CN103680207A - 基于v2v通信的车辆识别装置及其识别方法 - Google Patents

Abstract

本文公开了一种基于车辆到车辆（V2V）通信的车辆识别装置及其识别方法。所述基于V2V通信的车辆识别装置包括：雷达传感器单元，其感测对应于距目标车辆的相对距离的雷达信息；GPS模块单元，其通过GPS卫星生成GPS信息；V2V通信单元，其将生成的GPS信息传输到所述目标车辆，并通过车辆到车辆（V2V）通信从所述目标车辆接收所述目标车辆的GPS信息；以及控制器，其计算所述目标车辆的GPS信息将被定位到基于感测到的雷达信息而设置的区域的概率，并且根据计算得到的概率识别对应于所述目标车辆的雷达信息和所述GPS信息的车辆。

Description

基于V2V通信的车辆识别装置及其识别方法

技术领域

本发明的实施方式涉及基于车辆到车辆（V2V）通信的、通过从附近车辆接收GPS信息来识别附近车辆的车辆识别装置及其识别方法。

背景技术

通常，碰撞报警系统是一种安全装置，其通过用传感器代替人工检测来检测道路和附近车辆的位置来检测碰撞危险，通过视觉和听觉感测单元以及触觉感测单元来警告驾驶员事故风险，并且帮助驾驶员认识到事故的风险以应对事故。

碰撞报警系统包括前向碰撞报警（FCW）系统、盲点报警系统（BSW）系统等。

碰撞报警系统使用全球定位系统（GPS）检测其个人车辆的位置，使用V2V通信技术将其个人车辆的位置信息（即GPS信息）传送给附近车辆，通过实时接收附近车辆的GPS检测附近车辆的位置，并且计算到附近车辆的距离，由此减少事故风险。

应用到这样的碰撞报警系统的基于V2V通信的车辆识别装置从附近车辆接收各种数据，例如GPS信息。为了使用这样的数据，需要车辆识别，以检测数据是从哪个车辆接收的。

发明内容

因此，本发明的一个方面是提供一种基于车辆到车辆（V2V）通信的车辆识别装置，其使用GPS信息和雷达传感信息基于随机分析识别附近车辆。

本发明的其它方面部分将在下面的说明书中描述，部分将通过说明书而显而易见，或者部分可以通过实施本发明来了解。

根据本发明的一个方面，基于V2V通信的车辆识别装置包括：雷达传感器单元，其感测对应于距目标车辆的相对距离的雷达信息；GPS模块单元，其通过GPS卫星生成GPS信息；V2V通信单元，其将生成的GPS信息传输到所述目标车辆，并通过车辆到车辆（V2V）通信从所述目标车辆接收所述目标车辆的GPS信息；以及控制器，其计算所述目标车辆的GPS信息将被定位到基于感测到的雷达信息而设置的区域的概率，并且根据计算得到的概率识别对应于所述目标车辆的雷达信息和所述GPS信息的车辆。

所述控制器可以基于感测到的雷达信息设置椭圆形的区域为所述目标车辆被定位的区域。

所述椭圆形区域可以是仅允许没有旋转的线性运动的椭圆形区域。

所述控制器可以使用下面的等式1计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位的概率Bel（x_t），

[等式1]

$\mathrm{bel}\left(x_t\right)=\mathrm{\ηp}\left(z_t\right|x_t)\stackrel{\‾}{\mathrm{bel}\left(x_t\right)}$

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Bel}\left(x_{t+1}\right)}=\∫p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right){\mathrm{dx}}_t$

$=\underset{x_t}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right)$

这里，η可以是归一化常数，z_t可以是处理后的GPS位置与雷达位置之间的改进的相对距离，p(z_t|x_t)可以是测量精度概率，并且p(x_t+1|x_t)可以是状态转变更新概率。

所述控制器可以选择计算出的概率值大的组合，并且可以识别对应于所选择的组合的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

根据本发明的另一方面，一种基于V2V通信的车辆识别方法包括：感测对应于距目标车辆的相对距离的雷达信息；从所述目标车辆接收所述目标车辆的GPS信息；基于感测到的雷达信息设置椭圆形区域作为所述目标车辆被定位的区域；计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位在所设置的椭圆形区域的概率；以及基于计算得到的概率识别对应于所述目标车辆的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

所述椭圆形区域可以是仅允许没有旋转的线性运动的椭圆形区域。

可以使用下面的等式1计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位的概率Bel（x_t）。

[等式1]

$\mathrm{bel}\left(x_t\right)=\mathrm{\ηp}\left(z_t\right|x_t)\stackrel{\‾}{\mathrm{bel}\left(x_t\right)}$

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Bel}\left(x_{t+1}\right)}=\∫p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right){\mathrm{dx}}_t$

$=\underset{x_t}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right)$

这里，η可以是归一化常数，z_t可以是处理后的GPS位置与雷达位置之间的改进的相对距离，p(z_t|x_t)可以是测量精度概率，并且p(x_t+1|x_t)可以是状态转变更新概率。

所述基于V2V通信的车辆识别方法还可以包括选择计算出的概率值大的组合，并且识别对应于所选择的组合的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

附图说明

结合附图，通过下面的实施方式的描述，本发明的这些和/或其它方面将会变得更加明显并且更易于理解，在附图中：

图1是例示了应用根据本发明的一个实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的碰撞报警系统的结构的图；

图2是根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的控制框图；

图3是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中由于雷达的相对距离和由于GPS的相对距离的曲线图；

图4A是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中的通用雷达概率的图；

图4B是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中的改进的雷达概率的图；

图5是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中车辆识别概率的计算结果的曲线图；

图6是例示根据本发明的一个实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的控制方法的流程图。

具体实施方式

现在将详细参考本发明的实施方式，其实施例在附图中示出，其中自始至终相同的附图标记表示相同的元件。在本发明的以下描述中，当可能引起本发明的主题不清楚时，将会省略并入本文的已知功能和结构的详细描述。在附图中，为了便于描述，元件的宽度、长度、厚度等可能被放大。而且，在附图中，即使相同或相似的元件在不同的附图中例示，也用相同的附图标记表示它们。

图1是例示应用了根据本发明的一个实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的碰撞报警系统的结构的图。

参考图1，提供了个人车辆10和围绕车辆10的多个目标车辆20和30，从而彼此通信。各个车辆10、20和30在设置在各个车辆10、20和30上的基于V2V通信的车辆识别装置之中，通过V2V通信来交换信息。

而且，个人车辆10和多个目标车辆20和30通过与GPS卫星40的GPS通信来接收各个车辆10、20和30的GPS信息。设置在各个车辆10、20和30上的基于V2V通信的车辆识别装置通过与GPS卫星40的GPS通信接收GPS信息。

图2是根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的控制框图。

参考图2，设置在个人车辆10上的基于V2V通信的车辆识别装置（例如，基于通信的车辆识别装置）包括雷达传感器单元11、GPS模块单元12、V2V通信单元13、和控制器14。

雷达传感器单元11检测个人车辆10和目标车辆20、30之间的相对距离。

GPS模块单元12从GPS卫星40接收GPS卫星信号并生成车辆10的位置信息。

GPS模块单元12生成车辆10的GPS信息，包括GPS位置坐标（x,y）、行驶方向θ、当前速度v等。

这里，GPS位置坐标可以通过GPS模块单元12提取，行驶方向θ可以是车辆10的当前运动方向的绝对角，当前速度v可以通过车辆10的GPS模块单元12或速度表确认。

V2V通信单元13将个人车辆10的GPS信息传送到附近车辆20和30，并且通过V2V通信从附近车辆20和30接收附近车辆20和30的GPS信息。

控制器14执行整个车辆识别控制。也就是说，控制器14使用GPS信息和雷达感测信息基于随机分析识别附近车辆20和30。

下文中，将更详细地描述使用GPS信息和雷达检测信息、基于随机分析、通过控制器14识别附近车辆的过程。

由雷达传感器单元11感测到的目标车辆的位置可以表示为x,y坐标。通过通信接收到的GPS信息，即目标车辆的位置信息，可以转换成x,y坐标。

图3是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中的由于雷达的相对距离和由于GPS的相对距离的曲线图。

参考图3，附图标记50是第一目标车辆20的雷达信息，附图标记51是第一目标车辆20的GPS信息。

而且，附图标记52是第二目标车辆30的雷达信息，附图标记53是第二目标车辆30的GPS信息。

如果提供了这些信息，那么各条信息都是使用通信来识别第一目标车辆20和第二目标车辆30的功能开发中的基本因素。

图4A是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中的通用雷达概率的图；图4B是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中的改进的雷达概率的图。

已知雷达在垂直方向上相对精确，但是在水平方向上不精确。

如图4A中示例性示出的，假定雷达具有椭圆形概率。

由于商用GPS具有10m到20m的误差，因此在该实施方式中雷达被作为基准信号。

应该执行在图4A中例示的雷达概率计算，但是由于雷达的特性实际上很难执行这样的计算。而且，由于雷达的不确定性，上述假设是不确定的。考虑到这两个因素，雷达概率从图4A中所示的椭圆形转换成图4B中所示的椭圆形，其中仅允许没有旋转的线性运动。这里，概率是根据通过GPS获得的x,y坐标（x_GPS,y_GPS）的位置计算的。也就是说，为了计算方便，雷达概率设置成椭圆形区域，使用其中仅允许没有旋转的线性运动的椭圆形区域的公式。

[公式1]

$\frac{{(x-x_{\mathrm{GPS}})}^2}{a_0^2}+\frac{{(y-y_{\mathrm{GPS}})}^2}{b_0^2}\≤1$

这里，x和y表示被假设成车辆的实际位置的点的坐标，a₀和b₀表示对应于概率区域s1、s2和s3的椭圆形的一对焦点a1和b1、a2和b2、或a3和b3。

然后，使用下面的等式计算概率。

这里，使用可信度理论计算概率。

x_t＝ID_Conformed或者x_t＝ID_Not_Conformed。x_t可以表示ID符合或者ID不符合。

z_t是处理后的GPS位置与雷达位置之间的改进的相对距离。

如果GPS位置和雷达位置彼此确认且被识别为一个车辆的信息，那么x_t的值为“1”。

z_t是相对距离（x,y），即使用GPS信息等计算得到的距离信息。

p(z_t|x_t)是测量精度概率（测量更新等式）。

p(x_t+1|x_t)是状态转变更新概率（时间更新等式）。

使用定位（例如马尔可夫定位（Markov localization））通过以下等式2计算前可信度值和后可信度值Bel(x_t)、Bel(x_t+1)。

[等式2]

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Bel}\left(x_{t+1}\right)}=\∫p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right){\mathrm{dx}}_t$

$=\underset{x_t}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right)$

等式2可以表示为下面的等式3。

[等式3]

$\mathrm{bel}\left(x_t\right)=\mathrm{\ηp}\left(z_t\right|x_t)\stackrel{\‾}{\mathrm{bel}\left(x_t\right)}$

这里，η是归一化常数，Bel(x_t)是前可信度值，即位置x的前概率值，Bel(x_t+1)是后可信度值，即位置x的后概率值。

Bel(x_t)是概率值。当Bel(x_t)接近1时，精确度增加。

在马尔可夫定位中，使用由没有先验知识的随机雷达感测信息确定的椭圆形区域的GPS信息来估计目标车辆的位置。通过这样的马尔可夫定位，而不是假设车辆的定位位置，可以管理一个车辆可以定位的所有位置的概率分布。

用这种方式，将雷达感测信息设置为基准，并且识别目标车辆，即，通过雷达感测信息与GPS信息的融合，判断目标车辆是否是第一目标车辆或第二目标车辆，或者判断是否不存在相应的目标车辆。

图5是例示在根据本发明的实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置中车辆识别概率的计算结果的曲线图。

参考图5，通过组合第一目标车辆20的雷达感测信息和GPS信息与第二目标车辆30的雷达感测信息和GPS信息可以判断四种情况的概率。

也就是说，因为组合了两条雷达信息，雷达信息1和雷达信息2，以及两条GPS信息，GPS信息1和GPS信息2，所以获得四种情况：雷达信息1和GPS信息160、雷达信息1和GPS信息261、雷达信息2和GPS信息162、和雷达信息2和GPS信息263。

如图5示例性所示，作为在四种情况中车辆识别的概率的计算结果，在雷达信息1和GPS信息160和雷达信息2和GPS信息263的情况下车辆识别概率值大约为0.9到1，因此，可以理解雷达信息1和GPS信息1是相同车辆的信息，并且雷达信息2和GPS信息2是相同车辆的信息。也就是说，可以理解雷达信息1和GPS信息1的组合以及雷达信息2和GPS信息2的组合是有效组合。

因此，可以判断雷达信息1和GPS信息1是对应于第一目标车辆20的信息，并且可以判断雷达信息2和GPS信息2是对应于第二目标车辆30的信息。

然而，在雷达信息1和GPS信息261、雷达信息2和GPS信息162的情况下车辆识别的概率值大约为0.1到0.2，因此，可以理解雷达信息1和GPS信息2不是相同车辆的信息，并且雷达信息2和GPS信息1不是相同车辆的信息。也就是说，可以理解雷达信息1和GPS信息2的组合以及雷达信息2和GPS信息1的组合是无效组合。

因此，可以判断雷达信息1和GPS信息2不是对应于第一目标车辆20和第二目标车辆30中任一个的信息，并且可以判断雷达信息2和GPS信息2不是对应于第一目标车辆20和第二目标车辆30中任一个的信息。

图6是例示根据本发明的一个实施方式的基于V2V通信的车辆识别装置的控制方法的流程图。

参考图6，车辆识别装置通过雷达传感器单元11感测雷达信息（操作100）。如果第一目标车辆20和第二目标车辆30表示为附近车辆，那么车辆识别装置感测两条雷达信息，雷达信息1和雷达信息2。

此后，车辆识别装置通过V2V通信单元13分别接收第一目标车辆20的GPS信息和第二目标车辆30的GPS信息（操作110）。

在通过V2V通信接收GPS信息之后，车辆识别装置基于感测到的雷达信息设置椭圆形区域为将要定位目标车辆的雷达概率（操作120）。

在将椭圆形区域设置为雷达概率之后，车辆识别装置根据设置的椭圆形区域计算将要被定位的GPS信息的概率（操作130）。概率的计算使用例如马尔可夫定位。

此后，车辆识别装置基于计算得到的概率来识别对应于雷达信息和GPS信息的车辆（操作140）。也就是说，在四种情况中，即雷达信息1和GPS信息160、雷达信息1和GPS信息261、雷达信息2和GPS信息162、以及雷达信息2和GPS信息263中，选择对应于大概率值的组合，并且识别对应于所选择的组合的车辆。

从上述描述中显而易见的是，根据本发明一个实施方式的基于车辆到车辆（V2V）通信的车辆识别装置及其识别方法通过车辆通信使用GPS信息和雷达感测信息执行随机分析，并基于随机分析识别附近车辆，从而更精确地识别附近车辆。

虽然已经示出和描述了本发明的一些实施方式，但是应理解地是，本领域技术人员在不偏离其范围由权利要求及其等同形式限定的本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施方式进行改变。

Claims (9)

1.一种基于V2V通信的车辆识别装置，该装置包括：

雷达传感器单元，其感测对应于距目标车辆的相对距离的雷达信息；

GPS模块单元，其通过GPS卫星生成GPS信息；

V2V通信单元，其将生成的GPS信息传输到所述目标车辆，并通过车辆到车辆（V2V）通信从所述目标车辆接收所述目标车辆的GPS信息；以及

控制器，其计算所述目标车辆的GPS信息将被定位到基于感测到的雷达信息而设置的区域的概率，并且根据计算得到的概率识别对应于所述目标车辆的雷达信息和所述GPS信息的车辆。

2.根据权利要求1所述的基于V2V通信的车辆识别装置，其中所述控制器基于感测到的雷达信息设置椭圆形的区域为所述目标车辆被定位的区域。

3.根据权利要求2所述的基于V2V通信的车辆识别装置，其中所述椭圆形区域是仅允许没有旋转的线性运动的椭圆形区域。

4.根据权利要求1所述的基于V2V通信的车辆识别装置，其中所述控制器使用下面的等式1计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位的概率Bel（x_t），

[等式1]

$\mathrm{bel}\left(x_t\right)=\mathrm{\ηp}\left(z_t\right|x_t)\stackrel{\‾}{\mathrm{bel}\left(x_t\right)}$

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Bel}\left(x_{t+1}\right)}=\∫p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right){\mathrm{dx}}_t$

$=\underset{x_t}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right)$

这里，η是归一化常数，z_t是处理后的GPS位置与雷达位置之间的改进的相对距离，p(z_t|x_t)是测量精度概率，并且p(x_t+1|x_t)是状态转变更新概率。

5.根据权利要求1所述的基于V2V通信的车辆识别装置，其中所述控制器选择计算出的概率值大的组合，并且识别对应于所选择的组合的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

6.一种基于V2V通信的车辆识别方法，该方法包括：

感测对应于距目标车辆的相对距离的雷达信息；

从所述目标车辆接收所述目标车辆的GPS信息；

基于感测到的雷达信息设置椭圆形区域作为所述目标车辆被定位的区域；

计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位在所设置的椭圆形区域的概率；以及

基于计算得到的概率识别对应于所述目标车辆的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

7.根据权利要求6所述的基于V2V通信的车辆识别方法，其中所述椭圆形区域是仅允许没有旋转的线性运动的椭圆形区域。

8.根据权利要求6所述的基于V2V通信的车辆识别方法，其中使用下面的等式1计算所述目标车辆的所述GPS信息将被定位的概率Bel（x_t）。

[等式1]

$\mathrm{bel}\left(x_t\right)=\mathrm{\ηp}\left(z_t\right|x_t)\stackrel{\‾}{\mathrm{bel}\left(x_t\right)}$

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Bel}\left(x_{t+1}\right)}=\∫p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right){\mathrm{dx}}_t$

$=\underset{x_t}{\mathrm{\Σ}}p\left(x_{t+1}\right|x_t)\mathrm{bel}\left(x_t\right)$

这里，η是归一化常数，z_t是处理后的GPS位置与雷达位置之间的改进的相对距离，p(z_t|x_t)是测量精度概率，并且p(x_t+1|x_t)是状态转变更新概率。

9.根据权利要求6所述的基于V2V通信的车辆识别方法，该方法还包括选择计算出的概率值大的组合，并且识别对应于所选择的组合的所述雷达信息和所述GPS信息的车辆。

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