本发明涉及轨道交通领域，具体涉及一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法和系统。
背景技术：
1、列车行驶时，为了保证列车在行驶过程中不碰到线路两侧任何东西，线路旁边任何东西也不能接触到列车外侧任何部位，因此需要在列车和线路两边的障碍物之间设置一道界限，通过该界限来保证列车安全行车规定的技术尺寸，任何建筑、设备、设施不能超过界限，否则就是侵限。通常情况下，一般将列车行驶轨道边界作为界限，但是在实际的列车行驶过程中，往往并不知道前方轨道走向，无法确定前方行驶的轨道边界，因此无法及时判断障碍物是否有侵限趋势。
2、目前智能驾驶行业中毫米波雷达应用相当广泛，主要应用在车载感知与路测感知领域，用于检测场景内障碍物，或者监测场景交通。将毫米波雷达应用到列车上，利用毫米波雷达来检测列车行驶轨道前方的障碍物，可以实现提前判断前方障碍物是否有侵限趋势。
3、专利cn112634310a提出一种基于毫米波雷达的边界护栏检测方法和装置，主要是利用护栏的强反射特性去探测弯道护栏的存在，为自动驾驶开发者提供弯道感知解决方案。然而该专利的应用场景为公路交通，且局限于弯道护栏检测，应用面较窄。
4、专利cn114355337a提出了一种基于24ghz毫米波雷达技术的铁路施工侵限预警系统，主要是利用首端监测基站和末端监测基站的单向毫米波雷达双向叠加综合后形成最大矩形监测区域，将雷达探测与地理信息特征进行信号级融合，融合了毫米波雷达的主动探测性、高灵敏度与地理信息的可视化特性，对区域内障碍物进行监测。然而该专利将毫米波雷达应用于路测感知，监测目的是为了检测区域内的障碍物，与本专利中毫米波雷达的感知方式与目的都不一致。
5、专利cn114488026a提出了一种基于4d毫米波雷达的地下停车库可通行空间检测方法，通过4d毫米波雷达检测，采用聚类算法处理，对检测出的障碍物进行高度计算，将杂点和障碍物反射的点云进行区分，再将可通行空间用边界关键点形成的边框输出。该专利与本专利类似，也是提取出车辆的可通行区域，然而应用场景与提取算法不同，无法直接应用在轨道交通场景。
6、专利cn112634310a提出一种道路边界提取方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取待提取边界的道路点云，基于道路点云中各道路点的密度分布值，获取密度分布值小于预设值的道路点作为边界候选点，对边界候选点进行拟合自动获取道路边界线。然而该专利主要是基于激光雷达点云设计，算法主要基于点云密度，与本专利算法不同。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
2、本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法和系统，利用毫米波雷达检测列车行驶前方的障碍物，然后根据获取到的障碍物数据提取特征点集，通过对提取到的特征点集进行曲线拟合，从而完成列车行驶区域边界的提取。
3、本发明的技术方案为：
4、本发明提供一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，包括以下步骤：
5、检测列车行驶轨道前方的障碍物数据；
6、基于障碍物数据提取特征点，获取特征点集；
7、对特征点集进行曲线拟合，获取列车行驶区域边界。
8、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法采用毫米波雷达检测列车行驶轨道，根据雷达检测结果获取列车行驶轨道前方的障碍物数据；其中，所述雷达检测结果为固定频率的雷达帧。
9、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述障碍物数据包括多个雷达帧的雷达数据；其中，单帧雷达数据包括多个障碍物点信息。
10、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述障碍物信息包括位置信息、速度信息、强度信息，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法根据障碍物点信息对障碍物数据进行数据预处理，获取特征点集，包括以下步骤：
11、将多个雷达帧进行叠加，获取叠加雷达数据；
12、根据障碍物点信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取符合障碍物筛选条件的障碍物点；
13、遍历筛选后的障碍物点，获取特征点集。
14、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法基于时间序列对每个时间点追溯多个雷达帧并进行叠加，获取单个时间点的叠加雷达数据。
15、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述障碍物筛选条件为障碍物为静止目标，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法根据障碍物点的速度信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取障碍物为静止目标的障碍物点。
16、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法获取到获取符合障碍物筛选条件的障碍物点后，利用符合障碍物筛选条件的障碍物点构建种子点集，通过遍历种子点集获取特征点集。
17、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述种子点集包括左种子点集和右种子点集；所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法将左种子点集和右种子点集内的每个障碍物点作为搜索起始点，搜索每个障碍物点预设搜索范围内的其他障碍物点，构成候选点集合。
18、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述左种子点集和右种子点集分别包括多个候选点集合，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法选取左种子点集和右种子点集的最大候选点集合作为左特征点集和右特征点集，然后分别对左特征点集和右特征点集进行曲线拟合，从而得到列车行驶区域边界。
19、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法的一实施例，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法采用最小二乘法分别对左特征点集和右特征点集进行多次曲线拟合，计算得到左拟合曲线和右拟合曲线；其中，所述左拟合曲线和右拟合曲线分别作为列车行驶区域的左边界和右边界，根据左边界和右边界划定列车行驶区域。
20、本发明提供一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，包括环境检测模块和数据处理模块；其中，
21、所述环境检测模块用于检测列车行驶轨道前方的障碍物数据，并将检测得到的障碍物数据发送到数据处理模块进行数据处理；
22、所述数据处理模块基于接收到的障碍物数据提取特征点，获取特征点集，然后对特征点集进行曲线拟合，获取列车行驶区域边界。
23、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述环境检测模型采用毫米波雷达检测列车行驶轨道，根据雷达检测结果获取列车行驶轨道前方的障碍物数据；其中，所述雷达检测结果为固定频率的雷达帧。
24、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述障碍物数据包括多个雷达帧的雷达数据；其中，单帧雷达数据包含多个障碍物点信息。
25、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述障碍物信息包括位置信息、速度信息、强度信息，所述环境检测模块检测得到障碍物数据后，通过数据处理模块对障碍物数据进行处理；其中，所述数据处理模块包括数据预处理单元和曲线拟合单元，所述数据预处理单元根据障碍物信息对障碍物数据进行数据预处理，获取特征点集，包括以下步骤：
26、将多个雷达帧进行叠加，获取叠加雷达数据；
27、根据障碍物点信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取符合障碍物筛选条件的障碍物点；
28、遍历筛选后的障碍物点，获取特征点集。
29、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述数据预处理单元基于时间序列对每个时间点追溯多个雷达帧并进行叠加，获取单个时间点的叠加雷达数据。
30、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述障碍物筛选条件为障碍物为静止目标，所述数据预处理单元根据障碍物点的速度信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取障碍物为静止目标的障碍物点。
31、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述数据预处理单元获取到获取符合障碍物筛选条件的障碍物点后，利用符合障碍物筛选条件的障碍物点构建种子点集，通过遍历种子点集获取特征点集。
32、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述种子点集包括左种子点集和右种子点集；所述数据预处理单元将左种子点集和右种子点集内的每个障碍物点作为起始搜索点，搜索每个障碍物点预设搜索范围内的其他障碍物点，构成候选点集合。
33、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述左种子点集和右种子点集分别包括多个候选点集合，所述数据预处理单元选取左种子点集和右种子点集的最大候选点集合作为左特征点集和右特征点集，并将选取得到的左特征点集和右特征点集发送到曲线拟合单元，通过曲线拟合单元对左特征点集和右特征点集进行曲线拟合，从而得到列车行驶区域边界。
34、根据本发明的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统的一实施例，所述曲线拟合单元采用最小二乘法分别对左特征点集和右特征点集进行多次曲线拟合，计算得到左拟合曲线和右拟合曲线；其中，所述左拟合曲线和右拟合曲线分别作为列车行驶区域的左边界和右边界，根据左边界和右边界划定列车行驶区域。
35、本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明在列车行驶过程中为了判定前方障碍物是否有侵限趋势，采用毫米波雷达检测列车行驶前方的障碍物，根据检测得到的障碍物数据提取所需要的特征点集，然后通过对特征点集进行曲线拟合，从而得到列车行驶区域的边界。与现有技术相比，本发明可以根据实时路况来提取列车行驶区域的边界，不仅可以有效预测前方轨道的走向，而且可以将获取到的列车行驶区域边界作为参考边界来判定前方障碍物是否有侵限趋势，避免了由于无法获取列车行驶区域边界而导致无法及时判断前方障碍物是否有侵限趋势，提高了侵限判断准确性和时效性，进一步保证了列车行驶的安全性。
1.一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法采用毫米波雷达检测列车行驶轨道，根据雷达检测结果获取列车行驶轨道前方的障碍物数据；其中，所述雷达检测结果为固定频率的雷达帧。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述障碍物数据包括多个雷达帧的雷达数据；其中，单帧雷达数据包括多个障碍物点信息。
4.根据权利要求3所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述障碍物信息包括位置信息、速度信息、强度信息，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法根据障碍物点信息对障碍物数据进行数据预处理，获取特征点集，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法基于时间序列对每个时间点追溯多个雷达帧并进行叠加，获取单个时间点的叠加雷达数据。
6.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述障碍物筛选条件为障碍物为静止目标，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法根据障碍物点的速度信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取障碍物为静止目标的障碍物点。
7.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法获取到获取符合障碍物筛选条件的障碍物点后，利用符合障碍物筛选条件的障碍物点构建种子点集，通过遍历种子点集获取特征点集。
8.根据权利要求7所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述种子点集包括左种子点集和右种子点集；所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法将左种子点集和右种子点集内的每个障碍物点作为搜索起始点，搜索每个障碍物点预设搜索范围内的其他障碍物点，构成候选点集合。
9.根据权利要求8所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述左种子点集和右种子点集分别包括多个候选点集合，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法选取左种子点集和右种子点集的最大候选点集合作为左特征点集和右特征点集，然后分别对左特征点集和右特征点集进行曲线拟合，从而得到列车行驶区域边界。
10.根据权利要求9所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取方法采用最小二乘法分别对左特征点集和右特征点集进行多次曲线拟合，计算得到左拟合曲线和右拟合曲线；其中，所述左拟合曲线和右拟合曲线分别作为列车行驶区域的左边界和右边界，根据左边界和右边界划定列车行驶区域。
11.一种基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，包括环境检测模块和数据处理模块；其中，
12.根据权利要求11所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述环境检测模型采用毫米波雷达检测列车行驶轨道，根据雷达检测结果获取列车行驶轨道前方的障碍物数据；其中，所述雷达检测结果为固定频率的雷达帧。
13.根据权利要求12所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述障碍物数据包括多个雷达帧的雷达数据；其中，单帧雷达数据包含多个障碍物点信息。
14.根据权利要求13所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述障碍物信息包括位置信息、速度信息、强度信息，所述环境检测模块检测得到障碍物数据后，通过数据处理模块对障碍物数据进行处理；其中，所述数据处理模块包括数据预处理单元和曲线拟合单元，所述数据预处理单元根据障碍物信息对障碍物数据进行数据预处理，获取特征点集，包括以下步骤：
15.根据权利要求14所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述数据预处理单元基于时间序列对每个时间点追溯多个雷达帧并进行叠加，获取单个时间点的叠加雷达数据。
16.根据权利要求14所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述障碍物筛选条件为障碍物为静止目标，所述数据预处理单元根据障碍物点的速度信息对叠加雷达数据进行动目标过滤，获取障碍物为静止目标的障碍物点。
17.根据权利要求14所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述数据预处理单元获取到获取符合障碍物筛选条件的障碍物点后，利用符合障碍物筛选条件的障碍物点构建种子点集，通过遍历种子点集获取特征点集。
18.根据权利要求17所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述种子点集包括左种子点集和右种子点集；所述数据预处理单元将左种子点集和右种子点集内的每个障碍物点作为起始搜索点，搜索每个障碍物点预设搜索范围内的其他障碍物点，构成候选点集合。
19.根据权利要求18所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述左种子点集和右种子点集分别包括多个候选点集合，所述数据预处理单元选取左种子点集和右种子点集的最大候选点集合作为左特征点集和右特征点集，并将选取得到的左特征点集和右特征点集发送到曲线拟合单元，通过曲线拟合单元对左特征点集和右特征点集进行曲线拟合，从而得到列车行驶区域边界。
20.根据权利要求19所述的基于毫米波雷达的列车行驶区域边界提取系统，其特征在于，所述曲线拟合单元采用最小二乘法分别对左特征点集和右特征点集进行多次曲线拟合，计算得到左拟合曲线和右拟合曲线；其中，所述左拟合曲线和右拟合曲线分别作为列车行驶区域的左边界和右边界，根据左边界和右边界划定列车行驶区域。
