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在智能驾驶系统中,环境感知是核心环节。摄像头能提供丰富的视觉信息,但在低光照、雾霾等恶劣条件下性能下降;而77GHz FMCW雷达则能在恶劣环境中稳定测量目标的距离和速度,但其角度分辨率有限。因此,雷达与摄像头的融合成为提升感知鲁棒性的重要方向。 本帖子基于FMCW雷达的基本原理,利用MATLAB搭建了一个完整的雷达信号处理链:从回波生成、距离FFT到距离-多普勒2D-FFT,,最终得到目标的距离-速度图(Range-Doppler Map),并分别通过2D、3D方式展示了出来。该仿真为后续雷达–摄像头融合算法开发提供了基础。 FMCW雷达发射线性调频连续波Chirp,瞬时频率随时间线性增加。回波信号与发射信号混频后得到差频信号,其频率与目标距离成正比;多个chirp之间的相位变化则包含目标的多普勒速度信息。
本帖子采用参数:载频77GHz、带宽2GHz、chirp周期150μs、每帧100个chirp。设置两个目标,一个行人距离测量位置2.2米以1.2米/秒速度移动;一台车距离5米以3.8米/秒速度移动。使用上述算法探测目标,算法仿真计算结果如下: 其中目标距离Range检测结果图: 2D FFT的距离-多普勒速度图: 3D FFT的距离-多普勒速度图: 从图中可以看出,两个目标被检测到了,分别是距离2.2m,速度1.2m/s的一个目标和距离5m,速度3.8m/s的一个目标。
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