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申请/专利权人：深圳承泰科技有限公司

摘要：本发明公开了毫米波雷达的速度解模糊方法、系统、设备及存储介质，遍历当前帧的点云，使用相应的匹配策略对当前帧的点云与前一帧的点云进行点匹配，匹配成功的点进行解模糊得到模糊数q，匹配失败的点不处理，对当前帧的点云进行数据跟踪处理，获得航迹框；根据航迹框对当前帧的点云进行聚类，获取聚类集；查找聚类集中第一步匹配失败的点和成功的点，分别记作Pf和Ps；查找Pf所在的类，并找出其中匹配成功的原始点，选择与Pf距离最近的一个Ps；参考Ps的模糊数q和速度值，遍历模糊数q‑1，q，q+1，对Pf进行解模糊，取出和Ps的速度值最接近的一个作为Pf解模糊后的速度，其能够充分利用已知的信息提高目标的速度准确度和可信性。

主权项：1.毫米波雷达的速度解模糊方法，其特征在于，包括：遍历当前帧的点云，使用相应的匹配策略对所述当前帧的点云与前一帧的点云进行点匹配，匹配成功的点进行解模糊得到模糊数q，匹配失败的点不处理；对当前帧的点云进行数据跟踪处理，获得航迹框；所述获得航迹框，包括：对当前点云进行数据处理，对于稳定出现的点根据卡尔曼滤波算法可形成航迹；根据所述航迹得到聚类结果；参照所述聚类结果形成航迹框；根据所述航迹框对所述当前帧的点云进行聚类，获取聚类集；获取聚类集，包括：对所述航迹框内的原始点云采用DBSCAN方法进行聚类；其中，对于航迹框TrackFrame，其聚类的原始点用Points表示，包括匹配成功的点Ps和匹配失败的点Pf；将匹配成功的点Ps和匹配失败的点Pf进行聚类构成聚类集；对所述航迹框内的原始点云采用DBSCAN方法进行聚类，包括：寻找原始点Points形成临时聚类簇，扫描当前帧的点云中的全部样本点，如果某个样本点R半径范围内点数目＝MinPoints，则将其纳入核心点列表，并将其密度直达的点形成对应的临时聚类簇；合并临时聚类簇得到聚类簇，对于每一个临时聚类簇，检查其中的点是否为核心点，如果是，将该点对应的临时聚类簇和当前临时聚类簇合并，得到新的临时聚类簇，重复此操作，直到当前临时聚类簇中的每一个点要么不在核心点列表，要么其密度直达的点都已经在该临时聚类簇，该临时聚类簇升级成为聚类簇；继续对剩余的临时聚类簇进行相同的合并操作，直到全部临时聚类簇被处理；查找所述聚类集中第一步匹配失败的点和成功的点，分别记作Pf和Ps；查找Pf所在的类，并找出其中匹配成功的原始点，选择与Pf距离最近的一个Ps；参考所述Ps的模糊数q和速度值，遍历模糊数q-1，q，q+1，对Pf进行解模糊，取出和Ps的速度值最接近的一个作为Pf解模糊后的速度。

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