CN111226126A - 使用来自雷达传感器的数据用于基于机器学习的感知 - Google Patents

使用来自雷达传感器的数据用于基于机器学习的感知 Download PDF

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Abstract

一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统。所述系统包括雷达传感器和电子控制器。在一个示例中，电子控制器被配置为接收雷达信号，获得拍频信号，将快速傅立叶变换应用于拍频信号以生成变换，将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，以及利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换。电子控制器进一步被配置为将经滤波的变换存储在矩阵的列中，将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行，从矩阵生成范围速度响应模式，基于范围速度响应模式生成用以控制车辆的运动的信号，以及控制车辆的转向装置、发动机和/或制动系统。

Description

使用来自雷达传感器的数据用于基于机器学习的感知
背景技术
实施例涉及使用来自雷达传感器的数据来检测车辆的周围环境。
先进的驾驶员辅助系统（ADAS）正带着实现车辆中的完全自主的目的而逐步添加新的功能性。交通堵塞辅助、车道居中支持和自动紧急制动（AEB）是自主车辆控制系统的一些示例。
发明内容
在自主车辆控制系统中，对车辆周围的环境的环境检测或感测以及障碍物检测和跟踪正变得更加重要。在一些情况下，来自若干个传感器的信息被提供给学习系统以检测车辆周围的环境。雷达传感器通常用于向学习系统提供信息，这是因为环境条件（诸如雨和雾）对雷达感测具有小于它们对基于相机的感测具有的影响。
除了其他事物外，本文的实施例还提供了一种将来自雷达传感器的数据作为输入提供给学习系统的方法。在一个示例中，所述方法为快速线性调频雷达信号生成经修改的范围-速度响应模式。所述方法将快速傅立叶变换应用于雷达信号的每个拍频信号。本文描述的一个实施例利用通过将功率谱密度周期图应用于每个拍频信号而创建的估计来对所得到的变换进行滤波，并将所得到的经滤波的变换存储在矩阵的列中。代替于如现有技术中通常做的那样将快速傅立叶变换应用于矩阵的每一行，本文描述的方法将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行。通过利用功率谱密度周期图对变换进行滤波并将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行降低了以图像的形式提供给学习系统的范围-速度响应模式中的噪声。通过降低范围-速度响应模式中的噪声允许ADAS以更快的速度并且以更高的准确度检测车辆周围环境中的对象并对其做出反应。
一个实施例提供了一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统。所述系统包括雷达传感器和电子控制器。电子控制器被配置为从雷达传感器接收雷达信号，并获得雷达信号的拍频信号。电子控制器还被配置为将快速傅立叶变换应用于拍频信号以生成变换，将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，以及利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换。电子控制器进一步被配置为将经滤波的变换存储在矩阵的列中，并将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行。电子控制器被配置为从矩阵生成范围速度响应模式，基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号，并控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
另一个实施例提供了一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的方法。所述方法包括从雷达传感器接收雷达信号，并获得雷达信号的拍频信号。所述方法还包括利用电子控制器将快速傅立叶变换应用于拍频信号以生成变换，利用电子控制器将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，以及利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换。所述方法进一步包括将经滤波的变换存储在电子控制器的存储器中所存储的矩阵的列中，利用电子控制器将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行，以及从矩阵生成范围速度响应模式。所述方法包括利用电子控制器、基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号，以及利用所述电子控制器或另一个电子控制器来控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
另一个实施例提供了一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统。所述系统包括雷达传感器和电子控制器，所述电子控制器被配置为从雷达传感器接收雷达信号，获得雷达信号的拍频信号，将时域到频域变换应用于拍频信号以生成变换，将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换，将功率谱密度周期图应用于经滤波的变换以创建第二估计，从第二估计生成范围速度响应模式，基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号，以及控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
通过考虑详细描述和附图，其他方面将变得清楚。
附图说明
图1是具有用于使用雷达传感器检测车辆周围环境的系统的车辆的框图。
图2是图1的系统的电子控制器的框图。
图3是用于使用来自雷达传感器的数据来检测车辆周围环境的方法的流程图。
图4是用于为雷达信号创建范围速度响应模式的方法的流程图。
图5是用于为雷达信号创建范围速度响应模式的数据流和处理逻辑的图形表示。
图6是由将快速傅立叶变换应用于雷达信号的数字拍频信号所得到的变换的绘图。
图7 A是由将快速傅立叶变换应用于带噪声雷达信号的数字拍频信号所得到的变换的绘图。
图7B是由将功率谱密度周期图应用于带噪声雷达信号的数字拍频信号所得到的估计的绘图。
图8是通过利用图7B的估计对图7A的变换进行滤波而生成的经滤波的变换的绘图。
图9是通过图4的方法产生的范围-速度响应模式的图示。
具体实施方式
在详细解释任何实施例之前，要理解的是，实施例在其应用方面不限于在以下描述中阐述的或在以下附图中图示的组件的构造和布置细节。其他实施例是可能的，并且能够以各种方式被实践或施行。
可以使用多个基于硬件和软件的设备以及多个不同的结构组件来实现各种实施例。此外，实施例可以包括硬件、软件以及电子组件或模块，出于讨论的目的，所述电子组件或模块可以被图示和描述为好像大多数组件仅在硬件中实现一样。然而，本领域普通技术人员并且基于对该详细描述的阅读将认识到，在至少一个实施例中，实施例的基于电子的方面可以在可由一个或多个处理器执行的软件（例如，存储在非暂时性计算机可读介质上）中实现。例如，说明书中描述的“控制单元”和“控制器”可以包括一个或多个电子处理器、一个或多个包括非暂时性计算机可读介质的存储器模块、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）。
图1图示了具有系统105的车辆100，所述系统105用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统。尽管车辆100被图示为四轮车辆，但是其可以涵盖各种类型和设计的车辆。例如，车辆100可以是汽车、摩托车、卡车、公共汽车、半牵引车等等。车辆100至少包括某种自主功能性，但是也可能需要驾驶员或操作员来执行驾驶功能。在所图示的示例中，系统105包括若干个硬件组件，其包括电子控制器110、雷达传感器115、制动系统120、发动机125和转向装置130。系统105的组件可以具有各种构造，并且可以使用各种通信类型和协议。
电子控制器110可以经由各种有线或无线连接而通信地连接到雷达传感器115、制动系统120、发动机125和转向装置130。例如，在一些实施例中，电子控制器110经由专用导线直接耦合到用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统105的上面所列组件中的每个。在其他实施例中，电子控制器110经由诸如车辆通信总线（例如，控域网（CAN）总线）或无线连接之类的共享通信链路而通信地耦合到一个或多个组件。
电子控制器110使用来自雷达传感器115的输入来检测车辆周围环境中的对象。具体地，雷达传感器115检测由距车辆100的径向距离（例如，250米的径向距离）限定的区域内的对象。尽管图示为单个传感器，但是雷达传感器115可以是在各种位置处放置在车辆100上或车辆100内的多个雷达传感器。例如，除了放置在车辆100前部处的雷达传感器115之外，另一个雷达传感器可以放置在车辆100的每个尾灯中。车辆100还可以与来自雷达传感器115的输入相组合地使用来自附加传感器（诸如激光雷达传感器或视频相机）的输入，来检测车辆周围环境。
图2是图1的系统105的电子控制器110的框图。电子控制器110包括向电子控制器110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。除了其他事物外，电子控制器110还包括电子处理器200（诸如可编程电子微处理器、微控制器或类似设备）、存储器205（例如，非暂时性机器可读存储器）和输入/输出接口210。电子处理器200通信地连接到存储器205和输入/输出接口210。除了其他事物外，与存储器205和输入/输出接口210协作的电子处理器200还被配置为实现本文描述的方法。
电子控制器110可以在若干个独立的控制器（例如，可编程电子控制单元）中实现，所述若干个独立的控制器各自被配置为执行特定的功能或子功能。附加地，电子控制器110可以包含子模块，所述子模块包括附加的电子处理器、存储器或专用集成电路（ASIC），以用于处置输入/输出功能、信号处理和下面所列方法的应用。在其他实施例中，电子控制器110包括附加的、更少的或不同的组件。
图3图示了用于使用来自雷达传感器的数据检测车辆周围环境的方法300。在所图示的示例中，从雷达信号创建频谱估计（框310）。从频谱估计中提取信息，诸如车辆周围环境中每个对象的范围和速度（框315）。信息被聚类（框320），并且从聚类中确定特征向量（框325）。基于特征向量来确定不同对象的分类信息（框330）。
图4图示了用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的方法400。电子控制器110从雷达传感器115接收雷达信号（框405），并通过下变频和滤波而获得针对雷达信号的数字拍频信号（框410）。将快速傅立叶变换或时域到频域变换应用于数字拍频信号，从而产生变换（框415）。功率谱密度周期图被应用于拍频信号，从而产生估计（框420）。在一个示例中，韦尔奇周期图与汉宁窗一起用于确定针对拍频信号的估计。使用所述估计对所述变换进行滤波（框425）。将经滤波的变换存储在矩阵的列中（框430）。功率谱密度周期图被应用于矩阵的行（框435），从而产生第二估计。所得到的矩阵创建范围速度响应模式。基于范围速度响应模式，电子控制器110生成用以控制车辆100的运动的信号（框440）。电子控制器110将为控制车辆100的运动而生成的信号发送到发动机125、转向装置130、制动系统120或其组合（框445）。
图5是用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的数据流和处理逻辑的图形表示。快速傅立叶变换500被应用于拍频信号505，从而创建变换510。功率谱密度周期图515被应用于拍频信号505，从而创建估计520。通过估计520对变换510进行滤波，并且经滤波的变换525被存储在矩阵530的列中。功率谱密度周期图515被应用于矩阵530的行。
图6图示了由将快速傅立叶变换应用于无噪声雷达信号的数字拍频信号所得到的变换的绘图600。绘图600中的每个峰值表示车辆周围环境中的对象。沿着x轴的峰值的位置指示每个对象的范围，或者从车辆100到由距车辆100的径向距离（例如250米的径向距离）限定的区域内的每个对象的距离。y轴中的峰值的高度指示频率的量值。例如，绘图600示出了在车辆周围环境中存在四个对象。峰值605指示存在距车辆100大约30米的对象。峰值610指示存在距车辆100大约60米的对象。峰值615指示存在距车辆100大约90米的对象。峰值620指示存在距车辆100大约120米的对象。
图7A图示了由将快速傅立叶变换应用于带噪声雷达信号的数字拍频信号所得到的变换的绘图700。图7B图示了由将功率谱密度周期图应用于带噪声雷达信号的数字拍频信号所得到的估计的绘图705。绘图700和绘图705两者应该均示出存在位于距车辆100 30米、距车辆100 60米、距车辆100 90米和距车辆100 120米距离的对象。绘图700的峰值710、715、720和725指示存在距车辆100 30、60、90和120米的对象。绘图700的峰值710、715、720和725难以与不指示对象且由白噪声引起的峰值进行区分。绘图705的峰值730、735、740和745是有区别的，并且清楚地指示存在距车辆100 30、60、90和120米的对象。
图8图示了由利用图7B的估计对图7A的变换进行滤波所得到的经滤波的变换的绘图800。峰值805、810、815和820是有区别的，并且指示存在距车辆100 30、60、90和120米的对象。
图9示出了从矩阵530生成的范围速度响应模式900的示例。用于生成范围速度响应模式900的矩阵530已经将经滤波的变换525存储在其列中，并将功率谱密度周期图535应用于其行。范围速度响应模式900中的每个光标记表示一对象。标记905表示距车辆100 30米并且正在相对于车辆100以每秒10米的速度移动的对象。标记910表示距车辆100 60米并且正在相对于车辆100以每秒15米的速度移动的对象。标记915表示距车辆100 90米并且正在相对于车辆100以每秒10米的速度移动的对象。标记920表示距车辆100 120米并且正在相对于车辆100以每秒20米的速度移动的对象。
表示各种各样的环境条件和驾驶情形的范围速度响应模式用于训练存储在电子控制器110的存储器中的学习系统。学习系统用于检测车辆100周围的环境。
因此，除了其他事物外，实施例还提供了一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的方法。在以下权利要求中阐述了各种特征和优点。

Claims (14)

1.一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统，所述系统包括：
雷达传感器；和
电子控制器，其被配置为，
从雷达传感器接收雷达信号，
获得雷达信号的拍频信号，
将快速傅立叶变换应用于拍频信号以生成变换，
将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，
利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换，
将经滤波的变换存储在矩阵的列中，
将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行，
从矩阵生成范围速度响应模式，
基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号，以及
控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，为雷达信号的每个拍频信号生成经滤波的变换。
3.根据权利要求1所述的系统，其中用于生成所述估计的功率谱密度周期图是具有汉宁窗的韦尔奇周期图。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，经滤波的变换指示对象与车辆之间的距离。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，利用表示各种情形和条件的范围速度响应模式来训练学习系统，以检测车辆周围环境。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，拍频信号是通过雷达信号的下变频和滤波获得的。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，范围速度响应模式指示从车辆到车辆周围环境中的每个对象的距离以及车辆周围环境中的每个对象的速度。
8.一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的方法，所述方法包括：
从雷达传感器接收雷达信号；
获得雷达信号的拍频信号；
利用电子控制器将快速傅立叶变换应用于拍频信号以生成变换；
利用电子控制器将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计；
利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换；
将经滤波的变换存储在矩阵的列中，所述矩阵存储在电子控制器的存储器中；
利用电子控制器将功率谱密度周期图应用于矩阵的每一行；
从矩阵生成范围速度响应模式；
利用电子控制器、基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号；以及
利用所述电子控制器或另一个电子控制器来控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
根据权利要求8所述的方法，其中，为雷达信号的每个拍频信号生成经滤波的变换。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，用于生成所述估计的功率谱密度周期图是具有汉宁窗的韦尔奇周期图。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，经滤波的变换指示车辆周围环境中的每个对象与车辆之间的距离。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，利用表示各种情形和条件的范围速度响应模式来训练学习系统，以检测车辆周围环境。
12.根据权利要求8所述的方法，其中，拍频信号是通过雷达信号的下变频和滤波获得的。
13.根据权利要求8所述的方法，其中，范围速度响应模式指示从车辆到车辆周围环境中的每个对象的距离以及车辆周围环境中的每个对象的速度。
14.一种用于将范围速度响应模式作为图像提供给学习系统的系统，所述系统包括：
雷达传感器；和
电子控制器，其被配置为，
从雷达传感器接收雷达信号，
获得雷达信号的拍频信号，
将时域到频域变换应用于拍频信号以生成变换，
将功率谱密度周期图应用于拍频信号以生成估计，
利用所述估计对所述变换进行滤波以生成经滤波的变换，
将功率谱密度周期图应用于经滤波的变换以创建第二估计，
从第二估计生成范围速度响应模式，
基于范围速度响应模式生成用以控制车辆运动的信号，以及
控制从车辆的转向装置、发动机和制动系统的组中选择的至少一个。
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