;重复步骤直至满足一次模糊聚类迭代终止条件,输出一次模糊聚类结果;得到各簇样本点的速度信息;根据FCM算法进行二次模糊聚类,更新隶属度矩阵和速度中位数;二次模糊聚类结果是否满足二次聚类迭代终止条件;得到最终模糊聚类结果。本发明精度高、鲁棒性好、能正确聚类相邻车辆目标,为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。