1.本发明涉及自动驾驶控制技术领域，尤其涉及一种车载雷达高度目标分类方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：2.毫米波雷达是adas自动驾驶汽车中的关键传感器之一，许多adas功能如aeb、acc、fcw等均会采用或只采用毫米波雷达完成。这些功能主要是根据毫米波雷达检测到的前方的目标进行决策判断。而这些目标中，像挂在空中的道路指示牌、路灯杆等和地上的井盖、减速带等则需要过滤掉。一般而言，如图1所示，过滤这些目标是通过雷达测量到的这些目标的距离r和俯仰角φ计算得到的高度值h＝r*sinφ来判断的。
3.4d毫米波雷达中雷达除了完成正常的距离、多普勒速度、方位角的测量外，还需要有俯仰角测量能力，总共4个维度。在雷达完成安装时，通常会存在一个安装角偏差。现有技术中，针对安装偏差的做法是在出厂之前对雷达安装进行一次下线标定，将安装角偏差修正回来。这种做法能起到一定的作用，而车辆在正常行驶时，难免会有一些路面局部起伏和颠簸，这样即使标定很好的雷达测得的目标的俯仰角也是有偏差的，进而计算的目标的高度也不准确，很难对空中和井盖这类目标进行分类和过滤。因此，发明一种可靠的一种车载雷达高度目标分类方法已成为该领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现要素：4.本技术的目的是提供一种车载雷达高度目标分类方法、装置、设备及存储介质，本方案中，通过本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断道路上多个目标物体的运动状态；获取多个运动目标物体的俯仰角度值，依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；依据本车俯仰方向的角度偏差值分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；再依据目标距离值分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类，从而本技术能够克服毫米波雷达由于安装角度偏差所引起的目标物体高度测定不准确，很难对空中和井盖这类目标进行分类和过滤而导致避障性能差的问题，
5.为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种车载雷达高度目标分类方法，所述方法包括：
6.控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；
7.依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态；
8.分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；
9.依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；
10.依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；
11.控制本车的毫米波雷达检测多个所述静止目标物体与本车的目标距离值；
12.依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值；
13.依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类。
14.优选地，所述依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态包括：
15.若vr+vccosθ＝0，则判定所述目标物体为绝对静止状态；
16.其中vr为相对径向速度，vc为本车车速，θ为目标物体的方位角。
17.优选地，所述依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态还包括：
18.若|vr+vccosθ|＞ε，则判定所述目标物体为运动状态；
19.其中，vr为相对径向速度，vc为本车车速，θ为目标物体的方位角，ε为预设参数值。
20.优选地，所述依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值包括：
21.获取运动目标物体的俯仰角度值的均值或中值作为所述本车俯仰方向的角度偏差值。
22.优选地，所述依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值包括：
23.分别获取多个所述静止目标物体的俯仰角度值；
24.计算所述俯仰角度值与所述角度偏差值的差值；
25.将所述差值作为修正后的俯仰角度值。
26.优选地，所述依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值中目标高度值的计算公式为：
[0027][0028]
其中，h为目标高度值，r为目标距离值，为目标物体的俯仰角度值。
[0029]
优选地，所述依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类包括：
[0030]
若所述高度目标值大于第一预设高度阈值，则所述静止目标物体为第一高度类型物体；
[0031]
若所述高度目标值小于等于第二预设高度阈值，则所述静止目标物体为第二高度类型物体。
[0032]
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种车载雷达高度目标分类装置，所述装置包括：
[0033]
数据检测模块，用于控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；
[0034]
判断模块，用于依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态；
[0035]
俯仰角检测模块，用于分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；
[0036]
偏差计算模块，用于依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；
[0037]
修正模块，用于依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；
[0038]
距离检测模块，用于控制本车的毫米波雷达检测多个所述静止目标物体与本车的
目标距离值；
[0039]
目标高度检测模块，用于依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值；
[0040]
分类模块，用于依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类。
[0041]
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种车载雷达高度目标分类方法设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
[0042]
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
[0043]
综上所述，本发明实施例提供了一种车载雷达高度目标分类方法、装置、设备及存储介质。本发明通过控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态；分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；控制本车的毫米波雷达检测多个静止目标物体与本车的目标距离值；依据目标距离值，分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类。可见，本发明中通过运动目标物体的俯仰角度值获取到本车俯仰方向的角度偏差，再通过本车俯仰方向的角度偏差对静止目标物体的俯仰角进行修正，从而提高对静止目标物体进行高度判断的准确性，进而提高自动驾驶汽车的避障性能及安全性。因此，本发明能够有效提高高度维的目标物体的分类准确度，提高自动驾驶汽车避障的准确性。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]
图1是本发明实施例一种车载雷达高度目标分类方法的背景技术的过滤原理示意图。
[0046]
图2是本发明实施例一种车载雷达高度目标分类方法的场景示意图。
[0047]
图3是本发明实施例的一种车载雷达高度目标分类方法的流程示意图。
[0048]
图4是本发明实施例的一种车载雷达高度目标分类方法的依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值的流程示意图。
[0049]
图5是本发明实施例的车载雷达高度目标分类装置的结构示意图。
[0050]
图6是本发明实施例的车载雷达高度目标分类设备的结构示意图。
具体实施方式
[0051]
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。
对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
[0052]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0053]
请参照图2，图2为本发明提供的一种车载雷达高度目标分类方法的场景示意图。
[0054]
请参照图3，图3为本发明提供的一种车载雷达高度目标分类方法的流程示意图。
[0055]
方法包括如下步骤：
[0056]
s1、控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；
[0057]
具体地，自动驾驶汽车在固定道路场景上行驶时，需要通过工作在毫米波波段探测的雷达进行辅助驾驶检测。
[0058]
具体地，毫米波雷达的工作原理为:利用高频电路产生特定调制频率(fmcw)的电磁波，并通过天线发送电磁波和接收从目标反射回来的电磁波，可以同时对多个目标物体进行测距、测速以及方位角测量。其中，测速是根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的雷达波的频率变化就可以得到目标相对于雷达的运动速度，再通过飞行时间获取到目标物距离；而方位测量包括水平角度和垂直角度是通过天线的阵列收到同一目标反射的雷达波的相位差计算得到目标的方位角。
[0059]
s2、依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态；
[0060]
具体地，自动驾驶汽车在一条固定的道路场景行驶时，除了悬在半空中的各种路牌、标识牌、井盖、减速带，限高架及静止的车辆等等静止目标物体外，还有至少一个运动目标物体，如除本车之外运动的车辆。在本实施例中，假定运动的车辆是在本车行驶道路路面的正前方，即俯仰角0度附近，运动的车辆为需要动态进行避障的运动目标物体，而高空目标物体和地面上的井盖等为需要过滤的静止目标物体。
[0061]
具体地，由于静止目标物体没有高度信息，通过3d毫米波雷达完全无法决策这些障碍物是否影响自动驾驶车辆通行。针对静止目标物体，现有技术的处理方式要么直接忽略，要么降低置信度，从而导致摄像头没有识别出如倾倒的白色货车车厢，毫米波雷达识别到，但是结果在决策中置信度太低，导致车辆没有触发自动紧急制动功能，造成交通事故。
[0062]
s3、分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；
[0063]
具体地，在判断多个目标物体的运动状态为运动还是静止之后，需要对运动物体及静止物体进行分类处理。分类处理之后，再在运动物体类里统计由毫米波雷达测得的多个运动目标物体的俯仰角度值。
[0064]
具体地，本技术中通过多个接收天线接收同一个回波信号来计算相位差从而实现方位角的测量；再将多个单片收发器级联，增加虚拟通道的数量，实现俯仰角的测量，在此
不再赘述。
[0065]
s4、依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；
[0066]
s5、依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；
[0067]
具体地，本技术中以本车正前方的运动目标物体的俯仰角度值作为参考，从而去获取本车俯仰方向的角度偏差值；再通过本车俯仰方向的角度偏差值对静止目标物体的俯仰角进行校正，从而提高本车对静止目标物体俯仰角度值测量的准确性，以便更好的对道路场景上的如悬在半空中的各种路牌、标识牌、井盖、减速带，限高架及静止的车辆等等静止目标物体进行过滤和分类，提高自动驾驶汽车避障决策的置信度，提高自动驾驶的安全性能。
[0068]
s6、控制本车的毫米波雷达检测多个静止目标物体与本车的目标距离值；
[0069]
s7、依据目标距离值，分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；
[0070]
具体地，在上述得到多个静止目标物体的俯仰角度值后，通过毫米波雷达获取静止目标物体与本车的目标距离值，再由目标距离值去计算多个静止目标物体与本车的目标高度值。
[0071]
以上只是本技术列举的一种获取多个静止目标物体与本车的目标高度值的具体实现方式，也可以是其他的实现方式，本技术在此不做特别的限定。
[0072]
需要说明的是，以上对多个静止目标物体数量是以本车自动驾驶过程中预设时间段内检测到的目标物体来统计计算的，本技术在此不做特别的限定。
[0073]
s8、依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类。
[0074]
具体地，道路行驶场景的静止目标物体的高度不一致，如悬在半空中的各种路牌、标识牌等处于较高的位置，针对这类高空物体后续自动驾驶汽车可以过滤，无需避障；而井盖、减速带，限高架及静止的车辆等等静止目标物体处于较低的位置，针对这类静止物体后续自动驾驶汽车需要进行避障，甚至在决策中触发自动紧急制动功能，避免事故的发生。
[0075]
综上，在本车自动驾驶过程中，本技术通过获取本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断道路上多个目标物体的运动状态；获取多个运动目标物体的俯仰角度值，依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；依据本车俯仰方向的角度偏差值分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；再依据目标距离值分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类，从而本技术能够克服毫米波雷达由于安装角度偏差所引起的目标物体高度测定不准确，很难对空中和井盖这类目标进行分类和过滤而导致避障性能差的问题。可见，本发明中通过运动目标物体的俯仰角度值获取到本车俯仰方向的角度偏差，再通过本车俯仰方向的角度偏差对静止目标物体的俯仰角进行修正，从而提高对静止目标物体进行高度判断的准确性，进而提高自动驾驶汽车的避障性能及安全性。
[0076]
在上述实施例的基础上：
[0077]
作为一种优选的实施例，依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态包括：
[0078]
若vr+vccosθ＝0，则判定目标物体为绝对静止状态；
[0079]
其中vr为相对径向速度，vc为本车车速，θ为目标物体的方位角。
[0080]
具体地，毫米波雷达测得目标物体的速度是相对速度，本技术通过本车车速及相
对径向速度获得对相对地面的绝对速度；再根据绝对速度是否接近0，判断目标物体是运动状态还是静止状态。
[0081]
作为一种优选的实施例，依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态还包括：
[0082]
若|vr+vccosθ|＞ε，则判定目标物体为运动状态；
[0083]
其中，vr为相对径向速度，vc为本车车速，θ为目标物体的方位角，ε为预设参数值。
[0084]
具体地，假定实际场景中，本车速度为vc，目标物体相对本车的方位角为θ，毫米波雷达测量到的参数为相对径向速度vr，方位角θ和俯仰角若目标物体静止，则静止目标物体相对毫米波雷达的径向速度为而实际情况中，目标物体的高度通常有限，当目标物体稍远时，俯仰角的绝对值则较小如图1所示，因此则上式可简化为vr＝-vccosθ。因此本技术中判断目标为绝对静止的必要条件是vr+vccosθ＝0。
[0085]
上述条件为理论上推导出来的，前提是各变量没有误差。但实际上，工程测量误差必然存在，包括雷达测量的多普勒速度vr和方位角θ以及从车身获取的本车车速vc都是有误差的，因此本技术判断目标为绝对静止的必要条件为|vr+vccosθ|＜ε。在本技术中，ε为预设固定参数值，如ε设置为本车车速的10％，ε的数值可合理设置，在此不作具体限定。因此可得，反过来说，判定目标为运动目标的充分条件为|vr+vccosθ|＞ε。
[0086]
作为一种优选的实施例，依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值包括：
[0087]
获取运动目标物体的俯仰角度值的均值或中值作为本车俯仰方向的角度偏差值。
[0088]
具体地，在上述获取多个运动目标物体的俯仰角度值后如后，可采用对这些俯仰角度值取平均或取中值的方式得到一个值即为本车的一个俯仰方向的角度偏差。其中，n表示运动目标物体的数量。
[0089]
需要说明的是，以上对多个运动目标物体数量是以本车自动驾驶过程中预设时间段内检测到的目标物体来统计计算的，本技术在此不做特别的限定。
[0090]
请参照图4，图4为本发明提供的一种车载雷达高度目标分类方法的依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值的流程示意图。
[0091]
作为一种优选的实施例，依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值包括：
[0092]
s51、分别获取多个静止目标物体的俯仰角度值；
[0093]
s52、计算俯仰角度值与角度偏差值的差值；
[0094]
s53、将差值作为修正后的俯仰角度值。
[0095]
具体地，在本技术中，取所有静止目标物体的俯仰角度值，对其俯仰角进行修正，即其中为修正前的俯仰角度值，为修正后的俯仰角度值。因此，本技术能够提高本车对静止目标物体俯仰角度值测量的准确性，提高自动驾驶汽车避障决策的置信度及自动驾驶的安全性能。
[0096]
作为一种优选的实施例，依据目标距离值，分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值中目标高度值的计算公式为：
[0097]
[0098]
其中，h为目标高度值，r为目标距离值，为目标物体的俯仰角度值。
[0099]
作为一种优选的实施例，依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类包括：
[0100]
若高度目标值大于第一预设高度阈值，则静止目标物体为第一高度类型物体；
[0101]
若高度目标值小于等于第二预设高度阈值，则静止目标物体为第二高度类型物体。
[0102]
具体地，本技术的第一预设高度值设为3m，即当目标高度值大于3m时，静止目标物体判定为悬在半空中的各种路牌、标识牌、静止的汽车等；第二预设高度值设为0.2m，即当目标高度值小于等于0.2m时，静止目标物体判定为井盖、减速带等。可以理解的是，在本实施例中，第一预设高度值及第二预设高度值的具体数值根据实际情况设置，在此不作具体限定。
[0103]
请参照图5，图5为本发明提供的一种车载雷达高度目标分类装置的结构框图，该系统包括：
[0104]
数据检测模块1，用于控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；
[0105]
判断模块2，用于依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态；
[0106]
俯仰角检测模块3，用于分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；
[0107]
偏差计算模块4，用于依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；
[0108]
修正模块5，用于依据角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；
[0109]
距离检测模块6，用于控制本车的毫米波雷达检测多个静止目标物体与本车的目标距离值；
[0110]
目标高度检测模块7，用于依据目标距离值，分别获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；
[0111]
分类模块8，用于依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类。
[0112]
另外，结合图1描述的本发明实施例的一种车载雷达高度目标分类方法可以由车载雷达高度目标分类设备来实现。图6示出了本发明实施例提供的一种车载雷达高度目标分类方法设备的硬件结构示意图。
[0113]
车载雷达高度目标分类设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
[0114]
具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0115]
存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模
编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
[0116]
处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种车载雷达高度目标分类方法。
[0117]
在一个示例中，一种车载雷达高度目标分类方法设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图6所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
[0118]
通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
[0119]
总线410包括硬件、软件或两者，将一种车载雷达高度目标分类方法设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
[0120]
另外，结合上述实施例中的一种车载雷达高度目标分类方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种车载雷达高度目标分类方法。
[0121]
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
[0122]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述方法包括：控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态；分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；控制本车的毫米波雷达检测多个所述静止目标物体与本车的目标距离值；依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值；依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类。2.根据权利要求1所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态包括：若v
r
+v
c
cosθ＝0，则判定所述目标物体为绝对静止状态；其中v
r
为相对径向速度，v
c
为本车车速，θ为目标物体的方位角。3.根据权利要求1所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态还包括：若|v
r
+v
c
cosθ|＞ε，则判定所述目标物体为运动状态；其中，v
r
为相对径向速度，v
c
为本车车速，θ为目标物体的方位角，ε为预设参数值。4.根据权利要求1所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值包括：获取运动目标物体的俯仰角度值的均值或中值作为所述本车俯仰方向的角度偏差值。5.根据权利要求4所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值包括：分别获取多个所述静止目标物体的俯仰角度值；计算所述俯仰角度值与所述角度偏差值的差值；将所述差值作为修正后的俯仰角度值。6.根据权利要求5所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值中目标高度值的计算公式为：其中，h为目标高度值，r为目标距离值，为目标物体的俯仰角度值。7.根据权利要求1所述的一种车载雷达高度目标分类方法，其特征在于，所述依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类包括：若所述高度目标值大于第一预设高度阈值，则所述静止目标物体为第一高度类型物体；若所述高度目标值小于等于第二预设高度阈值，则所述静止目标物体为第二高度类型
物体。8.一种车载雷达高度目标分类装置，其特征在于，所述装置包括：数据检测模块，用于控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；判断模块，用于依据所述本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个所述目标物体的运动状态；俯仰角检测模块，用于分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；偏差计算模块，用于依据所述俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；修正模块，用于依据所述角度偏差值，分别修正多个静止目标物体的俯仰角度值；距离检测模块，用于控制本车的毫米波雷达检测多个所述静止目标物体与本车的目标距离值；目标高度检测模块，用于依据所述目标距离值，分别获取多个所述静止目标物体与本车的目标高度值；分类模块，用于依据所述目标高度值对多个所述静止目标物体的高度进行分类。9.一种车载雷达高度目标分类设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
技术总结本发明公开了一种车载雷达高度目标分类方法、装置、设备及存储介质。本发明通过控制本车的毫米波雷达检测本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角；依据本车速度、多个目标物体的相对径向速度及多个目标物体的方位角，判断多个目标物体的运动状态；分别获取多个运动目标物体的俯仰角度值；依据俯仰角度值获取本车俯仰方向的角度偏差值；修正多个静止目标物体的俯仰角度值；控制本车的毫米波雷达检测多个静止目标物体与本车的目标距离值；获取多个静止目标物体与本车的目标高度值；依据目标高度值对多个静止目标物体的高度进行分类。本发明能够有效提高高度维的目标物体的分类准确度，提高自动驾驶汽车避障的准确性。避障的准确性。避障的准确性。
技术研发人员：陈承文 周珂 张健 张旺
受保护的技术使用者：深圳承泰科技有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/11/1
