CN106546977A - 车辆雷达感知和定位 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于自主驾驶车辆或驾驶辅助系统的方法、系统和装置，并且更具体地涉及车辆雷达感知和定位。所公开的车辆驾驶系统可以包括存储介质、雷达系统、位置部件和驾驶控制器。存储介质存储道路的地图。雷达系统被配置为生成来自车辆附近的区域的感知信息。位置部件被配置为基于雷达感知信息和其他导航相关的数据来确定地图上车辆的位置。驾驶控制器被配置为基于地图和所确定的位置来控制车辆的驾驶。

Description

车辆雷达感知和定位
技术领域
本文总体上涉及用于自主驾驶车辆或驾驶辅助系统的方法、系统和装置，并且更具体地涉及车辆雷达感知和定位。
背景技术
自主车辆和驾驶辅助系统目前正在被开发和部署以提供安全性、减少所需的用户输入的量、或甚至完全消除用户参与。例如，一些驾驶辅助系统，例如防撞系统，当人正在驾驶时可以监测驾驶、车辆和其他对象的位置和速度。当系统探测到碰撞或撞击即将发生时，防撞系统可以干预并应用制动，使车辆转向，或执行其他避免或安全操作。作为另一个示例，自主车辆可以在很少或没有用户输入的情况下驾驶和导航车辆。然而，由于驾驶涉及的危险和车辆的费用，非常重要的是，自主车辆和驾驶辅助系统安全地操作并且能够准确地导航道路、避开对象、并观察其周围环境。此外，由于各种各样的地形、天气条件和车辆经常操作的其他环境，目前的自主车辆和驾驶辅助系统可能难以安全地或正确地操作。因此，自主车辆必须在不利条件下安全地操作并尽可能准确地感知环境，即使某些车辆传感器发生故障。
发明内容
根据本发明，提供一种车辆驾驶系统，包含：
存储介质，该存储介质存储道路的地图；
雷达系统，该雷达系统被配置为生成来自车辆附近的区域的雷达感知信息；
位置部件，该位置部件被配置为基于雷达感知信息和其他导航相关的数据来确定地图上车辆的位置；以及
驾驶控制器，该驾驶控制器被配置为基于地图和所确定的位置来控制车辆的驾驶。
根据本发明的一个实施例，其中车辆驾驶系统是自主的并且进一步包含一个或多个附加传感器单元和被配置为确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或者被损坏的数据质量部件，其中位置部件被配置为响应于确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏而基于雷达感知信息来确定车辆的位置。
根据本发明的一个实施例，其中数据质量部件被配置为基于下列中的一个或多个来确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被破坏：
当前天气条件；以及
确定一个或多个传感器单元不提供任何数据
根据本发明的一个实施例，其中一个或多个附加传感器单元包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个，其中数据质量部件被配置为确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
根据本发明的一个实施例，其中其他导航相关的数据包含由定位系统所确定的位置信息。
根据本发明的一个实施例，其中其他导航相关的数据包含基于车辆与车辆通信所确定的位置信息。
根据本发明的一个实施例，其中其他导航相关的数据包含基于车辆与基础设施通信所确定的位置信息。
根据本发明的一个实施例，其中其他导航相关的数据包含来自车辆进行的一个或多个先前的行程的行程数据。
根据本发明，提供一种感知和定位道路车辆的方法，包含：
存储道路或驾驶路径的地图；
从雷达系统接收车辆附近的区域中的地面和对象中的一个或多个的感知信息；
接收来自卫星定位系统的位置信息；
基于雷达感知信息和位置信息来确定地图上车辆的位置；以及
基于地图上所确定的位置来执行驾驶操作。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含存储来自车辆行驶的先前的路线和行程的信息并且其中确定位置进一步包含基于来自车辆行驶的先前的路线和行程的所述信息来确定位置。
根据本发明的一个实施例，其中确定地图上车辆的位置是进一步基于来自卫星定位系统的信息和基于由来自雷达系统的感知信息探测到的对象或结构的位置，其中对象或结构在地图中进行识别。
根据本发明的一个实施例，其中存储地图包含：存储包含关于对象或结构相对于道路或驾驶路径的位置的信息的地图。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含接收来自基础设施系统或另一车辆的位置或感知信息，其中确定位置进一步包含基于来自基础设施系统或另一车辆的位置或感知信息来确定。
根据本发明的一个实施例，其中：
道路车辆进一步包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个；
该方法进一步包含确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏；以及
基于来自雷达系统的感知信息来确定车辆的位置是响应于确定摄像机或LIDAR系统不提供有用数据或被损坏来执行的。
根据本发明，提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储指令，该指令当由处理器执行时使处理器：
从存储器获得地图数据，地图数据对应于道路的地图；
从一个或多个源获得导航相关的数据；
获得车辆附近的区域的雷达系统数据；
处理雷达系统数据和导航相关的数据来定位车辆相对于道路的位置；以及
将车辆的位置提供至车辆的自主驾驶系统。
根据本发明的一个实施例，其中导航相关的数据包含下列中的一个或多个：
来自卫星定位系统的卫星定位数据；
经由车辆与车辆通信接收到的信息；
经由车辆与基础设施通信接收到的信息；以及
来自车辆行驶的先前的路线和行程的信息。
根据本发明的一个实施例，其中地图数据包含关于对象或结构相对于道路的位置的信息。
根据本发明的一个实施例，其中雷达系统数据包含关于对象或结构相对于车辆的位置的信息，并且其中处理雷达系统数据来定位位置包含基于根据地图的对象或结构的位置来确定位置。
根据本发明的一个实施例，其中车辆包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个并且其中指令进一步使处理器确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
根据本发明的一个实施例，其中指令使处理器响应于确定摄像机或LIDAR系统不提供有用数据或被损坏来处理雷达系统数据和导航相关的数据以定位位置。
附图说明
本发明的非限制性和非穷尽性的实施方式将参照以下附图进行描述，附图中，贯穿各个视图，相同的附图标记指代相同的部件，除非另有说明。参照以下说明书和附图，本发明的优点将变得更好理解，其中：
图1是说明包括自动驾驶/辅助系统的车辆的实施方式的示意性框图；
图2是根据一个实施例说明道路的示意性俯视图；
图3是根据一个实施方式说明定位部件的示例部件的示意性框图；以及
图4是根据一个实施方式说明用于感知和定位道路车辆的方法的示意性流程图。
具体实施方式
在例如雪覆盖道路没有建筑物或其它地标的驾驶条件下，由于环境的低视觉对比度和高反射率，摄像机和光探测和测距(激光雷达，LIDAR)系统存在困难。天气条件，包括浓雾和下雨，会严重限制摄像机和LIDAR数据采集。此外，地面上的大量的水的反射性对于LIDAR和视觉系统而言是有挑战性的。在这些情况下，申请人已经认识到的是，可用的最可靠的数据包括来自无线电探测和测距(雷达)、例如全球定位系统(GPS)的定位系统、例如高清晰度(HD)地图的数字地图、驾驶历史和车辆与车辆(V2V)和车辆与基础设施(V2X)通信的数据。
即使驾驶员辅助功能或自主驾驶解决方案利用传感器(例如LIDAR)、摄像机和车辆存储器中的地图的各种组合，由于环境条件或损坏，这些功能或解决方案可能无法提供有用信息。雷达将经常能够提供有用信息，即使在这些条件下。因而，本文的一些实施例将任何可用的雷达数据与车辆能够获得的关于其环境的尽可能多的其它信息——不仅包括HD地图，而且还包括例如驾驶历史和V2X通信——结合。
本发明讨论用于将来自车辆上的雷达传感器的数据与来自例如GPS、HD地图和驾驶历史信息的其他信息来源的数据整合以更完全且更准确地定位道路上的车辆并且感知环境的相关部分——例如障碍物——的系统、方法和装置。来自车辆与车辆或车辆与基础设施(V2X)通信的信息也可以被这些感知和定位算法考虑。一些实施例包括执行自主导航和主动安全性或驾驶员辅助功能使用的感知和定位。在一个实施例中，来自先前的驾驶的信息被存储在车辆的存储器中，包括路线的几何形状和来自沿着同一路径的先前的行程的行为特征。在一个实施例中，车辆的存储器中的HD地图详细描述关于道路、车道标记、交通标志的位置或其他位置就GPS坐标而言的信息。在一个实施例中，其他车辆和道路基础设施无线共享来自它们自己的传感器的信息以补充车辆的车载感知。在一个实施例中，来自车辆的车载GPS的信息与来自它的雷达传感器的读数以及经由V2V或V2X通信获得的任何信息结合被用于确定HD地图上车辆的位置(定位车辆)和相关的任何驾驶历史数据。在一个实施例中，车辆可以基于所确定的位置自主导航或操作，只要对其周围环境的其感知的足够的置信度可以被达到。使用雷达系统来为车辆提供感知信息的潜在优点是，有用数据可以在甚至非常不利的天气条件下获得。
在下面的公开内容中，参考附图，附图形成公开的一部分并且在附图中通过例证示出可以实践本发明的特定实施方式。应当理解的是，在不脱离本发明的范围的前提下，可以利用其他实施方式并且可以进行结构变化。说明书中引用“一个实施例”、“一实施例”，“一个示例实施例”等表明所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但每一个实施例可能未必包括特定特征、结构或特性。另外，一些短语未必是指同一实施例。此外，当特定特征、结构、或特性关于一个实施例进行描述时，可以主张的是，关于无论是否明确描述的其他实施例，影响这样的特征、结构或特性在本领域技术人员的知识的范围之内。
本文所公开的系统、装置和方法的实施方式可以包含或利用专用或通用计算机，专用或通用计算机包括计算机硬件，诸如，例如，一个或多个处理器和系统存储器，如下面更详细讨论的。在本发明的范围内的实施方式还可以包括用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理和其他计算机可读介质。这样的计算机可读介质可以是可以由通用或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，举例来说，而非限制，本发明的实施方式可以包含至少两种明显不同种类的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。
计算机存储介质(装置)包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除只读存储器(EEPROM)、只读光盘存储器(CD-ROM)、固态驱动器(“SSD”)(例如，基于RAM)、闪速存储器、相变存储器(“PCM”)、其他类型的存储器、其它光盘存储器、磁盘存储器或其它磁性存储设备、或者可以被用于存储以计算机可执行指令或数据结构的形式的所需的程序代码手段并且可以由通用或专用计算机访问的任何其它介质。
本文所公开的装置、系统和方法的实施方式可以在计算机网络上进行通信。“网络”被定义为允许电子数据在计算机系统和/或模块和/或其他电子设备之间传输的一个或多个数据链路。当信息通过网络或另一通信连接(硬线连接、无线、或硬线连接或无线的组合)被传送或提供至计算机时，计算机适当地将该连接视为传输介质。传输介质可以包括可以被用于承载以计算机可执行指令或数据结构的形式的所需的程序代码手段并且可以由通用或专用计算机来访问的网络和/或数据链路。上述组合也应该被包括在计算机可读介质的范围之内。
计算机可执行指令包含例如指令和数据，当在处理器执行时，该指令和数据使通用计算机、专用计算机、或专用处理设备来执行某些功能或功能组。计算机可执行指令可以是例如二进制、例如汇编语言的中间格式指令、或甚至源代码。虽然本发明主题已经以针对结构特征和/或方法论动作的语言进行了描述，但是应当理解的是，在所附权利要求中定义的发明主题不一定局限于所描述的特征或以上所述的动作。相反，所描述的特征和动作被公开作为实施权利要求的示例形式。
本领域技术人员将领会的是，本发明可以在网络计算环境中通过许多类型的计算机系统配置来实践，包括个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费者电子产品、网络个人电脑(PC)、小型计算机、大型计算机、移动电话、个人数字助理(PDA)、平板电脑、寻呼机、路由器、交换机、各种存储设备和诸如此类。本发明也可以在本地和远程计算机系统都执行任务的分布式系统环境中实践，本地和远程计算机系统通过网络链接(或者通过硬线数据链路、无线数据链路或者通过硬线和无线数据链路的组合)。在分布式系统环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备中。
此外，在适当情况下，本文所描述的功能可以在下列一种或多种中执行：硬件、软件、固件、数字部件、或模拟部件。例如，一个或多个专用集成电路(ASIC)可以被编程为执行本文所描述的系统和程序中的一个或多个。在整个以下说明书和权利要求书中，某些术语被用来指代特定的系统部件。本领域技术人员将领会的是，部件可以通过不同的名称来称呼。本文不旨在区分名称不同但作用相同的部件。
现在参照附图，图1说明了车辆100，车辆100包括自动驾驶/辅助系统102。自动驾驶/辅助系统102可以被用于自动操作车辆100或控制车辆100的操作。例如，自动驾驶/辅助系统102可以控制车辆100的制动、转向、加速、灯、警报、驾驶员通知、无线电或任何其他辅助系统中的一个或多个。自动驾驶/辅助系统102可以包括含有例如电动马达的致动器的多个系统和设备以控制制动、转向或诸如此类。自动驾驶/辅助系统102包括定位部件104，定位部件104被用于基于在那时可用的任何数据或传感器来确定车辆100的位置。车辆100还包括一个或多个雷达系统106、一个或多个LIDAR系统108、一个或多个摄像机系统110、GPS112、数据存储器114和收发器116。可以领会的是，图1的实施例仅通过举例的方式给出。在不脱离本发明的范围的前提下，其他实施例可以包括更少或附加的部件。此外，示出的部件可以被组合或包括在其它部件内，而非限制。例如，定位部件104可以与自动驾驶/辅助系统102分开并且数据存储器114可以被包括作为自动驾驶/辅助系统102的一部分和/或定位系统104的一部分。
雷达系统106可以包括本领域中公知的任何雷达系统。雷达系统操作和性能总体上很好理解。一般情况下，雷达系统106通过发送无线电信号和探测对象的反射来操作。在地面应用中，雷达可以被用于探测物理对象，例如其他车辆、风景(例如树、悬崖、岩石、山或诸如此类)、道路边缘、标志、建筑物或其他对象。雷达系统106可以利用反射的无线电波来确定关于物理对象或材料的大小、形状、距离、表面纹理、或其他信息。例如，雷达系统106可以扫描区域以获得特定范围和雷达系统106的视角内的数据或对象。在一个实施例中，雷达系统106被配置为生成来自车辆附近的区域——例如车辆100附近或周围的一个或多个区域——的感知信息。例如，雷达系统106可以获取关于紧邻或靠近车辆100的地面或垂直区域的区域的数据。雷达系统106可以包括许多广泛市售的雷达系统之一。在一个实施例中，雷达系统106可以将包括二维或三维地图或模型的感知数据提供到自动驾驶/辅助系统102，以供参考或处理。鉴于本发明，本领域技术人员将领会的是，市售的一些雷达系统106可以在一些最严峻和不利的天气条件下在感知数据的质量或准确性很少或没有降低的情况下操作。例如，湿的表面、雪和雾对雷达系统106准确定位和探测对象的范围的能力影响非常小。
LIDAR系统108可以包括本领域中公知的任何LIDAR系统。LIDAR系统的操作原理和性能总体上很好理解。一般情况下，LIDAR系统108通过发射可见波长或红外波长激光并探测从对象反射的光来操作。在地面应用中，激光可以被用于探测物理对象，例如其他车辆、风景(例如树、悬崖、岩石、山丘、或诸如此类)、道路边缘、标志、建筑物或其他对象。LIDAR系统108可以利用反射的激光来确定关于物理对象或材料的大小、形状、距离、表面纹理、或其他信息。例如，LIDAR系统108可以扫描区域以获得特定范围和LIDAR系统108的视角内的数据或对象。例如，LIDAR系统108可以获取关于紧邻或靠近车辆100的地面或垂直区域的区域的数据。LIDAR系统108可以包括许多广泛市售的LIDAR系统之一。在一个实施例中，LIDAR系统108可以提供包括探测到的对象或表面的二维或三维模型或地图的感知数据。
尽管LIDAR可以被用于获取关于周围对象和表面的高度精确和高度详细的信息，但是由LIDAR系统108获取的数据的质量在潮湿的情况下可能显著降低。例如，许多路面当干燥时将反射很大一部分激光返回朝向LIDAR系统108。然而，如果表面变湿，激光可以被反射，但可以继续行进远离LIDAR系统108。因此，在大雨或泥浆的情况下，LIDAR数据可能显著降低，并且使在足够确定的情况下准确地确定道路、车辆、或其他车辆的位置变得非常困难或不可能。LIDAR系统数据在大雨或雪的情况下也可能显著降低，因为激光可以被雪花或雨滴反射。因此，返回的数据可能具有可能使关注的对象——例如车辆、树、路缘、道路、人或诸如此类——模糊不清的很大量的“噪音”。在这些情况下，雷达可以更优越和可信赖。
摄像机系统110可以包括一个或多个摄像机，例如可见光波长摄像机或红外摄像机。摄像机系统110可以提供视频馈送或周期性图像，视频馈送或周期性图像可以被处理用于对象检测、道路识别和定位、或其他检测或定位。在一个实施例中，摄像机系统110可以包括两个或更多个摄像机，其可以被用于提供两个或更多个摄像机的视野范围内对象的测距(例如，检测距离)。
虽然，摄像机可以提供用于自动驾驶/辅助系统102的非常好且详细的数据，但是数据的质量在黑暗或在包括雾、雨或雪的某些天气相关的条件存在的情况下可能显著降低。这对于自动驾驶/辅助系统102尤为如此，当由包括雾、雨或雪的天气相关的条件引起的任何“噪音”或阻碍会使自动算法很难识别或检测对象或确定距离时，自动驾驶/辅助系统102处理视频或图像馈送以辅助驾驶。
GPS系统112是可以基于卫星或无线电塔信号来提供车辆100的地理位置的定位系统的一个实施例。GPS系统112是公知的并且在本领域中广泛可用的。虽然GPS系统112可以提供非常准确的定位信息，但是GPS系统112总体上提供关于车辆与其他对象之间的距离的很少的信息或不提供关于车辆与其他对象之间的距离的信息。相反，它们仅提供位置，位置然后可以与其它数据——例如地图——比较以确定与其他对象、道路、或关注的位置的距离。虽然GPS系统112可能由于不利的天气条件而经历性能降低，但是在摄像机数据或LIDAR数据不可用或低于所需质量的某些情况下，仍可能获得高质量和准确性的GPS数据。
数据存储器114存储地图数据、驾驶历史和其他数据，其他数据可以包括用于自动驾驶/辅助系统102的其他导航数据、设置或操作指令。地图数据可以包括道路的位置数据，例如GPS位置数据。例如，道路的位置数据可以包括特定车道的位置数据，例如车道方向、合并车道、公路或高速公路车道、出口车道或任何其他车道或道路的分支。道路的位置数据也可以包括关于道路的边缘的数据、关于车道类型(例如，通勤车道、超车道)的详细信息、关于车道方向的详细信息或任何其他详细信息。在一个实施例中，地图数据包括关于道路上或道路附近的一个或多个结构或对象的位置数据。例如，地图数据可以包括关于GPS标志位置、桥位置、建筑物或其他结构位置或诸如此类的数据。在一个实施例中，地图数据可以包括精度在几米精度范围内或亚米精度范围内的准确位置数据。地图数据还可以包括用于陆地车辆可以行驶的路径、土路、或其他道路或路径的位置数据。
驾驶历史可以包括车辆100进行的过去的行程的位置数据。例如，驾驶历史可以包括用于进行的先前的行程或路径的GPS位置数据。作为另一个示例，驾驶历史可以包括关于车道线、标志、道路边界线或道路上或道路附近的其他对象或特征的距离或相对位置数据。距离或相对位置数据可以基于GPS数据、雷达数据、LIDAR数据、摄像机数据或在车辆100进行的先前或过去的行程期间收集到的其他传感器数据来确定。该驾驶历史数据可以由自动驾驶/辅助系统102来记录以供在/当传感器数据故障时将来使用。例如，通过保存详细的车道位置、标志位置或其他数据，自动驾驶/辅助系统102可以能够仅基于雷达数据(或雷达和任何其它可用的位置/导航数据的组合)来确定非常准确的位置。在一个实施例中，自动驾驶/辅助系统102被配置为将车辆100进行的任何行程或驾驶的驾驶数据记录到数据存储器114并且在车辆100进行的任何行程或驾驶期间将驾驶数据记录到数据存储器114。
收发器116被配置为从一个或多个其它数据或信号源接收信号。收发器116可以包括被配置为根据多种通信标准和/或使用多种不同的频率进行通信的一个或多个无线电装置。例如，收发器116可以从其他车辆——例如，车辆118——接收信号。从另一车辆接收信号在此指代车辆与车辆(V2V)通信。在一个实施例中，收发器116也可以被用来将信息传送到其它车辆，例如车辆118，以潜在辅助它们定位车辆100、其它车辆或对象。在V2V通信期间，收发器116可以接收来自其他车辆的有关其位置、其他交通、事故、道路条件或可以辅助车辆100和/或自动驾驶/辅助系统102准确或安全驾驶的任何其他详细信息。
收发器116可以接收来自固定位置处的其他信号源的信号。基础设施收发器120可以被定位在特定地理位置并且可以传送带时间戳的其特定地理位置。因此，自动驾驶/辅助系统102能够基于时间戳来确定距基础设施收发器120的距离，并且然后基于基础设施收发器120的位置来确定其位置。例如，收发器116可以接收来自内置到道路或交通基础设施中的基础设施收发器120的信号。在一个实施例中，道路可以包括沿着可以被车辆100使用的道路放置以获得关于道路或其他地理位置的精确位置的发射器。同样地，磁体或其它位置机构也可以沿着道路放置或被放置在道路中，其可以由收发器116或其他设备来感测。在一个实施例中，收发器116可以从无线电或蜂窝电话塔接收信号。例如，收发器116可以包括能够接收和处理许可的频谱上的位置数据的无线电，即使它不能够传送信息或解码语音或其它类型的数据通信。例如，许多移动网络提供定位服务，其可以被自动驾驶/辅助系统102使用。在一个实施例中，从固定位置处的设备或塔接收或发送位置数据在此指代车辆与基础设施(V2X)通信。在一个实施例中，术语V2X通信也可以包含V2V通信。
在一个实施例中，收发器116可以经由移动网络或蜂窝连接来发送和接收位置数据。例如，随着车辆100沿着道路行驶，收发器116可以接收特定区域的更新的位置数据。同样地，收发器116可以接收已沿着道路在该位置行驶的车辆100或其他车辆的历史驾驶数据。例如，收发器116可以接收表明可以使用雷达系统106可探测到的标志或对象的位置的数据。如果收发器116能够接收来自三个或更多个基础设施收发器120的信号，则自动驾驶/辅助系统102可以能够三角测量其地理位置。
现在参考图2，说明了道路200的示意性俯视图。道路200包括由线标记的多个车道202，车辆100和118在道路200上行驶。道路200的十字路口是交通标志204。靠近道路或在道路上是多个基础设施发射器或收发器120。车辆100能够基于标志204的雷达探测、基础设施发射器或收发器120的收发器探测和由车辆118传送的信号和/或存储在数据存储器114中的任何数据来确定道路上的准确位置。因此，即使恶劣天气影响从摄像机系统110或LIDAR系统108传送的信息的数据质量，自动驾驶/辅助系统102能够基于雷达系统106和任何其它可用的导航相关的数据来准确地确定车辆100的位置。
图3是说明定位部件104的示例部件的框图。在所描绘的实施例中，定位部件104包括处理器302、存储器304、位置部件306、驾驶控制器308、数据质量部件310和V2X部件312。部件302-312仅通过例证的方式给出并且可以不被完全包括在所有实施例中。事实上，一些实施例可以包括部件302-312中的仅一个或两个或更多个的任意组合。
处理器302可以包括用于执行程序代码或指令的任何类型的通用或专用处理器。例如，处理器302可以被用于执行对应于其他部件304-312中的一个或多个的指令。存储器304可以包括存储对应于其它部件306-312的指令的计算机可读介质。例如，存储器304可以存储作为计算机程序的部件的其他部件306-312。存储器304可以对应于图1的数据存储器114。在一个实施例中，存储器304被配置为存储数据，例如地图数据、程序代码、驾驶历史或其他数据。地图数据可以包括一个或多个道路或驾驶路径的地图。在一个实施例中，地图包括关于对象或结构相对于道路或驾驶路径的位置的信息。
位置部件306被配置为基于雷达感知信息和如果有的话其他导航相关的数据来确定地图上相应的车辆(例如图1的车辆100)的位置。在一个实施例中，位置部件接收来自雷达系统106的车辆100附近的区域中地面表面和对象中的一个或多个的感知信息。在一个实施例中，其他导航相关的数据包含由定位系统确定的位置信息。在一个实施例中，位置部件306基于雷达感知信息和来自卫星定位系统的数据来确定车辆100的位置。在一个实施例中，位置部件306基于来自卫星定位系统的信息并基于由来自雷达系统106的感知信息检测到的对象或结构的位置来确定车辆100的位置，其中对象或结构在地图中进行识别。例如，地图可以表明对象或结构的位置并且位置部件306可以确定距对象或结构的距离相交于GPS数据的误差区域内的位置。
在一个实施例中，其他导航相关的数据包括基于V2V通信和/或V2X通信确定的位置信息。例如，位置部件306可以接收来自基础设施系统(例如来自基础设施收发器120)或另一车辆(例如车辆118)的位置或感知信息，并且基于来自基础设施系统或其他车辆的位置或感知信息来确定车辆100的位置。在一个实施例中，其他导航相关的数据包括来自车辆100进行的一个或多个先前的行程的行程数据。在一个实施例中，位置部件306可以基于雷达数据和LIDAR数据、摄像机图像数据、V2V数据、V2X数据、地图数据或本文中所讨论的任何其他数据的任意组合来确定车辆100或另一对象的位置。
在一个实施例中，位置部件306接收来自雷达系统106、LIDAR系统108、摄像机系统110、GPS 112或来自基础设施系统(例如来自基础设施收发器120)、或另一车辆(例如车辆118)、或来自其他传感器的感知信息。在类似于用于定位的LIDAR点云的利用的定位方法中，通过利用雷达探测，雷达数据和来自各种传感器的数据可以被组合和/或处理以确定车辆100的当前位置，雷达探测可以是高密度或其它雷达探测。实时雷达探测可以与地图和车辆100的存储器中可用的其他数据进行比较以确定车辆100的当前位置。在一个实施例中，雷达数据和来自各种传感器的数据可以被组合和/或处理以通过追踪随时间变化的雷达探测和将这些探测与随时间变化的GPS数据进行比较来确定车辆100的当前位置，使得GPS漂移可以在驾驶期间被校正。
驾驶控制器部件308是基于地图和所确定的位置来控制车辆100的驾驶。在一个实施例中，驾驶控制器部件308可以确定由车辆100执行的驾驶操作并且提供控制信号到一个或多个致动器或系统来控制车辆100的转向、制动或者任何其他系统。在一个实施例中，驾驶控制器部件308可以通过使车辆100基于所确定的地图上位置来执行驾驶操作从而控制车辆100的驾驶。在一个实施例中，驾驶控制器部件308可以通过提供车辆100的位置至车辆100的自主驾驶系统——例如自动驾驶/辅助系统102——来控制车辆100的驾驶，自主驾驶系统然后可以基于位置来执行驾驶操作或驾驶。
数据质量部件310被配置为确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏。例如，数据质量部件310可以确定LIDAR系统108、摄像机系统110、或其它传感器或数据输入不提供有用数据。例如，数据质量部件310可以确定传感器被损坏或可以确定数据质量已跌至低于阈值。在一个实施例中，数据质量部件310可以基于数据中的噪声量或基于低光或低激光反射来确定LIDAR数据或摄像机数据不可用。在一个实施例中，数据质量部件310可以基于来自一个或多个传感器的明确地表明传感器不工作的信号来确定一个或多个传感器没有操作。在一个实施例中，数据质量部件310被配置为基于一个或多个当前天气条件来确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏并且确定一个或多个传感器单元不提供任何数据。在一个实施例中，数据质量部件310可以经由移动网络或因特网连接来接收天气条件对摄像机或LIDAR数据不利的数据。
V2X部件312被配置为接收V2V或V2X通信。在一个实施例中，V2X部件312将V2V或V2X通信提供至位置部件306或存储器304。例如，位置部件306可以基于V2V和/或V2X通信来确定车辆的位置。
现在参考图4，说明了用于感知和定位道路车辆或用于车辆的自动驾驶或自动辅助系统的方法400的示意性流程图。方法400可以通过自动驾驶/辅助系统或定位部件——例如图1的自动驾驶/辅助系统102或图3的定位部件104——来执行。
方法400通过在410将车辆——例如车辆100——可以行驶的道路或驾驶路径的地图存储在存储器304中而开始。应当领会的是，在412，存储器304还可以存储来自车辆行驶的先前的路线和行程的信息。在420，定位部件104接收来自雷达系统的车辆附近的区域中的地面和对象中的一个或多个的感知信息。在430，定位部件104还可以接收来自卫星定位系统的位置信息。在432，定位部件104还可以接收来自基础设施系统或另一车辆的位置或感知信息。在434，数据质量部件310确定一个或多个摄像机和LIDAR系统不提供有用数据或被损坏。在436，位置部件306确定由来自雷达系统的感知信息探测到的对象或结构的位置，其中对象或结构在地图中识别。在438，位置部件306基于雷达感知信息和卫星定位系统来确定车辆的位置。在440，驾驶控制器部件308基于所确定的地图上的位置来执行或使车辆执行驾驶操作。
示例
下面的示例涉及另外的实施例。
示例1是车辆驾驶系统，该车辆驾驶系统包括：用于存储道路的地图的存储介质；被配置为生成来自车辆附近的区域的感知信息的雷达系统；被配置为基于雷达感知信息和其他导航相关的数据来确定地图上车辆的位置的位置部件；以及被配置为基于地图和所确定的位置来控制车辆的驾驶的驾驶控制器。
在示例2中，示例1的车辆驾驶系统进一步包括一个或多个附加传感器单元和被配置为确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏的数据质量部件。位置部件被配置为响应于确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏而基于雷达感知信息来确定车辆的位置。
在示例3中，示例2的数据质量部件被配置为基于下列中的一个或多个确定一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏：当前天气条件或确定一个或多个传感器单元不提供任何数据。
在示例4中，示例2-3中的任一个中的一个或多个附加传感器单元包括摄像机和LIDAR系统中的一个或多个，其中数据质量部件被配置为确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
在示例5中，示例1-4中的任一个中的其他导航相关的数据包括下列中的一个或多个：由定位系统确定的位置信息、基于车辆与车辆通信而确定的位置信息、基于车辆与基础设施通信而确定的位置信息、以及来自由车辆进行的一个或多个先前的行程的行程数据。
示例6是一种感知和定位道路车辆的方法。该方法包括：存储道路或驾驶路径的地图；从雷达系统接收车辆附近的区域中的地面和对象中的一个或多个的感知信息；接收来自卫星定位系统的位置信息；基于雷达感知信息和卫星定位系统来确定地图上车辆的位置；以及基于所确定的地图上的位置来执行驾驶操作。
在示例7中，示例6的方法进一步包括存储来自车辆行驶的先前的路线和行程的信息并且其中确定位置进一步包含基于来自车辆行驶的先前的路线和行程的信息来确定位置。
在示例8中，示例6-7中的任一个中确定地图上车辆的位置包括基于来自卫星定位系统的信息和基于由来自雷达系统的感知信息探测到的对象或结构的位置来确定，其中对象或结构在地图中识别。
在示例9中，示例6-8中的任一个中存储地图包括：存储包含关于对象或结构相对于道路或驾驶路径的位置的信息的地图。
在示例10中，示例6-9中的任一个的方法进一步包括接收来自基础设施系统或另一车辆的位置或感知信息，其中确定位置进一步包括基于来自基础设施系统或另一车辆的位置或感知信息来确定。
示例11是示例6-10的任一个的方法，其中：道路车辆进一步包含摄像机和LIDAR系统中的一个或多个；该方法进一步包含确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏；并且基于来自雷达系统的感知信息确定车辆的位置是响应于确定摄像机或LIDAR系统不提供有用数据或被损坏来执行的。
示例12是存储指令的计算机可读存储介质，当指令由处理器执行时，该指令使处理器：从存储器获得地图数据，地图数据对应于道路的地图；从一个或多个源获得导航相关的数据；获得车辆附近的区域的雷达系统数据；处理雷达系统数据和导航相关的数据以定位车辆相对于道路的位置；并且提供车辆的位置至车辆的自主驾驶系统。
在示例13中，示例12中的导航相关的数据包括下列的一个或多个：来自卫星定位系统的卫星定位数据；经由车辆与车辆通信接收到的信息；经由车辆与基础设施通信接收到的信息；以及来自由车辆行驶的先前的路线和行程的信息。
在示例14中，示例12-13中的任一个中的地图数据包括关于对象或结构相对于道路的位置的信息。
在示例15中，示例12-14中的任一个中的雷达系统数据包括关于对象或结构相对于车辆的位置的信息，并且其中处理雷达系统数据来定位位置包含基于根据地图对象或结构的位置来确定位置。
在示例16中，示例12-15的任一个中的车辆包括摄像机和LIDAR系统中的一个或多个，并且其中指令进一步使处理器来确定摄像机和LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
在示例17中，示例12-16中的任一个的指令使处理器响应于确定摄像机或LIDAR系统不提供可用数据或被损坏而处理雷达系统数据和导航相关的数据来定位位置。
应当指出的是，以上所讨论的传感器实施例可以包含计算机硬件、软件、固件或其任何组合以执行其功能的至少一部分。例如，传感器可以包括被配置为在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可以包括由计算机代码控制的硬件逻辑/电子电路。本文提供这些示例设备是为了说明的目的，并不旨在进行限制。本发明的实施例可以在其他类型的设备中实现，如相关领域技术人员将已知的。
本发明的实施例涉及包含存储在任何计算机可用介质上的这样的逻辑(例如，以软件的形式)的计算机程序产品。这样的软件，当在一个或多个数据处理设备中执行时，使设备如本文所描述的那样操作。
虽然以上已经描述了本发明的各种实施例，但是应该理解的是，它们已仅通过举例的方式呈现，而非限制。对相关领域的技术人员来说将显而易见的是，形式和细节的各种改变可以在不脱离本发明的精神和范围的前提下进行。因此，本发明的广度和范围不应该被上述示例性实施例中的任一个限制，而是应该仅根据下面的权利要求书及其等同物来限定。为了说明和描述的目的，前面的描述已被呈现。它不旨在是穷尽或将本发明限制为所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。此外，应该指出的是，上述替代实施方式中的任一个或全部可以以任意所需的组合使用以形成本发明的附加混合实施方式。
此外，虽然本发明的特定实施方式已被描述和说明，但是本发明不被限于所描述和所说明的特定的形式或部件的布置。本发明的范围由所附的权利要求、本申请中和不同申请中所提交的任何未来的权利要求及其等同物来限定。

Claims (20)

1.一种车辆驾驶系统，包含：
存储介质，所述存储介质存储道路的地图；
雷达系统，所述雷达系统被配置为生成来自车辆附近的区域的雷达感知信息；
位置部件，所述位置部件被配置为基于所述雷达感知信息和其他导航相关的数据来确定所述地图上所述车辆的位置；以及
驾驶控制器，所述驾驶控制器被配置为基于所述地图和所述所确定的位置来控制所述车辆的驾驶。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶系统，其中所述车辆驾驶系统是自主的并且进一步包含一个或多个附加传感器单元和被配置为确定所述一个或多个传感器单元不提供有用数据或者被损坏的数据质量部件，其中所述位置部件被配置为响应于确定所述一个或多个传感器单元不提供有用数据或被损坏而基于所述雷达感知信息来确定所述车辆的所述位置。
3.根据权利要求2所述的车辆驾驶系统，其中所述数据质量部件被配置为基于下列中的一个或多个来确定所述一个或多个传感器单元不提供有用数据或被破坏：
当前天气条件；以及
确定所述一个或多个传感器单元不提供任何数据。
4.根据权利要求2所述的车辆驾驶系统，其中所述一个或多个附加传感器单元包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个，其中所述数据质量部件被配置为确定所述摄像机和所述LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
5.根据权利要求1所述的车辆驾驶系统，其中所述其他导航相关的数据包含由定位系统所确定的位置信息。
6.根据权利要求1所述的车辆驾驶系统，其中所述其他导航相关的数据包含基于车辆与车辆通信所确定的位置信息。
7.根据权利要求1所述的车辆驾驶系统，其中所述其他导航相关的数据包含基于车辆与基础设施通信所确定的位置信息。
8.根据权利要求1所述的车辆驾驶系统，其中所述其他导航相关的数据包含来自所述车辆进行的一个或多个先前的行程的行程数据。
9.一种感知和定位道路车辆的方法，包含：
存储道路或驾驶路径的地图；
从雷达系统接收所述车辆附近的区域中的地面和对象中的一个或多个的感知信息；
接收来自卫星定位系统的位置信息；
基于所述雷达感知信息和所述位置信息来确定所述地图上所述车辆的位置；以及
基于所述地图上所述所确定的位置来执行驾驶操作。
10.根据权利要求9所述的方法，进一步包含存储来自所述车辆行驶的先前的路线和行程的信息并且其中确定所述位置进一步包含基于来自所述车辆行驶的先前的路线和行程的所述信息来确定所述位置。
11.根据权利要求9所述的方法，其中确定所述地图上所述车辆的所述位置是进一步基于来自所述卫星定位系统的所述信息和基于由来自所述雷达系统的所述感知信息探测到的对象或结构的位置，其中所述对象或所述结构在所述地图中进行识别。
12.根据权利要求11所述的方法，其中存储所述地图包含：存储包含关于所述对象或所述结构相对于所述道路或所述驾驶路径的位置的信息的地图。
13.根据权利要求9所述的方法，进一步包含接收来自基础设施系统或其他车辆的位置或感知信息，其中确定所述位置进一步包含基于来自所述基础设施系统或所述其他车辆的所述位置或所述感知信息来确定。
14.根据权利要求9所述的方法，其中：
所述道路车辆进一步包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个；
所述方法进一步包含确定所述摄像机和所述LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏；以及
基于来自所述雷达系统的所述感知信息来确定所述车辆的所述位置是响应于确定所述摄像机或所述LIDAR系统不提供有用数据或被损坏来执行的。
15.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储指令，所述指令当由处理器执行时使所述处理器：
从存储器获得地图数据，所述地图数据对应于道路的地图；
从一个或多个源获得导航相关的数据；
获得车辆附近的区域的雷达系统数据；
处理所述雷达系统数据和所述导航相关的数据来定位所述车辆相对于所述道路的位置；以及
将所述车辆的所述位置提供至所述车辆的自主驾驶系统。
16.根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中所述导航相关的数据包含下列中的一个或多个：
来自卫星定位系统的卫星定位数据；
经由车辆与车辆通信接收到的信息；
经由车辆与基础设施通信接收到的信息；以及
来自所述车辆行驶的先前的路线和行程的信息。
17.根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中所述地图数据包含关于对象或结构相对于所述道路的位置的信息。
18.根据权利要求17所述的计算机可读存储介质，其中所述雷达系统数据包含关于所述对象或所述结构相对于所述车辆的位置的信息，并且其中处理所述雷达系统数据来定位所述位置包含基于根据所述地图的所述对象或所述结构的位置来确定所述位置。
19.根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中所述车辆包含摄像机和光探测和测距(LIDAR)系统中的一个或多个并且其中所述指令进一步使所述处理器确定所述摄像机和所述LIDAR系统中的一个或多个不提供有用数据或被损坏。
20.根据权利要求19所述的计算机可读存储介质，其中所述指令使所述处理器响应于确定所述摄像机或所述LIDAR系统不提供有用数据或被损坏来处理所述雷达系统数据和所述导航相关的数据以定位所述位置。
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