CN106476728B - 用于车载的车辆传感器的运动补偿 - Google Patents

Abstract

一种提高确定车辆前方的道路轮廓的准确性的方法。该方法可以包括接收与车辆相对应的多个车载传感器相对应的多个输入。车载计算机系统可以估算车辆的运动。车载计算机系统可以通过将车辆运动纳入考量来修正与多个车载传感器中的前视传感器相对应的数据。相应地，车载计算机系统可以使用修正的数据以生成更准确的表征的车辆前方行驶环境的信息。这样更准确的信息可以在车辆遇到该行驶环境时用于更好地估算未来车辆运动，其可以改进对应用在与那个时刻的前视传感器相对应的数据的修正。

Description

用于车载的车辆传感器的运动补偿

技术领域

本发明涉及一种车辆系统并尤其涉及提高确定车辆前方的道路轮廓的准确性的系统和方法。

背景技术

为了提供、启用或支持诸如驾驶员辅助，控制车辆动力、和/或自主驾驶这样的功能，围绕车辆(举例来说，车辆前方)的环境的准确并清晰的图像是至关重要的。不利的是，车辆自身的运动常使其难以从车载传感器输出的信号中提取这样的图像。相应地，所需要的是用于提高确定车辆的前方的道路轮廓的准确性的系统和方法。

发明内容

根据本发明，提供一种方法，包含：

通过计算机系统接收与多个传感器相对应的多个输入；

通过计算机系统基于多个输入的一个或多个输入估算载有计算机系统和多个传感器的车辆的运动；以及

通过计算机系统凭借将车辆运动纳入考量来修正与多个传感器的一个或多个传感器相对应的数据。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个传感器中的至少一个包含表征车辆前方的行驶环境的前视传感器。

根据本发明的一个实施例，进一步包含通过计算机系统生成表征车辆前方的行驶环境的信息。

根据本发明的一个实施例，进一步包含：至少部分地基于信息，通过计算机系统估算当车辆前方的行驶环境变为车辆所处的行驶环境时的未来时间的车辆运动。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个传感器中的每一个传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、激光雷达扫描器、以及摄像机。

根据本发明的一个实施例，其中估算包含通过一个或多个输入修正预测的车辆运动。

根据本发明的一个实施例，其中对预测的运动的修正包含应用卡尔曼滤波器。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个输入表征俯仰、侧倾以及横摆中的至少一个的车辆车体的姿态。

根据本发明的一个实施例，进一步包含通过计算机系统生成预测的运动。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个传感器中的至少一个包含指向车辆的前方区域的前视传感器。

根据本发明的一个实施例，其中上述生成包含：

在接收多个输入之前通过计算机系统接收与一个或多个传感器相对应的一个或多个在先输入；

通过计算机系统使用一个或多个在先输入以描绘在接收一个或多个在先输入的时刻车辆的前方的部分道路的轮廓；以及

通过计算机系统使用虚拟车辆运动模型和轮廓以产生预测的运动。

根据本发明的一个实施例，其中对多个输入的接收、对车辆的运动的估算、以及对与一个或多个传感器相对应的数据的修正是在车辆行驶在该部分道路上时进行。

根据本发明，还提供一种方法，包含：

通过车载计算机系统接收与多个车载传感器相对应的多个输入；

通过车载计算机系统基于多个输入中的一个或多个输入估算承载车载计算机系统和多个车载传感器的车辆的运动；

通过车载计算机系统凭借将车辆的运动纳入考量来修正与多个车载传感器中的前视传感器相对应的数据，其中，前视传感器表征车辆前方的行驶环境；

通过车载计算机系统生成表征车辆前方的行驶环境的信息；以及

至少部分地基于该信息通过车载计算机系统估算当车辆前方的行驶环境变为车辆所处的行驶环境时的未来时间的车辆运动。

根据本发明的一个实施例，其中前视传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、雷达激光扫描器、以及摄像机。

根据本发明，还提供一种车辆，包含：

多个车载传感器；

车载计算机系统；以及

车载数据采集系统，车载数据采集系统将来自多个车载传感器的信号转换为车载计算机系统可处理的多个输入；

车载计算机系统包含存储器以及可操作地连接到存储器的至少一个处理器，存储器存储：

运动估算模块，运动估算模块被编程为至少部分地基于多个输入中的一个或多个输入估算车辆的运动，以及

运动补偿模块，运动补偿模块被编程为通过将车辆的运动纳入考量来修正与多个车载传感器中的一个或多个传感器相对应的数据。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个传感器中的至少一个包含车载前视传感器，其表征车辆前方的行驶环境。

根据本发明的一个实施例，其中存储器进一步存储传感器评估模块，传感器评估模块被编程为输出表征车辆前方的行驶环境的信息。

根据本发明的一个实施例，其中运动估算模块进一步被编程为至少部分地基于该信息估算当车辆前方的行驶环境变为车辆所处的行驶环境时的未来时间的车辆的运动。

根据本发明的一个实施例，其中运动估算模块进一步被编程为应用卡尔曼滤波器以至少部分地基于该信息估算当车辆前方的行驶环境变为车辆所处的行驶环境时的未来时间的车辆的运动。

根据本发明的一个实施例，其中一个或多个传感器中的每个传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、激光雷达扫描器、以及摄像机。

附图说明

为使本发明的优点更容易理解，对以上简要描述的本发明的更具体的说明将通过参考附图中所示的特定实施例进行呈现。应当理解这些附图仅描绘了本发明的典型的实施例并且因而并非被认为是对其保护范围的限制，将通过附图的使用以附加的特征和细节对本发明进行描述和阐释，其中：

图1为示出了车辆在第一时刻的概要图，该车辆包含按照本发明修正传感器输入的系统；

图2为示出了图1的车辆在第二时刻的概要图，其中车辆向前俯仰；

图3为可以由图1的系统执行的一个软件的实施例的概要的框图；

图4为由与本发明的系统对应的或由本发明的系统执行的一个方法的实施例的概要的框图；

图5为图1的车辆在第三时刻的概要的图示，其中系统的一个或多个传感器正在“观察”位于车辆前方的凹坑；

图6为图1的车辆在第四时刻的概要的图示，其中车辆正经过(例如，行驶过)凹坑；

图7为可由图1的系统执行的软件的选择性实施例的概要的框图；

图8为与本发明的系统相对应的或可由本发明的系统执行的方法的选择性实施例的概要的框图；以及

图9为与本发明的系统对应或可由本发明的系统执行的方法的另一选择性实施例的概要的框图。

具体实施方式

很容易理解的是，如本文附图中总体所描述和示出的本发明的组件可以以多种不同的构造来设置和设计。因此，如附图中所示，以下附图中示出的本发明实施例的更详细的说明并非意在限定所要求保护的本发明的保护范围，而仅仅表示按照本发明的当前预期的实施例的某些示例。当前所描述的实施例通过参考附图将能够被最好地理解，其中在全部附图中同样的部件通过同样的附图标记表示。

参考图1和2，按照本发明的系统10可以根据可以提高表征行驶环境的准确性。系统10可以以任何适当的方法来进行上述操作。举例来说，系统10可以被具体化为硬件、软件、或二者的组合。

在某些实施例中，系统10可以包括计算机系统12、数据采集系统14、以及一个或多个传感器16。计算机系统12、数据采集系统14以及传感器16可以承载在车辆18上。相应地，这些组件12、14、16的每个可以被表示为“车载”组件。在运行中，一个或多个传感器16可以输出信号，数据采集系统14可以将这些信号转换为车载计算机系统12可处理的输入，并且车载的计算机系统12可以处理与一个或多个传感器16相对应的数据以便于提高其准确性。

在所选择的实施例中，各种传感器16的每个可以包含感测或检测某些环境特征并提供限定特征的相应输出(例如电子的或光学的信号)的传感器。举例来说，系统10的一个或多个传感器16可以为加速计，其输出表征所经历的适当的加速度的电信号。这样的加速计可以用来确定车辆18行驶的方向、加速度、速度和/或距离。系统10的其他传感器16可以包括摄像机、激光扫描器、激光雷达扫描器、超声波传感器、雷达装置、陀螺仪、惯性测量单元、转数计或转数传感器、应变计、温度传感器等或它们的组合或子组合。

车载传感器16可以监测相应的车辆18的环境。某些传感器16——诸如摄像机、激光扫描器、超声波装置、雷达或其类似物——可以用于驾驶员辅助、控制车辆动力和/或自主驾驶。举例来说，来自这样的传感器16的数据可以被用来识别物体(例如，其他的车辆、交通标志等)或路面的异常状况(例如，凸起、凹坑、卡车车辙)以及它们相对于相应的车辆18的位置(例如，角度、距离)。

如果车辆18行驶在颠簸的道路上，前视传感器16(例如安装在车辆上的监测车辆18的前方路面的摄像机16a、激光传感器16a等)可以基于车辆18的当前运动状态在不同的角度上记录道路的相同部分。因此，由这个有噪音的传感器信息计算得到的道路轮廓变得不太准确。相应地，在某些实施例中，为了提高从这样的传感器16收集的信息的可用性，按照本发明的系统10可以对车辆18的运动进行补偿。

举例来说，在第一时刻20，前视传感器16a可以具有延伸了第一距离22的范围。然而，在第二时刻24，由于凸起、制动等，车辆18可能向前倾26。相应地，在第二时刻24，前视传感器16a可以具有延伸了第二距离28的范围，该第二距离28明显短于第一距离22。因此，在第一时刻22和第二时刻24之间，传感器16a的“观察”与严格基于车辆速度发生的相比可以很快地或有差异地改变。这将在传感器16a的输出上产生不期望的噪声或不稳定。相应地，系统10可以工作以过滤掉这样的噪声。

参考图3，在所选择的实施例中，数据采集系统14可以对一个或多个传感器16输出的信号30进行采样并将获取的样本转换为输入32(例如数字化的数值)，该输入可以通过车载计算机系统12进行操作。举例来说，数据采集系统14可以将模拟波形形式的信号30转换为适于处理的数字化值形式的输入32。在某些实施例中，数据采集系统14可以包括调节电路，该调节电路将一个或多个传感器16输出的信号30转换为可以被转换成数字化值的形式，模拟-数字转换器也实施这样的转换。

在某些实施例中，由数据采集系统14生成的输入32可以被分成两个类别34、36。那些较少受到相应车辆18的运动的不利影响的输入32可以在第一类别34中。那些较多受到相应车辆18的运动的不利影响的输入可以在第二类别36中。

在所选择的实施例中，在第一类别34中的输入32可以包括一个或多个驾驶员输入32a和/或直接的运动输入32b。驾驶员输入32a可以包括一个或多个值，其表征诸如速度、驱动扭矩、制动驱动、转向输入等或它们的组合或子组合。直接的运动输入32b可以包括一个或多个值，该值从与惯性测量单元、陀螺仪、加速计等或它们的组合或子组合中的一个或多个相对应的一个或多个信号30中获取。

在第二类别36中的输入32可以包括需要或期望修正或补偿的一个或多个输入32。这样的输入32可以包括与一个或多个前视传感器16相对应的一个或多个值。举例来说，在第二类别36中的输入32可以与摄像机、激光传感器或扫描器、激光雷达扫描器、超声波传感器等或它们的组合或子组合中的一个或多个相对应。

根据本发明的车载计算机系统12可以利用安装在相应的车辆18上的各种传感器16提供、启用或支持集成的补偿系统。在所选择的实施例中，这将至少部分地通过使用第一类别34中的输入32来修正或补偿第二类别36中的输入32来完成。

在选择的实施例中，车载计算机系统12可以为自容纳的并独立于没有承载在相应车辆18上的任何其他计算机系统或硬件来运行。可选择地，车载的计算机系统12可以按照需要通过通信网络(例如蜂窝网络、卫星网络、局域无线网络等)与至少一个远程计算机通信。

车载计算机系统12可以包含计算机硬件和计算机软件。车载计算机系统12的计算机硬件可以包括一个或多个处理器、存储器、用户界面、一个或多个天线、其他硬件等或它们的组合或子组合。存储器可以可操作的连接到一个或多个处理器并存储计算机软件。这可以使一个或多个处理器来执行计算机软件。

车载计算机系统12的用户界面使工程师、技术人员、或驾驶员可以与车载计算机系统12的各个方面进行交互、对其自定义或进行控制。在所选择的实施例中，车载计算机系统12的用户界面可以包括一个或多个按钮、键盘、触摸屏、指向设备等或它们的组合或子组合。在其他实施例中，车载计算机系统12的用户界面可以简单地包含一个或多个连接接口、配对等，其使外部计算机可以与车载计算机系统12交互或通信。

在某些实施例中，车载计算机系统12可以包括使车载计算机系统12可以通过通信网络(例如，连接到因特网的蜂窝网络)与至少一个远程计算机通信的天线、从一个或多个GPS(全球定位系统)卫星等接收GPS信号的天线、或其组合。

在所选择的实施例中，车载计算机系统12的存储器可以存储软件，该软件被编程为使用第一类别34中的输入32来修正或补偿第二类别36中的输入32。这样的软件可以具有任何适当的配置。在某些实施例中，车载计算机系统12的软件可以包括运动估算模块38和运动补偿模块40。

运动估算模块38可以使用一个或多个输入32来确定相应的车辆18正在怎样运动。在所选择的实施例中，这可以通过组合输入32a和输入32b完成以获取清楚地显示了车辆18的车体的当前运动状态的运动信息42，其中输入32a表征诸如速度、驱动扭矩、制动驱动、转向输入等驾驶员控制的参数，输入32b代表了车辆的车体的当前姿态或方向。

在所选择的实施例中，运动估算模块38可以使用表征驾驶员控制的参数的输入32a来获取或限定说明在特定时刻的行驶方向和速度的矢量。表示车辆18的车体的当前姿态和方向的输入32b可以与惯性测量单元、陀螺仪、加速计等或它们的组合或子组合中的一个或多个相对应。运动估算模块38可以使用这样的输入32b以限定诸如车辆18的车体的俯仰、侧倾以及横摆的一个或多个参数。相应地，通过使用这样的输入32a、32b，运动估算模块38可以输出运动信息42，其实质上完全地估算并清楚地表达了在给定的时刻车辆18的车体的运动。

由运动估算模块38生成的运动信息42可以由运动补偿模块40使用以对某些传感器16(例如，与第二分类36的输入32相对应的传感器16)相对于其意图测量的周边环境经历的运动进行补偿。这个补偿可以为由运动补偿模块40应用的算法的结果。相应地，运动补偿模块40可以输出更有用的(例如，更稳定、更少噪声等)一个或多个修正的或被补偿的输入44。

参考图4，系统10可以支持、启用或执行按照本发明的方法46。在所选择的实施例中，这样的方法46可以从由数据采集系统14从一个或多个传感器16接收信号30开始。信号30可以通过数据采集系统14被转换50为计算机输入32。

车载计算机系统12(例如，运动估算模块38)可以使用52某些输入32(例如，在第一分类34中的输入32)以确定相应车辆18的当前运动。车载计算机系统12(例如，运动补偿模块40)可以进一步应用54补偿算法以修正其他输入32(例如，在第二分类36中的输入32)。在所选择的实施例中，补偿算法可以使用限定了相应车辆18的当前运动的信息42以降低该运动在某些输入32(例如，在第二分类36中的输入32)上的不利影响。相应地，车载计算机系统12(例如，运动补偿模块40)可以输出56修正的输入44。

通常，对补偿算法的制定中可以有三个坐标系统被考虑在内。第一个可以为球形的、惯性坐标系统。第二个可以为未受扰动的车辆16的坐标系统。第二系统可以为车辆16的“未受扰动”版的坐标系统，其可以被限定具有平行于地平面(例如，估算的地平面)的“xy”平面。第三个可以为受扰动的车辆16的坐标系统。第三系统可以为执行可以由驾驶员导致的(例如，由转向、制动、加速等引发的)或道路导致的(例如，由道路的无规律等导致的)或由于其他干扰导致的(例如，侧风等)侧倾、俯仰、起伏以及横摆运动的实际车辆的坐标系统。

在所选择的实施例中，补偿算法可以将与在第三坐标系统中测量的信号30相对应的输入32变换到第一坐标系统(例如，用于确定相对于车辆16的目标/物体的位置)和/或第二坐标系统(例如，用于实施碰撞规避功能)。将输入32从一个坐标系统变换到另一坐标系统可以使用转换矩阵实施。

举例来说，由相对于第一坐标系统的车体运动(例如，起伏、俯仰、侧倾、横摆)导致的输入32(输入32可以被描述为矢量)中的任何干扰可以被视为能够被描述为矩阵运算的变换。相应地，修正干扰可以包含通过执行另一矩阵变换撤销干扰变换。两种变换运算(例如，干扰变换和修正变换)的耦合结果可以是中性的。因此，在所选择的实施例中，补偿算法可以执行三个步骤，即：(1)基于当前检测的运动状态确定或估算干扰变换(例如，干扰矩阵)；(2)确定可以补偿估算的干扰的变换运算(例如，修正矩阵)；以及(3)在当前受干扰的输入32(例如，输入矢量)上实施补偿变换。

用于获取修正的输入44的步骤46、50、52、54、56可以实质上不断地重复。每个这样的重复之间的时间间隔可以是相对小的(例如，一秒的一小部分)。相应地，最新的修正的输入实质上是连续可用的。因此，由按照本发明的系统10产生的修正的输入44可以适于在反应时间非常重要并必须很快的方法中使用。

修正的输入44可以被使用58以控制相应的车辆18的某些操作。举例来说，在所选择的实施例中，修正的输入44可以用于驾驶员辅助。这可以包括碰撞规避等。在其他实施例中，修正的输入44可以用于控制车辆动力。这可以包括将车辆18的动力修正以更好地应对障碍物。举例来说，修正的输入44可以使车辆18抬起车轮以避开凹坑等。在其他实施例中，修正的输入44可以用于自主驾驶。这可以包括识别并适当地越过道路边界、车道标志、障碍物、其他车辆等。

参考图5和6，在所选择的实施例中，修正的输入44可以提供在相应的车辆18的环境中的某些物理特征的更好的视角。相应地，系统10可以使用更好的视角以更好的估算车辆18的运动，这样更好的估算可以更好地修正一个或多个输入32。在某些实施例中，这可以允许一个或多个前视传感器16a辅助并提高运动信息42的准确度。

举例来说，一个或多个前视传感器16a(例如，摄像机)可以检测相应车辆18前方的物理特征。车载的计算机系统12可以以一种或多种方式使用该物理特征以更好地估算车辆18的当前运动。在某些实施例中，物理特征的相对位置可以在一些时间周期中被追踪。这将使车载计算机系统12能够更好地了解相应车辆18相对于该物理特征如何运动。举例来说，如果物理特征是地平线，则使用一个或多个前视传感器16a追踪该地平线，可以提供车辆18的俯仰、侧倾、以及可能地横摆的信息。

选择性地或附加地，物理特征可以被检测并分析以确定在未来时间(例如，在相应车辆18遇到或行驶越过该物理特征的时间)的车辆运动的情况。举例来说，在第一时刻60，一个或多个前视传感器16a可以检测诸如凹坑62、凸起或弯曲的中心线等这样的物理特征。在确定了物理特征的性质、车辆18的速度、方向等之后，车载的计算机系统12可以预测物理特征将在第二时刻64(即车辆18遇到物理特征的时刻)如何影响车辆18的运动。相应地，车载的计算机系统12可以使用该预测以获得更准确的运动信息42，该运动信息42适于修正与在第二时刻64收集的信号30相对应的输入32。

参考图7，在某些实施例中，车载的计算机系统12的软件可以包括运动估算模块38、运动补偿模块40以及传感器评估模块66。传感器评估模块66可以分析一个或多个修正的输入44以由此获取数据68，该数据68可以通过运动估算模块38被使用以更好地评估相应车辆18的运动。数据68可以表征车辆18的当前运动、当遇到一个或一组物理特征时可能生成的物理特征或一组物理特征的未来运动、或当前运动和未来运动的组合。

在所选择的实施例中，传感器评估模块66可以提供、支持、或启用迭代方法以生成修正的输入32。当数据68表征车辆18的当前运动时，迭代方法可能是特别有用的。迭代的次数可以变化并可以被选择以适应处理能力和可用时间。在某些实施例中，为了缩短响应时间，仅仅一次迭代可以被执行用于给定的组或批的输入32，该组或批的输入32对应于特定的时刻。

在数据68表征(例如，唯一地表征)当遇到了一个或一组物理特征时可能生成的一个或一组物理特征的未来运动的实施例中，数据68可以不将迭代过程考虑在内。举例来说，与第一时刻60相对应的数据68可以存储在车载计算机系统12的存储器中。相应地，数据68可以是可用的并准备用于对第二时刻62的车辆18的车体运动的估算中。

在所选择的实施例中，运动估算模块38可以包括虚拟的车辆运动模型70。在运行中，车辆运动模型70可以被提供以一个或多个驾驶员输入32a和表征车辆18前方道路的数据68。按照这个信息32、68，车辆运动模型70可以预测车辆18的车体的运动状态。此后，随着前方道路变成当前遇到的道路，表征当前运动状态的输入32(例如，直接运动输入32b和/或来自前视传感器16a的输入32)可以被用来修正这些之前的预测。在某些实施例中对预测的修正以及运动信息42的生成可以通过卡尔曼(Kalman)滤波器的应用来完成。

虚拟的、车辆运动模型70的参数可以以任意适当的方式被确定或指定。在所选择的实施例中，某些车辆运动模型70的参数可以从车辆18已知的机械性能的认知(例如，几何尺寸、惯性、刚度、阻尼系数等)中导出。可选择或可附加地，自学习算法可以被使用。这样的算法可以调整虚拟的车辆运动模型70的某些参数以反映真实世界的状况和/或由于载荷、老化、温度效应等或它们的组合或子组合产生的变化。相应地，参数可以被选择和/或优化以紧密地匹配所预测的和测量的运动。

参考图8，系统10可以支持、启用、或执行按照本发明的可选择的方法46a。在所选择的实施例中，这样的方法46a可以包括在修正的输入44已经被输出56之后进行迭代的决策72。

如果迭代(或附加的迭代)被执行，则修正的输入44或由其导出的数据(例如，数据68)可以被提供给运动估算模块38以便提高运动信息42在特定时刻的准确度。如果没有迭代(或没有附加的迭代)被执行，则系统10可以继续并处理与随后时刻相对应的输入32。随着每个循环产生的修正的输入44可以根据期望或需要被使用58。

参考图9，系统10可以支持、启用、或执行按照本发明的另一可选择的方法46b。在所选择的实施例中，这样的方法46b可以包括使用修正的输入44来测量74或以其他方式来表征相应的车辆18的前方的道路。对前方道路的理解可以使车载的计算机系统12(例如，运动估算模块38)预测76车辆18的未来的运动(例如，在行驶过道路的该部分时的车辆18的运动)。对未来运动的预测可以按照需要被存储78直到其被需要或被使用。以这样的方式，按照本发明的系统10可以提供对输入32的快速地、实时地修正。相应地，由此产生的修正的输入44可以适于在各种驾驶员辅助、车辆动力、和/或短的处理和反应时间非常重要甚至是致命的情况下的自主驾驶活动中使用。

在附图4、8和9中的流程图示出了按照本发明的某些实施例的系统、方法、以及计算机程序产品的可能的实施方式的架构、功能、以及运行。在这点上，流程图中的每个框可以代表一个模块、段、或代码的部分，其包含了用于执行特定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。还应当注意的是流程图的每个框以及流程图中的框的组合可以通过专用的基于硬件的系统或专用的硬件和计算机指令的组合来实施，该基于硬件的系统执行特定的功能或动作。

还应当注意的是，在一些可选择的实施方式中，在框图中所标记的功能可以以与附图中所标示的顺序不同的顺序出现。在某些实施例中，相继示出的两个框事实上可以实质上同时地执行，或有时框可以根据所涉及的功能以相反的次序执行。作为选择，如果不需要，某些步骤或功能可以被省略。

本发明可以在不偏离其构思或实质特征的情况下以其他特定的形式体现。所描述的实施例在各方面仅作为示例被考虑而并非限定。因而，本发明的保护范围通过所附的权利要求书来表明而不是上述的说明书。与权利要求书等同的含义和范围中的所有的修改都包含在其保护范围内。

Claims (17)

1.一种提高确定车辆前方的道路轮廓的准确性的方法，包含：

通过计算机系统接收表征多个传感器在特定时间感测到的一个或多个状况的第一数据；

通过所述计算机系统基于所述第一数据中检测到的位于车辆前方的特征估算载有所述计算机系统和所述多个传感器的车辆在所述特定时间之后的未来时间相对于参考坐标系的预期运动量；

根据估算的所述预期运动量确定变换；

当所述特征与所述车辆相遇时，通过所述计算机系统接收表征所述多个传感器感测到的一个或多个状况的第二数据；以及

通过所述计算机系统根据所述变换将所述第二数据中的多个坐标从传感器坐标系变换到所述参考坐标系，以修正所述第二数据。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器中的至少一个包含表征所述车辆前方的行驶环境的前视传感器。

3.如权利要求2所述的方法，进一步包含通过所述计算机系统生成表征所述车辆前方的所述行驶环境的信息。

4.如权利要求3所述的方法，其中所述多个传感器中的每一个传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、激光雷达扫描器、以及摄像机。

5.如权利要求1所述的方法，其中所述估算包含通过所述第一数据修正预测的所述车辆的运动。

6.如权利要求5所述的方法，其中对所述预期运动量的所述修正包含应用卡尔曼滤波器。

7.如权利要求6所述的方法，其中所述第一数据表征俯仰、侧倾以及横摆中的至少一个的所述车辆车体的姿态。

8.如权利要求6所述的方法，进一步包含通过所述计算机系统生成所述预期运动量。

9.如权利要求8所述的方法，其中所述多个传感器中的至少一个包含指向所述车辆的前方区域的前视传感器。

10.如权利要求9所述的方法，其中估算车辆在未来时间的所述预期运动量包含：

通过所述计算机系统使用所述第一数据以描绘在所述特定时间所述车辆的前方的部分道路的轮廓；以及

通过所述计算机系统使用虚拟车辆运动模型和所述轮廓以产生所述预期运动量。

11.一种提高确定车辆前方的道路轮廓的准确性的方法，包含：

通过车载计算机系统接收表征多个车载传感器在特定时间感测到的一个或多个状况的第一数据；

通过所述车载计算机系统基于所述第一数据中检测到的位于车辆前方的特征估算承载所述车载计算机系统和所述多个车载传感器的车辆在所述特定时间之后的未来时间相对于参考坐标系关于起伏、俯仰、侧倾、横摆方面的预期运动量；

根据估算的所述预期运动量确定变换；

当所述特征与所述车辆相遇时，通过所述计算机系统接收表征所述多个车载传感器中的前视传感器感测到的一个或多个状况的第二数据；

通过所述车载计算机系统根据所述变换将所述第二数据中的多个坐标从传感器坐标系变换到所述参考坐标系，以修正所述第二数据，其中，所述前视传感器表征车辆前方的行驶环境。

12.如权利要求11所述的方法，其中所述前视传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、雷达激光扫描器、以及摄像机。

13.一种车辆，包含：

多个车载传感器；

车载计算机系统；以及

车载数据采集系统，所述车载数据采集系统将来自所述多个车载传感器的信号转换为所述车载计算机系统可处理的多个输入；

所述车载计算机系统包含存储器以及可操作地连接到所述存储器的至少一个处理器，所述存储器存储：

运动估算模块，所述运动估算模块被编程为至少部分地基于所述多个输入中的一个或多个输入中检测到的位于车辆前方的特征估算所述车辆在特定时间之后的未来时间相对于参考坐标系的预期运动量，以及

运动补偿模块，所述运动补偿模块被编程为根据估算的所述预期运动量确定变换，并且当所述特征与所述车辆相遇时，根据所述变换将所述多个输入中的多个坐标从传感器坐标系变换到所述参考坐标系，以修正与所述多个车载传感器中的一个或多个传感器相对应的数据。

14.如权利要求13所述的车辆，其中所述一个或多个传感器中的至少一个包含车载前视传感器，所述车载前视传感器表征所述车辆前方的行驶环境。

15.如权利要求14所述的车辆，其中所述存储器进一步存储传感器评估模块，所述传感器评估模块被编程为输出表征所述车辆前方的行驶环境的信息。

16.如权利要求13所述的车辆，其中所述运动估算模块进一步被编程为应用卡尔曼滤波器以至少部分地基于所述多个输入中的一个或多个输入中检测到的位于车辆前方的特征估算所述车辆在特定时间之后的未来时间相对于参考坐标系的预期运动量。

17.如权利要求16所述的车辆，其中所述一个或多个传感器中的每个传感器从以下群组中选择：超声波传感器、激光扫描器、激光雷达扫描器、以及摄像机。

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