CN104943694B - 用于确定和补偿传感器的未对准的系统和方法 - Google Patents

用于确定和补偿传感器的未对准的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及用于确定和补偿传感器的未对准的系统和方法。提供用于确定车辆内的传感器的未对准角度的方法和系统。方法例如可以包括但不限于：由处理器确定被传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体，并且基于与静止物体相关联的传感器数据由处理器计算传感器的未对准角度。

Description

用于确定和补偿传感器的未对准的系统和方法
技术领域
技术领域总体上涉及传感器，并且更具体地涉及探测和补偿车辆内的未对准传感器。
背景技术
现代车辆装配有许多不同的传感器。传感器被用于自主驾驶车辆系统、自主停车系统、适应性巡航控制系统、碰撞避免系统和各种其他应用。来自一些传感器的数据可以具有预定参考系。例如，如果安装在车辆的前方中心处的传感器可以指向与车辆平行的方向，则可以基于该传感器指向与车辆平行的方向的假定情形来处理来自该传感器的数据。因此，如果传感器变得未对准，则来自该传感器的数据会不精确。
因此，希望的是提供用于确定传感器是否未对准且用于补偿未对准的系统和方法。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从后续具体描述和所附权利要求中将显而易见到本发明的其他理想特征和特点。
发明内容
根据实施例，提供了一种车辆。车辆可以包括但不限于：被设置成获取传感器数据的传感器、被通信地联接到处理器的处理器，其中处理器被设置成确定已获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体，并且基于与静止物体相关联的传感器数据来计算传感器的未对准角度。
根据另一实施例，提供用于确定车辆内的传感器的未对准角度的方法。方法可以包括但不限于：通过处理器确定被传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体，并且基于与静止物体相关联的传感器数据由处理器计算传感器的未对准角度。
本申请还提供以下技术方案。
方案1. 一种车辆，包括：
传感器，被设置成获取传感器数据；以及
处理器，被通信地联接到所述处理器，其中所述处理器被设置成：
确定所获取的传感器数据中所探测到的物体何时是静止物体，并且
基于与所述静止物体相关联的传感器数据计算所述传感器的未对准角度。
方案2. 根据方案1所述的车辆，其中所述处理器还被设置成：
计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
基于计算的未对准角度确定所述传感器的平均未对准角度。
方案3. 根据方案1所述的车辆，其中所述处理器还被设置成：
确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
方案4. 根据方案3所述的车辆，其中所述处理器还被设置成当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时指示故障。
方案5. 根据方案1所述的车辆，其中所述车辆还包括：
速度传感器，通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的速度数据，以及
所述处理器还被设置成基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的速度数据计算所述传感器的未对准角度。
方案6. 根据方案5所述的车辆，其中所述处理器被设置成根据如下等式计算所述未对准角度α：，其中r是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离，Θ'是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
方案7. 根据方案1所述的车辆，其中所述车辆还包括：
偏航传感器，通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的偏航数据，以及
所述处理器还被设置成基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的偏航数据计算所述传感器的未对准角度。
方案8. 一种用于确定车辆内的传感器的未对准角度的方法，包括：
由处理器确定由所述传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体；并且
由所述处理器基于与所述静止物体相关联的传感器数据计算所述传感器的未对准角度。
方案9. 根据方案8所述的方法，还包括：
由所述处理器计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
由所述处理器基于计算的未对准角度确定所述传感器的平均未对准角度。
方案10. 根据方案8所述的方法，还包括：
由所述处理器确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时由所述处理器基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
方案11. 根据方案10所述的方法，还包括：
当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时由所述处理器指示故障。
方案12. 根据方案8所述的方法，其中所述车辆还包括速度传感器，其通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的速度数据，以及
所述方法还包括由所述处理器基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的速度数据计算所述传感器的未对准角度。
方案13. 根据方案12所述的方法，还包括由所述处理器根据如下等式计算所述未对准角度α：，其中r是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离，Θ'是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
方案14. 根据方案8所述的方法，其中所述车辆还包括偏航传感器，其通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的偏航数据，以及
所述方法还包括由所述处理器基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的偏航数据计算所述传感器的未对准角度。
方案15. 一种包括指令的非瞬时计算机可读介质，当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令导致所述处理器：
确定由所述传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体；并且
基于与所述静止物体相关联的传感器数据计算所述传感器的未对准角度。
方案16. 根据方案15所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
基于计算的未对准角度确定所述传感器的平均未对准角度。
方案17. 根据方案15所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
方案18. 根据方案17所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时指示故障。
方案19. 根据方案15所述的非瞬时计算机可读介质，其中所述车辆还包括速度传感器，其通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的速度数据，
其中当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的速度数据计算所述传感器的未对准角度。
方案20. 根据方案19所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被包括传感器的车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器根据如下等式计算所述未对准角度α：，其中r是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离，Θ'是由所述传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
附图说明
下文将结合附图描述示例性实施例，其中同样的附图标记指代同样的元件，并且附图中：
图1是根据实施例的示例性车辆的框图；以及
图2是示出根据实施例的用于确定未对准角度的方法的流程图。
具体实施方式
下面的详细描述实质上仅仅是示例性的并且不旨在限制应用和使用。此外，不旨在受到前述技术领域、背景技术、发明内容或下文具体实施方式中存在的任意明确的或暗含的理论的约束。
如上文讨论的，车辆更通常地装配有被用于自主驾驶车辆系统、自主停车系统、适应性巡航控制系统、碰撞避免系统和各种其他安全系统的传感器。如果由于制造或安装公差或由于随后在车辆上的摩损和裂痕或对车辆的碰撞而导致传感器变得未对准于假定的参考系，则来自该传感器的数据会是不准确的。如下文更具体讨论的，本文提供用于探测未对准并补偿未对准的系统和方法。所述系统和方法主要利用来自未对准传感器本身的数据来确定传感器是否未对准。
图1是根据实施例的示例性车辆100的框图。车辆可以是例如汽车、摩托车、电动自行车、飞行器、宇宙飞船、水运工具或者其任意组合。车辆100包括至少一个传感器110。传感器110可以是雷达传感器、激光探测和测距传感器、摄像机（光学的、红外线的等）等等。传感器110在图1中被示为处于车辆100的前方中心。不过，传感器110可以位于车辆100内的任意点处。前方安装的传感器将具有零度的名义对准角度。相比之下，左侧安装的传感器可以具有+90度的名义角度，右侧安装的传感器可以具有-90度的名义角度，并且后方安装的传感器可以具有180度的名义角度。
传感器110被通信地联接到至少一个处理器120。处理器120可以是中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、物理处理单元（PPU）、专用集成电路（ASIC）或任意其他逻辑电路或者其组合。基于从传感器110接收的数据，处理器120可以探测其他车辆、行人、交通灯、交通标志、车道线和在自主导航或事故避免中使用的多种其他物体。车辆可以进一步包括存储器130。存储器130可以是非易失型存储器、易失型存储器或其组合。存储器130可以存储非瞬时计算机可读指令，当被处理器执行时所述指令可以导致处理器实现如本文讨论的用于确定传感器的未对准角度的系统和方法。
如上文讨论的，传感器110可由于各种因素而变得未对准。为了校正未对准，处理器120利用从传感器110收集的数据来确定未对准角度。处理器120可以被通信地联接到一个或更多个其他的传感器140以便辅助计算未对准角度。传感器140可以包括但不限于一个或更多个用于确定车辆100的速度的速度传感器、用于确定车辆100的偏航的陀螺仪和用于表明车辆是否在直线情况下转弯的转向轮角度和/或车轮角度传感器。
如图1所示，车辆行驶的方向由向量X'表示，并且垂直于车辆行驶方向的向量由向量Y'表示。当传感器110未对准时，传感器可能指向向量X，其中垂直于传感器方向的向量由向量Y表示。未对准角度是在向量X'和X之间的角度α。
如下文更具体讨论的，处理器120通过比较静止物体150的报告位置与预期位置来确定未对准角度α。静止物体150可以是例如街灯、路标、桥、树、车道线、停泊车辆或者任意其他的可探测的静止物体。处理器120通过将探测的物体信息（距离、距离变化率、方位角、方位角变化率等中的一个或更多个）与主车辆运动相比较而将被探测物体分类为静止物体150而不是如另一辆车或行人的动态物体。如果物体的相对运动接近主车辆的运动，则物体被认为是“静止”的。换言之，如果物体是静止的，则来自传感器的数据将表明该物体虽然本身没有运动但是由于该车辆本身的运动而正以该车辆的近似速度接近该车辆。
在图1中，静止物体150距离车辆100处于相对距离r。在车辆行驶方向X'和静止物体150之间的角度由角度Θ表示。在代表传感器指向方向的向量X和静止物体150之间的角度由角度Θ'表示。静止物体相对于车辆的速度是-vH（即，车辆速度的负值）。
用于确定未对准角度α的过程可以被传感器110周期性地执行，和/或可以在探测到的事件之后被执行，例如在车辆100经历碰撞之后被执行。如下文更具体讨论的，用于确定未对准角度α的过程可以取决于传感器的类型而变化。
图2是示出用于确定未对准角度α的方法200的流程图。诸如图1中所示的处理器120的处理器首先经由传感器110定位静止物体（步骤210）。如上文讨论的，处理器可以通过将探测的物体信息（距离、距离变化率、方位角、方位角变化率等中的一个或更多个）与主车辆运动相比较而将被探测物体分类为静止物体150而不是如另一辆车或行人的动态物体。如果物体的相对运动接近主车辆的运动，则物体被认为是“静止”的。
然后处理器基于来自传感器110的数据和报告车辆速度确定未对准角度α（步骤220）。对于雷达型传感器或者利用多普勒效应测量的其他传感器（例如相干激光探测和测距传感器和超声波声纳），传感器数据包括在静止物体150和车辆100之间的报告距离r'以及在静止物体和车辆之间的角度。当传感器未对准时，传感器数据中的报告角度是代表向量X和静止目标150之间的角度的角度Θ'。如上文讨论的，在车辆100和静止物体之间的实际角度是如图1所示的角度Θ。角度Θ等于Θ'和未对准角度α之和（即，Θ=Θ'+α）。
在传感器110和静止物体150之间的报告距离变化率应当基本上取决于沿静止物体150和车辆100之间的X轴线的实际相对速度，除非在传感器110的区域内车辆100有严重损坏。在静止物体150和车辆100之间的实际距离变化率基于车辆100相对于静止物体150的相对速度以及在静止物体150和车辆100之间的实际角度Θ而定。在一种实施例中，例如，来自传感器的测量的距离变化率通过等式1相关于实际角度Θ：
等式1
其中V是静止物体150相对于车辆100的相对速度。通过代入Θ的等式（即，Θ=Θ'+α）并且针对α求解等式，处理器可以根据等式2确定雷达型传感器或利用多普勒效应测量的其他传感器的未对准角度α：
等式2。
对于不直接地测量多普勒效应的基于激光探测和测距的传感器或者基于摄像机的传感器，能够借助于通过跟踪方法而定的相邻时间循环的位置差来估计速度（多普勒效应等价信号）。因此从这些类型的传感器接收的数据可以被处理器分析以估计均处于相对于车辆100的坐标中的静止物体的位置（x，y）和静止物体150的速度（vx，vy）。
存在从位置跟踪得出速度的多种方法。在一种实施例中，例如，是在时间t=0时的目标位置，并且是在下一时间循环t=1时的位置。可以根据确定速度，其中是采样间隔。然后，所得出的速度被馈送到低通滤波器以便去除可能的高频噪声。
在另一实施例中，例如，估计的替代性方法是应用具有如下状态等式的Kalman滤波技术：，其中是在时间t=1时的预测状态变量，包括信号；是在前一时间步的状态变量；是线性变换矩阵；并且是具有协方差矩阵Q的零均值高斯噪声向量。在每个时间步，状态变量的位置部分被传感器观测：，其中是测量矩阵并且是具有协方差矩阵R的零均值高斯分布。之后Kalman滤波等式能够被应用以便估计每个时间步的状态变量，其包括每个物体的速度（即，和）。
之后，处理器可以基于车辆100的估计位置、相对速度和偏航率ωH来计算未对准角度α（步骤220）。可以例如基于来自车辆100内的其他传感器140之一的数据来确定车辆100的偏航率ωH。
根据等式3由处理器估计静止物体150的预测速度vp：
等式3。
换言之，静止物体150相对于车辆100的预测物体速度vp基于车辆100的速度vH和车辆100的偏航率ωH以及图1中所示的XY坐标系中的物体位置x,y而定。ωHx和-ωHy是车辆100转动所导致的速度分量。当传感器110未对准时，预测目标速度vp将与未对准角度成比例地偏移。换言之，如果预测目标速度p乘以与未对准角度α直接相关的旋转矩阵Rα（即），则结果应该等于由传感器110返回的静止物体相对于车辆100的速度。在一种实施例中，例如，可以根据等式4确定所述关系：
等式4。
假定N对由传感器返回的物体速度和预测物体速度通过一些筛选逻辑被缓存在系统中以便确保仅选择静止物体。预测物体速度的缓存的N个样本被写作2乘N矩阵，其中第i个样本具有分别沿X轴线和Y轴线的速度分量和。由传感器返回的物体速度的缓存的N个样本被写作2乘N矩阵，其中第i个样本具有分别沿X轴线和Y轴线的速度分量和。
处理器根据等式5确定旋转矩阵Rα：
等式5
其中U是其列代表矩阵乘积PMT的左奇异向量的矩阵，V是其列代表右奇异向量PMT的矩阵，C是能够根据等式6计算的对角矩阵:
等式6
其中T是矩阵的转置算子并且det（X）计算矩阵X的行列式。
在一种实施例中，例如，处理器可以首先使用奇异值分解（SVD）来计算U和V以使得
其中S是具有奇异值的对角矩阵。
在一种实施例中，因为矩阵乘积A=PMT是2乘2矩阵，因此SVD存在闭式解并且找到矩阵U和V:
S=AAT
，atan2（）表示具有两个自变量的反正切函数。Sij是矩阵S的（i，j）元素。
S'=ATA
，其中S'ij是矩阵S'的（i，j）元素。
，sign()表示符号函数
。
在通过等式5计算Rα之后，使得c为矩阵的（1，1）元素并且s为矩阵的（1，2）元素，如下计算未对准角度：
。
在一种实施例中，具有固定最大缓冲大小的循环队列被用于存储成对的传感器返回的物体速度和预测物体速度。新的样本被添加到队列，同时一些旧样本从队列去除。矩阵乘积PMT能够如下被递增地计算：
其中是在前一时间步中的矩阵乘积，是新的矩阵乘积，并且和是添加到缓存的新样本对，并且和是要从缓存被去除的旧样本对。
在一种实施例中，例如，处理器可以对多个确定的未对准角度α取平均以便确定平均未对准角度。处理器可以通过在车辆经过单个静止物体时多次计算未对准角度α来确定单个静止物体的多个未对准角度α。替代性地，或者额外地，处理器可以针对随时间的多个不同静止物体的未对准角度α取平均。
之后，处理器确定未对准角度α或者平均未对准角度是否大于预定阈值（步骤230）。如果处理器确定的未对准角度α或者平均未对准角度大于预定阈值，则处理器报告故障（步骤240）。预定阈值可以表明传感器110的损坏或者在传感器区域内的车辆100的损坏。因此，处理器可以发送视觉或者声音信号至车辆驾驶员或者与维修中心通信，以便表明该车辆需要维修。
如果处理器确定的未对准角度α或者平均未对准角度小于预定阈值，则处理器基于未对准角度α补偿输入的传感器数据（步骤250）。在一种实施例中，例如，处理器可以通过使得物体数据旋转估计的未对准角度来调节由该传感器报告的物体数据。之后，过程返回到步骤210以便计算未对准角度α的下一个值。
虽然在前述详细描述中已经提出了至少一种示例性实施例，不过应该意识到存在大量变型。还应该意识到一个或更多个示例性实施例仅是示例，并且不试图以任何方式限制本公开的范围、适用性或构造。而是，上述具体实施方式将向本领域技术人员提供实施一种或更多种示例性实施例的便捷路线图。应该理解的是，在不背离如所附权利要求及其法律等价物所列出的本公开的范围的情况下，能够对元件的功能和设置进行各种修改。

Claims (14)

1.一种车辆，包括：
第一传感器，被设置成获取传感器数据；以及
速度传感器，被设置成输出与所述车辆相对应的速度数据，以及
处理器，被通信地联接到所述第一传感器和所述速度传感器，其中所述处理器被设置成：
基于由第一传感器探测的物体信息和所述速度数据确定所获取的传感器数据中所探测到的物体何时是静止物体，并且
根据如下等式计算所述第一传感器的未对准角度α：，其中r是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离变化率，Θ'是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被设置成：
计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
基于计算的未对准角度确定所述第一传感器的平均未对准角度。
3.根据权利要求1所述的车辆，其中所述处理器还被设置成：
确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
4.根据权利要求3所述的车辆，其中所述处理器还被设置成当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时指示故障。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述车辆还包括：
偏航传感器，通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的偏航数据，以及
所述处理器还被设置成基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的偏航数据计算所述第一传感器的未对准角度。
6.一种用于确定车辆内的第一传感器的未对准角度的方法，包括：
由处理器基于从速度传感器接收的速度数据确定所述车辆的速度；
由处理器基于由第一传感器探测的物体信息和所述速度数据确定由所述第一传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体；并且
由所述处理器根据如下等式计算所述第一传感器的未对准角度α：，其中r是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离变化率，Θ'是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
由所述处理器计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
由所述处理器基于计算的未对准角度确定所述第一传感器的平均未对准角度。
8.根据权利要求6所述的方法，还包括：
由所述处理器确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时由所述处理器基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时由所述处理器指示故障。
10.根据权利要求6所述的方法，其中所述车辆还包括偏航传感器，其通信地联接到所述处理器并且被设置成输出与所述车辆相对应的偏航数据，以及
所述方法还包括由所述处理器基于与所述静止物体相关联的传感器数据和对应于所述车辆的偏航数据计算所述第一传感器的未对准角度。
11.一种包括指令的非瞬时计算机可读介质，当被包括第一传感器的车辆内的处理器执行时所述指令导致所述处理器：
基于从速度传感器接收的速度数据确定所述车辆的速度；
基于由第一传感器探测的物体信息和所述速度数据确定由所述第一传感器获取的传感器数据中探测到的物体何时是静止物体；并且
根据如下等式计算所述第一传感器的未对准角度α： ，其中r是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的距离变化率，Θ'是由所述第一传感器获取的在所述静止物体和所述车辆之间的角度，并且v基于对应于所述车辆的速度数据而定。
12.根据权利要求11所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被所述车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
计算至少一个静止物体在至少两个不同时间的未对准角度；以及
基于计算的未对准角度确定所述传感器的平均未对准角度。
13.根据权利要求11所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被所述车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
确定所述未对准角度何时大于预定阈值；并且
当确定所述未对准角度小于所述预定阈值时基于计算的未对准角度补偿所述传感器数据。
14.根据权利要求13所述的非瞬时计算机可读介质，其中当被所述车辆内的处理器执行时所述指令还导致所述处理器：
当确定所述未对准角度大于所述预定阈值时指示故障。
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