CN107192409A - 自动传感器姿态估计的方法 - Google Patents

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Abstract

公开一种用于自动地确定主车辆上的对象传感器位置和对准的方法和传感器系统。雷达传感器检测正常操作中包围主车辆的对象。静态对象识别为地面速度约等于零的这些对象。车辆动态学传感器提供车辆纵向和横向速度以及横摆率数据。用于静态对象的测量数据‑包括相对于传感器的方位角、范围和范围变化率‑连同车辆动态学数据在递归几何计算中使用，该递归几何计算收敛于该主车辆上的雷达传感器的二维位置和方位对准角度的实际值。

Description

自动传感器姿态估计的方法
技术领域
本发明大体上涉及车辆上的对象检测传感器，并且更具体地涉及一种通过使用递归计算中的车辆动态学数据和被检测的静态对象数据自动地确定对象传感器的姿态-包括其在主车辆上的位置和安装角-的方法。
背景技术
许多现代车辆包括对象检测传感器，其用于启用碰撞警告或避免以及其它主动安全应用。对象检测传感器可以使用许多检测技术中的任一种技术-包括例如短程或远程雷达、具有图像处理的摄像头、激光或激光雷达(LIDAR)以及超声。对象检测传感器检测车辆以及主车辆的路径中的其它对象，且应用软件使用对象检测信息以酌情发出警告或采取动作。
为了使应用软件最佳地执行，对象检测传感器必须与车辆正确地对准。例如，如果传感器检测到实际上处于主车辆的路径中的对象、但由于传感器错位导致该传感器确定该对象处于主车辆的路径稍微偏左，那么这可对应用软件具有显著意义。类似地，对象传感器在主车辆上的真正位置在对象检测计算中也是至关重要的。即使车辆上存在多个对象检测传感器，它们的位置和对准已知以便最小化或消除冲突或不准确的传感器读数仍然是至关重要的。
在许多车辆中，对象检测传感器直接集成至车辆前仪表板或后仪表板中。此类型的安装是简单、有效且美学上令人愉悦的，但是其具有以下缺点：没有实用方式来物理地调整传感器的位置或对准。因此，如果传感器与车辆的真正航向错位，那么由于对仪表板或寿命和气候相关翘曲的损坏，除更换包括传感器的整个仪表板组件外，传统上没有任何方式来修正错位。在其它情形中，对象传感器可以放置在车辆上但没有精确地确定传感器的位置和定向，因此造成对象检测计算的不确定性。
发明内容
根据本发明的教导，公开一种用于自动地确定车辆上的对象传感器位置和对准的方法和传感器系统。雷达传感器检测正常操作中包围主车辆的对象。静态对象识别为地面速度约等于零的这些对象。车辆动态学传感器提供车辆纵向和横向速度以及横摆率数据。用于静态对象的测量数据-包括相对于传感器的方位角、范围和范围变化率-连同车辆动态学数据在递归几何计算中使用，该递归几何计算收敛于该主车辆上的雷达传感器的二维位置和方位对准角度的实际值。
本发明的另外特征从结合附图取得的以下描述和随附权利要求书中将显而易见。
附图说明
图1是包括若干对象检测传感器、车辆动态学传感器以及用于其间的通信的处理器的俯视图图示；
图2是具有检测静态对象的雷达传感器的主车辆的俯视图图示，并且示出主车辆上的雷达传感器的姿态的计算中使用的几何关系；
图3是智能传感器的示意图，在给定车辆动态学数据作为输入的情况下可学习其在主车辆上的姿态；以及
图4是用于自动估计主车辆上的雷达传感器的姿态的方法的流程图。
具体实施方式
针对自动对象传感器姿态估计的本发明的实施例的以下讨论仅仅具有示例性本质，并且决不旨在限制本发明或其应用或使用。
对象检测传感器在现代车辆中已经很普遍了。这些传感器用于检测在车辆驾驶路径中或附近-向前、向后或侧面的对象。许多车辆现在以妨碍传感器的机械调整的方式将对象检测传感器集成至外部车身装饰面板中。本文公开一种用于以软件自动地校准传感器位置和对准、从而确保精确的传感器读数且无需传感器的机械调整的方法和系统。
图1是包括若干传感器的车辆10的俯视图图示，该传感器可用于对象检测、车道保持以及其它主动安全应用。车辆10包括处理器12-其可以是专用对象检测处理器或与其它车辆系统和应用共享的处理器。处理器12与车辆动态学模块20和对象检测模块30通信。车辆动态学模块20包括多个车辆动态学传感器-诸如纵向和横向加速度计以及横摆率传感器-并且从通信总线接收诸如车速的数据。使用车辆动态学传感器和其它可用数据，车辆动态学模块20连续地计算车辆动态学数据-最低程度包括车辆纵向和横向速度以及横摆率。
对象检测模块30与一个或多个对象检测传感器通信。车辆10示为具有前中央对象传感器32、后中央对象传感器34、前拐角(L和R)对象传感器36以及后拐角(L和R)对象传感器38。车辆10可以包括更多或更少对象传感器-包括另外的位置(未示出)，诸如左侧和右侧传感器(安装在例如侧视镜或门板中)。对象传感器32至38中的某些或全部对象传感器通常集成至保险杠仪表板或车辆10的其它车身面板中。对象检测模块30的功能可以与处理器12集成。
对象传感器32至38可以用于检测限定车道或路面边界的对象-诸如护路缘、护栏以及中间壁。对象传感器32至38还可以用于检测包围路面的其它静态对象-诸如树、灯柱、信箱以及指示牌。另外，对象传感器32至38用于检测车辆10附近的移动对象-诸如其它车辆、行人、自行车、野生生物等。现代车辆上使用许多不同类型的对象传感器技术-包括雷达、光检测和测距(LiDAR)、超声等。为了本文所公开的本发明的目的，对象传感器32至38可被视为雷达传感器或提供目标对象的范围和范围变化率这二者的任何其它传感器技术。对象传感器32至38可以包括远程雷达(LRR)和短程雷达(SRR)传感器。
控制模块、模块、控制、控制器、控制单元、处理器和类似术语意味着以下一个或多个中任何合适的一个或各个组合：专用集成电路(ASIC)、电子电路、中央处理单元(优选地，微处理器)以及执行一个或多个软件或固件程序的相关存储器和存储装置(只读、可编程只读、随机访问、硬盘等)、组合逻辑电路、输入/输出电路和装置、适当的信号调节和缓冲电路以及提供所述功能性的其它合适部件。处理器12、车辆动态学模块20以及对象检测模块30-其可以是单独装置或单个装置-用一组计算和控制算法来编程，该计算和控制算法包括存储在存储器中并且执行来提供理想功能的驻留软件程序指令和校准。算法可以在预设循环周期期间或响应于事件发生来执行。算法是诸如由中央处理单元执行，并且可操作以监测来自感测装置和其它联网控制模块的输入、执行诊断例程，并且控制其它车辆系统的操作-诸如转向、制动、显示以及警告装置等。
无关于车辆10上提供多少对象传感器，精确地获知传感器的姿态(位置和方位定向)是至关重要的。传感器位置和定向对于在车道保持应用(诸如护路缘和护栏)中使用的对象数据以及对于在碰撞避免和其它自主驾驶应用(诸如其它车辆)中使用的对象数据这二者来说是至关重要的。下文讨论的本发明提供用于使用易于获得的数据来自动地确定车辆10上的对象传感器32至38的位置和定向的技术。
图2是具有左前雷达传感器70的主车辆50的俯视图图示，其检测静态对象90并示出在主车辆50上的雷达传感器的姿态的计算中使用的几何关系。主车辆50表示图1的车辆10，且雷达传感器70表示图1的左前对象传感器36。下文相对于图2讨论的计算同样可适用于示出在车辆10上的任何对象传感器，或位于车辆50上的任何位置和定向处-包括直线向前、直线向后、直接在左侧或右侧或在任何车辆拐角处的对象传感器。
车辆50具有重心52以及指定为(X',Y')的局部坐标系54。车辆50具有由参考标号56表示的纵向速度Vx以及由参考标号58表示的横向速度Vy。车辆50还具有如所示的横摆率ω。Vx、Vy和ω的值是由如相对于图1描述的车辆动态学模块20确定和提供。
雷达传感器70位于主车辆50上的位置(a,b)处，其中a是在重心52前面的纵向距离(由参考标号72指定)，且b是相距重心52左侧的横向距离(由参考标号74指定)。雷达传感器70具有由X轴76和Y轴78限定的局部坐标系，其中雷达传感器具有限定为雷达传感器的参考框架相对于主车辆的局部坐标系54的逆时针旋转的方位定向角α。此处所述的全部方向规范是从上方观察的。
下文描述的姿态估计计算中仅使用静态对象。这是因为诸如其它车辆的移动对象具有主车辆50未知的地面速度，并且可能会改变。当然，可以使用来自雷达传感器70的数据计算任何检测到的对象的地面速度，但是此对象速度计算给计算增加了额外的变量。通过仅使用静态对象，传感器姿态估计计算中所涉及的未知数的数量减少，使得可通过许多测量周期中的递归计算确定雷达传感器70的姿态(a,b,α)。
在使用每个新的一组传感器测量数据执行正进行的递归姿态估计计算之前，执行对象筛选步骤以识别该组静态对象。如本领域技术人员将理解的是，使用来自雷达传感器70的测量数据以及雷达传感器70的标称位置和定向值来计算由雷达传感器70检测到的任何对象的绝对速度或地面速度。静态对象识别为具有零或极接近零的地面速度的这些对象，且仅这些静态对象在传感器姿态估计计算中使用。虽然图2中仅示出且以下计算中讨论一个静态对象90，但是应理解的是，通过使用如许多驾驶案例中将通常存在的若干静态对象来改进计算的保真度。
静态对象90具有由范围r(由参考标号92表示)和方位角θ限定的位置，这二者均是由雷达传感器70测量。角度θ限定为雷达传感器的局部坐标系的正X轴与从雷达传感器70至静态对象90的向量之间的角度，如所示。静态对象90还具有也由雷达传感器70测量的范围变化率(由参考标号94表示)。范围变化率可分解为一对正交向量96和98，其中向量96是静态对象90相对于主车辆50的表观纵向速度，且向量98是静态对象90相对于主车辆50的表观横向速度。
使用基本几何学和运动学，可将速度向量96写为：
V96＝Vx-bω (1)
且可将速度向量98写为：
V98＝Vy+aω (2)
其中上文已经限定了等式(1)和(2)中的全部变量。
从等式(1)和(2)中限定的几何关系得知，当每个新的一组传感器测量数据到达时可递归地执行一对计算。在第一计算中，假设方位定向角α是已知的(从默认设置或递归计算的前一周期得知)，且计算位置值a和b。在第二计算中，假设位置值a和b是已知的(从默认设置或递归计算的前一周期得知)，且计算方位定向角α。在一定时段(通常一分钟至几分钟)中，由于测量数据每秒钟到达若干次，这些计算收敛以产生传感器姿态的实际值(a,b,α)。
可如下设置第一计算，其中假设方位定向角α是已知的且计算位置值a和b。等式(1)和(2)以及它们与范围变化率向量的几何关系产生如下：
其中上文已经限定了等式(3)中的全部变量。
可将等式(3)重写为：
其中上文已经限定了等式(4)中的全部变量，且仅位置值a和b是未知的。等式(4)有利地写成将未知数a和b分离为可使用许多测量周期上的递归计算获得的向量。
为了设置递归计算，限定以下项是有帮助的：
其中和θi是静态对象90针对传感器测量周期i的范围变化率和方位角的值，Y是长度n的向量，且n是计算中使用的传感器测量周期的数量。可酌情选取n的值以实现计算的收敛，同时并未大到使计算过于复杂。n的值可以为数千，覆盖10分钟至20分钟(更多或更少)的对象传感器数据，且在一个实施例中，n＝6000的值(每秒钟10次传感器测量情况下的10分钟)示为产生良好结果。n的值是可选择以实现给定实施方案中的最佳结果的可配置参数。每个周期i的传感器测量存储在(长度n的)固定长度缓冲器中，使得当接收到新测量周期时最早测量周期(即，10分钟之前的周期)从缓冲器中退出。
正如等式(5)限定等式(4)的左手侧的向量一样，可将等式(4)的右手侧限定为：
以及
其中θi还是静态对象90针对测量周期i的方位角的值，且X是大小2xn的矩阵，其中X的两列如等式(6)中所示且n是计算中使用的传感器测量周期的数量。
将等式(5)至(7)代入至等式(4)中产生：
X·β＝Y(8)
可使用一定时段中的静态对象测量结果在递归计算中对等式(8)迭代地求解。应牢记，在等式(8)中，X和Y中的全部数据是已知值-α是给定的，且全部其它值来源于传感器测量结果或车辆动态学。因此，仅包括位置值a和b的向量β是未知的并且可求解。
可如下设置第二计算，其中假设位置值a和b是已知的且确定方位定向角α。首先，可将等式(3)重写为：
为了促进对定向角α的求解，可建立以下定义：
以及
将等式(10)至(12)代入至等式(9)中，可通过二次约束最小二乘方对x向量如下求解：
minx‖Ax-c‖2 (13)
受到以下约束：
‖x‖2＝1 (14)
以与如上所述相同的方式，A和c在每个传感器测量周期时填充有已知值，且递归最小平方计算收敛在x值，产生方位定向角α。
上述姿态估计技术已在车辆上实施、在真实世界驾驶条件中得到测试并且表明是有效的。这些测试包括特意将方位定向角α改变若干度、驾驶车辆以及观察新的定向角α的正确值上的计算收敛。类似地，雷达传感器位于车辆上的拐角位置处(前面和后面、左侧和右侧)，其中a和b的实际值是1米至2米的数量级，但是a和b的初始默认值设置成等于零。另外，在正常驾驶中，计算收敛在传感器位置(a,b)的正确值上。
上述测试表明所公开的传感器姿态估计技术可不仅自适应地学习位置和定向的任何变化，而且该技术可用于继车辆组装或维修后自动地学习传感器的位置和定向，其中不需要额外的测量或计算步骤。再次强调使用已经获得的车辆和对象数据执行这些姿态估计计算。另外，虽然传感器测量缓冲器可以针对统计稳健性而调整大小以包括(例如)相等于10分钟的测量数据，但是即使实际姿态与初始默认值显著不同，该测试仍然仅表明3分钟至4分钟的实际姿态(a,b,α)上的收敛。
图3是智能传感器100的示意图，其在给定车辆动态学数据作为输入的情况下可自动地且连续地估计其在车辆10或主车辆50上的姿态。智能传感器100包括传感器测量核心102，其传输雷达信号并且接收雷达回波以识别主车辆附近的对象。智能传感器100还包括安装姿态估计器104，其自动地且连续地计算智能传感器100的安装姿态(a,b,α)。安装姿态估计器104使用来自传感器测量核心102的静态对象数据连同传感器姿态计算中的车辆动态学数据-如上文详述。在线路112上从模块110向智能传感器100提供车辆动态学数据，该模块可以是图1上示出且先前讨论的车辆动态学模块20。
测量核心102-针对每个检测到的对象在线路106上提供对象方位角(θ)、范围(r)和范围变化率-修正为实际传感器姿态。以此方式，智能传感器100传递自动校准的对象数据，而无需中央对象检测模块(诸如对象检测模块30)的任何重新编程。智能传感器还在线路108上输出传感器的安装姿态参数(a,b,α)-在任何其它所需的计算、报告或建议中使用。例如，可以比较姿态参数与每个传感器的公知范围，且范围外的值可以产生驾驶员通知或服务建议。
图3的智能传感器100是所公开发明的一个实施例。所公开发明的另一个实施例如图1中所示，其中处理器12或对象检测模块30自动地且连续地估计车辆10上的全部传感器32至38的姿态。本领域技术人员应明白的是，处理器12或对象检测模块30可如何基于来自车辆动态学模块20的可用数据以及静态对象的每个传感器的测量、使用上文详述的技术计算每个传感器的姿态。
图4是用于自动估计主车辆上的雷达传感器的姿态的方法的流程图200。流程图的方法可编程为处理器12或对象检测模块30上的算法(且施用至全部车辆的雷达传感器)或在智能传感器100的安装姿态估计器104中编程。
表格1提供作为与参考图4描述的流程图200相关联的解释，其中以数字标记的框和对应功能如下陈述。
表格1
该方法开始于开始框202在判决菱形框204处，确定新的对象传感器测量数据是否已到达如果否，那么该程序周期回到判决菱形框204上面并且等待直至新数据到达。当新的对象传感器数据到达时，在框206处，提供车辆的速度(纵向Vx和横向Vy)以及横摆率ω。如上文所讨论，由车辆动态学模块20基于由车辆动态学传感器提供的数据以及通信总线上可用的其它车辆状态数据计算Vx、Vy以及ω。
在框208处，获取来自图2的雷达传感器70(或图1的传感器32至38)的对象数据，且基于零或非零地面速度确定静态对象。对象地面速度基本上等于零、指示静态对象、限定为低于阈值的地面速度，诸如0.05米/秒。在框210处，使用等式(5)至(8)的递归学习计算估计传感器的安装位置值(a,b)。在框212处，使用等式(10)至(14)的递归学习计算估计传感器的方位定向角(α)。在框214，存储传感器的姿态的更新值(a,b,α)以在递归计算的下一个迭代中使用，且还使用传感器位置和定向值来重新计算由传感器检测到的对象位置(错位补偿)。明显在预期值之外的传感器姿态值也可以标记为诊断故障代码(DTC)、传送至驾驶员作为警报、经由远程信息处理系统传输至维修设施以供后续使用等。
继框214处的传感器姿态数据存储和错位补偿后，该方法返回至判决菱形框204以等待下一次传感器数据到达。如先前详细讨论，流程图200的方法在车辆操作期间连续地运行，产生每个传感器的姿态的更精确值。即使车辆损坏导致传感器位置和/或定向突然变化或如果新传感器以默认姿态值安装，那么递归计算技术将仅在几分钟车辆操作内收敛在精确的传感器位置和定向值上，因此确保在下游应用中使用的对象检测数据的精确度。
本文所述的自动传感器姿态估计方法提供一种用于确定对象检测传感器(包括无物理调整装置的传感器)的位置和对准的简单且有效方式，因此改进使用传感器数据的应用的性能。该姿态估计技术还避免造成传感器移位的仪表板损坏时以其它方式可用的仪表板部件的昂贵更换，并且避免对车辆服务访问重新定位或重新校准已经移位的传感器的需要。
前述讨论仅仅公开并且描述本发明的示例性实施例。本领域技术人员将容易从此讨论和附图以及权利要求书认识到，在不脱离如以下权利要求书中限定的本发明的精神和范围的情况下可在其中作出各种改变、修改和变动。

Claims (10)

1.一种用于估计主车辆上的对象检测传感器的姿态的方法，所述方法包括：
向处理器提供来自所述主车辆上的车辆动态学模块的车辆动态学数据，其中所述车辆动态学数据包括所述主车辆的纵向速度、横向速度以及横摆率；
向所述处理器提供来自对象传感器的对象数据，其中所述对象数据包括每个检测到的对象相对于所述对象传感器的范围、范围变化率以及方位角；
使用所述处理器从所述对象数据识别静态对象；
基于使用所述静态对象相对于所述对象传感器的位置和运动的递归计算、使用所述处理器来计算所述主车辆上的所述对象传感器的纵向位置和横向位置；
基于使用所述静态对象相对于所述对象传感器的位置和运动的递归计算来计算所述主车辆上的所述对象传感器的方位定向；以及
在所述主车辆上的其它应用中使用所述对象数据之前补偿所述对象传感器的所述计算的位置和方位定向。
2.根据权利要求1所述的方法，其中将所述静态对象识别为具有基本上等于零的地面速度的被检测对象，其中基本上零的地面速度限定为低于预定阈值的地面速度。
3.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述对象传感器的纵向位置和横向位置包括：使用根据纵向分量和横向分量限定每个静态对象的所述范围变化率的等式、以在未知向量中将所述传感器的所述纵向位置和所述横向位置分离的形式编写所述等式，以及在递归计算中使用一定时段中的静态对象测量对所述未知向量求解。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述等式是：
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其中是所述静态对象的所述范围变化率，Vx是所述主车辆的所述纵向速度，Vy是所述主车辆的所述横向速度，ω是所述主车辆的所述横摆率，θ是所述静态对象的所述方位角，α是所述主车辆上的所述传感器的所述方位定向，a是所述主车辆上的所述传感器的所述纵向位置，且b是所述主车辆上的所述传感器的所述横向位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述对象传感器的方位定向包括使用根据纵向分量和横向分量限定每个静态对象的所述范围变化率的等式、以在未知向量中将所述传感器的所述方位定向的正弦和余弦分离的形式编写所述等式，以及在二次约束最小二乘方计算中使用一定时段中的静态对象测量对所述未知向量求解。
6.根据权利要求5所述的方法，其中所述等式是：
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>-</mo> <mover> <mi>r</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>x</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>b</mi> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>+</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>x</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>b</mi> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>sin</mi> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>V</mi> <mi>y</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>a</mi> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>cos</mi> <mi>&amp;theta;</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mi>sin</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中是所述静态对象的所述范围变化率，Vx是所述主车辆的所述纵向速度，Vy是所述主车辆的所述横向速度，ω是所述主车辆的所述横摆率，θ是所述静态对象的所述方位角，α是所述主车辆上的所述传感器的所述方位定向，a是所述主车辆上的所述传感器的所述纵向位置，且b是所述主车辆上的所述传感器的所述横向位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述对象传感器是短程或远程雷达传感器。
8.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括向车辆驾驶员或服务中心提供所述对象传感器的所述计算的位置或方位定向是否在可接受姿态范围之外的通知。
9.一种用于估计主车辆上的对象检测传感器的姿态的系统，所述系统包括：
车辆动态学模块，其从多个车辆动态学传感器和车辆数据总线接收数据，所述车辆动态模型提供用于所述主车辆的车辆动态学数据；
安装至所述主车辆的一个或多个对象传感器，其中所述对象传感器检测围绕所述主车辆附近的对象；以及
与所述车辆动态学模块和所述一个或多个对象传感器通信的处理器，所述处理器配置成使用基于由所述对象传感器检测到的静态对象的位置和运动以及所述车辆动态学数据的计算来学习所述主车辆上的所述一个或多个对象传感器的位置和方位定向。
10.根据权利要求9所述的系统，其中将所述静态对象识别为具有基本上等于零的地面速度的被检测对象，其中基本上零的地面速度限定为低于预定阈值的地面速度。
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