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IWR1642BOOST: IWR1642BOOST

Part Number: IWR1642BOOST
Other Parts Discussed in Thread: IWR1642

我正在使用IWR1642的traffic_monitoring_16xx来获得雷达处理好之后的数据(demo地址如下:C:\ti\mmwave_industrial_toolbox\mmwave_industrial_toolbox_3_2_0\labs\lab0013_traffic_monitoring_16xx),在项目中,我需要获得关于跟踪目标的误差协方差矩阵来判断对于雷达跟踪结果的置信程度。在官方的文件中,我找到了对于接收到的数据解析于下

其中ec[16]是跟踪误差协方差矩阵(in range/azimuth/elevation/doppler coordinates),于是,我遇到了三个问题

1.第一,文档中说明该矩阵是一个[4x4]的矩阵,但是在实际采集到的数据中它却是一个[3x3]的矩阵?这个矩阵是否能反应对目标的置信程度?

2.第二,也是最关键的问题,在随着对同一个目标持续跟踪中,其中EC中第五个元素,也就是角度的方差会随着时间越来越大,为什么会越来越大?他的单位是什么?这第五个元素具有什么样的含义?

3.第三、还有没有其他办法能够获得关于雷达目标跟踪检测的不确定度,也就是对于跟踪结果的置信程度。

  • 第一

    1. 关于误差协方差矩阵的大小问题,可能是因为不同的雷达算法实现方式不同导致的。对于这个问题,您可以查看具体的算法实现代码,确认一下矩阵的大小。

    2.第二

    2. 对于误差协方差矩阵中的第五个元素,它通常表示目标在角度方向上的方差。这个元素的单位通常是弧度的平方。在跟踪同一个目标的过程中,由于目标的运动状态可能会发生变化,导致其角度方向上的方差也会发生变化。具体的原因可能与雷达算法实现方式、目标运动状态等因素有关。

  • 3.第三

    3. 除了误差协方差矩阵之外,还有其他一些方法可以用来评估雷达目标跟踪检测的不确定度。例如,可以使用目标检测算法来对目标进行识别和分类,从而得到目标的类型和属性信息,进而评估目标跟踪的置信度。另外,也可以使用多个雷达进行协同检测和跟踪,从而提高目标跟踪的准确性和置信度。

  • 你好,感谢您的回答,我想列出两组数据来进行具体的分析,第一组数据是单个行人沿着Y轴直线行走,其截取的部分数据和行走轨迹分别如图所示

    可以看到,随着Y轴的增加,EC[5]逐渐的增大。任取一帧来分析,例如480帧,此帧EC[5]=193.2475(弧度),然后EC[5]开平方得13.9013(弧度),然后将开平方结果单位转化成度得到796.4858(度),为什么会得到796.4858度?这好像不符合现实情况?

    第二组数据的单个行人沿着X轴直线行走,其截取的部分数据和行走轨迹分别如图所示

    可以看到随着X轴坐标的改变,EC[5]在900-100之间波动,为什么会出现900多这么大的角度方面的数据?为什么并没有像第一组数据一样累加?

  • 从您提供的信息来看,EC[5]代表的是第五个方向上的欧拉角,通常用于描述物体的旋转姿态。根据您描述的情况,可能存在以下几种可能性:

    1. 单位转换错误:在将弧度转换为度的过程中,可能存在计算错误导致了不符合现实情况的结果。建议您重新检查单位转换的公式和步骤,确保转换的结果是正确的。

    2. 数据采集或传感器误差:在采集行人行走数据的过程中,可能存在传感器误差或数据采集错误,导致了不符合现实情况的结果。建议您检查数据采集设备和传感器的准确性,确保采集到的数据是准确的。

    3. 角度累加规律:在第二组数据中,EC[5]在900-100之间波动,这可能是由于行人沿着X轴直线行走时,其旋转姿态不发生明显变化,导致EC[5]的值没有像第一组数据一样累加。这表明在不同行走轨迹下,行人的旋转姿态变化规律可能不同。