張三川， 葉建明, 師艷娟

(1.鄭州大學(xué) 機(jī)械與動力工程學(xué)院，河南 鄭州 450001; 2.浙江創(chuàng)立汽車空調(diào)有限公司， 浙江 龍泉 323700)

0 引言

毫米波雷達(dá)主要使用24 GHz 和77 GHz頻段，上海中科院微系統(tǒng)所研制出我國首個全芯片集成的24 GHz 小型防撞雷達(dá)，其距離探測可達(dá)100 m 以上，速度探測超過100 km/h[1]。馬玉貞等[2]利用130 nm CMOS工藝設(shè)計集成的24 GHz 防撞雷達(dá)，可根據(jù)1/2N倍調(diào)信號輸出功率，實現(xiàn)任意波形輸出。郝宏剛等[3]設(shè)計的用于24 GHz 防撞雷達(dá)的混合饋電陣列天線，天線子陣和饋電網(wǎng)絡(luò)的電流采用切比雪夫分布，使得天線陣的增益達(dá)到21.7 dBi。由于24 GHz 雷達(dá)天線體積大、精度低，國際上將77 GHz 毫米波雷達(dá)作為研究重點。Wang等[4]結(jié)合頻移鍵控和線性調(diào)頻連續(xù)波調(diào)制的優(yōu)點，調(diào)制信號采用快速鋸齒掃描，能夠準(zhǔn)確地對目標(biāo)進(jìn)行識別，具有對靜止或4個以上運動目標(biāo)的實時檢測能力。Blazquez等[5]基于微帶、波導(dǎo)和MMIC混合技術(shù)設(shè)計的77 GHz 防撞雷達(dá)，集合了這些硬件的優(yōu)點，實現(xiàn)了對信號和數(shù)據(jù)的多普勒處理和4個目標(biāo)的跟蹤處理。金良等[6]采用新型45度線極化串饋微帶天線陣設(shè)計的77 GHz 防撞雷達(dá)，通過反射相消槽獲得最佳駐波特性，避免對向來車由于同垂直極化而帶來的強(qiáng)電磁干擾。

本文針對目前防撞系統(tǒng)測距測速精度低、預(yù)警算法針對性不強(qiáng)等問題，擬根據(jù)道路交通前碰撞工況，對防撞系統(tǒng)的硬件電路和算法進(jìn)行設(shè)計，以期提高系統(tǒng)測距和測速的精度。

1 前碰撞工況與預(yù)警原理

1.1 碰撞工況

汽車前向碰撞事故的道路工況，主要有以下3種[7]：

(1)相鄰車道目標(biāo)車輛突然變道。相鄰車道目標(biāo)車變道并入本車車道，若安全距離不夠，且本車不減速繼續(xù)前行，會發(fā)生前向追尾碰撞事故。

(2)同車道本車車速大于目標(biāo)車。本車在小于安全車距范圍內(nèi)加速或以大于目標(biāo)車輛的速度勻速行駛，也會導(dǎo)致前向追尾碰撞事故。

(3)同車道目標(biāo)車輛減速行駛或突然停車。若目標(biāo)車不在安全距離內(nèi)主動減速，甚至制動停車，也會發(fā)生前向追尾碰撞事故。

1.2 預(yù)警原理

(1)目標(biāo)車輛變道。假設(shè)雷達(dá)波在接收天線接收時平行，如圖1所示，TX為發(fā)射天線，RX1和RX2為接收天線。則：

(1)

式中：d為RX1和RX2之間的距離；θ為目標(biāo)車輛的方位角；Δφ為兩接收天線之間的相位差；λ為雷達(dá)波波長。

圖1 雷達(dá)測方位角原理Figure 1 The principle of radar angle measurement

將同一目標(biāo)信號在天線方向上進(jìn)行FFT變換并計算角度[8]，兩個信號之間N點采樣必須至少相差一個周期，即：

(2)

故

(3)

式中：N為采樣點數(shù)。當(dāng)θ=π/2時，Δθ取得最小值。

變道工況如圖2所示，A車和B車在相鄰車道同向行駛，假設(shè)自車為A，目標(biāo)車為B，B車在行駛過程中變道到A車所在車道或其繼續(xù)保持原車道行駛均可通過A車?yán)走_(dá)檢測到的方位角θ來判斷。

圖2 相鄰車道目標(biāo)車變道Figure 2 Target vehicle lane changing in adjacent lane

若A車所安裝雷達(dá)的坐標(biāo)系的x軸與車道方向垂直，y軸為平行方向，則B車在最大距離處變道時的極值方位角為：

(4)

式中：Smax為判斷是否鄰車變道的距離最大值(超過此距變道即可視為對本車行駛安全無影響)，m；b為兩車并行的橫向安全距離，m；b/2為最小橫向安全距離，m。

對于B車在距離Smax范圍內(nèi)變道時，橫向距離變小，當(dāng)橫向距離小于最小橫向安全距離b/2時，即認(rèn)為B車在實施變道，則B車的最小方位角為：

(5)

式中：Dmin為正常變道的B車在實施變道前與A車的最小安全距離。當(dāng)B車正常變道時，其方位角會在[θmin,θmax]內(nèi)變大。

對于本車道前方行駛車輛和大于Smax車距的鄰車道車輛，其方位角均大于θmax，但本車道前方車輛的方位角等于或略小于90°，明顯大于鄰車道車輛的方位角，而鄰車若在方位角[0,θmax]內(nèi)實施變道，顯然是極其危險的行為。

(2)同車道本車車速大于目標(biāo)車。如圖3所示，A車和B車在同一車道行駛，假設(shè)自車為A，前車為B，A車制動前與B車相距為D(安全距離)。B車勻速行駛，A車以大于B車的速度靠近B車，A車發(fā)現(xiàn)危險，采取制動措施。

圖3 同車道本車速度大于目標(biāo)車Figure 3 The speed of the vehicle in the same lane greater than the target vehicle

由圖3可知，安全距離公式為：

D≥Sa-Sb+Sd。

(6)

式中：Sa為制動一段時間后A車的行駛距離，m；Sb為B車的行駛距離，m；Sd為兩車的跟車距離，m。

當(dāng)va制動到與vb相等時，即可認(rèn)為兩車無追尾危險。根據(jù)運動學(xué)原理[9]，兩車的安全距離為：

(7)

式中：vb為B車勻速行駛的速度，km/h；va為A車的初速度，km/h；aa為A車的制動減速度，m/s2；t1為駕駛員反應(yīng)時間和消除制動間隙時間之和，s；t2為持續(xù)制動時間，s。

(3)目標(biāo)車減速行駛或突然停車。如圖4所示，B車突然制動直至停止，A車勻速靠近B車，發(fā)現(xiàn)危險后，采取制動措施。

圖4 目標(biāo)車減速行駛或突然停車Figure 4 Deceleration driving or stopping condition of the target vehicle

若B車靜止時A車仍處于運動狀態(tài)，則可能發(fā)生追尾事故。根據(jù)運動學(xué)原理，安全距離為：

(8)

式中：vb為B車的初速度，km/h；ab為B車的制動減速度，m/s2；va為A車的初速度，km/h；aa為A車的制動減速度，m/s2。

1.3 預(yù)警算法

預(yù)警算法策略如圖5所示，采用雷達(dá)測出的方位角判斷鄰車位置狀態(tài)，若屬于正常變道或本車道前車，則進(jìn)一步判斷縱向車距。若縱向車距小于安全距離，則再對車速進(jìn)行比較，如果本車車速大于前車，則啟動預(yù)警。對于方位角小于最小安全變道方位角的，則直接啟動預(yù)警。

圖5 預(yù)警算法Figure 5 Warning algorithm

考慮到駕駛員在駕車過程中，需要集中注意力觀察前方道路情況和后視鏡視野，通過指示燈閃爍和蜂鳴器聲音結(jié)合進(jìn)行預(yù)警，從而提醒駕駛員采取措施。

2 系統(tǒng)硬件與信號處理

2.1 系統(tǒng)硬件

硬件結(jié)構(gòu)如圖6所示。整個硬件由調(diào)制信號生成模塊、信號處理模塊、微控制器模塊、電源模塊以及CAN通信模塊組成。調(diào)制信號生成模塊控制振蕩器產(chǎn)生頻率呈三角波變化的調(diào)制信號。雷達(dá)經(jīng)過混頻處理后得到中頻輸出信號，該中頻信號經(jīng)過信號處理模塊的去噪濾波、自動增益放大等處理后，通過A/D模塊轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，數(shù)字信號在微控制器中作進(jìn)一步處理和解算[10]，從而得到目標(biāo)車的速度和距離，將最終解算結(jié)果發(fā)送到整車CAN網(wǎng)絡(luò)。電源模塊將車載電壓分別轉(zhuǎn)換成±12、±5、3.3 V，為雷達(dá)、信號處理電路、微控制器和CAN通信模塊供電。

圖6 硬件整體結(jié)構(gòu)Figure 6 The structure of hardware

2.2 信號處理算法

雷達(dá)的輸出信號經(jīng)過硬件電路處理后，需要進(jìn)行A/D采樣。本文采用定時器觸發(fā)ADC轉(zhuǎn)換，并通過DMA進(jìn)行數(shù)據(jù)搬運。采樣結(jié)束后，為得到目標(biāo)信息，需要對數(shù)字信號進(jìn)一步處理，包括FIR帶通濾波器設(shè)計、FFT變換、恒虛警檢測算法。

為濾除由環(huán)境因素、噪聲因素以及雜波引起的高頻噪聲，提高測距、測速的準(zhǔn)確性和精度，本文采用MATLAB提供的filterDesigner工具箱進(jìn)行FIR帶通濾波器設(shè)計，窗函數(shù)采用Hamming窗，濾波器階數(shù)為55，采樣頻率為96 000 Hz，通帶頻率為400～20 000 Hz。將設(shè)計完成的濾波器系數(shù)嵌入Simulink進(jìn)行仿真，圖7上方為濾波前100 Hz、1 kHz和30 kHz的混合波形，下方為濾波后的波形。仿真結(jié)果顯示，輸出信號僅剩下1 kHz的信號，處于通帶范圍外的信號成功被濾除，初步驗證了仿真達(dá)到了預(yù)期效果。

圖7 濾波前后波形對比Figure 7 Waveform comparison before and after filtering

為進(jìn)一步得到目標(biāo)信號的頻率，需將信號從時域變換到頻域。本設(shè)計采用經(jīng)典的2維FFT變換來獲得目標(biāo)信息。根據(jù)奈奎斯特采樣定理：采樣頻率大于最高頻率的2倍時，采樣后的數(shù)字信號完整地保留了原始信號中的信息[11]。為了在使用中達(dá)到更好的效果，本文的目標(biāo)信號頻率最大值為20 kHz，結(jié)合實際情況，采樣頻率選擇為96 kHz，采樣點數(shù)選擇1 024。

如圖8(a)所示，輸入信號為1、5、10、15 kHz的混疊波，經(jīng)過FFT處理后信號的頻域特性如圖8(b)所示，頻域中存在4個峰值，其頻率分別為1、5、10、15 kHz，在其他頻率處幅值幾乎為零。輸出信號的頻譜特點和輸入信號的頻率特性完全一致，說明FFT變換有較好的效果。

得到目標(biāo)信息后，需濾除環(huán)境等虛假目標(biāo)的干擾，本文采用CA-CFAR算法進(jìn)行自適應(yīng)門限設(shè)計，其原理如圖9所示。

分別用xi(i=1，2，…，n)和yi(i=1，2，…，n)表示檢測單元兩側(cè)參考單元，參考單元長度為2n，n為前沿和后沿參考單元長度；X和Y分別是前沿和后沿參考單元對雜波強(qiáng)度的局部估計。與檢測單元A鄰近的是兩個保護(hù)單元，防止目標(biāo)能量泄漏到參考單元中，影響檢測器雜波強(qiáng)度的兩個局部估計值[12]。仿真結(jié)果如圖10所示。輸入目標(biāo)信號和雜波信號，藍(lán)色曲線為自適應(yīng)門限，黑色曲線為目標(biāo)信號和雜波，低于門限的信號全部被濾除。

圖8 FFT前后對比Figure 8 Comparison before and after FFT

圖9 恒虛警檢測算法原理Figure 9 Principle of constant false alarm detection algorithm

圖10 CA-CFAR仿真結(jié)果Figure 10 Simulation result of CA-CFAR

3 試驗結(jié)果與分析

3.1 試驗方案

本文在雙向兩車道條件下進(jìn)行試驗，假設(shè)自車位于左側(cè)車道，雷達(dá)安裝在車頭正中。試驗設(shè)備主要包括：毫米波雷達(dá)、硬件電路板、12 V 電源、CAN盒轉(zhuǎn)接頭、筆記本電腦、可顯示實時速度的電動車。

試驗內(nèi)容包括：靜態(tài)多目標(biāo)多位置探測，如圖11(a)所示；動態(tài)單目標(biāo)多位置探測[13]，如圖11(b)所示；動態(tài)多目標(biāo)多位置探測，如圖11(c)所示。試驗設(shè)計探測距離為24 m，試驗前，在路面每間隔6 m處作上標(biāo)記，每項試驗結(jié)束后，將探測距離在地面上作出標(biāo)記，與障礙物實際距離進(jìn)行對比。對于動態(tài)目標(biāo)速度的檢測，在固定距離處實時獲取動態(tài)目標(biāo)的速度，并作好記錄，與電車儀表盤速度進(jìn)行對比。

圖11 3種試驗方案Figure 11 Three experimental schemes

3.2 結(jié)果分析

圖12為毫米波雷達(dá)探測靜止目標(biāo)的結(jié)果，以中心車道線為原點，兩車道寬度為x軸，車輛前方距離為y軸，建立二維坐標(biāo)系，自車位于左側(cè)車道正中，即-1.75 m 處。

圖12 靜態(tài)目標(biāo)位置分布Figure 12 Position distribution of static target

靜態(tài)目標(biāo)實際值和檢測值的誤差分析如表1所示，綜合圖表可知，在靜止多目標(biāo)條件下，障礙物的實際位置和檢測位置基本一致，且誤差在5%以下。

表1 探測結(jié)果及誤差分析Table 1 Detection results and error analysis

圖13為毫米波雷達(dá)探測動態(tài)多目標(biāo)的結(jié)果分布，假設(shè)兩個目標(biāo)相向行駛，在其與自車距離分別為6、12、15、18、24 m 時，獲取毫米波雷達(dá)檢測的距離和速度，與實際距離和目標(biāo)儀表盤顯示速度進(jìn)行對比分析。

圖13 動態(tài)多目標(biāo)位置分布Figure 13 Position distribution of dynamic multi-target

動態(tài)目標(biāo)1、2實際值和檢測值的誤差分析如表2、3所示，其中，“-”表示遠(yuǎn)離目標(biāo)，“+”表示靠近目標(biāo)。綜合圖表，結(jié)果顯示：在動態(tài)多目標(biāo)條件下，障礙物的實際位置和檢測位置基本一致，誤差在5%以下，且障礙物運動方向與實際一致。

表2 目標(biāo)1探測結(jié)果及誤差分析Table 2 Detection results and error analysis of target 1

表3 目標(biāo)2探測結(jié)果及誤差分析Table 3 Detection results and error analysis of target 2

4 結(jié)論

(1)設(shè)計了一款基于77 GHz 毫米波雷達(dá)的前防撞探測裝置，在靜態(tài)多目標(biāo)、動態(tài)單目標(biāo)、動態(tài)多目標(biāo)情況下，道路試驗測距、測速的相對誤差小于5%，達(dá)到了設(shè)計目標(biāo)。

(2)構(gòu)建了基于毫米波雷達(dá)測距、測速和方位角的相鄰車道車輛的預(yù)警原理和算法。

(3)試驗結(jié)果證明，將77 GHz 毫米波雷達(dá)用作車輛防撞系統(tǒng)設(shè)計具有可行性。