CN111183467B - 用于估计交通参与者的定向的系统和方法 - Google Patents

Abstract

用于估计交通参与者的定向的系统和方法。在一个示例中，所述系统包括：传感器，其被配置成检测交通参与者；以及电子控制器，其被配置成：从传感器接收信号；比较车辆的位置与交通参与者的预期定向地图以估计交通参与者的定向；如果通过对车辆的位置与交通参与者的预期定向地图的比较没有确定预期定向，则基于来自传感器的信号来执行计算以估计交通参与者的定向；以及基于交通参与者的所估计的定向来生成通知。

Description

用于估计交通参与者的定向的系统和方法

对相关申请的交叉引用

本申请对2017年10月13日提交的、申请号为62/572,390的美国临时专利申请要求优先权，所述申请通过引用以其全部被并入本文中。

技术领域

实施例涉及用于估计交通参与者的定向的系统和方法。

发明内容

许多现代车辆需要用于不仅检测在一般附近的其它车辆、而且还确定其它车辆可能在导航向何处的手段。例如，自主或部分自主的车辆（有时被称为“主车辆”）可能期望追踪分离的车辆（有时被称为“目标车辆”）的前进方向（heading）或在一些情况中的定向，以便确定是否将发生碰撞。为了追踪分离的车辆的定向，自主车辆利用传感器来确定两个车辆之间的距离，估计分离的车辆的定向，以及估计分离的车辆的定向的改变率。

本文中所述的实施例涉及用于估计分离的车辆以及更宽泛地、交通参与者（其可以包括可存在于交通中的分离的车辆、对象和动物）的定向的系统和方法。

一个实施例提供一种用于估计交通参与者的定向的系统。所述系统包括：传感器，其被配置成检测交通参与者；以及电子控制器，其被配置成：从传感器接收信号；比较车辆的位置与交通参与者的预期定向地图以估计交通参与者的定向；如果通过对车辆的位置与交通参与者的预期定向地图的比较没有确定预期定向，则基于来自传感器的信号来执行计算以估计交通参与者的定向；以及基于交通参与者的所估计的定向来生成通知。

在另一实施例中，描述了一种用于估计交通参与者的定向的方法。所述方法包括：利用传感器来生成信号；利用电子控制器来接收所生成的信号；利用电子控制器来比较车辆的位置与交通参与者的预期定向地图以估计交通参与者的定向；如果通过对车辆的位置与交通参与者的预期定向地图的比较没有确定预期定向，则利用电子控制器、基于来自传感器的所生成的信号来执行计算以估计交通参与者的定向；以及利用电子控制器、基于交通参与者的所估计的定向来生成通知。

通过考虑详细描述和附图，其它方面、特征和实施例将变得清楚。

附图说明

图1是根据一个实施例的车辆的框图，所述车辆具有用于估计交通参与者的定向的系统。

图2是根据一个实施例的电子控制器的说明性示例。

图3是一流程图，其图示了根据一个实施例的估计交通参与者的定向的方法。

图4图示了根据一个实施例的详细地图。

具体实施方式

在详细解释任何实施例之前，要理解的是，本公开内容不意图在其应用方面被限制到在以下描述中所阐明的或在以下附图中所图示的组件的构造和布置的细节。实施例能够有其它配置并且能够以各种方式被实践或实施。

多个基于硬件和软件的设备、以及多个不同的结构组件可以用于实现各种实施例。另外，实施例可以包括硬件、软件和电子组件或模块，所述电子组件或模块为了讨论的目的可以被图示和描述地好像组件中的大多数单独实现在硬件中。然而，本领域普通技术人员，并且基于对本详细描述的阅读，将认识到：在至少一个实施例中，本发明的基于电子的方面可以实现在可由一个或多个处理器执行的软件（例如被存储在非暂时性计算机可读介质上）中。例如，说明书中所述的“控制单元”和“控制器”可以包括一个或多个电子处理器、包括非暂时性计算机可读介质的一个或多个存储器模块、一个或多个输入/输出接口、一个或多个专用集成电路（ASIC）、以及连接各种组件的各种连接（例如系统总线）。

为了本文档的目的，术语“交通参与者”是主动与交通流交互的车辆、行人或其它实体。例如，在相邻的车道中行驶的车辆是交通参与者。在另一示例中，自行车是交通参与者。

为了本文档的目的，术语“定向”是交通参与者的行进方向。所述定向可以包括交通参与者的行进角度、前进方向或方位等等。交通参与者的定向可以是关于配备有如下所述的系统的车辆。

图1图示了根据一个实施例的车辆100的示例，所述车辆100配备有用于估计交通参与者的定向的系统105。系统105包括传感器110和电子控制器115，并且具有一个或多个轮120-123。

传感器110被配置成检测交通参与者（诸如交通参与者130）。在一个实施例中，传感器110是激光传感器，诸如Lidar（光探测及测距）传感器。传感器110被配置成检测距交通参与者的距离135、交通参与者相对于车辆100的角度140、从交通参与者向传感器110的多个回复（return）等等。在一个实施例中，传感器110是被定位在车辆100上的各个点处以便检测在车辆100周围的所有方向上的多个交通参与者的传感器阵列。

电子控制器115经由各种有线或无线连接而被通信地耦合到传感器110。在一个实施例中，电子控制器115经由专用引线连接而被连接到传感器110。在其它实施例中，电子控制器115经由共享的通信链路而被通信地耦合到传感器110，所述共享的通信链路诸如车辆通信总线（例如控域网（CAN）总线）或无线车辆网络。

在一些实施例中，系统105还包括通知指示器120。通知指示器120被配置成向车辆100的操作者提供通知。在一个实施例中，通知指示器120是显示屏，其为车辆100的操作者显示通知。在一个示例中，通知包括交通参与者的位置、所估计的定向和其它信息。通知还可以包括针对多于一个交通参与者的信息。通知指示器120以与如上所讨论的传感器110类似的方式被通信地耦合到电子控制器115。

在一些实施例中，系统105还包括无线收发器125。电子控制器115被配置成经由无线收发器125来与远程位置或远程设备发送和接收数据。无线收发器125以与上文所讨论的其它组件类似的方式被通信地耦合到电子控制器115。

图2是电子控制器（诸如电子控制器115）的说明性示例。电子控制器115包括向电子控制器115内的组件和模块提供功率、操作控制和保护的多个电气和电子组件。在所说明的示例中，电子控制器115包括电子处理器205（诸如可编程电子微处理器、微控制器或类似的设备）、存储器210（例如非暂时性机器可读存储器）、以及输入-输出接口215。电子处理器205被通信地连接到存储器210和输入-输出接口215。与存储器210以及输入-输出接口215相协调的电子处理器205被配置成：除了其它事物之外，还实现本文中所述的方法。

存储器210存储详细地图220。详细地图220包括与除了车辆100之外的其它交通参与者将被预期存在于其中的行进方向相关的信息。下面讨论了详细地图220的实施例。

在一些实施例中，电子控制器115可以被实现在若干独立的控制器（例如可编程电子控制单元）中，所述若干独立的控制器各自被配置成执行特定的功能或子功能。另外，电子控制器115可以包含子模块，所述子模块包括用于处置输入-输出功能、处理信号、以及应用下面列出的方法的附加的电子处理器、存储器或专用集成电路（ASIC）。在其它实施例中，电子控制器115包括附加的、更少的或不同的组件。

图3是一流程图，其图示了根据一个实施例的估计交通参与者的定向的方法300。

传感器110生成信号（在框305处）。在一个实施例中，传感器110检测交通参与者、连同与交通参与者相关的信息，所述信息诸如从车辆100到交通参与者的距离、交通参与者相对于车辆100的角度等等。在其它实施例中，传感器110还被配置成检测传感器110从交通参与者接收的多个回复。例如，传感器110可以检测交通参与者多次，并且基于多个检测的平均值来确定交通参与者相对于车辆100的角度、自车辆100的距离等等。传感器110然后响应于检测到交通参与者而生成信号。在一些实施例中，所述信号包括由传感器110所检测的信息（诸如从车辆100到交通参与者的距离）。

传感器110然后将所生成的信号发送到电子控制器115，电子控制器115接收所生成的信号（在框310处）。电子控制器115通过输入-输出接口215来接收所生成的信号。在一些实施例中，在所生成的信号内包含的信息在被电子控制器115的电子处理器205处理之前被存储在存储器210中。

电子控制器115比较车辆100的位置与交通参与者的预期定向的详细地图220，以估计交通参与者的定向（在框315处）。在图4中图示了详细地图220的示例。

详细地图220包含与在特定的道路410上有多少车道（诸如车道400和405）相关的信息，并且还指示位于车道400和405中的交通参与者的预期行进方向（诸如针对单向车道的预期行进方向、针对多车道高速公路的特定车道的预期行进方向等等）。例如，箭头412图示了在箭头412的位置处交通的预期行进方向。

在一些实施例中，详细地图220被部分或完全地存储在远程存储器而不是存储器210上。在这些实施例中，电子处理器205被配置成与远程存储器通信以访问详细地图220。要理解到，图4图示了被存储在存储器220中的信息的图形表示。

通过使用详细地图220，电子控制器115使用从传感器110所发送的信号来确定交通参与者位于详细地图220上的何处，并且基于交通参与者的位置，通过使用交通参与者的预期行进方向、交通参与者处于其中的所确定的车道等等来估计交通参与者的定向。例如，在详细地图220中，在位置415处所检测到的车辆将具有相对于车辆100的为180°的预期定向，而在位置420处所检测到的车辆将具有相对于车辆100的为30°的预期定向。如图4中所示，不同的位置（其通过箭头来表示，诸如位置412、415和420）具有不同的预期行进方向（例如，与在道路410的笔直部分上、诸如在位置412处行进的车辆相比，在位置420处，针对绕曲线前进的车辆而预期不同的预期行进方向）。

车辆100必须还能够准确地位于详细地图220上（例如在位置430处）。在一些实施例中，电子控制器115经由无线收发器125而接收车辆100的位置。电子控制器115被配置成使用车辆100的位置，以便基于由传感器所接收的距离以及由传感器所接收的角度来确定交通参与者的位置。电子控制器115然后使用该位置，以基于针对详细地图220上的所确定的位置的预期行进方向来估计交通参与者的定向。

存在一些场景，其中详细地图220将不能够给出针对交通参与者的定向的准确估计。例如，在一些境况中，交通参与者或车辆100处于如下一位置中：所述位置没有预期行进方向，诸如停车场或其它大型开放空间。在另一境况中，交通参与者或车辆100处于如下一位置处：所述位置具有多个预期行进方向，诸如交叉路口、环状交叉口等等。

如果详细地图220不能给出定向的准确估计，或如果详细地图220不可用，则电子控制器115基于来自传感器的信号来执行计算以估计交通参与者的定向（在框320处）。由电子控制器115的电子处理器205来执行计算。

在一些实施例中，所述计算假定所有交通正在与车辆100平行地行驶。通过使用该假定，可以计算交通参与者的预期定向。在假定交通参与者的运动是抛物线状中做出第二假定，并且所述第二假定可以被如下建模：

（等式1）

其中K是从1/半径中得到的道路曲率（K），x是纵向距离，并且y作为横向距离。

横向距离中的改变除以纵向距离中的改变等同于定向角的正切，如下面等式2中所示。

（等式2）。

所述定向然后可以如下被得到：

（等式3）。

以此方式，可以确定交通参与者的定向。在一些实施例中，电子控制器115被配置成将定向存储在存储器210中，并且将定向与交通参与者相关联。电子控制器115还在实施例中能够将多个交通参与者与相关联的定向存储在存储器210中。

所述计算还可以包括确定定向随时间的改变，其在下文中被称为偏摆率（yawrate）。例如，从传感器110所接收的信号可以包括传感器110检测到交通参与者的多个不同次，每次包括不同的距离值。电子控制器115被配置成针对每个所接收的距离执行等式3，并且确定定向中的总改变除以时间中的总改变，如由下面等式4所例示的。

（等式4）。

在一些实施例中，偏摆率可以与交通参与者相关联并且被存储在存储器210中。利用详细地图220和如上文所陈述的假定的计算在下文中被称为偏摆约束（yaw-constrained）模型。

在其它实施例中，电子控制器115被配置成通过如下方式追踪交通参与者：多次执行计算，并且每次将结果与相同的交通参与者相关联。电子控制器115可以将一身份与正在被追踪的每个交通参与者相关联，以便在传感器110所检测的不同目标交通参与者之间进行区分。

在其它实施例中，所述计算还包括利用确定定向的无偏摆约束（non-yaw-constrained ）模型。在这些实施例中，所述无偏摆约束模型补偿偏摆约束模型的缺陷。例如，在一些实施例中，交通参与者可能正在改变车道，这利用偏摆约束模型可能给出对于交通参与者定向的不准确估计。因此，追踪定向的无偏摆约束模型可以结合偏摆约束模型来被利用以追踪交通参与者。

无偏摆约束模型遭受其自己的缺陷。例如，无偏摆约束模型在不良测量条件中经历高方差和不准确性，所述不良测量条件诸如传感器110关于交通参与者的不良角度准确性、在传感器110与交通参与者之间的大距离、传感器110的信号的太少回复等等。

一些实施例因此组合偏摆约束模型和无偏摆约束模型。为了组合偏摆约束模型和无偏摆约束模型，电子控制器115被配置成确定偏摆约束模型在无偏摆约束模型的不确定性内的概率是什么。在数学上，并且假定高斯分布，偏摆约束模型在无偏摆约束模型的不确定性内的概率是：

偏摆约束的可能性

（等式5）。

由于定向是一角度，所以该差需要是绕圆的最短路径，并且需要恰当地处置-π到π边界。likelihood_yaw constrained（可能性_偏摆约束）值给出偏摆约束模型的贡献因子。无偏摆约束模型的贡献因子将是1- likelihood_yaw constrained（可能性_偏摆约束）。此处还可以利用其它可能性函数。

将偏摆约束模型和无偏摆约束模型混合的效应是双重的。首先，如果无偏摆约束模型具有不良的定向估计，那么它将具有大方差。即使无偏摆约束的估计从偏摆约束模型偏离得相当大，偏摆约束模型也将是占主导的并且校正这些追踪。第二，如果无偏摆约束模型具有良好的定向估计，则它将具有小方差。如果无偏摆约束的估计偏离得相当大，那么偏摆约束模型将基本上不贡献于估计。因此，针对被很好地测量的交通参与者，对于遵循来自详细地图220或来自所有交通参与者与车辆100平行地行驶的假定的预期方向无依赖性。

电子控制器115在确定了交通参与者的所估计的定向之后，通过使用所估计的定向来生成通知（在框325处）。在一些实施例中，电子控制器115为交通参与者生成标识符，并且通过使用交通参与者的标识符以及所估计的定向二者来生成通知。在其它实施例中，所述通知还可以包括在详细地图220上的定位。

在一些实施例中，电子控制器115还被配置成将通知发送到通知指示器120。例如，通知指示器120可以是显示屏，所述显示屏然后显示详细地图220，其中车辆100的位置以及交通参与者的位置和所估计的定向被实时地显示在详细地图220上。

在一些实施例中，电子控制器115被配置成经由无线收发器125而将通知发送到远程位置或设备。例如，车辆100可以是自主车辆。在该情况中，车辆100可以被远程地监视。电子控制器115因此创建通知，并且经由无线收发器125而将通知发送到远程位置，使得计算机系统或人类操作者可以监视车辆100以及由系统105所追踪的交通参与者。

在以下权利要求中阐明各种特征、优点和实施例。

Claims (18)

1.一种用于估计交通参与者的定向的系统，所述系统包括：

传感器，其被配置成检测交通参与者；以及

电子控制器，其被配置成：

从传感器接收信号；

比较车辆的位置与交通参与者的预期定向地图以估计交通参与者的定向；

如果通过对车辆的位置与交通参与者的预期定向地图的比较没有确定预期定向，则基于来自传感器的信号来执行计算以估计交通参与者的定向；以及

基于交通参与者的所估计的定向来生成通知，

其中所述计算基于如下假定：即所有交通正在与车辆平行地行进。

2.根据权利要求1所述的系统，其中来自传感器的信号包括从以下各项的组中所选的至少一个：距交通参与者的距离、交通参与者相对于车辆的角度、以及多个回复。

3.根据权利要求1所述的系统，此外包括通知指示器。

4.根据权利要求3所述的系统，其中电子控制器此外被配置成将所生成的通知发送到通知指示器。

5.根据权利要求1所述的系统，其中交通参与者的预期定向地图被存储在存储器中。

6.根据权利要求1所述的系统，其中对于交通参与者的预期定向地图上的每个点，该点具有从以下各项的组中所选的至少一个：交通参与者的已知定向、交通参与者的预期定向、交通参与者的多个可能的定向、以及交通参与者的无定向值。

7.根据权利要求1所述的系统，其中电子控制器此外被配置成追踪交通参与者。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述计算此外基于所追踪的交通参与者正在以所估计的定向而行进的所确定的可能性。

9.根据权利要求1所述的系统，所述系统此外包括无线收发器。

10.根据权利要求9所述的系统，其中电子控制器此外被配置成通过使用无线收发器而将所生成的通知发送到远程位置。

11.一种估计交通参与者的定向的方法，所述方法包括：

利用传感器来生成信号；

利用电子控制器来接收所生成的信号；

利用电子控制器来比较车辆的位置与交通参与者的预期定向地图以估计交通参与者的定向；

如果通过对车辆的位置与交通参与者的预期定向地图的比较没有确定预期定向，则利用电子控制器、基于来自传感器的所生成的信号来执行计算以估计交通参与者的定向；以及

利用电子控制器、基于交通参与者的所估计的定向来生成通知，

其中所述计算基于如下假定：即所有交通正在与车辆平行地行进。

12.根据权利要求11所述的方法，其中来自传感器的信号包括从以下各项的组中所选的至少一个：距交通参与者的距离、交通参与者相对于车辆的角度、以及多个回复。

13.根据权利要求11所述的方法，所述方法此外包括将所生成的通知发送到通知指示器。

14.根据权利要求11所述的方法，其中交通参与者的预期定向地图被存储在存储器中。

15.根据权利要求11所述的方法，其中对于交通参与者的预期定向地图上的每个点，该点具有从以下各项的组中所选的至少一个：交通参与者的已知定向、交通参与者的预期定向、交通参与者的多个可能的定向、以及交通参与者的无定向值。

16.根据权利要求11所述的方法，所述方法此外包括利用电子控制器、基于交通参与者的所估计的定向来追踪交通参与者。

17.根据权利要求16所述的方法，其中所述计算此外基于所追踪的交通参与者正在以所估计的定向而行进的所确定的可能性。

18.根据权利要求11所述的方法，所述方法此外包括利用电子控制器、经由无线收发器来将所生成的通知发送到远程位置。

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