田 勇 楊 昊 胡 超 田勁東

基于毫米波雷達的電動汽車無線充電運動異物檢測與跟蹤

田 勇1楊 昊1胡 超2田勁東1

（1. 深圳大學物理與光電工程學院 深圳 518060 2. 中興新能源科技有限公司 深圳 518133）

電動汽車無線充電系統(tǒng)的一次線圈和二次線圈之間存在大空間氣隙以及高強度磁場，可能對進入充電區(qū)域的生物體造成電磁傷害。因此，系統(tǒng)需要配備可靠、靈敏的生物體檢測裝置，以便在生物體侵入保護區(qū)域時及時降低或關閉充電功率。該文研究一種基于77GHz毫米波雷達并結合卡爾曼濾波和數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的運動異物檢測方法，首先通過調(diào)頻連續(xù)波雷達測量運動異物的速度、距離和角度；其次融合卡爾曼濾波、目標聚類和數(shù)據(jù)關聯(lián)算法實現(xiàn)多目標運動異物的軌跡跟蹤。仿真和實驗結果表明，該方法能夠高精度地測量運動異物的位置和速度，并具備相鄰多目標檢測和跟蹤能力。

電動汽車無線充電 生物體檢測 毫米波雷達 卡爾曼濾波 軌跡跟蹤

0 引言

無線充電具有無需插拔、安全可靠、自動化和智能化程度高等優(yōu)點，能夠有效提高充電的便捷性并提供優(yōu)越的用戶體驗[1]，有望成為未來電動汽車慢充應用場景下的主要充電模式。電動汽車無線充電系統(tǒng)（Electric Vehicle Wireless Charging System, EV-WCS）的功率一般為kW級，比如SAEJ2954標準定義了3.7kW、7.7kW、11kW和22kW四個功率等級[2]。在此功率等級下，無線充電系統(tǒng)的車載部件（Vehicle Assembly, VA）與地面部件（Ground Assembly, GA）之間的空間區(qū)域內(nèi)存在高強度、高頻率的磁場。該磁場強度通常會超過相關標準規(guī)定的磁場暴露限值，對偶然進入無線充電區(qū)域的生物體造成潛在的電磁危害[3]。因此，需要配備生物體檢測（Living Object Detection, LOD）裝置來對進入預設保護區(qū)域的人類及動物等生物體（活物）進行有效檢測，以便系統(tǒng)在檢測到有活物進入充電區(qū)域時，及時降低充電功率或停止充電，并在檢測到活物離開保護區(qū)域后自動恢復充電。

現(xiàn)有EV-WCS活物檢測方法主要可分為兩類[4]：一類是基于場的檢測方法，如文獻[5]通過檢測安裝于充電線圈上方的梳狀電容傳感器的容值變化來實現(xiàn)生物體檢測，但是該方法易受充電線圈電流以及充電線圈與電容傳感器之間的電容耦合的影響，并且只能檢測進入充電線圈上方的生物體；另一類是基于波的檢測方法，主要包括熱成像儀[6]、超聲波傳感器和雷達[7]等。熱成像儀的檢測效果受環(huán)境的影響大，在夜晚或者下雪、高溫炎熱等條件下檢測精度低甚至完全無法檢測。超聲波傳感器難以區(qū)分靜止物體和運動物體，并且要求探頭暴露在系統(tǒng)殼體外面，容易受粉塵、積雪等遮擋，導致無法實現(xiàn)全天候工作。相比而言，毫米波雷達具有全天候工作、受環(huán)境影響小和穿透能力強等優(yōu)點，已在活物檢測領域有著廣泛的應用。例如，文獻[8]基于毫米波雷達開發(fā)了一款能夠識別周圍行人的盲人手杖，從而輔助盲人安全行走。文獻[9]通過安裝在車內(nèi)的毫米波雷達來監(jiān)測駕駛員和乘客的心跳和呼吸等生命體征，從而提高駕駛安全性，避免車輛上鎖后有孩童遺留在車內(nèi)。文獻[10]開發(fā)了基于毫米波雷達的室內(nèi)人員檢測和跟蹤系統(tǒng)，可用于安全預警。目前已實現(xiàn)規(guī)?；逃玫拇硇院撩撞ɡ走_有24GHz和77GHz兩個波段。其中，77GHz雷達相比于24GHz雷達具有更小的體積和更高的精度，并且近年來隨著工藝的不斷成熟，成本也不斷下降，因此是EV-WCS活物檢測領域一種具有潛力的檢測技術。例如，文獻[11]研究了基于毫米波雷達的汽車無線充電系統(tǒng)活物檢測，但是該方法不能實現(xiàn)多目標檢測與軌跡跟蹤。

對于運動目標軌跡的跟蹤，有助于LOD系統(tǒng)對運動目標是否進入或離開充電區(qū)域進行更加可靠的判斷，降低對運動目標漏檢和誤檢的概率，提高檢測準確性。另外，充電區(qū)域內(nèi)有可能同時出現(xiàn)多個生物體，因此有必要引入多目標跟蹤技術。在當前的多目標跟蹤技術中，狀態(tài)估計和數(shù)據(jù)關聯(lián)是兩個關鍵問題。狀態(tài)估計可以獲得目標的狀態(tài)量并對其進行濾波，形成目標的運動軌跡[12]。數(shù)據(jù)關聯(lián)可以確定當前量測點的來源，將當前量測點與上一時刻的量測點進行關聯(lián)[13]，與狀態(tài)估計結合即可生成多個目標的運動軌跡。在電動汽車無線充電系統(tǒng)中引入多目標跟蹤機制可以獲得更多活物在充電區(qū)域內(nèi)部和附近區(qū)域的狀態(tài)信息，系統(tǒng)可以利用這些信息綜合判斷是否需要停止充電，以便及時、準確地發(fā)出預警信號，從而更好地保護進入充電區(qū)域的生物體。目前，關于汽車無線充電活物檢測方法的研究總體較少，標準尚不完善，檢測精度還沒有具體數(shù)值的界定[14]。另外，現(xiàn)有研究主要專注于無線充電區(qū)域內(nèi)有無活物的判斷，缺少活物多目標檢測和運動軌跡跟蹤方面的研究。

綜上所述，本文研究基于77GHz毫米波雷達的多目標運動異物檢測和軌跡跟蹤方法，以提高活物檢測的準確性和可靠性，更好地滿足電動汽車無線充電活物檢測中的應用需求。首先，分析調(diào)頻連續(xù)波雷達實現(xiàn)距離、速度和角度測量的原理；其次，闡述多目標運動物體檢測和軌跡跟蹤算法；最后，通過實驗驗證運動目標檢測算法的正確性，并通過仿真和實驗驗證多目標軌跡跟蹤的有效性。

1 調(diào)頻連續(xù)波雷達測量原理

1.1 調(diào)頻連續(xù)波原理

調(diào)頻連續(xù)波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）雷達既可測距又可測速，在近距離測量方面具有顯著優(yōu)勢。因此，本文選擇的是FMCW雷達，其工作原理如圖1所示，包括發(fā)射天線和接收天線。FMCW雷達通過發(fā)射天線將調(diào)制后的信號發(fā)射出去，接收天線接收反射信號，再利用傅里葉變換解算出目標物體的距離、速度和角度。其中，發(fā)射波是頻率隨時間以線性規(guī)律增加的正弦波，通過測量反射信號與發(fā)射信號之間的延時、頻率和相位差異來確定目標的距離和速度。

圖1 調(diào)頻連續(xù)波雷達原理

1.2 距離測量原理

式中，為運動物體與雷達之間的距離；c為光速；為發(fā)射信號頻率隨時間變化的速率。利用傅里葉變換等數(shù)據(jù)處理方法計算出中頻信號的頻率后，就可以得到。

1.3 速度測量原理

對于運動物體，多個反射信號的頻率接近，但是相位差別較大，可推導出相位差為

式中，D為發(fā)射間隔c內(nèi)的目標移動距離；為發(fā)射信號起點處的波長。通過計算得到相鄰反射信號對應的中頻信號相位差，就可以得出D，進而可計算出物體的運動速度=D/c。

1.4 角度測量原理

角度的計算需要配置多個等間距分布的接收天線。當兩個接收天線之間的距離遠小于物體與雷達的距離時，可以近似認為反射信號是平行射向各個接收天線的。對于同一個發(fā)射信號，不同的接收天線所接收到的反射信號存在相位差，通過推導得出相位差與角度的關系為

式中，a為雷達接收信號和發(fā)射信號的相位差；為運動物體相對于雷達法線方向的角度。

與速度的計算原理類似，通過計算相位差a，就可以得出運動物體相對于雷達法線方向的角度。

2 運動目標檢測與多目標跟蹤

2.1 運動目標檢測

本文采用的是2發(fā)4收毫米波雷達，數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。恒虛警率檢測（Constant False- Alarm Rate, CFAR）可以根據(jù)輸入信號大小自適應地確定閾值。當輸入信號大于閾值時，認為有目標；否則，認為沒有目標。毫米波雷達發(fā)射的是調(diào)頻連續(xù)波信號，也稱為chirp信號，該信號的特點是頻率隨時間呈線性變化。對每個chirp對應的中頻信號進行采樣，然后進行一維快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform, FFT），并將結果按接收天線和chirp編號進行排列，如圖3所示。最后得出一個4××的矩陣，矩陣中的每個元素都是一維FFT處理后的值。矩陣的峰值位置的橫坐標可以通過式（2）轉(zhuǎn)換為檢測到的運動物體相對于雷達的距離值。

圖2 數(shù)據(jù)處理流程

圖3 距離數(shù)據(jù)矩陣的可視化表達

將每個接收天線對應的數(shù)據(jù)提取出來，得到4個×的矩陣。對矩陣的每一列進行二維FFT處理，并將四個接收天線處理結果的模相加，得到一個×的檢測矩陣。對檢測矩陣進行二維CFAR處理，檢測出峰值位置并進行峰值分組，選擇每組中最大的峰值作為有效峰值。峰值位置的縱坐標可以通過式（3）轉(zhuǎn)換為運動物體的速度值。

將四個接收天線中對應的有效峰值位置坐標提取出來，進行三維FFT處理，峰值位置的橫坐標可以通過式（4）轉(zhuǎn)換為運動物體相對于雷達發(fā)射天線中點法線的角度值。

需要指出的是，LOD的目標是能夠及時檢測出進入預設保護區(qū)域的生物體，并采取相應的保護措施，以避免對生物體造成潛在的電磁傷害；但由于單個FMCW雷達的測量范圍有限，因此實際應用中往往需要通過多個雷達的協(xié)同才能實現(xiàn)對預設保護區(qū)域的全覆蓋。通過設定每個雷達的檢測角度、距離等參數(shù)閾值，可以由多個雷達組合形成滿足應用要求的特定形狀的檢測區(qū)域，如橢圓形、長方形等。根據(jù)運動物體的速度方向判斷有運動物體進入保護區(qū)域時，降低充電功率或停止充電；當運動物體離開保護區(qū)域時，則恢復充電功率。

2.2 多目標運動軌跡跟蹤

2.2.1 運動模型

運動模型是一種用于描述目標實際運動物理狀態(tài)的模型[15]?；谶\動模型，可以通過目標上一時刻的運動狀態(tài)估計出當前時刻的運動狀態(tài)，因此運動模型的建立是目標跟蹤的基礎。由于實際中目標運動具有不確定性，建立一個在任何條件下都能準確且適用的運動模型十分困難，所以大部分現(xiàn)有的運動模型都是在一定的假設條件下建立的。如果在某種假設條件下建立的運動模型不能準確地反映目標的實際運動情況，則會使跟蹤的精度降低甚至無法跟蹤。常用的運動模型有勻速模型和勻加速模型。

勻速模型假設目標處于勻速直線運動狀態(tài)。被跟蹤目標的狀態(tài)量可以表示為=[LLvv]T，其中L和L為軸和軸方向上的距離，v和v為軸和軸方向上的速度，其模型方程可以描述為

式中，和-1分別為時刻和-1時刻目標的狀態(tài)量；為-1時刻到時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；為過程噪聲；d為時間間隔。

在假設目標為勻加速直線運動狀態(tài)時，被跟蹤目標的狀態(tài)量可以表示為=[LLvvaa]T，其中a和a為軸和軸方向上的加速度，其余量的含義和勻速模型相同。勻加速狀態(tài)下的模型方程可表示為

勻速運動模型和勻加速運動模型的速度或加速度總體上并非不變，從式（5）和式（6）可知，由于存在過程噪聲，速度和加速度本身隨著狀態(tài)的變化也在迭代更新，所以運動目標不是嚴格的勻速運動或勻加速運動時依然可以采用這兩種運動模型。當短時間內(nèi)目標在軸和軸方向上的運動可以近似為勻速直線運動或勻加速直線運動時，采用上述兩種運動模型能夠在減少計算量的同時達到較高精度。汽車無線充電場景下活物檢測的對象主要是貓、狗等小動物，以及人類。考慮到這些被檢測目標進出檢測區(qū)域具有明顯的隨意性，連續(xù)多個時刻內(nèi)保持勻速的可能性較低，因此本文采用勻加速模型來描述活物的運動特征。

2.2.2 卡爾曼濾波

無線充電過程中，高頻電流會對雷達產(chǎn)生一定的噪聲干擾；同時，雷達受分辨率的限制無法精確地表達活物的位置和速度，所以有必要采用濾波算法來提高檢測精度，以及軌跡跟蹤的可靠性?？柭鼮V波通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計[16]，尤其適用于運動狀態(tài)頻繁變化的運動行為預測，是一種廣泛應用的跟蹤濾波算法，具有優(yōu)異的綜合性能。卡爾曼濾波主要分為預測和更新兩個階段，預測階段可以根據(jù)運動模型建立狀態(tài)方程和觀測方程，狀態(tài)方程可以根據(jù)上一時刻的最優(yōu)估計值得到當前時刻的預測值。由于雷達的測量值與運動狀態(tài)量往往不一致，所以觀測方程可以將預測的狀態(tài)量轉(zhuǎn)換為傳感器的測量值。更新階段可以對狀態(tài)方程的預測值和觀測方程的觀測值進行加權，得到一個綜合考慮預測值和測量值的當前時刻的最優(yōu)估計值。本文引入卡爾曼濾波算法，以減少噪聲的影響，提高目標軌跡跟蹤精度。

當傳感器的測量值與目標運動的狀態(tài)量為線性關系時，可以使用線性卡爾曼濾波。此時，預測階段狀態(tài)方程和誤差協(xié)方差矩陣分別為

觀測方程為

當采用勻加速運動模型時，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為

若傳感器可以直接觀測到目標軸和軸方向上的距離，則觀測量=[RR]T，此時觀測矩陣為

更新階段的過程如下。

卡爾曼濾波通過對預測和更新兩個過程的反復迭代，可以實現(xiàn)實時濾波處理，提高跟蹤精度。在實際應用中，雷達的測量值（距離、角度和速度）大多是在極坐標下表示的，而跟蹤的過程在直角坐標系下進行，所以狀態(tài)量和測量值之間的關系往往是非線性的，這時觀測矩陣無法給出，需要采用擴展卡爾曼濾波算法。

擴展卡爾曼濾波通過泰勒級數(shù)展開，忽略二階及以上的高階項，將非線性模型近似為線性模型，使用雅可比矩陣來代替觀測矩陣，再進行線性卡爾曼濾波。

雅可比矩陣的定義為

當采用勻加速運動模型時，若傳感器的觀測量為距離、角度和速度，即=[]T，則對應的雅可比矩陣為

2.2.3 目標聚類

由于汽車無線充電的活物檢測區(qū)域較?。ㄍǔＴ?m以內(nèi)），而77GHz毫米波雷達的分辨率較高，所以檢測到的目標一般為擴展目標，即一個目標會產(chǎn)生多個檢測點。同時，在實際的檢測中由于環(huán)境的原因可能會產(chǎn)生與目標無關的檢測點，即雜波點。所以需要對多個檢測點進行聚類以減少后續(xù)的計算量，同時需要剔除雜波點。在進行多目標跟蹤時，由于目標數(shù)量未知，并且考慮到不同目標產(chǎn)生的多個檢測點密度大致相同，所以本文采用DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法進行聚類。DBSCAN[17]是一種基于密度的聚類方法，它將點云分成密度大致相同的多個簇，其示意圖如圖4所示。這種方法不需要預先給定簇的數(shù)量，而且對于點云的形狀沒有嚴格要求。另外，由于雜波點的密度和檢測點的密度往往存在明顯差異，所以該方法能夠有效剔除雜波點。

圖4 DBSCAN聚類算法示意圖

DBSCAN算法需要事先確定參數(shù)和，其中表示每個簇中最少包含的點數(shù)，表示空間鄰域的范圍。假設在某個數(shù)據(jù)點的鄰域范圍內(nèi)存在至少個其他點，則認為該點為核心點。若某個核心點的鄰域范圍內(nèi)存在其他核心點，則認為兩個核心點及其鄰域范圍內(nèi)的點為同一類。圖4中，紅色三角形的點為核心點，DBSCAN算法在點云中聚類出兩個目標，在兩個目標鄰域范圍之外的點則為離散數(shù)據(jù)點。

2.2.4 數(shù)據(jù)關聯(lián)

為了保證活物檢測的準確性和可靠性，無線充電系統(tǒng)需要考慮多個生物體同時存在或進出檢測區(qū)域的情況。當預設保護區(qū)域內(nèi)同時出現(xiàn)多個生物體時，系統(tǒng)需要對各個目標的軌跡進行跟蹤。數(shù)據(jù)關聯(lián)是多目標跟蹤的一個重要環(huán)節(jié)。實現(xiàn)多目標跟蹤的重點在于對當前檢測點的來源進行判斷，即當前檢測點與已有的航跡進行匹配[18]。單一的卡爾曼濾波只能實現(xiàn)對單個目標的跟蹤，當檢測范圍內(nèi)出現(xiàn)多個目標時，若卡爾曼濾波的預測值和傳感器的測量值無法匹配，則在計算過程中會出現(xiàn)發(fā)散的情況，導致跟蹤錯誤進而影響活物檢測系統(tǒng)的判斷。進行數(shù)據(jù)關聯(lián)后，可以將檢測到的目標點進行分類，再分別對每一類進行跟蹤，從而實現(xiàn)多目標跟蹤。

關聯(lián)波門是數(shù)據(jù)關聯(lián)的基礎。它是整體檢測區(qū)域中的子區(qū)域，其波門中心由預測值決定，波門大小由新息協(xié)方差決定。落入關聯(lián)波門內(nèi)的檢測點稱為候選點。常用的波門形狀包括環(huán)形、矩形、橢圓形和極坐標下的扇形，本文選擇橢圓形波門。

橢圓形波門是根據(jù)馬氏距離生成的一種波門。馬氏距離通過樣本的分布規(guī)律可以有效表示兩個樣本的相似程度，其定義為

若檢測點與預測點的馬氏距離小于閾值 （跟蹤門的門限），則該檢測點為候選點，即

式中，門限根據(jù)卡方分布獲得，卡方分布的自由度由測量值的維數(shù)決定。對于毫米波雷達，測量值是三維數(shù)據(jù)，則卡方分布的自由度為3。

在數(shù)據(jù)關聯(lián)中，直接選擇與預測值點的馬氏距離最小的候選點作為航跡關聯(lián)點的方法稱為最近鄰域法。最近鄰域法簡單、實時性好，在少雜波和目標稀疏的情況下具有較好的性能，但是在多雜波或跟蹤目標密集的時候關聯(lián)效果較差。

聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）是一種在概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的基礎之上提出的數(shù)據(jù)關聯(lián)算法。它通過排列組合和窮舉的思想，計算出最高概率的關聯(lián)方式，能夠?qū)γ芗s波環(huán)境下的多目標進行有效跟蹤。JPDA認為每個檢測點既有可能來源于已有航跡，也有可能來源于虛警，通過計算每個檢測點與已有航跡的關聯(lián)性，建立確認矩陣。確認矩陣中既包括了檢測點來源于已有航跡的可能，也包括了檢測點是虛警的可能性。將確認矩陣進行拆分，生成關聯(lián)矩陣，然后計算關聯(lián)矩陣的關聯(lián)概率，得到檢測點來源于已有航跡的概率和來源于虛警的概率，最后將每個檢測點的狀態(tài)量進行加權平均，得到目標狀態(tài)的最終估計值[19]。

假設有個已有航跡，當前時刻有個檢測點，則確認矩陣可以表示為

確認矩陣的每個元素非0即1，為1表示第個檢測點與第個航跡關聯(lián)，反之，為0表示第個檢測與第個航跡不關聯(lián)，確認矩陣的第一列都為1表示所有檢測點都有可能來源于虛警。

得到確認矩陣后按照排列組合的方法進行拆分，生成對應每種可能的關聯(lián)矩陣。拆分的過程需要遵循以下兩個基本準則：

（1）每個檢測點的來源是唯一的，即每一行有且僅有一個元素為1，其余為0。

（2）每個航跡最多關聯(lián)一個檢測點，即除第一列以外，其他列中最多有一個元素為1。

得到關聯(lián)矩陣后，計算每個關聯(lián)矩陣的關聯(lián)概率。假設與某個航跡關聯(lián)的概率服從高斯分布N(Z())，則關聯(lián)概率為

式中，p為泊松分布系數(shù)，表示虛警的空間密度，此時關聯(lián)概率為

式中，為常數(shù)。此時關聯(lián)概率為

計算得到關聯(lián)概率后，利用全概率公式對卡爾曼濾波中的狀態(tài)量和協(xié)方差矩陣進行更新。

綜上所述，考慮到汽車無線充電的活物檢測區(qū)域較小，多目標跟蹤時多個活物的運動軌跡靠近甚至交叉的可能性較大；另外，充電過程中由于高頻電流產(chǎn)生的雜波也可能較為密集，本文選擇JPDA數(shù)據(jù)關聯(lián)算法。JPDA的優(yōu)勢在于雜波和目標密集時依然具有良好的性能。

3 仿真與實驗驗證

本節(jié)將通過實驗和仿真，驗證第1節(jié)和第2節(jié)所述多目標運動物體檢測和軌跡跟蹤方法的有效性。搭建的實驗系統(tǒng)如圖5所示，一次側(cè)和二次側(cè)均采用LCC諧振補償結構[20]，接收線圈（外輪廓260×260mm2，共10匝）和發(fā)射線圈（外輪廓580× 420mm2，共20匝）尺寸根據(jù)SAEJ2954中的WPT1/Z1標準設計，線圈距離11cm，詳細參數(shù)配置見表1。CAN收發(fā)模塊用于將毫米波雷達的檢測結果上傳到上位機。實驗中采用的77GHz毫米波雷達型號為TIIWR1642。該雷達集成了C674x DSP和ARM Cortex-R4F微控制器，具有4GHz的連續(xù)帶寬，水平視角為120°，垂直視角為30°，參數(shù)配置為：最大探測距離為9m，距離分辨率為0.044m，最快探測速度為2m/s，速度分辨率為0.13m/s。根據(jù)文獻[3]的研究結果，當無線充電功率為7.7kW和22kW時，安全距離分別為0.6m和0.7m。因此，本文所采用的毫米雷達的距離測量范圍和分辨率能夠滿足汽車無線充電活物檢測應用的要求。

表1 實驗系統(tǒng)參數(shù)

3.1 運動物體檢測實驗驗證

為了驗證圖2中所示距離、角度和速度測量算法的有效性，構建了如圖5所示的實驗場景，毫米波雷達置于線圈邊沿10cm處。扇形區(qū)域為設定的單個雷達檢測區(qū)域，整個大扇形區(qū)域的角度為120°，每個小扇形區(qū)域為30°。分別在開啟和關閉充電功率條件下（二次側(cè)輸出功率為1kW時的實驗波形如圖6所示，其中1～4通道分別為逆變器輸出電壓、逆變器輸出電流、一次側(cè)線圈電流和負載電流），開展了以下四組測試：

（1）測試一，單個運動物體位于雷達0°方向、60cm處。

圖5 實驗系統(tǒng)實物照片

圖6 1kW功率輸出實驗波形

（2）測試二，單個運動物體位于雷達60°方向、60cm處。

（3）測試三，兩個運動物體分別位于雷達30°和-30°方向、40cm處。

（4）測試四，兩個運動物體位于雷達0°方向、50cm處，運動方向相反。

實驗中，采用成人的拳頭模擬運動物體。經(jīng)過靜態(tài)雜波濾除算法濾除周邊靜態(tài)物體后的運動物體檢測結果見表2。從實驗結果可以看出，本文開發(fā)的運動異物檢測方法能夠較為準確地檢測出預設范圍內(nèi)的運動物體的距離、角度和數(shù)量，距離測量誤差在2cm以內(nèi)；具有較高的距離分辨率，能夠區(qū)分距離較近的相鄰運動物體，滿足汽車無線充電實際應用中對于多個目標生物體檢測的需求；無線充電功率開啟與否，對檢測精度沒有明顯影響。需要指出的是，在多次實驗過程中，很難保持運動物體的位置一致，因此表2中給出的是通過多次測量取平均值的結果。

表2 運動物體檢測結果

3.2 多目標跟蹤仿真及實驗驗證

仿真場景配置如圖7所示，檢測區(qū)域扇形角度為（-60°, 60°），半徑為1m；充電警戒區(qū)域的扇形角度為（-60°, 60°），半徑為0.7m。當目標進入檢測區(qū)域時開始對其進行跟蹤，當目標進入充電警戒區(qū)域時，系統(tǒng)應降低充電功率或停止充電，直到充電警戒區(qū)域內(nèi)沒有活物才恢復正常充電。

圖7 仿真數(shù)據(jù)點分布

本節(jié)對5個勻加速目標進行仿真模擬，整個跟蹤過程共計120個時刻，時間間隔d=0.05s。目標a和b從第一個時刻開始運動，目標c在第20個時刻開始運動，目標d在第40個時刻開始運動，目標e在第60個時刻開始運動。目標a的初始位置和狀態(tài)為[-0.8m, 1.1m, 0.25m/s,-0.5m/s,-0.055m/s2, 0.17m/s2]，目標b的初始位置和狀態(tài)為[0.8m,1.1m,-0.25m/s,-0.5m/s, 0.055m/s2, 0.17m/s2]，目標c的初始位置和狀態(tài)為[0.9m,0.75m,-0.35m/s,-0.45m/s, 0m/s2, 0.18m/s2]，目標d的初始位置和狀態(tài)為[1m,0.75m,-0.38m/s, 0m/s,-0.04m/s2, 0m/s2]，目標e的初始位置和狀態(tài)為[0.1m,1.1m,-0.05m/s,-0.4m/s, 0m/s2, 0m/s2]。第五個目標在靠近無線充電裝置的過程中加入了速度方向的突變，即將沿軸的速度方向突然調(diào)轉(zhuǎn)180°。5個目標均為擴展目標，在生成目標點跡圖時加入了噪聲，噪聲的密度滿足泊松分布、坐標滿足均勻分布。圖7給出了仿真中120個時刻內(nèi)所有目標點及噪聲點的分布情況。

圖8 目標聚類結果及誤差

圖9a給出了對5個目標的實際軌跡和跟蹤結果，圖9b給出了軌跡跟蹤的方均誤差?？梢钥闯觯疚乃惴軌?qū)Χ鄠€目標同時進行跟蹤。每個目標的跟蹤誤差最大值均出現(xiàn)在初期，并且跟蹤誤差隨時間整體呈下降趨勢，下降到一定程度后保持穩(wěn)定。當有新的跟蹤目標出現(xiàn)時，雷達依然可以對其進行跟蹤，并且在經(jīng)過一段時間后，跟蹤誤差可以下降到較低水平。在各個目標出現(xiàn)后的15個時刻內(nèi)的跟蹤誤差平均值分別為0.58cm、0.67cm、0.87cm、3.3cm和0.42cm。每個目標在出現(xiàn)15個時刻以后的跟蹤誤差平均值分別為0.35cm、0.39cm、0.39cm、1.2cm和0.92cm。每個目標整體的跟蹤誤差平均值分別為0.39cm、0.43cm、0.47cm、1.8cm和0.78cm。

圖9 5個目標軌跡跟蹤結果及誤差

另外，由圖9可知，目標e在運動過程中加入了速度方向的突變，所以在突變瞬間出現(xiàn)了目標丟失。這是因為數(shù)據(jù)關聯(lián)的依據(jù)是相鄰時刻之間距離、角度和速度三個量的關系，速度方向如果突然發(fā)生明顯改變，則會造成關聯(lián)失敗，此時完全根據(jù)卡爾曼濾波的預測值生成軌跡。連續(xù)多個時刻關聯(lián)失敗則取消對當前軌跡的跟蹤，利用檢測點重新生成目標軌跡。同時，由于本文采用的是勻加速運動模型，生成軌跡的過程中會更傾向于目標進行曲線運動，因此在對目標d跟蹤時前15個時刻的誤差較大，后續(xù)誤差逐漸降低。

為了進一步驗證本文運動物體軌跡跟蹤算法的有效性，在系統(tǒng)二次側(cè)輸出功率1kW的條件下，開展了以下三組軌跡跟蹤實驗測試：

（1）測試a：運動物體從雷達（0°, 80cm）處運動至（0°, 40cm）處，然后再返回起始點。

（2）測試b：運動物體從雷達（-30°, 80cm）處運動至（-30°, 20cm）處，然后再返回起始點。

（3）測試c：運動物體從雷達（30°, 80cm）處運動至（30°, 20cm）處，然后再返回起始點。

三組軌跡跟蹤實驗結果如圖10所示?？梢钥闯觯走_檢測點分布在參考軌跡5cm范圍以內(nèi)，各個運動物體的跟蹤軌跡和參考軌跡的重合度較高，說明本文算法對不同方向、不同距離的運動物體均能準確地進行軌跡跟蹤。需要說明的是，由于實驗中采取手動移動測試物體的方式，無法準確獲取各個運動物體每個時刻的真實位置，也難以保證模擬運動物體始終嚴格按照參考軌跡運動，因此本文并未對軌跡跟蹤實驗結果做定量誤差分析。

圖10 三組軌跡跟蹤實驗結果

無線充電系統(tǒng)活物檢測應用中，相比于僅采用雷達原始測量數(shù)據(jù)，使用濾波后的值作為判斷活物是否進入充電區(qū)域的依據(jù)會更加準確。引入軌跡跟蹤機制后，活物檢測系統(tǒng)可以根據(jù)目標運動軌跡和趨勢采取更加精細化的保護措施。比如，當檢測到運動目標向充電區(qū)域靠近且有進入充電保護區(qū)域的趨勢時，系統(tǒng)可以提前降低充電功率，當活物進入充電保護區(qū)域后再關閉充電功率；當檢測到運動目標從充電保護區(qū)域向外運動至一定距離時，則自動恢復充電。這也將有助于提高活物檢測的準確率和可靠性。

4 結論

為了避免電動汽車無線充電區(qū)域內(nèi)的高頻高功率磁場對活物造成潛在的電磁傷害，本文研究了一種基于77GHz毫米波雷達的運動異物檢測和運動軌跡跟蹤方法。闡述了毫米波雷達實現(xiàn)距離、速度和角度測量的基本原理，并進行了實驗驗證。結果表明，該方法具有較高的距離測量精度，且能夠?qū)崿F(xiàn)多目標檢測，滿足電動汽車無線充電活物檢測的需求。在運動異物檢測的基礎上，引入了結合卡爾曼濾波和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法的運動軌跡跟蹤機制，以對充電區(qū)域外一定范圍內(nèi)和充電區(qū)域內(nèi)部的運動物體進行跟蹤。仿真和實驗結果表明，卡爾曼濾波算法可以平滑目標運動軌跡，存在雜波和目標軌跡交叉的情況下，聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)算法依然能夠完成數(shù)據(jù)關聯(lián)，實現(xiàn)多目標跟蹤。

本文實現(xiàn)活物檢測的原理是多普勒效應。從本質(zhì)上來講，任何與雷達之間存在相對運動的物體都將使雷達產(chǎn)生響應。因此，從硬件層面并不能明確區(qū)分運動物體是生物體或非生物體，故本文并未嚴格區(qū)分運動物體和生物體。在未來的工作中，將嘗試通過目標的運動特征、點云形狀和相同距離下的反射信號強度等差異從算法層面來實現(xiàn)生物體和非生物體的區(qū)分，以更好地滿足無線充電系統(tǒng)活物檢測的應用需求。

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Moving Foreign Object Detection and Track for Electric Vehicle Wireless Charging Based on Millimeter-Wave Radar

1121

（1. College of Physics and Optoelectronic Engineering Shenzhen University Shenzhen 518060 China 2. ZTE New Energy Technology Co. Ltd Shenzhen 518133 China）

In recent years, the electric vehicle wireless charging system (EV-WCS) has been widely concerned because it is safe, reliable, automatic, and environment-friendly. The high-frequency and high-power electromagnetic field between the transmitting coil and receiving coil of an EV-WCS may be harmful to an intruded living object. Therefore, a reliable and sensitive living object detection device has to be equipped to reduce or close the charging power as living objects entering the wireless charging region. Existing studies mainly focused on the presence/absence detection of living objects, but lacked research on multiple object detection and moving trajectory track, which are both benefit for practical applications. This paper develops a 77GHz millimeter-wave radar-based moving foreign object detection method based on Kalman filter and data association algorithms. Simulation and experiments are both implemented to verify the effectiveness of the proposed method.

Firstly, principle of the frequency modulated continuous wave radar is introduced. Formulations for calculating distance, velocity, and angle, are deduced. Secondly, a method that combines a Kalman filter with target clustering and data association algorithms is developed to track the moving trajectories of multiple objects. In particular, the Kalman filter is employed to reduce the influence of measurement noises. The DBSCAN algorithm is used for target clustering. The joint probabilistic data association algorithm is utilized to track multiple object trajectories. Finally, the proposed method is evaluated with simulation and experiments on TI IWR1642 77GHz radar in terms of measurement accuracy and multiple objects track.

The results show that the proposed method can simultaneously measure the distance, velocity, angle, and number of moving objects with an average distance error of 2cm. Particularly, it can distinguish multiple objects that are very close to each other. With the DBSCAN algorithm, the proposed method can cluster five simulated objects with a maximum error of 3cm, and average errors of 0.63cm, 0.66cm, 0.48cm, 0.60cm, and 0.71cm, respectively. In addition, the proposed method is able to track the trajectories of the five objects within 15 calculating cycles, and the average errors are 0.35cm, 0.39cm, 0.39cm, 1.2cm, and 0.92cm, respectively. Also, experimental results indicate that the proposed method can track the moving object with a position error band of 5cm.

Conclusions of the paper can be summarized as follows: ① The proposed method is able to detect the position and velocity of moving foreign objects accurately, and the maximum error for distance measurement is within 2cm. ② The proposed method can realize presence detection and trajectory track of multiple adjacent moving objects. ③ With the capability of moving object track, the proposed method is valuable for improving reliability of living object detection, and realizing more reasonable protection. For instance, the wireless charging system can determine to lower or close the output power by considering the position range and moving trend of objects.

Electric vehicle wireless charging, living object detection, millimeter-wave radar, Kalman filter, trajectory tracking

TM724

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211570

廣東省重點領域研發(fā)計劃資助項目（2020B0404030004）。

2021-10-07

2021-11-30

田 勇 男，1985年生，博士，副教授，研究方向為無線電能傳輸技術。

E-mail: ytian@szu.edu.cn

田勁東 男，1973年生，教授，研究方向為光學檢測技術及其應用。

E-mail: jindt@szu.edu.cn（通信作者）

（編輯 郭麗軍）