CN106056971B - 用于识别周围车辆的设备和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于识别周围车辆的设备和方法。该设备包括：传感器，其测量第一周围车辆的位置坐标和本车辆的横摆率与速度；以及V2V通信单元，其从多个周围车辆接收坐标历史和速度。此外，控制器通过应用累积的本车辆的行为到第一周围车辆的位置坐标生成行驶轨迹和速度模式作为第一识别信息，以及计算基于经由V2V通信单元接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式作为第n识别信息。然后控制器比较第一识别信息与第n识别信息，以识别对应于与第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为第一周围车辆。

Description

用于识别周围车辆的设备和方法
技术领域
本公开涉及用于识别周围车辆的设备和方法，且更具体地，涉及在车辆中融入多种类型的传感器，用车辆到车辆(V2V：vehicle to vehicle)通信迅速和准确识别周围车辆的技术。
背景技术
目前开发的用于识别周围车辆的现有设备从周围车辆经由V2V通信直接接收速度、加速度、角速度、全球定位系统(GPS：global positioning system)数据等等，因此可确定周围车辆的状况。然而，周围车辆的位置和与本车辆的距离是利用从周围车辆传输的GPS数据检测的，因此由于GPS误差可能难以准确地检测位置。换句话说，可能难以准确地识别传输GPS数据的周围车辆。
发明内容
本公开提供用于识别周围车辆的设备和方法，其能够通过如下比较提供改进的准确识别能力：即比较通过将累积的本车辆(如行驶的车辆)行为应用到周围车辆的位置坐标而生成的行驶轨迹和速度模式与基于从周围车辆接收的坐标历史和速度计算的行驶轨迹和速度模式，从而识别周围车辆。
本公开上述和其它目的、特征、方面以及优点可从本公开的以下详细描述中理解且更加清楚地看出。
根据本公开的示范性实施例，用于识别周围车辆的设备可包括：传感器，其配置成测量第一周围车辆的位置坐标以及本车辆的横摆率与速度；车辆到车辆(V2V)通信单元，其配置成接收来自多个周围车辆的坐标历史和速度；以及控制器，其配置成通过将累积的所述本车辆的行为应用到所述第一周围车辆的位置坐标生成行驶轨迹和速度模式作为第一识别信息(下文“第一识别信息”)，基于经由所述V2V通信单元接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式作为第n识别信息(下文“第n识别信息”)，然后比较所述第一识别信息与所述第n识别信息，以识别对应于与所述第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为所述第一周围车辆。
根据本公开的另一个示范性实施例，用于识别周围车辆的方法可包括：通过传感器测量第一周围车辆的位置坐标以及本车辆的横摆率与速度；通过V2V通信单元从多个周围车辆接收坐标历史和速度；以及由控制器通过将累积的本车辆的行为应用到第一周围车辆的位置坐标生成行驶轨迹和速度模式(下文“第一识别信息”)，基于经由V2V通信单元接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式(下文“第n识别信息”)，然后比较第一识别信息与第n识别信息以识别对应于与第一识别信息最相似识别信息的周围车辆作为第一周围车辆。
附图说明
本公开以上和其它目的、特征以及优点可结合附图从以下详细描述中更清楚地看出；
图1是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的设备配置图；
图2是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的控制器详细配置图；
图3是根据本公开的示范性实施例示出通过坐标历史生成器计算的行为的示图；
图4是根据本公开的示范性实施例生成的坐标历史的示例图；
图5是根据本公开的示范性实施例计算的行驶轨迹示例图；
图6是根据本公开的示范性实施例示出行驶轨迹和速度模式的示例图；以及
图7是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的方法流程图。
附图标记说明
10：传感器
30：控制器
20：V2V通信单元
31：信息收集器
32：坐标历史生成器
33：识别信息计算器
34：车辆识别器
20：V2V通信单元
具体实施方式
应该理解这里所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其他类似术语通常包括一般的机动车辆，例如包括运动型多功能车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商用车辆的客车，包括各种船舶水运工具，飞机等等，且包括混合动力汽车、电动车辆、内燃机、插入式混合动力电动车辆、氢动力车辆和其他可选的燃料车辆(例如，来自非石油资源的燃料)。
尽管示范性实施例被描述为使用多个单元来执行示例性过程，但是应该理解所述的示例性过程也可通过一个或多个模块执行。此外，应该理解术语控制器指硬件装置，其包括存储器和处理器。存储器配置成存储模块且处理器经特别配置执行所述的模块来执行在下文进一步描述的一个或更多过程。
此外，本发明的控制逻辑可实施为计算机可读介质上的非瞬时性计算机可读介质，其中计算机可读介质含有通过处理器、控制器等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的实例包括，但不限于，ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质也可分布在网络耦合的计算机系统中，以便计算机可读介质以分布式方式存储和执行，例如，通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)存储和执行。
这里使用的术语仅仅是为了描述具体的实施例，而不是想要限制本发明。除非上下文另外清楚地指出，在这里使用的单数形式“一种/个”、以及“该”也包括复数形式。应当进一步理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”限定了所述特征、整数、步骤、操作、要素、和/或部件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、要素、部件和/或其集合的存在或添加。在这里术语“和/或”包括一个或多个列出的相关术语的任何组合。
参考下文陈述的附图，从以下本公开的示范性实施例的详细描述中可更加清楚地看出上述的目的、特征以及优点。因此，本领域技术人员将易于实施本公开的技术思想或精神。进一步，在本公开中，当现有技术中已知技术的详细描述被认为使本公开的要旨模糊，其中的详细描述将被省略。下面参考附图，详细描述本公开的示范性实施例。
图1是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的设备配置图。如图1所示，用于识别周围车辆的设备可包括传感器10、V2V通信单元20和控制器30。
具体地，传感器10可以是配置成测量各种类型的车辆行驶信息的传感器，且可包括配置成测量周围车辆的位置(如坐标)以及与本车辆(如行驶的车辆)距离的光检测与测距传感器(Lidar)、横摆率传感器、速度计、转向传感器等。V2V通信单元20可提供与周围车辆的通信接口。具体地，V2V通信单元20可配置成接收坐标历史和速度以及来自周围车辆的各种类型的行驶信息。
进一步，控制器30可配置成操作各组件以正常地执行其自身的功能(如操作组件以无故障或以最小的误差来执行功能)。具体地，控制器30可配置成通过将累积的本车辆的行为应用到从Lidar传感器获取的第一周围车辆的位置坐标生成行驶轨迹和速度模式(下文“第一识别信息”)，基于从多个周围车辆经由V2V通信单元20接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式(下文“第n识别信息”)。
另外，控制器30可配置成比较第一识别信息与第n识别信息，从而识别对应于最相似识别信息的周围车辆作为第一周围车辆。行驶轨迹可通过多项式形式表达，且控制器30可配置成确定具有最相似多项式系数(如两个多项式系数的差最小)的行驶轨迹具有最高相似性。
下面参考图2详细描述控制器30的功能。图2是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的控制器设备的详细配置图。如图2所示，设备的控制器可包括信息收集器31、坐标历史生成器32、识别信息计算器33以及车辆识别器34。控制器的各种组件或单元都可通过控制器被操作以执行其各自的功能。
信息收集器31可配置成利用传感器10收集或获取各种类型的信息。具体地，所收集的信息可包括第一周围车辆的位置坐标x和y，本车辆的横摆率Ψ和速度v等。如图3所示，然后坐标历史生成器32可配置成利用通过信息收集器31收集的信息中的第一周围车辆的位置坐标x和y、本车辆的横摆率Ψ以及车辆模型计算本车辆的行为Δx、Δy和Δψ。车辆模型可包括动力学模型、运动学模型等数学模型，其表示车辆(如行驶的或本车辆)的行为且该行为也表示本车辆位置的变化以及对应角度的变化。
进一步，如图4所示，坐标历史生成器32可配置成累积计算的行为且生成坐标历史。识别信息计算器33然后可配置成利用通过坐标历史生成器32生成的坐标历史来生成行驶轨迹K。换句话说，识别信息计算器33可配置成使坐标历史符合(如加入或对应于)三维多项式，其可表示车辆的行驶曲率和曲率的转化，以生成行驶轨迹。如图5所示，在当前时间行驶轨迹可基于安装在本车辆内的传感器坐标体系且三维多项式可使用如下公式1得到。
公式1 a0+a1x+a2x2+a3x3＝y
其中，a0、a1、a2、a3是多项式的系数且是常数。
此外，如图6所示，识别信息计算器33可配置成生成速度模式P，其表示基于(如关于)时间的本车辆的速度。下文K和P统称为第一识别信息。
同时，识别信息计算器33可配置成基于从多个周围车辆经由V2V通信单元20接收的坐标历史和速度生成各行驶轨迹和速度模式(下文“第n识别信息”)。车辆识别器34可配置成识别对应于与第n识别信息中第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为第一周围车辆，调节第一识别信息以逐个与表示多个识别信息的第n识别信息相对应。
换句话说，车辆识别器34可配置成将具有最相似多项式系数(如两个多项式系数的差最小)的行驶轨迹确定为具有最高相似性。系数之间的差可小于特定值，以由此对应多项式的最相似系数。
参考作为实例的上述公式1，当表示第一识别信息行驶轨迹的多项式被设为'1+2x+3x2+4x3＝y'，且第一多项式被设为'1+3x+4x2+5x3＝y'，第二多项式可为'1+3x+4x2+4x3＝y'，且第三多项式可被设为'1+4x+5x2+6x3＝y'，它们都是比较对象，具有最高相似性的多项式成为第二多项式。因此相应于第二多项式的周围车辆可被识别为第一周围车辆。
图7是根据本公开的示范性实施例用于识别周围车辆的方法流程图。首先，传感器10可配置成测量第一周围车辆的位置坐标和本车辆的横摆率与速度(701)。进一步，V2V通信单元20可配置成从多个周围车辆接收坐标历史和速度(702)。
然后控制器30可配置成通过将累积的本车辆行为应用到第一周围车辆的位置坐标生成行驶轨迹和速度模式(下文“第一识别信息”)，基于经由V2V通信单元接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式(下文“第n识别信息”)，然后比较第一识别信息与第n识别信息，从而识别对应于与第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为第一周围车辆(703)。
如上所述，根据本公开的示范性实施例，周围车辆可通过比较将累积的本车辆的行为应用到第一周围车辆的位置坐标生成的行驶轨迹和速度模式识别与基于从周围车辆接收的坐标历史和速度计算的行驶轨迹和速度模式，从而提供了精度得到改善的识别能力。
进一步，本公开可应用于需要识别车辆的各种服务系统，其通过高精度的传输数据识别车辆。本公开也可应用于需要识别车辆的如下各种服务系统：其从周围车辆经由V2V通信单元获取数据(如速度、加速度、角速度)且通过Lidar传感器传输数据获取周围车辆的位置，从而提供高精度的服务。
同时，根据如上所述的本公开的示范性实施例的方法可通过计算机程序来实现。配置计算机程序的代码和代码段可易于由本领域的计算机程序员推演。另外，计算机程序存储于计算机可读记录介质(信息存储介质)且由计算机读取和执行，从而实施根据本公开的方法。进一步，记录介质可包括任何类型的可由计算机读取的记录介质。
上述本公开可由本领域技术人员进行各种替代、改变和修改，而不偏离本公开的范围和精神。因此，本公开不限于上述的示范性实施例和附图。

Claims (8)

1.一种用于识别周围车辆的设备，包括：
传感器，其配置成测量第一周围车辆的位置坐标以及本车辆的横摆率与速度；
车辆到车辆V2V通信单元，其配置成接收来自多个周围车辆的坐标历史和速度；以及
控制器，其配置成：
通过将所述本车辆累积的行为应用到所述第一周围车辆的位置坐标，生成行驶轨迹和速度模式作为第一识别信息；
基于经由所述V2V通信单元接收的坐标历史和速度计算各行驶轨迹和速度模式作为第n识别信息；以及
比较所述第一识别信息与所述第n识别信息以识别对应于与所述第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为所述第一周围车辆，
其中，所述控制器包括：
信息收集器，其配置成利用所述传感器收集所述第一周围车辆的位置坐标x和y以及所述本车辆的横摆率和速度；
坐标历史生成器，其配置成通过将车辆模型应用到所收集的所述第一周围车辆的位置坐标和所述本车辆的横摆率，计算所述本车辆的行为，且通过累积所计算的行为来生成坐标历史；
识别信息计算器，其配置成利用所生成的坐标历史生成行驶轨迹K，生成表示基于时间的所述本车辆的速度的速度模式P，并基于从所述多个周围车辆经由所述V2V通信单元接收的坐标历史和速度，生成第n识别信息；以及
车辆识别器，其配置成调节所述行驶轨迹K和所述速度模式P以逐个对应于表示所述多个识别信息的所述第n识别信息，在所述第n识别信息中，检测与所述行驶轨迹K和所述速度模式P最相似的识别信息，且识别对应于所检测到的识别信息的周围车辆作为所述第一周围车辆。
2.根据权利要求1所述的设备，其中所述传感器包括配置成测量周围车辆的位置坐标的光检测与测距Lidar传感器。
3.根据权利要求1所述的设备，其中所述行驶轨迹由下面的公式A表达：
公式A
a0+a1x+a2x2+a3x3＝y
其中，a0、a1、a2、a3是多项式的系数且是常数，以及x和y表示位置坐标。
4.根据权利要求1所述的设备，其中所述车辆模型是动力学模型和运动学模型中的任一个。
5.一种用于识别周围车辆的方法，包括以下步骤：
通过传感器测量第一周围车辆的位置坐标和本车辆的横摆率与速度；
通过车辆到车辆V2V通信单元接收来自多个周围车辆的坐标历史和速度；
由控制器通过将累积的所述本车辆的行为应用到所述第一周围车辆的位置坐标，生成行驶轨迹和速度模式作为第一识别信息；
由所述控制器基于经由所述V2V通信单元接收的坐标历史和速度，计算各行驶轨迹和速度模式作为第n识别信息；以及
由所述控制器比较所述第一识别信息与所述第n识别信息以识别对应于与所述第一识别信息最相似的识别信息的周围车辆作为所述第一周围车辆，
其中，识别步骤包括：
由所述控制器收集来自所述传感器的所述第一周围车辆的位置坐标x和y以及所述本车辆的横摆率和速度；
由所述控制器通过将车辆模型应用到所述第一周围车辆的所收集的位置坐标和所述本车辆的横摆率，计算所述本车辆的行为，并通过累积所计算的行为生成坐标历史；
由所述控制器利用所生成的坐标历史生成行驶轨迹K，生成表示基于时间的所述本车辆的速度的速度模式P，以及基于从多个周围车辆经由所述V2V通信单元接收的坐标历史和速度生成所述第n识别信息；以及
由所述控制器调节所述行驶轨迹K和所述速度模式P以逐个对应于表示多个识别信息的所述第n识别信息，在所述第n识别信息中，检测与所述行驶轨迹K和所述速度模式P最相似的识别信息，并识别对应于所检测到的识别信息的周围车辆作为所述第一周围车辆。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述周围车辆的位置坐标通过光检测与测距Lidar传感器测量。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述行驶轨迹由下面公式A表达：
公式A
a0+a1x+a2x2+a3x3＝y
其中，所述a0、a1、a2、a3是多项式的系数且是常数，以及x和y是位置坐标。
8.根据权利要求5所述的方法，其中所述车辆模型是动力学模型和运动学模型中的任一个。
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