【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能汽車，尤其涉及一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法及存儲介質。
技術介紹
1、哨兵模式是智能網聯汽車基于車輛原有的傳感器、攝像頭等硬件打造的安全功能，通過監測車輛周圍環境、自動錄像、遠程警報等功能，以幫助駕駛者在離開車輛時實現實時獲取車輛安全情況，并自動采集記錄車輛周圍畫面、向駕駛者手機發送警報的功能，車主可以通過手機控制實現車輛鳴笛、閃燈以及遠程語音等功能，為車主避免諸多在車輛停放期間由意外造成的損失。
2、當前的車輛哨兵模式主要依賴于攝像頭技術，這種方法雖然能夠提供視覺監控，但也存在一些顯著的不足和缺點。首先，攝像頭全程運行會消耗大量電能，這對車輛電池壽命和能源管理構成挑戰。其次，攝像頭對于光線不足或者存在遮擋物時的識別率較低，這可能導致監控功能的失效或者誤報。此外，攝像頭需要實時處理大量圖像數據，對處理器和存儲資源的要求較高，增加了系統成本和復雜度。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法及存儲介質，解決了現有的車輛哨兵模式依賴于攝像頭檢測，成本高、識別準確率低且功耗高的技術問題。
2、為解決以上技術問題，本專利技術提供一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，包括：
3、讀取超寬帶雷達回波信號的信道脈沖響應數據，得到原始采樣數據；
4、基于所述原始采樣數據計算預設閾值；
5、對所述原始采樣數據執行靜態雜波過濾，檢測出移動目標；
6、獲取包含所述移動目標的實時數
7、根據所述預設閾值和目標特征，計算所述移動目標與本車的相對距離；
8、基于所述相對距離判斷是否喚醒車輛進行遠程報警。
9、本基礎方案在進入車輛哨兵模式后，基于車輛本身的uwb芯片的雷達功能，基于回波信號的信道脈沖響應數據，得到原始采樣數據，通過靜態雜波過濾進行移動目標檢測，進一步的進行特征提取后結合預設閾值確定移動目標與本車的相對距離，進而基于所述相對距離判斷是否喚醒車輛進行遠程報警，保障車輛安全，同時基于uwb雷達的產品特性，大幅度降低產品生產成本以及運行功耗。
10、在進一步的實施方案中，讀取超寬帶雷達回波信號的信道脈沖響應數據，得到原始采樣數據，包括：
11、讀取超寬帶雷達回波信號的信道脈沖響應數據；
12、獲取每幀信道脈沖響應數據的實部i和虛部q，計算對應的數據幅值，并獲取對應的距離分辨率作為原始采樣數據。
13、本方案采用超寬帶雷達進行環境檢測，利用uwb具有較高的空間分辨能力、使其具有較強的目標識別能力，從而保證對目標檢測的準確性。
14、在進一步的實施方案中，對所述原始采樣數據執行靜態雜波過濾，檢測出移動目標，包括：
15、從所述原始采樣數據中獲取相鄰的兩幀采樣數據，對比兩幀采樣數據進行差值計算，進行靜態雜波過濾，從靜止雜波背景中檢測出移動目標：
16、其中，差值計算如下：
17、diff_data_all(k,n)＝abs(data_all(k,n)-data_all(k-1,n))
18、式中，diff代表求取相鄰元素之間的差值，data_all是為數據幅值，n為每一幀的距離維度，data_all(k,n)表示第k幀采樣數據的數據幅值，abs()代表取絕對值。
19、本方案將原始采樣數據后一幀的數據減去前一幀的數據，主要目的用于在靜止雜波背景中檢測出動目標。處理之后的差值數據能夠敏銳將信號的波動表現出來，利用波動簡單直觀的確定是否存在移動目標。
20、在進一步的實施方案中，所述基于所述原始采樣數據計算預設閾值，包括：
21、從每一幀所述原始采樣數據中獲取n個距離門數據；
22、從每一距離門數據中獲取對應的tap坐標，根據tap坐標計算對應的預設閾值，所述預設閾值的計算公式如下：
23、
24、式中，i為tap坐標，a代表閾值幅度，b代表閾值拐角曲率，c代表探測設置參數。
25、本方案基于每一距離門數據，針對性的將其tap坐標帶入設定的計算公式中，從而給出對于每一距離門數據針對性的預設閾值，從而能夠貼合實際采集數據，優化檢測效果。
26、在進一步的實施方案中，進行特征提取得到目標特征，包括：
27、從所述實時數據中獲取n個距離門數據；
28、對獲取預設數量的距離門數據進行計算，獲取峰谷值作為第一特征，獲取標準差作為第二特征；
29、融合所述第一特征和所述第二特征得到目標特征。
30、本方案結合標準差和峰谷值衡量目標特征，能夠有效地量化數據的分布特性和變化范圍，從而幫助分析數據的穩定性和離散程度，提高移動目標的識別準確率。
31、在進一步的實施方案中，根據所述預設閾值和目標特征，計算所述移動目標與本車的相對距離，包括：
32、將當前時刻提取的所述目標特征與對應的所述預設閾值進行比較，獲取所有特征值大于所述預設閾值的tap坐標，得到坐標集合；
33、從所述目標坐標集合中獲取數值最小的tap坐標，作為所述移動目標的目標坐標；
34、根據所述目標坐標計算所述移動目標與本車的相對距離。
35、在進一步的實施方案中，根據所述目標坐標計算所述移動目標與本車的相對距離，包括：
36、根據所述目標坐標從所述原始采樣數據中獲取對應的距離分辨率；
37、根據所述目標坐標和所述距離分辨率計算所述移動目標與本車的相對距離，計算公式如下：
38、distance＝sittap*rang_reso
39、式中，distance為相對距離，sittap為所述移動目標所處的tap坐標，rang_reso為距離分辨率。
40、本方案基于目標特征的特征值與預設閾值進行對比，篩選出大于預審閾值的tap坐標，從而將具備明顯靠近趨勢的tap坐標篩選出，并且進一步從目標坐標集合中獲取數值最小的tap坐標，作為當前移動目標的坐標位置，最后結合距離分辨率即可確定移動目標與本車的實際距離，具備定位準確、時延低的效果。
41、在進一步的實施方案中，還包括：
42、檢測所述車主是否鎖定所述車輛，若是控制所述圖像獲取模塊進入關機模式，控制車輛進入哨兵模式，啟動超寬帶雷達獲取回波信號。
43、本方案在進入哨兵模式后啟動超寬帶雷達獲取回波信號，可實現超低功耗的環境檢測，車輛安全性高。
44、在進一步的實施方案中，基于所述相對距離判斷是否喚醒車輛進行遠程報警，包括：
45、判斷所述相對距離是否大于安全距離，若否則判定存在異常環境，喚醒圖像獲取模塊進行圖像采集獲取移動目標的移動軌跡，并進行視頻同步到用戶端進行現場顯示，執行遠程報警。
46、本方案在車輛哨兵模式中意uwb雷達進行環境檢測，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，讀取超寬帶雷達回波信號的信道脈沖響應數據，得到原始采樣數據，包括：
3.如權利要求2所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，對所述原始采樣數據執行靜態雜波過濾，檢測出移動目標，包括：
4.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，所述基于所述原始采樣數據計算預設閾值，包括：
5.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，進行特征提取得到目標特征，包括：
6.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，根據所述預設閾值和目標特征，計算所述移動目標與本車的相對距離，包括：
7.如權利要求6所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，根據所述目標坐標計算所述移動目標與本車的相對距離，包括：
8.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，還包括：
9.如權利要求1所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，基于所述相對距離判斷是否喚醒車輛進行遠程報警，包括：
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-9中任一項所述的一種基于UWB雷達的哨兵模式實現方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，讀取超寬帶雷達回波信號的信道脈沖響應數據，得到原始采樣數據，包括：
3.如權利要求2所述的一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，對所述原始采樣數據執行靜態雜波過濾，檢測出移動目標，包括：
4.如權利要求1所述的一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，所述基于所述原始采樣數據計算預設閾值，包括：
5.如權利要求1所述的一種基于uwb雷達的哨兵模式實現方法，其特征在于，進行特征提取得到目標特征，包括：
6.如權利要求1所述的一種基于uwb雷達...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜占濤，張璐，周立夫，
申請(專利權)人：南京市德賽西威汽車電子有限公司，
類型：發明
國別省市：
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