CN115871632A - 车辆对象追踪 - Google Patents

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CN115871632A CN202211110977.XA CN202211110977A CN115871632A CN 115871632 A CN115871632 A CN 115871632A CN 202211110977 A CN202211110977 A CN 202211110977A CN 115871632 A CN115871632 A CN 115871632A
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D·德基姆
K·哈肯里德
阿布舍克·夏尔马
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Abstract

本公开提供“车辆对象追踪”。一种计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以进行以下操作：接收指示对象的当前位置的传感器数据；确定所述对象在未来时间的预测位置；以及基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示所述车辆的部件致动。所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。

Description

车辆对象追踪
技术领域
本公开涉及车辆中的高级驾驶员辅助系统。
背景技术
高级驾驶员辅助系统(ADAS)是辅助驾驶员实现驾驶功能和停车功能的电子技术组。ADAS的示例包括前向碰撞警告、车道偏离警告、盲点警告、自动紧急制动、自适应巡航控制和车道保持辅助。
发明内容
本公开描述了用于选择由可致动车辆部件的车辆的传感器检测到的对象子集的系统和技术，部件例如自主操作功能或ADAS功能。计算机可接收指示车辆附近的静止对象和移动对象的数据。计算机基于下述各种标准来选择对象的子集。计算机在确定是否致动车辆部件(例如，ADAS功能)(诸如制动车辆或防止车辆转向到相邻车道中)时使用子集中的对象。与追踪由传感器检测到的所有对象相比，选择子集节省了计算机资源，从而允许车辆部件的致动更快地发生。
以优先考虑更可能触发车辆部件的致动的对象的方式执行子集的选择。例如，计算机可使用对象的当前位置和/或预测位置来确定是否将对象包括在子集中。可将所述位置与围绕车辆的具有相对于车辆的预设边界的区进行比较。例如，如果对象的当前位置处于第一区(例如，车辆后面的区)，并且预测位置处于第二区(例如，车辆旁边的区)，则计算机可将对象包括在子集中。
一种计算机包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以进行以下操作：接收指示对象的当前位置的传感器数据；确定所述对象在未来时间的预测位置；以及基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示所述车辆的部件致动。所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。
当所述车辆的挡位为前进挡时，所述第二区可相对于所述车辆位于所述第一区的前方，并且当所述挡位为倒车挡时，所述第二区可位于所述第一区的后方。
所述区可与所述车辆接界。
所述部件可为制动系统。
指示所述部件致动可进一步基于相对于所述车辆的速度的所述对象的速度。
所述对象可为第一对象，并且所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：在确定所述对象的所述预测位置之前，接收指示包括所述第一对象的多个对象的当前位置的传感器数据；以及选择包括所述第一对象的所述对象的子集，所述子集中的所述对象的当前位置比不在所述子集中的所述对象更靠近所述车辆。所述多个对象可为移动对象。
所述当前位置处于所述第一区并且所述预测位置处于所述第二区可以是多个运动标准中的一个；所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述对象的多个对象的当前位置的传感器数据、确定满足所述运动标准中的至少一个的所述对象的第一子集以及确定来自所述第一子集的所述对象的第二子集，所述第二子集的所述对象的当前位置比来自所述第一子集的不在所述第二子集中的所述对象更靠近所述车辆；以及指示所述部件致动可基于所述第二子集中的所述对象。
所述对象可为第一对象，所述当前位置可为第一当前位置，并且所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：接收指示第二对象的第二当前位置的传感器数据，所述第二对象为静止的；以及基于所述第二当前位置处于相对于所述车辆限定的地带(region)中来指示所述部件致动。所述地带可不同于所述区。
所述地带可围绕所述车辆。
所述指令还可包括用于基于所述车辆的方向盘角度来确定所述地带的指令。所述地带可包括将由所述车辆的车身在所述方向盘角度下的行驶方向上扫过的区域。所述地带可为第一地带，并且所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：接收指示第三对象的第三当前位置的传感器数据，所述第三对象为静止的；以及基于所述第三位置处于相对于所述车辆限定的第二地带来指示所述部件致动，所述第二地带围绕所述车辆。
所述地带相对于所述车辆的横向宽度可随着方向盘角度的增加而增加。所述指令还可包括用于基于所述车辆的速度来确定所述地带的指令。所述地带的纵向长度可随着所述车辆的速度的增加而增加。
所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述第二对象的多个静止对象的当前位置的传感器数据；以及选择包括所述第二对象的所述静止对象的子集，所述子集中的所述静止对象的当前位置比不在所述子集中的所述静止对象更靠近所述车辆。
所述指令还可包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述对象的多个对象的当前位置的传感器数据；以及选择所述对象的子集，所述子集的所述对象的当前位置比不在所述子集中的所述对象更靠近所述车辆；以及向用户界面输出指示所述子集中的所述对象的消息。
一种方法包括：接收指示对象的当前位置的传感器数据；确定所述对象在未来时间的预测位置；以及基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示所述车辆的部件致动。所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。
附图说明
图1是示例性车辆的框图。
图2是相对于车辆的传感器检测区域的图。
图3是指示检测到的对象的示例性输出的图。
图4是车辆转弯的图。
图5A和图5B是围绕车辆的地带的图。
图6是围绕车辆的区的图。
图7是示出用于从传感器数据中选择对象的示例性数据流的数据流图。
图8是示出用于基于从传感器数据选择对象来致动车辆部件的示例性过程的过程流程图。
具体实施方式
参考附图，其中贯穿若干视图，相同的数字指示相同的部分，计算机102包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以接收指示对象104的当前位置的传感器数据，确定对象104在未来时间的预测位置，以及基于所述当前位置处于围绕车辆100的多个区106中的第一区106并且所述预测位置处于多个区106中不同于第一区106的第二区106来指示车辆100的部件致动。区106不重叠并且具有相对于车辆100的预设边界。
参考图1，车辆100可以是任何乘用汽车或商用汽车，诸如轿车、卡车、运动型多功能车、跨界车、货车、小型货车、出租车、公共汽车等。
车辆100可以是自主或半自主车辆。计算机102可被编程为完全地或在较小程度上独立于人类操作员的干预而操作车辆100。计算机102可被编程为基于从车辆100的传感器114接收的传感器数据而操作推进装置108、制动系统110、转向系统112和/或其他车辆系统。出于本公开的目的，自主操作意指计算机102在没有来自人类驾驶员的输入的情况下控制推进装置108、制动系统110和转向系统112；半自主操作意指计算机102控制推进装置108、制动系统110和转向系统112中的一者或两者，而人类驾驶员控制其余部分；并且非自主操作意指人类驾驶员控制推进装置108、制动系统110和转向系统112。半自主操作包括执行ADAS功能。
计算机102为基于微处理器的计算装置，例如，通用计算装置(其包括处理器和存储器、电子控制器或类似装置)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、前述各者的组合等。通常，在电子设计自动化中使用诸如VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)的硬件描述语言来描述诸如FPGA和ASIC的数字和混合信号系统。例如，ASIC是基于制造前提供的VHDL编程而制造的，而FPGA内部的逻辑部件可基于例如存储在电连接到FPGA电路的存储器中的VHDL编程来配置。因此，计算机102可包括处理器、存储器等。计算机102的存储器可包括用于存储可由处理器执行的指令以及用于电子地存储数据和/或数据库的介质，和/或计算机102可包括诸如提供编程的前述结构的结构。计算机102可以是耦合在一起的多个计算机。
计算机102可通过通信网络116(诸如控制器局域网(CAN)总线、以太网、WiFi、局域互连网(LIN)、车载诊断连接器(OBD-II))和/或通过任何其他有线或无线通信网络传输和接收数据。计算机102可经由通信网络116通信地耦合到传感器114、推进装置108、制动系统110、转向系统112、用户界面118和其他部件。
传感器114可提供关于车辆100的操作的数据，例如，车轮转速、车轮取向以及发动机和变速器数据(例如，温度、燃料消耗等)。传感器114可检测车辆100的位置和/或取向。例如，传感器114可包括全球定位系统(GPS)传感器；加速度计，诸如压电系统或微机电系统(MEMS)；陀螺仪，诸如速率陀螺仪、环形激光陀螺仪或光纤陀螺仪；惯性测量单元(IMU)；以及磁力计。传感器114可检测外部世界，例如，车辆100的周围环境的对象104和/或特性，诸如其他车辆、道路车道标记、交通灯和/或标志、行人等。例如，传感器114可包括雷达传感器、扫描激光测距仪、光检测和测距(激光雷达)装置以及诸如相机的图像处理传感器。
车辆100的推进装置108生成能量并将能量转换成车辆100的运动。推进装置108可为常规的车辆推进子系统，例如，常规的动力传动系统，其包括耦合到将旋转运动传递到车轮的变速器的内燃发动机；电动动力传动系统，其包括电池、电动马达和将旋转运动传递到车轮的变速器；混合动力传动系统，其包括常规的动力传动系统和电动动力传动系统的元件；或任何其他类型的推进装置。推进装置108可包括与计算机102和/或人类操作员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类操作员可经由例如加速踏板和/或换挡杆来控制推进装置108。
制动系统110通常是常规的车辆制动子系统并且抵抗车辆100的运动，由此使车辆100减慢和/或停止。制动系统110可包括摩擦制动器，诸如盘式制动器、鼓式制动器、带式制动器等；再生制动器；任何其他合适类型的制动器；或者它们的组合。制动系统110可包括与计算机102和/或人类操作员通信并且从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类操作员可经由例如制动踏板来控制制动系统110。
转向系统112通常是常规的车辆转向子系统并且控制车轮的转弯。转向系统112可以是具有电动助力转向的齿条与小齿轮系统、线控转向系统(这两者是已知的)，或者任何其他合适的系统。转向系统112可包括与计算机102和/或人类操作员通信并从其接收输入的电子控制单元(ECU)等。人类操作员可经由例如方向盘来控制转向系统112。
用户界面118向车辆100的乘员呈现信息并且从所述乘员接收信息。用户界面118可位于例如车辆100的乘客舱中的仪表板上，或者位于乘员可能容易看到的任何地方。用户界面118可包括用于向乘员提供信息的刻度盘、数字读出装置、至少一个屏幕122、扬声器等，例如，诸如已知的人机界面(HMI)元件。用户界面118可包括用于从乘员接收信息的按钮、旋钮、键盘、传声器等。
参考图2，计算机102可从传感器114接收传感器数据，例如来自相机的图像数据、来自激光雷达的激光雷达数据、来自雷达的雷达数据等。传感器数据可包括车辆100周围的环境中的多个对象104的当前位置和/或当前速度。例如，雷达数据和激光雷达数据可包括相对于相应传感器114的航向和距离对形式的当前位置。对于另一示例，对象104的当前位置和/或速度可作为预处理传感器数据的结果来确定，如将描述的。
预处理可包括传感器融合。传感器融合将来自不同来源的数据组合在一起，使得所得数据的不确定性低于单独使用来自每个来源的数据，例如来创建车辆100周围环境的统一模型。传感器融合可用一种或多种算法来执行，所述算法例如卡尔曼滤波器、中心极限定理、贝叶斯网络、证据理论、卷积神经网络等。
例如，传感器融合的输出可包括到围绕车辆100周向布置的多个角度段120中的每一个内的最近对象104的距离，如图2所示。(为清楚起见，仅标记图2中的一些角度段120)。对于另一示例，传感器融合的输出可包括在车辆100周围被追踪的多达预设数量的对象104，即，如果存在至少预设数量的对象104，则包括该数量的对象104，或者如果存在较少的对象104，则包括少于预设数量的对象104。每个被追踪对象104的传感器数据可包括当前位置；当前速度；大小，例如大小分类，诸如小用于行人和自行车，中用于汽车和SUV，以及大用于公共汽车和卡车；类型，诸如行人、自行车、摩托车、汽车、公共汽车等；和/或取向。对于另一示例，传感器融合的输出可包括前两种类型的输出的组合，例如，从在角度段120内检测到的点取得的多达第一预设数量的静止对象104和在车辆100周围被追踪的第二预设数量的移动对象104。第一预设数量和第二预设数量可基于可用计算资源来选择，并确保有足够大数量的对象104使用下述技术进行选择，例如64个静止对象104和96个移动对象104。
计算机102可选择由传感器融合返回的对象104的子集以输出到用户界面118。例如，计算机102可选择对象104的子集，所述子集的所述对象的当前位置比不在所述子集中的对象104更靠近车辆100，即，最近的对象104，例如，预设数量的最近的对象104，例如，多达16个。可基于乘员理解用户界面118的输出的能力来选择预设数量。如下面将描述的，计算机102可选择对象104的不同子集以输出到用户界面118并用于致动车辆部件。
参考图3，计算机102可向用户界面118输出指示子集中的对象104的消息。例如，用户界面118的屏幕122可使用存储在存储器中的图标来以图形方式显示对象104的类型，并使用屏幕122上的对应位置来显示对象104相对于车辆100的当前位置。
参考图4，计算机102可选择对象104用于基于对象104的当前位置处于相对于车辆100限定的第一地带126来致动车辆部件。第一地带126可不同于区106，这将在下面描述。计算机102可基于车辆100的方向盘角度来确定第一地带126，即限定第一地带126的边界。例如，第一地带126可包括由车辆100的车身在方向盘角度下的行驶方向上扫过的区域124。根据车辆100的挡位，行驶方向可以是前进或倒车，由前进行驶方向上的第一区域124a和倒车行驶方向上的第二区域124b指示。在恒定的方向盘角度下，车辆100沿着由方向盘角度限定的圆行驶。例如，计算机102可使用车辆100的尺寸和车辆动力学模型(例如，通过在空间中追踪车辆100上的点)来确定第一地带126。所述点可包括例如外侧前拐角128、外侧后拐角130和内侧后轮132。在恒定的方向盘角度下，车辆100上的点沿着围绕由方向盘角度限定的相同中心点的圆行驶。第一地带126可包括车辆100在行驶方向上扫过某个路径长度的区域124，所述路径长度可预设或可随着车辆100的速度而变化。
参考图5A至图5B，计算机102可选择对象104用于基于对象104的当前位置处于相对于车辆100限定的第二地带134来致动车辆部件。第二地带134可不同于区106，这将在下面描述。计算机102可基于车辆100的方向盘角度和/或基于车辆100的速度来确定第二地带134，即限定第二地带134的边界。例如，第二地带134可围绕车辆100并且具有大于车辆100的长度的纵向长度和大于车辆100的宽度的横向宽度。纵向长度可随着车辆100的速度增加而增加，从而在车辆100行驶得更快时捕获车辆100前方更远的区域。如通过比较图5A和图5B所见，横向宽度可随着方向盘角度的增加而增加，从而在车辆100转弯更多时捕获车辆100旁边更远的区域。例如，第二地带134可为椭圆或超椭圆，其中长轴是纵向长度并且短轴是横向宽度。超椭圆是具有形式|x/a|n+|y/b|n＝1的曲线，其中a和b为长轴或短轴的一半，并且n为阶数。超椭圆的阶数n可大于2(例如，4)，从而使超椭圆具有圆角矩形形状。使第二地带134为超椭圆提供了对车辆100附近的良好覆盖，同时追踪车辆100的大致矩形覆盖区。
计算机102可选择对象104用于基于对象104的当前位置处于第一地带126、处于第二地带134或者处于第一地带126或第二地带134来致动车辆部件。具体地，计算机102可选择当前位置处于第一地带126的第一预设数量的静止对象104和当前位置处于第二地带134的第二预设数量的静止对象104。
参考图6，计算机102可选择对象104(如图3中所见)例如移动对象104用于基于区106来致动车辆部件。区106具有相对于车辆100的预设边界，即，区106存储在计算机102的存储器中，并且当车辆100移动时，区106与车辆100一起移动。区106不重叠。区106可与车辆100接界。区106可彼此接界。区106可共同环绕车辆100。区106可包括车辆100前方的至少一个区106、车辆100旁边每一侧的至少一个区106以及车辆100后方的至少一个区106。例如，区106可包括：左前区106a，所述左前区从车辆100的前车桥向前延伸第一预设距离并从所述车辆的中线向左延伸第二预设距离；右前区106b，所述右前区从前车桥向前延伸第一预设距离并从中线向右延伸第二预设距离；左区106c，所述左区从前车桥延伸到后车桥并从中线向左延伸第二预设距离；右区106d，所述右区从前车桥延伸到后车桥并从中线向右延伸第二预设距离；左后区106e，所述左后区从后车桥向后延伸第一预设距离并从中线向左延伸第二预设距离；以及右后区106f，所述右后区从后车桥向后延伸第一预设距离并从中线向右延伸第二预设距离。
计算机102可确定对象104在未来时间的预测位置，以在如下所述选择对象104用于致动车辆部件时使用。例如，计算机102可例如对于一个时间步长使用航位推算，例如将当前位置加到当前速度和从当前时间到未来时间的时间变化的乘积上，即，Pp＝Pc+Vc*Δt，其中Pp为预测位置的矢量，Pc为当前位置的矢量，Vc为当前速度的矢量，并且Δt为从当前时间到未来时间的时间变化。未来时间可被选择为足够长以捕获车辆100要响应的事件，并且足够短以至于对于一个时间步长使用航位推算是准确的。
计算机102可确定哪个区106包括对象104的当前位置或预测位置。例如，计算机102可将当前位置或预测位置的坐标与存储在存储器中的区106的边界进行比较。对于另一示例，计算机102可确定哪些角度段120包含对象104上的点。可将角度段120分配给存储器中的区106，如图6所示。
计算机102可选择对象104例如移动对象104用于基于是否满足多个运动标准中的一个来致动车辆部件。运动标准是涉及对象104的运动的一组一个或多个条件。下表按行列出了运动标准，其中行中的每个条目都是条件中的一个。如果对象104满足运动标准中的一个的条件，即满足表的至少一行中的所有条目，则对象104满足该运动标准。表的列是条件的类别。条件的类别可包括以下项(即，计算机102可基于以下项来选择对象104)：车辆100的挡位；包括对象104的当前位置的区106；对象104相对于车辆100的前护板或后护板的位置；对象104相对于车辆100的航向的航向；对象104相对于车辆100的速度的速度；对象104相对于车辆100的宽度的横向位置；以及包括对象104的预测位置的区106。使用表的第一行作为示例，运动标准可以是：车辆100处于前进挡；对象104的当前位置处于右后区或左后区106e-f；对象104定位在后护板正后方；对象104的航向在车辆100的航向的阈值内；对象104的速度大于车辆100的速度；对象104的横向位置在车辆100的宽度之外；以及对象104的预测位置处于左区或右区106c-d。
Figure BDA0003844009770000111
运动标准中一些包括当前位置处于第一区106并且预测位置处于第二区106。当车辆100处于前进挡(例如，在表的第一行)、当前位置处于左后区或右后区106e–f并且预测位置在左区或右区106c-d时；并且在第二行中，当前位置处于左区或前区106c-d并且预测位置处于左前区或右前区106a-b，第二区106可相对于车辆100位于第一区106的前方。当车辆100处于倒车挡(例如，在表的第四行)、当前位置处于左前区106a并且预测位置处于左区106c时；并且在表的第五行，当前位置处于右前区106b并且预测位置处于右区106d，第二区106可位于第一区106的后方。
图7示出了用于选择对象104用于致动车辆部件的示例性数据流700。计算机102的存储器存储用于根据数据流700选择对象104的可执行指令和/或可以诸如上述的结构来实现编程。作为数据流700的总体概述，计算机102接收64个静止对象104和96个移动对象104，从那些对象104中选择16个最近的静止对象和16个最近的移动对象，从那些对象104中选择16个最近的对象以输出到用户界面118。计算机102从16个最近的静止对象104中选择第一地带126和第二地带134内的静止对象104，从那些静止对象104中选择6个最近的静止对象104，并且使用那些静止对象104来评估是否致动车辆部件。计算机102从16个最近的移动对象中选择满足至少一个运动标准的移动对象104，从那些移动对象中选择4个最近的移动对象，并且使用那些移动对象来评估是否致动车辆部件。
外部数据框705包括指示从角度段120内检测到的点取得的第一预设数量的静止对象104(例如，64个静止对象104)的数据，如上所述。
外部数据框710包括指示在车辆100周围被追踪的第二预设数量的移动对象104(例如，96个移动对象104)的数据，如上所述。
在数据框715中，计算机102从外部数据框705中选择当前位置最靠近车辆100的静止对象104的子集(例如，16个)，如上所述。子集中的静止对象104的当前位置比不在子集中的静止对象104更靠近车辆100。
在数据框720中，计算机102从外部数据框710中选择当前位置最靠近车辆100的移动对象104的子集(例如，16个)，如上所述。子集中的移动对象104的当前位置比不在子集中的移动对象104更靠近车辆100。
在数据框725中，计算机102从来自数据框715的最近的静止对象104和来自数据框720的最近的移动对象104中选择子集(例如，16个)。子集中的对象104的当前位置比不在子集中的对象104更靠近车辆100。
在终止框730中，计算机102从数据框725中接收指示对象104的数据，计算机102可使用所述数据来指示用户界面118输出指示来自数据框725的对象104的消息，如上面关于图3以及下面关于过程800的框815所述。
在数据框735中，计算机102从数据框715中选择当前位置处于第一地带126的静止对象104，如上文关于图4所述。
在数据框740中，计算机102从数据框715中选择当前位置处于第二地带134的静止对象104，如上文关于图5A至图5B所述。
在数据框745中，计算机102从数据框735、740中选择静止对象104的子集，所述子集的所述静止对象的当前位置比不在子集中的静止对象104更靠近车辆100。所述子集可以是预设数量的静止对象104，其被选择为最小化所消耗的计算资源，同时包括可能致使车辆部件致动的静止对象104，例如6个对象104。
在数据框750中，计算机102从数据框720中选择满足运动标准中的至少一个的移动对象104，如上所述。
在数据框755中，计算机102从数据框750中选择移动对象104的子集，所述子集的所述移动对象的当前位置比不在所述子集中的移动对象104更靠近车辆100。所述子集可以是预设数量的移动对象104，其被选择为最小化所消耗的计算资源，同时包括可能致使车辆部件致动的移动对象104，例如4个对象104。
在终止框760中，计算机102从数据框745、755中接收指示对象104的数据，计算机102可使用所述数据来确定是否指示车辆部件致动，如下面关于过程800的决策框860所描述。当确定是否指示车辆部件致动时，计算机102忽略从数据框745、755中所接收的对象以外的对象104。
图8是示出用于基于从传感器数据中选择对象104的子集来致动车辆部件的示例性过程800的过程流程图。计算机102的存储器存储用于执行过程800的步骤的可执行指令和/或可以诸如上述的结构来实现编程。作为过程800的总体概述，计算机102接收传感器数据，识别最近的静止对象和移动对象104，将最近的静止对象和移动对象104输出到用户界面118，确定第一地带126，识别第一地带126中的静止对象104，确定第二地带134，识别第二地带134中的静止对象104，识别来自第一地带126和第二地带134的最近的静止对象104，确定移动对象104的预测位置，识别满足运动标准中的至少一个的移动对象104，识别已满足运动标准中的至少一个的移动对象104，以及确定最近的静止对象和移动对象104中的任一个是否满足用于致动车辆部件的标准。如果是，则计算机102致动车辆部件。只要车辆100保持开启，过程800就继续。
过程800在框805中开始，其中计算机102接收传感器数据并对其进行预处理，如上所述。
接下来，在框810中，计算机102选择最近的静止对象和移动对象104，如上文关于数据框715–725所述。
接下来，在框815中，计算机102向用户界面118输出指示来自框810的对象104的消息，如上文关于图3所述。
接下来，在框820中，计算机102确定第一地带126，如上文关于图4所述。
接下来，在框825中，计算机102识别第一地带126中的静止对象104，如上文关于数据框735所述。
接下来，在框830中，计算机102确定第二地带134，如上文关于图5A至图5B所述。
接下来，在框835中，计算机102识别第二地带134中的静止对象104，如上文关于数据框740所述。
接下来，在框840中，计算机102从框825和835中识别预设数量的最近的静止对象104，如上文关于数据框745所述。
接下来，在框845中，计算机102确定在框810中识别的移动对象104的预测位置，如上所述。
接下来，在框850中，计算机102识别满足运动标准中的至少一个的移动对象104，如上所述。
接下来，在框855中，计算机102从框850中识别预设数量的最近的移动对象104，如上文关于数据框755所述。
接下来，在决策框860中，计算机102确定在框840和855中识别的任何对象104是否满足用于致动车辆部件的标准。例如，如果车辆部件是执行ADAS功能的制动系统110，则标准可以是对象104在车辆100前方的预设距离内。对于另一示例，如果车辆部件是作为车辆100的自主操作的一部分的转向系统112，则标准可以是对象104在车辆100的规划路径内。当评估用于致动车辆部件的标准时，计算机102可忽略在框840和855中未识别的对象104。如果满足用于致动车辆部件的标准，则过程800前进到框865。如果不满足用于致动车辆部件的标准，则过程800前进到决策框870。
在框865中，计算机102指示满足标准所针对的车辆部件致动，例如指示制动系统110制动、转向系统112使车辆100转弯等。在框865之后，过程800前进到决策框870。
在决策框870中，计算机102确定车辆100是否仍然开启。如果是，则过程800返回到框805以继续接收传感器数据。如果否，则过程800结束。
一般来讲，所描述的计算系统和/或装置可采用多种计算机操作系统中的任一种，包括但决不限于以下版本和/或种类：Ford
Figure BDA0003844009770000161
应用；AppLink/Smart Device Link中间件；Microsoft/>
Figure BDA0003844009770000162
操作系统；Microsoft/>
Figure BDA0003844009770000163
操作系统；Unix操作系统(例如，由加利福尼亚州红杉海岸的Oracle公司发布的/>
Figure BDA0003844009770000164
操作系统)；由纽约州阿蒙克市的International Business Machines公司发布的AIX UNIX操作系统；Linux操作系统；由加利福尼亚州库比蒂诺市的苹果公司发布的Mac OSX和iOS操作系统；由加拿大滑铁卢的黑莓有限公司发布的黑莓操作系统；以及由谷歌公司和开放手机联盟开发的安卓操作系统；或由QNX软件系统公司提供的/>
Figure BDA0003844009770000165
CAR信息娱乐平台。计算装置的示例包括但不限于车载计算机、计算机工作站、服务器、台式机、笔记本、膝上型计算机或手持计算机、或某一其他计算系统和/或装置。
计算装置通常包括计算机可执行指令，其中所述指令可由诸如以上列出的那些的一个或多个计算装置执行。可从使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解译计算机可执行指令，所述编程语言和/或技术单独地或者组合地包括但不限于JavaTM、C、C++、Matlab、Simulink、Stateflow、Visual Basic、Java Script、Python、Perl、HTML等。这些应用程序中的一些可在诸如Java虚拟机、Dalvik虚拟机等虚拟机上编译和执行。通常，处理器(例如，微处理器)接收例如来自存储器、计算机可读介质等的指令，并执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文所述过程中的一者或多者。此类指令和其他数据可使用各种计算机可读介质来存储和传输。计算装置中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等计算机可读介质上的数据的集合。
计算机可读介质(也称为处理器可读介质)包括参与提供可以由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)的任何非暂时性(例如，有形)介质。此类介质可采用许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。指令可由一种或多种传输介质传输，所述传输介质包括光纤、电线、无线通信，包括内部件，所述内部件包括联接到计算机处理器的系统总线。常见形式的计算机可读介质包括例如RAM、PROM、EPROM、FLASH-EEPROM、任何其他存储器芯片或盒式磁带、或计算机可从中读取的任何其他介质。
本文所述的数据库、数据存储库或其他数据存储可包括用于存储、存取/访问和检索各种数据的各种机制，包括分层数据库、文件系统中的文件集、专用格式的应用程序数据库、关系型数据库管理系统(RDBMS)、非关系数据库(NoSQL)、图形数据库(GDB)等。每个这样的数据存储通常被包括在采用诸如以上提及中的一种的计算机操作系统的计算装置内，并且以各种方式中的任何一种或多种来经由网络进行访问。文件系统可从计算机操作系统访问，并且可包括以各种格式存储的文件。除了用于创建、存储、编辑和执行已存储的程序的语言(例如上述PL/SQL语言)之外，RDBMS还通常采用结构化查询语言(SQL)。
在一些示例中，系统元件可被实施为一个或多个计算装置(例如，服务器、个人计算机等)上、存储在与其相关联的计算机可读介质(例如，磁盘、存储器等)上的计算机可读指令(例如，软件)。计算机程序产品可包括存储在计算机可读介质上的用于实施本文描述的功能的此类指令。
在附图中，相同的附图标记指示相同的要素。另外，可改变这些要素中的一些或全部。关于本文描述的介质、过程、系统、方法、启发等，应当理解，虽然此类过程等的步骤已被描述为按照某一有序的顺序发生，但是可通过以与本文所述顺序不同的顺序执行所述步骤来实践此类过程。还应理解，可同时执行某些步骤，可添加其他步骤，或者可省略本文所述的某些步骤。
除非本文作出相反的明确指示，否则权利要求中使用的所有术语意图给出如本领域技术人员所理解的普通和通常的含义。特别地，除非权利要求相反地叙述明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的元件中的一个或多个。形容词“第一”、“第二”和“第三”贯穿本文档用作标识符，并且不意图表示重要性、次序或量。“响应于”和“在确定……时”的使用指示因果关系，而不仅是时间关系。
已经以说明性方式描述了本公开，并且应理解，已经使用的术语意图是描述性的词语的性质，而不是限制性的。鉴于以上教导，本公开的许多修改和变化是可能的，并且本公开可以不同于具体描述的其他方式来实践。
根据本发明，提供了一种计算机，所述计算机具有处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以进行以下操作：接收指示对象的当前位置的传感器数据；确定所述对象在未来时间的预测位置；以及基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示车辆的部件致动；其中所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。
根据实施例，当所述车辆的挡位为前进挡时，所述第二区相对于所述车辆位于所述第一区的前方，并且当所述挡位为倒车挡时，所述第二区位于所述第一区的后方。
根据实施例，所述区与所述车辆接界。
根据实施例，所述部件为制动系统。
根据实施例，指示所述部件致动进一步基于所述对象相对于所述车辆的速度的速度。
根据实施例，所述对象为第一对象，并且所述指令还包括用于进行以下操作的指令：在确定所述对象的所述预测位置之前，接收指示包括所述第一对象的多个对象的当前位置的传感器数据；以及选择包括所述第一对象的所述对象的子集，所述子集中的所述对象的当前位置比不在所述子集中的所述对象更靠近所述车辆。
根据实施例，所述多个对象为移动对象。
根据实施例，所述当前位置处于所述第一区并且所述预测位置处于所述第二区是多个运动标准中的一个；所述指令还包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述对象的多个对象的当前位置的传感器数据、确定满足所述运动标准中的至少一个的所述对象的第一子集以及确定来自所述第一子集的所述对象的第二子集，所述第二子集的所述对象的当前位置比来自所述第一子集的不在所述第二子集中的所述对象更靠近所述车辆；以及指示所述部件致动基于所述第二子集中的所述对象。
根据实施例，所述对象为第一对象，所述当前位置为第一当前位置，并且所述指令还包括用于进行以下操作的指令：接收指示第二对象的第二当前位置的传感器数据，所述第二对象为静止的；以及基于所述第二当前位置处于相对于所述车辆限定的地带中来指示所述部件致动。
根据实施例，所述地带不同于所述区。
根据实施例，所述地带围绕所述车辆。
根据实施例，所述指令还包括用于基于所述车辆的方向盘角度来确定所述地带的指令。
根据实施例，所述地带包括将由所述车辆的车身在所述方向盘角度下的行驶方向上扫过的区域。
根据实施例，所述地带为第一地带，并且所述指令还包括用于进行以下操作的指令：接收指示第三对象的第三当前位置的传感器数据，所述第三对象为静止的；以及基于所述第三位置处于相对于所述车辆限定的第二地带来指示所述部件致动，所述第二地带围绕所述车辆。
根据实施例，所述地带相对于所述车辆的横向宽度随着方向盘角度的增加而增加。
根据实施例，所述指令还包括用于基于所述车辆的速度来确定所述地带的指令。
根据实施例，所述地带的纵向长度随着所述车辆的速度的增加而增加。
根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述第二对象的多个静止对象的当前位置的传感器数据；以及选择包括所述第二对象的所述静止对象的子集，所述子集中的所述静止对象的当前位置比不在所述子集中的所述静止对象更靠近所述车辆。
根据实施例，所述指令还包括用于进行以下操作的指令：接收指示包括所述对象的多个对象的当前位置的传感器数据；以及选择所述对象的子集，所述子集的所述对象的当前位置比不在所述子集中的所述对象更靠近所述车辆；以及向用户界面输出指示所述子集中的所述对象的消息。
根据本发明，一种方法包括：接收指示对象的当前位置的传感器数据；确定所述对象在未来时间的预测位置；以及基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示所述车辆的部件致动；其中所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。

Claims (15)

1.一种方法，其包括：
接收指示对象的当前位置的传感器数据；
确定所述对象在未来时间的预测位置；以及
基于所述当前位置处于围绕车辆的多个区中的第一区并且所述预测位置处于所述多个区中不同于所述第一区的第二区来指示所述车辆的部件致动；
其中所述区不重叠并且具有相对于所述车辆的预设边界。
2.如权利要求1所述的方法，其中当所述车辆的挡位为前进挡时，所述第二区相对于所述车辆位于所述第一区的前方，并且当所述挡位为倒车挡时，所述第二区位于所述第一区的后方。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述区与所述车辆接界。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述部件为制动系统。
5.如权利要求1所述的方法，其中指示所述部件致动进一步基于所述对象相对于所述车辆的速度的速度。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述对象为第一对象，所述方法还包括：
在确定所述对象的所述预测位置之前，接收指示包括所述第一对象的多个对象的当前位置的传感器数据；以及
选择包括所述第一对象的所述对象的子集，所述子集中的所述对象的当前位置比不在所述子集中的所述对象更靠近所述车辆。
7.如权利要求1所述的方法，其中
所述当前位置处于所述第一区并且所述预测位置处于所述第二区是多个运动标准中的一个；
所述方法还包括接收指示包括所述对象的多个对象的当前位置的传感器数据、确定满足所述运动标准中的至少一个的所述对象的第一子集以及确定来自所述第一子集的所述对象的第二子集，所述第二子集的所述对象的当前位置比来自所述第一子集的不在所述第二子集中的所述对象更靠近所述车辆；
其中指示所述部件致动基于所述第二子集中的所述对象。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述对象为第一对象，所述当前位置为第一当前位置，所述方法还包括：
接收指示第二对象的第二当前位置的传感器数据，所述第二对象为静止的；以及
基于所述第二当前位置处于相对于所述车辆限定的地带来指示所述部件致动。
9.如权利要求8所述的方法，其还包括基于所述车辆的方向盘角度来确定所述地带。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述地带包括将由所述车辆的车身在所述方向盘角度下的行驶方向上扫过的区域。
11.如权利要求9所述的方法，其中所述地带相对于所述车辆的横向宽度随着方向盘角度的增加而增加。
12.如权利要求8所述的方法，其还包括基于所述车辆的速度来确定所述地带，其中所述地带的纵向长度随着所述车辆的速度的增加而增加。
13.如权利要求8所述的方法，其还包括：
接收指示包括所述第二对象的多个静止对象的当前位置的传感器数据；以及
选择包括所述第二对象的所述静止对象的子集，所述子集中的所述静止对象的当前位置比不在所述子集中的所述静止对象更靠近所述车辆。
14.一种计算机，其包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令能够由所述处理器执行以执行如权利要求1-13中的一项所述的方法。
15.一种车辆，其包括如权利要求14所述的计算机。
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