CN111175751A - 用于干扰搜索和检测的雷达传感器阵列 - Google Patents

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Abstract

公开了用于自动驾驶车辆(ADV)的雷达感测系统。该系统包括多个雷达传感器，该多个雷达传感器可操作成检测从ADV附近的一个或多个对象发射的无线电波。雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线，以接收无线电波并将无线电波转换成相应的天线输出信号。该系统还包括信号处理器，该信号处理器配置成响应于天线输出信号确定与无线电波相关联的多个到达角，并基于到达角提供对象位置信息。对象位置信息包括一个或多个对象中的每个的位置。

Description

用于干扰搜索和检测的雷达传感器阵列
技术领域
本公开的实施方式总体涉及雷达系统。更具体地，本公开的实施方式涉及用于干扰搜索和检测的雷达传感器阵列。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可使用车载传感器系统导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。传感器系统包括尤其一个或多个摄像机、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)以及光探测和测距(LIDAR)单元，以跟踪其周围环境(例如，其它车辆、行人、建筑物、交通标志等)。传感器系统还包括雷达(也称为无线电探测和测距)单元，其是使用无线电波来确定例如对象的范围、角度或速度的对象检测系统。
雷达已用于许多应用中，包括自动驾驶系统(例如，自动驾驶车辆)。雷达由发射器、接收器、混合信号电路和信号处理模块组成。通过向对象发送电磁信号并接收反射的信号，雷达已被用于测量环境内对象的距离和速度。虽然汽车雷达的接收器已被用于测量从对象反射的信号，但它尚未用于接收/检测/感测由其它雷达发送的信号。检测这些信号是定位这些雷达以及因此定位安装它们的车辆或对象的关键。
发明内容
根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶车辆的雷达感测系统，所述系统包括：
多个雷达传感器，能够操作成检测从所述自动驾驶车辆附近的一个或多个对象发射的无线电波，其中，所述雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线，以接收所述无线电波并将所述无线电波转换成相应的天线输出信号；以及
信号处理器，配置成响应于所述天线输出信号确定与所述无线电波相关联的多个到达角，并基于所述到达角提供对象位置信息，其中，所述对象位置信息包括所述一个或多个对象中的每个的位置。
根据本公开的一方面，提供了一种用于自动驾驶车辆的雷达感测系统的方法，所述方法包括：
通过所述雷达感测系统中所包括的多个雷达传感器检测由所述自动驾驶车辆附近的一个或多个对象发射的无线电波，其中，所述雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线元件以接收所述无线电波；
通过所述一个或多个天线元件将所述无线电波转换成相应的天线输出信号；
响应于所述天线输出信号，通过所述雷达感测系统中所包括的信号处理器确定与所述无线电波相关联的多个到达角；以及
基于所述到达角，通过所述信号处理器提供对象位置信息，其中，所述对象位置信息包括所述一个或多个对象中的每个的位置。
附图说明
本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考标记指示相似元件。
图1是根据一个实施方式的具有雷达感测系统的车辆的俯视图。
图2是示出驾驶环境内的车辆操作的图示。
图3是示出根据一个实施方式的雷达感测系统的框图。
图4A至图4B是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。
图5是示出根据一个实施方式的用于雷达感测系统的方法的流程图。
图6是示出根据一个实施方式的操作自动驾驶车辆的方法的流程图。
图7是示出根据一个实施方式的数据处理系统的框图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是本公开的说明，而不应当解释为对本公开进行限制。描述了许多特定细节以提供对本公开的各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节，以提供对本公开的实施方式的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可包括在本公开的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。
本公开的实施方式使用设置在自动驾驶车辆(ADV)的多个位置处的雷达传感器(或接收器)阵列，其中，每个雷达传感器均以特定方向定位。在一个实施方式中，雷达传感器配置成检测和接收从诸如其它ADV的其它雷达源发射的雷达信号。通过检测和接收雷达信号，ADV可确定雷达信号干扰源，并进而确定例如其它ADV的其它雷达源的位置。其它雷达源的位置可用于确定对象在驾驶环境中的位置以用于感知和规划目的。以这种方式，可生成用于操作ADV的最佳路径或路线，从而在驾驶环境中操作ADV的同时增加安全性(例如，避免碰撞)。
在一个实施方式中，雷达感测系统包括多个雷达传感器，该多个雷达传感器可操作成检测从ADV附近的一个或多个对象发射的无线电波。雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线，以接收无线电波并将无线电波转换成相应的天线输出信号。该系统还包括信号处理器，该信号处理器配置成响应于天线输出信号确定与无线电波相关联的多个到达角，并基于到达角提供对象位置信息。对象位置信息包括一个或多个对象中的每个的位置。
在一个实施方式中，信号处理器还配置成基于天线输出信号应用到达角(AoA)估计算法，以便确定多个到达角并提供对象位置信息。在一个实施方式中，天线是全向天线、阵列天线、相控阵列天线、无源相控阵列天线或有源相控阵列天线。在一个实施方式中，AoA估计算法是多信号分类(MUSIC)算法，或经由旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)的算法。在一个实施方式中，雷达传感器设置在ADV的以下区域中的至少一个中：前部区域、后部区域、左部区域或右部区域。
图1是根据一个实施方式的具有雷达感测系统的车辆的俯视图。参考图1，感测系统或雷达感测系统可包括安装至自动驾驶车辆101的多个雷达传感器(或雷达感测装置)110a至110p。在一个实施方式中，雷达传感器110a至110p中的每个可以是通过检测和处理从环境中的对象(例如，其它车辆)发送的电磁(EM)无线电波或信号来检测和跟踪那些对象的无源雷达传感器。例如，这种无线电波可从对象的雷达单元发送。根据车辆101的设计和物理特征，雷达传感器110a至110p可设置或定位在车辆101的任何区域处(例如，前/后保险杠、门、侧裙、挡泥板、车顶、车厢等)，其中，每个雷达传感器都以特定方向定位。在图1的示例中，雷达传感器110a至110p围绕车辆101设置。如图所示，雷达传感器110a至110p的第一子集(例如，雷达传感器110e至110h)可设置在车辆101的前保险杠处(例如，在前保险杠内或前保险杠上)，第二子集(例如，雷达传感器110m至110p)可设置在车辆101的后保险杠处(例如，在后保险杠内或后保险杠上)，第三子集(例如，雷达传感器110a至110d)可设置在车辆101的左侧处(例如，左侧裙部、门、挡泥板等)，第四子集(例如，雷达传感器110i至1101)可设置在车辆101的右侧处(例如，右侧裙部、门，挡泥板等)等。
应当注意，子集的每个中的雷达传感器可定位成具有相同的方向或彼此不同的方向。还应注意，虽然图1示出了十六个雷达传感器110a至110p，但是感测系统中可包括任何数量的雷达传感器，并且这些雷达传感器可布置在车辆101内的任何配置中。
现在参考图2，车辆101可在包括周围车辆230a至230f的驾驶环境(例如，街道，高速公路等)内操作。车辆230a至230f中的每个可位于车辆101周围(或附近)的任何地方，并且可配备有射频(RF)发射装置(例如，雷达单元)。如图所示，车辆230a至230f(例如，以手动模式、完全自动驾驶模式或部分自动驾驶模式运行的车辆)可使用其相应的雷达单元分别发射不同或相同频率的EM无线电波240a至240f。车辆101的每个雷达传感器110a、110b、...、110p可以以传感器频率(Fs)操作以检测无线电波240a至240f。在一个实施方式中，可将雷达传感器110a至110p中的一些或全部调整成在不同的传感器频率下操作，但是它们也可调整成在相同的传感器频率下操作。在一个实施方式中，每个雷达传感器110a、...、110p的感测频率可设置为任何期望的频率，并且可基于多个因素，诸如传感器试图检测的事件(例如，对象的运动)、感测的条件、雷达的范围等。在一个实施方式中，感测频率可以是窄频带、宽频带或超宽频带。
基于分别从车辆230a至230f检测到的无线电波240a至240f，车辆101可确定每个车辆的位置(或定位)、前进方向、速度等。例如，感测系统可处理无线电波240a至240f中的每个(例如，使用波束形成技术)，以用于定向信号接收。即，感测系统可处理无线电波240a至240f以确定或计算每个无线电波240a、...、240f的幅度(Ai)和相位
Figure BDA0002176240590000051
使用该幅度和/或相位，感测系统可测量例如无线电波的到达方向或角度和/或多普勒频移。基于该测量信息，感测系统可计算车辆230a至230f的位置、前进方向、速度等。
图3是示出根据一个实施方式的雷达感测系统的框图。参考图3，雷达感测系统300可包括雷达传感器110a至110p、一个或多个模数(ADC)转换器330a至330n、331a至331n以及信号处理器340。在一个实施方式中，系统300可并入诸如图1的车辆101的自动驾驶车辆中。
如图所示，每个雷达传感器110a、...、110p可包括一个或多个天线(或天线元件)310a至310n。天线310a至310n可配置为全向天线、阵列天线、相控阵列天线、无源相控阵列(也称为无源电子扫描阵列(PESA))天线或有源相控阵列(也称为有源电子扫描阵列(AESA))天线。在一个实施方式中，天线310a至310n可以是均匀的或非均匀的(例如，稀疏天线阵列)。应当注意，虽然图3示出了包括天线310a至310n的雷达传感器110a至110p中的每个，但是雷达传感器可包括彼此不同或相同数量的天线。
继续参考图3，天线310a至310n中的每个可检测或接收从周围障碍物(例如，配备有雷达单元的车辆)发送的不同或相同频率的无线电波。将检测到的无线电波转换成携带信号特征的天线输出信号。在一个实施方式中，可基于输出信号的幅度和相位来确定信号特征。因此，在图3的示例中，当每个天线310a、...、310n均从其检测到的无线电波产生输出信号时，可从每个雷达传感器110a、...、110p产生n个输出信号(其中，n是大于或等于1的整体)，从而产生天线输出信号的不同组合。在一个实施方式中，可将天线输出信号提供给相应的ADC转换器330a至330n以及ADC转换器331a至331n以转换成数字信号。在另一实施方式中，ADC转换器330a至330n和ADC转换器331a至331n可以是可选的，因此，天线输出信号可用于后续处理。在一个实施方式中，可将天线输出信号提供给相应的放大器(未示出)，以在将信号提供给ADC转换器330a至330n和ADC转换器331a至331n之前或者在处理之前放大信号。
基于转换的数字信号(或天线输出信号)，信号处理器340可确定无线电(或雷达)信号干扰源。即，信号处理器340可例如通过测量每个天线处的到达时间差(TDOA)来识别检测到的无线电波的到达角(AoA)。TDOA(也称为多点定位)是一种用于地理定位RF源或发射器的技术。可通过测量每个天线处的接收相位的差异来进行TDOA测量。AoA是指入射在天线阵列(例如，天线310a至310n)上的无线电或RF波的传播方向。通过了解无线电波的AoA，信号处理器340可确定发送无线电波的对象(例如，图2的车辆230a至230f)的位置。在一个实施方式中，信号处理器340可使用数字信号(或天线输出信号)来实施或应用AoA估计算法以确定位置，其中，AoA估计算法诸如为例如多信号分类(MUSIC)或经由旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)。这些算法通常为本领域普通技术人员所知。在一个实施方式中，可将对象的位置(或对象位置信息)提供给自动驾驶车辆(例如，图1的车辆101)的感知与规划系统，以应用车辆的运动规划和控制。以这种方式，可检测对象与车辆之间的干扰以避免潜在的碰撞。
图4A至图4B是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。在一个实施方式中，系统400可实施为图1的自动驾驶车辆101的一部分。
参考图4A至图4B，感知与规划系统410包括但不限于定位模块401、感知模块402、预测模块403、决策模块404、规划模块405、控制模块406、路线安排模块407。
模块401至407中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如，这些模块可安装在永久性存储装置452中、加载到存储器451中，并且由一个或多个处理器(未示出)执行。应注意，模块401至407中的一些可一起集成为集成模块。
定位模块401确定自动驾驶车辆101的当前位置以及管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块401(又称作为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。定位模块401与自动驾驶车辆101的诸如地图与路线信息411的其它部件通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块401可从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，从而可作为地图与路线信息411的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，定位模块401也可从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。
基于由车辆101的传感器系统(未示出)提供的传感器数据、由定位模块401获得的定位信息以及由雷达感测系统300(如前所述)提供并存储在永久性存储装置452中的对象位置信息413，感知模块402确定对周围环境的感知。对象位置信息413可包括在车辆101附近的每个对象的位置。感知信息可表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可包括例如采用对象形式的车道配置、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横道或其它交通相关标志(例如，停止标志、让行标志)等。车道配置包括描述一个或多个车道的信息，诸如，例如车道的形状(例如，直线或弯曲)、车道的宽度、道路中的车道数量、单向或双向车道、合并或分开车道、出口车道等。
感知模块402可包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理并分析由一个或多个摄像机采集的图像，从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可包括交通标志、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可使用对象识别算法、视频跟踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可绘制环境地图，跟踪对象，以及估算对象的速度、对象的距离等(例如，使用对象位置信息413)。感知模块402也可基于由诸如雷达和/或光探测与测距(LIDAR)的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
针对每个对象，预测模块403预测对象在这种情况下将如何表现。预测是基于感知数据执行的，该感知数据在考虑一组地图/路线信息411和交通规则412的时间点感知驾驶环境。例如，如果对象为相反方向上的车辆且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块403将预测车辆是否可能会笔直向前移动或转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块403可能会预测车辆在进入十字路口之前可能需要完全停车。如果感知数据表明车辆目前处于左转唯一车道或右转唯一车道，则预测模块403可能预测车辆将更可能分别左转或右转。
针对每个对象，决策模块404作出关于如何处置对象的决定。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如，可基于对象位置信息413确定的速度、距离、方向、转弯角度)，决策模块404决定如何与所述对象相遇(例如，超车、让行、停止、超过)。决策模块404可根据诸如交通规则或驾驶规则412的规则集来作出此类决定，所述规则集可存储在永久性存储装置452中。
路线安排模块407配置成提供从起始点到目的地点的一个或多个路线或路径。对于从起始位置到目的地位置的给定行程，例如从用户接收的给定行程，路线安排模块407获得路线与地图信息411，并确定从起始位置至到达目的地位置的所有可能路线或路径。路线安排模块407可生成地形图形式的参考线，它确定了从起始位置至到达目的地位置的每个路线。参考线是指不受其它诸如其它车辆、障碍物或交通状况的任何干扰的理想路线或路径。即，如果道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则ADV应精确地或紧密地跟随参考线。然后，将地形图提供至决策模块404和/或规划模块405。决策模块404和/或规划模块405检查所有可能的路线，以根据由其它模块提供的其它数据选择和更改最佳路线中的一个，其中，其它数据诸如为来自定位模块401的交通状况、由感知模块402感知到的驾驶环境以及由预测模块403预测的交通状况。根据时间点下的特定驾驶环境，用于控制ADV的实际路径或路线可能接近于或不同于由路线安排模块407提供的参考线。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块405使用由路线安排模块407提供的参考线作为基础，为自动驾驶车辆规划路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。换言之，针对给定的对象，决策模块404决定对该对象做什么，而规划模块405确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块404可决定超过所述对象，而规划模块405可确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块405生成，包括描述车辆101在下一移动循环(例如，下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可指示车辆101以30英里每小时(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据，控制模块406根据由规划和控制数据限定的路线或路径通过将适当的命令或信号发送到车辆的控制系统来控制并驾驶自动驾驶车辆101。所述规划和控制数据包括足够的信息，以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、制动、转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一个实施方式中，规划阶段在多个规划周期(也称作为驾驶周期)中执行，例如，在每个时间间隔为100毫秒(ms)的周期中执行。对于规划周期或驾驶周期中的每一个，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每100ms，规划模块405规划下一个路线段或路径段，例如，包括目标位置和ADV到达目标位置所需要的时间。可替代地，规划模块405还可规定具体的速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块405为下一个预定时段(诸如，5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块405基于在前一周期中规划的目标位置规划用于当前周期(例如，下一个5秒)的目标位置。控制模块406然后基于当前周期的规划和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门、制动、转向控制命令)。
应注意，决策模块404和规划模块405可集成为集成模块。决策模块404/规划模块405可包括导航系统或导航系统的功能，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航系统可确定用于影响自动驾驶车辆沿着以下路径移动的一系列速度和前进方向：所述路径在使自动驾驶车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时，基本上避免感知到的障碍物。目的地可根据经由用户接口系统(未示出)进行的用户输入来设定。导航系统可在自动驾驶车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可将来自GPS系统(也未示出)和一个或多个地图的数据合并，以确定用于自动驾驶车辆的驾驶路径。
图5是示出根据一个实施方式的用于雷达感测系统的方法的流程图。在一个实施方式中，方法500可由图3的雷达感测系统300执行，并且可在任何期望的环境中执行。
在框501处，使用多个雷达传感器(例如，图1的雷达传感器110a至110p)接收由一个或多个对象发射的无线电波。雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线以检测无线电波。在框502处，通过天线将接收的无线电波转换成天线输出信号(例如，电信号)。在框503处，基于天线输出信号确定无线电波的到达角。在框504处，基于到达角确定对象的位置。
图6是示出根据一个实施方式的操作自动驾驶车辆的方法的流程图。过程600可由处理逻辑执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程600可由图4A的感知与规划系统410执行。
参考图6，在框601处，处理逻辑从雷达感测系统(例如，系统300)接收雷达输出信号，该雷达输出信号包括自动驾驶车辆(ADV)附近的一个或多个对象的对象信息。在框602处，处理逻辑从雷达输出信号中提取对象信息，其中，对象信息包括对象中的每个的位置。在框603处，处理逻辑至少部分地基于每个对象的位置生成用于自主地驾驶ADV的路径。在框604处，处理逻辑根据所生成的路径来控制ADV。
应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部(例如，信号处理器340)可在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可实施为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。可替代地，此类部件可实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如，集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类部件可实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图7是示出可与本公开的一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如，系统1500可表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理系统，例如，图4A的感知与规划系统410。系统1500可包括许多不同的部件。这些部件可实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子装置或适用于电路板(诸如，计算机系统的主板或插入卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机系统的机架内的部件。
还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高阶视图。然而，应当理解的是，某些实施例中可具有附加的部件，此外，其它实施例中可具有所示部件的不同布置。系统1500可表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。
在一个实施方式中，系统1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505至1508。处理器1501可表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可表示一个或多个通用处理器，诸如，微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其它指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如，专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器套接口，诸如超低电压处理器)可充当用于与所述系统的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可实施为片上系统(SoC)。处理器1501配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500还可包括与可选的图形子系统1504通信的图形接口，图形子系统1504可包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可与存储器1503通信，存储器1503在一个实施方式中可经由多个存储器装置实施以提供给定量的系统存储。存储器1503可包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如，随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其它类型的存储装置。存储器1503可存储包括由处理器1501或任何其它装置执行的指令序列的信息。例如，各种操作系统、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，例如，机器人操作系统(ROS)、来自
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公司的
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操作系统、来自苹果公司的Mac
Figure BDA0002176240590000133
来自
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公司的
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LINUX、UNIX，或者其它实时或嵌入式操作系统。
系统1500还可包括IO装置，诸如装置1505至1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506，以及其它可选的IO装置1507。网络接口装置1505可包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可与显示装置1504集成在一起)、指针装置(诸如，手写笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它元件来检测其接触和移动或间断。
IO装置1507可包括音频装置。音频装置可包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其它IO装置1507还可包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，诸如加速度计运动传感器、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。装置1507还可包括成像处理子系统(例如，摄像机)，所述成像处理子系统可包括用于促进摄像机功能(诸如，记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而诸如键盘或热传感器的其它装置可根据系统1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。
为了提供对诸如数据、应用、一个或多个操作系统等信息的永久性存储，大容量存储装置(未示出)也可联接到处理器1501。在各种实施方式中，为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应性，这种大容量存储装置可经由固态装置(SSD)来实施。然而，在其它实施方式中，大容量存储装置可主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施，其中较小量的SSD存储装置充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其它此类信息的非易失性存储，从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可例如经由串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可提供系统软件的非易失性存储，所述系统软件包括所述系统的BIOS以及其它固件。
存储装置1508可包括计算机可访问的存储介质1509(也称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可表示上述部件中的任一个，例如定位模块401、感知模块402和预测模块403。处理模块/单元/逻辑1528还可表示由ADV的感知与规划系统410执行的任何模块/单元/逻辑。处理模块/单元/逻辑1528还可在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可通过网络经由网络接口装置1505进行传输或接收。
计算机可读存储介质1509也可用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本公开的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质，或者任何其它非暂时性机器可读介质。
本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如，ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。此外，处理模块/单元/逻辑1528可实施为硬件装置内的固件或功能电路。此外，处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件部件的任何组合来实施。
应注意，虽然系统1500示出为具有数据处理系统的各种部件，但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式；因为此类细节和本公开的实施方式没有密切关系。还应当认识到，具有更少部件或可能具有更多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可与本公开的实施方式一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式，以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中，算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出，否则应当了解，在整个说明书中，利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机系统或电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据，并将所述数据变换成计算机系统存储器或寄存器或者其它此类信息存储装置、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所述操作中的一些可按不同的顺序执行。此外，一些操作可并行地执行而不是顺序地执行。
本公开的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应认识到，可使用多种编程语言来实施如本文描述的本公开的实施方式的教导。
在以上的说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施方式对本公开的实施方式进行了描述。将显而易见的是，在不脱离所附权利要求书中阐述的本公开的更宽泛精神和范围的情况下，可对本发明作出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (16)

1.一种自动驾驶车辆的雷达感测系统，所述系统包括：
多个雷达传感器，能够操作成检测从所述自动驾驶车辆附近的一个或多个对象发射的无线电波，其中，所述雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线，以接收所述无线电波并将所述无线电波转换成相应的天线输出信号；以及
信号处理器，配置成响应于所述天线输出信号确定与所述无线电波相关联的多个到达角，并基于所述到达角提供对象位置信息，其中，所述对象位置信息包括所述一个或多个对象中的每个的位置。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述信号处理器还配置成基于所述天线输出信号应用到达角估计算法，以便确定所述多个到达角并提供所述对象位置信息。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个天线包括：
全向天线、阵列天线、相控阵列天线、无源相控阵列天线或有源相控阵列天线。
4.根据权利要求2所述的系统，其中，所述到达角估计算法包括：
多信号分类算法，或经由旋转不变技术估计信号参数的算法。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个雷达传感器设置在所述自动驾驶车辆的以下区域中的至少一个中：
前部区域、后部区域、左部区域或右部区域。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，
所述雷达传感器的第一子集设置在所述自动驾驶车辆的所述前部区域处，以及
所述雷达传感器的第二子集设置在所述自动驾驶车辆的所述后部区域处。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，
所述雷达传感器的第三子集设置在所述自动驾驶车辆的所述左部区域处，以及
所述雷达传感器的第四子集设置在所述自动驾驶车辆的所述右部区域处。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述信号处理器还配置成确定所述天线输出信号中的每个的幅度和相位，以确定与所述无线电波相关联的所述多个到达角。
9.一种用于自动驾驶车辆的雷达感测系统的方法，所述方法包括：
通过所述雷达感测系统中所包括的多个雷达传感器检测由所述自动驾驶车辆附近的一个或多个对象发射的无线电波，其中，所述雷达传感器中的每个均包括一个或多个天线元件以接收所述无线电波；
通过所述一个或多个天线元件将所述无线电波转换成相应的天线输出信号；
响应于所述天线输出信号，通过所述雷达感测系统中所包括的信号处理器确定与所述无线电波相关联的多个到达角；以及
基于所述到达角，通过所述信号处理器提供对象位置信息，其中，所述对象位置信息包括所述一个或多个对象中的每个的位置。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：
基于所述天线输出信号，通过所述信号处理器应用到达角估计算法，以便确定所述多个到达角并提供所述对象位置信息。
11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述一个或多个天线元件包括：
全向天线、阵列天线、相控阵列天线、无源相控阵列天线或有源相控阵列天线。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述到达角估计算法包括：
多信号分类算法，或经由旋转不变技术估计信号参数的算法。
13.根据权利要求9所述的方法，其中，所述多个雷达传感器设置在所述自动驾驶车辆的以下区域中的至少一个中：
前部区域、后部区域、左部区域或右部区域。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，
所述雷达传感器的第一子集设置在所述自动驾驶车辆的所述前部区域处，以及
所述雷达传感器的第二子集设置在所述自动驾驶车辆的所述后部区域处。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，
所述雷达传感器的第三子集设置在所述自动驾驶车辆的所述左部区域处，以及
所述雷达传感器的第四子集设置在所述自动驾驶车辆的所述右部区域处。
16.根据权利要求9所述的方法，其中，确定与所述无线电波相关联的所述多个到达角包括：
确定所述天线输出信号中的每个的幅度和相位。
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