CN106560725A - 用于确定目标车辆的偏航速率的自动化车辆雷达系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了用于确定目标车辆的偏航速率的自动化车辆雷达系统。适用于自动化车辆的雷达系统(10)包括雷达传感器(14)和控制器(20)。雷达传感器(14)安装在主车辆(28)上。雷达传感器(14)用于检测被散射点(18)反射的雷达信号(16)。控制器(20)与雷达传感器(14)通信。控制器(20)配置为确定在当前时间的散射点(18)的每一个的当前距离变化率(32)、当前方位角(34)以及可选择地当前距离(50)。控制器(20)还配置为回想在先前时间的散射点(18)的每一个的先前距离变化率(36)、先前方位角(38)以及可选择地先前距离(52)。控制器(20)还配置为计算在当前时间的目标车辆(12)的偏航速率(30)。
Description
发明技术领域
本公开总地涉及适用于自动化车辆的雷达系统,且更具体地涉及基于当前的和在先的雷达信号计算目标车辆的偏航速率的系统。
发明背景
当自动化的或自主的主车辆的前面是在主车辆前方行驶的目标车辆时,对目标车辆的偏航速率的知晓对于控制主车辆的操作(例如,驾驶、制动、引擎)的系统是有利的。对目标车辆的偏航速率的知晓能够用于,例如,临时允许更近的跟随距离,因为目标车辆正在转向驶出主车辆的行驶路径。
发明概述
偏航速度和对地(OTG)速度的准确估算对于许多驾驶辅助系统是重要的。本文中所描述的是配置为基于原始雷达监测(即,距离、距离变化率和方位角)实时地估算延伸的目标(主要用于车辆追踪)的偏航速率和OTG速度的雷达系统。如本文中所使用的,术语“延伸的目标”用于指代呈现多个、空间分离的散射点的目标,因此术语“延伸的目标”应理解为意思是该目标具有一些物理尺寸。各种散射点不是必须各自从一个雷达扫描被追踪至下一个,所以散射点的数量可以是不同的量且/或每个散射点在相继的雷达扫描中在延伸的目标上具有不同的位置。尽管呈现的描述通常涉及系统配置,其中主车辆配备有在主车辆上的单独的雷达传感器用于在雷达传感器的视野(FOV)中追踪目标,可以构想的是,本文中所呈现的教导适用于配备有多个雷达传感器的雷达系统。此外,尽管推测目标车辆是OTG车辆因此不存在显著的z轴运动,可以构想的是,本文中所呈现的教导可以被应用于诸如飞行器的三维应用。
根据一个实施例,提供一种适用于自动化车辆的雷达系统。该系统包括雷达传感器和控制器。雷达传感器安装在主车辆上。雷达传感器用于检测被位于接近主车辆的目标车辆的散射点反射的雷达信号。控制器与雷达传感器通信。控制器配置为确定在当前时间的散射点的每一个的当前距离变化率和当前方位角。控制器还配置为回想在先前时间的散射点的每一个的先前距离变化率和先前方位角。控制器还配置为基于散射点的每一个的当前距离变化率、当前方位角、先前距离变化率和先前方位角来计算在当前时间的目标车辆的偏航速率。
在另一个实施例中,提供了一种适用于自动化车辆的雷达系统。该系统包括雷达传感器和控制器。雷达传感器安装在主车辆上。雷达传感器用于检测被位于接近主车辆的目标车辆的散射点反射的雷达信号。控制器与雷达传感器通信。控制器配置为确定在当前时间的散射点的每一个的当前距离、当前距离变化率和当前方位角。控制器还配置为回想在先前时间的散射点的每一个的先前距离、先前距离变化率和先前方位角。控制器还配置为基于散射点的每一个的当前距离、当前距离变化率、当前方位角、先前距离、先前距离变化率和先前方位角计算在当前时间的目标车辆的偏航速率。
在阅读优选实施例的下列详细描述后,进一步的特征和优势将更清楚地呈现,该优选实施例仅作为非限制性的示例且参照附图而给出。
附图说明
现在将参照附图借助示例来描述本发明,在附图中:
图1是根据一个实施例的适用于自动化车辆的雷达系统的图;以及
图2是根据一个实施例的由图1的系统经历的交通场景。
具体实施方式
图1示出了雷达系统10的非限制性的示例,下文中的系统10,其适用于操作自动化车辆,例如主车辆28。尽管本文中呈现的系统10的描述通常涉及完全自动化(即自主的)车辆,可以构想的是,本文中所呈现的教导适用于部分自动化车辆,部分自动化车辆可瞬间地接管对主车辆28的控制或瞬间地辅助操作者(未示出)手动地驾驶主车辆28以例如避免另一车辆如目标车辆12行驶或位于接近主车辆28(例如,在主车辆前方)。
系统10,或更具体地,主车辆28,配备有安装在主车辆28上的雷达传感器14。雷达传感器14用于检测被目标车辆12的散射点18反射的雷达信号16。如本文中所使用的,散射点可总地表征为在目标车辆12上的特征,该特征反射足够的雷达信号能量以区别于被雷达传感器14检测到的散射点18的其他实例。例如,散射点可以是车牌、尾灯外壳、侧视镜组件、车轮、目标车辆12的框架的实质部分,如将被本领域技术人员认识到的。即,雷达传感器14可检测来自目标车辆12上的不同位置的散射点18的多个实例。当来自单一物体(例如目标车辆12)的多个散射点被检测到时,这样的物体有时被称为“延伸的目标”。
系统10还包括与雷达传感器14通信的控制器20。控制器20可包括例如微处理器的处理器22,或例如包括用于处理来自雷达传感器14的数据26的专用集成电路(ASIC)的模拟和/或数字控制电路的其它控制电路,如对本领域技术人员而言应当是显而易见的。控制器20可包括存储器24,包括非易失性存储器,例如用于存储一个或多个例程、阈值和捕获到的数据的电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。该一个或多个例程可以由处理器22执行以实现用于基于雷达信号16确定例如目标车辆12的偏航速率30的步骤,如下文中将被更详细描述的那样。
控制器20通常配置为执行确定目标车辆12的移动特征的过程,例如相对于地面的目标车辆12的偏航速率30,目标车辆12在该地面上行驶。该过程可概述在三个总的步骤中,包括:一个步骤使用处理器22以确定在当前时间(k)被雷达传感器14检测到的散射点18的每一个的当前距离变化率32和当前方位角34;一个步骤以从存储器24回想在先前时间(k-1)的散射点18的每一个的先前距离变化率36和先前方位角38;以及一个步骤使用处理器22以基于散射点18的每一个的当前距离变化率32、当前方位角34、先前距离变化率36和先前方位角38计算在当前时间(k)的目标车辆12的偏航速率30。该过程的非限制性示例的细节将在之后被描述。
图2示出了交通场景40的一个非限制性示例,其中用于系统10的坐标参照系参考主车辆28,主车辆28可以是车辆坐标系统,下文中的VCS 42。VCS 42相对于主车辆28固定,伴随VCS 42的原点44位于主车辆28的前保险杠的中央。在该示例中,VCS42的x轴46平行于主车辆28的纵轴(向前对于增加的“x”值),且y轴48正交于x轴46,即平行于主车辆28的横轴(向右对于增加的y值)。
现在将从对变量的定义开始描述由系统10执行的过程的非限制性的示例的细节,或者更具体地由控制器20或处理器22执行的过程。
1.k:对于雷达信号或雷达反射的被采样的实例的采样时间指数(即当前时间)。
2.T:雷达传感器的采样区间。
3.Vh(k)=[uh(k),vh(k)]:在时间k处的主车辆上的VCS的原点的OTG速度向量,其中“h”指示“主车辆”,uh和vh是Vh的速度分量,分别平行于VCS的x轴和y轴。假设主车辆一直移动,即Vh(k)不等于[0,0]。
4.B(k):在时间k处的主车辆的偏航速率。
5.Xs;Ys:相对于VCS的雷达传感器的x和y坐标。由于雷达传感器固定在主车辆上,Xs和Ys的值在时间k上为不变的。
6.Vs(k)=[us(k),vs(k)]:雷达传感器的OTG速度向量,其中“s”是用于“传感器”的指示符。
7.Xt(k);Yt(k):在时间k处且相对于VCS测得的在目标车辆上的参考点的x和y坐标。“t”指示“目标车辆”。
8.Vt(k)=[ut(k),vt(k)]:目标车辆的参考点的OTG速度向量。ut和vt是Vt的速度分量,且分别平行于VCS的x轴和y轴。
9.W(k):在时间k处的目标车辆的偏航速率。
10.m(k):在时间k处被雷达传感器检测到的散射点的数量。
11.Dp(i,k):由雷达传感器测量的在时间k处到第i个散射点的距离。“p”指示“散射点”。
12.Rp(i,k):由雷达传感器测量的在时间k处的第i个散射点的距离变化率。
13.Ap(i,k):由雷达传感器测量的在时间k处的到第i个散射点的方位角。
14.Xp(i,k);Yp(i,k):从Dp(i,k)和Ap(i,k)计算出的在时间k处的第i个散射点的x和y坐标。
15.Vc(k)=[uc(k),vc(k)]:如果主车辆跟着目标车辆同心地转向(即,它们具有相同的旋转中心点)且具有与目标车辆相同的偏航速率,雷达传感器的OTG速度向量。
在一个实施例中,控制器配置为基于距离变化率(Rp)和方位角(Ap)确定或计算偏航速率30(W),以及主车辆和传感器的速度和主车辆偏航速率。即,控制器20可只使用当前距离变化率32、当前方位角34、先前距离变化率36和先前方位角38的值以递归地确定在每个时间k处的目标车辆12的偏航速率30(W)。目标车辆在时间k处的“状态”可被s(k)=[uc(k),vc(k),W(k)]表征,其中W(k)是偏航速率,且uc(k)和vc(k)是两个上文中定义的辅助变量。由于偏航速率W(k)被包括在s(k)内,一旦s(k)被计算出,可以从s(k)确定偏航速率W(k)。
P(k)定义为s(k)的均方差矩阵。其为3乘3正定矩阵。在每个雷达扫描时,即当在每个时间k处的雷达测量被控制器接收时计算或确定s(k)和P(k)。由于雷达信号被用于估算s(k),且雷达测量因为噪声和/或偏差而不是完美的,所以估算的s(k)对于(未知的)实际也有一些(未知的)误差。该P(k)揭示了s(k)中的误差有多大。换言之,P(k)能够直观地理解为用于s(k)的可信度的测量。即,P(k)指示了估算的s(k)有多准确或有多可信。P(k)越大,s(k)越不准确/不可信。用于初始化的P(0)的值可被预确定。P(k)的随后的值(例如P(1)、P(2)…)将被控制器迭代地计算出。由于s(0)通常是一些猜测,相对大的值可建立在P(0)中,且大的P(0)指示对于s(0)的该初始猜测没有多少可信度。之后,在控制器执行的算法的每个循环中,s(k)和P(k)均将基于s(k-1)和P(k-1)被计算出,且预期的是,P(k)的每个随后的值将变得更小且收敛至一些可接受的值。
控制器使用迭代的或递归的技术以确定在时间k中每个实例的偏航速率W(k)。即,随着对分散中心的距离变化率和方位角的新的测量在时间k处被控制器接收,偏航速度W(k)基于新的测量和先前的结果s(k-1)被确定。现在描述确定偏航速率W(k)的步骤的一个非限制性的示例。
步骤1:(初始化)在时间k=0处,在处理任何雷达返回之前,将s(0)和P(0)的值初始化。例如,可将s(0)初始化为[uh(0),vh(0),0]指示目标车辆正行驶在与主车辆相同的速度和方向,例如,直的,因此偏航速率W(0)=0。
步骤2:假设已经从在以下步骤中描述的迭代过程中得到s(k-1)和P(k-1)的值。
步骤3:在时间k处,当对于所有检测到的散射点确定新的雷达测量(即,距离变化率Rp(i;k)和方位角角度Ap(i;k))时,通过方程1-3计算出下列变量:
Δx(k-1)=(mag[Vh(k-1)]/B(k-1))*sin[T*B(k-1)] 方程2,
Δy(k-1)=(mag[Vh(k-1)]/B(k-1))*(1–cos[T*B(k-1)]) 方程3,
其中C(k-1)是坐标旋转矩阵,其指示用于系统的坐标参照系的旋转是主车辆,即由于从时间k-1到时间k在时间间隔期间主车辆的偏航运动引起的车辆坐标系统(VCS)的旋转,以及[Δx(k-1)Δy(k-1)]′,下文中表达为tran[Δx(k-1)Δy(k-1)]以表示矩阵转置,是2x1的列矩阵或向量,其指示由于主车辆的纵向/横向运动从时间k-1到时间k在主车辆的位置中的变化。mag[Vh(k-1)]是Vh(k-1)的大小,即主车辆的速率,其可替代地被║Vh(k-1)║指示。方程2和3可以基于正弦和余弦函数在零点的泰勒级数展开被计算出,从而当B(k-1)接近零时的数值问题可以被避免。
然后,使用来自上述方程的C(k-1)、Δx(k-1)和Δy(k-1)、来自多个散射点的雷达返回的Ap(i,k),而且知道雷达传感器位置Xs和Ys,计算状态动态矩阵F(k-1)。F(k-1)表征状态s(k-1)怎样随着时间发展。即,如果在时间k-1处的状态,即,s(k-1)是已知的,那么不需要任何新的雷达数据,可以使用s(k|k-1)=F(k-1)*s(k-1)作出在时间k的状态的预测,其中“k|k-1”用于指示预测正在被作出。F(k-1)可表达为方程4:
测量矩阵H(k)也为随后的计算定义为方程5:
给定s(k-1)、P(k-1)、F(k-1)和H(k),对s(k)的预测,即对目标车辆的“状态”的预测,本文中表示为s(k│k-1),且可从来自时间k-1的信息作出在时间k处的误差矩阵P(k│k-1),并分别表达为方程6-7:
s(k│k-1)=F(k-1)*s(k-1) 方程6,
P(k│k-1)=(F(k-1)*P(k-1)*tran[F(k-1)])+Q(k) 方程7,
其中Q(k)是3x3正定参数矩阵,经受用于雷达系统的特定配置的调节或校准。而且,预测综合测量h(k│k-1)=H(k)*s(k│k-1)。
步骤4:基于雷达测量(方位角Ap(I,k)和距离变化率Rp(I,k))和在时间k处的雷达传感器14的速度,在方程8中计算下列综合测量:
且基于来自步骤3的H(k)和P(k│k-1)计算方程9和10:
N(k)=(H(k)*P(k│k-1)*tran[H(k)])+R(k) 方程9,以及
G(k)=P(k│k-1)*tran[H(k)]*inv[N(k)] 方程10,
其中“inv”意思是矩阵求逆,且R(k)是依赖于雷达性能的m(k)乘m(k)正定参数矩阵。
基于来自上述方程的h(k)、G(k)和N(k),s(k)被方程11和12更新,
s(k)=s(k│k-1)+(G(k)*(h(k)-h(k│k-1)) 方程11,
P(k)=(((I-G(k)*H(k))*P(k│k-1))*tran[I-G(k)H(k)])+
(G(k)*R(k)*tran[G(k)]) 方程12,
其中I是3乘3单位矩阵。从方程11,基于综合测量h(k)和预测的综合测量h(k|k-1)之间的差计算状态s(k)。这两个综合变量,即,h(k)和h(k|k-1),建立了在目标车辆偏航速率和雷达检测(即,距离变化率和方位角)之间的简单的联系。理想地,这两个变量应该是相等的。因此,它们实际的差提供了关于怎样根据s(k-1)更新s(k)的信息。注意,目标偏航速率和原始雷达检测之间的数学关系不能被明显地确定,更不用说怎样从雷达距离变化率和方位角推断出目标偏航速率。困难在于在推导中需要所有散射点的未知的位置,且需要更大的努力以最终移除来自方程5和8的散射点的所有这些未知位置。否则用算法中的变化的散射点的所有这些未知位置来估算偏航速率可能是困难的。术语“综合测量”因为其是基于原始雷达检测的“被处理的”信息而被使用,从而能够容易地揭示目标偏航速率和原始雷达检测之间的数学关系。
在一个可替代的实施例中,除了先前使用的值(当前距离变化率32、当前方位角34、先前距离变化率36和先前方位角38),控制器20可附加地使用用于当前距离50和先前距离52的值以递归地确定在每个时间k处的目标车辆12的偏航速率30。合并距离(即距离)测量使得过程或算法更强健。在以上描述中,假设了偏航速率是相对地不变的。然而,如果假设为偏航速率不是不变的,例如,如果偏航速率偶尔地跳变,则如下描述地配置控制器以将距离数据包括到计算中提供了比对于以上描述的算法的情况更好的性能。
步骤1:为每个时间k定义目标状态(s(k))如方程13:
s(k)=tran[Xt(k),Yt(k),uc(k),vc(k),W(k)] 方程13,
其中uc(k)和vc(k)如以上定义。注意,因为s(k)现在是5乘1向量,s(k)、P(k)的均方差矩阵(MSE)是5乘5正定矩阵。
步骤2:设定s(0)和P(0)的初始值以启动算法。
步骤3:在时间k-1处,假设已经基于直到时间k-1的距离(距离)、距离变化率和方位角计算出s(k-1)和P(k-1)。
步骤4:当新的雷达测量在时间k处到达。首先,下列函数f(g,k),其中g=[a1,a2,a3,a4,a5]被构造,其为第一输入向量,其中a1、a2、a3、a4和a5在这个向量中是分量,且时间实例k是其第二输入。函数f等于f(g,k)=tran[Tao(g,k),Epi(g,k),a5],其中Tao和Epi在方程14-15中被确定:
方程14,以及
其中在方程1和2中给出C(k)、Δx和Δy。
一旦构造了f(g,k)函数,在方程16中估算该函数的偏导数:
其为状态动态矩阵(与先前部分中的F矩阵相似)。
然后测量矩阵H(k)由方程17计算出:
一旦得到F(k-1)和H(k),与在先前部分描述的预测相似的预测由方程18-20确定:
s(k│k-1)=F(k-1)*s(k-1) 方程18,
P(k│k-1)=(F(k-1)*P(k-1)*tran[F(k-1)])+Q(k) 方程19,以及
h(k│k-1)=H(k)*s(k│k-1) 方程20。
注意,由于状态为5乘1向量,这里Q(k)也变成5乘5调节参数矩阵。
步骤5:基于雷达测量(距离、距离变化率和方位角)和在时间k处的主车辆的速度,方程21-22计算下列变量:
p(k)=min{i}[Dp(i,k)*cos[Ap(i,k)]] 方程21,
q(k)=(sum{1 to m(k)}[Dp(i,k)*sin[Ap(i,k)]])/m(k) 方程22,
其中“min”是“求最小值函数”,因此p(k)指示散射点18的最近的纵向距离(即,沿着VCS的x轴的距离),且“sum”是求和函数,因此q(k)指示散射点18的平均横向距离(即,沿着VCS的y轴的距离),从而p(k)和q(k)是用于目标车辆12的参考点60的位置的综合伪测量。
然后,基于以上结果、雷达测量和雷达传感器14的速度(Vs),在方程23中计算出综合测量:
然后,基于来自步骤4的H(k)和P(k│k-1),计算方程24-25:
N(k)=(H(k)*P(k│k-1)*tran[H(k)])+R(k) 方程24,以及
G(k)=P(k│k-1)*tran[H(k)]*inv[N(k)] 方程25。
相似地,R(k)是依赖于雷达性能的正定参数矩阵。基于来自上述方程的h(k)、G(k)和N(k),s(k)被方程26-27更新。
s(k)=s(k│k-1)+(G(k)*(h(k)-h(k│k-1))) 方程26,
P(k)={((I-G(k)*H(k))*P(k│k-1))*
tran[I-G(k)H(k)]}+(G(k)*R(k)*tran[G(k)])方程27,
其中I在该例子中是5乘5的单位矩阵。
步骤6:参考点60的速度Vt(k)能够被方程28-29计算出:
ut(k)=uc(k)-Yt(k)*W(k) 方程28,
vt(k)=vc(k)+Xt(k)*W(k) 方程29,
因此对于该算法,不仅能够估算出目标车辆12的偏航速率30,而且能够估算出目标速度或行驶向量54和/或速度56。
步骤7,其完成了一个周期且循环回到步骤3以进行下一时间实例k+1。
再次参考图1,对偏航速率30(W)和/或行驶向量54(Vt)的知晓可由控制器用于操作自动化车辆(例如主车辆28)的车辆控制58以更好地为驾驶质量控制主车辆28,因为能够预测目标车辆12的未来位置和/或动作。
因此,提供了适用于自动化车辆的雷达系统(系统10)、用于系统10的控制器20以及用于操作系统10的方法或过程。对目标车辆的偏航速率和速度的准确知晓对于在驾驶员辅助系统和自主车辆系统中的许多活动安全特征是重要的,例如,自动化紧急刹车(AEB)功能和自适应巡航控制(ACC)功能。对目标车辆偏航速率和速度的快速和准确的估算是用于目标车辆路径预测的基础,例如,帮助决定目标车辆是否正在转向驶出主路径或其正在插进主车道。该信息对于AEB和ACC的适当的功能是至关重要的。
尽管已针对其优选实施例对本发明进行了描述,然而本发明不旨在如此受限制,而是仅受所附权利要求书中给出的范围限制。
Claims (3)
1.一种雷达系统(10),适用于自动化车辆,所述系统(10)包括:
雷达传感器(14),安装在主车辆(28)上,所述雷达传感器(14)用于检测被位于接近所述主车辆(28)的目标车辆(12)的散射点(18)反射的雷达信号(16);以及
控制器(20),与所述雷达传感器(14)通信,所述控制器(20)配置为确定在当前时间的所述散射点(18)的每一个的当前距离变化率(32)和当前方位角(34),
回想在先前时间的所述散射点(18)的每一个的先前距离变化率(36)和先前方位角(38),以及
基于所述散射点(18)的每一个的所述当前距离变化率(32)、所述当前方位角(34)、所述先前距离变化率(36)和所述先前方位角(38),计算在所述当前时间的所述目标车辆(12)的偏航速率(30)。
2.如权利要求1所述的系统(10),其特征在于,所述控制器(20)进一步配置为
确定在当前时间的所述散射点(18)的每一个的当前距离(50),
回想在先前时间的所述散射点(18)的每一个的先前距离(52),以及
基于所述散射点(18)的每一个的所述当前距离(50)、所述当前距离变化率(32)、所述当前方位角(34)、所述先前距离(52)、所述先前距离变化率(36)和所述先前方位角(38),计算在所述当前时间的所述目标车辆(12)的偏航速率(30)。
3.一种雷达系统(10),适用于自动化车辆,所述系统(10)包括:
雷达传感器(14),安装在主车辆(28)上,所述雷达传感器(14)用于检测被位于接近所述主车辆(28)的目标车辆(12)的散射点(18)反射的雷达信号(16);以及
控制器(20),与所述雷达传感器(14)通信,所述控制器(20)配置为确定在当前时间的所述散射点(18)的每一个的当前距离(50)、当前距离变化率(32)和当前方位角(34),
回想在先前时间的所述散射点(18)的每一个的先前距离(52)、先前距离变化率(36)和先前方位角(38),以及
基于所述散射点(18)的每一个的所述当前距离(50)、所述当前距离变化率(32)、所述当前方位角(34)、所述先前距离(52)、所述先前距离变化率(36)和所述先前方位角(38),计算在所述当前时间的所述目标车辆(12)的偏航速率(30)。
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