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电动汽车无线充电系统的发射端和接收端之间存在大空间气隙以及高强度磁场，可能对进入充电区域的生物体造成电磁伤害。因此，系统需要配备可靠、灵敏的生物体检测装置，以便在生物体侵入保护区域时及时降低或关闭充电功率。深圳大学智能感知与控制团队研究了一种基于77GHz毫米波雷达并结合卡尔曼滤波和数据关联算法的运动异物检测方法，实现了多目标运动异物的轨迹跟踪。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。
研究背景
无线充电具有无需插拔、安全可靠、自动化和智能化程度高等优点，能够有效提高充电的便捷性并提供优越的用户体验，有望成为未来电动汽车慢充应用场景下的主要充电模式。然而，无线充电系统的车载部件与地面部件之间的空间区域内存在高强度、高频率磁场。该磁场强度通常会超过相关标准规定的磁场暴露限值，对偶然进入无线充电区域的生物体造成潜在的电磁危害。
论文所解决的问题及意义
现有的电动汽车无线充电系统（Electric Vehicle Wireless Charging System, EV-WCS）活物检测方法可以实现生物体检测，但是容易受到环境和安装成本等因素的限制，难以实现全天候工作以及大规模安装。
毫米波雷达具有全天候工作、受环境影响小和穿透能力强等优点，并且近年来随着工艺的不断成熟，成本也不断下降，因此是EV-WCS活物检测领域一种具有潜力的检测技术。EV-WCS中生物体的实时检测，对无线充电技术的安全使用和推广有重要意义。
论文方法及创新点
1、运动参数测量
调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW）雷达既可测距又可测速，在近距离测量方面具有显著优势。因此，本文选用FMCW雷达，其原理如图1所示。FMCW雷达通过发射天线将调制后的信号发射出去，接收天线接收反射信号，再利用傅里叶变换解算出目标物体的距离、速度和角度。发射波是频率随时间以线性规律增加的正弦波，通过测量反射信号与发射信号之间的延时、频率和相位差异来确定目标的距离和速度。
图1 调频连续波雷达原理图
2、多目标跟踪
（1）数据滤波
无线充电系统的高频电流会对雷达产生一定的噪声干扰；同时，雷达受分辨率的限制无法精确地表达运动物体的位置和速度。本文引入扩展卡尔曼滤波算法，以减少噪声的影响，提高目标轨迹跟踪的精度和可靠性。由于雷达的测量值与状态量之间具有非线性关系，扩展卡尔曼滤波通过泰勒级数展开，忽略二阶及以上的高阶项，将非线性模型近似为线性模型，并采用雅可比矩阵进行计算。
（2）目标聚类
由于汽车无线充电的检测区域较小（通常在1m以内），而77GHz毫米波雷达的分辨率较高，所以检测到的目标一般为扩展目标，即一个目标会产生多个检测点。另外，环境干扰可能会产生与目标无关的检测点，即杂波点。考虑到检测目标数量未知并且不同目标产生的多个检测点密度接近，因此本文采用DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法对检测点进行聚类，以降低计算量、减少杂波点。
（3）数据关联
当预设保护区域内同时出现多个生物体时，系统需要对各个目标的轨迹进行跟踪。数据关联是多目标跟踪的一个重要环节。进行数据关联后，可以将检测到的目标点进行分类，再分别对每一类进行跟踪，从而实现多目标跟踪。
考虑到汽车无线充电的活物检测区域较小，多目标跟踪时多个活物的运动轨迹靠近甚至交叉的可能性较大；另外，充电过程中由于高频电流产生的杂波也可能较为密集。因此，本文采用联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）算法，通过排列组合和统计思想，计算出最高概率的关联模式，实现对密集杂波环境下的多目标跟踪。
3、仿真和实验验证
（1）多目标跟踪仿真验证
仿真数据配置如图2所示（T代表运动目标进入的时刻），检测区域为（60°, 60°）、半径1m，警戒区域为（60°, 60°）、半径0.7m。仿真结果如图3所示。可以看出，本文算法能够对多个目标同时进行跟踪。每个目标的跟踪误差最大值均出现在初期，并且跟踪误差随时间整体呈下降趋势，下降到一定程度后保持稳定。
当有新的跟踪目标出现时，雷达依然可以对其进行跟踪，并且在经过一段时间后，跟踪误差可以下降到较低水平。每个目标在出现15个时刻以后的跟踪误差平均值分别为0.35cm、0.39cm、0.39cm、1.2cm和0.92cm。
图2 仿真数据配置
图3 多目标(a)轨迹跟踪及(b)误差
为了进一步验证本文方法的有效性，搭建了如图4的实验系统。发射端和接收端线圈均采用LCC谐振补偿，接收线圈外轮廓260×260mm2、共10匝，发射线圈外轮廓580× 420mm2、共20匝，线圈之间的距离为11cm；77GHz毫米波雷达型号为TIIWR1642。
不同方向的运动异物检测结果如图5所示。可以看出，雷达检测点分布在参考轨迹5cm范围以内，各个运动物体的跟踪轨迹和参考轨迹的重合度较高，说明本文算法对不同方向、不同距离的运动物体均能准确地进行轨迹跟踪。
图4 实验装置图
图5 运动异物检测实验结果
结论
为了避免电动汽车无线充电区域内的高频高功率磁场对活物造成潜在的电磁危害，本文研究了一种基于77GHz毫米波雷达的运动异物检测和运动轨迹跟踪方法。阐述了毫米波雷达实现距离、速度和角度测量的基本原理，并进行了实验验证。仿真和实验结果表明，卡尔曼滤波算法可以平滑目标运动轨迹，存在杂波和目标轨迹交叉的情况下，联合概率数据关联算法依然能够完成数据关联，实现多目标跟踪。
团队介绍
深圳大学智能感知与控制科研团队，长期坚持面向绿色能源和智能制造等领域的科技前沿和重大需求，致力于光、声、电、力、热等多物理场智能感知与控制技术及其创新应用研究。团队现有教师4人、专职科研人员7人、研究生30余人。
近5年，承担了多项国家重大仪器专项、国家自然科学基金、广东省重点研发计划、深圳市基础研究重点项目等纵向课题和企业委托技术攻关项目，在Applied Energy、Journal of Power Sources、Energy、Optics and Lasers in Engineering、电工技术学报、机械工程学报等国内外期刊/会议发表三类高质量论文40余篇，获授权发明专利20余项，实现成果转化7项。
本文编自2023年第2期《电工技术学报》，论文标题为“基于毫米波雷达的电动汽车无线充电运动异物检测与跟踪”。本课题得到广东省重点领域研发计划资助项目的支持。
引用本文
田勇, 杨昊, 胡超, 田劲东. 基于毫米波雷达的电动汽车无线充电运动异物检测与跟踪[J]. 电工技术学报, 2023, 38(2): 297-308. Tian Yong, Yang Hao, Hu Chao, Tian Jindong. Moving Foreign Object Detection and Track for Electric Vehicle Wireless Charging Based on Millimeter-Wave Radar. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(2): 297-308.
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