CN110244293A - 用于确定移动物体的指向角的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

跟踪移动物体(22)的说明性示例方法包括:根据跟踪设备(40)确定所述物体(22)的质心(32)的航向角(39);确定与所述物体(22)上的所选特征(60)的指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的差异相对应的原始差异值,其中所述原始差异基于来自所述跟踪设备(40)的所述质心(32)的轨迹曲率以及所述质心(32)与所述所选特征(60)之间的距离;使用低通滤波器确定所述指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的经滤波的差异;以及通过从所述航向角(39)中减去所述经滤波的差异来确定所述指向角(36,74)。

Description

用于确定移动物体的指向角的方法和系统
背景技术
现代车辆包括提供关于车辆周围的环境或附近区域(vicinity)的信息的各种传感器和检测器。例如,雷达跟踪设备提供关于车辆的附近区域或路径中的物体的信息。这种信息对于驾驶员辅助特征是有用的。在某些情况下,基于这种信息的自动或半自动车辆操作是可能的。例如,已知自适应巡航控制和停车辅助特征基于这种传感器输入来自动地控制车辆的速度或移动。自动驾驶的自主车辆或自动车辆可以利用这种信息。
虽然雷达和其他传感器设备已被证明是有用的,但是在可从它们获得的信息的类型或精确性方面存在限制。例如,已知的雷达跟踪设备不提供关于物体的取向角(orientation angle)或指向角(pointing angle)的信息。相反,现有的雷达跟踪设备通常基于以下假设来操作:取向角或指向角等于物体的质心(centroid)的速度矢量或与物体的质心的速度矢量对齐。对移动物体的取向角或指向角的更精确的指示将提供例如在确定与物体碰撞的可能性时有用的更好的信息。
发明内容
跟踪移动物体的说明性示例方法包括:根据跟踪传感器确定所述物体的质心的航向角;确定与所述物体上的所选特征的指向角与所述航向角之间的差异相对应的原始差异值,其中所述原始差异基于来自所述跟踪传感器的所述质心的轨迹曲率以及所述质心与所述所选特征之间的距离;使用低通滤波器确定所述指向角与所述航向角之间的经滤波的差异;以及通过从所述航向角中减去所述经滤波的差异来确定所述指向角。
在具有先前段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,确定所述原始差异包括确定所述曲率与所述距离的乘积。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,确定所述经滤波的差异包括:确定多个原始差异值,以及对所述多个原始差异值进行滤波以从所述原始差异值中移除噪声。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,所述低通滤波器是基于时间的。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,所述低通滤波器是基于距离的。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,所述物体是具有前轮轴和后轮轴的车辆;所述所选特征是所述后轮轴的中心;并且假设所述后轮轴的所述中心位于所述物体的后部的中心处。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,假设所述后轮轴的所述中心的侧滑角为零。
在具有先前段落中的任一段落的所述方法的一个或多个特征的示例实施例中,所述轨迹曲率在整个车辆上是恒定的。
用于跟踪移动物体的说明性示例系统包括:跟踪传感器,所述跟踪传感器被配置成检测所述移动物体;以及处理器,所述处理器被配置成:基于来自所述跟踪传感器的信息确定所述物体的质心的航向角;确定与所述物体上的所选特征的指向角与所述航向角之间的差异相对应的原始差异值,其中所述原始差异基于所述质心的轨迹曲率以及所述质心与所述所选特征之间的距离,并且所述轨迹曲率是基于来自所述跟踪传感器的信息;使用低通滤波器确定所述指向角与所述航向角之间的经滤波的差异;以及通过从所述航向角中减去所述经滤波的差异来确定所述指向角。
在具有先前段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述处理器被配置成通过确定所述曲率与所述距离的乘积来确定所述原始差异。
在具有先前段落中任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述处理器被配置成通过以下操作来确定所述经滤波的差异:确定多个原始差异值,以及对所述多个原始差异值进行滤波以从所述原始差异值中移除噪声。
在具有先前段落中的任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述低通滤波器是基于时间的。
在具有先前段落中的任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述低通滤波器是基于距离的。
在具有先前段落中的任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述物体是具有前轮轴和后轮轴的车辆,所述所选特征是所述后轮轴的中心,并且假设所述后轮轴的所述中心位于所述物体的后部的中心处。
在具有先前段落中的任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,假设所述后轮轴的所述中心的侧滑角为零。
在具有先前段落中的任一段落的所述系统的一个或多个特征的示例实施例中,所述轨迹曲率在整个车辆上是恒定的。
通过以下详细描述,至少一个公开的示例实施例的多个特征和优点对于本领域的技术人员而言将变得显而易见。伴随具体实施方式的附图可以被简要描述如下。
附图说明
图1示意性地示出了根据本发明的实施例设计的用于跟踪移动物体的系统的示例使用。
图2示意性地示出了根据本发明的实施例设计的用于跟踪物体的系统的示例实施例的所选的各部分。
图3示意性地示出了移动物体的各种特性。
图4是概述在跟踪移动物体时确定该物体的指向角的示例方法的流程图。
具体实施方式
图1示意性地示出了用于跟踪移动物体22的系统20。在该示例中,系统20包括位于车辆24上的跟踪设备。出于讨论的目的,移动物体22是位于车辆24前方并且至少部分地位于车辆24的路径中的另一车辆。系统20使用如26处示意性示出的雷达信令(signaling),以供检测车辆22的若干特性。
虽然移动物体或车辆22包括各种特征,但是一些是出于理解本发明的示例实施例的目的而感兴趣的。车辆22包括后轮轴28和前轮轴30。如图1中示意性所示的,车辆22包括质心32。
车辆22正沿着弯曲的轨迹行驶,诸如转弯(根据附图,向右)。在这种情况下,纵向轴线34被定向在相对于参考38的指向角36处。在图1所示的情况下,车辆22的质心32的速度矢量位于航向(heading)角39处。确定指向角36的坐标系统可以基于世界坐标系统,其中参考38是该坐标系统的轴线之一。替代地,可以相对于车辆24或系统20固定坐标系统。
在本文件中,指向角指的是正由系统20跟踪的移动物体(诸如,车辆22)的主体取向角。主体取向角或指向角是移动主体的中心线或纵向轴线正指向的方位角方向。
在本文件中,航向角是移动物体(诸如,车辆22)上的特定参考点的运动方向。值得注意的是,在某些背景(诸如,航空)中,术语“航向角”用于指代在本文件中被称为“指向角”的那个角。并且,在航空背景中,术语“轨道(track)”用于指代在本文件中被称为“航向角”的那个角。
图2示意性地示出了系统20的所选的各部分。跟踪设备40包括发射器42和检测器44。发射器42在向外方向上发射辐射,并且当这种辐射从物体反射时,经反射的辐射被检测器44接收和检测。在一些示例实施例中,发射器42和检测器44根据已知的雷达原理和技术操作。其他实施例包括对于激光雷达或超声检测技术有用的发射器和检测器配置。
跟踪设备40包括滤波器46,滤波器46被配置用于估计被跟踪物体的动态量,诸如,该物体的位置、速度、加速度、和轨迹曲率。在一些示例实施例中,滤波器46根据卡尔曼(Kalman)滤波器的已知原理操作。该示例中的滤波器46提供指示移动物体上的参考点的航向角的信息。例如,滤波器46提供指示车辆22的质心32的航向角36的信息。
系统20包括处理器50,处理器50可以是专用微处理器或在车辆24上支持的另一计算设备的一部分。存储器52与处理器50相关联。在一些示例实施例中,存储器52包括计算机可执行指令,该计算机可执行指令致使处理器50操作,以便跟踪移动物体并确定该物体的指向角或主体取向角。在一些示例实施例中,存储器52至少暂时地包含关于被跟踪物体的各种特征或特性的信息,以便于处理器50做出关于这种物体的指向角的期望确定。
滤波器46能够提供关于移动物体的质心的航向角的信息,然而,滤波器46不能够直接地测量移动物体的指向角。在该实施例中,处理器50被配置用于基于来自跟踪设备40的关于物体上的参考点的航向角的信息和车辆动力学模型来确定指向角。本发明的示例实施例允许更精确地确定诸如车辆22之类的移动物体的指向角,这改进了物体跟踪系统,并且基于改进的对被跟踪物体的取向角或指向角的估计来改进辅助驾驶员或自动车辆控制的能力。因此,本发明的实施例提供了跟踪技术的改进以及基于关于车辆的附近区域或路径中的移动物体的信息的车辆控制的改进。具有关于移动物体的指向角的更精确的信息提供了例如改进的维持距移动物体的期望距离或间隙的能力。
图3示意性地示出了车辆22的若干特征和特性,车辆22是由系统20跟踪的示例移动物体。在该示例中,车辆动力学模型可以被认为是已知自行车模型的子集,该自行车模型能够被用作以典型方式操作的乘坐者车辆的合理精确模型,该典型方式包括如在大多数正常乘坐者车辆驾驶期间发生的相对低的侧向加速度。示例车辆动力学模型包括简化,诸如,忽略侧向负载传递和悬架顺应性。假定示例车辆22是四轮车辆,则作出关于车辆的车轮的假设以适合于自行车模型。
在该示例中,车辆22的所选特征是后轮轴28的中心60。所示示例利用车辆22的侧向加速度与后轴中心60处的侧滑角之间的线性关系。侧滑角是后轴中心60处的速度矢量与车辆纵向轴线34之间的角度。在图3中,在62处示出侧滑角β。如果后轴中心60的速度矢量与后轮的方向相同,则侧滑角为0°。当车辆22正在转弯时,后轴中心60的速度矢量通常与后轮正指向的方向不同。侧向加速度与侧滑角之间的比例常数被称为后拐弯顺应性。车辆22的后轮或轮胎具有侧向速度分量,以生成支持车辆22正在经历的侧向加速度所需的侧向力和后续的横摆力矩(yaw moment),该侧向加速度由后拐弯顺应性表示。在包括恒定横摆角速度(yaw rate)和恒定速度的稳定状态转弯情况下,由后轮处的力创建的横摆力矩被在前轮处生成的类似力矩抵消,从而产生恒定的横摆角速度。在示例实施例中,经验数据用于基于对多个实际车辆的测量来确定后拐弯顺应性的值。所公开的示例实施例的运动学模型利用后轴中心60的侧滑角与后轴中心60处的侧向加速度之间的线性关系。
在所示示例中,跟踪滤波器46提供车辆22的质心32的速度矢量64的指示。参照在66处表示的X-Y坐标系统来表示速度矢量64。取决于特定实施例,X-Y坐标系统可以参照世界坐标,或者可以参照车辆24的坐标系统。在一些情况下,世界坐标系统和车辆24的坐标系统是相同的,而在其他情况下,这些坐标系统之间存在已知的关系。在图3中的68处表示车辆22的主体位置坐标p、q。
跟踪设备40还能够提供关于在车辆22的主体上的质心32的位置的信息。在图3中,尺寸l1、l2、w1和w2指示质心32相对于车辆22的主体的边缘的位置。存在用于确定与车辆22的边缘相对应的边界框以及用于将质心32定位在该边界框内的已知跟踪技术。在该示例中,滤波器46使用近协调转弯恒定加速度运动模型(Nearly Coordinated Turn ConstantAcceleration Motion Model)来提供对质心32在世界中的位置、质心32的在地面上的(over-the-ground)速度、质心32的航向角的估计,质心32的航向角与图3中所示的速度矢量64的方向相同。滤波器46还提供关于质心32的轨迹曲率和质心32的切向加速度的信息。
质心32的速度和曲率一起意味着横摆角速度。在该示例实施例中,在给定的瞬间(instant),横摆角速度被认为对于车辆22的刚性主体上的任何两个点是相同的。
通过处理随时间的相对于质心位置的车辆的雷达检测的位置,可以提前确定质心32的位置或者将质心32的位置定位在车辆22的边界框内。在任一情况下,确定车辆22的指向角有效地等于确定车辆22的边界框应该如何以如下的方式围绕质心32旋转:同时满足后轴中心60处的车辆动力学约束和速度矢量64(在质心32处)与速度矢量70(在后轴中心60处)之间的运动学关系。
在所示的示例中,假设后轴28的纵向位置是相对于车辆22的主体的。在一些示例中,假设的纵向位置在车辆22的后部的前方大约一米处。在一些示例中,假设后轴中心60位于车辆22的后部。给定后轴中心60的假设的纵向位置和质心32的位置,处理器50确定从后轴中心60到质心32的矢量72。
图4包括流程图80,流程图80概述了处理器50用于确定由图3中的74处的ψ表示的车辆22的指向角的示例方法。这种方法包括若干假设。假设后轴中心60位于车辆22的后表面的侧向中心处。假设后轴中心60处的侧滑角为零。这种假设在许多驾驶情况下是合理的,因为实际的侧滑角可能接近0.5°。假设在整个车辆22上轨迹曲率近似恒定。
如图4中的82处所指示的,处理器50确定质心32的航向角,质心32的航向角与速度矢量64的方向的相对应。关于速度矢量64和航向角的信息由滤波器46提供给处理器50。
在84处,处理器50基于质心32的轨迹曲率以及质心32与移动物体的所选特征之间的距离,确定感兴趣的指向角与质心32的航向角之间的原始差异值,在该示例中,移动物体的所选特征是车辆22的后轴中心60。处理器50使用以下关系:
Δ原始=κl1
其中κ是如从过滤器46获得的质心32处的轨迹曲率,并且l1表示质心32与后轴中心60之间的距离。
在86处,处理器50通过对所确定的原始差异值序列进行低通滤波来确定经滤波的值。经滤波的差异可以被认为是车辆22的指向角74与质心32的航向角之间的差异。可将经滤波的差异表示如下:
Δ经滤波=LPF(Δ原始)
在一些实施例中,低通滤波器是包括时间常数的基于时间的滤波器。在这种实施例中,在86处,对随时间的原始差异确定进行滤波,以得到经滤波的差异值。在其他实施例中,低通滤波器是基于距离的并且包括距离常数。在这种实施例中,被跟踪的物体或车辆22必须是移动的,并且对通过跟踪这种移动产生的多个航向角和原始差异值进行滤波,以得到经滤波的差异值。
在88处,处理器50使用以下关系通过从质心的航向角中减去经滤波的差异值Δ经滤波来确定指向角74:
Ψ=φ–Δ经滤波
在该示例中,基于质心速度矢量64的分量使用反正切2来确定航向角φ。在示例实施例中,分开地处理幅角(argument)或质心速度矢量分量,以提供来自反正切2函数的四个象限信息,而不是仅仅两个象限。处理器50被编程或以其他方式被配置成从这四个象限中标识适当的结果,以供确定质心32的航向角。
用于确定诸如车辆22之类的移动物体的指向角的所公开的示例实施例方法以不需要使用在计算上将会是复杂的二次公式和多个解决方案的有效的方式改进了物体跟踪和自动或半自动车辆控制。本发明的示例实施例提供了关于移动物体的主体取向角或指向角的相当精确的信息,该信息比先前的方法更精确,先前的方法最多假设指向角与这种物体的质心的航向角相同。
前述描述本质上是示例性的,而不是限制性的。对所公开的示例的不一定背离本发明的实质的变化和修改对于本领域技术人员而言可变得显而易见。赋予本发明的法律保护范围仅能通过研究所附权利要求书来确定。

Claims (16)

1.一种跟踪移动物体(22)的方法,所述方法包括:
根据跟踪设备(40)确定所述物体(22)的质心(32)的航向角(39);
确定与所述物体(22)上的所选特征(60)的指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的差异相对应的原始差异值,其中所述原始差异基于来自所述跟踪设备(40)的所述质心(32)的轨迹曲率以及所述质心(32)与所述所选特征(60)之间的距离;
使用低通滤波器(46)确定所述指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的经滤波的差异;以及
通过从所述航向角(39)中减去所述经滤波的差异来确定所述指向角(36,74)。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述原始差异包括确定所述曲率与所述距离的乘积。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述经滤波的差异包括:
确定多个所述原始差异值;以及
对所述多个原始差异值进行滤波,以从所述原始差异值中移除噪声。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述低通滤波器(46)是基于时间的。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述低通滤波器(46)是基于距离的。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述物体(22)是具有前轮轴(30)和后轮轴(28)的车辆;
所述所选特征(60)是所述后轮轴(28)的中心;并且
假设所述后轮轴(28)的所述中心位于所述物体(22)的后部的中心处。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,
假设所述后轮轴(28)的所述中心的侧滑角为零。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述轨迹曲率在整个车辆上是恒定的。
9.一种用于跟踪移动物体(22)的系统(20),所述系统(20)包括:
跟踪设备(40),所述跟踪设备(40)被配置成检测所述移动物体(22);以及
处理器(50),所述处理器(50)被配置成:
基于来自所述跟踪设备(40)的信息来确定所述物体(22)的质心(32)的航向角(39);
确定与所述物体(22)上的所选特征(60)的指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的差异相对应的原始差异值,其中
所述原始差异基于所述质心(32)的轨迹曲率以及所述质心(32)与所述所选特征(60)之间的距离,以及
所述轨迹曲率基于来自所述跟踪设备(40)的信息;
使用低通滤波器(46)确定所述指向角(36,74)与所述航向角(39)之间的经滤波的差异;以及
通过从所述航向角(39)中减去所述经滤波的差异来确定所述指向角(36,74)。
10.如权利要求9所述的系统(20),其特征在于,所述处理器(50)被配置成通过确定所述曲率与所述距离的乘积来确定所述原始差异。
11.如权利要求9所述的系统(20),其特征在于,所述处理器(50)被配置成通过以下操作来确定所述经滤波的差异:
确定多个所述原始差异值;以及
对所述多个原始差异值进行滤波,以从所述原始差异值中移除噪声。
12.如权利要求11所述的系统(20),其特征在于,所述低通滤波器(46)是基于时间的。
13.如权利要求11所述的系统(20),其特征在于,所述低通滤波器(46)是基于距离的。
14.如权利要求9所述的系统(20),其特征在于,
所述物体(22)是具有前轮轴(30)和后轮轴(28)的车辆;
所述所选特征(60)是所述后轮轴(28)的中心;以及
假设所述后轮轴(28)的所述中心位于所述物体(22)的后部的中心处。
15.如权利要求14所述的系统(20),其特征在于,
假设所述后轮轴(28)的所述中心的侧滑角为零。
16.如权利要求15所述的系统(20),其特征在于,所述轨迹曲率在整个车辆上是恒定的。
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