This thread has been locked.

If you have a related question, please click the "Ask a related question" button in the top right corner. The newly created question will be automatically linked to this question.

[参考译文] AWR1642:是否有适用于侧向来车情况的 TIDEP-0092 EKF 追踪器?

Guru**** 2618835 points

Other Parts Discussed in Thread: TIDEP-0092

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/676752/awr1642-tidep-0092-ekf-tracker-for-cross-traffic-situation

器件型号:AWR1642
主题中讨论的其他器件:TIDEP-0092

您好!

在 TIDEP-0092 SRR 参考设计文档第9页中、它提到:

"在 SRR 设计中、假设物体的速度仅沿纵轴。 换言之,相对速度为 v 的车辆被假定在 VX = 0和 vv = v 的情况下向雷达行驶,这在远距离公路交通中运行良好,但在交叉交通情况下效率较低。"

我能不能说跟踪功能只针对公路交通而不是交叉交通?

是否有任何关于跨交通跟踪的建议?

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。
    正确、TIDEP-0092中的跟踪功能在交叉通信中无效。

    对于交叉通信跟踪、必须开发和测试新算法

    谢谢你
    Cesar
  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    你(们)好 James。

    SRR 针对迎面驶来的流量进行配置的主要方法是、在轨迹的初始化函数(轨迹只是 EKF 跟踪器的一个实例、跟踪一个特定目标)中、假定径向速度测量值表示汽车迎面驶来的速度。 这是因为瞬时雷达多普勒测量仅提供相对速度、而不是目标的"真正"运动方向。  

    为了针对交叉通信情况修改 SRR、请修改函数'initNewTracker'。 目前、该函数的写入方式如下。

    void initNewTracker (KFstate_t* restrict obj、trackingInputReport_t const * restrict 测量值)

       int32_t w_ik;
       obj->vec[IX]= meas -> measVec[iRANGE]* meas -> measVec[isin_Azim];
       obj->vec[iy]= sqrtsp (((meas -> measVec[iRANGE]* meas -> measVec[iRANGE])-(obj->vec[IX]* obj->vec[IX]));

       obj->vec[iXd]= 0;
       obj->vec[iYd]= meas -> measVec[iRANGE_RATE];

    您可以根据假设的雷达运动方向修改最后两条线。 例如、如果假设汽车在雷达的方位角 FOV 中移动、则可以将最后两条线更改为

    obj->vec[iXd]=  meas -> measVec[iRANGE_RATE];

    obj->vec[iYd]= 0;

     

    如果假设汽车以45度角(w.r.t 至雷达平面)移动、则可以将最后两条线更改为

    obj->vec[iXd]= meas -> measVec[iRANGE_RATE]*(0.707);(1/sqrt (2)= 0.707)

    obj->vec[iYd]= meas -> measVec[iRANGE_RATE]*(0.707);

     

    等等

    如果初始化对汽车运动的方向做出正确假设、则代码的其余部分应按原样工作。


    此致

    Anil

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    尊敬的 Anil:

    非常感谢。 这真的很有帮助、我们将尝试一下。

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    尊敬的 James:

    对上一封电子邮件进行了更正。 更正后的句子如下。 更改是从左到右的短语。

    例如、如果假设汽车在雷达的方位角 FOV 中移动(从左到右)、则可以将最后两行更改为

    obj->vec[iXd]= meas -> measVec[iRANGE_RATE];

    obj->vec[iYd]= 0;

    下面给出了校正的理由以及有关卡尔曼滤波器初始化的更多详细信息。

    通常、在单个目标场景中、卡尔曼滤波器的初始状态无关紧要。 即使初始状态是垃圾、由于它获得了更多的测量值(来自后续帧)、卡尔曼滤波器也会自行校正并达到正确的状态。

    在 SRR 将面临的多目标场景中、初始状态很重要、因为我们将仅搜索接近初始状态的关联(关联是新测量值与现有状态的匹配)、 因此、初始状态大致正确非常重要、这样关联算法就可以选择与给定状态相关联的正确测量值。

    现在、雷达的瞬时多普勒测量仅提供相对速度。 如果我们事先知道目标是交叉通信、我们可以假设目标是在交叉通信方向(x 维)下的所有速度。 我们还需要假设(例如基于目标的方位角)其方法的方向。 这就是我添加了从左到右条件的原因。

    如果您有任何疑问、请告诉我

    此致

    Anil