CN115963521A - 用于确定载具的位置和加速度的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供用于确定载具的位置和加速度的方法和系统。一种用于确定载具的位置和/或加速度和/或角速率和/或定向的由计算机实现的方法，包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：使用第一传感器确定第一测量数据；基于所述第一测量数据确定初步位置和/或初步定向；使用第二传感器确定第二测量数据，其中所述第二传感器包括雷达传感器和/或LiDAR传感器和/或摄像头；基于所述第二测量数据确定初步加速度和/或初步角速率；以及基于所述初步加速度和/或所述初步角速率以及所述初步位置和/或所述初步定向来确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向。

Description

用于确定载具的位置和加速度的方法和系统
技术领域
本公开涉及用于确定载具的位置和加速度的方法和系统。
背景技术
自定位是许多自主驾驶应用的重要部分。存在多种方法来解决自我定位问题，例如全球导航卫星系统(GNSS)、航位推算或匹配算法，例如使用激光雷达(LiDAR)系统。目前在许多载具中，用于GNSS信号的接收器可用。看起来，未来的载具也将能够经由移动电话网络访问因特网。而且，雷达传感器在载具工业中的使用越来越多。基于GNSS信号和传感器，可以估计例如载具的绝对位置、加速度和/或绝对定向。然而，为了达到自主驾驶应用所需的精度，工作量和成本通常非常高。
因此，需要提供用于高效的确定位置、加速度和/或定向的方法和系统。
发明内容
本公开提供了由计算机实现的方法、计算机系统、载具和非暂时性计算机可读介质。在从属权利要求，说明书和附图中给出了实施方式。
在一个方面，本公开可以涉及一种用于确定载具的位置和/或加速度和/或角速率和/或定向的由计算机实现的方法，所述方法包括由计算机硬件组件执行(换言之：进行)的以下步骤：使用第一传感器确定第一测量数据；基于所述第一测量数据确定初步位置和/或初步定向；使用第二传感器确定第二测量数据，其中，所述第二传感器是雷达传感器和/或LiDAR传感器和/或摄像头；基于所述第二测量数据确定初步加速度和/或初步角速率；以及基于所述初步加速度和/或所述初步角速率、以及所述初步位置和/或所述初步定向确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向。
换言之，可以基于使用两个不同传感器的两个测量数据来确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向，其中，第二传感器是雷达传感器和/或LiDAR传感器和/或摄像头。第一传感器的输出可以是初步位置和/或初步定向，第二传感器的输出可以是初步加速度和/或初步角速率。基于第一传感器的测量数据和第二传感器的测量数据的初步位置和/或初步定向以及初步加速度和/或初步角速率可以确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向。
该位置可以限定载具的地点。该位置可以通过坐标系统中的坐标来描述，以定义载具在地球上的地点，例如作为球坐标、以地球为中心或以地球为固定(Earth-Centeredor Earth-Fixed，ECEF)的三维笛卡尔坐标、形成地理编码的一组数字、字母或符号。
载具的加速度可以通过得出载具的速度来确定，其中载具的速度可以是一段时间内的位置变化。
角速率可以描述角位移速率(换言之：旋转速率)，其可以是在载具坐标系中围绕载具的轴线(例如俯仰轴线、滚转轴线或偏航轴线)的运动。载具坐标系可以描述一种坐标系，其中载具的正俯仰轴线(换言之：Y轴或横向轴可能总是指向其左侧，而正偏航轴线(换言之：Z轴或垂直轴可以总是从地面指向空中。正滚转轴线(换言之：X轴或纵向轴可以垂直于y/z平面并指向载具的行驶方向。
载具的偏航轴线可以描述垂直于载具运动方向的方向，向上垂直于街道指向。角速率可以是汽车、飞机、弹丸或其它刚体的偏航速率或偏航速度，为绕着偏航轴线的旋转的角速度，或者当飞机水平时航向角的变化率。其通常以度/秒或弧度/秒来度量。
载具的定向可以由相对于固定坐标系(例如世界坐标系)的三个欧拉角(偏航角、俯仰角和滚转角)来确定。
雷达传感器不受不利或恶劣天气条件的影响，在黑暗、潮湿或甚至雾天可靠地工作。其能够识别载具或其它对象的距离、方向和相对速度。来自LiDAR传感器的测量数据可以是非常详细的，并且可以包括关于远距离处的对象的精细和准确的信息。环境照明不会影响LiDAR传感器捕捉的信息的质量，因此白天和夜晚的结果可能不会由于诸如阴影或阳光的干扰而造成任何性能损失。来自摄像头的测量数据可以用于以极高的分辨率检测RGB(红-绿-蓝)信息。
根据实施方式，最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向可以由卡尔曼滤波器确定。
卡尔曼滤波器可以是这样一种方法，该方法可以使用随时间或由多个系统观察到的一系列测量结果，这些测量结果包含统计噪声和其它不精确性，并产生未知变量的估计，这些估计往往比单独基于单个测量结果的估计精确。卡尔曼滤波器可用于评估雷达信号或融合不同的定位系统，例如GNSS数据或基于配准的自定位方法，以确定移动物体的位置。
根据实施方式，所述方法还包括由所述计算机硬件组件执行的下列步骤：经由移动网络接收差分校正信号。
差分校正信号可以由固定在地球上的精确已知点处的基站提供，并且允许在地球上的任何点处以高精度(例如10cm至20cm)实时确定载具的位置。由于基站的坐标是已知且固定的，因此与例如从卫星导航系统(例如GPS、GLONASS、GALILEO或BEIDOU)接收到的位置相比，从基站的点的任何测量偏差可被识别为测量误差。以这种方式确定的误差可以应用于在基站的这个已知点周围的某个半径内的所有接收方。移动网络或蜂窝网络可以是可无线传输数据的通信网络。
根据实施方式，差分校正信号可以被载具的通信接口或被移动装置接收。
载具的通信接口可以是能够接收和处理差分校正信号的接收器。通信接口可以安装在载具中，但也可以是位置不固定的移动装置(例如移动电话、平板电脑等)。
根据实施方式，可以使用载具的导航接口来确定初步位置和/或初步定向。
导航接口可以从卫星导航系统接收信号，并且可以基于从卫星导航系统接收的信号确定载具的位置和定向。
根据另一实施方式，可以使用移动装置来确定初步位置和/或初步定向。
移动装置可以是便携式装置，例如移动电话、蜂窝电话或平板电脑。
根据实施方式，第一传感器可以包括GNSS传感器。
GNSS传感器可以是检测来自全球导航卫星系统(如GPS、GLONASS、GALILEO或BEIDOU)的信号的传感器。GNSS传感器可以仅能够检测一种GNSS信号或不同GNSS信号的组合。
根据实施方式，所述初步角速率包括偏航速率和/或俯仰速率和/或滚转速率，并且/或者所述最终角速率包括偏航速率和/或俯仰速率和/或滚转速率。
根据实施方式，雷达传感器和/或LiDAR传感器可以基于静止目标探测来估计载具的角速率和速度，并且初步加速度可以通过得出载具的速度来确定(换言之：初步加速度可以是速度的(数学)导数)。
根据另一实施方式，雷达传感器和/或LiDAR传感器捕捉至少两个连续帧，其中基于所述至少两个连续帧来估计初步角速率和/或初步加速度。
根据实施方式，摄像头可以捕捉至少两个连续帧，其中可以基于所述至少两个连续帧来估计初步角速率和/或初步加速度。
帧可以描述由雷达传感器和/或LiDAR传感器和/或摄像头捕捉的环境的一部分。连续的帧可以描述至少两个不同的帧，其中一个帧直接跟在另一个帧之后，换句话说，一个帧直接在另一个帧被摄像头捕捉之后被摄像头捕捉。在一个帧和另一个帧之间没有提供另外的帧。
根据实施方式，第二传感器可以包括超声传感器。
超声传感器可以是产生或感测超声能量的装置。超声传感器可以包括以下三个部件中的一个或更多个：发送器、接收器和收发器。发送器可以将电信号转换为超声信号，接收器可以将超声信号转换为电信号，并且收发器可以发送和接收超声信号。
在另一方面，本公开涉及一种计算机系统，所述计算机系统被配置为执行本文所述的由计算机实现的方法的几个或所有步骤。
计算机系统可以包括多个计算机硬件组件(例如处理器，例如处理单元或处理网络，至少一个存储器，例如存储器单元或存储器网络，以及至少一个非暂时性数据存储部)。应当理解，可以提供另外的计算机硬件组件并用于在计算机系统中执行由计算机实现的方法的步骤。非暂时性数据存储部和/或存储器单元可以包括计算机程序，用于指示计算机例如使用处理单元和至少一个存储器单元来执行在此描述的由计算机实现的方法的若干或所有步骤或方面。
在另一方面，本公开可以涉及一种载具，其包括第一传感器和第二传感器、本文所述的计算机系统。
在另一方面，本公开针对一种非暂时性计算机可读介质，其包括用于执行本文所述的由计算机实现的方法的若干或所有步骤或方面的指令。所述计算机可读媒介可以被配置为：光学介质，例如光盘(CD)或数字多功能盘(DVD)；磁介质，例如硬盘驱动器(HDD)；固态驱动器(SSD)；只读存储器(ROM)，例如闪存；等等。此外，计算机可读介质可以被配置为可经由诸如因特网连接的数据连接来访问的数据存储。计算机可读介质例如可以是在线数据储存库或云存储。
在另一方面，本公开涉及一种计算机系统，所述计算机系统被配置为执行本文所述的由计算机实现的方法的几个或所有步骤。
附图说明
本文结合以下示意性示出的附图描述了本公开的示例性实施方式和功能：
图1是卫星信号的时间延迟的影响；
图2是具有基站的差分全球定位系统(dGPS)的配置；
图3是dGPS的框图；
图4是例示dGPS的流程图；
图5是基于多普勒雷达的自我运动估计的流程图；
图6是例示没有IMU的dGPS的流程图；
图7是基于雷达的dGPS的框图；
图8是使用移动电话的基于雷达的dGPS的框图；
图9是例示根据各种实施方式的用于确定载具的位置和加速度的方法的流程图；
图10是具有多个计算机硬件组件的计算机系统，其被配置为执行根据各种实施方式的用于确定载具的位置和加速度的由计算机实现的方法的步骤；
图11A是使用静止目标的多普勒分量的速度曲线图；以及
图11B是传感器速度及其方向到载具的偏航速率和速度的变换。
具体实施方式
用于室外自定位的最常用的方法之一可以是使用全球导航卫星系统(GNSS)。然而，GNSS系统的准确性可能不足以用于自主驾驶应用，因为准确性可能在数米的范围内，例如15m。这可能来自于一些误差源，例如卫星和接收器之间的视线干扰、由高楼引起的卫星信号的阻挡、由大气干扰引起的接收一个(或更多个)信号时的延迟，其可能使位置急剧偏移(例如在数米范围内)，或者卫星时钟的小的时移，其可能引起位置估计的漂移。
如果卫星信号被阻挡，则可以应用另一方案(例如航位推算)作为备份策略以防止姿态(位置和定向)漂移。然而，在大多数情况下，卫星信号的时间延迟或扰动可能是不准确姿态估计的原因，因为可能没有用于所有卫星的中央控制单元。时钟精度的重要性可能是由于基于不同卫星响应的三角测量进行的位置估计。各个卫星可以向接收器发送无线电波以估计接收器与卫星之间的精确距离。接收器的全局位置的最终估计可以通过如图1所示的所有距离的三角测量来完成。
图1示出了三个卫星的信号(来自第一卫星的信号102、来自第二卫星的信号104和来自第三卫星的信号106的时间延迟对位置估计的影响的图示100，所述时间延迟由卫星的时钟或大气干扰引起。可以基于来自三个卫星的信号的交点来确定正确的位置估计。针对第三卫星的正确距离可能不同于针对第三卫星的估计距离108(虚线)，并且结果可能是错误的位置估计。
为了解决该问题，可以应用差分全球定位系统(dGPS)。图2示出了具有基站202的dGPS的配置的图示200。这种系统可以是对全球定位系统(GPS)的增强。其可以为正常GNSS提供校正信号210以校正由时间偏移引起的误差。为了生成这些校正信号210，dGPS可以使用地面上具有精确已知位置的固定站。这些站可以称为基站202。基站202可以安装在地面上，并且可以在长时间段(例如一天)上平均自己的位置。然后可以将校正信号210发送到接收器204(例如安装在载具上)，接收器204可以在距基站202一定范围内。利用可以是移动电话网络的一部分的基站202，可以测量卫星206、208的信号的时间误差和距离误差以用于定位校正。
图3示出了dGPS的框架300。dGPS可以包括惯性测量单元(IMU)302、GNSS卡304、具有中间电子器件的CPU板306和输出接口308。IMU 302可以包括非常精确的度计和陀螺仪，以在三维中估计加速度和偏航速率。由于由GNSS卡304接收的GNSS信号可能仅以例如2Hz的低频可用，所以即使GNSS信号可能不可用，IMU 302仍可能在两个采样时间之间进行位置估计。因为整个系统的采样时间可以具有比GNSS信号高的速率，所以dGPS仍然能够估计载具的位置。此外，如果载具可能进入GNSS拒绝区域，例如隧道，则可以是IMU 302可以传递数据以跟踪载具的运动。对于可以用于自主驾驶系统的位置估计，使用校正信号可以允许实现例如10cm的高准确性。
在存在弱GNSS信号或根本没有GNSS信号的情况下使用IMU 302来估计载具位置的缺点可能是例如传感器(例如精确的加速度计和陀螺仪)的高成本(这可能导致IMU 302的总成本的50％以上)。将来将这种系统用于无人驾驶汽车的自主系统在经济上是不合理的。高支出的主要原因可能是用于IMU 302的测量技术。另一方面，现有技术的dGPS硬件(例如接收器、天线和调制解调器)的成本可能仅是IMU 302的总成本的大约2％。
如果可以由另一成本优化的解决方案代替IMU 302，则dGPS可以用作装备有自主驾驶功能的未来载具中的标准特征。自我运动可以例如基于诸如LiDAR传感器、摄像头系统、雷达传感器或超声传感器的许多传感器来估计。使用摄像头系统和/或LiDAR传感器和/或雷达传感器用于自我运动估计的原理可以是使用两个连续的传感器观测结果来发现观测结果之间的载具运动。在使用LiDAR传感器的情况下，该方法可以称为扫描匹配。扫描匹配可以找到两个连续LiDAR传感器观测结果之间的最佳交叠，并且可以使用不同的参数(旋转和平移)来在这些扫描之间移动主机。为了执行该任务，可以应用不同的算法，例如基于所谓迭代最近点(ICP)方法的方法。
使用摄像头系统在黑暗、直射光等情况下可能具有其限制。为了用摄像头系统替换IMU 302，可能期望独立于天气和光条件的系统。然而，通常，摄像头系统可以是良好的附加物，因为对于立体摄像头可以在6个自由度(DOF)上估计3D运动，而对于单摄像头可以在5个DOF上估计3D运动(平移只能按比例)。这样的系统可以附加第估计相对于前方路面的绝对角度(倾斜、滚转)。置信度信号可以帮助识别系统的可能故障情况，以允许回退策略。对于特定的环境，视觉系统的缺点可以通过例如雷达传感器或超声传感器所掩盖。
用基于雷达的系统替换IMU 302可以满足成本效率以及天气和照明依赖性的先决条件。雷达测量距离变化率的能力可以应用于运动估计，即偏航速率估计和/或俯仰速率估计和速度估计。大多数自主驾驶应用可能仅需要2D运动信息，并且使用多普勒雷达的运动估计方法足以估计2D中的载具运动。然而，第三(垂直)维度也可由卫星以例如2Hz的低频获得，并且即使在高速情况下，垂直维度也不会在例如0.5秒的短时间内急剧改变。还可以将本文描述的根据雷达进行平面2D主机运动估计的方案(速度和偏航速率)应用到3个维度(竖直轴线：俯仰速率、竖直速度)，因为方程可以不是特定于水平面的而是也可以用于竖直面。这可以通过使用测量高度的雷达传感器或通过竖直安装雷达传感器来实现。如果包括高度测量，则运动估计可以较精确。可以有多种仅使用雷达的运动估计方案，例如使用多普勒雷达的瞬时自我运动估计、雷达扫描到地图匹配算法等。成本有效的解决方案可以是在没有先验地图的情况下对自我运动问题求解。本文描述的方法可以也可应用于基于云的地图。
图4示出了例示dGPS的流程400，其使用卡尔曼滤波器410来合并GNSS 404的结果和IMU 402的结果，GNSS 404的结果例如位置(步骤408)，IMU 402的结果例如角速率和/或加速度(步骤406)。为了开发如本文所描述的无IMU的dGPS，可以由能够估计载具自我运动(例如，使用多普勒雷达的瞬时自我运动估计)的一个或更多个感知传感器来代替IMU 402。传感器可以是雷达传感器。雷达传感器可以是成本有效和鲁棒的。然而，不是(或除了)用雷达传感器代替IMU 402，可以使用能够估计自我运动的其他传感器，诸如超声传感器、LiDAR传感器或基于摄像头的系统。也可以使用不同传感器类型的任意组合。传感器的输出可以用卡尔曼滤波器410融合。
根据基于雷达的自我运动估计的一个实施方式，将解释本文描述的方法的原理，但是该方法可以不限于该实施方式。
雷达传感器，例如具有多普勒能力的雷达，可以用于在不使用IMU的情况下捕捉主机运动的偏航速率和加速度(2D/3D)。图5示出了基于多普勒雷达的自我运动估计的流程500，并且可以用于解释基于静止目标探测的自我运动估计的原理。
可以获取雷达探测结果502，例如包括多普勒数据、角度数据或距离数据。
可以使用诸如随机样本一致性(RANSAC)的不同算法来执行静止检测滤波504。RANSAC是从包含异常值(outliers)的一组观测数据估计数学模型参数的迭代方法。在例如利用RANSAC方法估计自我运动506之后，可以使用之前估计的所有正常(inliers)/静止探测结果(LO-RANSAC)通过最小二乘法再次对模型508进行估计(换言之：细化)。
图11A示出了使用静止目标1102的多普勒分量的速度曲线1100，图11B示出了传感器速度1104及其的方向到载具1110的偏航速率1106和载具1110的载具速度1108的变换1101。
已经发现，根据静止目标1102的速度，通过使用具有多普勒能力的雷达可以估计传感器速度1104及其方向。例如在以下文献中描述的，基于传感器速度1104及其在载具坐标中的安装位置和定向(原点在后轴中间)，可以估计载具1110的载具速度1108和载具1110的偏航速率1106：Kellner,Dominik et al.,2013,Instantaneous ego-motionestimation using Doppler radar,Proceedings-IEEE International Conference onRobotics and Automation,p.869-874。
应当理解，所描述的基于雷达的自我运动估计的原理仅是为了说明目的而描述的示例性方案，可以使用或应用任何其他基于雷达的自我运动估计方案。
图6示出了例示在没有IMU的情况下使用卡尔曼滤波器410的dGPS的流程600。图4中的IMU 402已经由例如包括多普勒雷达的基于雷达的单元602代替。卡尔曼滤波器410合并GNSS 404的结果和基于雷达的单元602的结果，GNSS 404的结果例如初步位置和/或初步定向(步骤408)，基于雷达的单元602的结果例如角速率(例如偏航速率和/或俯仰速率和/或滚转速率)和/或加速度(步骤406)。可以通过得出速度来从自我运动估计获得初步加速度。如本文所描述的，由于假设载具的高度可能不会改变太多，因此无需确定俯仰速率。因此，确定偏航速率就足够了。然而，已经发现，为了获得较高的准确性，也可以考虑俯仰速率。在该系统中使用的雷达传感器的数量可以是灵活的，并且基于雷达的单元602可以是单雷达系统或多雷达系统(例如使用至少两个多普勒雷达)。卡尔曼滤波器410的输出可以是改进的角速率(可以称为最终角速率)，和/或改进的加速度(可以称为最终加速度)，和/或改进的位置(可以称为最终位置)和/或改进的定向(可以称为最终定向)。
与如本文所描述的可以使用多普勒测量结果来瞬时估计自我运动的基于雷达的自我运动估计相比，基于摄像头的自我运动估计可以需要至少两个连续帧来估计载具的自我运动。其一般基础可以是所谓的对极几何，如果光流是已知的，则对极几何可以描述摄像头图像之间的几何关系。与本文描述的RANSAC方法同样鲁棒的估计可以允许估计运动参数并且可以将数据点(换言之：流矢量)划分成静态环境和运动对象或噪声。为了估计光流，已知不同的方法，其总体上可以分为稀疏方法(例如卢卡斯-方法)和密集方法(例如霍恩-山克方法)，其在计算量上也不同。
根据各种实施方式的方法可以是可缩放的和灵活的。例如，可以使用可以估计自我运动的相同类型的一个或多个感知传感器(例如雷达传感器、LiDAR传感器、摄像头系统或超声传感器)来估计自我运动。此外，通过融合各个自我运动结果，可以同时使用不同类型的传感器，并且所估计的轴线的数量可以是可变的。基本集可以是速度和偏航速率(2D)，但是如果可用的传感器配置可以允许估计较多的轴线/尺寸，则该信息可以完全由本文描述的方法利用。
可以采用根据各种实施方式的方法并将其连接到载具中的可用部件以实现成本有效且准确的dGPS。根据各种实施方式，本文描述的方法可以使用可用导航接口、通信接口和感知接口的输出来生成dGPS解，而不需要任何附加硬件和成本，因为自主载具可能已经配备有感知系统。
图7示出了基于雷达的dGPS的框架700，该dGPS可以使用载具的已经可用的传感器系统702来生成dGPS解。可用导航接口704可以输出包含位置和定向的GPS解。GPS解的位置估计准确性可以在米的范围内。通信接口706可以经由移动网络接收差分校正信号。感知接口708可以包括雷达传感器系统，其包含一个或更多个雷达传感器。雷达传感器可以在没有GPS信号的情况下保持自我运动估计在线，如在隧道中、在桥梁下、在具有高建筑物的城市环境中等。此外，如果GPS信号可用，则由雷达传感器确定的自我运动可用于通过滤波器710(例如卡尔曼滤波器)与来自导航接口704的GPS解融合。
根据另一实施方式，图8示出了使用移动电话806的基于雷达的dGPS的框架800。与图7相比，导航接口704和通信接口706可由移动电话806代替。图7所示的其它组件或数据可与图8所示的组件相同或类似，因此可使用相同的附图标记且可省略重复的描述。移动电话806可以输出包含位置和定向的GPS解。移动电话806也可以直接连接到移动电话网络，并且用于差分校正的服务可以用于生成dGPS解。感知接口808可以包括由一个或多个雷达传感器组成的雷达传感器系统。雷达传感器可以在没有GPS信号的情况下保持自我运动估计在线，如在隧道中、在桥梁下、在具有高建筑物的城市环境中等。此外，如果GPS信号可用，则由雷达传感器确定的自我运动可用于通过滤波器810(例如卡尔曼滤波器)与来自移动电话806的GPS解融合。
图9示出了根据各种实施方式的用于确定载具1110的最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向的方法的流程900。在步骤902，可以使用第一传感器确定第一测量数据。在步骤904，可以基于第一测量数据确定初步位置和/或初步定向。在步骤906，可以使用第二传感器来确定第二测量数据，其中该第二传感器可以是雷达传感器1010和/或LiDAR传感器1010和/或摄像头1008。在步骤908，可以基于第二测量数据确定初步加速度和/或初步角速率。在910，可以基于初步加速度和/或初步角速率以及初步位置和/或初步定向来确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向。
根据实施方式，最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向可以由卡尔曼滤波器确定。
根据实施方式，该方法可以还包括：经由移动网络接收差分校正信号。
根据实施方式，差分校正信号可以被载具1110的通信接口706或被移动装置806接收。
根据实施方式，可以使用载具的导航接口来确定初步位置和/或初步定向1110。
根据另一实施方式，可以使用移动装置来确定初步位置和/或初步定向806。
根据实施方式，第一传感器可以包括GNSS传感器404。
根据实施方式，初步角速率可以是偏航角速率1106和/或俯仰角速率和/或滚转角速率，并且/或者最终角速率可以是偏航角速率1106和/或俯仰角速率和/或滚转角速率。
根据实施方式，雷达传感器1010和/或LiDAR传感器1010可以基于静止目标探测来估计载具1110的角速率和速度1108，并且可以通过得出载具1110的速1108来确定初步加速度。
根据另一实施方式，雷达传感器1010和/或LiDAR传感器1010捕捉至少两个连续帧，其中，基于所述至少两个连续帧来估计初步角速率和/或初步加速度。
根据实施方式，摄像头1008可以捕捉至少两个连续帧，其中，可以基于该至少两个连续帧来估计初步角速率和/或初步加速度。
根据实施方式，第二传感器可以包括超声传感器。
步骤902、904、906、908、910中的各个步骤以及上述进一步的步骤可以由例如参照图10所描述的计算机硬件组件来执行。
图10示出了具有多个计算机硬件组件的计算机系统1000，所述多个计算机硬件组件被配置为执行根据各种实施方式的用于确定载具的位置和加速度的由计算机实现的方法的步骤。计算机系统1000可以包括处理器1002、存储器1004和非暂时性数据存储部1006。摄像头1008和/或距离传感器1010(例如雷达传感器和/或LiDAR传感器)可以被提供为计算机系统1000的一部分(如图10所示)，或者可以被提供在计算机系统1000的外部。
处理器1002可以执行存储器1004中提供的指令。非暂时性数据存储部1006可以存储计算机程序，包括可以被传送到存储器1004然后由处理器1002执行的指令。摄像头1008和/或距离传感器1010可用于确定测量数据，例如提供给本文所述方法的测量数据。
处理器1002、存储器1004和非暂时性数据存储部1006可例如经由电连接1012(例如电缆或计算机总线)或经由任何其它合适的电连接彼此联接以交换电信号。摄像头1008和/或距离传感器1010可以例如经由外部接口联接到计算机系统1000，或者可以作为计算机系统的一部分来提供(换言之：计算机系统内部，例如经由电连接1012联接)。
术语“联接”或“连接”旨在分别包括直接“联接”(例如经由物理链路)或直接“连接”以及间接“联接”或间接“连接”(例如经由逻辑链路)。
应当理解，以上针对多个方法中任一方法所描述的内容对于计算机系统1000可以类似成立。
附图标记列表
100     卫星信号的延迟时间的效应
102     第一卫星的信号
104     第二卫星的信号
106     第三卫星的信号
108     第三卫星的估计距离
200     具有基站的dGPS的配置的图示
202     基站
204     接收器
206     卫星
208     卫星
210     校正信号
300     dGPS的框架
302     IMU
304     GNSS卡
306     具有中间电子器件的CPU板
308     输出接口
400     例示dGPS的流程
402     IMU
404     GNSS天线
406     确定初步角速率和/或初步加速度的步骤
408     确定初步位置和/或初步定向的步骤
410     使用卡尔曼滤波器进行滤波的步骤
500     基于多普勒雷达进行自我运动估计的流程
502     确定雷达探测结果的步骤
504     对静止探测结果进行滤波的步骤
506     估计自我运动的步骤
508     利用全部群内数据细化自我运动的步骤
600     例示不具有IMU的dGPS的流程
602     基于雷达的单元
700     基于雷达的dGPS的框架
702     传感器系统
704     导航接口
706     通信接口
708     感知接口
710     滤波器
800     使用移动电话的基于雷达的dGPS的框架
806     移动电话
900     例示根据各种实施方式的用于确定载具的位置和加速度的方法的流程
902     使用第一传感器确定第一测量数据的步骤
904     基于第一测量数据确定初步位置和/或初步定向的步骤
906     使用第二传感器确定第二测量数据的步骤
908     基于第二测量数据确定初步加速度和/或角速率的步骤
910     基于偏航角、第一测量数据和初步位置来确定最终位置和最终加速度的步骤
1000    根据各种实施方式的计算机系统
1002    处理器
1004    存储器
1006    非暂时性数据存储部
1008    摄像头
1010    距离传感器
1012    连接
1100    使用静止目标的多普勒分量的速度曲线
1101    传感器速度及其方向到偏航速率和载具速度的变换
1102    静止目标
1104    传感器速度
1106    载具偏航速率
1108    载具速度
1110    载具。

Claims (15)

1.一种用于确定载具(1110)的位置和/或加速度和/或角速率和/或定向的由计算机实现的方法，所述方法包括由计算机硬件组件执行的以下步骤：
使用第一传感器确定第一测量数据(902)；
基于所述第一测量数据确定初步位置和/或初步定向(904)；
使用第二传感器确定第二测量数据(906)，其中，所述第二传感器包括雷达传感器(1010)和/或LiDAR传感器(1010)和/或摄像头(1008)；
基于所述第二测量数据确定初步加速度和/或初步角速率(908)；以及
基于以下内容确定最终位置和/或最终加速度和/或最终角速率和/或最终定向(910)：
所述初步加速度和/或所述初步角速率，以及
所述初步位置和/或所述初步定向。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最终位置和/或所述最终加速度和/或所述最终角速率和/或所述最终定向是由卡尔曼滤波器确定的。
3.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括由所述计算机硬件组件执行的以下步骤：
经由移动网络接收差分校正信号。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述差分校正信号被所述载具(1110)的通信接口(706)或被移动装置(806)接收。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述初步位置和/或所述初步定向是使用所述载具(1110)的导航接口来确定的。
6.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法，其中，所述初步位置和/或所述初步定向是使用移动装置(806)来确定的。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，其中，所述第一传感器包括GNSS传感器(404)。
8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中，所述初步角速率包括偏航速率(1106)和/或俯仰速率和/或滚转速率，并且/或者所述最终角速率包括偏航速率(1106)和/或俯仰速率和/或滚转速率。
9.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，其中，所述雷达传感器(1010)和/或所述LiDAR传感器(1010)基于静止目标探测来估计所述载具(1110)的角速率和速度(1108)，并且所述初步加速度通过得出所述载具(1110)的速度(1108)来确定。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，其中，所述雷达传感器(1010)和/或所述LiDAR传感器(1010)捕捉至少两个连续帧，其中，基于所述至少两个连续帧来估计所述初步角速率和/或所述初步加速度。
11.根据权利要求1至10中的任一项所述的方法，其中，所述摄像头(1008)捕捉至少两个连续帧，其中，所述初步角速率和/或所述初步加速度是基于所述至少两个连续帧来估计的。
12.根据权利要求1至11中的任一项所述的方法，其中，所述第二传感器包括超声传感器。
13.一种计算机系统，所述计算机系统包括多个计算机硬件组件，所述多个计算机硬件组件被配置为执行如权利要求1至12中的任一项所述的由计算机实现的方法的步骤。
14.一种载具(1110)，所述载具包括第一传感器、第二传感器和根据权利要求13所述的计算机系统。
15.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质包括用于执行根据权利要求1至12中的任一项所述的由计算机实现的方法的指令。
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