发明内容
本申请提供一种拍频信号处理方法及装置,可实现在调频信号非线性的情况下准确地估计出目标物体的速度和距离,提高目标物体速度和距离估计的准确性。
第一方面,本申请提供一种拍频信号处理方法,包括:
根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,其中拍频信号的时域信号为拍频信号的采样序列,根据拍频信号的采样序列确定出拍频信号的二维时频谱,即确定出拍频信号的频率与时间的关系,拍频信号为本振信号和回波信号混频后得到的信号,本振信号为调频信号的一路信号,回波信号为调频信号的另一路信号出射至目标物体后反射形成的信号,调频信号为雷达系统产生的经过频率调制的信号,接着将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,该目标二维时频谱为多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱,其中的多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱,最后根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度。由于是根据拍频信号的二维时频谱从多个理论二维时频谱中匹配出目标二维时频谱,目标二维时频谱本身携带对应的飞行时间和多普勒频偏,因此可根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度,不论调频信号是否非线性,通过本申请的方法均可准确地根据拍频信号的时域信号得到目标物体的距离和速度,且不受温度、振动等外界因素的影响。从而,实现了在调频信号非线性的情况下准确地估计出目标物体的速度和距离,提高目标物体速度和距离估计的准确性。
在一种可能的设计中,根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,具体可以为:对拍频信号的时域信号进行分段,得到N个序列,N为预设正整数,N可以根据生成调频信号时对应的线性度设置。每个序列包含多个采样点数,对N个序列中的每一个序列进行时频变换,得到N个频率谱,该时频变换可以是FFT或小波变换,将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱。由于调频信号非线性会导致拍频信号的能量扩散到一个范围,还会导致拍频信号的频率随时间存在漂移,虽然接收到的拍频信号存在非线性,但是本实施方式中将拍频信号的时域信号分为N个序列之后,每个序列持续时间短,其非线性带来的影响就会降低很多,所以将每一个序列进行时频变换得到N个频率谱,再将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储得到拍频信号的二维时频谱后,拍频信号的能量能够集中在某些时频单元格内,可减小拍频信号的能量的扩散,从而提高目标物体速度和距离估计的准确性。
在一种可能的设计中,对拍频信号的时域信号进行分段,得到N个序列,可以为:
对拍频信号的采样序列进行分段,得到N个序列sl(n),序列sl(n)=s[(l-1)·M+n],0≤n<M,0≤l<N,其中,M为一个序列sl(n)的采样点数,M为正整数。
在一种可能的设计中,对N个序列中的每一个序列进行时频变换,得到N个频率谱,可以为:
对N个序列中的每一个序列sl(n)进行FFT,得到N个频率谱Sl(k),其中Sl(k)=F[sl(n)],0≤k<M,F[]表示FFT运算。
其中将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱,可以为:将N个频率谱Sl(k)按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱T(l,k),l为时间序号,k是频率序号。
本实施方式中将拍频信号的时域信号分为N个序列之后,每个序列持续时间短,拍频信号的非线性带来的影响就会降低很多,所以将每一个序列进行FFT得到N个频率谱,再将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储得到拍频信号的二维时频谱后,拍频信号的能量能够集中在某些时频单元格内,可减小拍频信号的能量的扩散,从而提高目标物体速度和距离估计的准确性。
在一种可能的设计中,N根据生成调频信号时对应的线性度设置。具体可以是根据雷法雷达系统中调频信号生成模块的线性度设置,线性度的好坏与N的取值成正比线性度差,则N可以设置较大,线性度好,则N可以设置较小。
在一种可能的设计中,方法还可以包括:先根据雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进确定出多个不同的飞行时间和多个多普勒频偏组合,其中雷达系统可测的飞行时间的范围和雷达系统可测的多普勒频偏的范围是预先存储的。
接着根据调频信号的扫频曲线fest(t)通过如下公式计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd):
fbest(t,τ,fd)=fest(t)–[fest(t-τ)+fd];
其中,τ是飞行时间,fd是多普勒频偏,可以理解的是,还可以是先确定第一个飞行时间和多普勒频偏组合,然后通过上述公式计算第一个飞行时间和多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd),然后确定第二个飞行时间和多普勒频偏组合,然后通过上述公式计算第二个飞行时间和多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd)。
最后将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
得到多个理论二维时频谱
其中,0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。通过上述方式确定出多个理论二维时频谱
每个理论二维时频谱携带了对应的飞行时间和多普勒频偏,从而可从多个理论二维时频谱中确定出与拍频信号的二维时频谱的匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱,因此可根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度。
在一种可能的设计中,将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,可以为:确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,将匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱。
下面是两种可能的确定匹配度的方式:
在一种可能的设计中,确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,可以为:
首先对拍频信号的二维时频谱T(l,k)进行尺寸转换,得到尺寸为N
t×N
f的拍频信号的二维时频谱
0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
接着通过如下公式计算出每个理论二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的匹配度M
rf(τ,f
d):
其中,匹配度为二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的相似度,上述公式中匹配度M
rf(τ,f
d)为二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
在每个时间序号对应的幅值相乘后再相加后的值。
最后将计算出的匹配度Mrf(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
在一种可能的设计中,确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,可以为:
首先计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd),Δt为每个序列的时长;
接着通过如下公式将每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd)折算为拍频信号的二维时频谱T(l,k)的频率分辨率Δf的整数倍,得到kl,τ,fd:
kl,τ,fd=round(fbest(l·Δt,τ,fd)/Δf)
其中,Δf=1/Δt,round()表示取整;
然后通过如下公式计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的fd,τ与kl,τ,fd的匹配度Qrf(τ,fd):
其中,上述公式中T(l,kl,τ,fd)为时间序号为l、频率序号为kl,τ,fd的二维时频谱,匹配度Qrf(τ,fd)为N个T(l,kl,τ,fd)相加后的值。
最后将计算出的匹配度Q(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
其中,调频信号的扫频曲线fest(t)可以是预先存储的,还可以是实时测量的,实时测量可以是通过参考路进行测量,若是实时测量,在一种可能的设计中,方法还包括:
对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
根据拍频信号的相位序列
通过如下公式计算调频信号的扫频曲线f
est(n):
其中,τref为雷达系统中两路光纤的延时差。相比较预先存储,通过该方法实时测量时,可随着温度、湿度等条件发生变化进行测量,准确性更高。
在一种可能的设计中,根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度,可以为:根据目标二维时频谱对应的飞行时间和相应的计算公式折算为对应的距离单位对应的值,得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏和相应的计算公式折算为对应的速度位对应的值,得到目标物体的速度。
第二方面,本申请提供一种拍频信号处理装置,包括:
确定模块,用于根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,拍频信号为本振信号和回波信号混频后得到的信号,本振信号为调频信号的一路信号,回波信号为调频信号的另一路信号出射至目标物体后反射形成的信号,调频信号为雷达系统产生的经过频率调制的信号,二维时频谱指示拍频信号的频率与时间的关系;
匹配模块,用于将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,目标二维时频谱为多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱,多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱;
第一获取模块,用于根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度。
在一种可能的设计中,确定模块包括:
分段单元,用于对拍频信号的时域信号进行分段,得到N个序列,N为预设正整数,每个序列包含多个采样点数;
时频变换单元,用于对N个序列中的每一个序列进行时频变换,得到N个频率谱;
存储单元,用于将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱。
在一种可能的设计中,分段单元具体用于:
对拍频信号的采样序列进行分段,得到N个序列sl(n),序列sl(n)=s[(l-1)·M+n],0≤n<M,0≤l<N,其中,M为一个序列sl(n)的采样点数,M为正整数。
在一种可能的设计中,时频变换单元具体用于:
对N个序列中的每一个序列sl(n)进行快速傅里叶变换FFT,得到N个频率谱Sl(k),Sl(k)=F[sl(n)],0≤k<M,F[]表示FFT运算;
存储单元具体用于:将N个频率谱Sl(k)按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱T(l,k),l为时间序号,k是频率序号。
在一种可能的设计中,N根据生成调频信号时对应的线性度设置。
在一种可能的设计中,拍频信号处理装置还包括:
第二获取模块,用于根据雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进确定出多个不同的飞行时间和多个多普勒频偏组合;
拍频曲线计算模块,用于根据调频信号的扫频曲线fest(t)通过如下公式计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd):
fbest(t,τ,fd)=fest(t)–[fest(t-τ)+fd];
其中,τ是飞行时间,fd是多普勒频偏;
转换模块,用于将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
得到多个理论二维时频谱
其中,0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
在一种可能的设计中,匹配模块包括:
第一确定单元,用于确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度;
第二确定单元,用于将匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱。
在一种可能的设计中,第一确定单元具体用于:
对拍频信号的二维时频谱T(l,k)进行尺寸转换,得到尺寸为N
t×N
f的拍频信号的二维时频谱
0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度;
通过如下公式计算出每个理论二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的匹配度M
rf(τ,f
d):
将计算出的匹配度Mrf(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
在一种可能的设计中,第一确定单元具体用于:
计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd),Δt为每个序列的时长;
通过如下公式将每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd)折算为拍频信号的二维时频谱T(l,k)的频率分辨率Δf的整数倍,得到kl,τ,fd:
kl,τ,fd=round(fbest(l·Δt,τ,fd)/Δf)
其中,Δf=1/Δt,round()表示取整;
通过如下公式计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的fd,τ与kl,τ,fd的匹配度Qrf(τ,fd):
将计算出的匹配度Q(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
在一种可能的设计中,拍频信号处理还包括:
扫频曲线计算模块,用于对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
根据拍频信号的相位序列
通过如下公式计算调频信号的扫频曲线f
est(n):
其中,τref为雷达系统中两路光纤的延时差。
在一种可能的设计中,第一获取模块用于:
根据目标二维时频谱对应的飞行时间得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏得到目标物体的速度。
上述第二方面以及上述第二方面的各可能的设计中所提供的拍频信号处理装置,其有益效果可以参见上述第一方面和第一方面的各可能的实施方式所带来的有益效果,在此不再赘述。
第三方面,本申请提供一种拍频信号处理装置,包括:存储器和处理器;
存储器,用于存储程序指令;
处理器,用于当调用并执行存储器中的程序指令时,执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的拍频信号处理方法。
第四方面,本申请提供一种可读存储介质,可读存储介质中存储有执行指令,当拍频信号处理装置的至少一个处理器执行该执行指令时,拍频信号处理装置执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的方法。
第五方面,本申请提供一种芯片,芯片包括可编程逻辑电路,当芯片运行时可编程逻辑电路用于实现如第一方面及第一方面任一种可能的设计中的拍频信号处理方法。
第六方面,本申请提供一种雷达,包括:
发射机,用于向目标物体发送探测信号;
接收机,用于接收经过目标物体反射后形成的回波信号;以及如第一方面及第一方面任一种可能的设计中的拍频信号处理装置。
具体实施方式
本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明,本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或方案不应被解释为比其它实施例或方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本申请中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B的情况,其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
雷达系统在工作时,调频信号非线性会严重影响雷达系统的工作,会导致拍频信号的能量扩散到一个范围,在噪声较大的场景下,就难以检测出回波信号,还会导致拍频信号的频率随时间存在漂移,因此不能确定准确的拍频信号的频率,进而影响检测的能力以及速度和距离估计的准确性。因此需要对调频信号的非线性进行校正。现有技术中通过多轮迭代校正的方式来对调频信号的非线性进行校正,若由于温度、振动等外界因素的干扰,迭代校正会失效,因此,调频信号的非线性还是存在,会影响对目标物体速度和距离估计的准确性。为解决这一问题,本申请提供一种拍频信号处理方法及装置,首先根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,即确定拍频信号的频率与时间的关系,然后将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱为目标二维时频谱,其中的多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱,最后根据目标二维时频谱对应的飞行时间得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏得到目标物体的速度。由于本申请中是根据拍频信号的二维时频谱从多个理论二维时频谱中匹配出目标二维时频谱,目标二维时频谱本身携带对应的飞行时间和多普勒频偏,因此可根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度,不论调频信号是否非线性,通过上述方法均可准确地根据拍频信号的时域信号得到目标物体的距离和速度,且不受温度、振动等外界因素的影响。从而,实现了在调频信号非线性的情况下准确地估计出目标物体的速度和距离,提高目标物体速度和距离估计的准确性。下面结合附图详细说明本申请提供的拍频信号处理方法及装置。
首先,对本申请中涉及的相关术语进行解释说明,以便于理解。
1、调频信号,调频信号为雷达系统产生的经过频率调制的信号。
2、拍频信号,如图1所示,拍频信号为本振信号和回波信号混频后得到的信号,分路器将调频信号分成两路信号,其中的本振信号为调频信号的一路信号,回波信号为调频信号的另一路信号出射至目标物体后反射形成的信号,
3、拍频信号的时域信号,如图1所示,拍频信号的时域信号为经ADC转换后的拍频信号采样序列。
4、调频信号的扫频曲线,为调频信号的频率随时间变化的真实曲线。
5、拍频曲线,为根据调频信号的扫频曲线计算出的一个飞行时间和一个多普勒频偏组合下的拍频信号随时间变化的曲线。
本申请提供的拍频信号处理方法可应用于现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)或专用集成电路芯片(application specificintegrated circuits,ASIC)中,图2为本申请的一种应用场景示意图,如图2所示,雷达系统可以包括调频信号生成模块、分路器、混频器、ADC和拍频信号处理装置,雷达系统在检测目标物体时,调频信号生成模块产生调频信号,分路器将调频信号分成两路信号,其中的一路信号为本振信号,另一路信号出射至目标物体后反射形成回波信号,回波信号与本振信号在混频器进行混频产生拍频信号,最后通过ADC将拍频信号由模拟信号转换为数字信号,得到拍频信号的采样序列,经拍频信号处理装置实施本申请的方法,对拍频信号的采样序列进行处理,输出目标物体的距离和速度。其中,拍频信号处理装置可以是FPGA或ASIC。需要说明的是,图2所示的雷达系统的结构仅是一种示例。下面结合图3详细说明拍频信号处理装置对拍频信号进行处理的过程。
图3为本申请提供的一种拍频信号处理方法实施例的流程图,图3所示的方法可以是由图2中的拍频信号处理装置执行,如图3所示,本实施例的方法可以包括:
S101、根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,拍频信号为本振信号和回波信号混频后得到的信号,本振信号为调频信号的一路信号,回波信号为调频信号的另一路信号出射至目标物体后反射形成的信号,调频信号为雷达系统产生的经过频率调制的信号,二维时频谱指示拍频信号的频率与时间的关系。
具体来说,拍频信号的时域信号为拍频信号的采样序列,根据拍频信号的采样序列确定出拍频信号的二维时频谱,即确定出拍频信号的频率与时间的关系。
作为一种可实施的方式,根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,具体可以为:
S1011、对拍频信号的时域信号进行分段,得到N个序列,N为预设正整数,每个序列包含多个采样点数。
其中,N根据生成调频信号时对应的线性度设置。例如,具体可以是根据雷达系统中调频信号生成模块的线性度设置,线性度的好坏与N的取值成正比,每个序列包含的采样点数随着N的取值变化,例如,拍频信号的采样序列一共是20000个采样点,N为100,则可得到100个序列,每个序列包含的采样点数为200。
S1012、对N个序列中的每一个序列进行时频变换,得到N个频率谱。
具体来说,时频变换可以是快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT),还可以是小波变换(wavelet transform)。
S1013、将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱。
本实施例中,通过将接收到的拍频信号的时域信号切分成N个序列来进行时频变换处理,由于调频信号非线性会导致拍频信号的能量扩散到一个范围,还会导致拍频信号的频率随时间存在漂移,虽然接收到的拍频信号存在非线性,但是当将拍频信号的时域信号分为N个序列之后,每个序列持续时间短,其非线性带来的影响就会降低很多,所以将每一个序列进行时频变换得到N个频率谱,再将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储得到拍频信号的二维时频谱后,拍频信号的能量能够集中在某些时频单元格内,可减小拍频信号的能量的扩散,从而提高目标物体速度和距离估计的准确性。
具体地,作为一种可实施的方式,S1011具体可以为:对拍频信号的采样序列进行分段,得到N个序列sl(n),序列sl(n)=s[(l-1)·M+n],0≤n<M,0≤l<N,其中,M为一个序列sl(n)的采样点数,M为正整数,例如,拍频信号的采样序列一共是20000个采样点,N为100,则M为200。
相应地,S1012具体可以为:对N个序列中的每一个序列sl(n)进行FFT,得到N个频率谱Sl(k),Sl(k)=F[sl(n)],0≤k<M,F[]表示FFT运算。
相应地,S1013具体可以为:将N个频率谱Sl(k)按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱T(l,k),l为时间序号,k是频率序号。
S102、将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,目标二维时频谱为多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱,多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱。
具体来说,将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,该多个理论二维时频谱可以是根据调频信号的扫频曲线计算后预存的,还可以是实时计算的,下面给出一种可实施的计算方式,若是实时计算,本实施例的方法在S102之前,还可以包括:
S104、根据调频信号的扫频曲线、雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线。
具体地,S104可以为:
S1041、根据雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进确定出多个不同的飞行时间和多个多普勒频偏组合。
其中,雷达系统可测的飞行时间的范围和雷达系统可测的多普勒频偏的范围是预先存储的,例如雷达系统可测的距离范围为0-300米,距离范围和飞行时间的范围是对应的,因此可确定雷达系统可测的飞行时间的范围,例如飞行时间的范围为0-2us,多普勒频偏的范围和速度范围是对应的,例如根据要侧的速度范围可确定出多普勒频偏的范围为0-100MHz。其中的第一步进和第二步进可根据本申请的拍频信号处理装置的处理复杂度和性能确定。
以雷达系统可测的飞行时间的范围为0-2us,雷达系统可测的多普勒频偏的范围为0-100MHz为例,第一步进例如设置为1us,第二步进例如设置为50MHz,则根据雷达系统可测的飞行时间的范围和第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和第二步进确定出的飞行时间和多普勒频偏组合可以为:(0,0)、(0,50MHz)、(0,100MHz)、(1us,0)、(1us,50MHz)、(1us,100MHz)、(2us,0)、(2us,50MHz)、(2us,100MHz)。
S1042、根据调频信号的扫频曲线fest(t)通过如下公式计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd):
fbest(t,τ,fd)=fest(t)–[fest(t-τ)+fd];
其中,τ是飞行时间,fd是多普勒频偏。
可以理解的是,可以先执行S1041后执行S1042,也可以S1041和S1042同时执行,即先确定第一个飞行时间和多普勒频偏组合,然后通过S1042计算第一个飞行时间和多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd),然后确定第二个飞行时间和多普勒频偏组合,然后通过S1042计算第二个飞行时间和多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd)。
其中,调频信号的扫频曲线fest(t)可以是预先存储的,具体可以是在雷达系统中的调频信号生成模块出厂前,通过频谱仪等测试装置检测出调频信号生成模块输出的调频信号的扫频曲线,然后存储。还可以是实时测量的,实时测量可以是通过参考路进行测量,若是实时测量,在S1042之前,本实施例的方法还可以包括:
首先,对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
接着根据拍频信号的相位序列
通过如下公式计算调频信号的扫频曲线f
est(n):
其中,τ
ref为雷达系统中两路光纤的延时差,具体可以是将调频信号的能量分为两部分,每部分信号导入到两路不同延时的光纤中得到两路不同延时的激光信号,然后用混频器对两路不同延时的激光信号进行混频,得到拍频信号并进行ADC采样得到拍频信号的时域信号,其中两路光纤的延时差τ
ref是已知的,然后对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
最后通过
计算出调频信号的扫频曲线f
est(n)。还可以通过该方法测量调频信号的扫频曲线f
est(n)后存储,相比较预先存储,通过该方法实时测量时,可随着温度、湿度等条件发生变化进行测量,准确性更高。但是预先存储的计算复杂度较低。
S1043、将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
得到多个理论二维时频谱
其中,0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
具体来说,经S1041和S1042得到的拍频曲线f
best(t,τ,f
d),作为一种可实施的方式,将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
具体可以为:首先计算二维时频谱的频率分辨率为Δf=W/N
f,这里W是预设的二维时频谱的频域显示范围,计算二维时频谱的时域分辨率Δt=T/N
t,这里T是预设的二维时频谱的时间显示范围。接着计算拍频曲线f
best(t,τ,f
d)在时间点nΔt,0≤n<N
t的取值,得到长度为N
t的序列f
best(nΔt,τ,f
d),然后对于序列中的每个采样点f
best(nΔt,τ,f
d),计算u[n]=round(f
best(nΔt,τ,f
d)/Δf),这里的round为取整运算。生成二维矩阵,将行号为u[n],列号为n的单元格设置为1,其余的单元格设置为0,就得到了二维时频谱
本实施例中,将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,具体可以为:
S1021、确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
具体地,确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,有如下两种可实施的方式:
方式一、首先对拍频信号的二维时频谱T(l,k)进行尺寸转换,得到尺寸为N
t×N
f的拍频信号的二维时频谱
0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
接着,通过如下公式计算出每个理论二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的匹配度M
rf(τ,f
d):
其中,匹配度为二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的相似度,上述公式中匹配度M
rf(τ,f
d)为二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
在每个时间序号对应的幅值相乘后再相加后的值。
最后,将计算出的匹配度Mrf(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
方式二、首先,计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd),Δt为每个序列的时长。
接着,通过如下公式将每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd)折算为拍频信号的二维时频谱T(l,k)的频率分辨率Δf的整数倍,得到kl,τ,fd:
kl,τ,fd=round(fbest(l·Δt,τ,fd)/Δf)
其中,Δf=1/Δt,round()表示取整。
然后,通过如下公式计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的fd,τ与kl,τ,fd的匹配度Qrf(τ,fd):
其中,上述公式中T(l,kl,τ,fd)为时间序号为l、频率序号为kl,τ,fd的二维时频谱,匹配度Qrf(τ,fd)为N个T(l,kl,τ,fd)相加后的值。
最后,将计算出的匹配度Q(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
S1022、将匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱。
具体来说,计算出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度后,可以是将匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱,例如,预设阈值为90%,匹配度大于或等于90%的理论二维时频谱即为目标二维时频谱,此时目标二维时频谱可以是多个。还可以是将多个理论二维时频谱中匹配度最大的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱,此时目标二维时频谱为一个。
S103、根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度。
具体地,可以是根据目标二维时频谱对应的飞行时间和对应的计算公式得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏和对应的计算公式得到目标物体的速度。
本实施例提供的拍频信号处理方法,通过先根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,然后将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱为目标二维时频谱,其中的多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱,最后根据目标二维时频谱对应的飞行时间得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏得到目标物体的速度。由于本实施例中是根据拍频信号的二维时频谱从多个理论二维时频谱中匹配出目标二维时频谱,目标二维时频谱本身携带对应的飞行时间和多普勒频偏,因此可根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度,不论调频信号是否非线性,通过本实施例的方法均可准确地根据拍频信号的时域信号得到目标物体的距离和速度,且不受温度、振动等外界因素的影响。从而,实现了在调频信号非线性的情况下准确地估计出目标物体的速度和距离,提高目标物体速度和距离估计的准确性。
下面采用几个具体的实施例,对图3所示方法实施例的技术方案进行详细说明。
图4为本申请提供的一种拍频信号处理方法实施例的流程图,如图4所示,本实施例的方法可以包括:
S201、获取调频信号的扫频曲线。
其中,调频信号的扫频曲线fest(t)可以是预先存储的,具体可以是在雷达系统中的调频信号生成模块出厂前,通过频谱仪等测试装置检测出调频信号生成模块输出的调频信号的扫频曲线,然后存储。
还可以是实时测量的,实时测量可以是通过参考路进行测量,具体方法是:将调频信号的能量分为两部分,每部分信号导入到两路不同延时的光纤中得到两路不同延时的激光信号,然后用混频器对两路不同延时的激光信号进行混频,得到拍频信号并进行ADC采样得到拍频信号的时域信号,两路光纤的延时差τ
ref是已知的,然后对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
最后通过
计算出调频信号的扫频曲线f
est(n)。通过该方法实时测量时,可随着温度、湿度等条件发生变化进行测量,准确性更高。
S202、根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱。
具体地,首先,对拍频信号的采样序列进行分段,得到N个序列sl(n),序列sl(n)=s[(l-1)·M+n],0≤n<M,0≤l<N,其中,M为一个序列sl(n)的采样点数,M为正整数,例如,拍频信号的采样序列一共是20000个采样点,N为100,则M为200。图5为对拍频信号的采样序列进行分段后的示意图,如图5所示,图5中横坐标为时间,纵坐标为拍频信号的采样序列的幅度,图5中示出了分段后的其中22个序列sl(n)。
接着,以对N个序列中的每一个序列sl(n)进行FFT为例,对N个序列中的每一个序列sl(n)进行FFT,得到N个频率谱Sl(k),Sl(k)=F[sl(n)],0≤k<M,F[]表示FFT运算。图6为对一个序列sl(n)进行FFT后得到的频率谱的示意图,如图6所示,图6中横坐标为频率,纵坐标为能量,图6中示出了每个频率对应的能量,其中的两个峰为两个正负频率点对应的最大能量值,两个正负频率点是对称的。
最后,将N个频率谱Sl(k)按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱T(l,k),l为时间序号,k是频率序号,图7为一种拍频信号的二维时频谱的示意图,如图7所示,图7中横坐标为时间,纵坐标为频率,图7示出了拍频信号的频率与时间的关系,即拍频信号的二维时频谱。
S203、根据调频信号的扫频曲线、雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线。
具体地,S203可以为:
S2031、根据雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进确定出多个不同的飞行时间和多个多普勒频偏组合。
S2032、根据调频信号的扫频曲线fest(t)通过如下公式计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd):
fbest(t,τ,fd)=fest(t)–[fest(t-τ)+fd];
其中,τ是飞行时间,fd是多普勒频偏。
S2033、将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
得到多个理论二维时频谱
其中,0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
图8为得到的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的理论二维时频谱的示意图,如图8所示,示出了9个理论二维时频谱。
其中,S2031-S2033的详细过程可参见图3中S1041-S1043的描述,此处不在赘述。
需要说明的是,多个理论二维时频谱
也可以是通过上述S2031-S2033计算出之后存储,可以是预先存储,也可以是在进行了第一次计算之后存储。
S204、将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,目标二维时频谱为多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱。
S205、根据目标二维时频谱对应的飞行时间得到目标物体的距离,根据目标二维时频谱对应的多普勒频偏得到目标物体的速度。
具体地,将经S202得到的拍频信号的二维时频谱(如图7所示的拍频信号的二维时频谱)与多个理论二维时频谱(例如图8所示的9个理论二维时频谱)进行匹配,确定出目标二维时频谱。先确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,然后将匹配度大于或等于预设阈值或匹配度最大的的理论二维时频谱确定为目标二维时频谱。以图8所示的9个理论二维时频谱为例,例如确定出的目标二维时频谱为图8中第一行第二列的图所示的二维时频谱(该二维时频谱为匹配度最大的理论二维时频谱),该二维时频谱对应的飞行时间为0.3us,该二维时频谱对应的多普勒频偏为10MHz,则目标物体的距离和速度分别为0.5us和10MHz,根据相应的计算公式,将0.5us和10MHz分别折算为对应的距离和速度单位所对应的值。
其中,确定出拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度,有两种可实施的方式,具体可参见图3所示实施例中的详细描述,此处不再赘述。
本实施例提供的拍频信号处理方法,通过将接收到的拍频信号的时域信号切分成N个序列来进行时频变换处理得到拍频信号的二维时频谱,调频信号非线性会导致拍频信号的能量扩散到一个范围,还会导致拍频信号的频率随时间存在漂移,虽然接收到的拍频信号存在非线性,但是当将拍频信号的时域信号分为N个序列之后,每个序列持续时间短,其非线性带来的影响就会降低很多,所以将每一个序列进行时频变换得到N个频率谱,再将N个频率谱按N个序列对应的时间顺序存储得到拍频信号的二维时频谱后,拍频信号的能量能够集中在某些时频单元格内,可减小拍频信号的能量的扩散,从而提高目标物体速度和距离估计的准确性。进一步地,由于本实施例中是根据拍频信号的二维时频谱从多个理论二维时频谱中匹配出目标二维时频谱,目标二维时频谱本身携带对应的飞行时间和多普勒频偏,因此可根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度,不论调频信号是否非线性,通过本实施例的方法均可准确地根据拍频信号的时域信号得到目标物体的距离和速度,且不受温度、振动等外界因素的影响。从而,实现了在调频信号非线性的情况下准确地估计出目标物体的速度和距离,提高目标物体速度和距离估计的准确性。
图9为本申请提供的一种拍频信号处理装置实施例的结构示意图,如图9所示,本实施例的装置可以包括:确定模块11、匹配模块12和第一获取模块13,其中,确定模块11用于根据拍频信号的时域信号确定拍频信号的二维时频谱,拍频信号为本振信号和回波信号混频后得到的信号,本振信号为调频信号的一路信号,回波信号为调频信号的另一路信号出射至目标物体后反射形成的信号,调频信号为雷达系统产生的经过频率调制的信号,二维时频谱指示拍频信号的频率与时间的关系;
匹配模块12用于将拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱进行匹配,确定出目标二维时频谱,目标二维时频谱为多个理论二维时频谱中匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱,多个理论二维时频谱为根据调频信号的扫频曲线计算出的多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下拍频信号的二维时频谱;
第一获取模块13用于根据目标二维时频谱对应的飞行时间和多普勒频偏得到目标物体的距离和速度。
本实施例的装置,可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图10为本申请提供的一种拍频信号处理装置实施例的结构示意图,如图10所示,本实施例的装置在图9所示装置的基础上,进一步地,确定模块11包括分段单元111、时频变换单元112和存储单元113,其中,分段单元111用于对所述拍频信号的时域信号进行分段,得到N个序列,所述N为预设正整数,每个序列包含多个采样点数;
时频变换单元112用于对所述N个序列中的每一个序列进行时频变换,得到N个频率谱;
存储单元113用于将所述N个频率谱按所述N个序列对应的时间顺序存储,得到所述拍频信号的二维时频谱。
进一步地,分段单元111具体用于:
对拍频信号的采样序列进行分段,得到N个序列sl(n),序列sl(n)=s[(l-1)·M+n],0≤n<M,0≤l<N,其中,M为一个序列sl(n)的采样点数,M为正整数。
进一步地,时频变换单元112具体用于:对N个序列中的每一个序列sl(n)进行快速傅里叶变换FFT,得到N个频率谱Sl(k),Sl(k)=F[sl(n)],0≤k<M,F[]表示FFT运算;
存储单元113具体用于将N个频率谱Sl(k)按N个序列对应的时间顺序存储,得到拍频信号的二维时频谱T(l,k),l为时间序号,k是频率序号。
可选的,N根据生成调频信号时对应的线性度设置。
本实施例的装置,可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图11为本申请提供的一种拍频信号处理装置实施例的结构示意图,如图11所示,本实施例的装置在图9所示装置的基础上,进一步地,还可以包括:第二获取模块14、拍频曲线计算模块15和转换模块16,其中,
第二获取模块14用于根据雷达系统可测的飞行时间的范围和预设的第一步进与雷达系统可测的多普勒频偏的范围和预设的第二步进确定出多个不同的飞行时间和多个多普勒频偏组合。
拍频曲线计算模块16用于根据调频信号的扫频曲线fest(t)通过如下公式计算出多个飞行时间和多个多普勒频偏组合下的拍频曲线fbest(t,τ,fd):
fbest(t,τ,fd)=fest(t)–[fest(t-τ)+fd];
其中,τ是飞行时间,fd是多普勒频偏;
转换模块17用于将每个拍频曲线f
best(t,τ,f
d)转换为尺寸为N
t×N
f的二维时频谱
得到多个理论二维时频谱
其中,0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度。
本实施例的装置,可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图12为本申请提供的一种拍频信号处理装置实施例的结构示意图,如图12所示,本实施例的装置在图9-图11任一所示装置的基础上,本实施例以图9为例,进一步地,匹配模块12包括第一确定单元121和第二确定单元122,其中,
第一确定单元121用于确定出所述拍频信号的二维时频谱与所述多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度;
第二确定单元122用于将匹配度大于或等于预设阈值的理论二维时频谱确定为所述目标二维时频谱。
在一种可实施的方式中,第一确定单元121具体用于:
对拍频信号的二维时频谱T(l,k)进行尺寸转换,得到尺寸为N
t×N
f的拍频信号的二维时频谱
0≤l<N
t,0≤k<N
f,l为时间序号,N
t是时间序号的个数,k是频率序号,N
f是频率序号的长度;
通过如下公式计算出每个理论二维时频谱
与尺寸转换后的拍频信号的二维时频谱
的匹配度M
rf(τ,f
d):
将计算出的匹配度Mrf(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
在一种可实施的方式中,第一确定单元121具体用于:
计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd),Δt为每个序列的时长;
通过如下公式将每个序列的频率fbest(l·Δt,τ,fd)折算为拍频信号的二维时频谱T(l,k)的频率分辨率Δf的整数倍,得到kl,τ,fd:
kl,τ,fd=round(fbest(l·Δt,τ,fd)/Δf)
其中,Δf=1/Δt,round()表示取整;
通过如下公式计算每个拍频曲线fbest(t,τ,fd)对应的fd,τ与kl,τ,fd的匹配度Qrf(τ,fd):
将计算出的匹配度Q(τ,fd)确定为拍频信号的二维时频谱与多个理论二维时频谱中每一个理论二维时频谱的匹配度。
本实施例的装置,可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图13为本申请提供的一种拍频信号处理装置实施例的结构示意图,如图13所示,本实施例的装置在图11所示装置的基础上,进一步地,还可以包括:扫频曲线计算模块17,该扫频曲线计算模块17用于:
对拍频信号的时域信号进行相位估计,得到拍频信号的相位序列
根据拍频信号的相位序列
通过如下公式计算调频信号的扫频曲线f
est(n):
其中,τref为雷达系统中两路光纤的延时差。
本实施例的装置,可以用于执行图3所示方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图14为本申请提供的一种拍频信号处理装置的结构示意图,该装置包括:
存储器21,用于存储程序指令,该存储器可以是flash(闪存)。
处理器22,用于调用并执行存储器中的程序指令,以实现图3所示的拍频信号处理方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
发射器23,用于向目标物体发送探测信号。
接收器24,用于接收经过目标物体反射后形成的回波信号。
该装置可以用于执行上述方法实施例中的各个步骤和/或流程。
本申请还提供一种可读存储介质,可读存储介质中存储有执行指令,当拍频信号处理装置的至少一个处理器执行该执行指令时,拍频信号处理装置执行上述的各种实施方式提供的拍频信号处理方法。
本申请还提供一种芯片,芯片包括可编程逻辑电路,当芯片运行时可编程逻辑电路用于实现上述的各种实施方式提供的拍频信号处理方法。
图15为本申请提供的一种雷达的结构示意图,如图15所示,本实施例的雷达包括发射机31、接收机32和拍频信号处理装置33,其中,
发射机31用于向目标物体发送探测信号,接收机32用于接收经过目标物体反射后形成的回波信号。
拍频信号处理装置33用于执行上述的各种实施方式提供的拍频信号处理方法。
在一种可能的设计中,本申请提供的雷达可用于具有自动驾驶功能的车辆,图16为本申请提供的具有自动驾驶功能的车辆400的功能框图。在一个实施例中,将车辆400配置为完全或部分地自动驾驶模式。例如,车辆400可以在处于自动驾驶模式中的同时控制自身,并且可通过人为操作来确定车辆及其周边环境的当前状态,确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为,并确定该其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平,基于所确定的信息来控制车辆400。在车辆400处于自动驾驶模式中时,可以将车辆400置为在没有和人交互的情况下操作。
车辆400可包括各种子系统,例如行进系统402、传感器系统404、控制系统406、一个或多个外围设备408以及电源410、计算机系统412和用户接口416。可选地,车辆400可包括更多或更少的子系统,并且每个子系统可包括多个元件。另外,车辆400的每个子系统和元件可以通过有线或者无线互连。
行进系统402可包括为车辆400提供动力运动的组件。在一个实施例中,行进系统402可包括引擎418、能量源419、传动装置440和车轮/轮胎421。引擎418可以是内燃引擎、电动机、空气压缩引擎或其他类型的引擎组合,例如气油发动机和电动机组成的混动引擎,内燃引擎和空气压缩引擎组成的混动引擎。引擎418将能量源419转换成机械能量。
能量源419的示例包括汽油、柴油、其他基于石油的燃料、丙烷、其他基于压缩气体的燃料、乙醇、太阳能电池板、电池和其他电力来源。能量源419也可以为车辆400的其他系统提供能量。
传动装置440可以将来自引擎418的机械动力传送到车轮421。传动装置440可包括变速箱、差速器和驱动轴。在一个实施例中,传动装置440还可以包括其他器件,比如离合器。其中,驱动轴可包括可耦合到一个或多个车轮421的一个或多个轴。
传感器系统404可包括感测关于车辆400周边的环境的信息的若干个传感器。例如,传感器系统404可包括定位系统422(定位系统可以是全球定位系统(globalpositioning system,GPS)系统,也可以是北斗系统或者其他定位系统)、惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)424、雷达426、激光测距仪428以及相机430。传感器系统404还可包括被监视车辆400的内部系统的传感器(例如,车内空气质量监测器、燃油量表、机油温度表等)。来自这些传感器中的一个或多个的传感器数据可用于检测对象及其相应特性(位置、形状、方向、速度等)。这种检测和识别是自主车辆400的安全操作的关键功能。
定位系统422可用于估计车辆400的地理位置。IMU 424用于基于惯性加速度来感测车辆400的位置和朝向变化。在一个实施例中,IMU 424可以是加速度计和陀螺仪的组合。
雷达426可利用无线电信号来感测车辆400的周边环境内的物体。在一些实施例中,除了感测物体以外,雷达426还可用于感测物体的速度、距离和/或前进方向。
激光测距仪428可利用激光来感测车辆400所位于的环境中的物体。在一些实施例中,激光测距仪428可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器,以及其他系统组件。
相机430可用于捕捉车辆400的周边环境的多个图像。相机430可以是静态相机或视频相机。
控制系统406为控制车辆400及其组件的操作。控制系统406可包括各种元件,其中包括转向系统432、油门434、制动单元436、传感器融合算法438、计算机视觉系统440、路线控制系统442以及障碍物避免系统444。
转向系统432可操作来调整车辆400的前进方向。例如在一个实施例中可以为方向盘系统。
油门434用于控制引擎418的操作速度并进而控制车辆400的速度。
制动单元436用于控制车辆400减速。制动单元436可使用摩擦力来减慢车轮421。在其他实施例中,制动单元436可将车轮421的动能转换为电流。制动单元436也可采取其他形式来减慢车轮421转速从而控制车辆400的速度。
计算机视觉系统440可以操作来处理和分析由相机430捕捉的图像以便识别车辆400周边环境中的物体和/或特征。物体和/或特征可包括交通信号、道路边界和障碍物。计算机视觉系统440可使用物体识别算法、运动中恢复结构(structure from motion,SFM)算法、视频跟踪和其他计算机视觉技术。在一些实施例中,计算机视觉系统440可以用于为环境绘制地图、跟踪物体、估计物体的速度等等。
路线控制系统442用于确定车辆400的行驶路线。在一些实施例中,路线控制系统442可结合来自传感器438、GPS 422和一个或多个预定地图的数据以为车辆400确定行驶路线。
障碍物避免系统444用于识别、评估和避免或者以其他方式越过车辆400的环境中的潜在障碍物。
当然,在一个实例中,控制系统406可以增加或替换地包括除了所示出和描述的那些以外的组件。或者也可以减少一部分上述示出的组件。
车辆400通过外围设备408与外部传感器、其他车辆、其他计算机系统或用户之间进行交互。外围设备408可包括无线通信系统446、车载电脑448、麦克风450和/或扬声器452。
在一些实施例中,外围设备408提供车辆400的用户与用户接口416交互的手段。例如,车载电脑448可向车辆400的用户提供信息。用户接口416还可操作车载电脑448来接收用户的输入。车载电脑448可以通过触摸屏进行操作。在其他情况中,外围设备408可提供用于车辆400与位于车内的其它设备通信的手段。例如,麦克风450可从车辆400的用户接收音频(例如,语音命令或其他音频输入)。类似地,扬声器452可向车辆400的用户输出音频。
无线通信系统446可以直接地或者经由通信网络来与一个或多个设备无线通信。例如,无线通信系统446可使用3G蜂窝通信,例如码分多址(code division multipleaccess,CDMA)、EVD0、全球移动通信系统(global system for mobile communications,GSM)/是通用分组无线服务技术(general packet radio service,GPRS),或者4G蜂窝通信,例如长期演进(long term evolution,LTE),或者5G蜂窝通信。无线通信系统446可利用WiFi与无线局域网(wireless local area network,WLAN)通信。在一些实施例中,无线通信系统446可利用红外链路、蓝牙或ZigBee与设备直接通信。其他无线协议,例如各种车辆通信系统,例如,无线通信系统446可包括一个或多个专用短程通信(dedicated shortrange communications,DSRC)设备,这些设备可包括车辆和/或路边台站之间的公共和/或私有数据通信。
电源410可向车辆400的各种组件提供电力。在一个实施例中,电源410可以为可再充电锂离子或铅酸电池。这种电池的一个或多个电池组可被配置为电源为车辆400的各种组件提供电力。在一些实施例中,电源410和能量源419可一起实现,例如一些全电动车中那样。
车辆400的部分或所有功能受计算机系统412控制。计算机系统412可包括至少一个处理器413,处理器413执行存储在例如存储器414这样的非暂态计算机可读介质中的指令415。计算机系统412还可以是采用分布式方式控制车辆400的个体组件或子系统的多个计算设备。
处理器413可以是任何常规的处理器,诸如商业可获得的中央处理器(centralprocessing unit,CPU)。替选地,该处理器可以是诸如专用集成电路(applicationspecific integrated circuits,ASIC)或其它基于硬件的处理器的专用设备。尽管图2功能性地图示了处理器、存储器、和在相同块中的计算机410的其它元件,但是本领域的普通技术人员应该理解该处理器、计算机、或存储器实际上可以包括可以或者可以不存储在相同的物理外壳内的多个处理器、计算机、或存储器。例如,存储器可以是硬盘驱动器或位于不同于计算机410的外壳内的其它存储介质。因此,对处理器或计算机的引用将被理解为包括对可以或者可以不并行操作的处理器或计算机或存储器的集合的引用。不同于使用单一的处理器来执行此处所描述的步骤,诸如转向组件和减速组件的一些组件每个都可以具有其自己的处理器,所述处理器只执行与特定于组件的功能相关的计算。
在此处所描述的各个方面中,处理器可以位于远离该车辆并且与该车辆进行无线通信。在其它方面中,此处所描述的过程中的一些在布置于车辆内的处理器上执行而其它则由远程处理器执行,包括采取执行单一操纵的必要步骤。
在一些实施例中,存储器414可包含指令415(例如,程序逻辑),指令415可被处理器413执行来执行车辆400的各种功能,包括以上描述的那些功能。存储器414也可包含额外的指令,包括向行进系统402、传感器系统404、控制系统406和外围设备408中的一个或多个发送数据、从其接收数据、与其交互和/或对其进行控制的指令。
除了指令415以外,存储器414还可存储数据,例如道路地图、路线信息,车辆的位置、方向、速度以及其它这样的车辆数据,以及其他信息。这种信息可在车辆400在自主、半自主和/或手动模式中操作期间被车辆400和计算机系统412使用。
用户接口416,用于向车辆400的用户提供信息或从其接收信息。可选地,用户接口416可包括在外围设备408的集合内的一个或多个输入/输出设备,例如无线通信系统446、车车在电脑448、麦克风450和扬声器452。
计算机系统412可基于从各种子系统(例如,行进系统402、传感器系统404和控制系统406)以及从用户接口416接收的输入来控制车辆400的功能。例如,计算机系统412可利用来自控制系统406的输入以便控制转向单元432来避免由传感器系统404和障碍物避免系统444检测到的障碍物。在一些实施例中,计算机系统412可操作来对车辆400及其子系统的许多方面提供控制。
可选地,上述这些组件中的一个或多个可与车辆400分开安装或关联。例如,存储器414可以部分或完全地与车辆400分开存在。上述组件可以按有线和/或无线方式来通信地耦合在一起。
可选地,上述组件只是一个示例,实际应用中,上述各个模块中的组件有可能根据实际需要增添或者删除,图16不应理解为对本申请实施例的限制。
在道路行进的自动驾驶汽车,如上面的车辆400,可以识别其周围环境内的物体以确定对当前速度的调整。所述物体可以是其它车辆、交通控制设备、或者其它类型的物体。在一些示例中,可以独立地考虑每个识别的物体,并且基于物体的各自的特性,诸如它的当前速度、加速度、与车辆的间距等,可以用来确定自动驾驶汽车所要调整的速度。
可选地,自动驾驶汽车车辆400或者与自动驾驶车辆400相关联的计算设备(如图16的计算机系统412、计算机视觉系统440、存储器414)可以基于所识别的物体的特性和周围环境的状态(例如,交通、雨、道路上的冰、等等)来预测所述识别的物体的行为。可选地,每一个所识别的物体都依赖于彼此的行为,因此还可以将所识别的所有物体全部一起考虑来预测单个识别的物体的行为。车辆400能够基于预测的所述识别的物体的行为来调整它的速度。换句话说,自动驾驶汽车能够基于所预测的物体的行为来确定车辆将需要调整到(例如,加速、减速、或者停止)什么稳定状态。在这个过程中,也可以考虑其它因素来确定车辆400的速度,诸如,车辆400在行驶的道路中的横向位置、道路的曲率、静态和动态物体的接近度等等。
除了提供调整自动驾驶汽车的速度的指令之外,计算设备还可以提供修改车辆400的转向角的指令,以使得自动驾驶汽车遵循给定的轨迹和/或维持与自动驾驶汽车附近的物体(例如,道路上的相邻车道中的轿车)的安全横向和纵向距离。
上述车辆400可以为轿车、卡车、摩托车、公共汽车、船、飞机、直升飞机、割草机、娱乐车、游乐场车辆、施工设备、电车、高尔夫球车、火车、和手推车等,本申请实施例不做特别的限定。
本领域普通技术人员可以理解:在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。