CN114488111A - 利用雷达数据估算车辆速度 - Google Patents

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Abstract

基于雷达数据估计车辆速度的方法和系统。该方法和系统包括从位于车辆上的雷达接收一组距离多普勒波束、RDB地图并执行优化过程，该优化过程调整车辆速度的估计，以便优化相关分数。优化过程包括迭代地：基于车辆速度的当前估计在空间上配准该组RDB地图，基于空间上配准的该组RDB地图确定相关分数，并且当相关分数已经被优化时，从优化过程输出车辆速度的优化估计。该方法和系统至少部分基于车辆速度的优化估计来控制车辆。

Description

利用雷达数据估算车辆速度
技术领域
本公开内容通常涉及车辆，更具体地说，涉及用于估计车辆速度的方 法和系统。
背景技术
车辆在各种车辆控制应用中利用包括车辆速度在内的运动数据，包括 高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自主驾驶任务，这是许多可能的例子中的两 个。车辆速度和其他动态车辆运动测量可以通过惯性测量单元(IMU)和全球 定位系统(GPS)获得。惯性测量单元安装起来既昂贵又复杂。惯性测量单元 并不总是精确的，它们不直接感应速度，而是感应加速度..全球定位系统不 能覆盖所有区域，如隧道、桥梁、被高楼包围的地方等。
许多车辆使用雷达系统。例如，某些车辆利用雷达系统来检测车辆行 驶道路上的其他车辆、行人或其他物体。雷达系统可以用于例如实现自动 制动系统、自适应巡航控制和回避特征以及其他车辆特征。
因此，希望提供车辆速度数据，而不必总是依赖于全球定位系统或惯 性测量单元数据。此外，希望扩大车辆雷达系统的应用。此外，结合附图 和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发 明的其他期望的特征和特性将变得显而易见。
发明内容
在第一方面，提供了一种基于雷达数据估计车辆速度的方法。该方法 包括从位于车辆上的雷达接收一组距离多普勒波束、RDB地图并执行优化 过程，该优化过程调整车辆速度的估计，以便优化相关分数。优化过程包 括基于车辆速度的当前估计迭代地空间配准该组RDB地图，并基于该组空 间配准的RDB地图确定相关分数。当相关分数被优化时，车辆速度的优化 估计从优化过程中输出。基于车辆速度的优化估计来控制车辆。
在实施例中，该组RDB地图包括来自位于相对于车辆的不同位置和/或 方向的多个雷达的RDB地图。
在实施例中，该组RDB地图包括来自雷达的当前和/或先前帧。
在实施例中，空间配准该组RDB地图包括基于车辆速度的当前估计将 该组RDB地图的方位角旋转到局部坐标系。
在实施例中，空间配准该组RDB地图包括，对于每个RDB地图，根据 基于多普勒的方位角虚拟地旋转雷达，从而变换RDB地图的距离多普勒地 图。基于多普勒的方位角是基于多普勒数据和车辆速度的当前估计来确定 的。对于每个RDB地图，空间配准该组RDB地图包括根据第二方位角虚拟 地旋转雷达。第二方位角基于雷达相对于车辆的局部坐标框架的雷达方位 信息来确定，从而转换RDB地图的距离波束地图。变换后的距离多普勒图 和变换后的距离波束图相乘，以提供方位旋转RDB地图。方位旋转RDB地 图构成了确定RDB地图空间配准集的基础。
在实施例中，该组RDB地图包括当前和先前帧，其中该组RDB地图的 空间配准包括基于车辆速度和帧速率的当前估计来校正当前和先前帧之间 的车辆运动。
在实施例中，优化过程利用优化算法。
在实施例中，从预处理模块接收该组RDB地图，该预处理模块执行模 数转换、距离快速傅立叶变换、快速傅立叶变换、多普勒快速傅立叶变换 和波束形成过程。
另一方面，提供了一种车辆。该车辆包括位于车辆上的雷达，以及与 该雷达可操作地通信的处理器，该处理器被配置为执行程序指令，其中该 程序指令被配置为使得该处理器：从位于车辆上的雷达接收一组距离多普勒 波束、RDB地图，并且执行优化过程，该优化过程调整车辆速度的估计， 以便优化相关分数。优化过程包括基于车辆速度的当前估计迭代地空间配 准该组RDB地图，并基于该组空间配准的RDB地图确定相关分数。当相关 分数被优化时，车辆速度的优化估计从优化过程中输出。部分基于车辆速 度的优化估计来控制车辆。
在实施例中，该组RDB地图包括来自位于相对于车辆的不同位置和/或 方向的多个雷达的RDB地图。
在实施例中，该组RDB地图包括来自雷达的当前和/或先前帧。
在实施例中，空间配准该组RDB地图包括基于车辆速度的当前估计将 该组RDB地图的方位角旋转到局部坐标系。
在实施例中，对于每个RDB地图，空间配准该组RDB地图包括，根据 基于多普勒的方位角虚拟地旋转雷达，从而变换RDB地图的距离多普勒地 图。基于多普勒的方位角是基于多普勒数据和车辆速度的当前估计来确定 的。对于每个RDB地图，空间配准该组RDB地图包括根据第二方位角虚拟 地旋转雷达。第二方位角基于雷达相对于车辆的局部坐标框架的雷达方位 信息来确定，从而转换RDB地图的距离波束地图。变换后的距离多普勒图 和变换后的距离波束图相乘，以提供方位旋转RDB地图。方位旋转RDB地 图形成了确定RDB地图空间配准集的基础。
在实施例中，该组RDB地图包括当前和先前帧，其中该组RDB地图的 空间配准包括基于车辆速度和帧速率的当前估计来校正当前和先前帧之间 的车辆运动。
在实施例中，优化过程利用优化算法。
在实施例中，从预处理模块接收该组RDB地图，该预处理模块执行模 数转换、距离快速傅立叶变换、快速傅立叶变换、多普勒快速傅立叶变换 和波束形成过程。
在又一方面，提供了一种基于雷达数据估计车辆速度的系统。该系统 包括可定位在车辆上的雷达；以及与所述雷达可操作地通信的处理器，所 述处理器被配置为执行程序指令，其中所述程序指令被配置为使得所述处 理器：从位于车辆上的雷达接收一组距离多普勒波束、RDB地图，并且执行 优化过程，所述优化过程调整车辆速度的估计以便优化相关分数。优化过 程包括迭代地：基于车辆速度的当前估计在空间上配准该组RDB地图，并且基于空间上配准的该组RDB地图确定相关分数。当相关分数被优化时，车 辆速度的优化估计从优化过程中输出。部分基于车辆速度的优化估计来控 制车辆。
在实施例中，该组RDB地图包括来自位于相对于车辆的不同位置和/或 方向的多个雷达的RDB地图。
在实施例中，该组RDB地图包括来自雷达的当前和/或先前帧。
在实施例中，空间配准该组RDB地图包括基于车辆速度的当前估计将 该组RDB地图的方位角旋转到局部坐标系。
附图说明
下文将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相 同的元件，并且其中：
图1是根据示例性实施例的包括雷达和控制系统的车辆的功能框图；
图2是根据示例性实施例的图1的车辆控制系统的功能框图；
图3是根据示例性实施例的根据由图1的车辆和图2的控制系统执行的 车辆速度估计过程的数据流程图；
图4是根据示例性实施例的图3的车辆速度估计过程的各方面的更详细 的数据流图；
图5是根据示例性实施例用于实现基于雷达数据的车辆速度估计的方法 的流程图，该方法可以结合图1的车辆和图2的控制系统使用；
图6是根据示例性实施例的雷达设备的示例性距离多普勒地图；和
图7是根据示例性实施例的在这里描述的变换过程之后的示例性距离多 普勒地图。
具体实施方式
以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制应用和使用。此 外，不打算受前面的技术领域、背景技术、发明内容或下面的详细描述中 提出的任何明示或暗示的理论的约束。如这里所使用的，术语模块指的是 专用集成电路、电子电路、处理器(共享的、专用的或成组的)和执行一个或 多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合 适的组件。
图1示出了根据示例性实施例的车辆100或汽车。如下文更详细描述 的，车辆100包括控制系统102，用于利用雷达数据来估计主车辆动力学， 特别是车辆速度。这可以通过关联不同的信息维度来实现：包括关联多普勒 和波束维度、来自不同雷达的空间维度以及随时间关联雷达数据。跨越这 些维度的变换基于候选车辆速度，该候选车辆速度使用雷达数据的配准度 作为优化目标来优化。高相关性表示正确的候选车速。优化可以通过优化算法获得。
如图1所示，除了上述控制系统102之外，车辆100还包括底盘112、 车身114、四个车轮116、电子控制系统118、转向系统150和制动系统160。 车身114布置在底盘112上，并且基本上包围车辆100的其他部件。主体 114和底盘112可以共同形成框架。轮子116每个都在车身114的相应拐角 附近可旋转地连接到底盘112。在各种实施例中，车辆10可以不同于图1所 示的车辆。例如，在某些实施例中，轮子116的数量可以变化。作为附加示 例，在各种实施例中，除了各种其他可能的差异之外，车辆10可以不具有 转向系统，并且例如可以通过差动制动来转向。
在图1所示的示例性实施例中，车辆100包括致动器组件120。致动器 组件120包括安装在底盘112上的至少一个驱动车轮116的推进系统129。 在所示实施例中，致动器组件120包括发动机130。在一个实施例中，发动 机130包括内燃机。在其他实施例中，替代内燃机或除内燃机之外，致动器 组件120可包括一个或多个其他类型的发动机和/或马达，例如电动机/发电 机。
仍然参考图1所示，发动机130通过一个或多个驱动轴134连接到至少 一些车轮116上。在一些实施例中，发动机130机械连接到变速器。在其他 实施例中，发动机130可以替代地联接到发电机，该发电机用于为机械联接 到变速器的电动机提供动力。在某些其他实施例中(例如，电动车辆)，可能 不需要发动机和/或变速器。
转向系统150安装在底盘112上，并控制车轮116的转向。转向系统 150包括方向盘和转向柱(未示出)。方向盘接收来自车辆100的驾驶员的输 入。转向柱基于来自驾驶员的输入经由驱动轴134产生车轮116的期望转向 角。类似于以上关于车辆10的可能变化的讨论，在某些实施例中，车辆10 可以不包括方向盘和/或转向柱。此外，在某些实施例中，自主车辆可以利 用由计算机生成的转向命令，而无需驾驶员的参与。
制动系统160安装在底盘112上，并为车辆100提供制动。制动系统 160通过制动踏板(未示出)接收来自驾驶员的输入，并通过制动单元(也未示 出)提供适当的制动。驾驶员还经由加速器踏板(未示出)提供关于车辆的期 望速度或加速度的输入，以及用于各种车辆设备和/或系统的各种其他输入， 例如一个或多个车辆无线电、其他娱乐系统、环境控制系统、照明单元、 导航系统等(也未示出)。类似于以上关于车辆10的可能变化的讨论，在某些实施例中，转向、制动和/或加速可以由计算机而不是驾驶员来命令(在一 个这样的实施例中，车辆的计算机可以使用来自雷达系统的输入来转向、 制动和/或加速车辆)。
在图1的实施例中。如图1所示，车辆100包括安装在车身114上的多 个雷达设备132a至132g。雷达设备(雷达)132a至132g包括前视雷达设备 132a至132c、侧视雷达设备132d、132e和/或后视雷达设备132f、132g。各 种雷达设备132a至132g可以作为停车辅助系统、后部碰撞警告系统、交叉 交通警报系统、紧急制动系统、行人检测系统、前方碰撞避免系统和/或盲 点检测系统的一部分，以及利用雷达数据作为各种车辆输出的输入的其他可能的系统。尽管图1中示出了七个雷达设备132a至132g，但是可以提供 更少或更多的雷达设备。雷达设备132a至132g可以是短程、中程或远程雷 达设备。雷达设备132a至132g在对原始雷达数据进行预处理之后，各自产 生距离多普勒波束(RDB)图，如下文进一步所述。至少一些雷达设备132a 至132g具有重叠的视场，从而使得各种RDB地图至少部分地空间重叠。
控制系统102安装在底盘112上。控制系统102通过RDB地图配准提 供车辆里程计。控制系统102通过匹配来自雷达设备132a至132g的一组 RDB地图的三个动态投影，使用雷达数据配准来实现基于雷达的车辆动力 学估计：距离波束至距离多普勒、不同雷达之间的距离多普勒波束地图以及 随时间的相关性。在一个示例中，控制系统102根据下面结合图5进一步描 述的方法500和图3，4，6和7的相关数据转换和过程来提供这些功能。
虽然控制系统102和雷达系统202被描绘为同一系统的一部分，但是应 当理解，在某些实施例中，这些特征可以包括两个或更多个系统。此外， 在各种实施例中，控制系统102可以包括各种其他车辆设备和系统的全部或 部分，和/或可以耦合到各种其他车辆设备和系统，例如致动器组件120和/ 或电子控制系统118。
参考图2，为图1的控制系统102提供了根据示例性实施例的功能框图。 如图2所示，控制系统102包括雷达系统202和控制器204。雷达系统202 被包括作为视觉系统103的一部分，视觉系统103可以包括一个或多个额外 的传感器104，如图1和2所示。在所描绘的实施例中，传感器104包括一 个或多个摄像机210和一个或多个光检测和测距(LIDAR)系统212。摄像机 210、激光雷达系统212和雷达系统202获得识别车辆100行驶的道路上或 附近的物体的相应传感器信息，例如道路上或道路旁边的移动或静止的车 辆、行人、骑自行车的人、动物、建筑物、树木、护栏、中间带和/或道路 上或道路旁边的其他物体。
同样如图2所示，雷达系统202包括多个雷达设备132a至132g。在一 个实施例中，每个雷达设备包括发射机(或发射机天线)、接收机(或接收机 天线)和预处理模块226。在另一个实施例中，可以提供公共预处理模块226。 发射机以时间分离、调频鸣叫(frequencymodulated chirps)的形式发射雷 达信号。在发射的雷达信号接触车辆100所在道路上或附近的一个或多个物 体(静止或行驶)并被反射/重定向到雷达系统202之后，重定向的雷达信号被 相应雷达设备132a至132g的接收器接收。
如图2所示，控制器204耦合到雷达系统202和传感器104。类似于上 面的讨论，在某些实施例中，控制器204可以全部或部分地设置在雷达系统 202内或作为雷达系统202的一部分。此外，在某些实施例中，控制器204 还耦合到一个或多个其他车辆系统(例如图1的电子控制系统118)。控制器 204接收从雷达系统202和传感器104感测或确定的信息。在一个实施例中， 控制器204从雷达系统202接收原始雷达数据，在控制器的预处理模块226 中预处理雷达数据以提供一组RDB地图。在车辆速度估计模块241中，控 制器204通过使用估计的车辆速度在空间上配准RDB地图来估计车辆速度， 该估计的车辆速度被优化，直到已经实现足够的RDB地图配准。控制器 204通常根据下面将进一步描述的如图3至图5的数据流图和方法500来执 行这些功能。
如图2所示，控制器204包括计算机系统。在某些实施例中，控制器 204还可以包括一个或多个雷达系统202、传感器104、一个或多个其他系 统和/或其组件。此外，将会理解，控制器204可以不同于图2所示的实施 例。例如，控制器204可以耦合到或以其他方式利用一个或多个远程计算机 系统和/或其他控制系统，例如图1的电子控制系统118。
在所描绘的实施例中，控制器204的计算机系统包括处理器230、存储 器232、接口234、存储设备236和总线238。处理器230执行控制器204的 计算和控制功能，并且可以包括任何类型的处理器或多个处理器、诸如微 处理器的单个集成电路、或者任何合适数量的集成电路设备和/或电路板， 它们协同工作以实现处理单元的功能。在操作期间，处理器230执行包含在 存储器232中的一个或多个程序240并且因此控制控制器204和控制器204 的计算机系统的一般操作，通常在执行本文所描述的过程中，例如下面结 合图5进一步描述的方法500以及图3和图4的数据流处理。一个或多个程 序240包括预处理模块226、车辆速度估计模块241和跟踪器模块243，用 于执行下面详细描述的方法500的步骤。尽管车辆速度估计模块241被示为 包括在图2中的计算机程序下，但是应当理解，车辆速度估计模块241可以 作为计算机程序存储在雷达系统202的存储器中，并由雷达系统202的至少 一个处理器执行。
处理器230能够执行一个或多个程序(即，运行软件)来执行编码在程序 中的各种任务，特别是预处理模块、速度估计模块和跟踪器模块226、241、 243。处理器230可以是微处理器、微控制器、专用集成电路(ASIC)或本领 域技术人员实现的其他合适的设备。
存储器232可以是任何类型的合适的存储器。这将包括各种类型的动态 随机存取存储器，如SDRAM，各种类型的静态随机存取存储器(SRAM) 和各种类型的非易失性存储器(可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存 储器和闪存)。在某些示例中，存储器232位于和/或共同位于与处理器230 相同的计算机芯片上。在所描述的实施例中，存储器232存储上述程序240 以及一个或多个存储值242，用于进行确定。
总线238用于在控制器204的计算机系统的各种组件之间传输程序、数 据、状态和其他信息或信号。接口234允许例如从系统驱动器和/或另一个 计算机系统到控制器204的计算机系统的通信，并且可以使用任何合适的方 法和装置来实现。接口234可以包括一个或多个网络接口，以与其他系统或 组件通信。接口234还可以包括一个或多个网络接口以与技术人员通信，和 /或一个或多个存储接口以连接到存储设备，例如存储设备236。
存储设备236可以是任何合适类型的存储设备，包括直接存取存储设备， 例如硬盘驱动器、闪存系统、软盘驱动器和光盘驱动器。在一个示例性实 施例中，存储设备236包括程序产品，存储器232可以从该程序产品接收程 序240(包括计算机模块241和243)，该程序240执行本公开的一个或多个过 程的一个或多个实施例，例如方法500(及其任何子过程)的步骤，该方法 500将在下面结合图4-7进一步描述。在另一个示例性实施例中，程序产品 可以直接存储在存储器232和/或磁盘(例如，磁盘244)，正如下面所提到的 那样。
总线238可以是连接计算机系统和组件的任何合适的物理或逻辑装置。 这包括但不限于直接硬连线连接、光纤、红外和无线总线技术。在操作期 间，程序240存储在存储器232中，并由处理器230执行。
应当理解，虽然该示例性实施例是在全功能计算机系统的环境中描述 的，但是本领域技术人员将认识到，本公开的机制能够作为具有一种或多 种类型的非暂时性计算机可读信号承载介质的程序产品来分发，所述非暂 时性计算机可读信号承载介质用于存储程序及其指令并执行其分发，例如 承载该程序并包含存储在其中的计算机指令的非暂时性计算机可读介质， 用于使计算机处理器(例如处理器230)执行和执行该程序。这种程序产品可 以采取多种形式，并且无论用于执行分发的计算机可读信号承载介质的具 体类型如何，本公开同样适用。信号承载介质的例子包括：可记录介质，如 软盘、硬盘、存储卡和光盘，以及传输介质，如数字和模拟通信链路。同 样可以理解的是，控制器204的计算机系统也可以不同于图2所示的实施 例。例如，控制器204的计算机系统可以耦合到或者可以利用一个或多个远 程计算机系统和/或其他控制系统。
另外参考图3的数据流图300，该或每个预处理模块226a、226b处理 接收的雷达信号，以提供一组RDB地图304a、304b形式的RDB数据。在 示例性实施例中，相应的预处理模块226a至226g将预处理步骤应用于从相 应的雷达设备132a至132g接收的原始雷达数据302a至302g。然而，在另 一个实施例中，可以使用公共预处理模块206。模拟雷达接收信号形式的原 始雷达数据302a至302g由预处理模块226并行转换成一组RDB地图304a 至304g。具体地，在一个实施例中，所述或每个预处理模块226应用以下 预处理步骤：从雷达设备132a至132g接收雷达信号，并对其进行模数转换 (ADC)、距离快速傅立叶变换(FFT)、多普勒快速傅立叶变换处理和波束形 成处理，以生成RDB地图304a至304g。波束形成是一种快速傅立叶变换。 而常规快速傅立叶变换将时间转换成频率(例如，距离快速傅立叶变换和多 普勒快速傅立叶变换)，波束形成快速傅立叶变换将空间转换为方向性。因 此，RDB地图304a至304g包含距离(距离)、速度(多普勒)和方向(波束)信 息。这样的预处理步骤对于技术人员是可用的。
在实施例中，该组RDB地图304分别从多个雷达设备134a至134g获 得。附加地或替代地，该组RDB地图304可以包括通过包含来自相同的多 个雷达设备134a至134g的RDB地图的至少一个先前帧而扩展的数据集。RDB地图的历史帧数是基于处理效率和最终车辆速度估计的正确性之间的 平衡而确定的可变参数。例如，可以使用1到20个先前的RDB地图帧(包 括具体指定1到20之间的任何整数)。
继续参考图图2和3，来自该预处理模块226或每个预处理模块226的 该组RDB地图304a至304g被提供作为车辆速度估计模块241的输入。车 辆速度估计模块241实施迭代优化过程，该迭代优化过程在车辆100的局部 坐标框架中空间配准该组RDB地图304a至304g。基于估计的车辆速度来 执行空间配准。配准还基于来自对准数据源310的雷达空间数据308和来自 车辆属性数据源314的车辆尺寸数据312。雷达空间数据308和车辆尺寸数 据312可以被组合以定义每个雷达设备132a至132g的方向和空间位置。对 准数据源310和车辆属性数据源314可以存储在存储设备236上。相对于实 际车辆速度，估计的车辆速度越准确，配准程度就越大。配准程度或相关 分数由优化过程确定，并且估计的车辆速度被调整以优化相关分数。一旦 配准程度或相关分数被充分优化，优化过程将输出第一估计车辆速度306。
第一估计车辆速度306被输入到跟踪器模块243，跟踪器模块243至少 基于历史估计车辆速度数据、输入的当前第一估计车辆速度306并且还基于 从包含在跟踪器模块243中的车辆动力学模型获得的车辆速度预测来平滑估 计车辆速度。车辆动力学模型可以由从车辆属性数据源314获得的动力学数 据316构建。跟踪器模块243因此基于车辆速度的历史估计、当前第一估计 车辆速度306以及基于预测车辆速度的车辆动力学模型产生第二估计车辆速 度318。在一个例子中，跟踪器模块243利用卡尔曼滤波器。第二估计车辆 速度318被反馈给车辆速度估计模块241，用作车辆速度的第一估计，该第 一估计将在由车辆速度估计模块241实现的优化过程期间被调整。第二估计 车辆速度318可以进一步用于车辆控制应用，例如由电子控制系统118确定 要发送到转向系统150、制动系统160和发动机130的转向、制动和/或推进 命令。
图4是进一步描述车辆估计模块241的过程400的数据流图。车辆估计 模块241包括速度假设子模块402，其从跟踪器模块243接收第二估计车辆 速度318，并从下文进一步描述的相关性子模块412接收相关性得分414。 车辆假设子模块402调整第二估计车辆速度318，并评估对相关分数414的 结果影响。当相关性分数被充分优化时，例如达到预定标准(例如当高相关 分数为目标时高于预定阈值)，车辆假设子模块402可停止优化过程，并基于导致优化相关分数414的当前候选车辆速度输出第一估计车辆速度306。 速度假设子模块可以一次将单个候选车辆速度416注入到后续过程中，或者 可以同时注入和处理多个候选车辆速度。在后一种情况下，预测的速度协 方差矩阵可用于计算后续过程的初始候选车辆速度。无论处理的是单个还 是多个候选速度，速度假设子模块402可以使用多种替代方法来确定候选车 辆速度(或多个速度)416。在一个例子中，利用了梯度下降或奈尔德-米德方 法，但是在给定的搜索空间中设置参数的其他方法也是可用的。候选车辆 速度416和第一估计车辆速度306是向量，并且包括Vx(x轴上的速度)和 Vy(y轴上的速度)。y轴可以沿着车辆100的纵向中心轴延伸，x轴是垂直于 纵向中心轴的横向轴，并且穿过车辆100的重心。车辆速度还可以包括沿着 z通路的速度(即，三维车辆速度矢量)。
继续参考图4，方位旋转子模块404接收候选车辆速度416，其可以是 候选车辆速度的矢量。方位旋转子模块404进一步在预处理之后从每个雷达 设备132a至132g接收该组RDB地图304。方位旋转子模块被配置成虚拟地 旋转雷达设备132a至132g的至少一个方位角(以及可选地还有仰角)，以便 在空间上配准该组RDB地图304。方位角旋转至少部分基于候选车辆速度 来确定416。空间配准倾向于将该组RDB地图304中的每个RDB地图变换 到相同的参考系，特别是车辆100的局部坐标的参考系。也就是说，每个雷 达设备132a至132g以及每个雷达设备132a至132g的每个波束被虚拟地旋 转，以沿着车辆100的局部坐标系的相同轴定向。方位旋转是在两种不同的 模式下确定的。基于车辆100上相应雷达设备132a至132g的已知方位和 RB地图的方位轴，通过变换每个RDB地图304中的每个距离波束(RB) 地图来确定第一模式。基于来自RD地图的多普勒值(多普勒矢量)和候选车 辆速度416，通过变换每个RDB地图304中的每个距离多普勒(RD)地图 来确定第二模式。第二种模式依赖于多普勒数据包含可计算的目标角度信 息的事实。通过基于目标物体的角度旋转每个RD地图，所有RD地图可以 被转换到与车辆的局部坐标相对应的相同参考系。
将描述方位旋转的示例性特定算法。如前所述，有两种方位旋转形式， 并且这些旋转之一基于估计的候选车辆速度416。候选车辆速度越接近匹配 实际车辆速度，则来自两个模态的方位角旋转越对准。这将导致更好的空 间配准，并最终导致更优的相关分数414。在第一种形式中，在RDB地图 组304的每个RDB地图中产生每个RB地图的雷达设备132a至132g根据以 下等式被虚拟旋转：
Figure BDA0003057644430000121
在公式1中，i是雷达索引，θi是雷达i在车辆100的局部坐标中的方 位轴并且Yawi是雷达i在车辆100的局部坐标中的偏航或方向角。N是雷达 的数量，F是帧的数量(当前的和先前的)，从而不仅为特定的雷达设备132a 至132g，而且为来自雷达设备132a至132g的先前帧指定索引号。Yawi包括 在雷达空间数据308和车辆尺寸数据312中或从其中导出。
在第二模式中，根据以下公式虚拟地旋转在RDB地图组304的每个 RDB地图中产生每个RD地图的雷达设备132a至132g：
Figure BDA0003057644430000122
Figure BDA0003057644430000123
在公式2和3中，
Figure BDA0003057644430000124
是雷达i处的速度。每个雷达装置132a 至132g处的速度将根据其相对于车辆100的重心的位置而不同。方位旋转 子模块404基于雷达设备132a至132g的位置对候选车辆速度416进行调整。 从雷达空间数据308和车辆尺寸数据312可知雷达设备132a至132g相对于 重心的相对位置。必要的调整是基于本领域已知的车辆动力学模型得出的。 ||vi||是雷达i的位置处的速度标准。
Figure BDA0003057644430000128
是雷达i在车辆100的局部坐标中 的速度方向，这是基于雷达空间数据308和车辆尺寸数据312已知的。公式 2定义了RD地图中的多普勒值与表示目标物体和雷达设备i之间的角度的 估计车辆速度之间的关系。
在实施例中，方位旋转子模块404向积分子模块406输出旋转的RDB 数据418。更具体地，旋转的RDB数据418包括已经根据公式2和3变换的 RD地图和已经根据公式1变换的RB地图。集成模块在方位旋转之后集成 或组合RD地图和RB地图。在一个实施例中，根据以下公式通过乘法来执 行该组合：
Figure BDA0003057644430000125
在公式4中，RDi是雷达设备i已经虚拟地旋转
Figure BDA0003057644430000126
时的RD地图，RBi是 雷达设备i虚拟地平移
Figure BDA0003057644430000127
时的RB地图。Mi表示每个雷达设备132a至132g 的RD和RB地图的集成或组合。
变换子模块408接收集成RDB数据420，并将数据从车辆100的局部 坐标框架中的极坐标转换成笛卡尔坐标。可以使用以下极坐标到笛卡尔坐 标转换方程：
Figure BDA0003057644430000131
Figure BDA0003057644430000132
在公式5和6中，Ri是RDB数据420在车辆100的局部坐标中的径向 位置。本领域技术人员将理解，到笛卡尔坐标的转换可以在过程400中较早 或较晚执行。
转换子模块410接收变换的RDB数据422。转换子模块410使用车辆 动力学模型来虚拟转换包括在RDB数据422中的历史帧的雷达设备132a至 132g，以便预测雷达设备132a至132g在当前时间和捕获前一数据帧的较早 时间之间的在时间内的移动。车辆动力学模型考虑了候选车辆速度416。在 一个实施例中，车辆动力学模型是相对简单的模型，其将当前时间帧与雷 达设备132a至132g捕获数据时的时间帧之间的时间差相乘。然而，可以结合更复杂的车辆动力学模型，例如同时考虑候选车辆速度和车辆加速度的 模型。在一个实施例中，转换子模块410基于以下公式将转换后的RDB数 据422转换成车辆100的局部坐标系和当前时间：
Figure BDA0003057644430000133
Figure BDA0003057644430000134
在公式7和公式8中，
Figure BDA0003057644430000135
和
Figure BDA0003057644430000136
是作为雷达空间数据308和车辆 尺寸数据312的一部分从对准数据源310和车辆属性数据源314接收的雷达 i位置，并且ΔTi是雷达i的帧与当前帧时间之间的时间差。
经转换的RDB数据424为多个雷达设备132a至132g以及在多个时间 帧上为每个雷达设备132a至132g提供了集成的RD地图和RB地图。转换 后的RDB数据424基于候选车辆速度416进行空间配准，并且基于候选车 辆速度416进行时间配准。经转换的RDB数据424提供了许多(NF)时间和 空间配准的RDB地图，这些地图在许多区域中彼此重叠。实现的配准程度 越大，候选车辆速度越接近车辆100的真实速度。相关子模块412提供经转 换的RDB数据424中空间配准程度的定量测量。在一个实施例中，相关性 子模块412使用归一化互相关联函数来确定相关性得分414。其他关联函数 也是可行的。在一个特定示例中，相关子模块412可以调用以下公式：
Figure BDA0003057644430000141
其中
Figure BDA0003057644430000142
并且
Figure BDA0003057644430000143
(公式9)
在公式9中，A、B是所有不同的可能雷达图对的转换RDB数据424中 的雷达图。相关性子模块412基于每个地图对的相关性得分的平均值，按照 以下等式得出相关性得分414：
Figure BDA0003057644430000144
Figure BDA0003057644430000145
是当前候选车辆速度416的相关分数414。速度估计模块241调整候 选车辆速度416，以便优化相关分数414，从而最大化经转换的RDB数据 424中的配准程度。当相关分数被充分优化时，速度估计模块241输出第一 估计车辆速度306。
图5是根据示例性实施例的用于基于雷达数据估计车辆速度的方法500 的流程图。根据示例性实施例，方法500可以结合图1的车辆100和图2的 控制系统102来实现。方法500可以在车辆运行期间连续实施，或者响应于 检测到某些车辆状况(例如全球定位系统数据中断或惯性测量单元故障)而间 歇实施。由方法500产生的估计的车辆速度可用于替代或结合来自其他测量 单元(例如全球定位系统或惯性测量单元)的车辆速度确定。
如图5所示，方法500包括从多个雷达设备132a至132g接收RDB数 据302a至302g的步骤510。预处理RDB数据302a至302g，以提供RDB 地图304a至304g。在步骤520中，当前和先前的帧被包括在RDB地图304a 至304g中，以提供一组RDB地图用于后续处理。参考图6，示出了单个雷 达设备的单个波束的示例性RD地图。可以看出，雷达设备观察到多个目标 物体。该组RDB地图304将包括针对多个雷达设备132a至132g中的每一 个以及多个数据帧的多个波束角度的这种RD地图。
在步骤530中，基于候选车辆速度416，该组RDB地图304相对于彼 此在空间和时间上配准。基于候选车辆速度计算空间和时间配准416。空间 配准虚拟地旋转每个雷达设备132a至132g，以便在公共参考系(例如，车辆 100的局部坐标)中沿着公共轴定向。每个雷达设备132a至132g的虚拟旋转 将因此旋转该组RDB地图304。在实施例中，使用雷达设备132a至132g的 两种旋转模式来执行空间配准。在第一种模式中，使用雷达空间数据308， 基于相应雷达设备132a至132g的方位来变换RDB地图304的RB地图部 分。在第二模式中，基于在相应雷达设备132a至132g处的多普勒能量和车 辆速度之间的关系，变换RDB地图304的RD地图部分。第二模式基于雷 达空间数据308考虑雷达设备在车辆100的局部坐标中的方位和位置。候选 车辆速度416被作为车辆速度的假设，从而将候选车辆速度416并入空间配准过程。如上所述，根据第一和第二模式变换的RD地图和RB地图被整合 以产生集成的RDB数据420。在时间配准过程中，基于前一时间帧和当前 时间帧之间经过的时间以及候选车辆速度416，转换RDB地图304的前一 帧，从而校正RDB的前一帧，以考虑自捕获数据以来相应雷达设备的预测 移动。空间和时间配准的RDB数据以转换的RDB数据424的形式在车辆100的局部坐标框架中以笛卡尔坐标输出。
参考图7，示出了仿真，其中来自第一雷达设备的图6的RD地图600 与来自第二雷达设备的RD地图在空间上配准，第二雷达设备与第一雷达设 备在车辆上有不同地定向和定位，但是两者都捕获其视野中的多个对象。 这是一个简化的仿真来说明这里描述的概念。图7示出了根据方法步骤530 的集成和变换的RDB地图700，其中基于候选车辆速度在空间和时间上配 准来自第一和第二雷达设备的RD地图。由于候选车辆速度与真实车辆速度非常接近，因此可以看到每个目标标记之间的高度重叠。
在步骤540中，基于转换的RDB数据424确定相关分数，其表示每个 空间和时间配准的RDB地图之间的配准程度。使用各种可用的相关函数来 确定相关分数。在步骤550中，执行优化算法，该算法通过迭代调整找到优 化相关分数(即，当低相关分数代表高度空间配准时，最小化相关分数)的 候选车辆速度416。优化算法依赖于迭代地执行步骤520和530，并因此评 估关于候选车辆速度416的调整的相关分数。当相关性分数已经被特定的候选车辆速度416优化时，候选车辆速度被输出作为第一估计车辆速度306。
在步骤560，基于由步骤550的优化算法确定的第一估计车辆速度306， 直接或间接控制车辆特征。车辆特征可以是转向、制动或推进命令。在一 些实施例中，跟踪器平滑第一估计车辆速度306以提供第二估计车辆速度 318，其在步骤560中用于车辆特征的自主控制。
在步骤530至550的优化过程的下一次迭代开始时，估计的车辆速度306或308作为车辆速度的初始估计被反馈给优化算法。估计的车辆速度 306或308可以经受进一步的计算，以便为我们在车辆控制中导出其他车辆 动力学参数，例如加速度。当接收到原始雷达数据302a至302g的每个新帧 时，可以重复方法500。
应当理解，所公开的方法、系统和车辆可以不同于附图中所描绘的和 本文所描述的那些。例如，车辆100和控制系统102和/或其各种部件可以 不同于图1和2中所示的以及参考图1和图2所描述的。此外，将理解的 是，方法500的某些步骤可以不同于图5中描绘的步骤和/或以上相关描述。 同样可以理解的是，上述方法的某些步骤可以同时发生或者以不同于图5所 示的顺序发生。
虽然在前面的详细描述中已经给出了至少一个示例性实施例，但是应 当理解，存在大量的变化。还应当理解，一个或多个示例性实施例仅是示 例，并不旨在以任何方式限制本公开的范围、适用性或配置。相反，前面 的详细描述将为本领域技术人员提供实现一个或多个示例性实施例的便利 路线图。应当理解，在不脱离所附权利要求及其合法等同物中阐述的本公 开的范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

Claims (10)

1.一种基于雷达数据估计车辆速度的方法，该方法包括：
从位于车辆上的至少一个雷达接收一组距离多普勒波束RDB地图；
通过调整车辆速度的估计值来优化相关分数，从而执行优化过程，其中优化过程包括迭代地：
基于车辆速度的当前估计，空间配准该组RDB地图；和
基于所述空间配准的一组RDB地图来确定相关分数；
当相关分数已经被优化时，从优化过程输出车辆速度的优化估计；和
至少部分基于车辆速度的优化估计来控制车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组RDB地图包括来自位于相对于车辆的不同位置和/或方向的多个雷达的RDB地图。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述一组RDB地图包括来自所述至少一个雷达的当前和/或先前帧。
4.根据权利要求1所述的方法，其中空间配准所述一组RDB地图包括基于车辆速度的当前估计将所述一组RDB地图的方位角旋转到局部坐标系。
5.根据权利要求1所述的方法，其中空间配准所述一组RDB地图包括，对于每个所述RDB地图，根据基于多普勒的方位角虚拟地旋转所述至少一个雷达，从而变换所述RDB地图的距离多普勒地图，基于多普勒的方位角是基于多普勒数据和车辆速度的当前估计来确定的，并且根据第二方位角虚拟地旋转所述至少一个雷达，所述第二方位角是基于所述至少一个雷达相对于所述车辆的局部坐标框架的雷达方位信息来确定的，从而变换所述RDB地图的距离波束图，并将变换后的距离多普勒地图和变换后的距离波束图相乘，以提供方位旋转的RDB地图，其中方位旋转的RDB地图形成用于确定所述RDB地图的空间配准集合的基础。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述一组RDB地图包括当前帧和前一帧，其中所述一组RDB地图的空间配准包括基于车辆速度的当前估计和帧速率来校正当前帧和前一帧之间的车辆运动。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述优化过程利用优化算法。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一组RDB地图是从预处理模块接收的，所述预处理模块执行模数转换、距离快速傅立叶变换、快速傅立叶变换、多普勒快速傅立叶变换和波束形成过程。
9.一种车辆，包括：
位于车辆上的至少一个雷达；和
与所述至少一个雷达可操作地通信的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成执行程序指令，其中所述程序指令被配置成使所述至少一个处理器：
从位于车辆上的至少一个雷达接收一组距离多普勒波束RDB图；
通过调整车辆速度的估计值来优化相关分数，从而执行优化过程，其中优化过程包括迭代地：
基于车辆速度的当前估计，空间配准该组RDB地图；和
基于所述空间配准的一组RDB地图来确定相关分数；
当相关分数已经被优化时，从优化过程输出车辆速度的优化估计；和
至少部分基于车辆速度的优化估计来控制车辆。
10.根据权利要求9所述的车辆，其中所述一组RDB地图包括来自位于相对于所述车辆的不同位置和/或方向的多个雷达的RDB地图。
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