[发明专利]目标物体检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种目标物体检测方法及装置，该方法及装置可应用于毫米波雷达模型，具体的，先确定仿真场景中包括的全部目标物体；再从中筛选出位于毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体；期间还可获取毫米波雷达模型的设置的杂波模型产生的杂波；最后，从位于毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体以及杂波中确定出毫米波雷达模型检测到的目标物体。上述方法及装置，通过在仿真场景的全部目标物体及杂波模型产生的杂波中确定出最终的目标物体，使得毫米波雷达模型可以全面检测仿真场景中的目标物体，并且可以实现虚警，从而使得毫米波雷达模型生成的传感器数据与真实的毫米波雷达生成的传感器数据更贴近，提升了毫米波雷达模型的输出保真度。

技术领域

本发明涉及仿真测试技术领域，更具体的说，是涉及一种目标物体检测方法及装置。

背景技术

智能驾驶系统，比如ADAS(Advanced Driver Assistant Systems，高级辅助驾驶系统)是人工智能在交通领域的重要应用。智能驾驶系统将毫米波雷达和其他传感器(比如摄像头、激光雷达)检测到的实车场景中的目标信号进行数据融合，从而形成对车辆周围环境的感知信息。智能驾驶系统根据对车辆周围环境的感知信息、用户出行需求、高精地图等，做出驾驶决策，并执行。

在智能驾驶系统的MIL(Model-in-the-loop，模型在环)测试和HIL (Hardware-in-the-loop，硬件在环)测试等仿真测试过程中，可以采用仿真场景替代实车场景，采用毫米波雷达模型替代真实的毫米波雷达，毫米波雷达模型从仿真场景中提取场景信息作为传感器数据输入至智能驾驶系统，由智能驾驶系统根据场景信息做出驾驶决策。

但是，真实的毫米波雷达生成的传感器数据涵盖了各种路面物体，如行人、车辆、护栏、路牌、建筑等，且有较多虚警现象，而现有的毫米波雷达模型只能从仿真场景中直接提取交通物体(如行人、车辆等)的信息作为传感器数据，无法获取其他环境物体的信息，而且，现有的毫米波雷达模型无法实现虚警，导致现有的毫米波雷达模型生成的传感器数据与真实的毫米波雷达生成的传感器数据差别较大，因此，现有的毫米波雷达模型的输出保真度较低。

可见，如何提高毫米波雷达模型的输出保真度，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种目标物体检测方法及装置，以克服现有技术中毫米波雷达模型输出保真度的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种目标物体检测方法，应用于毫米波雷达模型，所述方法包括：

确定仿真场景中包括的全部目标物体；

从所述全部目标物体中筛选出位于所述毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体；

获取所述毫米波雷达模型的设置的杂波模型产生的杂波；

从所述位于所述毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体以及所述杂波中确定出所述毫米波雷达模型检测到的目标物体。

可选地，所述从所述全部目标物体中筛选出位于所述毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体，包括：

对所述全部目标物体中的任一目标物体均进行如下处理：

获取当前目标物体的基于地面坐标系的参数；

将所述基于地面坐标系的参数进行坐标变换，生成基于传感器坐标系的参数；

根据所述基于传感器坐标系的参数确定所述当前目标物体是否位于所述毫米波雷达模型的检测范围内。

可选地，从所述位于所述毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体中确定出所述毫米波雷达模型检测到的目标物体，包括：

对位于所述毫米波雷达模型的检测范围内的目标物体中的任一目标物体均进行如下处理：