CN113126075A - 使用用于运载工具的有源多普勒感测系统的实时动态定位 - Google Patents

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Abstract

本文提供了一种运载工具上的系统，所述系统包括：有源多普勒传感器；一个或多个处理器；以及存储指令的存储器，当所述指令由所述一个或多个处理器执行时引起所述系统执行：从一个或多个实体中的每一个实体获得多普勒特征；以及基于来自所述一个或多个实体的至少一部分实体的所述多普勒特征来确定所述有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。

Description

使用用于运载工具的有源多普勒感测系统的实时动态定位
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年1月13日提交的美国临时专利申请No.62/960,446的优先权，其全部内容全文以引用方式并入本文中。
技术领域
本公开一般涉及运载工具，诸如自动驾驶运载工具(AV)，其从诸如光学雷达、雷达和声纳传感器的有源多普勒传感器获得校准参数，并使用校准参数来与来自其它传感器的结果进行比较并确定运载工具的位置。
背景技术
目前，诸如自动驾驶运载工具的运载工具可以使用GPS、惯性测量单元(IMU)或诸如车轮编码器的编码器来确定运载工具的位置或方向。然而，可能无法通过其它来源来检查或验证当前用于确定运载工具位置或方向的技术。此外，当前的技术(诸如GPS)可能在某些位置不可用，诸如隧道。此外，诸如编码器的技术可能不够精确。通过本公开解决这些不足，本公开提供了一种在运载工具在道路上行驶时使用一个或多个有源多普勒传感器来确定运载工具位置和/或方向的高效且有效的系统和方法。
发明内容
本公开的各种实施例提供了一种在运载工具上的系统，其包括：有源多普勒传感器；一个或多个处理器；以及存储指令的存储器，当由一个或多个处理器执行时，其使得系统执行：例如当运载工具行驶时，从一个或多个实体的每一个获得多普勒特征；以及基于来自一个或多个实体的至少一部分的多普勒特征来确定有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：确定有源多普勒传感器的安装位置、安装偏移角、线性自主速度和旋转速度。
在一些实施例中，指令还使得系统执行：基于一个或多个校准参数来确定运载工具的位置。
在一些实施例中，确定运载工具的位置包括通过在一段时间内对确定的线性自主速度求积分或对一段时间内对确定的旋转速度求积分来确定运载工具的位置。
在一些实施例中，指令还使得系统执行：将确定的位置与从GPS或IMU获得的位置进行比较。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：单独确定一个或多个实体中的每一个是否是静止的；移除被确定为非静止的实体中的任何实体；以及基于被确定为静止的实体中的一个或多个实体来确定一个或多个校准参数，并且其中：一个或多个实体包括另一运载工具、路标、路缘或树。
在一些实施例中，来自一个或多个实体中的每一个的多普勒特征包括多普勒速度；以及确定一个或多个校准参数还包括：形成一个或多个集群，集群中的每一个包括被确定为静止的实体的至少一部分，并且定义实体中的一个相对于有源多普勒传感器的位置和实体中相应一个的多普勒速度之间的关系；将信号模型拟合到一个或多个集群中的每一个，该信号模型定义了多普勒速度与有源多普勒传感器的安装偏移角和有源多普勒传感器的安装位置的关系；确定信号模型与一个或多个集群的每一个的拟合程度；以及移除集群中拟合度低于阈值的任何集群，同时保持剩余的集群。
在一些实施例中，由VD＝VL cos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)定义信号模型。在一些实施例中，校准参数包括VL、VR、β和γ。VD是实体中的一个实体的多普勒速度；VL是运载工具前进方向上的实体中的一个实体的线速度分量；VR是实体中的一个实体的旋转速度分量；θ是定义实体中的一个实体相对于有源多普勒传感器的位置的角度；β是有源多普勒传感器的安装偏移角；以及γ定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x定义了有源多普勒传感器相对于运载工具的自车坐标系的安装位置。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：对于剩余集群的每一个，确定线速度分量和从GPS或IMU获得的线速度之间的差值以及旋转速度分量和从GPS或IMU获得的旋转速度之间的第二差值；移除其中差值低于第二阈值或第二差值低于第三阈值的剩余集群中的任何集群；组合未移除的集群；将信号模型重新拟合到组合的集群；以及确定VL、VR、β和γ。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：在运载工具行驶时，针对多个帧，从一个或多个实体中的每一个获得多普勒特征；以及对于多个帧，基于来自一个或多个实体的至少一部分的多普勒特征来确定一个或多个校准参数。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：获得多个帧中的每一帧的VL、VR、β和γ值；在多个帧的每一个帧之间，针对相应的一个或多个实体的每一个实体，比较VL、VR、β和γ的值；确定多个帧中任一帧的VL、VR、β和γ的任何值与多个帧中VL、VR、β和γ的任何值的平均值或中值的差值是否大于第四阈值；移除与平均值或中值的差值大于第四阈值的帧中的任何帧；以及基于未移除的帧确定一个或多个校准参数。
本公开的各种实施例提供了一种由系统实现的方法，该系统包括有源多普勒传感器、一个或多个处理器和存储机器可读指令的存储介质。该方法可以包括：例如当运载工具行驶时，从一个或多个实体的每一个获得多普勒特征；以及基于来自一个或多个实体的至少一部分的多普勒特征来确定有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：确定有源多普勒传感器的安装位置、安装偏移角、线速度和旋转速度。
在一些实施例中，该方法还包括基于一个或多个校准参数来确定运载工具的位置。
在一些实施例中，确定运载工具的位置包括通过在一段时间内对确定的线性自主速度求积分或在一段时间内对确定的旋转速度求积分来确定运载工具的位置。
在一些实施例中，该方法还包括将确定的位置与从GPS或IMU获得的位置进行比较。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：单独确定一个或多个实体中的每一个是否是静止的；移除被确定为非静止的实体中的任何实体；以及基于被确定为静止的实体中的一个或多个实体来确定一个或多个校准参数，并且其中：一个或多个实体包括另一运载工具、路标、路缘或树。
在一些实施例中，来自一个或多个实体中的每一个的多普勒特征包括多普勒速度；以及确定一个或多个校准参数还包括：形成一个或多个集群，集群中的每一个包括被确定为静止的实体的至少一部分，并且定义实体中的一个相对于有源多普勒传感器的位置和实体中相应一个的多普勒速度之间的关系；将信号模型拟合到一个或多个集群中的每一个，该信号模型定义了多普勒速度与有源多普勒传感器的安装偏移角和有源多普勒传感器的安装位置的关系；确定信号模型与一个或多个集群的每一个的拟合程度；以及移除集群中拟合度低于阈值的任何集群，同时保持剩余集群。在一些实施例中，由VD＝VL cos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)定义信号模型，并且其中：校准参数包括VL、VR、β和γ；VD是实体中的一个实体的多普勒速度；VL是运载工具前进方向上的实体中的一个实体的线速度分量；VR是实体中的一个实体的旋转速度分量；θ是定义实体中的一个实体相对于有源多普勒传感器的位置的角度；β是有源多普勒传感器的安装偏移角；以及γ定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x定义了有源多普勒传感器相对于运载工具的自车坐标系的安装位置。
在一些实施例中，确定一个或多个校准参数还包括：对于剩余集群的每一个，确定线速度分量和从GPS或IMU获得的线速度之间的差值以及旋转速度分量和从GPS或IMU获得的旋转速度之间的第二差值；移除其中差值低于第二阈值或第二差值低于第三阈值的剩余集群中的任何集群；组合未移除的集群；将信号模型重新拟合到组合的集群；以及确定VL、VR、β和γ。
在参考附图考虑以下描述和所附权利要求时，本文公开的系统、方法和非暂态计算机可读介质的这些和其它特征，以及相关的结构元件的操作方法和功能，以及部件的组合和制造的经济性将变得更加明显，所有这些都形成了本说明书的一部分，其中相同的附图标记表示各图中的相应部件。然而，应当清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并且不旨在作为对本发明的限制的定义。
附图说明
所附权利要求书中特别地阐述了本技术的各种实施例的某些特征。通过参考以下详细描述，将获得对本技术的特征和优点的更好的理解，以下详细描述阐述了说明性实施例，说明性实施例中利用了本发明的原理以及附图，在附图中：
图1示出了根据本公开的实施例的示例运载工具，诸如自动驾驶运载工具(AV)。
图2示出了根据本公开的实施例的运载工具的示例实现。
图3示出了根据本公开的实施例的系统的示例环境，该系统获取多普勒特征，基于多普勒特征确定一个或多个校准参数，并且基于校准参数确定位置和/或方向，并且基于确定的位置和/或方向进行导航。
图4A至图4C和图5至图10示出了根据本公开实施例的计算系统的示例实现。
图11示出了根据本公开的实施例的获取多普勒特征、基于多普勒特征确定一个或多个校准参数、以及基于校准参数确定位置和/或方向的方法的示例的流程图。
图12是用于实现本文公开的特征的示例计算机系统的示意图。
具体实施方式
一般来说，运载工具(例如，自动驾驶运载工具、无人驾驶运载工具等)可以具有装载在运载工具上的大量传感器。大量传感器可以包括光检测和测距传感器(或LiDAR)、雷达、相机、GPS、声纳、超声波、惯性测量单元(IMU)、加速度计、陀螺仪、磁力计、远红外(FIR)传感器等。大量传感器可以在自动驾驶运载工具或无人驾驶运载工具的运行中发挥核心作用。例如，LiDAR可以用于检测和识别周围环境中的对象(例如，其它运载工具、路标、行人、建筑物等)。LiDAR还可以用于确定周围环境中的对象的相对距离。对于另一个示例，雷达可以用来帮助避免碰撞、自适应巡航控制、盲区探测、辅助停车等。对于又一个示例，相机可以用于识别、解释和/或分析对象的内容或视觉线索。相机和其它光学传感器可以使用电荷耦合器件(CCD)、互补金属氧化物半导体(CMOS)或类似元件捕获图像数据。IMU可以检测异常情况，诸如道路上的颠簸或坑。然后,可以处理从这些传感器收集的数据并将其用作输入以做出驾驶决策(例如，加速、减速、改变方向等)。例如，还可以将来自这些传感器的数据处理成由一个或多个传感器捕获的图像中的色调分布的图形表示的图像直方图。
各种实施例解决了自动驾驶运载工具技术领域中特别出现的问题。运载工具上的传感器可以有助于找到停车点(停车位、下车点或上车点)。在各种实施例中，可以将装载在自动驾驶运载工具上的大量传感器(例如LiDAR、雷达、相机等)封装或容纳在外壳中。外壳允许在单个动作中将大量传感器从一辆车移动到另一辆车，而不是一个接一个地移动大量传感器。在一些实施例中，外壳可以安装或装载在自动驾驶运载工具的固定装置上。例如，外壳可以安装或装载在车顶行李架或定制行李架上，车顶行李架或定制行李架上装配在自动驾驶运载工具上。外壳可以沿固定装置平移或移动。在一些实施例中，外壳由对电磁波透明的材料制成，该电磁波可由外壳封装的大量传感器接收。例如，外壳可以由透明材料制成，其允许分别由LiDAR、雷达和相机发射和/或接收的激光、无线电波和可见光进入和/或离开外壳。
图1示出了根据本公开的实施例的示例运载工具100，诸如自动驾驶运载工具。运载工具100通常指能够自行感知并在周围环境中行驶的一类运载工具。运载工具100可以包括大量传感器(例如LiDAR、雷达、相机等)来检测和识别周围环境中的对象。例如，此类对象可以包括但不限于行人、路标、交通灯和/或其它运载工具。运载工具100还可以包括大量致动器以在周围环境中推进和导航运载工具100。此类致动器可以包括例如任何合适的机电设备或系统以控制油门反应、制动动作、转向动作等。在一些实施例中，运载工具100可以识别、解释和分析路标(例如，限速、学校区域、建筑区域等)和交通灯(例如，红灯、黄灯、绿灯、闪红灯等)。例如，运载工具100可以基于张贴在道路上的限速标志来调整运载工具速度。在一些实施例中，运载工具100可以确定并调整其中运载工具100相对于周围环境中的其它对象行驶的速度。例如，运载工具100可以与前方运载工具保持恒定的安全距离(例如，自适应巡航控制)。在本示例中，运载工具100通过不断地将其车速调整到前方运载工具的车速来保持此安全距离。
在各种实施例中，运载工具100可以在受限的输入或没有人为输入的情况下导航通过道路、街道和/或地形。本文中使用的词语“运载工具”包括在地面上行驶的运载工具(例如，轿车、卡车、公共汽车等)，但是也可以包括在空中行驶的运载工具(例如，无人机、飞机、直升机等)，在水上行驶的运载工具(例如船、潜艇等)。此外，本文中讨论的“运载工具”可以在其中容纳或不容纳一名或多名乘客。此外，可以互换地使用短语“自动驾驶运载工具”、“无人驾驶运载工具”或不需要人类主动参与的任何其它运载工具。
通常，运载工具100可以对其自身进行人类驾驶员可以在传统运载工具上进行的任何控制。例如，运载工具100可以加速、制动、左转或右转，或者沿反向行驶，就像人类驾驶员可以在传统运载工具上进行的。运载工具100也可以像人类驾驶员一样感测环境条件、测量空间关系(例如，对象与其自身之间的距离)、检测和分析路标。此外，运载工具100可以执行更复杂的操作，诸如并行停车、在拥挤的停车场停车、避免碰撞等，而无需任何人工输入。
在各种实施例中，运载工具100可以包括一个或多个传感器。如本文所使用的，一个或多个传感器可以包括激光扫描系统(例如LiDAR)102、超声波传感器103、有源多普勒传感器系统(诸如雷达、相干探测激光雷达和由104、107、108和109表示的声纳传感器)、相机系统106、GPS、声纳、惯性测量单元(IMU)、加速度计、陀螺仪、磁力计、远红外(FIR)传感器等。一个或多个传感器允许运载工具100感测运载工具100周围的环境。例如，LiDAR 102可以生成环境的三维地图。LiDAR 102还可以检测环境中的对象。在图1的示例中，运载工具100示出为具有四个有源多普勒传感器系统104、107、108和109。两个有源多普勒传感器系统104和109分别联接到运载工具100的前侧和后侧，以及两个有源多普勒传感器系统108和107分别联接到运载工具100的右侧和左侧。在一些实施例中，前侧和后侧有源多普勒传感器系统104和109可以配置用于自适应巡航控制和/或事故避免。例如，运载工具100可以使用前侧有源多普勒传感器系统104来与运载工具100前方的运载工具保持可接受的距离。在另一个示例中，如果前方运载工具经历速度的突然降低，则运载工具100可以检测到这种突然的运动变化并相应地调整其运载工具速度。在一些实施例中，右侧和左侧有源多普勒传感器系统108和107可以配置成用于盲点检测。在一些实施例中，前侧有源多普勒传感器系统104可以配置成检测运载工具100前面的区域114中的实体或对象，诸如树121和另外的运载工具120。在一些实施例中，后侧有源多普勒传感器系统109可以配置成检测运载工具100后面的区域119中的实体或对象。在一些实施例中，右侧有源多普勒传感器系统108可以配置成检测运载工具100右侧的区域118中的实体或对象。在一些实施例中，左侧有源多普勒传感器系统107可以配置成检测运载工具100左侧的区域117中的实体或对象。在一些实施例中，有源多普勒传感器系统104、107、108和109中的每一个可以具有180度的视场。
在图1的示例中，运载工具100示出为在运载工具100的车顶上具有六个相机系统106。两个相机系统联接到运载工具100的车顶的前侧，两个相机系统联接到运载工具100的车顶的后侧，以及两个相机系统联接到运载工具100的车顶的右侧和左侧。在一些实施例中，前侧和后侧相机系统可以配置成检测、识别和解密运载工具100的前面和后面的对象，诸如汽车、行人、路标。例如，运载工具100可以利用前侧相机系统来确定速度限制。在一些实施例中，右侧和左侧相机系统可以配置成检测对象，诸如车道标志。例如，运载工具100可以使用侧面相机系统来确保运载工具100在其车道内行驶。
图2示出了根据本公开实施例的运载工具的示例实现。在一些实施例中，可以将在道路200上行驶的运载工具210实现为运载工具100。在一些实施例中，运载工具210可以包括有源多普勒传感器系统212、214、216和218。在一些实施例中，有源多普勒传感器系统212、214、216和218中的一个或多个可以配置成检测和获取来自实体或对象的多普勒特征，所述实体或对象是诸如停车标志220、路缘或人行道222、交通灯224、另外的运载工具226(诸如静止的运载工具)、树228和/或分道线230。在一些实施例中，后侧有源多普勒传感器系统218和/或右侧有源多普勒传感器系统216可以检测停车标志220。在一些实施例中，后侧有源多普勒传感器系统218、右侧有源多普勒传感器系统216和/或前侧有源多普勒传感器系统212可以检测路缘或人行道222。在一些实施例中，右侧有源多普勒传感器系统216和/或前侧有源多普勒传感器系统212可以检测交通灯224、另外的运载工具226、树228和/或分道线230。有源多普勒传感器系统212、214、216和218最初可以捕获单个帧，并且随着运载工具210向前行驶，有源多普勒传感器系统212、214、216和218可以捕获附加的帧。
图3示出了根据本公开的实施例的系统的示例环境，该系统获取多普勒特征，基于多普勒特征确定一个或多个校准参数，并且基于校准参数确定位置和/或方向，并且基于确定的位置和/或方向进行导航。在各种实施例中，运载工具302可以实现为运载工具100或运载工具210。如关于运载工具100所述，运载工具302可以利用其传感器来获得数据并确定一个或多个驾驶动作，传感器包括LiDAR、有源多普勒传感器、相机、GPS和/或超声波传感器。运载工具302可以通过网络350连接到至少一个计算系统312以及设备331，计算系统包括一个或多个处理器和存储器。在一些实施例中，至少一个计算系统312可以物理地和/或电气地连接到运载工具302。在一些实施例中，计算系统312可以集成为运载工具302的一部分。一个或多个用户可以通过设备331请求、查看和/或访问有源多普勒传感器的校准参数的细节和/或调整有源多普勒传感器的校准参数的设置。处理器可以配置成通过解释机器可读指令来执行各种操作。在一些实施例中，示例环境300可以实现为数据平台。在一些实施例中，示例环境300可以配置成与数据平台的计算系统交互。在各种实施例中，数据平台的一个或多个计算系统312可以协调和/或控制确定运载工具302的有源多普勒传感器的校准参数的一个或多个操作。
在一些实施例中，计算系统312可以包括过程引擎314。过程引擎314可以包括捕获引擎316、识别引擎318、求解引擎320、定位引擎321和导航引擎322。可以由计算系统312的处理器执行过程引擎314以执行各种操作，其包括参考捕获引擎316、识别引擎318、求解引擎320、定位引擎321和导航引擎322描述的那些操作。通常，过程引擎314可以全部或部分地实现为能够在一个或多个计算设备或系统上运行的软件。在一个示例中，过程引擎314可以实现为在一个或多个计算设备(例如，用户端设备或客户端设备)和/或一个或多个服务器(例如，网络服务器或云服务器、服务器330)上运行的软件应用或在软件应用中实现过程引擎。在一些情况下，可以在一个或多个计算系统和/或设备中实现捕获引擎316、识别引擎318、求解引擎320、定位引擎321和导航引擎322的各个方面。在一些情况下，捕获引擎316、识别引擎318、求解引擎320、定位引擎321和导航引擎322中的一个或多个可以组合或集成到单个处理器中，并且由捕获引擎316、识别引擎318、求解引擎320、定位引擎321和导航引擎322中的一个或多个执行的一些或所有功能可以在空间上不分离，而是可以由公共处理器执行。环境300还可以包括计算系统312可访问的一个或多个服务器330。一个或多个服务器330可以存储每个实体或对象(诸如图2中的停车标志220、路缘或人行道222、交通灯224、另外的运载工具226、树228和/或分道线230)是否静止的信息。在一些实施例中，一个或多个服务器330还可以存储关于特定类型的实体或对象是否静止的数据。例如，一个或多个服务器330可以存储指示诸如停车标志和交通灯的道路标志、诸如分道线和中央分隔带的道路标记是静止的、诸如隧道的人造物、路缘或人行道以及诸如树木的植物是静止的数据。计算系统312可以通过确定对象或实体的类型来识别该对象或实体是否是静止的。
在一些实施例中，一个或多个服务器330可以集成来自不同传感器的数据。在其它实施例中，一个或多个服务器330可以将来自不同传感器的数据分开。计算系统312可以直接或通过网络350访问一个或多个服务器330。在一些实施例中，一个或多个服务器330可以存储可由过程引擎314访问的数据以提供本文描述的各种特征。在一些实施例中，一个或多个服务器330可以存储运载工具302内部在特定时间处的化学物质的浓度数据。在一些情况下，一个或多个服务器330可以包括例如联合数据存储、数据库或可以从其存储和检索数据的任何其它类型的数据源。在一些实现中，一个或多个服务器330可以包括各种类型的数据集，其上可以确定与其它信息相关的准确性或一致性。通常，操作计算设备的用户可以通过网络350与计算系统312交互，例如，通过一个或多个图形用户界面和/或应用编程接口。一个或多个服务器330可以存储来自运载工具302的数据332，并与另外的运载工具340交换数据332。一个或多个服务器330可以存储来自另外的运载工具340的数据，并与运载工具302交换来自另外的运载工具340的数据。
捕获引擎316可以包括一个或多个传感器，诸如一个或多个有源多普勒传感器，例如有源多普勒传感器212、214、216和218。捕获引擎316可以配置成获取和/或提取对象和实体的数据，诸如图2中的停车标志220、路缘或人行道222、交通灯224、另外的运载工具226、树228和/或分道线230。所获得的数据还可以包括指示数据捕获时间的时间戳数据。识别引擎318可以识别或确定由捕获引擎316获得的实体或对象中的每一个是否是静止的。捕获引擎316可以配置成捕获多个帧。例如，可以由求解引擎320一个接一个地使用多个帧中的每一个，以获得多普勒特征并基于多普勒特征确定一个或多个校准参数。识别引擎318可以通过确定实体或对象中的每一个的类型、并使用来自服务器330的关于实体或对象的类型是否静止的信息来识别实体或对象中的每一个是否静止。识别引擎318可以基于一个或多个算法来识别或确定实体或对象中的每一个是否是静止的。识别引擎318可以通过确定实体或对象中的每一个(诸如图2中的停车标志220、路缘或人行道222、交通灯224、另外的运载工具226、树228和/或分道线230)的速度、并从相应的实体或对象的确定速度中减去运载工具302的速度，来识别或确定实体或对象中的每一个是否是静止的。
求解引擎320可以配置成例如在运载工具302行驶时从实体或对象中的每一个获得多普勒特征。求解引擎320可以从由识别引擎318确定为静止的实体或对象中的每一个获得多普勒特征，而不从被确定为非静止的对象或实体获得多普勒特征。求解引擎320可以使用运载工具302的多个有源多普勒传感器的融合来获得多普勒特征。多普勒特征可以包括实体或对象相对于有源多普勒传感器的特定位置处的多普勒速度。特定位置可以由角度来表示，诸如运载工具302的行进方向与从有源多普勒传感器到实体或对象的路径之间的角度。在一些实施例中，求解引擎320可以配置成通过将每个实体或对象处的多普勒频移确定为运载工具302朝向或远离该实体或对象行驶的结果来确定多普勒速度。在一些实施例中，求解引擎320可以配置成形成一个或多个集群。每个集群可以包括被确定为静止的实体或对象中的至少一些。集群中的每一个可以包括点。每个点可以定义或描述实体或对象相对于有源多普勒传感器的位置与相应的实体或对象的多普勒速度之间的关系。在一些实施例中，集群中的每一个可以包括至少三个不同的点。在一些实施例中，集群中的每一个可以包括在特定地理坐标和/或在特定时间间隔获取的实体或对象的数据，并且可以基于实体或对象的地理坐标和/或获得数据的时间间隔来组织不同的集群。例如，一个集群可以限于或包括位于运载工具302前面的实体或对象的数据点，以及另一个集群可以限于或包括位于运载工具302后面的实体或对象的数据点。作为另一个示例，一个集群可以限于或包括在特定的5分钟间隔获取的实体或对象的数据点，以及另一个集群可以限于或包括在下一个5分钟间隔获取的实体或对象的数据点。作为又一个示例，一个集群可以包括相同实体或对象(诸如运载工具、树、路缘、道路信号或交通信号)的不同数据点。求解引擎320可以配置成将信号模型拟合到集群中的每一个集群，该信号模型与有源多普勒传感器的方位偏移角或安装偏移角以及有源多普勒传感器的安装位置相关地定义多普勒速度。在一些实施例中，可以由VD＝VL cos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)定义信号模型，其中：VD是对象或实体相对于运载工具302的多普勒速度；VL是x轴方向上的线性自主速度分量，其指向运载工具302前方；VR是对象或实体相对于运载工具302的旋转速度分量；θ是定义对象或实体相对于有源多普勒传感器的位置的角度；β是有源多普勒传感器的法向轴和x轴之间的方位角偏移角或安装偏移角；以及γ是有源多普勒传感器的安装角度。在一些实施例中，γ可以定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x定义了有源多普勒传感器相对于运载工具的自主坐标系的安装位置。如果对象或实体是静止的，则VL可以是运载工具302在x轴方向上的线性自主速度分量，以及VR可以是运载工具302的旋转速度分量。
在其它实施例中，求解引擎320可以通过使用VD0＝VL cos(θ+β)，并从GPS或IMU测量中获取已知的VL值来首先确定或估计β值。在一些实施例中，假设对象或实体没有旋转速度，则VD0可以是多普勒速度。在已知或测量了VL、VD0和θ值的情况下，求解引擎320可以确定或估计β值。然后，求解引擎320可以确定或估计γ值。
求解引擎320可以确定信号模型例如对于集群中的每个集群的拟合度，，VD＝VLcos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)。如果求解引擎320确定信号模型与集群的拟合度低于阈值拟合度，则求解引擎320可以忽略、丢弃或移除该集群，使得该集群不用于获得有源多普勒传感器的校准参数。如果求解引擎320确定信号模型与集群的拟合度高于或等于阈值拟合度，则求解引擎320可以保持该集群，使得保留该集群以用于获得有源多普勒传感器的校准参数。求解引擎320可以确定校准参数VL、VR、β和γ的值。
求解引擎320可以配置成针对保留的集群中的每一个，进一步将确定的VL和/或VR值与从GPS或IMU获得的线性速度和/或旋转速度的值进行比较，如果此类值存在的话。对于给定的集群，如果确定的VL值与线性速度的值相差超过阈值，和/或确定的VR值与旋转速度的值相差超过阈值，则求解引擎320可以移除该集群。求解引擎320可以组合未移除的集群，并将信号模型重新拟合到组合的集群，以确定VL、VR、β和γ的更新值。可以将更新的值保存到例如一个或多个服务器330。
到目前为止，求解引擎320的上述过程确定了针对单个帧的VL、VR、β和γ的值。如上所述，捕获引擎316可以捕获多个帧。求解引擎320可以重复上述过程以确定其它后续帧中的每一帧的VL、VR、β和γ值，包括获得多普勒特征、确定静止的实体或对象、形成集群、为集群中的每一个集群拟合信号模型、移除集群中拟合度低于拟合阈值的任何集群、进一步移除集群中经确定的VL、VR、β和γ值与从GPS或IMU获得的值相差超过阈值的集群。在一些实施例中，求解引擎320可以确定在多个帧上获得的VL、VR、β和γ的经确定的值是否收敛。在一些实施例中，求解引擎320可以确定在全部多个帧上的VL、VR、β和γ的平均值或中值。在一些实施例中，求解引擎320可以将在每个帧中获得的VL、VR、β和γ的值与VL、VR、β和γ的相应平均值或相应中值进行比较。如果在帧中获得的VL、VR、β和γ的值中的任何值与VL、VR、β和γ中的任一者的平均值或中值相差超过阈值，则求解引擎320可以移除该帧，从而不用于获得有源多普勒传感器的校准参数。例如，如果从帧获得的VL的值不同于在全部所有帧上测量的VL的平均值，则求解引擎320可以移除该帧。基于剩余的帧，通过针对剩余的帧采用VL、VR、β和γ的中值或平均值，求解引擎320可以获得有源多普勒传感器的校准参数。在一些实施例中，求解引擎320可以基于有源多普勒传感器的安装角度和/或有源多普勒传感器的方位角或安装偏移角度来确定有源多普勒传感器的安装位置。可以相对于运载工具的自主坐标来确定安装位置。图4至图5中提供了求解引擎320的进一步细节。
定位引擎321可以配置成使用或基于校准参数VL和/或VR来确定运载工具302的位置和/或方向。例如，通过相对于时间对VL和/或VR求积分，定位引擎321可以确定位置和/或方向的变化。通过将所确定的位置和/或方向的改变添加到或纳入到初始或原始位置和/或方向，定位引擎321可以确定当前位置和/或方向。定位引擎321可以将所确定的当前位置和/或方向与来自GPS或IMU的相应数据进行比较。如果所确定的当前位置和/或方向与来自GPS或IMU的相应数据之间的偏差超过相应的阈值，则运载工具302的一个或多个处理器，诸如定位引擎321，可以触发警报并试图协调该偏差。附加地，定位引擎321可以将与所确定的当前位置和/或方向相关联的数据与来自GPS或IMU的相应数据相融合。例如，如果所确定的当前位置和/或方向在某些情况下(诸如某些路线、一天中的时间段或其它条件)确定为比来自GPS或IMU的相应数据更准确，则可以激活定位引擎321，以在这些条件下使用一个或多个有源多普勒传感器来确定当前位置和/或方向。在一些其它示例中，如果GPS不工作，例如，当运载工具302在隧道中，或者GPS信号较弱时，可以激活定位引擎321作为备份来确定运载工具302的位置和/或方向。
在一些实施例中，定位引擎321可以配置成组合或融合从不同的有源多普勒传感器中的每一个获得的数据。在一些示例中，定位引擎321可以使用最大比率组合来组合来自不同的有源多普勒传感器中的每一个的数据，以减少来自单独的有源多普勒传感器种的每一个的误差协方差。在其它示例中，定位引擎321可以将有源多普勒传感器中的所有传感器投影到公共帧中，并且创建具有组合的有源多普勒传感器的单个帧，从该单个帧来确定位置和/或方向。在一些示例中，在求解引擎320形成集群或确定VL、VR、β和γ的值之后，定位引擎321可以组合或融合数据。在一些示例中，定位引擎321可以在由求解引擎320完成的任何步骤或诸如形成集群或确定VL、VR、β和γ的值的步骤之前组合或融合数据。
导航引擎322可以配置成基于获得有源多普勒传感器的校准参数来确定导航动作或驾驶动作。例如，导航引擎322可以配置成处理由诸如有源多普勒传感器212、214、216和218的传感器获取的数据，使得运载工具302将了解运载工具302的当前位置和/或方向和运载工具302的周围环境的信息，以便在路线上导航并穿梭车流。例如，导航引擎322可以检测来自源，例如，另外的运载工具(诸如另外的运载工具340)、行人或路标的信号。在一些实施例中，信号可以是在面向运载工具302的源的一侧上的闪光灯、闪光排灯、闪烁灯、或者闪烁排灯。闪光或闪烁的灯或闪光或闪烁的排灯可以指示源打算在运载工具302前方的位置处超过运载工具302并切换到由运载工具302占用的车道。在一些实施例中，导航引擎322可以配置成确定源相对于运载工具302的相对位置。例如，导航引擎322可以配置成相对于运载工具302的行驶或驾驶方向确定运载工具302是完全在源的前方还是完全在源的后方。如果源不完全在运载工具302的前方或后方(例如，如果运载工具302的后部部分与源的前部部分对齐，以及运载工具302和源对齐)，即使源没有发信号，导航引擎322也可以检测到源的横向移动。横向移动可以是在垂直于运载工具302的行驶方向的方向上从由源占据的车道朝向由运载工具302占据的车道的移动。在一些示例中，导航引擎322可以检测横向移动的距离是否高于阈值，或者源在其横向距离上与运载工具302的距离减少了多少。以此种方式，导航引擎322可以配置成检测源(例如，另外的运载工具340)是否打算超过运载工具302并进行车道变换，即使当源不提供信号时也是如此，其可以在源中断信号(例如，灯不工作)时发生。在一些实施例中，如果源不完全在运载工具302的前方或后方，或者如果源在运载工具302的视野内，则导航引擎322可以仅检测源的横向移动。在一些实施例中，导航引擎322还可以配置成检测行人或人，例如，穿过马路。导航引擎322还可以配置成识别行人或人的行走运动，并识别来自行人的手势或手部信号，诸如举起的手以指示行人正打算穿过马路。导航引擎322还可以配置成检测自行车和摩托车并将其与其它运载工具区分开来。参考图6至图9提供了导航引擎322的进一步细节。
图4A、图4B、图4C和图5示出了根据本公开的实施例的计算系统的示例实现，例如求解引擎320的示例实现。在图4A中，可以实现为运载工具100的运载工具410可以包括有源多普勒传感器412、414、416和418，并且可以在平行于x-y平面的地面上行驶。在一些实施例中，与前侧有源多普勒传感器412相关联的处理器可以配置成检测静止实体，诸如停止标志420和树422，并且配置成从停止标志420和树422获得多普勒特征。例如，求解引擎320可以针对多个帧从停止标志420和树422获得多普勒特征。对于每一帧，求解引擎320可以针对停止标志420确定θ1和VD1的值。在一些实施例中，θ1可以是从x轴到自有源多普勒传感器412至停车标志420的视线的角度，并且可以指示从有源多普勒传感器412到停车标志420的方向。在一些实施例中，VD1可以是从停止标志420处的多普勒频移确定的多普勒速度。在一些实施例中，VD1可以包括线性自主速度分量VL1和径向分量VR1，其可以等于r1*ω1或与其成正比。在一些实施例中，ω1可以是停止标志420的振动速率，以及r1可以是停止标志420的位移距离。类似地，求解引擎320可以为树422确定θ2和VD2的值。在一些实施例中，θ2可以是从x轴到自有源多普勒传感器412至树422的视线的角度，并且可以指示从有源多普勒传感器412到停车标志422的方向。在一些实施例中，VD2可以是从树422处的多普勒频移确定的多普勒速度。在一些实施例中，VD2可以包括线性自主速度分量VL2和径向分量VR2。径向分量可以等于r2*ω2或与其成正比。在一些实施例中，ω2可以是树422的振动速率或角速度，以及r2可以是树422的位移距离。
求解引擎320可以将数据点θ1和VD1以及θ2和VD2与其它数据点一起分组到集群中，该集群说明了θ和VD之间的关系。求解引擎320可以使用诸如VD＝VL cos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)的信号模型以及包括θ1和VD1以及θ2和VD2的多个数据点来确定或估计VL、VR、β和γ的值。在一些实施例中，β可以是有源多普勒传感器412的方位角偏移角或安装偏移角；以及γ可以是有源多普勒传感器412的安装角度，如参考图3所述。例如，求解引擎320可以确定其中信号模型收敛的VL、VR、β和γ的值。
图4B示出了如何确定β。在图4B中，可以实现为运载工具100的运载工具410可以包括有源多普勒传感器412、414、416和418，并且可以在平行于x-y平面的地面上行驶。运载工具410的前进方向可以是x轴方向。作为说明性示例，可以将x轴和有源多普勒传感器414之间的角度确定为β。在一些实施例中，β可以在0度和90度之间。
图4C示出了如何确定β和γ。在图4C中，可以实现为运载工具410或运载工具100的运载工具450可以包括有源多普勒传感器458。运载工具450可以在地面上行驶，其可以位于由x轴和y轴限定的x-y平面上。x轴的方向可以指示运载工具450的前进方向。作为说明性示例，可以将x轴和有源多普勒传感器458之间的角度确定为β。在一些实施例中，β可以在0度和90度之间。在一些实施例中，可以将γ确定为γ＝β–arctan(y/x)。在一些示例中，可以通过首先将有源多普勒传感器458投影到x-y平面上、并将y和x分别确定为投影的有源多普勒传感器458在y方向和x方向上的相应距离来确定arctan(y/x)。
图5示出了例如相对于前面的附图所描述的数据点的集群。在一些实施例中，求解引擎320可以将数据点组织成集群500和520。集群500可以包括数据点502、504、506、508、510、512和514。例如，数据点504可以对应于θ1和VD1的坐标，并且数据点502可以对应于θ2和VD2的坐标，如图4所示。集群520可以包括来自集群500的不同对象或实体的数据点。在求解引擎320确定VD＝VL cos(θ+β)+VR sin(θ+β-γ)的信号模型之间的拟合之后，因为或者基于集群520和信号模型之间的拟合误差大于阈值，或者VL和/或VR的确定值偏离从GPS或IMU获得的相应值，求解引擎320例如可以确定移除集群520。求解引擎320可以保留集群500，并移除确定为异常值的数据点502和506以形成更新的集群530。
求解引擎320可以将确定的VL、VR、β和γ值传输到有源多普勒传感器412、414、416和418。有源多普勒传感器可以基于或使用确定的VL、VR、β和γ值来获得数据。
在图6至图10中，运载工具(例如，610、710、810、910、1010)可以使用例如基于或使用运载工具的确定位置和/或方向获得的传感器数据来在道路上导航运载工具，并且进一步确定驾驶动作，诸如是否执行让位动作或者是否左转。附加地，运载工具可以基于避免与一个或多个其它运载工具或行人碰撞的可能性来采取驾驶动作。
在图6的实施方式600中，可以实现为运载工具100的运载工具610可以在车道680中行驶。运载工具610可以包括有源多普勒传感器618和/或用于获得运载工具610的环境数据的其它传感器，诸如检测另外的运载工具620。尽管仅示出了一个有源多普勒传感器618，但是可以在运载工具610上提供附加的有源多普勒传感器和/或其它传感器。例如，运载工具610可以经由导航引擎322确定其在道路上的位置和/或方向，并基于或使用所确定的位置和/或方向来确定是否有足够的场所或空间可用于在其它运载工具和其它障碍物(诸如人行道、路缘和分道线)之间操纵。运载工具610可以包括灯阵列612，其可以包括灯613、614、615、616和617。在一些实施例中，灯阵列612可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。可以是AV的另外的运载工具620可以在运载工具610左侧的车道690中行驶。另外的运载工具620可以包括灯阵列622，其可以包括位于另外的运载工具620右侧的灯623、624、625、626和627，右侧是最靠近运载工具610的一侧。在一些实施例中，灯阵列622可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。另外的运载工具620可以闪光或闪烁灯阵列622，使得灯623、624、625、626和627中的每一个可以闪光或闪烁(显示为变暗)，以便向运载工具610发出信号，即另外的运载工具620打算经过或超过运载工具610并且并入车道680。在一些实施例中，来自另外的运载工具620的信号可以仅显示在最靠近运载工具610的一侧上。例如，另外的运载工具620的前部、后部或左侧部分上的灯可能没有闪光或闪烁。响应于另外的运载工具620闪光或闪烁灯阵列622，运载工具610可以经由导航引擎322和/或其它处理器检测并识别另外的运载工具620打算并入车道680。运载工具610可以配置成将闪光或闪烁灯或其它信号的不同模式或序列识别为另外的运载工具620打算并入车道680的信号或指示。运载工具610可以经由诸如导航引擎322的处理器提供响应信号，即运载工具610打算让位于另外的运载工具620并允许另外的运载工具620并入车道680。响应信号可以是光阵列612闪动或左右移动或前后移动。例如，可以同时照亮、闪动或闪烁阵列612中的灯中的仅有一个或仅有一些灯。最初，可以只照亮、闪动或闪烁灯613(显示为变暗)；然后可以照亮、闪动或闪烁灯617；接下来，可以照亮、闪动或闪烁灯616；随后，可以照亮、闪动或闪烁灯615；然后，可以照亮、闪动或闪烁灯614。在一些实施例中，作为运载工具610的响应信号，可以同时照亮、闪动或闪烁两个相邻的灯。例如，最初，可以只照亮、闪动或闪烁灯613和614；然后可以照亮、闪动或闪烁灯613和617；接下来，可以照亮、闪动或闪烁灯616和617；随后，可以照亮、闪动或闪烁灯615和616；然后，可以照亮、闪动或闪烁灯614和615。在一些实施例中，响应信号可以仅显示在最靠近另一运载工具620的一侧上。例如，运载工具610的前部、后部或右侧部分上的灯可能未照亮、闪动或闪烁。另一运载工具620可以配置成检测来自运载工具610的照明、闪光或闪烁光的不同模式或序列，作为运载工具610打算让位的信号。在检测到运载工具610打算让位时，另外的运载工具620可以加速以超过运载工具610并并入车道680。一旦另外的运载工具620已经完成并入车道680，则导航引擎322可以使阵列612终止响应信号，使得阵列612中的灯没有一个被照亮、闪光或闪烁。附加地，另外的运载工具620可以终止信号，使得灯阵列622中的灯没有一个被照亮、闪光或闪烁。
在图7的实施方式700中，可以实现为运载工具100的运载工具710可以在车道780中行驶。运载工具710可以包括有源多普勒传感器718和/或用于获得运载工具710的环境数据的其它传感器，诸如检测另外的运载工具720。尽管仅示出了一个有源多普勒传感器718，但是可以在运载工具710上提供附加的有源多普勒传感器。例如，运载工具710可以经由导航引擎322确定其在道路上的位置和/或方向，并基于或使用所确定的位置和/或方向来确定是否有足够的场所或空间可用于在其它运载工具和其它障碍物(诸如人行道、路缘和分道线)之间操纵。运载工具710可以包括灯阵列712，其可以包括灯713、714、715、716和717。在一些实施例中，阵列712可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。可以是AV的另外的运载工具720可以在运载工具710左侧的车道790中行驶。另外的运载工具720可以包括灯阵列722，其可以包括位于另外的运载工具720右侧的灯723、724、725、726和727，右侧是最靠近运载工具710的一侧。在一些实施例中，阵列722可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。图7的实施方式可以类似于图6的实施方式，除了另外的运载工具720完全在运载工具710后面。换句话说，运载工具710的任何部分都不与另外的运载工具720的任何部分对齐。运载工具710仍可以检测到来自另外的运载工具720的信号，即另外的运载工具720打算并入运载工具710前方的车道780。然后，运载工具710可以经由导航引擎322和/或其它处理器，确定向另外的运载工具720让位的预期动作，用灯阵列712向另外的运载工具720发出运载工具710打算让位的信号，并且减速以允许另外的运载工具720超过运载工具710。
在图8的实施方式800中，可以实现为运载工具100的运载工具810可以在车道880中行驶。运载工具810可以包括有源多普勒传感器818和/或用于获得运载工具810的环境数据的其它传感器，诸如检测另外的运载工具820。尽管仅示出了一个有源多普勒传感器818，但是可以在运载工具810上提供附加的有源多普勒传感器。例如，运载工具810可以经由导航引擎322确定其在道路上的位置和/或方向，并基于或使用所确定的位置和/或方向来确定是否有足够的场所或空间可用于在其它运载工具和其它障碍物(诸如人行道、路缘和分道线)之间操纵。运载工具810可以包括灯阵列812，其可以包括灯813、814、815、816和817。在一些实施例中，阵列812可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。可以是AV的另外的运载工具820可以在运载工具810左侧的车道890中行驶。另一运载工具820可以包括灯阵列822，其可以包括位于另外的运载工具820右侧的灯823、824、825、826和827，右侧是最靠近运载工具810的一侧。在一些实施例中，阵列822可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。图8的实施方式可以类似于图6的实施方式，除了另外的运载工具820可能没有用灯阵列822发信号。如图8所示，灯阵列822没有闪光或闪烁。然而，运载工具810仍可以检测到从另外的运载工具820朝向运载工具810的横向移动，诸如朝向运载工具810的横向移动的距离超过阈值量。横向运动可以在垂直于运载工具810的行驶方向的方向上。运载工具810可以检测横向移动作为另外的运载工具820打算并入车道880的信号。然后，运载工具810可以经由导航引擎322和/或其它处理器，确定向另外的运载工具820让位的预期动作，用灯阵列812向另外的运载工具820发出运载工具810打算让位的信号，并且减速以允许另外的运载工具820超过运载工具810。在一些实施例中，如果另外的运载工具820没有完全在运载工具810后方或前方，则运载工具810可以仅检测运载工具(诸如另外的运载工具820)的横向运动。如果另外的运载工具820完全在运载工具810的后方或前方，则运载工具810可以仅在另外的运载工具820经由阵列822发信号时检测到另外的运载工具820打算并入车道880。
在图9的实施方式900中，可以实现为运载工具100的运载工具910可以在车道980中行驶。运载工具910可以包括有源多普勒传感器918和/或用于获得运载工具910的环境数据的其它传感器，诸如检测另外的运载工具或一个或多个行人940。尽管仅示出了一个有源多普勒传感器918，但是可以在运载工具910上提供附加的有源多普勒传感器。例如，运载工具910可以经由导航引擎322确定其在道路上的位置和/或方向，并基于或使用所确定的位置和/或方向来确定是否有足够的场所或空间可用于在其它运载工具和其它障碍物(诸如人行道、路缘和分道线)之间操纵。运载工具910可以包括位于运载工具910左侧的灯阵列912，其可以包括灯913、914、915、916和917。在一些实施例中，阵列912可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。运载工具910还可以包括位于前侧处的第二灯阵列932。第二灯阵列932可以包括灯933、934和935。在一些实施例中，第二灯阵列932可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了三个灯。响应于一个或多个行人940发出手部信号或走上道路，运载工具910可以经由一个或多个处理器(诸如导航引擎322)检测并识别一个或多个行人940打算横穿道路。运载工具910可以经由导航引擎322提供响应信号，即运载工具910打算向一个或多个行人940让位，并允许一个或多个行人940通过车道980和车道990横穿道路。响应信号可以是第二灯阵列932闪动或左右移动或前后移动。例如，可以同时照亮、闪动或闪烁第二灯阵列932中的灯中的仅一个或仅一些灯。最初，可以只照亮、闪动或闪烁灯934(显示为变暗)；然后可以照亮、闪动或闪烁灯935；接下来，可以照亮、闪动或闪烁灯933。在一些实施例中，作为运载工具910的响应信号，可以同时照亮、闪动或闪烁两个相邻的灯。例如，最初，可以只照亮、闪动或闪烁灯933和934；然后可以照亮、闪动或闪烁灯934和935；接下来，可以照亮、闪动或闪烁灯935和936。在一些实施例中，响应信号可以仅显示在最靠近一个或多个行人940的一侧上。例如，运载工具910的左侧、后部或右侧部分上的灯可能未照亮、闪动或闪烁。如图9所示，可以只照亮、闪动或闪烁第二灯阵列932，并且不照亮、闪动或闪烁灯阵列912。在检测到运载工具910打算让位时，一个或多个行人940可以横穿道路。在一个或多个行人940横穿道路时，可以完全停止运载工具910。一旦一个或多个行人940已经完成横穿道路，诸如导航引擎322和/或其它处理器的一个或多个处理器可以使阵列932终止响应信号，使得阵列932中的灯没有一个被照亮、闪光或闪烁。然后，运载工具910可以继续行驶。
在图10的实施方式1000中，运载工具1010可以经由导航引擎322确定例如在十字路口处左转90度是否安全。尽管仅示出了一个有源多普勒传感器1011，但是可以在运载工具1010上提供附加的有源多普勒传感器。可以实现为运载工具100的运载工具1010可以在车道1090中行驶。例如，运载工具1010可以经由导航引擎322确定其在十字路口处的位置和/或方向，并基于或使用所确定的位置和/或方向来确定是否有足够的场所或空间可用于在其它运载工具和其它障碍物(诸如人行道、路缘和分道线)之间操纵。运载工具1010可以包括有源多普勒传感器1011和/或用于获得运载工具1010的环境数据的其它传感器。例如，有源多普勒传感器1011可以检测第二运载工具1020。一个或多个其它处理器可以预测第二运载工具1020的路径，并确定第二运载工具1020是否可以安全地避免与另外的运载工具1020碰撞。运载工具1010可以包括位于运载工具1010左侧的灯阵列1012，其可以包括灯1013、1014、1015、1016和1017，以及位于运载工具1010前部的转向灯1018和1019。在一些实施例中，灯阵列1012可以包括任意数量的灯。出于说明的目的仅示出了五个灯。运载工具1010的处理器可以照亮、闪动或闪烁灯阵列1012，使得灯1013、1014、1015、1016和1017中的每一个都可以闪光或闪烁(显示为变暗)，以便向另外的运载工具发出信号，即运载工具1010打算左转或移动到运载工具1010左侧的车道中。在一些实施例中，除了闪动或闪烁转向灯1018和1019之外，运载工具1010可以闪动或闪烁灯阵列1012，以便发出运载工具1010打算左转的信号。在一些实施例中，运载工具1010可以仅闪动或闪烁转向灯1018，以发出运载工具1010打算左转的信号。在一些实施例中，运载工具1010可以仅闪动或闪烁设置在运载工具1010打算转向的方向一侧上的转向灯1018或1019中的一个。例如，运载工具1010可以仅闪动或闪烁转向灯1019，以发出运载工具1010打算右转的信号。
各自可以是诸如AV的运载工具的第二运载工具1020和第三运载工具1040可以在车道1093中行驶并且相对于运载工具1010在相反的方向上行驶。第二运载工具1020可以包括位于第二运载工具1020左侧的灯阵列1022，其可以包括灯1023、1024、1025、1026和1027，以及位于第二运载工具1020前部的转向灯1028和1029。第二运载工具1020的处理器可以照亮、闪动或闪烁灯阵列1022，使得灯1023、1024、1025、1026和1027中的每一个都可以闪光或闪烁(显示为变暗)，以便向另一运载工具发出信号，即第二运载工具1020打算左转到例如车道1092或移动到第二运载工具1020左侧的车道中。在一些实施例中，除了照亮、闪动或闪烁转向灯1028和1029之外，第二运载工具1020可以闪动或闪烁灯阵列1022，以便发出第二运载工具1020打算左转的信号。在一些实施例中，第二运载工具1020可以仅照亮、闪动或闪烁转向灯1028，以发出运载工具1020打算左转的信号。在一些实施例中，第二运载工具1020可以仅照亮、闪动或闪烁设置在第二运载工具1020打算转向的方向一侧上的转向灯1028或1029中的一个。例如，第二运载工具1020可以仅照亮、闪动或闪烁转向灯1029，以发出运载工具1020打算右转的信号。第三运载工具1040可以包括位于第三运载工具1040左侧的灯阵列1042，其可以包括灯1043、1044、1045、1046和1047，以及转向灯1048和1049。阵列1042可以以类似于阵列1022的方式操作，并且转向灯1048和1049可以以类似于转向灯1028和1029的方式操作。第四运载工具1050可以在车道1094中行驶，以及第五运载工具1060可以沿与第二运载工具1020和第三运载工具1040相同的方向在车道1095中行驶。
当运载工具1010接近十字路口1089时，运载工具1010可以经由诸如导航引擎322的一个或多个处理器来检测和识别一个或多个交通灯1096、1097、1098和1099。运载工具1010可以发出转向到车道1091的意图的信号。运载工具1010可以至少基于一个或多个交通灯1096、1097、1098和1099的信号，例如，一个或多个交通灯1096、1097、1098和1099是否是绿色的，沿相反方向行驶的运载工具1020、1040、1050和1060中的一个或多个距十字路口1089的距离和/或诸如来自阵列1022、转向灯1028和1029、阵列1042以及转向灯1048和1049的一个或多个信号，来确定是否和/或何时在十字路口1089处进行90度转向。在一些示例中，如果照亮、闪动或闪烁灯阵列1022和/或转向灯1028和1029中的一个或多个以指示第二运载工具1020也将左转90度，则运载工具1010的处理器(诸如导航引擎322)可以确定即使第二运载工具1020正在接近十字路口1089，左转90度也是安全的。类似地，运载工具1010的处理器(诸如导航引擎322)可以确定即使第三运载工具1040正在接近十字路口1089并且第三运载工具1040正发出它计划左转的信号，左转90度也是安全的。在一些示例中，诸如导航引擎322的一个或多个处理器可以检测到灯阵列1022照亮或闪烁，并且如果第二运载工具1020在最左侧车道，则确定第二运载工具1020将左转90度。在一些示例中，诸如导航引擎322的一个或多个处理器可以检测到转向灯1028照亮或闪烁，并确定第二运载工具1020将左转90度。响应于确定第二运载工具1020将左转90度，诸如导航引擎322的一个或多个处理器可以确定运载工具1010左转90度是安全的，并且诸如导航引擎322的一个或多个处理器可以使运载工具1010左转或者启动运载工具1010左转。在一些实施例中，运载工具1010的一个或多个处理器还可以通过确定第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050、第五运载工具1060和穿过十字路口1089的任何行人中的一个或多个的速度或速率来确定进行90度左转的安全性。运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)还可以至少部分地基于第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050、第五运载工具1060和穿过十字路口1089的任何行人的相应速度或速率，预测第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050和第五运载工具1060中的一个或多个的轨迹或路径。运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)还可以部分地基于第二运载工具1020和第三运载工具1040中的一个或多个的转弯角度或半径，预测第二运载工具1020和第三运载工具1040中的一个或多个的轨迹或路径。如果第二运载工具1020和/或第三运载工具1040实际上没有左转，即使第二运载工具1020和/或第三运载工具1040正发出它们打算左转的信号，运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)也可以预测第二运载工具1020和第三运载工具1040中的一个或多个的轨迹或路径。例如，第二运载工具1020和/或第三运载工具1040可以将预期路径从左转改变为直行。运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)还可以基于运载工具1010的速度和运载工具1010的转弯角度或转弯半径来预测运载工具1010的轨迹或路径。响应于运载工具1010的预测轨迹或路径在其中预测运载工具1010的任何部分穿过或横穿车道1093、1094和1095的任何时间周期或在该时间周期的所有时刻与第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050和第五运载工具1060分开至少阈值距离，运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)还可以确定运载工具1010左转90度是安全的，以及如果运载工具1010的预测轨迹或路径在其中预测运载工具1010的任何部分穿过或穿越车道1093、1094和1095的时段期间没有与第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050和第五运载工具1060中的一个或多个的轨迹或路径分开至少阈值距离，则确定运载工具1010左转90度是不安全的。如果或响应于运载工具1010的预测轨迹或路径在其中运载工具的任何部分穿过或横穿十字路口1089的任何时间与一个或多个行人的轨迹或路径分开超过第二阈值距离，运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)还可以确定运载工具1010左转90度是安全的。响应于运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)确定运载工具1010左转90度是安全的，诸如导航引擎322的一个或多个处理器可以引导、指示或控制运载工具1010启动90度左转。如果运载工具1010启动90度左转，则运载工具1010的一个或多个处理器(诸如，导航引擎322)可以采取预防措施来进一步减少或消除碰撞的可能性。例如，如果运载工具1010在其中运载工具1010的任何部分穿过或横穿车道1093、1094和1095的任何时间与第二运载工具1020、第三运载工具1040、第四运载工具1050和第五运载工具1060中的任何一个之间的距离小于阈值距离，则导航引擎322可以控制运载工具1010停止或加速以避免碰撞。作为另一个示例，一旦运载工具1010开始90度左转，如果第二运载工具1020正在接近十字路口1089并且在运载工具1010的阈值距离内，即使第二运载工具1020正发出转向意图的信号，导航引擎322可以控制运载工具1010在运载工具1010的前方进入车道1093之前停止。以此种方式，运载工具1010可以确保第二运载工具1020实际上在十字路口1089处左转90度，并且在第二运载工具1020正好在十字路口1089前改变路线并且实际上直行进入并经过十字路口1089的情况下将避免碰撞。在一些示例中，运载工具1010可以基于避免与第二运载工具1020碰撞的可能性来执行动作，诸如，执行最有可能避免碰撞的动作。
图11示出了根据一些实施例的方法的流程图。在该流程图和其它流程图中，流程图1100以示例的方式示出了一系列步骤。应该理解，如果适用，可以重新组织这些步骤以用于并行执行，或者重新排序。此外，为了清楚起见，可能已经移除一些可以纳入的步骤以避免提供太多信息，并且可以移除一些已经纳入的步骤，但是为了说明清楚起见，可能已经纳入这些步骤。来自其它图的描述也可以适用于图11。
在步骤1102中，一个或多个传感器和/或处理器可以例如在运载工具行驶时从一个或多个实体中的每一个实体获得多普勒特征。在步骤1104中，一个或多个处理器可以基于来自一个或多个实体的至少一部分实体的多普勒特征来确定有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。
硬件实现方式
本文描述的技术由一个或多个专用计算设备实现。专用计算设备可以被硬接线以执行技术，或者可以包括被持久性地编程为执行技术的电路或数字电子设备，诸如一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)，或者可以包括被编程为依据固件、存储器、其它存储设备或组合中的程序指令来执行技术的一个或多个硬件处理器。此类专用计算设备也可以将定制硬接线逻辑、ASIC或FPGA与定制编程组合以完成该技术。专用计算设备可以是台式计算机系统、服务器计算机系统、便携式计算机系统、手持式设备、联网设备或结合了硬接线和/或编程逻辑以实现该技术的任何其它设备或设备组合。
计算设备一般由操作系统软件控制和协调，诸如iOS、Android、Chrome OS、Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Windows 8、Windows Server、Windows CE、Unix、Linux、SunOS、Solaris、iOS、Blackberry OS、VxWorks或其它兼容操作系统。在其它实施例中，计算设备可以由专有操作系统控制。常规的操作系统控制和调度计算机进程以供执行，执行存储器管理，提供文件系统、联网和I/O服务，以及提供用户界面功能性，诸如图形用户界面(“GUI”)等。
图12是示出可以在其上实现本文所述的实施例中的任一个的计算机系统1200的框图。计算机系统1200包括总线1202或用于通信信息的其它通信机制、用于处理信息的与总线1202联接的一个或多个硬件处理器1204。硬件处理器1204可以是例如一个或多个通用微处理器。
计算机系统1200还包括主存储器1206，诸如随机存取存储器(RAM)、高速缓存和/或其它动态存储设备，其联接到总线1202以用于存储将由处理器1204执行的信息和指令。主存储器1206还可以用于在将要由处理器1204执行的指令的执行期间存储临时变量或其他中间信息。此类指令在存储在处理器1204可访问的存储介质中时将计算机系统1200渲染成被定制用于执行指令中指定的操作的专用机器。
计算机系统1200还包括联接到总线1202的只读存储器(ROM)1208或其它静态存储设备以用于存储用于处理器1204的静态信息和指令。提供诸如磁盘、光盘或USB拇指驱动器(闪存驱动器)等的存储设备1210并且将其联接到总线1202用于存储信息和指令。
计算机系统1200可以经由总线1202联接到输出设备1212，诸如阴极射线管(CRT)或LCD显示器(或触摸屏)，以用于向计算机用户显示信息。包括字母数字和其它键的输入设备1214联接到总线1202，以用于将信息和命令选择传递给处理器1204。另一种类型的用户输入设备是光标控制器1216，诸如鼠标、轨迹球或光标方向键，以用于向处理器1204传送方向信息和命令选择，并用于控制显示器1212上的光标移动。通常,该输入设备在两个轴上具有两个自由度，第一轴(例如，x)和第二轴(例如，y)，这允许设备指定平面中的位置。在一些实施例中，可以经由在没有光标的触摸屏上接收触摸来实现与光标控制相同的方向信息和命令选择。
计算系统1200可以包括实现GUI的用户界面模块，该GUI可以存储在大容量存储设备中以作为由计算设备执行的可执行软件代码。举例来说，该模块和其它模块可以包括诸如软件部件、面向对象的软件部件、类部件和任务部件等部件、进程、函数、属性、过程、子例程、程序代码段、驱动程序、固件、微码、电路、数据、数据库、数据结构、表、阵列和变量。
一般来讲，如本文所使用的单词“模块”是指体现在硬件或固件中的逻辑，或是指以编程语言诸如Java、C或C++编写的可能具有入口点和出口点的软件指令的集合。可以将软件模块编译并链接到可执行程序、安装在动态链接库中，或者可以用解释性编程语言诸如像BASIC、Perl或Python编写。将认识到，软件模块可以从其它模块或从它们自身被调用，和/或可以响应于检测到的事件或中断而调用。可以将配置成在计算设备上执行的软件模块提供在计算机可读介质诸如压缩盘、数字视频盘、快闪存储器驱动器、磁盘或任何其它有形介质上，或作为数字下载(并且可以最初以要求在执行之前安装、解压缩或解密的压缩或可安装格式存储)。此类软件代码可以部分地或全部地存储在正在执行的计算设备的存储器设备上，以由计算设备执行。软件指令可以嵌入在固件诸如EPROM中。还将了解，硬件模块可以包括连接的逻辑单元，诸如门和触发器，和/或可包括可编程单元，诸如可编程门阵列或处理器。本文描述的模块或计算设备功能优选地实现为软件模块，但是可以用硬件或固件来表示。通常，并且描述的模块是指逻辑模块，其可以与其它模块组合或者分成子模块，而不管它们的物理组织或存储。
计算机系统1200可以使用定制的硬连线逻辑、一个或多个ASIC或FPGA、固件和/或程序逻辑来实现本文描述的技术，逻辑与计算机系统相结合使得计算机系统1200或将其编程为专用机器。根据一个实施例，本文的技术由计算机系统1200响应于处理器1204执行主存储器1206中包含的一个或多个指令的一个或多个序列来执行。此种指令可以从另一存储介质，诸如存储设备1210，读入主存储器1206。主存储器1206中包含的指令序列的执行使处理器1204执行本文所述的过程步骤。在替代性实施例中，硬接线电路系统可以代替或与软件指令结合使用。
本文使用的术语“非暂时性介质”和类似术语是指存储数据和/或指令的任何介质，数据和/或指令使得机器以特定方式运行。此种非暂时性介质可以包括非易失性介质和/或易失性介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘，诸如存储设备1210。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器1206。非暂时性介质的常见形式包括例如，软盘、柔性盘、硬盘、固态驱动器、磁带或任何其它磁性数据存储介质、CD-ROM、任何其它光学数据存储介质、具有孔图案的任何物理介质、RAM、PROM和EPROM、FLASH-EPROM、NVRAM、任何其它存储芯片或盒及其网络版本。
非暂时性介质不同于传输介质，但可以与其结合使用。传输介质参与在非暂时性介质之间传送信息。例如，传输介质包括同轴电缆、铜线以及光纤，包括接线，接线包括总线1202。传输介质也可以采用声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间生成的那些。
各种形式的介质可以涉及将一个或多个指令的一个或多个序列运送到处理器1204以便执行。例如，可以最初将指令携带在远程计算机的磁盘或固态驱动器上。远程计算机可以将指令加载到其动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线发送指令。计算机系统1200本地的调制解调器可以接收电话线上的数据，并使用红外发射器将数据转换成红外信号。红外检测器可以接收红外信号中携带的数据，并且适当的电路可以将数据放置在总线1202上。总线1202将数据携带到主存储器1206，处理器1204从其检索并执行指令。主存储器1206接收的指令可以检索并执行指令。由主存储器1206接收的指令可以可选地在由处理器1204执行之前或之后存储在存储设备1210上。
计算机系统1200还包括联接到总线1202的通信接口1218。通信接口1218提供联接到一个或多个网络链路的双向数据通信，网络链路连接到一个或多个本地网络。例如，通信接口1218可以是集成服务数字网络(ISDN)卡、电缆调制解调器、卫星调制解调器或用于提供到对应类型的电话线的数据通信连接的调制解调器。作为另一示例，通信接口1218可以是局域网(LAN)卡以提供与兼容LAN(或WAN组件以与WAN通信)的数据通信连接。也可以实现无线链路。在任何此类实现中，通信接口1218发送和接收电、电磁或光信号，这些信号携带表示各种类型的信息的数字数据流。
通常，网络链路通过一个或多个网络提供到其它数据设备的数据通信。例如，网络链接可以通过本地网络提供到主计算机或到由互联网服务提供商(ISP)运营的数据设备的连接。ISP继而通过现在通常称为“互联网”的全球分组数据通信网络提供数据通信服务。本地网络和互联网两者都使用携带数字数据流的电、电磁或光信号。通过各种网络的信号以及在网络链路上并通过通信接口1218的信号是传输介质的示例形式，该信号携带送往和来自计算机系统1200的数字数据。
计算机系统1200可以通过网络、网络链路和通信接口1218发送消息和接收数据，包括程序代码。在互联网示例中，服务器可能通过互联网、ISP、本地网络和通信接口1218传输应用程序的请求代码。
接收到的代码可以在接收到其时由处理器1204执行，和/或存储在存储设备1210或其它非易失性存储器中以供后续执行。
在前面部分中描述的过程、方法和算法中的每一个可以包含在由一个或多个计算机系统或包括计算机硬件的计算机处理器执行的代码模块中，并且完全或部分由代码模块自动执行。过程和算法可以部分或全部实现在专用电路中。
上述各种特征和过程可以彼此独立地使用，或者可以各种方式组合。所有可能的组合和子组合都旨在落入本公开的范围内。另外，在一些实现方式中，可以省略某些方法或过程框。本文中描述的方法和过程也不限于任何特定序列，并且与其相关的框或状态可以其他适当的序列执行。例如，所描述的框或状态可以不同于具体公开的顺序执行，或者多个框或状态可在单个框或状态中组合。可以以串行、并行或以某种其它方式执行示例框或状态。可以向所公开的示例实施例添加块或状态或从其中移除块或状态。本文中描述的示例系统和组件可以配置成与所描述的不同。例如，与所公开的示例实施例相比，可以向其添加、从中移除或重新布置要素。
除非另外明确说明，或另外在如所使用的背景内理解的，否则诸如“能够”、“可”、“可能”或“可以”等条件性语言一般旨在传达某些实施例包括，而其他实施例不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，这种条件语言通常不旨在暗示一个或多个实施例以任何方式需要特征、要素和/或步骤，或者一个或多个实施例必须包括用于在具有或不具有用户输入或提示的情况下决定这些特征、元件和/或步骤是否包括在任何特定实施例中或将在任何特定实施例中执行的逻辑。
本文中描述和/或附图中描绘的流程图中的任何过程描述、要素或框应被理解为可能表示模块、区段、或代码部分，这些模块、区段或代码部分可以包括用于实现过程中的特定逻辑功能或步骤的一个或多个可执行指令。将替代性实施例纳入本文中描述的实施例的范围内，其中如本领域技术人员将理解，取决于所涉及的功能，可以删除要素或功能、不按照所示或讨论的顺序执行要素或功能，包括基本上同时或以相反的顺序执行。
应强调的是，可以对上述实施例作出许多改变和修改，所述实施例的要素应被理解为在其他可接受的示例之中。所有此修改和变化在本文中旨在被包括在本公开的范围内。前述描述详述了本发明的某些实施例。然而，应理解，无论前述内容在文本中显示得多么详细，都可以许多方式来实践本发明。如上所述，应注意的是，在描述本发明的某些特征或方面时使用特定术语并不暗示在该术语在本文中重新定义为限制于包括与该术语相关联的本发明的特征或方面的任何特定特性。因此，本发明的范围应根据所附权利要求书及其任何等同物来解释。
引擎、组件和逻辑
某些实施例在本文中被描述为包括逻辑或多个组件、引擎或机构。引擎可以构成软件引擎(例如，体现在机器可读介质上的代码)或硬件引擎。“硬件引擎”是能够执行某些操作的有形单元，并且可以特定物理方式被配置或布置。在各种示例实施例中，一个或多个计算机系统(例如，独立计算机系统、客户端计算机系统或服务器计算机系统)或计算机系统的一个或多个硬件引擎(例如，处理器或一组处理器)可以通过软件(例如，应用程序或应用程序部分)配置为操作来执行如本文所描述的某些操作的硬件引擎。
在一些实施例中，硬件引擎可以机械地、电子地或以它们的任何合适的组合实现。例如，硬件引擎可以包括持久性地配置为执行某些操作的专用电路或逻辑。例如，硬件引擎可以为专用处理器，诸如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。硬件引擎还可以包括通过软件被暂时地配置为执行某些操作的可编程逻辑或电路。例如，硬件引擎可以包括由通用处理器或其他可编程处理器执行的软件。一旦通过此类软件配置，硬件引擎将变成为执行配置的功能而唯一地定制的特定机器(或机器的特定部件)，并且不再是通用处理器。将了解，可以由成本和时间考虑促成对在专用且持久性地配置的电路中还是在暂时地配置的电路(例如，由软件配置)中机械地实现硬件引擎的决策。
因此，短语“硬件引擎”应理解为涵盖有形实体，是物理地构造、持久性地配置(例如，硬接线)或暂时地配置(例如，编程)来以某种方式操作或执行本文中描述的某些操作的实体。如本文所用，“硬件实现的引擎”是指硬件引擎。考虑到其中暂时地配置(例如，编程)硬件引擎的实施例，不需要在任一时刻配置或实例化硬件引擎中的每一个。例如，在硬件引擎包括由软件配置成为专用处理器的通用处理器的情况下，通用处理器可以在不同时间分别配置为不同专用处理器(例如，包括不同硬件引擎)。软件相应地配置一个或多个特定处理器，例如，以在一个时刻上构成特定硬件引擎，以及在不同时刻上构成不同硬件引擎。
硬件引擎可以向其他硬件引擎提供信息并从其他硬件引擎接收信息。因此，可以将所描述的硬件引擎认为是通信地联接的。在同时地存在多个硬件引擎的情况下，可以通过在硬件引擎中的两者或更多者之间或之中的信号传输(例如，通过适当的电路和总线)来实现通信。在其中在不同时间上配置或实例化多个硬件引擎的实施例中，例如，可以通过对多个硬件引擎可访问的存储器结构中的信息的存储和检索来实现在这种硬件引擎之间的通信。例如，一个硬件引擎可以执行一个操作并将该操作的输出存储在与之通信地耦合的存储器设备中。然后，另一个硬件引擎可以在之后时间上访问存储器设备以检索和处理存储的输出。硬件引擎还可以发起与输入或输出设备的通信，并且可在资源(例如，信息集合)上操作。
本文中描述的示例方法的各种操作可以至少部分地由暂时地配置(例如，通过软件)或持久性地配置为执行相关操作的一个或多个处理器执行。无论是暂时地配置还是持久性地配置，此类处理器都可以构成处理器实现的引擎，该处理器实现的引擎操作来执行本文中描述的一个或多个操作或功能。如本文所使用，“处理器实现的引擎”是指使用一个或多个处理器实现的硬件引擎。
类似地，本文中描述的方法可以至少部分地是处理器实现的，其中一个或多个特定处理器是硬件的示例。例如，可以由一个或多个处理器或处理器实现的引擎执行方法的操作中的至少一些。此外，一个或多个处理器还可以在“云计算”环境中或作为“软件即服务”(SaaS)来支持相关操作的执行。例如，操作中的至少一些可以由一组计算机(作为包括处理器的机器的示例)执行，其中这些操作可以经由网络(例如，互联网)和经由一个或多个适当的接口(例如，应用程序接口(API))访问。
操作中的某些操作的执行可以分布在处理器间，不仅驻留在单个机器内，而且部署在多个机器上。在一些示例实施例中，处理器或处理器实现的引擎可以位于单个地理位置(例如，在家庭环境、办公室环境或服务器场内)。在其它示例实施例中，处理器或处理器实现的引擎可以分布在多个地理位置上。
语言
贯穿本说明书，多个实例可以实现描述为单个实例的组件、操作或结构。尽管将一种或多种方法的单独操作示出并描述为独立操作，但可以同时执行单独操作中的一者或多者，并且不要求按所示的次序执行操作。可以将在示例性配置中呈现为独立组部件的结构和功能性实现为组合结构或组件。类似地，可以将呈现为单个组件的结构和功能性实现为独立组件。这些和其它变型、修改、添加和改进落入本文主题的范围内。
尽管已经参考特定示例实施例描述了本主题的概述，但在不脱离本公开的实施例的更广范围的情况下，可以对这些实施例进行各种修改和改变。本主题的此类实施例在本文中可以仅出于方便目的而单独地或共同地用术语“发明”来指代，并且如果实际上公开多于一个公开或概念的话，则不旨在将本申请的范围自动地限制为任何单个公开或概念。
足够详细地描述本文中示出的实施例，以使得本领域的技术人员能够实践所公开的教导。可以使用其他实施例并从中得出其他实施例，使得在不脱离本公开的范围的情况下，可以进行结构和逻辑替换和改变。因此，不应从限制意义上理解具体实施方式，并且各种实施例的范围仅由所附权利要求书以及此类权利要求所赋予的等同物的整个范围来限定。
将了解，“引擎”、“系统”、“数据存储”和/或“数据库”可以包括软件、硬件、固件和/或电路。在一个示例中，包括能够由处理器执行的指令的一个或多个软件程序可以执行本文中描述的引擎、数据存储、数据库或系统的功能中的一者或多者。在另一个示例中，电路可以执行相同或类似功能。替代实施例可以包括更多、更少或功能上等同的引擎、系统、数据存储或数据库，并且仍在本发明实施例的范围内。例如，可以不同地组合或划分各种系统、引擎、数据存储和/或数据库的功能性。
在本文中将“开源”软件定义为源代码，该源代码允许作为源代码以及编译形式分发，并且允许以广为人知且有索引的手段获得源代码，任选地具有允许修改和衍生作品的许可。
本文描述的数据存储可以是任何合适的结构(例如，活动数据库、关系数据库、自引用数据库、表、矩阵、数组、平面文件、面向文档的存储系统、非关系无SQL系统等)，并且可以是基于云的或其它的。
如本文所使用，术语“或”可以包括性或排他性意义来解释。此外，可以提供在本文中描述为单个实例的资源、操作或结构的多个实例。另外，在各种资源、操作、引擎、引擎和数据存储之间的边界在一定程度上是任意的，并且在具体说明性配置的上下文中说明了特定操作。可设想功能性的其他分配，并且这些可以落入本公开的各种实施例的范围内。一般来讲，可以将在示例配置中呈现为独立资源的结构和功能性实现为组合结构或资源。类似地，可以将呈现为单个资源的结构和功能性实现为独立资源。这些和其他变型、修改、添加和改进落入如所附权利要求书所表示的本公开的实施例的范围内。因此，说明书和附图被认为是说明性的，而不是限制性的。
除非另外明确说明，或另外在如所使用的背景内理解的，否则诸如“能够”、“可”、“可能”或“可以”等条件性语言一般旨在传达某些实施例包括，而其它实施例不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，这种条件语言通常不旨在暗示一个或多个实施例以任何方式需要特征、要素和/或步骤，或者一个或多个实施例必须包括用于在具有或不具有用户输入或提示的情况下决定这些特征、元件和/或步骤是否包括在任何特定实施例中或将在任何特定实施例中执行的逻辑。
例如，在一些实施例中，“将(is to be)”可以表示“应该”、“需要”、“要求”或“期望”。
在以下描述中，阐述了某些具体细节，以便提供对本发明的各种实施例的透彻理解。然而，本领域的技术人员将理解可以在没有这些细节的情况下实践本发明。而且，尽管本文中公开了本发明的各种实施例，但根据本领域的技术人员的公知常识，可以在本发明的范围内做出许多调适和修改。此类修改包括用已知的等同物替代本发明的任何方面，以便以基本上相同的方式获得相同结果。
除非上下文另有要求，否则贯穿本说明书和权利要求书，字词“包括(comprise)”及其变体诸如“包括(comprises)”和“包括(comprising)”应以开放性的、包含性的含义解释，即，被解释为“包括，但不限于。”贯穿本说明书对值的数值范围的叙述意图用作单独地提及落入该范围内的每个独立值(包括限定该范围的值)的速记表示，并且每个独立值并入本说明书中，如同在本文中单独地叙述一样。另外地，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式“一个”、“一种”和“所述”包括复数指称。短语“……中的至少一个”、“选自包括以下项的组的至少一个”或“选自由以下项组成的组的至少一个”等将以析取词解释(例如，不解释为A中的至少一个和B中的至少一个)。
贯穿本说明书提及“一个实施例”或“实施例”意味着结合该实施例描述的特定特征、结构、操作或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，贯穿本说明书在各处出现短语“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定都指相同实施例，但在一些情况下可以指相同实施例。此外，可以在一个或多个实施例中以任何合适的方式组合特定特征、结构或特性。
尽管出于基于当前认为是最实际和优选的实现方式的说明的目的详细描述了本发明，但应理解，此种细节仅用于该目的，并且本发明不限于所公开的实现方式，相反，本发明旨在覆盖在所附权利要求书的精神和范围内的修改和等同布置。例如，应理解，在可能的范围内，本发明考虑了任何实施例的一个或多个特征能够与任何其它实施例的一个或多个特征组合。
已经出于说明和描述目的而提出本发明的前述描述。它不旨在进行穷举或将本发明限制于所公开的精确形式。本发明的广度和范围不应受任何上述示例实施例的限制。许多修改和变化对于本领域的技术人员来说将是显而易见的。修改和变化包括所公开的特征的任何相关组合。选择并描述实施例是为了最佳地解释本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够理解具有本发明的各种实施例以及适合于所考虑的特定用途的各种修改。本发明的范围意图由所附权利要求书及其等效物限定。

Claims (20)

1.一种运载工具上的系统，包括：
有源多普勒传感器；
一个或多个处理器；以及
存储器，其存储指令，当所述指令由所述一个或多个处理器执行时，所述指令引起所述系统执行：
从一个或多个实体中的每一个实体获得多普勒特征；以及
基于来自所述一个或多个实体中的至少一部分实体的所述多普勒特征来确定所述有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。
2.根据权利要求1所述的系统，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
确定所述有源多普勒传感器的安装位置、安装偏移角、线性自主速度和旋转速度。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述指令还引起所述系统执行：
基于所述校准参数中的一个或多个校准参数来确定所述运载工具的位置。
4.根据权利要求3所述的系统，其中确定所述运载工具的所述位置包括：通过在一段时间内对所确定的线性自主速度求积分或在一段时间内对所确定的旋转速度求积分来确定所述运载工具的所述位置。
5.根据权利要求3所述的系统，其中所述指令还引起所述系统执行：
将所确定的位置与从GPS或IMU获得的位置进行比较。
6.根据权利要求1所述的系统，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
单独确定所述一个或多个实体中的每一个实体是否是静止的；
移除所述实体中被确定为不是静止的任何实体；以及
基于被确定为静止的实体中的一个或多个实体来确定所述一个或多个校准参数，并且其中：
所述一个或多个实体包括另外的运载工具、路标、路缘或树。
7.根据权利要求6所述的系统，其中：
来自所述一个或多个实体中的每一个实体的所述多普勒特征包括多普勒速度；以及
确定所述一个或多个校准参数还包括：
形成一个或多个集群，所述集群中的每一个集群包括被确定为静止的实体中的至少一部分实体，并且定义所述实体中的一个实体相对于所述有源多普勒传感器的位置与所述实体中的相应的一个实体的所述多普勒速度之间的关系；
将信号模型拟合到所述一个或多个集群中的每一个集群，所述信号模型定义了所述多普勒速度与所述有源多普勒传感器的安装偏移角和所述有源多普勒传感器的安装位置的关系；
确定所述信号模型与所述一个或多个集群中的每一个集群的拟合度；以及
移除所述集群中拟合度低于阈值的任何集群，同时保持剩余集群。
8.根据权利要求7所述的系统，其中：
所述信号模型由VD＝VLcos(θ+β)+VRsin(θ+β-γ)定义，并且其中：
所述校准参数包括VL、VR、β和γ；
VD是所述实体中的所述一个实体的所述多普勒速度；
VL是所述实体中的所述一个实体在所述运载工具的前进方向上的线性自主速度分量；
VR是所述实体中的所述一个实体的旋转速度分量；
θ是定义所述实体中的所述一个实体相对于所述有源多普勒传感器的位置的角度；
β是所述有源多普勒传感器的安装偏移角；以及
γ被定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x定义了所述有源多普勒传感器相对于所述运载工具的自主坐标系的安装位置。
9.根据权利要求8所述的系统，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
针对所述剩余集群的每一个剩余集群，确定所述线性自主速度分量与从GPS或IMU获得的线性自主速度之间的差值，以及所述旋转速度分量与从所述GPS或IMU获得的旋转速度之间的第二差值；
移除所述剩余集群中所述差值低于第二阈值或所述第二差值低于第三阈值的任何剩余集群；
组合未移除的集群；
将所述信号模型重新拟合到所组合的集群上；以及
确定VL、VR、β和γ。
10.根据权利要求9所述的系统，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
在所述运载工具行驶时，针对多个帧，从一个或多个实体中的所述每一个实体获得多普勒特征；以及
针对所述多个帧，基于来自所述一个或多个实体中的至少一部分实体的所述多普勒特征来确定所述一个或多个校准参数。
11.根据权利要求10所述的系统，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
针对所述多个帧中的每一帧获得VL、VR、β和γ值；
在所述多个帧的每一帧之间，针对相应的一个或多个实体中的每一个实体，比较所述VL、VR、β和γ的值；
确定所述多个帧中的任一帧的VL、VR、β和γ的值中的任何值与在全部所述多个帧上的VL、VR、β和γ中的任一者的平均值或中值的差异是否大于第四阈值；
移除所述帧中与所述平均值或所述中值差异大于所述第四阈值的任何帧；以及
基于未移除的帧确定所述一个或多个校准参数。
12.一种由系统实现的方法，所述系统包括有源多普勒传感器、一个或多个处理器和存储有机器可读指令的存储介质，所述方法包括：
从一个或多个实体中的每一个实体获得多普勒特征；以及
基于来自所述一个或多个实体中的至少一部分实体的所述多普勒特征来确定所述有源多普勒传感器的一个或多个校准参数。
13.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
确定所述有源多普勒传感器的安装位置、安装偏移角、线性自主速度和旋转速度。
14.根据权利要求12所述的方法，还包括：
基于所述校准参数中的一个或多个参数确定所述运载工具的位置。
15.根据权利要求14所述的方法，其中确定所述运载工具的所述位置包括：通过在一段时间内对所确定的线性自主速度求积分或在一段时间内对所确定的旋转速度求积分来确定所述运载工具的所述位置。
16.根据权利要求14所述的方法，还包括：
将所确定的位置与从GPS或IMU获得的位置进行比较。
17.根据权利要求12所述的方法，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
单独确定所述一个或多个实体中的每一个实体是否是静止的；
移除所述实体中被确定为不是静止的任何实体；以及
基于所述实体中被确定为静止的一个或多个实体来确定所述一个或多个校准参数，并且其中：
所述一个或多个实体包括另外的运载工具、路标、路缘或树。
18.根据权利要求17所述的方法，其中：
来自所述一个或多个实体中的每一个实体的所述多普勒特征包括多普勒速度；以及
确定所述一个或多个校准参数还包括：
形成一个或多个集群，所述集群中的每一个集群包括被确定为静止的实体中的至少一部分实体，并且定义所述实体中的一个实体相对于所述有源多普勒传感器的位置与所述实体中的相应的一个实体的所述多普勒速度之间的关系；
将信号模型拟合到所述一个或多个集群中的每一个集群，所述信号模型定义了所述多普勒速度与所述有源多普勒传感器的安装偏移角和所述有源多普勒传感器的安装位置的关系；
确定所述信号模型与所述一个或多个集群中的每一个集群的拟合度；以及
移除所述集群中拟合度低于阈值的任何集群，同时保持剩余集群。
19.根据权利要求18所述的方法，其中：
所述信号模型由VD＝VLcos(θ+β)+VRsin(θ+β-γ)定义，并且其中：
所述校准参数包括VL、VR、β和γ；
VD是所述实体中的所述一个实体的所述多普勒速度；
VL是所述实体中的所述一个实体在所述运载工具的前进方向上的线性自主速度分量；
VR是所述实体中的所述一个实体的旋转速度分量；
θ是定义所述实体中的所述一个实体相对于所述有源多普勒传感器的位置的角度；
β是所述有源多普勒传感器的安装偏移角；以及
γ被定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x定义了所述有源多普勒传感器相对于所述运载工具的自主坐标系的安装位置。
20.根据权利要求19所述的方法，其中确定所述一个或多个校准参数还包括：
针对所述剩余集群的每一个剩余集群，确定所述线性自主速度分量与从GPS或IMU获得的线性自主速度之间的差值，以及所述旋转速度分量与从GPS或IMU获得的旋转速度之间的第二差值；
移除所述剩余集群中所述差值低于第二阈值或所述第二差值低于第三阈值的任何剩余集群；
组合未移除的集群；
将所述信号模型重新拟合到所组合的集群上；以及
确定VL、VR、β和γ。
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