CN107004360B - 车辆雷达方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了用于选择性地分析车辆的雷达系统的雷达信号的方法和系统。接收器被配置为接收车辆的雷达系统的多个雷达信号。接口被配置为从具有不同于雷达系统的模态的车辆的一个或多个传感器获得数据。处理器联接到接收器和接口，并且被配置为基于数据选择性地分析多个雷达信号。

Description

车辆雷达方法和系统
技术领域
本公开总体上涉及车辆，并且更具体地涉及用于车辆的雷达系统的方法和系统。
背景技术
当今的某些车辆利用雷达系统。例如，某些车辆利用雷达系统来检测车辆正在其中行进的道路上的其它车辆、行人或其它物体。例如，除了其它车辆特征之外，可以在例如实现自动制动系统、自适应巡航控制和回避特征时以这种方式使用雷达系统。虽然雷达系统对于这种车辆特征而言通常是有用的，但在某些情形中，现有的雷达系统会具有某些限制。
因此，期望提供用于车辆中的雷达系统性能的技术，例如涉及车辆正在其中行进的道路上的物体的检测和/或跟踪。还期望提供利用这种技术的方法、系统和车辆。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中将显而易见到本发明的其它期望特征和特性。
发明内容
根据示例性实施例，提供一种用于选择性地分析车辆的雷达系统的雷达信号的方法。该方法包括经由车辆的雷达系统接收多个雷达信号，从具有不同于雷达系统的模态（modality）的车辆的一个或多个传感器获得数据，以及基于所述数据不同地选择性地分析所述多个雷达信号。
根据示例性实施例，提供一种雷达控制系统。雷达控制系统包括接收器、接口和处理器。接收器被配置为接收车辆的雷达系统的多个雷达信号。接口被配置为从具有不同于雷达系统的模态的车辆的一个或多个传感器获得数据。处理器联接到接收器和接口，并且被配置为基于所述数据不同地选择性地分析所述多个雷达信号。
根据示例性实施例，提供一种车辆。车辆包括雷达系统、一个或多个传感器、接口和处理器。该雷达系统包括被配置为接收多个雷达信号的接收器。一个或多个传感器具有不同于雷达系统的模态。接口被配置为从一个或多个额外传感器获得数据。处理器联接到接收器和接口，并且被配置为基于来自所述一个或多个额外传感器的数据不同地选择性地分析所述多个雷达信号。
附图说明
下文将结合以下附图描述本公开，附图中同样的附图标记表示同样的元件，并且附图中：
图1是根据示例性实施例的包括包含雷达系统的控制系统的车辆的功能框图；
图2是根据示例性实施例的图1的车辆的控制系统的功能框图；和
图3是根据示例性实施例的包括雷达系统的图1和图2的控制系统的传感器阵列的功能框图；
图4是根据示例性实施例的用于实现车辆的雷达系统的方法的流程图，能够结合图1的车辆、图1和图2的控制系统、图2和图3的传感器阵列和雷达系统使用该方法；以及
图5是根据示例性实施例的具有在共同道路上的主车辆和目标车辆的特征的图4的方法的实施方案的图示。
具体实施方式
以下详细描述在本质上仅仅是示例性的，并且不旨在限制本公开或其应用和使用。此外，不旨在受到前述背景技术或以下详细描述中所呈现的任何理论的约束。
图1示出根据示例性实施例的车辆100或汽车。如下文进一步更加详细地描述的那样，车辆100包括用于实现雷达系统103的控制系统102。在一个实施例中，控制系统102基于由具有不同于雷达系统103的模态的一个或多个额外传感器104所提供的额外信息来提供雷达系统103的接收到的雷达信号的选择性分析。如结合图1以及图2-5在下文进一步讨论的那样，例如通过选择性地忽略被确定为从不处于与车辆100正在其中行进的道路相同的道路上的目标反射的雷达信号，控制系统102使用该额外信息来帮助防止或补救根据接收到的雷达信号解释不正确的“虚假”目标。
再次参考图1，除了上文提及的控制系统102之外，车辆100还包括底盘112、车身114、四个车轮116、电子控制系统118、转向系统150和制动系统160。车身114布置在底盘112上并且大致包围车辆100的其它部件。车身114和底盘112可以共同形成框架。车轮116中的每一个均在车身114的相应拐角附近旋转地联接到底盘112。
在图1中所示的示例性实施例中，车辆100包括致动器组件。致动器组件120包括驱动车轮116的安装在底盘112上的至少一个推进系统129。在所绘出的实施例中，致动器组件120包括发动机130。在一个实施例中，发动机130包括内燃发动机。在其它实施例中，代替内燃发动机或者除了内燃发动机之外，致动器组件120可以包括一个或多个其它类型的发动机和/或马达，诸如电动马达/发电机。
仍然参考图1，发动机130通过一个或多个驱动轴134联接到车轮116中的至少一些。在一些实施例中，发动机130机械地联接到变速器。在其它实施例中，发动机130可以代替地联接到用以为机械地联接到变速器的电动马达供能的发电机。
转向系统150安装在底盘112上，并且控制车轮116的转向。转向系统150包括方向盘和转向柱（未绘出）。方向盘接收来自车辆的驾驶员的输入。转向柱基于来自驾驶员的输入经由驱动轴134产生用于车轮116的期望的转向角。
制动系统160安装在底盘112上，并为车辆100提供制动。制动系统160经由制动踏板（未绘出）接收来自驾驶员的输入，并经由制动单元（也未绘出）提供适当的制动。驾驶员也经由加速器踏板（未绘出）提供关于车辆的期望速度或加速度的输入，以及用于各种车辆装置和/或系统（诸如一个或多个车辆无线电装置、其它娱乐系统、环境控制系统、照明单元、导航系统等（也未绘出））的各种其它输入。
也如图1中所绘出的那样，在某些实施例中，车辆100也可以包括远程信息处理系统170。在一个这样的实施例中，远程信息处理系统170是通过与远离车辆100的呼叫中心（未绘出）通信来提供各种服务的车载装置。在各种实施例中，除了其它特征之外，远程信息处理系统还可以包括各种未绘出的特征，诸如电子处理装置、一种或多种类型的电子存储器、蜂窝芯片组/部件、无线调制解调器、双模式天线和包含GPS芯片组/部件的导航单元。远程信息处理系统170可提供各种服务，包括：结合GPS芯片组/部件提供的逐向导航指示（turn-by-turn direction）和其它与导航相关的服务，安全气囊展开通知以及结合遍及整个车辆定位的各种传感器和/或传感器接口模块提供的其它与紧急情况或路边援助相关的服务，和/或音乐、互联网网页、电影、电视节目、视频游戏和/或其它内容的与信息娱乐相关的服务。此外，在某些实施例中，GPS和与紧急情况相关的服务能够被用作雷达系统的额外输入。
控制系统102安装在底盘112上。如上文所述，控制系统102基于由具有不同于雷达系统103的模态的一个或多个额外传感器104所提供的额外信息提供雷达系统103的接收到的雷达信号的选择性分析。具体地，在一个实施例中，例如通过选择性地忽略被确定为从不与车辆100处于相同的道路上的物体返回的雷达信号，控制系统102使用额外信息来帮助防止根据所接收的雷达信号的不正确的“虚假”解释。在一个示例中，控制系统102根据下文结合图4和图5进一步描述的过程400提供这些功能。
虽然控制系统102、雷达系统103和额外传感器104被绘制为是相同系统的一部分，但是将理解的是，在某些实施例中，这些特征可以包括两个或更多个系统。另外，在各种实施例中，控制系统102可以包括各种其它车辆装置和系统的全部或一部分，和/或可以联接到各种其它车辆装置和系统，除了其它特征之外，所述其它车辆装置和系统诸如致动器组件120和/或电子控制系统118。
参考图2，提供根据示例性实施例的用于图1的控制系统102的功能框图。如图2中所绘出的，控制系统102包括传感器阵列202和控制器204。
传感器阵列202包括图1的雷达系统103和一个或多个额外传感器104。在所绘出的实施例中，额外传感器104包括一个或多个摄像机210和一个或多个光检测和测距（LIDAR）系统212。（多个）摄像机210和（多个）LIDAR系统212获得相应的传感器信息，从而识别处于车辆100正在其中行进的道路上或该道路附近的物体，诸如道路上的另一车辆和/或道路旁边的护栏或其它物体。
也如图2中所绘出的，雷达系统103包括发射器220（本文中也被称为发射通道）和接收器222（本文中也被称为接收通道）。发射器220从雷达系统103发射雷达信号。在发射的雷达信号接触处于车辆100正在其上行进的道路上或附近的一个或多个物体并且朝向雷达系统103被反射/转向之后，转向的雷达信号由雷达系统103的接收器222接收以便处理。
也如图2中所绘出的，在某些实施例中，除了其它可能的特征之外，雷达系统103还包括接口单元224和处理单元226。接口单元224从额外传感器104（例如，从一个或多个摄像机210和LIDAR系统212）接收信息。根据下文结合图4和图5进一步描述的过程400的步骤，处理单元226处理并选择性地分析和解释接收到的雷达信号以及来自额外传感器104的信息。所示实施例的处理单元226能够执行一个或多个程序（即，运行软件）以执行编码在（多个）程序中的各种任务指令。
处理单元226可以是微处理器、微控制器、专用集成电路（ASIC）或如由本领域技术人员所了解的其它合适的装置。当然，雷达系统103可以包括一起工作或单独工作的多个处理单元226（如也由本领域技术人员所了解的那样）。在某些实施例中，处理单元226也包括或关联于雷达系统103的存储器（未绘出），以便储存用于在图4和图5的过程400中使用的值（例如，主车辆和检测到的物体之间相对于主车辆的行进方向的角度）。另外，应当注意的是，在某些实施例中，这些功能可以全部地或部分地由布置在雷达系统103外侧的一个或多个其它接口和处理器（诸如在下文进一步描述的控制器204的接口234和处理器230）执行。
如图2中所绘出的，控制器204联接到雷达系统103和传感器阵列202的额外传感器104。类似于上文的讨论，在某些实施例中，控制器204可以整体地或部分地布置在雷达系统103内或作为雷达系统103的一部分。另外，在某些实施例中，控制器204还联接到一个或多个其它车辆系统（诸如图1的电子控制系统118）。控制器204接收来自雷达系统103和额外传感器104的感测到的或确定的信息。此外，控制器204处理并且选择性地分析和解释接收到的雷达信号以及来自额外传感器104的信息。在一个实施例中，例如通过选择性地忽略被确定为从不处于与车辆100所处的相同的道路上的物体返回的雷达信号，控制器204利用来自额外传感器104的信息来帮助防止根据接收到的雷达信号的不正确的“虚假”解释。控制器204通常根据下文结合图4和图5进一步讨论的过程400的步骤来执行这些功能。
如图2中所绘出的，控制器204包括计算机系统。在某些实施例中，控制器204还可以包括雷达系统103、（多个）额外传感器104和/或一个或多个其它系统中的一者或多者。另外，应当理解的是，控制器204可以以其它方式不同于图2中所绘出的实施例。例如，控制器204可以联接到或者可以以其它方式利用一个或多个远程计算机系统和/或其它控制系统，诸如图1的电子控制系统118。
在所绘出的实施例中，控制器204的计算机系统包括处理器230、存储器232、接口234、储存装置236和总线238。处理器230执行控制器204的计算和控制功能，并且可包括任何类型的处理器或多个处理器、诸如微处理器的单个集成电路，或协作地工作以完成处理单元的功能的任何合适数量的集成电路装置和/或电路板。在操作期间，处理器230执行包含在存储器232内的一个或多个程序240，并且因而通常在执行本文中所描述的过程的步骤（诸如下文结合图4和图5进一步描述的方法400的步骤）时控制控制器204和控制器204的计算机系统的一般操作。
存储器232能够是任何类型的合适的存储器。这将包括诸如SDRAM的各种类型的动态随机存取存储器（DRAM）、各种类型的静态RAM（SRAM），和各种类型的非易失性存储器（PROM、EPROM和闪存）。在某些示例中，存储器232位于计算机芯片上和/或与处理器230共同位于相同的计算机芯片上。在所绘出的实施例中，存储器232储存上文提及的程序240以及用于在做出确定时使用的一个或多个储存的值242。
总线238作用成在控制器204的计算机系统的各种部件之间传输程序、数据、状态和其它信息或信号。接口234允许（例如从系统驱动器和/或另一计算机系统）到控制器204的计算机系统的通信，并且能够使用任何合适的方法和设备来实现。在一个实施例中，接口234从额外传感器104获得额外数据（例如，来自摄像机210的摄像机数据和来自LIDAR系统212的LIDAR数据），以便在选择性地分析雷达系统103的接收到的雷达信号时使用。接口234能够包括一个或多个网络接口以与其它系统或部件通信。接口234也可以包括一个或多个网络接口以与技术员通信，和/或包括一个或多个储存接口以连接到储存设备（诸如存储装置236）。
储存装置236能够是任何合适类型的储存设备，包括直接存取储存装置（诸如硬盘驱动、闪存系统、软盘驱动和光盘驱动）。在一个示例性实施例中，储存装置236包括程序产品，存储器232能够从该程序产品接收程序240，该程序240执行本公开的一个或多个过程的一个或多个实施例，诸如在下文结合图4和图5进一步描述的方法400（及其任何子过程）的步骤。在另一示例性实施例中，程序产品可直接储存在存储器232和/或磁盘（例如，磁盘244）（诸如下文所引用的）中，和/或以其它方式由存储器232和/或磁盘访问。
总线238能够是连接计算机系统和部件的任何合适的物理或逻辑器件。这包括但不限于直接硬连线连接、光纤、红外和无线总线技术。在操作期间，程序240被储存在存储器232中并由处理器230执行。
将理解的是，尽管在完全起作用的计算机系统的背景中描述该示例性实施例，但是本领域技术人员将认识到，本公开的机构能够作为带有一个或多个类型的非暂时性计算机可读信号承载介质的程序产品被分配，所述非暂时性计算机可读信号承载介质被用于储存程序及其指令并进行其分配，诸如承载程序并包含储存在其中的计算机指令的非暂时性计算机可读介质，其用于引起计算机处理器（诸如处理器230）实施和执行程序。这样的程序产品可以采取多种形式，并且本公开等同地适用，而不论用以执行分配的计算机可读信号承载介质的具体类型如何。信号承载介质的示例包括：可记录介质（诸如软盘、硬盘驱动、存储卡和光盘），和传输介质（诸如数字和模拟通信链路）。将类似地理解的是，控制器204的计算机系统也可以以其它方式不同于图2中所绘出的实施例，例如，不同之处在于控制器204的计算机系统可以联接到或者可以以其它方式利用一个或多个远程计算机系统和/或其它控制系统。
图3是根据示例性实施例的包括其雷达系统103的图1和图2的控制系统102的传感器阵列202的功能框图。具体地，根据示例性实施例，在图3中在图1和图2的额外传感器104（包括图2的摄像机210和LIDAR系统212）旁边绘出图1和图2的雷达系统103。
如图3中所绘出的，雷达系统103包括图2的发射通道220、接收通道222、接口单元224和处理单元226。发射通道220包括信号发生器302、滤波器304、放大器306和天线308。接收通道222包括天线310、放大器312、混频器314和采样器/数字转换器316。在某些实施例中，天线308、310可包括单个天线，同时在其它实施例中，天线308、310可包括分开的天线。类似地，在某些实施例中，放大器306、312可包括单个放大器，同时在其它实施例中，放大器306、312可包括分开的放大器。
雷达系统103经由信号发生器302生成发射雷达信号。发射雷达信号经由滤波器304被滤波，经由放大器306被放大，并且经由天线308从雷达系统103（以及从车辆100，在本文还也被称为“主车辆”）发射。发射的雷达信号随后接触主车辆正在其上行进的道路上或旁边的其它车辆和/或其它物体。在接触其它车辆和/或其它物体之后，雷达信号被反射，并且沿各个方向从该其它车辆和/或其它物体行进，包括朝向主车辆返回的一些信号。返回主车辆的雷达信号（在本文中也被称为接收到的雷达信号）由天线310接收、由放大器312放大、由混频器314混频，并由采样器/数字转换器316数字化。接收到的雷达信号然后被提供至处理单元226以便处理。
除了接收到的雷达信号之外，处理单元226也经由接口单元224从额外传感器104（即，图2的摄像机210和LIDAR系统212）获得额外数据。处理单元226使用来自额外传感器104的额外数据处理并选择性地解释接收到的雷达信号。具体地，在一个实施例中，根据下文结合图4和图5描述的方法400的步骤，例如通过选择性地忽略被确定为从不处于与车辆100所处的相同的道路上的物体返回的雷达信号，处理单元226使用额外信息来帮助防止根据所接收的雷达信号的不正确的“虚假”解释。
图4是根据示例性实施例的用于实现车辆的雷达系统的方法400的流程图。根据示例性实施例，方法400能够结合图1的车辆100、图1和图2的控制系统102、图2的传感器阵列202和控制器204以及图1-3的雷达系统103来实现。也将结合图5讨论方法400，图5提供具有布置在相同道路500上的主车辆100和目标502车辆特征的图4的过程的实施方案的图示。
如图4中所绘出的，方法400包括在402处发射雷达信号。在一个示例中，雷达信号经由主车辆100的雷达系统103（如图1-3中所示）的发射通道220被发射。参考图5，当主车辆100在道路500上行进时，发射的雷达信号从主车辆100被发射。也如图5中所绘出的，另一车辆502（本文中也被称为目标或目标车辆）也布置在相同的道路500上。此外，该示例中的道路500包括在道路500的侧边上的护栏504。
在雷达信号从道路上或道路周围的物体（例如，图5的目标车辆502和护栏504）被反射之后，在图4的404处雷达系统103接收回波雷达信号。在一个示例中，经由主车辆100的雷达系统103（如图1-3中所示）的接收通道222接收接收到的雷达信号。在404期间，接收到的雷达信号可在雷达系统103处以与信号已从其被反射的相应物体成各种角度地被接收。例如，在图5的示例中，第一雷达信号可由主车辆100的雷达系统103经由平行于主车辆100的行进路径的第一路径506从目标车辆502直接接收。借由另一示例，通过相对于主车辆100的行进方向以非零角度510被反射出护栏504，第二雷达信号可由主车辆100的雷达系统103沿第二路径508从目标车辆502间接地接收。
在图4的405处从一个或多个额外传感器获得额外数据。在一个示例中，从图1-3的一个或多个额外传感器104获得额外数据，其中每个额外传感器104均具有与雷达系统103不同的模态。如本文中所使用的，“模态”指代由传感器提供/测量的输入的类型（例如，摄像机、LIDAR和超声波传感器各自具有不同的模态）。额外数据包括关于接收到的雷达信号从其被反射的物体（例如，图5的目标车辆502和护栏504）的由额外传感器104生成的物体级（object-level）数据。如本文中所使用的，物体级数据指代物体的物体类型和/或全局物体级性质，诸如大小形状、单向反射性、纹理和/或描述物体（作为整体）的性质的任何其它特性。在一个实施例中，405包括两个子步骤，即（i）在406处从图2和图3的摄像机210接收涉及处于接收到的雷达信号从其被反射的道路上或沿该道路的物体的摄像机数据；和（ii）在408处从图2和图3的LIDAR系统212接收来自处于接收到的雷达信号从其被反射的道路上或沿该道路的这种物体的LIDAR数据。在某些实施例中，405也可以包括在410处从一个或多个其它未绘出的传感器（诸如超声波传感器）获得额外数据。额外数据通常经由接口（诸如图2的接口单元224和/或接口234）获得。
在412处关于道路上或道路周围的物体做出初始确定。在一个实施例中，使用接收到的雷达信号和额外信息关于道路上或沿道路的物体的类型，和/或其位置、放置和/或尺寸做出初始确定。在一个实施例中，使用404的接收到的雷达信号和405的额外数据（例如，使用406的物体级摄像机数据和408的物体级LIDAR数据）确定物体（例如，目标车辆502和护栏504）的地理坐标和物理量度（例如，长度、宽度、高度），然后使用物体的地理坐标和物理量度来确定已经检测到的物体的类型。在一个实施例中，这些感知任务可以被称为物体分割和分类。虽然可以存在许多不同的方法和算法来执行这些任务，但是在一个实施例中，分割基于多种聚类方法，同时分类基于构建多种分类器（诸如支持向量机（SVM）/相关向量机（RVM）/Ada-boost、神经网络（例如多层感知（MLP）、径向基函数（RBF）等））。在一个实施例中，可以使用更复杂的方法，诸如马尔可夫随机场（MRF）/（条件随机场）CRF技术来同时解决这两个问题。
例如，关于在到达主车辆100的途中接收到的雷达信号从其被反射的物体，摄像机和LIDAR信号被用于确定这种物体是否是（i）将需要由雷达系统103跟踪的物体的类型（例如，目标车辆、行人或道路上的物体）；或（ii）能够干扰这种被跟踪物体的跟踪的物体的类型（例如，沿道路的护栏）。在一个实施例中，物体被表征为如果该物体被布置在预期主车辆行进在其中的路径中的道路上（例如，图5中道路500上的目标车辆502）则需要跟踪的物体。而且，在一个实施例中，物体被表征为如果该物体包括处于主车辆100正在其中行进的道路旁边或以其它方式不处于该道路的一部分上的静止物体（例如，图5的道路500旁边的护栏504）则能够干扰雷达系统103的跟踪的物体。借由另一示例，在一个实施例中，可以与护栏不同地对待处于道路的侧边上的另一车辆（例如，会仍然需要跟踪道路侧边上的该车辆）。借由另一示例，在一个实施例中，静止物体的大小也可以是个因素（例如，更大的物体会更可能需要被跟踪）等等。412的确定由处理器（诸如图2的处理单元226和/或处理器230）执行。
对于在412处识别的每个物体，也在414处为这些物体确定相关联的角度。相关联的角度通常涉及主车辆100和物体之间相对于主车辆100的行进方向所形成的角度。针对每个检测到的物体（包括需要由雷达系统103跟踪的物体和能够干扰由雷达系统103进行的这种被跟踪物体的跟踪的物体）确定相关联的角度。来自414的相关联的角度由处理器（诸如图2的处理单元226和/或处理器230）确定。相关联的角度储存在存储器中。在一个这样的实施例中，相关联的角度被储存在图2的存储器232中作为其储存的值242。在一个实施例中，相关联的角度被储存在雷达系统103的存储器中（例如，图2的处理单元226的存储器或与其相关联的存储器）。
借由另外的说明，LIDAR数据包括三维（3D）数据，使得在一个实施例中，任何检测到的物体和LIDSA传感器之间的角度均是直接测量的结果。而且，在一个实施例中，为了获得相关联的角度（主车辆/雷达传感器和物体之间），基于校准参数执行简单的线性变换。在一个实施例中，可经由离线校准程序（在实际驾驶之前，在车辆中的传感器安装期间）计算校准参数。在一个实施例中，能够仅基于单个单摄像机传感器提取类似的信息。在一个实施例中，摄像机和雷达数据两者均投影在地面上（单应变换（homographictransformation））。在一个实施例中，在校准过程期间建立这样的单应映射，并假设地面/道路是平坦的。在另一实施例中，能够针对单个单因素（monaural）（单）摄像机使用运动恢复结构（SFM）算法或针对多个摄像机使用三维（3D）立体重建来创建三维（3D）数据。
然后选择性地分析每个接收到的雷达信号，以在图4的416处针对由雷达系统接收的每个雷达信号确定角度开始。具体地，在416处，针对每个接收到的雷达信号，确定车辆100和物体（雷达信号从其被反射）之间相对于车辆100的行进方向的角度。在416处角度的确定由处理器（诸如图2的处理单元226和/或处理器230）执行。
在图4的418处，然后，关于分析下的第一接收到的雷达信号（或数据点），做出关于以下特征的确定：被分析的接收到的雷达信号是否对应于（i）需要由雷达系统103跟踪的物体；或者（ii）可能干扰处于主车辆正在其中行进的道路上的目标物体的跟踪的物体418。通过将在416处的接收到的雷达信号的角度和与来自414来自LIDAR和雷达数据的相应物体相关联的储存的角度相比较来做出该确定。在一个示例中，比较416和414的相应角度以确定416的接收到的雷达信号的角度是否对应于（i）需要跟踪的目标物体的414的角度；或（ii）将可能干扰目标物体的跟踪的物体的414的角度。在一个实施例中，在418处做出关于以下特征的确定：分析下的雷达信号的角度（如416中所确定的）是否对应于针对以下特征的相关联的角度（如414中所确定的）：（i）处于主车辆100正在其中行进的道路上的目标车辆（例如，图5的目标车辆502）；或（ii）将可能干扰图5的道路500上的目标物体（例如，图5的目标车辆502）的跟踪的沿该道路的固定物体（例如，图5的护栏504）。在某些实施例中，也可以利用其它标准（诸如传感器之间在检测到的物体位置及其大小方面以及由雷达测量和由其它传感器估计的速度方面中的任何不一致性）。在一个实施例中，由诸如图2的处理单元226和/或处理器230的处理器做出418的确定。
如果在图4的418处确定被分析的接收到的雷达信号对应于能够干扰跟踪的物体（例如，道路500旁边的固定物体），则在图4的420处出于识别和跟踪道路500上的物体的目的，忽略被分析的雷达信号。例如，在一个实施例中，如果被分析的接收到的雷达信号被确定为源自图5的护栏504，则忽略该接收到的雷达信号，从而识别和跟踪所讨论的物体（例如，图5的目标车辆502）。通过忽略来自护栏504的信号，这帮助消除图5的虚假目标512的形成，否则这能够通过雷达信号的评估而出现。在418处接收到的雷达信号对应于能够干扰跟踪的物体的确定，以及所得的对数据的忽略由诸如图2的处理单元226和/或处理器230的处理器执行。然后，该过程进行到426（在下文进一步描述），其中做出关于是否存在待分析的任何额外的接收到的雷达信号（或数据点）的确定。
不同地，如果在418处确定被分析的接收到的雷达信号对应于需要跟踪的物体（例如，沿主车辆100的当前行进方向处于其前方的道路上的物体），则在422处出于识别和跟踪道路上的物体的目的利用被分析的雷达信号。例如，在一个实施例中，如果被分析的接收到的雷达信号被确定为源自目标车辆502而不是图5的护栏504，则该接收到的雷达信号被用于图5的目标车辆502的进一步识别和跟踪。
在一个示例中，在424处，接收到的雷达信号连同涉及该物体（例如，图5的目标车辆502）的任何先前处理的信号一起被用于随时间获得关于道路上的物体的额外信息和跟踪该物体。例如，在一个实施例中，随时间以各种迭代方式使用来自422而不是来自420的数据，来随时间跟踪图5的目标车辆502相对于主车辆100的位置和运动，从而在没有图5的虚假目标512的情况下提供目标车辆502的更准确和精确的跟踪。由诸如图2的处理单元226和/或处理器230的处理器执行420和422。然后，该过程进行到紧接着在下文描述的426。
在426处，做出关于是否存在待分析的任何额外的接收到的雷达信号（或数据点）的确定。由诸如图2的处理单元226和/或处理器230的处理器执行该确定。如果存在待分析的额外的接收到的雷达信号（或数据点），则该方法针对待分析的每个接收到的信号（或数据点）重复416-426。
一旦每个接收到的雷达信号（或数据点）均被分析，就在428处实现424的跟踪结果。具体地，可以基于来自424的跟踪结果根据需要发起一个或多个车辆动作和/或警报。在一个示例中，如果主车辆100和目标车辆502之间的距离小于预定阈值（或者主车辆100和目标车辆502之间的估计接触时间在其当前相应轨迹下小于预定阈值），则例如通过处理器输出用于图1的转向系统150和/或制动系统160的一个或多个控制信号，可以提供警报（例如，对驾驶员提供视觉或者音频警报）和/或可以发起自动车辆控制动作（例如，自动制动和/或自动转向）。使用诸如图2的处理单元226和/或处理器230的处理器发起在428处发起的动作。另外，虽然出于说明性目的在图4中将428绘制为在426之后，但是将理解的是，在各种实施例中，可以在428之前（例如作为424的一部分或紧接着424之后）实现428的一个或多个动作，使得即使在分析额外的接收到的雷达信号（或数据点）时，也可以同时采取适当的动作。
因此，方法400提供利用从具有与雷达系统不同的模态的一个或多个额外传感器获得的额外的物体级数据对雷达系统数据的选择性分析。具体地，根据一个实施例，方法400通过选择性地忽略从不处于主车辆100正在其中行进的道路上和/或可以以其它方式干扰该道路上物体的跟踪的其它物体（例如，图5的护栏504）反射的接收到的雷达信号，允许对处于主车辆100正在其中行进的道路上的目标（例如，图5的目标车辆502）的潜在的更准确和/或精确的跟踪。例如，如上文所讨论的，方法400能够帮助减少或避免图5的虚假目标512，其否则能够由图5的护栏504引起。
将理解的是，所公开的方法、系统和车辆可以与附图中所描绘的和本文中所描述的那些不同。例如，车辆100、控制系统102、雷达系统103、额外传感器104、传感器阵列202、控制器204和/或其各种部件均可以与图1-3中所绘出的和结合其所描述的不同。此外，将理解的是，方法400的某些步骤可以与图4和图5中所绘出和/或结合其在上文所描述的那些不同。将类似地理解，上文所描述的方法的某些步骤可以同时发生，或者以与图4和图5中所绘出和/或结合其在上文所描述的顺序不同的顺序发生。
虽然在前述详细描述中已经呈现了至少一个示例性实施例，但是应当理解的是，存在大量的变型。还应当理解的是，一个或多个示例性实施例仅仅是示例，并且不旨在以任何方式限制本公开的范围、应用性或构造。而且，前述详细描述将为本领域技术人员提供用于实现示例性实施例或多个示例性实施例的方便的路线图。应当理解的是，在不偏离所附权利要求及其法律等效物的范围的情况下，能够在元件的功能和布置中做出各种改变。

Claims (11)

1.一种用于选择性地分析车辆的雷达系统的雷达信号的方法，所述方法包括以下步骤：
在所述车辆正沿着道路行驶时，通过接收器经由所述雷达系统接收多个雷达信号；
在所述车辆正沿着所述道路行驶时，从具有不同于所述雷达系统的第一模态的所述车辆的一个或多个第一传感器获得关于在所述道路附近的多个物体的第一物体数据；
在所述车辆正沿着所述道路行驶时，从具有不同于所述第一模态也不同于所述雷达系统的第二模态的所述车辆的一个或多个第二传感器获得关于在所述道路附近的所述多个物体的第二物体数据；
对于所述多个物体中的每一个：
通过处理器经由所述一个或多个第一传感器识别所述物体的类型；
通过所述处理器基于所述类型确定所述物体是否是要求跟踪的物体；以及
通过所述处理器使用经由所述一个或多个第二传感器获得的所述第二物体数据识别所述车辆和所述道路侧的固定物体之间的第一角度；以及
通过所述处理器基于来自所述一个或多个第一传感器和所述一个或多个第二传感器的数据选择性地分析所述多个雷达信号，其中所述选择性地分析包括，对于所述多个雷达信号中的每一个具体雷达信号：
通过所述处理器确定该具体雷达信号被反射到所述车辆时的第二角度；
通过所述处理器基于所述第二角度与所述多个物体的第一角度中的每一个之间的比较识别所述多个物体中的对应于所述具体雷达信号的具体物体；
通过所述处理器选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体要求跟踪时利用所述具体雷达信号进行跟踪；以及
通过所述处理器选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体不要求跟踪时忽略用于跟踪的所述具体雷达信号。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述第一物体数据和所述第二物体数据识别所述道路上的要求所述车辆进行跟踪的目标；
其中，对于所述多个物体中的每个物体，确定物体是否要求跟踪的步骤是基于其中使用所述第一物体数据和所述第二物体数据基于所述物体的类型该物体可能干扰对所述目标的跟踪；
其中，所述选择性地分析还包括通过分析所述多个雷达信号中的除了从可能干扰所述目标的跟踪的物体反射的那些雷达信号之外的雷达信号来跟踪所述道路上的所述目标。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，接收所述多个雷达信号、获得所述数据以及选择性地分析所述多个雷达信号中的每一个均在所述雷达系统内执行。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述第一物体数据包括从所述车辆的摄像机获得数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，获得所述第二物体数据包括从所述车辆的LIDAR系统获得数据。
6.一种雷达控制系统，包括：
接收器，其被配置为在车辆正沿着道路行驶时接收车辆的雷达系统的多个雷达信号；
接口，其被配置为：
在所述车辆正沿着所述道路行驶时，从具有不同于所述雷达系统的第一模态的所述车辆的一个或多个第一传感器获得关于在所述道路附近的多个物体的第一物体数据；和
在所述车辆正沿着所述道路行驶时，从具有不同于所述第一模态也不同于所述雷达系统的第二模态的所述车辆的一个或多个第二传感器获得关于在所述道路附近的所述多个物体的第二物体数据；
处理器，其联接到所述接收器和所述接口，并且被配置为：
对于所述多个物体中的每一个：
经由所述一个或多个第一传感器识别所述物体的类型；
基于所述类型确定所述物体是否是要求跟踪的物体；以及
使用经由所述一个或多个第二传感器获得的所述第二物体数据识别所述车辆和所述道路侧的固定物体之间的第一角度；以及
基于从所述一个或多个第一传感器和所述一个或多个第二传感器接收的数据选择性地分析所述多个雷达信号，其中所述选择性地分析是通过以下方式完成：对于所述多个雷达信号中的每一个具体雷达信号：
确定该具体雷达信号被反射到所述车辆时的第二角度；
基于所述第二角度与所述多个物体的第一角度中的每一个之间的比较识别所述多个物体中的对应于所述具体雷达信号的具体物体；
选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体要求跟踪时利用所述具体雷达信号进行跟踪；以及
选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体不要求跟踪时忽略用于跟踪的所述具体雷达信号。
7.根据权利要求6所述的雷达控制系统，其中，所述处理器被配置为：
基于所述第一物体数据和所述第二物体数据，识别所述道路上的要求由所述车辆跟踪的目标；
对于所述多个物体中的每一个，确定该物体是否要求跟踪是基于其中使用所述第一物体数据和所述第二物体数据基于该物体的类型该物体可能干扰对所述目标的跟踪；以及
通过分析所述多个雷达信号中的除了从可能干扰所述目标的跟踪的物体反射的那些雷达信号之外的雷达信号来跟踪所述道路上的所述目标。
8.根据权利要求6所述的雷达控制系统，其中，所述接口被配置为从所述车辆的摄像机获得所述第一物体数据并且从所述车辆的LIDAR系统的传感器获得所述第二物体数据。
9.一种车辆，包括：
雷达系统，其包括被配置为在所述车辆正沿着道路行驶时接收多个雷达信号的接收器；
一个或多个第一传感器，其布置在车身上或车身内并且具有不同于所述雷达系统的第一模态，所述一个或多个第一传感器构造成在所述车辆正沿着所述道路行驶时产生关于在所述道路附近的多个物体的第一物体数据；
一个或多个第二传感器，其布置在车身上或车身内并且具有不同于所述雷达系统也不同于所述第一模态的第二模态，所述一个或多个第二传感器构造成在所述车辆正沿着所述道路行驶时产生关于在所述道路附近的所述多个物体的第二物体数据；
接口，其被配置为从所述一个或多个第一传感器获得所述第一物体数据和从所述一个或多个第二传感器获得所述第二物体数据；和
处理器，其联接到所述接收器和所述接口并且被配置为：
对于所述多个物体中的每一个：
经由所述一个或多个第一传感器识别所述物体的类型；
基于所述类型确定所述物体是否是要求跟踪的物体；以及
使用经由所述一个或多个第二传感器获得的所述第二物体数据识别所述车辆和所述道路侧的固定物体之间的第一角度；以及
基于从所述一个或多个第一传感器和所述一个或多个第二传感器接收的数据选择性地分析所述多个雷达信号，其中所述选择性地分析是通过以下方式完成：对于所述多个雷达信号中的每一个具体雷达信号：
确定该具体雷达信号被反射到所述车辆时的第二角度；
基于所述第二角度与所述多个物体的第一角度中的每一个之间的比较识别所述多个物体中的对应于所述具体雷达信号的具体物体；
选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体要求跟踪时利用所述具体雷达信号进行跟踪；以及
选择性地在已经基于所识别的对应于所述具体雷达信号的具体物体的类型确定了该具体物体不要求跟踪时忽略用于跟踪的所述具体雷达信号。
10.根据权利要求9所述的车辆，其中，所述处理器被配置为：
基于所述第一物体数据和所述第二物体数据，识别所述道路上的要求由所述车辆跟踪的目标；
对于所述多个物体中的每一个物体，确定该物体是否要求跟踪是基于其中使用所述第一物体数据和所述第二物体数据基于该物体的类型该物体可能干扰对所述目标的跟踪；以及
通过分析所述多个雷达信号中的除了从可能干扰跟踪所述目标的物体反射的那些雷达信号之外的雷达信号来跟踪所述道路上的所述目标。
11.根据权利要求9所述的车辆，其中，所述一个或多个第一传感器包括所述车辆的摄像机；以及
所述一个或多个第二传感器包括所述车辆的LIDAR系统的传感器。
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