CN109844562B - 用于自主车辆感知和计划的雷达生成的占用网格 - Google Patents

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Abstract

描述了涉及为车辆雷达系统生成对象网格的系统和方法。该方法包括在360度方位角上发射雷达信号。该方法还包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号。该方法还包括针对每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度。额外地，该方法包括基于一个或多个对象确定第一对象网格。第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于与给定对象的测量的角度相对应的每个角度，第一网格将该角度与给定对象的测量的距离和测量的速度相关联。此外，该方法包括基于第一对象网格控制自主车辆。

Description

用于自主车辆感知和计划的雷达生成的占用网格
相关申请的交叉引用
本申请要求2016年10月21日提交的美国专利申请No.15/299,970的优先权，该美国专利申请通过引用整体并入本文。
技术领域
本公开涉及一种用于控制车辆的方法、系统和制品。
背景技术
除非本文另有说明，否则本部分中描述的材料不是本申请权利要求的现有技术，并且不因被包括在本部分中而被认为是现有技术。
车辆可以是任何带轮的有动力的车辆，并且可以包括汽车、卡车、摩托车、公共汽车等。车辆可以被用于诸如人员和货物的运输的各种任务，以及许多其它用途。
一些车辆可以部分或完全自主。例如，当车辆处于自主模式时，车辆操作的一些或所有驾驶方面可以由车辆控制系统处理。在这种情况下，位于机载和/或服务器网络中的计算设备可操作以执行诸如计划驾驶路线、感测车辆的各方面、感测车辆的环境以及控制诸如转向、油门和刹车的驱动组件的功能。因此，自主车辆可以减少或消除车辆操作的各个方面中对人类交互的需要。
自主车辆可以使用各种传感器来接收关于车辆操作的环境的信息。激光扫描系统可以将激光发射到环境中。激光扫描系统可以发射相对于静止参考系具有时变方向、原点或传播的图案的激光辐射。这样的系统可以使用发射的激光来映射其周围环境的三维模型(例如，LIDAR)。
无线电检测和测距(Radio detection and ranging，RADAR)系统可以用于通过发射无线电信号和检测返回的反射的信号来主动估计到环境特征的距离。可以根据发送和接收之间的时间延迟来确定到无线电反射特征的距离。雷达系统可以发射频率随时间变化的信号(诸如具有时变频率斜坡的信号)，然后将发射的信号和反射的信号之间的频率差异与范围估计相关联。一些系统还可以基于所接收的反射的信号中的多普勒频率偏移来估计反射对象的相对运动。定向天线可以用于信号的传输和/或接收，以将每个范围估计与方位相关联。更一般地，定向天线还可以用于将辐射能量聚焦在给定的感兴趣的视场上。组合测量的距离和方向信息以允许识别和/或映射周围的环境特征。因此，雷达传感器可以例如由自主车辆控制系统使用，以躲避由传感器信息指示的障碍物。
发明内容
在一方面，提供了一种方法。该方法包括由车辆的雷达单元在360度方位角上发送雷达信号。该方法还包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号。该方法还包括由处理器为一个或多个对象的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度。额外地，该方法包括基于一个或多个对象确定第一对象网格。第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，第一网格将所述角度与给定对象的测量的距离和测量的速度相关联。此外，该方法包括基于第一对象网格控制自主车辆。
在另一方面，提供了一种系统。该系统包括雷达单元，被配置为在360度方位角平面上发送和接收雷达信号，其中，所述接收包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号。该系统还包括控制单元，被配置为根据控制计划来操作车辆。额外地，该系统还包括处理单元。处理单元被配置为一个或多个对象的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度。处理单元还被配置为基于所述一个或多个对象确定第一对象网格，其中所述第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，第一网格将所述角度与给定对象的测量的距离和测量的速度相关联。额外地，处理单元被配置为基于第一对象网格改变控制计划。
在又一方面，提供了一种包括非暂时性计算机可读介质的制品，其具有如果由计算设备执行则使得计算设备执行操作的存储的程序指令。操作包括由车辆的雷达单元在360度方位角上发送雷达信号。操作还包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号。操作还包括由处理器为一个或多个对象的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度。额外地，操作包括基于所述一个或多个对象确定第一对象网格。第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，第一网格将所述角度与给定对象的测量的距离和测量的速度相关联。此外，操作包括基于第一对象网格控制自主车辆。
通过阅读以下详细描述，并参考适当的附图，其它方面、实施例和实施方式对于本领域普通技术人员将变得显而易见。
附图说明
图1示出了根据示例实施例的系统。
图2A示出了根据示例实施例的激光光发射场景。
图2B示出了根据示例实施例的激光光发射场景。
图2C示出了根据示例实施例的雷达光发射场景。
图3示出了根据示例实施例的车辆的示意性框图。
图4A示出了根据示例实施例的车辆的多个视图。
图4B示出了根据示例实施例的车辆周围的扫描环境。
图4C示出了根据示例实施例的车辆周围的扫描环境。
图5A示出了根据示例实施例的场景的表示。
图5B示出了根据示例实施例的场景的表示。
图6示出了根据示例实施例的方法。
具体实施方式
在以下详细描述中，参考了形成本文一部分的附图。在附图中，除非上下文另有指示，否则类似的符号通常标识类似的组件。在详细的实施方式、附图和权利要求中描述的说明性实施例并不意味着是限制性的。在不脱离本文提出的主题的范围的情况下，可以利用其它实施例，并且可以进行其它改变。容易理解的是，如本文一般描述的并且在附图中示出的本公开的方面可以以各种各样的不同的配置来布置、替换、组合、分离和设计，所有这些在本文中都是明确设想的。
概述
车辆可以包括各种传感器，以便接收关于车辆在其中进行操作的环境的信息。RADAR和LIDAR系统可以用于通过发射无线电信号或光信号并检测返回的反射的信号来主动估计到环境特征的距离。可以根据发送和接收之间的时间延迟来确定到反射特征的距离。
雷达系统可以发射频率随时间变化的射频(radio frequency，RF)信号(诸如具有时变频率斜坡的信号)，然后将发射的信号和反射的信号之间的频率差异与范围估计相关联。一些雷达系统还可以基于所接收的反射的信号中的多普勒频率偏移来估计反射对象的相对运动。定向天线可以用于信号的发送和/或接收，以将每个范围估计与方位相关联。更一般地，定向天线还可以用于将辐射能量聚焦在给定的感兴趣的视场上。组合测量的距离和方向信息允许映射周围的环境特征。因此，雷达传感器可以例如由自主车辆控制系统使用，以躲避由传感器信息指示的障碍物。额外地，可以跨360度方位角平面扫描雷达信号，以产生视场中的对象的二维反射率地图。
一些示例自动的雷达系统可以被配置为以对应于毫米(millimeter，mm)电磁波长度(例如，对于77GHz，为3.9mm)的77千兆赫兹(Giga-Hertz，GHz)的电磁波频率操作。这些雷达系统可以使用能够将辐射能量聚焦成紧密波束的天线，以使雷达系统能够以高精度测量环境(诸如自主车辆周围的环境)。这种天线可以是紧凑的(通常具有矩形形状因数；例如，1.3英寸高，2.5英寸宽)、高效的(即，天线中的热量应该损失少量77GHz能量，或者反射回发送器电子设备中)、并且易于制造。
LIDAR可以以与RADAR类似的方式使用。然而，LIDAR发送光信号而不是RF信号。与RADAR相比，LIDAR可以提供更高的分辨率。额外地，可以在三维区域上扫描LIDAR信号以产生视场中的对象的3D点地图。另一方面，LIDAR可以不提供与如RADAR可以提供的对象运动相关的相同级别的信息。
本公开的一个方面提供了用于车辆的RADAR系统的操作模式。RADAR系统可以以能够扫描车辆周围的360度方位角平面的全部或一部分的雷达波束操作。当波束扫描方位角平面时，它将接收来自反射雷达信号的对象的反射。当对象反射雷达信号时，雷达系统可以能够确定与对象的角度、到对象的距离以及对象的速度。基于由雷达单元接收的各种反射，可以创建对象网格。对象网格可以是各种反射对象及其相关的参数的空间表示。
自主车辆可以使用对象网格以便确定自主车辆的运动参数。例如，该车辆可以能够确定两个其它车辆以不同的速度在该车辆前方行驶。在另一示例中，该车辆可以能够确定对象正朝向该车辆移动，诸如正在靠近的门。车辆可以能够基于对象网格调节其移动以便躲避对象。
在一些进一步的示例中，对象网格可以用作传感器融合系统的一部分。在传感器融合系统中，组合使用各种传感器以便提供更准确的信息。当一些传感器具有提供从其它传感器接收不可行的信息的属性时，传感器融合可以是有益的。在一些示例中，LIDAR传感器可以能够提供具有高分辨率的对象网格。然而，LIDAR可能无法像RADAR一样准确地测量速度。额外地，在一些情况下(诸如雾、雨和其它情况)，LIDAR系统可能会错误地识别障碍物。例如，LIDAR系统可能将雾识别为实体对象。相反，RADAR可以能够准确地测量对象的速度并创建可以“透视”雾的对象云。然而，RADAR系统与LIDAR系统相比可以具有更低的分辨率。因此，通过组合由LIDAR和RADAR系统创建的对象云，系统可以提供更准确的关于车辆周围环境的信息，同时减轻每个相应系统的负面影响。
系统示例
图1是示出根据示例实施例的车辆100的功能框图。车辆100可以被配置为完全地或部分地以自主模式操作。当处于自主模式时，车辆100可以被配置为在不与人工交互的情况下操作。例如，当在自主模式下时计算机系统可以控制车辆100，并且可以可操作以使车辆以自主模式操作。作为在自主模式下操作的一部分，车辆可以识别车辆周围的环境的对象。作为响应，计算机系统可以改变自主车辆的控制。
车辆100可以包括各种子系统，诸如推进系统102、传感器系统104、控制系统106、一个或多个外围设备108、以及电源110、计算机系统112、数据存储114和用户接口116。车辆100可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统可以包括多个元件。此外，车辆100的子系统和元件的每一个可以互连。因此，车辆100的一个或多个所描述的功能可以被划分为额外的功能或物理组件，或者被组合成更少的功能或物理组件。在一些进一步地示例中，可以将附加的功能和/或物理组件添加到图1所示的示例中。
推进系统102可以包括可操作以为车辆100提供动力运动的组件。取决于实施例，推进系统102可以包括发动机/马达118、能量源119、传动装置120和车轮/轮胎121。发动机/马达118可以是内燃机、电动机、蒸汽机、斯特林发动机的任何组合。其它电动机和/或马达也是可能的。在一些实施例中，发动机/马达118可以配置为将能量源119转换成机械能。在一些实施例中，推进系统102可以包括多种类型的发动机和/或马达。例如，气电混合动力汽车可以包括汽油发动机和电动机。其它示例也是可能的。
能量源119可以表示可以全部或部分地为发动机/马达118提供动力的能量源。在本公开的范围内设想的能量源119的示例包括汽油、柴油、其它石油基燃料、丙烷、其它基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其它电力源。(多个)能量源119可以额外地或者可替代地包括燃料箱、电池、电容器和/或飞轮的任何组合。能量源119还可以为车辆100的其它系统提供能量。
传动装置120可以包括可操作以将机械动力从发动机/马达118发送到车轮/轮胎121的元件。传动装置120可以包括变速箱、离合器、差速器和驱动轴。传动装置120的其它组件是可能的。驱动轴可以包括可以耦合到一个或多个车轮/轮胎121的一个或多个轴。
车辆100的车轮/轮胎121可以以各种形式(包括独轮车、自行车/摩托车、三轮车、或汽车/卡车四轮形式)配置。其它车轮/轮胎几何形状(诸如包括六个或更多个车轮的那些)也是可能的。车辆100的车轮/轮胎121的任何组合可操作以相对于其它车轮/轮胎121不同地旋转。车轮/轮胎121可以表示固定地附接到传动装置120的至少一个车轮以及耦合到车轮的轮缘能够与行驶表面接触的至少一个轮胎。车轮/轮胎121可以包括金属和橡胶的任何组合。其它材料也是可能的。
传感器系统104可以包括多个元件，诸如全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)122、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)124、雷达126、激光测距仪/LIDAR128、相机130、转向传感器123和油门/刹车传感器125。传感器系统104还可以包括其它传感器，诸如可以监视车辆100的内部系统(例如，O2监视器、燃油表、发动机油温、刹车器磨损)的那些。
GPS 122可以包括可操作以提供关于车辆100相对于地球的位置的信息的收发器。IMU 124可以包括加速度计和陀螺仪的组合，并且可以表示基于惯性加速度感测身体的位置和取向变化的任何数量的系统。额外地，IMU 124可以能够检测车辆100的俯仰和偏航。可以在车辆静止或运动时检测俯仰和偏航。
雷达126可以表示利用无线电信号来感测车辆100的局部环境内的对象以及在一些情况下它们的速度和航向的系统。额外地，雷达126可以具有被配置为发送和接收无线电信号的多个天线。激光测距仪/LIDAR 128可以包括一个或多个激光源、激光扫描仪、以及一个或多个检测器等。激光测距仪/LIDAR128可以被配置为以相干模式(例如，使用外差检测)或以非相干检测模式操作。相机130可以包括被配置为捕获车辆100的环境的多个图像的一个或多个设备。相机130可以是静态相机或视频相机。
转向传感器123可以表示感测车辆100的转向角的系统。在一些实施例中，转向传感器123可以测量方向盘自身的角度。在其它实施例中，转向传感器123可以测量表示方向盘角度的电信号。此外，在进一步的实施例中，转向传感器123可以测量车辆100的车轮的角度。例如，可以感测车轮相对于车辆100的前轴的角度。额外地，在另外的实施例中，转向传感器123可以测量方向盘的角度、表示方向盘的角度的电信号和车辆100的车轮的角度的组合(或子集)。
油门/刹车传感器125可以表示感测车辆100的油门位置或刹车位置的系统。在一些实施例中，单独的传感器可以测量油门位置和刹车位置。在一些实施例中，油门/刹车传感器125可以测量油门踏板(油门)和刹车踏板两者的角度。在其它实施例中，油门/刹车传感器125可以测量能够表示例如油门踏板(油门)的角度和/或刹车踏板的角度的电信号。此外，在进一步的实施例中，油门/刹车传感器125可以测量车辆100的油门本体的角度。油门本体可以包括提供能量源119对发动机/马达118的调制的物理机构的一部分(例如，蝶阀或化油器)。额外地，油门/刹车传感器125可以测量车辆100的转子上的一个或多个刹车踏板的压力。在另外的实施例中，油门/刹车传感器125可以测量油门踏板(油门)和刹车踏板的角度、表示油门踏板(油门)和刹车踏板的角度的电信号、油门本体的角度以及至少一个刹车踏板正施加到车辆100的转子的压力的组合(或子集)。在其它实施例中，油门/刹车传感器125可以被配置为测量施加到诸如油门或刹车踏板的车辆踏板的压力。
控制系统106可以包括包含转向单元132、油门134、刹车单元136、传感器融合算法138、计算机视觉系统140、导航/路径系统142和障碍物躲避系统144的各种元件。转向单元132可以表示可以可操作以调节车辆100的航向的机构的任何组合。油门134可以控制例如发动机/马达118的操作速度，并且从而控制车辆100的速度。刹车单元136可以可操作以使车辆100减速。刹车单元136能够使用摩擦来使车轮/轮胎121减速。在其它实施例中，刹车单元136能够将车轮/轮胎121的动能转换成电流。
传感器融合算法138可以包括例如卡尔曼滤波器、贝叶斯网络或可以接收来自传感器系统104的数据作为输入的其它算法。传感器融合算法138可以基于传感器数据提供各种评估。取决于实施例，评估可以包括单个对象和/或特征的评估、特定情况的评估、和/或基于特定情况评估可能的影响。其它评估是可能的。
计算机视觉系统140可以包括可操作来处理和分析图像以努力确定对象、重要的环境对象(例如，停止灯、道路边界等)和障碍物的硬件和软件。计算机视觉系统140可以使用对象识别、运动恢复结构(Structure From Motion，SFM)、视频跟踪以及在计算机视觉中使用其它算法以例如识别对象、映射环境、跟踪对象、估计对象的速度等。
导航/路径系统142可以被配置为确定车辆100的行驶路径。导航/路径系统142可以额外地在车辆100操作时动态地更新行驶路径。在一些实施例中，导航/路径系统142可以合并来自传感器融合算法138、GPS122和已知地图的数据，以便确定车辆100的行驶路径。
障碍物躲避系统144可以表示被配置为基于传感器数据评估潜在障碍物并控制车辆100以躲避或以其它方式越过潜在障碍物的控制系统。
各种外围设备108可以被包括在车辆100中。例如，外围设备108可以包括无线通信系统146、触摸屏148、麦克风150和/或扬声器152。外围设备108可以提供例如用于车辆100的用户与用户接口116交互的装置。例如，触摸屏148可以向车辆100的用户提供信息。用户接口116还可以可操作以经由触摸屏148接受来自用户的输入。在其它示例中，外围设备108可以为车辆100提供与其环境内的设备通信的装置。
在一个示例中，无线通信系统146可以被配置为直接地或经由通信网络与一个或多个设备无线通信。例如，无线通信系统146可以使用3G蜂窝通信(诸如CDMA、EVDO、GSM/GPRS)、或4G蜂窝通信(诸如WiMAX或LTE)。可替换地，无线通信系统146可以与无线局域网(wireless local area network，WLAN)通信，例如，使用WiFi。在一些实施例中，无线通信系统146可以直接地与设备通信，例如，使用红外链路、蓝牙或ZigBee。在本公开的上下文中，诸如各种车辆通信系统的其它无线协议也是可能的。例如，无线通信系统146可以包括可以包含车辆和/或路边站之间的公共和/或私人数据通信的一个或多个专用短程通信(dedicated short-range communication，DSRC)设备。
电源110可以向车辆100的各种组件提供电力，并且可以表示例如可充电的锂离子或铅酸电池。在示例实施例中，这种电池的一个或多个组可以配置为提供电力。其它电源材料和类型也是可能的。取决于实施例，电源110和能量源119可以集成到单个能量源中，诸如在一些全电动汽车中。
车辆100的许多或所有功能可以由计算机系统112控制。计算机系统112可以包括执行存储在非暂时性计算机可读介质(诸如数据存储114)中的指令115的至少一个处理器113(其可以包括至少一个微处理器)。计算机系统112还可以表示可以用于以分布式方式控制车辆100的各个组件或子系统的多个计算设备。
在一些实施例中，数据存储114可以包含可由处理器113执行以执行包括上面结合图1描述的那些的、车辆100的各种功能的指令115(例如，程序逻辑)。数据存储114也可以包含附加指令，该附加指令包括用于以下操作的指令：向推进系统102、传感器系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个发送数据，从推进系统102、传感器系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个接收数据，与推进系统102、传感器系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个交互，和/或控制推进系统102、传感器系统104、控制系统106和外围设备108中的一个或多个。
除了指令115之外，数据存储114还可以存储诸如道路地图、路径信息以及其它信息的数据。在自主、半自主和/或手动模式下车辆100的操作期间，车辆100和计算机系统112可以使用这样的信息。
车辆100可以包括用于向车辆100的用户提供信息或从车辆100的用户接收输入的用户接口116。用户接口116能够控制或使能对可以在触摸屏148上显示的交互式图像的内容和/或布局的控制。此外，用户接口116可以包括外围设备108集合(诸如无线通信系统146、触摸屏148、麦克风150和扬声器152)内的一个或多个输入/输出设备。
计算机系统112可以基于从各种子系统(例如，推进系统102、传感器系统104和控制系统106)以及从用户接口116接收的输入来控制车辆100的功能。例如，计算机系统112可以利用来自传感器系统104的输入，以便估计由推进系统102和控制系统106产生的输出。取决于实施例，计算机系统112可以可操作以监视车辆100及其子系统的许多方面。在一些实施例中，计算机系统112可以基于从传感器系统104接收的信号禁用车辆100的一些或所有功能。
车辆100的组件可以被配置为以与其各自系统内部或外部的其它组件互连的方式工作。例如，在示例实施例中，相机130可以捕获可以表示关于以自主模式操作的车辆100的环境状态的信息的多个图像。环境状态可以包括车辆正在其上操作的道路的参数。例如，计算机视觉系统140可以能够基于道路的多个图像识别倾斜(坡度)或其它特征。额外地，全球定位系统122和由计算机视觉系统140识别的特征的组合可以与存储在数据存储114中的地图数据一起使用以确定特定的道路参数。此外，雷达单元126还可以提供关于车辆周围环境的信息。
换句话说，各种传感器(可以称为输入指示和输出指示传感器)和计算机系统112的组合可以相互作用以提供被提供以控制车辆的输入的指示或者对车辆的周围环境的指示。
在一些实施例中，计算机系统112可以基于由除无线电系统之外的系统提供的数据来做出关于各种对象的确定。例如，车辆可以具有激光器或被配置为感测车辆视场中的对象的其它光学传感器。计算机系统112可以使用来自各种传感器的输出来确定关于车辆视场中的对象的信息。计算机系统112可以确定到各种对象的距离和方向信息。计算机系统112还可以基于来自各种传感器的输出确定对象是否是期望的或不期望的。
尽管图1示出了车辆100的各种组件，即无线通信系统146、计算机系统112、数据存储114和用户接口116，当集成到车辆100中时，这些组件中的一个或多个可以与车辆100分开安装或与车辆100关联。例如，数据存储器114可以部分地或全部地与车辆100分开存在。因此，车辆100可以以可以单独或一起定位的设备元件的形式提供。构成车辆100的设备元件可以以有线和/或无线方式通信地耦合在一起。
图2A示出根据示例实施例的激光光发射场景200。在场景200中，激光光源202(例如，来自如关于图1所示和所描述的激光测距仪单元128的激光光源)可以位于假想球体206的原点处。该假想球体206可以被称为激光扫描体积。激光光源202可以以给定角度θ和方位角α以激光波束204的形式发射激光。激光波束204可以在波束点208处与球体206相交。局部波束区域210可以说明由于大气条件、波束准直、衍射等导致的波束加宽。可以调节角度θ和方位角α以在部分、区域或整个扫描体积上扫描激光波束。
图2B示出了根据示例实施例的激光光发射场景220。场景220包括由扫描仪(未示出)控制以沿扫描区域224内的扫描路径222扫描激光波束204和对应的波束点208的激光光源202。
虽然图2B将扫描路径222示出为连续的，但应当理解的是，扫描路径222或其部分可以被来自激光光源202的连续的或脉冲的激光照射。此外，激光光源202和/或对应的激光扫描器可以沿扫描路径以固定的和/或可变的移动速率扫描激光波束204。
图2C示出了根据示例实施例的雷达发射场景250。在场景250中，雷达源252(例如，来自如关于图1所示和所描述的雷达单元126的雷达)可以位于假想球体256的原点处。雷达源252可以以给定的方位角α以雷达波束254形式发射雷达信号。雷达波束254可以在由256A和256B限定的波束区域中与球体206相交。额外地，雷达波束254可以以方位角α围绕由256A和256B限定的波束区域内的整个360度方位角平面扫描。在一些示例中，可以围绕由256A和256B限定的区域上的方位角平面扫描雷达。在其它示例中，雷达也可以在高度上扫描，类似于关于图2A所讨论的。
在一些实施方案中，本文所描述的系统和方法可以被应用到被结合到诸如自主汽车的车辆中的激光和雷达扫描系统。这样，关于图1、2A、2B和2C示出和描述的系统100的一些或所有方面可以被应用于自主车辆(例如，自动驾驶汽车)的上下文中。
图3示出了根据示例实施例的车辆300的示意性框图。车辆300可以包括被配置为感测车辆周围的环境的各个方面的多个传感器。具体地，车辆300可以包括具有一个或多个LIDAR单元128的LIDAR系统310，其中一个或多个LIDAR单元128每个具有不同的视场、范围和/或目的。额外地，车辆300可以包括具有一个或多个RADAR单元126的RADAR系统380，其中一个或多个RADAR单元126每个具有不同的视场、范围和/或目的。
在一个示例中，LIDAR系统310可以包括具有相对窄的激光波束传播的单个激光波束。激光波束传播可以是约0.1°×0.03°分辨率，然而其它波束分辨率也是可能的。LIDAR系统310可以被安装到车辆的车顶，但是其它安装位置也是可能的。
在这样的场景中，激光波束可以围绕延伸通过车辆的垂直轴在360°范围内转向。例如，LIDAR系统310可以安装有被配置为允许其围绕垂直轴旋转的旋转轴承。步进马达可以被配置为控制LIDAR系统310的旋转。此外，激光波束可以围绕水平轴转向，使得波束可以上下移动。例如，LIDAR系统310的一部分(例如各种光学器件)可以经由弹簧被耦合到LIDAR系统底座。各种光学器件可以围绕水平轴移动，使得激光波束上下转向。弹簧可以包括谐振频率。谐振频率可以是大约140Hz。可替换地，谐振频率可以是另一频率。可以使用镜子、马达、弹簧、磁铁、透镜和/或其它已知的转向光波束的装置的组合来转向激光波束。
在示例实施例中，图3的扫描激光系统110可以包括发射1550nm的激光的光纤激光光源，尽管其它波长和类型的激光源也是可能的。此外，LIDAR光源的脉冲重复率可以是200kHz。LIDAR系统310的有效范围可以是300米或更长。
激光波束可以由车辆的控制系统或与LIDAR系统310相关联的控制系统转向。例如，响应于车辆接近十字路口，LIDAR系统可以扫描出左侧的迎面而来的交通(traffic)和右侧的迎面而来的交通。其它感测场景也是可能的。
在示例实施例中，LIDAR系统310可以被转向以便识别特定对象。例如，LIDAR系统310可以可操作以识别行人的肩部或另一部分。在另一示例中，LIDAR系统310可以可操作以识别自行车上的车轮。
作为具体的示例，通用的LIDAR系统可以提供与例如经过车辆右侧的汽车相关的数据。控制器可以基于来自通用LIDAR系统的数据确定目标信息。基于目标信息，控制器可以使本文公开的LIDAR系统扫描出特定经过的汽车并以更高的分辨率和/或更高的脉冲重复率评估目标对象。
在另一示例中，RADAR系统380可以包括具有1度或更小(以方位角平面的度数测量)的雷达波束宽度的单个雷达波束。在一个示例中，RADAR系统380可以包括被设计为合成具有宽基线的均匀线性阵列(uniform linear array，ULA)的密集的多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)阵列。例如，RADAR系统380可以包括在W波段(大约77千兆赫兹)具有大约1度或更小的方位角分辨率的虚拟元件阵列。RADAR系统380还可以在范围和方位角中而不是在范围和多普勒中执行匹配滤波。RADAR系统380可以使用来自RADAR单元126的数据来合成围绕汽车的360度方位角平面度的雷达反射率地图。RADAR系统380可以安装在车辆的车顶上，但是其它安装位置是可能的。
在这样的场景下，雷达波束可以围绕延伸通过车辆的垂直轴在360°方位角平面内转向。例如，RADAR系统380可以被配置为执行数字波束成形以围绕方位角平面扫描波束。在示例实施例中，图3的雷达单元126可以包括发射大约77GHz的雷达信号的雷达信号源，尽管其它波长和类型的雷达信号源也是可能的。
RADAR波束可以由车辆的控制系统或与RADAR系统380相关联的控制系统转向。在一些示例中，RADAR系统380可以围绕方位角平面连续扫描RADAR单元128的雷达波束。在其它示例中，RADAR系统380可以在方位角平面的感兴趣区域上扫描RADAR单元128的雷达波束。例如，响应于车辆接近十字路口，RADAR系统380可以扫描出左侧的迎面而来的交通和右侧的迎面而来的交通。其它感测场景是可能的。
在示例实施例中，类似于LIDAR系统310，RADAR系统380可以被转向以便识别特定对象。例如，RADAR系统380可以可操作以识别雷达视场内的对象的速度。
本文描述的LIDAR系统310和RADAR系统380可以与车辆上的其它传感器一起操作。例如，LIDAR系统310可以用于识别特定场景下的特定对象。RADAR系统380还可以识别对象，并提供通过LIDAR系统310不容易获得的信息(诸如对象速度)。可以额外地或可替代地基于来自与车辆相关联的其它传感器中的任何一个或与车辆相关联的其它传感器组合的数据来确定目标信息。
车辆300还可以包括推进系统320和其它传感器330。车辆300还可以包括控制系统340、用户接口350、以及通信接口360。在其它实施例中，车辆300可以包括更多、更少或者不同的系统，并且每个系统可以包括更多、更少或不同的组件。额外地，所示的系统和组件可以以任何数量的方式组合或分开。
推进系统320可以被配置为向车辆300提供动力运动。例如，推进系统320可以包括发动机/马达、能量源、传动装置和车轮/轮胎。发动机/马达可以是或包括内燃机、电动机、蒸汽发动机和斯特林发动机的任何组合。其它电动机和发动机也是可能的。在一些实施例中，推进系统320可以包括多种类型的发动机和/或马达。例如，油电混合动力汽车可以包括汽油发动机和电动机。其它示例也是可能的。
能量源可以是全部或部分地为发动机/马达提供动力的能量源。也就是说，发动机/马达可以配置为将能量源转换成机械能。能源的示例包括汽油、柴油、丙烷、其它基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其它电力源。能量源可以额外地或可替代地包括燃料箱、电池、电容器和/或飞轮的任何组合。能量源可以包括例如一个或多个可充电锂离子或铅酸电池。在一些实施例中，这种电池的一个或多个组可以配置为提供电力。
在一些实施例中，能量源也可以为车辆300的其它系统提供能量。
传动装置可以被配置为从发动机/马达向车轮/轮胎发送机械功率。为此，传动装置可包括变速箱、离合器、差速器、驱动轴和/或其它元件。在传动装置包括驱动轴的实施例中，驱动轴可以包括被配置为耦合到车轮/轮胎的一个或多个轴。
车辆300的车轮/轮胎可以以各种形式(包括独轮车、自行车/摩托车、三轮车或汽车/卡车四轮形式)配置。其它车轮/轮胎形式(诸如包括六个或更多个车轮的那些)也是可能的。在任何情况下，车轮/轮胎可以配置为相对于其它车轮/轮胎不同地旋转。在一些实施例中，车轮/轮胎可以包括固定地附接到传动装置的至少一个车轮和耦合到车轮的轮缘能够与行驶表面接触的至少一个轮胎。车轮/轮胎可以包括金属和橡胶的任何组合、或其它材料的组合。推进系统320可以额外地或可替代地包括除所示出的那些之外的组件。
其它传感器330可以包括被配置为感测关于车辆300所处的环境的信息的多个传感器(除了LIDAR系统310之外)，并且可选地包括被配置为修改传感器的位置和/或方向的一个或多个致动器。作为非限制性示例的列表，所述其它传感器330可以包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)、RADAR单元、测距仪和/或相机。另外的传感器可以包括被配置为监视车辆300的内部系统(例如，O2监视器、燃料表、发动机油温等)的那些传感器。其它传感器也是可能的。
GPS可以是被配置为估计车辆300的地理位置的任何传感器(例如，位置传感器)。为此，GPS可以包括被配置为估计车辆300相对于地球的位置的收发器。GPS也可以采用其它形式。
IMU可以是被配置为基于惯性加速度感测车辆300位置和方位的变化的传感器的任何组合。在一些实施例中，传感器的组合可以包括例如加速度计和陀螺仪。传感器的其它组合也是可能的。
类似地，测距仪可以是配置为感测到车辆300所处的环境中的对象的距离的任何传感器。相机可以是被配置为捕获车辆300所处的环境中的图像的任何相机(例如，静态相机、视频相机等)。为此，相机可以采用以上描述的任何形式。其它传感器330可以额外地或可替代地包括除了所示的那些之外的组件。
控制系统340可以配置为控制车辆300及其组件的操作。为此，控制系统340可以包括转向单元、油门、刹车单元、传感器融合算法、计算机视觉系统、导航或路径系统以及障碍物躲避系统。
转向单元可以是被配置为调节车辆300的航向的机构的任何组合。油门可以是被配置为控制发动机/马达的操作速度并且进而控制车辆的速度的机构的任何组合。刹车单元可以是被配置为使车辆300减速的机构的任何组合。例如，刹车单元可以使用摩擦来使车轮/轮胎减速。作为另一示例，刹车单元可以将车轮/轮胎的动能转换成电流。刹车单元也可以采用其它形式。
传感器融合算法可以是被配置为接受来自各种传感器(例如，LIDAR系统310、RADAR系统380、和/或其它传感器330)的数据作为输入的算法(或存储算法的计算机程序产品)。该数据可以包括例如表示在车辆的传感器系统的各种传感器处感测到的信息的数据。传感器融合算法可以包括例如卡尔曼滤波器、贝叶斯网络、被配置为执行本文方法的一些功能的算法、或任何其它算法。传感器融合算法还可以被配置为基于来自传感器系统的数据提供各种评估，包括例如对车辆300所处的环境中的单个对象和/或特征的评估、特定情况的评估、和/或基于特定情况评估可能的影响。其它评估也是可能的。
计算机视觉系统可以是被配置为处理和分析由相机捕获的图像以便识别车辆300所处的环境中的对象和/或特征(包括例如交通信号和障碍)的任何系统。为此，计算机视觉系统可以使用对象识别算法、运动恢复结构(SFM)算法、视频跟踪或其它计算机视觉技术。在一些实施例中，计算机视觉系统可以额外地被配置为映射环境、跟踪对象、估计对象的速度等。
导航和路径系统可以被配置为确定车辆300的行驶路径。导航和路径系统可以额外地被配置为在车辆300操作时动态地更新行驶路径。在一些实施例中，导航和路径系统可以被配置为合并来自传感器融合算法、GPS、LIDAR系统310和一个或多个预定地图的数据，以便确定车辆300的行驶路径。
障碍物躲避系统可以被配置为识别、评估和躲避或以其它方式越过车辆300所处的环境中的障碍物。控制系统340可以额外地或可替代地包括除所示的那些组件之外的组件。
用户接口350可以被配置为在车辆300与用户之间提供相互作用。为此，用户接口350可以包括例如触摸屏、键盘、麦克风和/或扬声器。
触摸屏可以被用户使用来向车辆300输入命令。为此，触摸屏可以被配置为经由电容感测、电阻感测或表面声波处理等来感测用户手指的位置和移动中的至少一个。触摸屏能够在与触摸屏表面平行或成平面的方向上、在垂直于触摸屏表面的方向上或两者上感测手指移动，并且还能够感测施加到触摸屏表面的压力级别。触摸屏可以由一个或多个半透明或透明绝缘层以及一个或多个半透明或透明导电层形成。触摸屏也可以采用其它形式。
麦克风可以被配置为接收来自车辆300的用户的音频(例如，语音命令或其它音频输入)。类似地，扬声器可以被配置为将音频输出到车辆300的用户。用户接口350可以额外地或可替代地包括其它组件。
通信接口360可以是被配置为直接或经由通信网络在一个或多个其它车辆、传感器或其它实体之间提供有线或无线通信的任何系统。为此，为此，通信接口360可以包括天线和芯片组以用于直接或经由通信网络与其他车辆、传感器、服务器或其它实体通信。芯片组或通信接口360通常可以被布置为根据一种或多种类型的无线通信(例如，协议)(诸如蓝牙、蓝牙低功率(BLE)、IEEE 802.11(包括任何IEEE802.11修订版)中描述的通信协议、蜂窝技术(诸如GSM、CDMA、UMTS、EV-DO、WiMAX或LTE)、ZIGBEE、专用短程通信(dedicated shortrange communication，DSRC)和射频识别(radio frequency identification，RFID)通信等)进行通信。通信接口360也可以采用其它形式。
计算系统370可以被配置为向LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、用户接口350、和通信接口360中的一个或多个发送数据，从LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、用户接口350、和通信接口360中的一个或多个接收数据，与LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、用户接口350、和通信接口360中的一个或多个进行交互，和/或控制LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、用户接口350、和通信接口360中的一个或多个。为此，计算系统370可以经由通信接口360、系统总线、网络和/或其它连接机构通信地连接到LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340和用户接口350中的一个或多个。
在一个示例中，计算系统370可以被配置为存储和执行用于使用LIDAR系统310和RADAR系统380的组合来确定车辆300周围的环境的3D表示的指令。额外地或可替代地，计算系统370可以被配置为控制传动装置的操作以提高燃料效率。作为另一示例，计算系统370可以被配置为使得相机捕获环境的图像。作为又一示例，计算系统370可以被配置为存储和执行与传感器融合算法相对应的指令。其它示例也是可能的。
计算系统370可以包括至少一个处理器和存储器。处理器可以包括一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器。在某种程度上，计算系统370包括一个以上的处理器，这样的处理器可以单独地或组合地工作。存储器可以包括一个或多个易失性和/或一个或多个非易失性存储组件，诸如光学、磁性和/或有机存储。存储器可以整体地或部分地与处理器集成。
在一些实施例中，存储器可以包含可由(多个)处理器执行的以执行诸如关于方法600所描述的并在图6中所示出的块的各种功能的指令(例如，程序逻辑)。存储器也可以包含额外的指令，其中额外的指令包括用于以下操作的指令：向LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、和用户接口350中的一个或多个发送数据，从LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、和用户接口350中的一个或多个接收数据，与LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、和用户接口350中的一个或多个进行交互，和/或控制LIDAR系统310、推进系统320、其它传感器330、控制系统340、和用户接口350中的一个或多个。计算系统370可以额外地或可替代地包括除所示的那些组件之外的组件。
本文所公开的实施例可以在包括常规的汽车和具有自主操作模式的汽车的任何类型的车辆上使用。然而，术语“车辆”应广义地解释为涵盖任何移动对象，包括例如卡车、厢式货车、半挂车、摩托车、高尔夫球车、越野车、仓库运输车辆或农用车辆、以及乘坐在诸如过山车、手推车、电车或火车车厢之类的轨道上的载体等。
图4A示出了根据示例实施例的车辆400。特别地，图4A示出了车辆400的右侧视图、前视图、后视图和俯视图。尽管车辆400在图4A中示为汽车，但如上所述，其它实施例也是可能的。此外，尽管示例车辆400被示出为可以被配置为在自主模式下操作的车辆，但是本文描述的实施例也适用于未被配置为自主地或者在自主和非自主模式下操作的车辆。因此，示例车辆400并不意味着限制。如图所示，车辆400包括五个传感器单元402、404、406、408和410、以及四个车轮(以车轮412为例)。
根据上面的讨论，传感器单元402、404、406、408和410中的每一个可以包括可以被配置为根据各种道路条件或场景扫描车辆400周围的环境的一个或多个光检测和测距设备(light detection and ranging device，LIDAR)。额外地或可替代地，在一些实施例中，传感器单元402、404、406、408和410可以包括全球定位系统传感器、惯性测量单元、无线电检测和测距(RADAR)单元、相机、激光测距仪、LIDAR、和/或声学传感器等的任何组合。
如图所示，传感器单元402被安装到与安装有车轮412的车辆400的底侧相对的车辆400的顶侧。此外，传感器单元404、406、408和410各自安装到除顶侧之外的车辆400的给定侧。例如，传感器单元404位于车辆400的前侧，传感器406位于车辆400的后侧，传感器单元408位于车辆400的右侧，并且传感器单元410位于车辆400的左侧。
尽管示出了传感器单元402、404、406、408、和410被安装在车辆上的400的特定位置，在一些实施例中，传感器单元402、404、406、408、和410可以被安装在车辆400的其它地方、车辆400内部或外部。例如，尽管图4A示出了安装到车辆400的右侧后视镜的传感器单元408，但是传感器单元408可以可替代地位于沿着车辆400的右侧的另一位置。此外，虽然示出了五个传感器单元，但是在一些实施例中，更多或更少的传感器单元可以被包括在车辆400中。
在一些实施例中，传感器单元402、404、406、408、和410中的一个或多个可以包括在其上传感器可以可移动地安装的一个或多个可移动底座。可移动底座可以包括例如旋转平台。安装在旋转平台上的传感器可以旋转，使得传感器可以从车辆400周围的各个方向获得信息。例如，传感器单元402的LIDAR可以具有可以通过将旋转平台致动到不同方向来调节的观察方向等。可替代地或额外地，可移动底座可以包括倾斜平台。安装在倾斜平台上的传感器可以在给定的角度和/或方位角范围内倾斜，使得传感器可以从各种角度获得信息。可移动底座也可以采用其它形式。
此外，在一些实施例中，传感器单元402、404、406、408、和410中的一个或多个可以包括被配置为通过移动传感器和/或可移动底座来调节传感器单元中的传感器的位置和/或取向的一个或多个致动器。示例致动器包括马达、气动致动器、液压活塞、继电器、螺线管和压电致动器。其它致动器也是可能的。
如图所示，车辆400包括被配置为转动以使车辆沿着行驶表面行进的一个或多个车轮(诸如车轮412)。在一些实施例中，车轮412可以包括耦合到车轮412的轮缘的至少一个轮胎。为此，车轮412可以包括金属和橡胶的任何组合，或者其它材料的组合。除了所示的那些之外或代替所示的那些，车辆400可以包括一个或多个其它组件。
如在图4B中所示，传感器单元402(包括LIDAR单元和/或雷达单元)可以在车辆400周围的任何方向上扫描出车辆400的环境中的对象(例如，通过旋转等)，但是可能不太适合于扫描环境以扫描出靠近车辆400的对象。例如，如所示的，由于距离车辆400的距离454内的对象的位置在箭头442和444所示的光脉冲或雷达信号之间的区域之外，所以这些对象可能未被检测到或者可能仅被传感器单元402的传感器部分地检测到。
应注意，图4B中所示的各种箭头442-440之间的角度不是按比例的，并且仅用于说明目的。因此，在一些示例中，各种LIDAR的垂直FOV也可以变化。
图4C示出了车辆400正在利用LIDAR和/或RADAR单元扫描周围环境的场景中的车辆400的俯视图。根据上面的讨论，车辆400的各种LIDAR中的每一个可以根据其各自的刷新率、FOV、或任何其它因素而具有特定的分辨率。反过来，各种LIDAR可以适合于检测和/或识别到车辆400的相应距离范围内的对象。额外地，车辆400的RADAR可以能够扫描车辆周围的RADAR波束以检测对象及其速度。
如图4C所示，轮廓462示出了车辆400周围的方位角平面。LIDAR和RADAR单元两者可以被配置为围绕方位角平面462检测和/或识别。RADAR和LIDAR可以能够如关于图2A-2C所描述的，跨方位角平面扫描波束464。车辆可以能够为LIDAR和RADAR扫描中的每一个创建对象网格。每个对象网格可以指定由LIDAR和RADAR检测到的各种对象的角度、距离和/或速度。
在一些示例中，车辆可以比较来自两个对象网格的数据，以便确定引起反射的对象的附加参数并且从对象网格中移除错误。例如，LIDAR传感器可能会将一团雾或水雾看作固体对象。但是，RADAR传感器可以透视雾或水雾来识别雾或水雾另一侧的对象。因此，车辆控制系统可以基于由RADAR传感器检测到的对象而不是由LIDAR传感器不正确地检测到的对象来操作车辆。
在另一示例中，来自RADAR对象网格的信息可以提供补充信息给来自LIDAR传感器的对象网格。例如，LIDAR传感器可能无法准确提供与对象速度相关的信息，而RADAR传感器和LIDAR一样可能无法区分两种不同的金属对象。因此，在一种情况下，车辆可能在占据车辆前方的两个车道的两辆其它车辆(诸如半卡车)后面行驶。RADAR传感器可以能够提供关于每辆卡车的准确速度信息，但可能无法轻松解决两辆卡车之间的分离。相反，LIDAR传感器可以能够提供关于每个的准确速度信息。
图5A示出了根据示例实施例的场景500的表示。具体地，图5A可以基于来自图3的LIDAR系统310的数据示出环境的空间点云的一部分。空间点云可以表示车辆周围的环境的三维(3D)表示。3D表示可以由计算设备基于来自参考图3示出和描述的LIDAR系统310的数据生成作为3D点云。例如，3D云的每个点可以包括与来自一个或多个LIDAR设备的先前发射的光脉冲相关联的反射光脉冲。点云的各个点可以存储为LIDAR系统的对象网格，或者转换为LIDAR系统的对象网格。对象网格可以额外地包含关于到点云的各个点的距离和角度的信息。
基于扫描激光系统110的旋转，场景500包括如图5A所示的在所有方向(360°水平地)上的环境扫描。此外，如所示的，区域504A指示LIDAR设备的环境中的对象。例如，区域504A中的对象可以对应于LIDAR设备300的环境中的行人、车辆或其它障碍物。在一些另外的示例中，区域504A可以包含雾、雨或其它障碍物。特别地，区域504A可以包含在潮湿路面上行驶的车辆。车辆可以使来自道路的水溅射到车辆后面。诸如由车辆的轮胎溅射的水的这些障碍物对于LIDAR系统可能看作是固体对象。因此，LIDAR系统可能错误地解释对象。
在LIDAR系统310被安装到诸如车辆300的车辆的示例场景中，车辆300可以使用来自场景500中的空间点云信息来将车辆导航远离区域504A朝向不包括区域504A的障碍物的区域506A。
图5B示出根据示例实施例的场景550的表示。具体地，图5B可以示出基于来自图3的RADAR系统380的数据的环境的方位角平面对象网格。对象网格可以表示车辆周围环境的对象。例如，图5B的区域504B可以是图5A的相同的区域504A。类似地，图5B的区域506B可以是图5A的相同的区域506A。基于反射来自RADAR系统380的RADAR信号的对象的反射，车辆可以生成方位角平面的对象网格。对象网格可以包括反射RADAR信号的每个对象的距离、角度(<)、以及速度。在一些示例中，诸如处理雾、雨、排气冷凝等的那些，RADAR系统可以能够接收来自LIDAR系统可能不会看到的对象的反射。例如，当汽车从潮湿的道路溅射水时，LIDAR系统可能只看到水并且认为它是静止的固体对象。RADAR系统可以能够透视这种水溅射并且看到来自引起溅射的车辆的雷达反射。因此，由RADAR系统创建的对象网格可以正确地对车辆成像。
方法示例
图6示出根据示例实施例的方法600。方法600包括可以以任何顺序执行的块。此外，可以在本公开的预期范围内向方法600添加或从方法600减去各种块。方法600可以对应于可以使用参考图1、2A-C、3、4A-4C和5A-B示出和描述的系统的任何系统或所有系统来执行的步骤。也就是说，如本文所述，方法600可以由LIDAR和RADAR以及自主车辆的相关处理系统来执行。
块602包括由车辆的雷达单元在360度的方位角上发送雷达信号。在各种示例中，可以以各种方式发送由雷达单元发送的雷达信号。例如，可以跨方位角平面、或者跨方位角平面和仰角平面扫描雷达信号。在其它示例中，雷达信号可以全方向地发送并且一次覆盖整个方位角平面。在一些情况下，块602还可以包括从车辆的LIDAR单元发送激光信号。类似地，可以跨方位角平面和仰角平面扫描激光。
块604包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号。接收雷达单元可以以各种不同方式配置。在一些示例中，雷达单元可以被配置为以全向方式接收信号并且对接收的雷达信号执行数字波束形成。在一些情况下，块604还可以包括接收与发送的LIDAR信号相关联的至少一个相应的激光反射信号。可以以全向方式接收LIDAR信号。LIDAR系统可以能够确定从其接收各种激光反射的方向。
块606包括由处理器确定对于一个或多个对象的每个对象的相应的测量的角度、相应的测量的距离、以及相应的测量的速度。确定的角度可以是相对于方位角平面的角度。在一些额外的示例中，角度可以是相对于方位角平面的角度以及相对于仰角的角度两者。可以相对于雷达信号、激光信号或激光和雷达信号两者来执行块606。
块608包括基于一个或多个对象确定第一对象网格，其中第一对象网格包括一起覆盖360度方位角的多个角度，并且对于多个角度中的与在一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，第一网格将该角度与给定对象的测量的距离和测量的速度相关联。第一对象网格包含有关将雷达信号反射回车辆的各种对象的信息。可以基于雷达系统的分辨率将第一对象网格划分为各种段。在一些示例中，对象网格的分辨率可以是方位角平面的1度或更小。第一对象网格可以包括由雷达单元接收的反射的角度、距离和速度。在一些示例中，对象网格可以是三维的并且包括到各种反射的方位角和仰角两者。
在一些情况下，块608还包括基于引起激光反射的至少一个对象确定第二对象网格。第二对象网格可以类似于第一对象网格，但是基于来自激光反射的数据。第二对象网格可以包括由LIDAR单元接收的反射的角度和距离。在一些示例中，第二对象网格还可以包含由LIDAR单元接收的反射的速度信息。然而，因为LIDAR可能不提供各种对象的准确速度信息，所以第二对象网格的速度信息可以来自形成第一对象网格的速度信息。处理单元能够将第二对象网格的各种对象调节为被确定为第一对象网格的一部分的速度和/或将第二对象网格的各种对象与被确定为第一对象网格的一部分的速度关联。在一些另外的示例中，可以基于来自第一对象网格的信息来移除第二对象网格中的错误。例如，处理单元可以能够确定第二对象网格中的对象(诸如，冷凝云)不是固体对象并且可以从对象云中移除。当从对象网格移除数据时，来自第一对象网格的数据可以用于补充第二对象网格。
块610包括：基于第一对象网格控制自主车辆。来自对象网格的数据可以使车辆能够知道车辆附近的对象的位置和速度参数。因此，可以基于该信息来控制车辆的移动。例如，车辆可以经由第一对象网格确定车辆前面的门正在关闭。因此，响应于门的这种移动，可以停止车辆的向前移动。在另一示例中，车辆可以检测来自另一车辆的冷凝作为固体对象。然而，来自第一对象网格的信息可以使车辆能够确定冷凝不是固体对象。该确定可以允许车辆穿过冷凝安全地前进。
在一些情况下，块610包括基于第一对象网格和第二对象网格两者控制自主车辆。如前所述，车辆可以使用第一对象网格来确定第二对象网格的错误。可以基于从第二对象网格移除错误来执行对自主车辆的控制。额外地，可以基于来自第一对象网格的数据来确定第二对象网格中的对象的移动。
尽管本文所描述的一些示例实施例涉及在自主车辆中使用的LIDAR和RADAR系统，但是应当理解的是，类似的系统和方法可以被应用到许多其它的扫描应用。例如，设想的系统和方法包括涉及声学感测、其它光学感测等的场景。
在示例实施例中，示例系统可包括一个或多个处理器、一种或多种形式的存储器、一个或多个输入设备/接口、一个或多个输出设备/接口、和当由一个或多个处理器执行时使系统执行上述方法的各种功能任务、能力等的机器可读指令。
在一些实施例中，所公开的技术(例如，方法600)可以由以机器可读格式在计算机可读存储介质上或者在在其它介质或制品上编码的计算机程序指令来实现。在一个实施例中，使用信号承载介质提供示例计算机程序产品。信号承载介质可以包括当由一个或多个处理器执行时，可以提供上面关于图1-6描述的功能或部分功能的一个或多个编程指令。在一些示例中，信号承载介质可以是非暂时性计算机可读介质，诸如但不限于硬盘驱动器、压缩盘(Compact Disc，CD)、数字视频盘(Digital Video Disk，DVD)、数字磁带、存储器等。在一些实施方式中，信号承载介质可以是计算机可记录介质，诸如但不限于存储器、读/写(read/write，R/W)CD、R/W DVD等。在一些实施方式中，信号承载介质可以是通信介质(例如，光纤电缆、波导、有线通信链路等)。因此，例如，信号承载介质可以由无线形式的通信介质传送。
该一个或多个编程的指令可以是例如计算机可执行和/或逻辑实现的指令。在一些示例中，计算设备可以被配置为响应于通过计算机可读介质、计算机可记录介质和/或通信介质中的一个或多个传送到计算设备的编程指令来提供各种操作、功能或动作。
在附图中所示的特定布置不应该被视为限制。应该理解的是，其它实施例可以包括给定附图中所示的每个元件的更多的元件或更少的元件。此外，可以组合或省略一些所示元件。此外，说明性实施例可以包括未在图中示出的元件。
尽管已经公开了各种示例和实施例，其它示例和实施例对本领域的技术人员将是明显的。各种公开的示例和实施例是出于说明的目的而不是限制性的，真实范围由所附权利要求指示。

Claims (11)

1.一种用于控制车辆的方法，包括：
由车辆的雷达单元在360度方位角上发送雷达信号；
接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号；
由处理器为所述一个或多个对象中的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度；
基于所述一个或多个对象确定第一对象网格，其中所述第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，所述第一对象网格将所述角度与所述给定对象的测量的距离和测量的速度相关联；
从LIDAR传感器接收数据；
基于来自所述LIDAR传感器的数据确定第二对象网格；
比较来自所述第一对象网格和所述第二对象网格的数据，以便从所述第二对象网格移除错误；以及
基于所述第一对象网格和所述第二对象网格来控制自主车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，基于来自所述第一对象网格的数据来确定所述第二对象网格中的对象的移动。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一对象网格具有1度或更小的角分辨率。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一对象网格还包括仰角。
5.一种用于控制车辆的系统，包括：
雷达单元，被配置为在360度方位角平面上发送和接收雷达信号，其中，所述接收包括接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号；
LIDAR传感器单元，被配置为接收LIDAR传感器数据；
控制单元，被配置为根据控制计划来操作车辆；
处理单元，被配置为：
为所述一个或多个对象中的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度；
基于所述一个或多个对象确定第一对象网格，其中所述第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，所述第一对象网格将所述角度与所述给定对象的测量的距离和测量的速度相关联；
基于所述LIDAR传感器数据确定第二对象网格；
比较来自所述第一对象网格和所述第二对象网格的数据，以便从所述第二对象网格移除错误；以及
基于所述第一对象网格和所述第二对象网格来改变控制计划。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，基于来自所述第一对象网格的数据确定所述第二对象网格中的对象的移动。
7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述雷达单元具有1度或更小的角分辨率。
8.根据权利要求5所述的系统，其中，所述第一对象网格还包括仰角。
9.一种用于控制车辆的制品，包括非暂时性计算机可读介质，具有存储在其上的如果由计算设备执行则使得计算设备执行包括以下操作的程序指令：
由车辆的雷达单元在360度方位角上发送雷达信号；
接收分别与由一个或多个对象对发送的雷达信号的反射相关联的一个或多个反射信号；
由处理器为所述一个或多个对象中的每个对象确定相应的测量的角度、相应的测量的距离和相应的测量的速度；
基于所述一个或多个对象确定第一对象网格，其中所述第一对象网格包括一起覆盖所述360度方位角的多个角度，并且对于所述多个角度中的与所述一个或多个对象中的给定对象的测量的角度相对应的每个角度，所述第一对象网格将所述角度与所述给定对象的测量的距离和测量的速度相关联；
从LIDAR传感器接收数据；
基于来自所述LIDAR传感器的数据确定第二对象网格；
比较来自所述第一对象网格和所述第二对象网格的数据，以便从所述第二对象网格移除错误；以及
基于所述第一对象网格和所述第二对象网格来控制自主车辆。
10.根据权利要求9所述的制品，其中基于来自所述第一对象网格的数据确定所述第二对象网格中的对象的移动。
11.根据权利要求9所述的制品，其中所述第一对象网格还包括仰角。
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