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CN111352110B - 处理雷达数据的方法和装置 - Google Patents

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CN111352110B
CN111352110B CN201910378157.0A CN201910378157A CN111352110B CN 111352110 B CN111352110 B CN 111352110B CN 201910378157 A CN201910378157 A CN 201910378157A CN 111352110 B CN111352110 B CN 111352110B
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金东汉
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Samsung Electronics Co Ltd
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Abstract

提供了雷达数据处理方法和装置。雷达数据处理装置计算雷达传感器接收的雷达信号的相位信息，根据所计算的相位信息计算噪声代表信息，并且基于噪声代表信息和从雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息。

Description

处理雷达数据的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年12月4日在韩国知识产权局递交的韩国专利申请No.10-2018-0154686的权益，其全部公开内容通过引用合并于此以用于所有目的。
技术领域
以下描述涉及处理雷达数据的技术。
背景技术
高级驾驶员辅助系统(ADAS)是使用安装在车辆内部和/或外部的传感器，增强驾驶员的安全性和便利性并且支持以避免危险情况为目的的驾驶的辅助系统。
ADAS中使用的传感器可以包括如相机、红外传感器、超声传感器、光检测和测距(激光雷达)以及雷达。与基于光学的传感器相比，在这些传感器中，雷达可以不管周围环境(例如，天气)如何而稳定地测量车辆附近的对象。
发明内容
提供了本发明内容以介绍下面在具体实施方式中进一步描述的对简化形式的理念的选择。本发明内容不意在标识所请求保护的主题的关键特征或基本特征，也不意在用作帮助确定所请求保护的主题的范围。
在一个总体方面，一种处理雷达数据的方法包括：计算雷达传感器接收的雷达信号的相位信息；根据所计算的相位信息，计算噪声代表信息；以及基于噪声代表信息和从雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息。
计算相位信息可以包括：针对每个目标点，通过雷达传感器的扫描感测一系列啁啾信号；以及计算与感测到的一系列啁啾信号相对应的相位变化趋势。
计算相位变化趋势可以包括：根据感测到的一系列啁啾信号中的每一个啁啾信号，确定基于多普勒轴的相位值。
计算相位变化趋势可以包括：基于从雷达信号分析出的距离信息和角度信息来识别多个目标点中的每一个。
计算相位信息可以包括：对相位信息应用解卷绕操作。
计算噪声代表信息可以包括：基于相位信息的线性回归分析来估计线性模型；以及估计相位信息相对于线性模型的拟合优度，作为噪声代表信息。
计算噪声代表信息可以包括：针对一系列啁啾信号中的每一个啁啾信号，计算相位值和基于线性模型估计的值之间的误差；以及将与所计算的误差相关联的和确定为噪声代表信息。
确定驾驶相关信息可以包括：基于噪声代表信息和通过处理雷达数据获得的结果来检测相邻对象。
确定驾驶相关信息可以包括：基于噪声代表信息和阈值之间的比较，确定指示噪声代表信息中的正常信号的目标点；以及基于与所确定的目标点相对应的雷达数据和噪声代表信息，确定驾驶相关信息。
所述方法还可以包括：基于噪声代表信息的分布来确定阈值。
确定阈值可以包括：将分布中与第一峰值相对应的值和与第二峰值相对应的值之间的值确定为阈值。
确定驾驶相关信息可以包括：根据与指示正常信号的多个目标点中的每一个相对应的雷达数据，估计候选速度；以及基于从多个目标点估计的候选速度，确定车辆速度。
确定车辆速度可以包括：基于从多个目标点中的每一个反射并接收的正常信号中计算的角度和多普勒速度来估计候选速度。
确定车辆速度可以包括：将代表多个候选速度的代表值确定为车辆速度。
所述方法还可以包括：向用户提供驾驶相关信息。
提供驾驶相关信息可以包括：可视化从驾驶相关信息中计算的车辆速度。
所述方法还可以包括：将基于雷达数据和噪声代表信息检测出的对象检测信息指示为驾驶相关信息。
指示对象检测信息包括：基于对象检测信息控制车辆的移动。
在另一总体方面，一种处理雷达数据的装置包括：雷达传感器，被配置为感测雷达信号；以及处理器，被配置为计算雷达信号的相位信息，根据所计算的相位信息计算噪声代表信息，以及基于噪声代表信息和从雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息。
在另一总体方面，一种处理雷达数据的装置，包括：雷达传感器，被配置为感测与多个目标点相关的雷达信号；和处理器，被配置为：计算与所述雷达信号相关联的噪声代表信息，将所述噪声代表信息的分布分类为具有第一峰值的第一分布和具有第二峰值的第二分布，将对应于第一峰值的噪声代表值与对应于第二峰值的噪声代表值之间的值确定为阈值，并且基于所述阈值对从所述多个目标点感测的所述雷达信号进行分类，并根据所述噪声代表信息生成包括具有正常信号的目标点在内的信号图。
处理器可以被配置为在从特定目标点感测的雷达信号的噪声代表值小于所述阈值的情况下，确定从所述特定目标点接收到正常信号。
处理器可以被配置为在从特定目标点感测的雷达信号的噪声代表值大于或等于所述阈值的情况下，确定从所述特定目标点接收到噪声信号。
其他特征和方面将通过以下详细描述、附图和权利要求变得清楚明白。
附图说明
图1示出了使用雷达数据处理方法识别周围环境的示例。
图2示出了雷达数据处理装置的配置的示例。
图3示出了雷达数据处理装置的内部操作的示例。
图4示出了雷达传感器的配置的示例。
图5示出了通过雷达传感器的扫描获取的啁啾(chirp)信号的示例。
图6和图7示出了感测到的雷达信号的相位变化的示例。
图8是示出了雷达数据处理方法的示例的流程图。
图9示出了识别的目标点的示例。
图10示出了从识别的目标点反射的雷达信号的相位变化的示例。
图11示出了将解卷绕操作应用于雷达信号的相位信息的操作的示例。
图12示出了根据相位信息计算噪声代表信息的操作的示例。
图13示出了噪声代表信息的利用示例。
图14示出了根据噪声代表信息确定正常信号的操作的示例。
图15示出了基于所确定的正常信号来确定车辆速度的操作的示例。
图16示出了向用户提供所确定的驾驶相关信息的操作的示例。
在整个附图和详细描述中，除非另有描述或提供，否则相同的附图标记应被理解为指代相同的元件、特征以及结构。附图不必按比例绘制，并且为了清楚、示出和方便，可以扩大附图中的元件的相对尺寸、比例和描绘。
具体实施方式
提供以下详细描述以帮助读者获得对本文描述的方法、装置和/或系统的全面理解。然而，在理解了本申请的公开之后，本文中描述的方法、装置和/或系统的各种改变、修改和等同物将是显而易见的。例如，本文中描述的操作顺序仅仅是示例，并且不限于在本文中阐述的那些操作顺序，而是可以在理解本申请的公开之后明显改变，除了必须以一定顺序进行的操作之外。此外，为了更加清楚和简洁，可以省略对本领域已知的特征的描述。
本文描述的特征可以以不同形式来实施，并且不被解释为限于本文描述的示例。相反，提供本文中描述的示例仅仅是为了说明实现本文中描述的方法、装置和/或系统的许多可行方式中的一些，在理解本申请的公开之后这些方式将显而易见。
以下结构或功能描述仅仅是描述示例的示例，并且示例的范围不限于本说明书中提供的描述。
可以对以下实施例进行各种修改。这里，示例不被解释为限于本公开，并且应被理解为包括本公开的构思和技术范围内的所有改变、等同物和替换。
本文中使用的术语仅仅是为了描述具体示例的目的，而不是为了限制示例。除非上下文另外清楚指示，否则本文中使用的单数形式也意在包括复数形式。还应理解，术语“包括”和/或“包含”当在本说明书中使用时，规定了存在所声明的特征、整数、步骤、操作、元件、组件或其组合，但是并没有排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。
除非本文另外定义，否则本文使用的术语(包括技术或科学术语)具有与通常理解的意义相同的意义。除非本文另外定义，否则通常使用的字典中定义的术语应被解释为具有与相关领域中的上下文含义相匹配的含义，并且不应被解释为理想的或过度形式化的含义。
在下文中，将参考附图来详细描述示例，并且贯穿附图的附图中相同的参考数字用于表示相同或相似的元件。
图1示出了使用雷达数据处理方法识别周围环境的示例。
处理雷达数据的装置110(下文中，称为“雷达数据处理装置110”)使用传感器检测位于车辆前方的对象180。例如，用于检测对象的传感器包括图像传感器或雷达传感器，并且被配置为检测与对象180的距离。在以下描述中，使用雷达传感器作为传感器。雷达传感器可以检测从对象180和其他障碍物反射的雷达信号以及对象180。例如，雷达信号发射的雷达信号从任意点反射，并且经反射的信号可以被雷达传感器感测。在该示例中，反射雷达信号的点被称为“目标点”。
在图1中，传感器是雷达。雷达数据处理装置110分析由雷达传感器111接收的雷达信号并且检测与对象180的距离、方位角(azimuth angle)、仰角(elevation angle)和径向速度。雷达传感器111可以位于雷达数据处理装置110的内部或外部。此外，雷达数据处理装置110基于由其他传感器(例如，图像传感器)收集的数据以及从雷达传感器111接收的雷达信号来检测与对象180的距离。
雷达数据处理装置110安装在车辆中。例如，车辆基于由雷达数据处理装置110检测到的与对象的距离，执行自适应巡航控制(ACC)操作、自主紧急制动(AEB)操作和盲点检测(BSD)操作。
此外，除了检测距离，雷达数据处理装置110还产生周围图13。周围图130是示出存在于雷达数据处理装置110附近的目标的位置的图。例如，雷达数据处理装置110周围的目标可以是诸如车辆或人的动态对象，或者诸如护栏或交通灯的静态对象(例如，背景)。目标点是目标上的任意点，并且不一定限于目标上的位置。例如，目标点是反射有规律地感测到的任意雷达信号的点。
为了产生周围图130，使用单扫描图像方法。单扫描图像方法是使用雷达数据处理装置110从传感器获取单扫描图像120并且根据获取到的扫描图像120产生周围图130的方法。单扫描图像120是雷达扫描图像，并且表示由雷达传感器111接收的雷达信号所指示的距离。例如，在图1的单扫描图像120中，水平轴表示雷达传感器111的方位角，垂直轴表示从雷达传感器111到目标的距离。方位角是基于雷达传感器的光轴或者车辆的纵轴在平行于车辆的基底的平面上所限定的角。
然而，单扫描图像120的形式不限于图1中的形式，并且可以根据设计以不同的格式表示单扫描图像120。例如，除了与方位角相对应的轴和与到目标的距离相对应的轴之外，还可以通过与仰角相对应的轴来表示扫描图像。在该示例中，当包括仰角时，雷达数据被表示为四维(4D)数据。仰角是基于雷达传感器的光轴或者车辆的纵轴在垂直于车辆的基底的平面上所限定的角。
雷达数据处理装置110基于多雷达图获取关于目标的形状的准确信息。根据多个雷达扫描图像的组合产生多雷达图。例如，雷达数据处理装置110通过在空间上和时间上组合由雷达传感器111的移动而获取的雷达扫描图像来产生周围图130。
雷达数据包括由雷达传感器111感测的原始数据。
为了产生周围图130，利用到达方向(DOA)信息。DOA信息是指示从目标点反射的雷达信号被接收的方向的信息。DOA信息用于产生雷达扫描数据和周围图。
雷达数据处理装置110接收与雷达传感器的多个虚拟天线相同数量的信息并且获取原始雷达数据。此外，雷达数据处理装置110基于DOA估计操作的算法类型(例如，多信号分类(MUSIC)算法，或经由旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT))获取高分辨率DOA信息以解释原始雷达数据。
在下文中，将描述在雷达数据的处理中使用基于雷达信号的相位的附加数据以及雷达信号的强度的示例。
图2示出了雷达数据处理装置200的配置的示例。
参考图2，雷达数据处理装置200包括雷达传感器210和处理器220。
雷达传感器210感测雷达数据。例如，雷达传感器210向外部发射雷达信号并且接收从目标点反射的、与发射的雷达信号相对应的信号。例如，雷达传感器210发射与单扫描相对应的一系列啁啾信号，并且接收与发射的啁啾信号相对应的信号。以下将参考图4进一步描述雷达传感器210的示例。
处理器220计算雷达信号的相位信息。相位信息包括与感测到的雷达信号中包括的一系列啁啾信号中的每一个相对应的相位值。以下将参考图5至图7描述相位信息。处理器根据所计算的相位信息来计算噪声代表信息。噪声代表信息是与包括在相位信息中的噪声量相关联的信息。以下将参考图12描述噪声代表信息。处理器220基于噪声代表信息和从雷达信号中计算的雷达数据来确定驾驶相关信息。例如，驾驶相关信息包括对象检测信息和与驾驶车辆的状态(例如，车辆速度)相关联的信息。
雷达传感器210和处理器220被实现为单独的模块，然而，示例不限于此。可以集成雷达传感器210和处理器220。
图3示出了雷达数据处理装置300的内部操作的示例。
如上所述，雷达数据处理装置300使用雷达传感器310获取雷达数据。
处理器320执行预处理雷达数据的操作330和后处理雷达数据的操作340。例如，操作330包括执行距离快速傅立叶变换(FFT)的操作331、估计DOA的操作332、执行多普勒FFT的操作333、以及确定针对每个目标点的信号的操作334。操作340包括基于经预处理的数据确定驾驶相关信息的操作。
雷达数据是三维(3D)数据，各个轴分别与雷达传感器310发送和接收到任意电磁波所用的时间、一次扫描期间发送的啁啾信号之间的变化以及虚拟天线之间接收到的啁啾信号的变化相对应。
操作330包括将雷达数据的各个轴中的每一个转换为距离轴、径向速度轴和角度轴的操作。径向速度是雷达传感器面向目标点时目标点的相对速度。例如，处理器320按照操作331、333和332的顺序处理雷达数据。然而，由于与雷达数据的各个轴中的每一个相对应的信息包括可分离的信息，因此，即使通过改变处理顺序来应用FFT操作和数字波束成形(DBF)操作，也可以获得相同的结果。角度轴是与方位角相关联的轴。尽管在本公开中主要描述了方位角，但是示例不受限制。例如，角度轴是与方位角和仰角二者相关联的轴。
例如，在操作331中，处理器320通过对时间应用FFT运算来将雷达数据中发送和接收到电磁波所用的时间转换为距离值。
在操作332中，处理器320使用诸如DBF的方案估计与从目标点反射的雷达信号的DOA相对应的角度。
由于如上所述定义了雷达数据的两个轴(例如，距离轴和角度轴)，因此，雷达数据处理装置300使用这两个轴识别目标点。对于通过距离轴和角度轴识别的目标点中的每一个，雷达数据处理装置300基于其他轴(例如，多普勒轴)跟踪啁啾信号之间的信号变化。
例如，当执行操作331和332时，处理器320执行操作334。通过操作334，处理器320产生与多普勒值相区分的信息(例如，噪声代表信息)。在操作334中，处理器320基于来自雷达数据的雷达信号的多普勒轴跟踪相位变化趋势，并且基于相位变化趋势估计噪声代表信息。噪声代表信息是关于包括在如上所述从目标点反射并接收的雷达信号中的噪声量的信息，并且包括值，该值指示相应雷达信号为正常信号的概率是否高或者相应雷达信号为噪声信号的概率是否高。因此，噪声代表信息指示从目标点感测的雷达信号的可靠性，或者指示包括在相应雷达信号中的噪声比率。噪声代表信息包括噪声代表值，作为通过针对每个目标点进行残差平方和(RSS)值的二值化而获得的值。然而，示例不限于此。
在操作333中，雷达数据处理装置300基于多普勒轴从啁啾信号之间的信号变化中估计径向速度(例如，多普勒速度)。作为操作333，处理器320在任意距离和任意角度上对啁啾信号之间的信号变化应用FFT操作，以获取该距离和角度上的径向速度。
处理器320根据操作331、332和333的结果获取相对于距离、角度和径向速度感测到的强度(例如，表示返回功率的数据)，并且对相应数据应用操作340。
雷达数据处理装置300使用两种类型的数据作为操作340的输入。这两种类型的数据中的雷达数据例如是3D数据，其表示在任意距离、任意角度和任意径向速度上从目标点反射的雷达信号被感测的强度。作为其他数据的噪声代表信息例如是二维(2D)数据(例如，以下将参考图12描述的相对于线性模型的相位信息的拟合优度)，其表示与在任意距离和任意角度上从目标点反射的雷达信号中包括的噪声量相关联的噪声代表值。处理器320基于如上所述预处理的数据执行对象检测、对象跟踪、对象识别、车辆自身速度的估计和雷达成像，作为操作340。
雷达数据处理设备300基于与雷达信号的相位相关联的噪声代表信息以及与雷达信号的强度相关联的雷达数据，更准确地计算驾驶相关信息。例如，驾驶相关信息包括对象检测结果、对象跟踪结果、对象识别结果、车辆速度和雷达图像。因此，雷达数据处理设备300还基于噪声代表信息检测具有相对低的雷达截面(RCS)的对象(例如，自行车或行人)。
图4示出了雷达传感器410的配置的示例。
雷达传感器410通过天线413发射信号并且通过天线413接收信号。例如，雷达传感器410是毫米波(mmWave)雷达，并且被配置为通过分析信号波形的变化和发射的电波在命中对象之后返回的飞行时间(TOF)来测量到对象的距离。例如，雷达传感器410被实现为频率调制的连续波无线电检测和测距(FMCW雷达)。
雷达传感器410的啁啾发送器411产生频率随时间变化的调频(FM)信号402。例如，啁啾发送器411通过调制啁啾信号401的频率产生FM信号402。啁啾信号401是频率随时间线性增大或减小的信号。在图4的啁啾信号401中，水平轴和垂直轴分别表示时间和频率。例如，啁啾发送器411产生FM信号402，FM信号402具有基于啁啾信号401的频率。例如，如图4所示，FM信号402在啁啾信号401的频率增大的区间中具有逐渐增大的频率的波形，并且在啁啾信号401的频率减小的区间中具有逐渐减小的频率的波形。啁啾发送器411将FM信号402传送到雷达传感器410的双工器412。
双工器412通过天线413确定信号的发送路径和接收路径。例如，当雷达传感器410发射FM信号402时，双工器412形成从啁啾发送器411到天线413的信号路径，通过所形成的信号路径将FM信号402传送到天线413，并向外部发射FM信号402。
当雷达传感器410当前接收从对象反射的信号时，双工器412形成从天线413到频谱分析器416的信号路径。天线413接收在发射的信号到达障碍物之后反射和返回的信号，并且雷达传感器410通过从天线413到频谱分析器416的信号路径传送经反射的信号。
混频器414将接收到的信号解调为频率未被调制的线性信号(例如，原始啁啾信号)。放大器415放大线性信号的幅度。
频谱分析器416对发射的啁啾信号401和从对象反射且返回的信号408进行比较。频谱分析器416检测发射的啁啾信号401和反射的信号408之间的频率差。发射的啁啾信号401和反射的信号408之间的频率差指示了在图4的曲线图409中基于时间轴，发射的啁啾信号401的频率线性增加的区间期间的恒定差，并且与雷达传感器410和对象之间的距离成比例。因此，从发射的啁啾信号401和反射的信号408之间的频率差导出雷达传感器410和对象之间的距离。频谱分析器416将分析出的信息发送到雷达数据处理装置的处理器。
例如，频谱分析器416使用下面示出的等式1计算雷达传感器410和对象之间的距离。
等式1
在等式1中，R表示雷达传感器410和对象之间的距离，c表示光速。此外，T表示其中发射的啁啾信号401增加的区间的持续时间。fb表示在增加区间内的任意时间点处，发射的啁啾信号401和发射的信号408之间的频率差，并被称为“拍频”。B表示调制带宽。例如，使用下面示出的等式2导出拍频fb。
等式2
在等式2中，fb表示拍频，td表示发射啁啾信号401的时间点和接收到发射的信号408的时间点之间的时间差(例如，延迟时间)。
例如，多个雷达传感器安装在车辆的各部分，并且雷达数据处理装置基于多个雷达传感器感测到的信息，相对于车辆的所有方向，计算相对速度、方向和到目标点的距离。雷达数据处理装置安装在车辆中。基于根据雷达传感器收集的信息而获得的信息，车辆提供有助于驾驶的各种功能，例如，ACC、BSD和车道变换辅助(LCA)。
多个雷达传感器中的每一个调制啁啾信号的频率，向外部发射啁啾信号，并且接收从目标点反射的信号。尽管上面已参考图4描述了基于雷达传感器感测的啁啾信号估计距离，但是示例不限于此。因此，可以参考图3如上所描述的，获取各种信息。
以下将参考图5描述在一次扫描期间发送和接收一系列啁啾信号的示例。
图5示出了通过雷达传感器的扫描获取的啁啾信号的示例。
在图5中，雷达数据处理装置是车辆591，并且感测从目标点592反射的雷达信号510。与一次扫描511相对应的雷达信号510包括多个啁啾信号。例如，啁啾信号512中的每一个具有周期T，并且与一次扫描相对应的雷达信号510包括“n”个啁啾信号。雷达传感器在一次扫描期间发射“n”个啁啾信号并且感测“n”个啁啾信号。对应于扫描511的雷达信号510的时间长度是nT。在该示例中，n是大于或等于1的整数。啁啾信号的每一个以ms为单位发射，因此认为在啁啾信号的发射期间目标的速度为恒定值。
包括在雷达信号510中的啁啾信号由图520表示，如图5所示，图520示出了快时间轴、慢时间轴和频率轴。慢时间轴是通过啁啾信号分离的时间轴，快时间轴是示出啁啾信号512中的每一个的频率变化的时间轴。当啁啾信号512中的每一个被表示为拍信号的波形530时，相位540针对啁啾信号512中的每一个而改变，如图5中所示。
雷达数据处理装置使用通过感测相位540的上述变化而获得的结果来计算驾驶相关信息。包括在雷达信号中的啁啾信号的相位变化趋势基于目标点和车辆的移动而变化，这将在下面参考图6和图7进行描述。
图6和图7示出了感测到的雷达信号的相位变化的示例。
雷达传感器感测到的雷达信号如下面的等式3所示建模。
等式3
s(r，i，θ)∝exp(j(a·i+b+ε(i)))
在等式3中，s(r，i，θ)表示从位于距雷达传感器θ角度和r距离的目标点反射的雷达信号。a和b表示任意常数，i表示包括在与任意扫描相对应的雷达信号中的“n”个啁啾信号中的第i个啁啾信号的索引。i是大于或等于1并且小于或等于n的整数。ε(i)表示包括在第i个啁啾信号中的噪声分量。j(a·i+b+ε(i))与第i个啁啾信号的相位相对应。例如，当不存在噪声时，雷达信号的相位基于啁啾信号的索引是线性的。
在示例中，图6示出了在车辆和目标点都是静止的状态下感测到的雷达信号的相位变化趋势610。在车辆和目标点都是静止的状态下，如相位变化趋势610所示，相位保持不变。
在另一示例中，图7示出了在车辆和目标点中的至少一个移动的状态下感测到的雷达信号的相位变化趋势710。在图7的状态中，相位基于啁啾信号的索引(例如，i)而线性地增大或减小，如相位变化趋势710中所示。三条线中的每一条表示相对于从一点感测到的雷达信号，基于啁啾信号的索引i的相位变化，该点位于距雷达传感器任意距离且位于基于雷达传感器的任意角度处。索引i的增加表示基于慢时间轴的时间推移。
当不存在噪声时，与包括在对应于一次扫描的雷达信号中的啁啾信号分别对应的相位值基于啁啾信号中的每一个的索引(例如，图5的慢时间轴)而线性地改变。
图8是示出了处理雷达数据的方法的示例的流程图。
参考图8，在操作810中，雷达数据处理装置根据雷达传感器接收的雷达信号，计算雷达信号的相位信息。例如，雷达传感器针对每个单独的目标点，通过扫描感测一系列啁啾信号。处理器计算与感测到的一系列啁啾信号相对应的相位变化趋势。处理器将基于多普勒轴的相位值确定为来自感测到的一系列啁啾信号中的每一个的相位信息。
在操作820中，雷达数据处理装置根据计算的相位信息，计算噪声代表信息。处理器基于相位信息的线性回归分析来估计线性模型。处理器估计相位信息相对于线性模型的拟合优度，作为噪声代表信息。以下将参考图12描述估计相位信息的拟合优度的示例。
在操作830中，雷达数据处理装置基于噪声代表信息和从雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息。例如，处理器基于通过对噪声代表信息进行二值化而获得的结果来确定驾驶相关信息。
图9示出了识别的目标点的示例。
图9示出了环境910，其中前方对象(例如，前方车辆)位于包括雷达数据处理装置的装置(例如，车辆)前面。
雷达数据处理装置基于距离轴和角度轴，根据通过分析雷达信号而获得的结果，产生周围图920。图9的周围图920是指示针对每个距离和每个角度从雷达信号识别出的目标点的图。例如，雷达数据处理装置基于从雷达信号分析出的角度信息和距离信息，识别多个目标点中的每一个。角度信息是关于角度轴的信息，距离信息是关于距离轴的信息。在识别的目标点中的每一个处，针对与一次扫描相对应的雷达信号中包括的每个啁啾信号，雷达数据处理装置跟踪随时间的相位变化。
在下文中，参考图10描述从周围图920中识别出的多个目标点中的目标点921反射的雷达信号的相位变化的示例。
图10示出了从识别的目标点反射的雷达信号的相位变化的示例。
图10示出了与图9的雷达数据处理装置的雷达传感器相邻的目标点921的相位变化趋势。针对一个目标点的相位变化趋势由图1010和图1020表示，图1010基于实轴和虚轴，图1020基于啁啾信号索引轴和相位轴。如图1020中所示，针对目标点921计算的相位值线性减小。例如，由于噪声分量(如ε(i))，相位值的变化可能不会示出完美的线性，如图10所示。
图11示出了将解卷绕操作应用于雷达信号的相位信息的操作的示例。
图11示出了可能在相位信息中发生的卷绕现象。由于周期性，相位值位于π至-π的范围内，因此略大于π的相位被表示为略大于-π的值，略小于-π的相位被表示为略小于π的值。因此，当值从π或-π晃动时，相位值快速改变，称为“卷绕现象”。在包括卷绕现象的相位信息1111中，针对每个啁啾信号索引i，相位值快速改变，如图11中所示。例如，返回参考图7，实线表示卷绕现象发生一次，虚线表示卷绕现象发生两次，双点划线表示未发生卷绕现象。
当以离散卷绕相位的格式对连续相位信息进行采样时，发生卷绕现象。卷绕相位的格式与将相位表示为区间(-π，π]或(0，2π]的方案相对应。例如，当以卷绕相位的格式表示绝对相位时，发生模糊问题。在该示例中，恢复绝对相位以解决模糊问题的操作被称为“解卷操作”。
雷达数据处理装置将解卷绕操作应用于相位信息。在通过解卷绕操作消除了卷绕现象的相位信息1112中，数据的波动范围减小，如图11所示。雷达数据处理装置根据应用了解卷绕操作的相位信息1112计算噪声代表信息，以下将参考图12对其进行描述。
图12示出了根据相位信息计算噪声代表信息的操作的示例。
雷达数据处理装置基于相位信息1210的线性回归分析，估计线性模型1220。例如，线性模型1220是由计算的相位信息1210近似的线性函数。雷达数据处理装置使用已知的线性回归分析技术来确定与相位信息1210匹配的线性模型1220。
雷达数据处理装置估计相位信息1210相对于线性模型1220的拟合优度，作为噪声代表信息。针对一系列啁啾信号中的每一个，雷达数据处理装置计算相位值和基于线性模型1220估计的值之间的误差。雷达数据处理装置将与计算的误差相关联的和确定为噪声代表信息。例如，雷达数据处理装置针对一次扫描期间由距离和角度识别的任意目标点，计算噪声代表信息，作为下面的等式4中所示的RSS值。
等式4
在等式4中，yi表示与第i个啁啾信号相对应的相位值，xi表示第i个啁啾信号的索引且表示i。α和β表示线性模型1220的系数。εi表示第i个啁啾信号和线性模型1220之间的误差。在一个示例中，当RSS值增大时，从相应目标点感测的雷达信号中包括的噪声量增大。在另一示例中，当RSS值减小时，从相应目标点感测的雷达信号中包括的噪声量减小。然而，噪声代表信息不限于此，并且可以使用基于等式5至等式7的R平方值(例如，决定系数)。
等式5
等式6
等式7
在等式5和等式6中，yi表示与第i个啁啾信号相对应的相位值，表示与包括在雷达信号中的啁啾信号相对应的相位值的平均值，fi表示基于线性模型1220的、与第i个啁啾信号相对应的值。SStot表示总平方和，SSres表示回归平方和，R2表示决定系数。
尽管上面已经将RSS值和决定系数描述为与误差相关联的和，但是示例不限于此。与误差相关联的和是误差的绝对值之和。
图13示出了噪声代表信息的利用示例。
图13示出了由雷达传感器捕获的场景的示例。图13示出了情况1310，其中前方对象1311(例如，前方车辆)位于包括雷达数据处理装置的装置(例如，车辆)前面。例如，雷达传感器安装在车辆的一侧(例如，前侧)，并且并且雷达传感器的视场(FOV)指向车辆的前方。
雷达数据处理装置根据雷达传感器感测的雷达信号计算雷达数据和噪声代表信息1330，如上参考图3所述。
雷达数据处理装置计算基于信号强度的目标检测结果，作为来自雷达信号的雷达数据。例如，雷达数据处理装置基于恒定虚警率(CFAR)方案计算检测结果。基于CFAR方案的检测结果被称为“CFAR结果1320”。在CFAR结果1320中，通过距离轴和角度轴识别目标点。CFAR方案用于基于相邻小区来确定一点(例如，受测试的小区(CUT))是目标的概率，并且例如是阈值化方案，该阈值化方案基于：由雷达传感器针对该点所感测的信号的强度，和基于相邻小区的信号强度(例如，本底噪声(noise floor))而确定的阈值。在一个示例中，当从该点感测的信号的强度大于基于从相邻小区感测的信号的强度所确定的阈值时，雷达数据处理装置将该点确定为目标点。在另一示例中，当从该点感测的信号的强度小于或等于阈值时，雷达数据处理装置将该点确定为非目标点。如上所示，目标点是目标(例如，人或车辆)上的任意点。
然而，基于雷达信号的强度的检测结果可能无法捕获信号强度弱的目标。例如，当目标尺寸小时、当目标的RCS值低时或者当目标远离雷达传感器时，从目标反射的信号的强度大大减弱。如图13所示，从与前方对象1311相对应的CFAR结果1320的区域1321中没有检测出目标点。
雷达数据处理装置针对每个目标点计算噪声代表信息1330，如上参考图11所示。图13的噪声代表信息1330表示针对每个目标点的RSS值。噪声代表信息1330的相对暗的部分表示相对低的RSS值，噪声代表信息1330的相对亮的部分表示相对高的RSS值。因此，在噪声代表信息1330中，相对暗的部分指示了雷达信号是正常信号的概率相对高，相对亮的部分指示了雷达信号是噪声信号的概率相对高。
噪声代表信息1330用于捕获与表示线性相位变化的反射信号相对应的目标，即使信号强度弱。如图13所示，从与前方对象1311相对应的噪声代表信息1330的区域1331中检测出目标点。
因此，雷达数据处理装置通过协同地使用雷达数据和噪声代表信息1330，来准确地检测到对象并跟踪弱信号的对象。
图14示出了根据噪声代表信息确定正常信号的操作的示例。
雷达数据处理装置从噪声代表信息1430中提取正常信号。正常信号是从多个目标点反射的信号中具有低噪声分量的信号。例如，雷达数据处理装置基于对噪声代表信息1430和阈值1449之间的比较，确定表示噪声代表信息1430中的正常信号的目标点。例如，响应于噪声代表信息1430中的噪声代表值小于阈值1449，雷达数据处理装置将从与该噪声代表值相对应的目标点感测的信号确定为正常信号。
雷达数据处理装置基于噪声代表信息1430的分布1440(例如，直方图)确定阈值1449，阈值1449用作确定雷达信号是否是正常信号的标准。噪声代表信息1430的分布1440是通过基于表示噪声代表值的轴而计数的目标点的数量来表示的。例如，当包括在噪声代表信息1430中的噪声代表值是每个目标点的RSS值时，分布1440的水平轴和垂直轴分别表示RSS值和具有RSS值的目标点的数量。然而，垂直轴不限于此，并且例如通过将具有RSS值的目标点的数量除以目标点的总数来表示具有任意RSS值的概率。例如，RSS值的分布概率如下面的等式8所示来建模。
等式8
p(χ)＝p(A)p(x|A)+p(B)p(x|B)
在等式8中，p(x)表示RSS值是x的概率，p(A)表示任意信号属于类别A的概率，p(B)表示任意信号属于类别B的概率。此外，x表示针对任意目标点计算的RSS值。p(x|A)表示类别A中的信号的RSS值是x的概率，p(x|B)表示类别B中的信号的RSS值是x的概率。
基于等式8，雷达数据处理装置将噪声代表信息1430的分布1440分类为第一分布1441和第二分布1442。例如，假设从每个目标点感测的雷达信号属于两个类别中的一个。例如，类别A是由于信号分量占主导而具有少量噪声的类别，类别B是由于噪声分量占主导而具有大量噪声的类别。两个类别中的每一个均形成分布。在图14中，第一分布1441是包括在类别A中的信号的分布，第二分布1442是包括在类别B中的信号的分布。第一分布1441具有第一峰值，第二分布1442具有第二峰值。第一峰值出现在与接近于零的RSS值相对应的点处。第二峰值出现在与大于第一峰值所对应的RSS值的RSS值相对应的点处。具有如上所述的两个峰值的分布被称为“双峰分布”。在图14中，双峰分布被建模为双峰伽马分布。此外，当在一次扫描期间使用足够大量的啁啾(例如，大于或等于阈值数量的多个啁啾)时，噪声代表信息1430的分布1440还被建模为双峰高斯分布。
雷达数据处理装置将噪声代表信息1430的分布1440中，与第一峰值相对应的噪声代表值和与第二峰值相对应的噪声代表值之间的值确定为阈值1449。例如，雷达数据处理装置将与第一分布和第二分布相交的点处的RSS值确定为阈值1449。在一个示例中，当从任意目标点感测的雷达信号的噪声代表值小于阈值1449时，雷达数据处理装置确定从目标点接收到正常信号(例如，属于上述类别A的信号)。在另一示例中，当从任意目标点感测的雷达信号的噪声代表值大于或等于阈值1449时，雷达数据处理装置确定从目标点接收到噪声信号(例如，属于上述类别B的信号)。
雷达数据处理装置基于阈值1449对从多个目标点感测的雷达信号进行分类，并且产生如图14所示的正常信号图1450。正常信号图1450是根据噪声代表信息1430，包括具有正常信号的目标点的图。
例如，雷达数据处理装置可以在每次雷达扫描时确定新阈值，或者固定在初始阶段(例如，雷达数据处理装置的制造阶段)设置的阈值1449。在该示例中，雷达数据处理装置通过将固定阈值1449与从驾驶期间感测的雷达信号计算出的噪声代表值进行比较，确定雷达信号是否是正常信号。当阈值1449固定时，雷达数据处理装置跳过噪声代表信息1430的分布1440的计算。
尽管通过如上图14中描述的阈值处理来提取正常信号图1450，但是示例不限于此。雷达数据处理装置使用最大后验(MAP)方案或最大似然估计(MLE)方案来确定雷达信号所属的类别。此外，雷达数据处理装置计算信号属于类别A或B的后验概率或似然，而不是上述的二值化技术。例如，雷达数据处理装置根据噪声代表值直接计算雷达信号属于每个类别的概率。
在一个示例中，雷达数据处理装置基于噪声代表信息1430和通过处理雷达数据获得的结果(例如，CFAR结果)来检测附近对象。在另一示例中，雷达数据处理装置基于与确定的目标点相对应的雷达数据和噪声代表信息1430来确定驾驶相关信息。以下将参考图15和图16进一步描述确定驾驶相关信息的示例。
图15示出了基于所确定的正常信号来确定车辆速度的操作的示例。
雷达数据处理装置1590根据与表示正常信号的多个目标点(例如，目标点1550和1560)中的每一个相对应的雷达数据估计候选速度。候选速度是目标点中的每一个相对于雷达数据处理装置1590的相对速度。例如，当目标点1550与静态对象相对应时，候选速度与车辆自身的速度相对应。雷达数据处理装置1590基于从目标点1550和1560中的每一个反射和接收的正常信号中计算的多普勒速度和角度来估计候选速度。
图15是车辆的俯视图，x轴和y轴分别与车辆的纵轴和横轴相对应。原点与包括在车辆中的雷达传感器相对应。θv表示车辆相对于纵轴的转向角，θt表示从雷达传感器到目标点1550的相对于纵轴的角度。此外，v表示车辆的当前速度。在图15的示例中，雷达数据处理装置1590基于从目标点1550感测的雷达信号，计算vd＝v·coa(θt-θv)作为多普勒速度。因此，雷达数据处理装置1590计算作为候选速度。
此外，雷达数据处理装置1590基于从多个目标点估计的候选速度确定车辆速度。雷达数据处理装置1590将表示多个候选速度的代表值确定为车辆速度。目标点的一部分(例如，目标点1560)与移动目标而不是静态目标相对应，并且雷达数据处理装置1590排除与对应于移动状态的目标点1560相对应的候选速度。例如，雷达数据处理装置1590将多个候选速度中由若干候选速度所支持的速度确定为代表速度。雷达数据处理装置1590将多个候选速度分为具有相似速度值的组。雷达数据处理装置1590将与一组相对应的速度值(例如，属于该组的候选速度的平均值)确定为代表速度，该组包括多个目标点之中的比阈值计数(例如，目标点总数的一半)多的若干目标点。车辆中的雷达传感器扫描宽的区域，因为雷达传感器的FOV内的目标大多是静止对象，例如路灯、街边树木、路缘、瓷砖或检修孔。
因此，雷达数据处理装置1590基于从各种目标感测的噪声代表信息，准确地估计车辆速度作为驾驶相关信息，即使信号强度弱。例如，雷达数据处理装置1590在信号方面，相对于噪声，稳健地确定驾驶相关信息。此外，即使在大量单独随机移动的对象的情况下，雷达数据处理装置1590基于比单独随机移动的对象的数量多的多个目标(例如，由噪声代表信息表示的目标)，稳健且准确地估计车辆速度。
当估计出车辆自身的速度时，雷达数据处理装置1590确定雷达传感器可感测的范围内的所有目标中的每一个是基本静止的还是移动的。例如，雷达数据处理装置1590将车辆速度和针对目标点估计的多普勒速度进行比较。在该示例中，当车辆速度和多普勒速度之间的差超过阈值速度差时，雷达数据处理装置1590确定目标点为移动对象上的点。
图16示出了向用户提供所确定的驾驶相关信息的操作的示例。
雷达数据处理装置向用户提供驾驶相关信息。例如，雷达数据处理装置可视化根据驾驶相关信息计算的车辆速度。参考图16，雷达数据处理装置通过使用车辆仪表板1620控制指针来可视化车辆速度。在一个示例中，当车辆仪表板1620实现为显示器时，雷达数据处理装置通过调整显示器上显示的速度内容(例如，速度信息)来可视化车辆速度。在另一示例中，雷达数据处理装置使用显示器(例如，平视显示器(head-up display(HUD)))可视化车辆速度。在图16中，HUD使用挡风玻璃形成图像面，在图像面中形成虚拟图像，并且雷达数据处理装置在用户视野1610内基于图像面来可视化速度内容1630。在该示例中，HUD分别向用户的左眼和右眼提供左图像和右图像，以向用户提供三维可视化内容。
此外，雷达数据处理装置将基于噪声代表信息和通过处理雷达数据获得的结果而检测到的对象检测信息指示为驾驶相关信息。对象检测信息的指示包括显式指示操作和隐式指示操作。显式指示操作包括将对象检测信息直接提供给雷达数据处理装置外部的操作。隐式指示操作包括在雷达数据处理装置中使用对象检测信息的操作。
例如，作为显式指示操作，雷达数据处理装置可视化基于噪声代表信息和雷达数据检测到的关于目标(例如，人)的检测信息，如图16中所示。雷达数据处理装置使用显示器(例如，车辆HUD)可视化检测信息，使得检测信息覆盖在实际目标上。尽管如图16中所示，检测信息以警告内容1640的形式可视化，但是示例不限于此。
作为隐式指示操作，雷达数据处理装置基于对象检测信息控制车辆的移动。例如，雷达数据处理装置基于对象检测信息确定车辆的方向或者车辆到对象的距离。雷达数据处理装置基于到对象的距离改变车辆的速度或者控制车辆的转向。
因此，雷达数据处理装置可以通过组合不同类型的传感器的信息以及雷达数据来提供更精确的高级驾驶员辅助系统(ADAS)技术，不同类型的传感器例如是相机、超声传感器或光检测和测距(激光雷达)、全球定位系统(GPS)或车辆到一切(V2X)通信。
本文中参考图1、图2、图3、图4和图15描述的雷达数据处理装置110、200、300和1590、雷达传感器111和210、310和410、其他装置、单元、模块、设备和其他组件由硬件组件实现。在适当的情况下可用于执行本申请中所描述的操作的硬件组件的示例包括控制器、传感器、生成器、驱动器、存储器、比较器、算术逻辑单元、加法器、减法器、乘法器、除法器、积分器、以及被配置为执行本申请所述的操作的任何其他电子组件。在其他示例中，用于执行本申请描述的操作的一个或多个硬件组件由计算硬件，例如一个或多个处理器或计算机来实现。处理器或计算机可以由一个或多个处理元件(例如，逻辑门阵列、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微计算机、可编程逻辑控制器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、微处理器、或被配置为以定义的方式响应并执行指令以实现期望的结果的任何其他设备或设备的组合)来实现。在一个示例中，处理器或计算机包括或连接到存储由处理器或计算机执行的指令或软件的一个或多个存储器。由处理器或计算机实现的硬件组件可以执行指令或软件，例如，操作系统(OS)和在OS上运行的一个或多个软件应用，以执行本申请中描述的操作。硬件组件还可以响应于指令或软件的执行来访问、操纵、处理、创建和存储数据。为了简洁起见，在本申请中描述的示例的描述中可以使用单数术语“处理器”或“计算机”，但是在其他示例中可以使用多个处理器或计算机，或者处理器或计算机可以包括多个处理元件、或多种类型的处理元件、或两者兼有。例如，单个硬件组件或者两个或更多个硬件组件可以由单个处理器、或两个或更多个处理器、或者处理器和控制器来实现。一个或多个硬件组件可以由一个或多个处理器、或处理器和控制器来实现，并且一个或多个其他硬件组件可以由一个或多个其他处理器或另一处理器和另一控制器来实现。一个或多个处理器或者处理器和控制器可以实现单个硬件组件、或者两个或更多个硬件组件。硬件组件可以具有不同的处理配置中的任一种或多种，所述处理配置的示例包括单处理器、独立处理器、并行处理器、单指令单数据(SISD)多处理、单指令多数据(SIMD)多处理、多指令单数据(MISD)多处理、和多指令多数据(MIMD)多处理。
执行本申请描述的操作的图8中示出的方法通过计算硬件来执行，例如，由如上描述而实现的、执行指令或软件以执行本申请所述的操作(通过所述方法执行的操作)的一个或多个处理器或计算机来执行的。例如，单个操作或者两个或更多个操作可以由单个处理器、或者两个或更多个处理器、或者处理器和控制器执行。一个或多个操作可以由一个或多个处理器或者处理器和控制器执行，并且一个或多个其他操作可以由一个或多个其它处理器或者另一处理器和另一控制器执行。一个或多个处理器或者处理器和控制器可以执行单个操作或者两个或更多个操作。
用于控制处理器或计算机如上所述地实现硬件组件并执行所述方法的指令或软件被写为计算机程序、代码段、指令或其任何组合，用于单独地或共同地指示或配置处理器或计算机作为机器或专用计算机来操作，以执行由硬件组件执行的操作和上述方法。在一个示例中，指令或软件包括由处理器或计算机直接执行的机器代码，诸如由编译器产生的机器代码。在另一个示例中，指令或软件包括由处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。本领域的普通程序员能够基于附图中所示的框图和流程图以及说明书中的对应描述来容易地编写指令或软件，其中公开了用于执行由硬件组件和如上所述的方法执行的操作的算法。
控制处理器或计算机来实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件，以及任何相关数据、数据文件和数据结构被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质之中或之上。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、蓝光或光盘存储器、硬盘驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)、闪存、诸如多媒体卡微型卡或卡(例如，安全数字(SD)或极限数字(XD))的卡类型存储设备、磁带、软盘、磁光数据存储设备、光学数据存储设备、硬盘、固态盘和任何其他被配置为以非暂时方式存储指令或软件和任何相关数据、数据文件和数据结构并向处理器或计算机提供指令或软件和任何相关数据、数据文件和数据结构以使得处理器或计算机可执行指令的设备。
虽然本公开包括特定的示例，但是对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，在不脱离权利要求及其等同物的精神和范围的情况下，可以在这些示例中进行形式和细节上的各种改变。下文所描述的示例应当被认为仅是描述性的，而不是为了限制目的。每个示例中的特征或方面的描述被认为适用于其他示例中的类似特征或方面。如果所描述的技术以不同的顺序执行和/或如果所描述的系统、架构、设备或电路中的组件以不同的方式组合和/或被其他组件或其等同物替换或补充，则可以实现合适的结果。因此，本公开的范围不是由详细描述来限定，而是由权利要求及其等同物来限定，并且在权利要求及其等同物的范围内的所有变化都被解释为包括在本公开中。

Claims (21)

1.一种处理雷达数据的方法，所述方法包括：
计算雷达传感器接收的与多个目标点相关的雷达信号的相位信息；
根据所计算的相位信息计算噪声代表信息，所述噪声代表信息是关于包括在所述雷达信号中的噪声量的信息；和
基于所述噪声代表信息和从所述雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息，其中，所述驾驶相关信息包括对象检测信息和与驾驶车辆的状态相关联的信息；
其中，计算所述噪声代表信息包括：
基于所述相位信息的线性回归分析来估计线性模型；和
估计所述相位信息相对于所述线性模型的拟合优度，作为所述噪声代表信息，
其中，确定所述驾驶相关信息包括：
基于所述噪声代表信息和阈值之间的比较，确定所述雷达信号中的正常信号，并确定所述多个目标点中的指示所述正常信号的目标点；和
基于与所确定的目标点相对应的雷达数据和噪声代表信息，确定所述驾驶相关信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述相位信息包括：
针对每个目标点，通过所述雷达传感器的扫描来感测一系列啁啾信号；和
计算与感测到的一系列啁啾信号相对应的相位变化趋势。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，计算所述相位变化趋势包括：根据感测到的一系列啁啾信号中的每一个啁啾信号，确定基于多普勒轴的相位值。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，计算所述相位变化趋势包括：基于从所述雷达信号分析出的距离信息和角度信息，识别所述多个目标点中的每一个。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述相位信息包括：对所述相位信息应用解卷绕操作。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述噪声代表信息包括：
针对一系列啁啾信号中的每一个啁啾信号，计算相位值和基于所述线性模型所估计的值之间的误差；和
将与所计算的误差相关联的和确定为所述噪声代表信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述驾驶相关信息还包括：基于所述噪声代表信息和通过处理所述雷达数据而获得的结果，检测相邻对象。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述噪声代表信息的分布，确定所述阈值。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，确定所述阈值包括：将所述分布中与第一峰值相对应的值和与第二峰值相对应的值之间的值确定为所述阈值。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述驾驶相关信息还包括：
根据与指示所述正常信号的目标点中的每一个相对应的雷达数据，估计候选速度；和
基于从所述目标点估计的候选速度，确定车辆速度。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，确定所述车辆速度包括：基于从所述目标点中的每一个反射并接收的正常信号中计算出的角度和多普勒速度，估计所述候选速度。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，确定所述车辆速度包括：将代表多个候选速度的代表值确定为所述车辆速度。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向用户提供所述驾驶相关信息。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，向用户提供所述驾驶相关信息包括：可视化从所述驾驶相关信息中计算出的车辆速度。
15.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将基于所述雷达数据和所述噪声代表信息检测出的对象检测信息指示为所述驾驶相关信息。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，指示所述对象检测信息包括：基于所述对象检测信息控制车辆的移动。
17.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1所述的方法。
18.一种处理雷达数据的装置，所述装置包括：
雷达传感器，被配置为感测与多个目标点相关的雷达信号；和
处理器，被配置为计算所述雷达信号的相位信息，根据所计算的相位信息计算噪声代表信息，并且基于所述噪声代表信息和从所述雷达信号中计算的雷达数据，确定驾驶相关信息，
其中，所述噪声代表信息是关于包括在所述雷达信号中的噪声量的信息，并且其中，所述驾驶相关信息包括对象检测信息和与驾驶车辆的状态相关联的信息，
其中，所述处理器还被配置为：
基于所述相位信息的线性回归分析来估计线性模型；和
估计所述相位信息相对于所述线性模型的拟合优度，作为所述噪声代表信息，
其中，所述处理器还被配置为：
基于所述噪声代表信息和阈值之间的比较，确定所述雷达信号中的正常信号，并确定所述多个目标点中的指示所述正常信号的目标点，并且
基于与所确定的目标点相对应的雷达数据和噪声代表信息，确定所述驾驶相关信息。
19.一种处理雷达数据的装置，包括：
雷达传感器，被配置为感测与多个目标点相关的雷达信号；和
处理器，被配置为：
计算与所述雷达信号相关联的噪声代表信息，所述噪声代表信息是关于包括在所述雷达信号中的噪声量的信息，
将所述噪声代表信息的分布分类为具有第一峰值的第一分布和具有第二峰值的第二分布，
将对应于第一峰值的噪声代表值与对应于第二峰值的噪声代表值之间的值确定为阈值，并且
基于所述阈值对从所述多个目标点感测的所述雷达信号进行分类，并根据所述噪声代表信息生成包括具有正常信号的目标点在内的信号图，
其中，所述处理器还被配置为：
基于所述雷达信号的相位信息的线性回归分析来估计线性模型；并且
估计所述相位信息相对于所述线性模型的拟合优度，作为所述噪声代表信息，
其中，所述处理器还被配置为：
基于所述噪声代表信息和所述阈值之间的比较，确定所述雷达信号中的正常信号，并确定所述多个目标点中的指示所述正常信号的目标点，并且
基于与所确定的目标点相对应的雷达数据和噪声代表信息，确定驾驶相关信息，其中，所述驾驶相关信息包括对象检测信息和与驾驶车辆的状态相关联的信息。
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理器被配置为在从特定目标点感测的雷达信号的噪声代表值小于所述阈值的情况下，确定从所述特定目标点接收到正常信号。
21.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理器被配置为在从特定目标点感测的雷达信号的噪声代表值大于或等于所述阈值的情况下，确定从所述特定目标点接收到噪声信号。
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