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文档简介

基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚类方法及存本发明公开了一种基于DBSCAN的4D毫米波基于DBSCAN算法的聚类处理。本发明以传统一个点云依据其物理量的大小为其确定了局部搜索半径ε并对所有原始探测进行排序再进行聚类以及对聚类结果点数进行动态判断是否为单帧观测目标，将本发明的聚类结果与传统2S102、计算各点的绝对径向速度；所述绝对径S2、计算点云信号中各点的局部搜索半径，并对计算得dist(p1,p2)2＝0.8(x1-x2)2+1.3(y1-y2)2+0.1(z1-z2)2+(vn1-vn2)2(1)5.根据权利要求1所述的基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚类方法，其特征在于，步骤S33多个程序被处理器运行时，执行如权利要求1-6任一所述的基于DBSCAN的4D毫米波雷达聚4[0003]毫米波雷达的角度分辨率是固定的决定了目标反射的点计数。该发明提高了目标识别的准确性，识别过程简单高效。其同样使用了毫米波雷达56[0035]本发明通过从本车CAN口和车载以太网分别接收本车信号、前摄像融合输出的车理、对每一个点云依据其物理量的大小为其确定了局部搜索半径ε并对所有原始探测进行[0039]图4为本发明真实行车1分钟数据据统计DBSCAN算法与传统DBSCAN算法聚类效果使用到的本车方向盘转角steeringangle，航向角速度yawrate，车速speed，加速度7些噪点的特征是Z轴位置坐标为一个小于零且不合理的值，因此设定过滤条件对这些点进析确定各个分量所占权重后可以得到两点之间的[0057]S204、除此之外，考虑到雷达的探测密度从近到远是逐步稀疏的，这与传统的8将结果输出给后端。聚类结果与真实场景对比以及与传统DBSCAN算法的统计指标如附图4[0065]本发明通过从本车CAN口和车载以太网分别接收本车信号、前摄像融合输出的车理、对每一个点云依据其物理量的大小为其确定了局部搜索半径ε并对所有原始探测进行[0066]最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方9

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