CN112991817B - 用于自动或半自动交通工具操作的适应性物体路径中检测模型 - Google Patents

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Abstract

一种用于操作高级驾驶员辅助系统(ADAS)的方法包括：确定物体与交通工具之间的距离；至少部分地基于交通工具与物体之间的距离，来从多个路径估计方法中选择路径估计方法；以及响应于确定物体与估计的路径相交，而激活至少一个ADAS动作。

Description

用于自动或半自动交通工具操作的适应性物体路径中检测 模型
技术领域
本公开总体上涉及用于确定检测到的物体是否在交通工具(vehicle)路径中的计算模型，并且更具体地涉及被配置成在用于估计交通工具路径的至少两个方法之间适配该确定的计算模型。
背景技术
半自动交通工具利用包括摄像机、速度传感器、道路传感器等的传感器阵列来辅助驾驶员控制交通工具的操作。在该控制内包括：对交通工具的路径规划(pathing)(确定行驶路线)、对路径内的物体的检测、以及确定对检测到与估计的路径相交的一个或多个物体的适当响应。当操作者意外地更改路径和/或物体可能意外地移动时，决策过程可在半自动交通工具中被进一步复杂化。
驾驶员辅助半自动交通工具系统被称为高级驾驶员辅助系统(ADAS)，并且辅助驾驶员操作交通工具。ADAS的物体检测策略需要足够准确的路径中检测，以便防止交通工具与任何检测到的物体之间的碰撞。一些现有的ADAS与一个或多个交通工具传感器集成在一起，并且来自交通工具传感器的数据被用于确定交通工具的预期路径。
发明内容
根据一个示例，一种用于操作高级驾驶员辅助系统(ADAS)的方法包括：确定物体与交通工具之间的距离；至少部分地基于交通工具与物体之间的距离，来从多个路径估计方法中选择路径估计方法；以及响应于确定物体与估计的路径相交，而激活至少一个高级驾驶员辅助系统ADAS动作。
在上述方法的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较；以及响应于所确定的距离小于或等于距离阈值，而选择第一路径估计方法。
在上述方法中的任一个的另一示例中，第一路径估计方法是仅横摆角速度(yawrate)预测方法。
在上述方法中的任一个的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较；以及响应于所确定的距离大于距离阈值，而选择第二路径估计方法。
在上述方法中的任一个的另一示例中，第二路径估计方法基于附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个与交通工具横摆角速度的组合来估计交通工具路径。
在上述方法中的任一个的另一示例中，附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个是附加传感器输出，并且附加传感器输出包括车道检测系统、相机、雷达/激光雷达(LIDAR)、和GPS的输出中的至少一者。
在上述方法中的任一个的另一示例中，附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个包括地理交通工具位置。
在上述方法中的任一个的另一示例中，至少部分地基于交通工具与物体之间的距离来从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：至少部分地基于交通工具和物体之间的距离以及基于交通工具和物体中的至少一个的行驶速率(rate)，来选择路径估计方法。
在上述方法中的任一个的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较，其中距离阈值是单个阈值。
在上述方法中的任一个的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较，其中距离阈值至少部分地取决于交通工具的速率(rate of speed)。
在上述方法中的任一个的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较，其中距离阈值至少部分地取决于交通工具的速率(rate of speed)以及可能地转向角/转向率。
一种示例性交通工具控制器包括存储器、处理器、和至少一个输入，该至少一个输入被配置成从多个传感器接收传感器输出，该多个传感器包括交通工具横摆角(yaw)传感器、至少一个速度传感器和多个相机，并且存储器存储包括物体检测系统和路径估计系统的高级驾驶员辅助系统(ADAS)，ADAS被配置成响应于物体检测系统检测到物体而从多个路径估计方法中选择路径估计方法，其中所述检测至少部分地基于交通工具与检测到的物体之间的距离。
在上述交通工具控制器的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将交通工具与检测到的物体之间的距离与距离阈值进行比较；以及响应于所确定的距离小于或等于距离阈值，而选择第一路径估计方法。
在上述交通工具控制器中的任一个的另一示例中，第一路径估计方法是仅横摆角速度预测方法。
在上述交通工具控制器中的任一个的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将交通工具与检测到的物体之间的距离与距离阈值进行比较；以及响应于所确定的距离大于距离阈值，而选择第二路径估计方法。
在上述交通工具控制器中的任一个的另一示例中，第二路径估计方法基于附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个与交通工具横摆角速度的组合来估计交通工具路径。
在上述交通工具控制器中的任一个的另一示例中，ADAS进一步包括自动响应系统，该自动响应系统被配置成：响应于检测到的物体与估计的路径相交并且检测到的距离小于阈值，而实施校正动作。
在上述交通工具控制器中的任一个的另一示例中，ADAS进一步包括自动响应系统，该自动响应系统被配置成：响应于检测到的物体与估计的路径相交并且检测到的距离大于阈值，而推荐校正动作。
一种示例性非瞬态计算机可读介质，其存储指令，该指令用于使交通工具控制器：确定物体与交通工具之间的距离；至少部分基于交通工具与物体之间的距离，来从多个路径估计方法中选择路径估计方法；并响应于确定物体与估计的路径相交而激活至少一个ADAS动作。
在上述计算机可读介质的另一示例中，从多个路径估计方法中选择路径估计方法包括：将所确定的距离与距离阈值进行比较；以及响应于所确定的距离小于或等于距离阈值，而选择第一路径估计方法。
从下面的说明书和附图，可以最好地理解本发明的这些和其他特征，以下是简要描述。
附图说明
图1示出了包括物体检测系统的示例性交通工具。
图2示出了用于检测目标(检测到的物体)何时在交通工具路径中的示例性混合方法。
图3示出了用于实现图2的方法的示例性交通工具控制器。
具体实施方式
图1示意性地示出了包括高级驾驶员辅助系统(ADAS)20的示例性交通工具10。在一些示例中，ADAS是包括存储器和处理器的专用控制器，其中该存储器存储用于操作ADAS的指令。在替代示例中，ADAS是大型引擎控制器中的硬件或软件部件，并且用于操作ADAS的指令被存储在该大型引擎控制器中。ADAS 20与围绕交通工具10布置的多个传感器30集成在一起，并且使用传感器数据来辅助交通工具10的操作。举例来说，传感器30可以包括车道检测系统、相机、加速度计、横摆角传感器、以及任何类似类型的传感器30。示例性ADAS 20包括一个或多个内部系统，该内部系统被配置成标识物体的存在，所述物体诸如，树40或在交通工具10前方的正接近的交通工具50。可以使用能够使用可用传感器检测物体的任何物体检测方法来执行物体检测。
除了检测交通工具10前方的物体的存在之外，ADAS 20还负责确定交通工具10的估计路径60、62是否将会导致与物体40、50的相交。基于此确定，ADAS 20可以推荐或实施校正措施，以避免与检测到的物体40、50的潜在碰撞。推荐或实施校正措施统称为ADAS 20动作。举例来说，如果检测到的物体40、50是静止物体，诸如树40，并且ADAS 20确定当前路径60、62将与树40相交，并且即将发生碰撞，则ADAS 20可以根据交通工具10与检测到的物体40、50之间的距离和速度差来提示驾驶员转向(推荐校正措施)或应用交通工具制动器(实施校正措施)。
为了提高ADAS 20的准确性，ADAS 20包括用于估计或预测交通工具10的路径60、62的多个不同方式的方法。在估计路径60、62的多个方式中包括仅利用交通工具10的横摆角速度的方法，以及将来自传感器30的一个或多个输入的数据与横摆角速度融合以确定估计的路径60、62的方法。应当理解，可以使用其他已知的或常规的路径估计方法来代替本文所描述的路径估计方法或与本文所描述的路径估计方法一起使用其他已知的或常规的路径估计方法。在这样的示例中，ADAS 20结合了其他决策矩阵来确定要使用的路径估计方法，从而考虑每个方法的特定优点和缺点。
用于确定估计的路径60、62的每个方法具有对应的优点和缺点。仅作为示例，可以理解的是，一些仅横摆角速度路径预测提供了更快的ADAS20响应，但是由于传感器准确性和横摆角速度的限制，在交通工具10与物体40、50之间的中至远程距离下的可靠性和稳定性低。类似地，仅作为示例，一些传感器融合路径预测在远程下更可靠，但是由于对融合数据的考虑而对任何给定的驾驶员动作提供了较慢的响应。如本文所使用的，传感器融合方法是基于不同传感器输入来估计交通工具路径60、62的任何路径预测方案。作为示例，车道检测传感器输出可以与横摆角速度融合，以估计交通工具10的行驶路径60、62。在其他示例中，与横摆角速度数据融合的传感器数据可以包括指示道路的障碍的雷达/激光雷达检测。在另一示例中，融合数据可以包括横摆角速度与指示交通工具10正在行驶的道路70的方向的可用地图数据、指示交通工具10的地理位置的可用GPS或其他定位系统数据(统称为地理交通工具位置)、或交通工具10的逐步方向数据的组合。
继续参考图1，图2示意性地示出了示例性方法100，ADAS 20通过该方法100确定在检测是否即将发生碰撞时要利用哪个路径预测系统，并因此确定在检测是否即将发生碰撞时要利用哪条估计的路径60、62。最初，ADAS 20或其他交通工具系统在“检测物体”步骤110中检测在交通工具的前方的物体40、50。如本文中所使用的，“交通工具的前方”是指在交通工具总体行驶方向中的物体，并且当交通工具10正反向行驶时可以包括在交通工具10的后部的物体。
一旦检测到物体40、50，ADAS 20就在“估计交通工具与物体之间的距离”中估计交通工具10与物体40、50之间的距离，以及交通工具10与物体40、50之间的接近率。在替代示例中，ADAS 20仅估计距离，并且在该确定过程中不考虑交通工具10的接近率。在包含接近率的系统中，可以使用交通工具10的检测到的行驶速度来近似估算(approximate)接近率，或者可以基于交通工具10的行驶速度与附加因素的组合来估计接近率。
一旦已确定了距离，就在“将距离与阈值进行比较”步骤130中将所确定的距离与阈值距离进行比较。在一个示例中，阈值距离是预定距离，在该预定距离处，可用响应时间给了传感器融合路径确定足够的时间来响应并且给了ADAS 20足够的时间来做出反应。在这样的示例中，特定的预定距离可以是经由实验室测试和来自开放世界测试的交通工具操作数据设置的根据经验确定的阈值，并且被存储交通工具10ADAS 20内、在查找表中。
在替代示例中，诸如在估计步骤120还确定交通工具10的速率(rate of speed)的示例中，可以根据交通工具10正行驶的速率(rate of speed)来将阈值距离调整得更远或更近。该调整允许ADAS 20补偿在操作者反应时间期间所覆盖的距离，以及交通工具10对给定物体检测方案进行响应的能力。在替代示例中，查找表更复杂并且包括多个阈值，其中每个阈值取决于其他因素，诸如交通工具10的行驶速度。
在又进一步的示例中，可以经由使用经验数据集训练的机器学习系统来确定一个或多个特定阈值，该一个或多个特定阈值由ADAS 20用于确定要使用哪个路径估计方法。在这样的示例中，经验数据集包括实际的交通工具操作数据，并且可以包括开放世界测试、实验室测试、和/或两者的组合。
当与阈值的比较确定交通工具10与物体40、50之间的距离小于或等于阈值时，ADAS 20确定仅横摆角路径估计的可靠性是足够的，并且需要减少的响应时间，并且ADAS20在“使用仅横摆角估计”步骤140中使用仅横摆角估计的路径62来确定适当的驾驶员辅助响应。在这种情况下，驾驶员辅助响应可以是警告指示器、自动制动、自动急转弯、或其他避免碰撞的技术。
当与阈值的比较确定交通工具10与物体40、50之间的距离大于阈值时，ADAS 20确定减少的响应时间是不必要的，并且增大的中到远程可靠性在“使用传感器融合估计”步骤150中是期望的。在这种情况下，驾驶员辅助响应可以包括警告指示器、自动制动、自动急转弯、或任何类似的校正动作。
尽管本文所述的示例性ADAS 20包括用于确定估计的路径60、62的两种方法，但是应当理解，本领域技术人员可以将ADAS 20扩展为包括附加方法。在这样的示例中，阈值窗口用于确定在任何给定情况下应使用多径估计方案中的哪一个。
在一些示例中，诸如图3中所示的示例，ADAS 20可以是存储在诸如交通工具控制器之类的控制器200的存储器220内的软件模块210。在这样的示例中，软件模块210被配置成使控制器200中的处理器230执行图2处所描述的方法。
还应理解，上述概念中的任何概念可单独使用或与其他上述概念中的任一个或所有组合使用。尽管已经公开了本发明的实施例，但本领域普通技术人员将认识到某些修改将落入本发明的范围内。出于该原因，以下各权利要求将被研究以确定本发明的真实范围和内容。

Claims (12)

1.一种用于操作高级驾驶员辅助系统ADAS的方法，包括：
确定物体与交通工具之间的距离；
至少部分地基于所述交通工具与所述物体之间的距离，来从多个路径估计方法中选择路径估计方法，所述多个路径估计方法中的每一个被配置成估计起源于所述交通工具处的路径；以及
响应于确定所述物体与所选择的路径估计方法的估计的路径相交，而激活至少一个高级驾驶员辅助系统ADAS动作，
其中，从所述多个路径估计方法中选择所述路径估计方法包括：
将所确定的距离与距离阈值进行比较；以及
执行以下操作中的一者：
响应于所述所确定的距离小于或等于所述距离阈值，而选择第一路径估计方法，其中所述第一路径估计方法是仅横摆角速度预测方法，或者
响应于所述所确定的距离大于所述距离阈值，而选择第二路径估计方法，其中所述第二路径估计方法基于附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个与交通工具横摆角速度的组合，来估计交通工具路径。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述附加传感器输出和所述交通工具位置中的所述至少一个是所述附加传感器输出，并且所述附加传感器输出包括车道检测系统、相机、雷达、和GPS的输出中的至少一者。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述附加传感器输出和所述交通工具位置中的所述至少一个是所述附加传感器输出，并且所述附加传感器输出包括车道检测系统、相机、激光雷达、和GPS的输出中的至少一者。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述附加传感器输出和所述交通工具位置中的所述至少一个包括地理交通工具位置。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，至少部分地基于所述交通工具与所述物体之间的所述距离来从所述多个路径估计方法中选择所述路径估计方法包括：至少部分地基于所述交通工具与所述物体之间的所述距离以及基于所述交通工具和所述物体中的至少一个的行驶速率，来选择所述路径估计方法。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述距离阈值是单个阈值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述距离阈值至少部分地取决于所述交通工具的速率。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述距离阈值至少部分地取决于所述交通工具的速率以及转向角/转向率。
9.一种交通工具控制器，包括：
存储器、处理器、和至少一个输入，所述至少一个输入被配置成从多个传感器接收传感器输出，所述多个传感器包括交通工具横摆角传感器、至少一个速度传感器和多个相机；并且
所述存储器存储包括物体检测系统和路径估计系统的高级驾驶员辅助系统ADAS，所述ADAS被配置成响应于所述物体检测系统检测到物体而从多个路径估计方法中选择路径估计方法并且使用所选择的路径估计方法估计路径，所述多个路径估计方法中的每一个被配置成估计起源于所述交通工具处的对应路径，其中所述检测至少部分地基于所述交通工具与检测到的物体之间的距离，
其中，从所述多个路径估计方法中选择所述路径估计方法包括：
将所述交通工具与所述检测到的物体之间的所述距离与距离阈值进行比较；以及
执行以下操作中的一者：
响应于所述距离小于或等于所述距离阈值，而选择第一路径估计方法，其中所述第一路径估计方法是仅横摆角速度预测方法，或
响应于所述距离大于所述距离阈值，而选择第二路径估计方法，其中所述第二路径估计方法基于附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个与交通工具横摆角速度的组合，来估计交通工具路径。
10.如权利要求9所述的交通工具控制器，其特征在于，所述ADAS进一步包括自动响应系统，所述自动响应系统被配置成：响应于所述检测到的物体与估计的路径相交并且检测到的距离小于阈值，而实施校正动作。
11.如权利要求9所述的交通工具控制器，其特征在于，所述ADAS进一步包括自动响应系统，所述自动响应系统被配置成：响应于所述检测到的物体与估计的路径相交并且检测到的距离大于阈值，而推荐校正动作。
12.一种非瞬态计算机可读介质，其存储指令，所述指令用于使交通工具控制器：
确定物体与交通工具之间的距离；
至少部分地基于所述交通工具与所述物体之间的距离，来从多个路径估计方法中选择路径估计方法，所述多个路径估计方法中的每一个被配置成估计起源于所述交通工具处的路径；并且
响应于确定所述物体与所选择的路径估计方法的估计的路径相交，而激活至少一个ADAS动作,
其中，从所述多个路径估计方法中选择所述路径估计方法包括：
将所确定的距离与距离阈值进行比较；以及
执行以下操作中的一者：
响应于所述所确定的距离小于或等于所述距离阈值，而选择第一路径估计方法，其中所述第一路径估计方法是仅横摆角速度预测方法，或者
响应于所述所确定的距离大于所述距离阈值，而选择第二路径估计方法，其中所述第二路径估计方法基于附加传感器输出和交通工具位置中的至少一个与交通工具横摆角速度的组合，来估计交通工具路径。
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