CN116203506A - 一种检测自主车辆上的俯仰角的雷达安装误差的方法 - Google Patents

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Abstract

一种方法可以包括接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧，至少部分地基于所述至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角，并且通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。

Description

一种检测自主车辆上的俯仰角的雷达安装误差的方法
背景技术
车辆常常配备有传感器系统以收集与车辆周围环境的当前和发展状态相关的数据。车辆的正常性能取决于传感器系统的准确性。传感器系统可以包括可见光谱相机、激光测距设备(LIDAR)、热传感器或其它类型的传感器。传感器系统使车辆能够检测车辆附近的物体和障碍物，并跟踪车辆周围环境中的行人、其它车辆、交通信号灯或类似物体的速度和方向。但是，这些传感器应当对准以使数据可靠。
发明内容
一种方法可以包括接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧，至少部分地基于至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角，并且通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。
一种系统可以包括存储器；以及至少一个处理器，其耦合到存储器并被配置为接收至少一个第一雷达目标的相机帧，至少部分地基于接收到的至少一个第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿态，接收来自至少一个第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，并且至少部分地基于第一RCS响应确定估计的仰角，接收来自至少一个第二雷达目标的第二RCS响应，并且通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角。
一种其上存储有指令的非暂态计算机可读介质，当由至少一个计算设备执行时，使至少一个计算设备执行操作，可以包括接收第一雷达目标的相机帧，至少部分地基于接收到的第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角RCS，接收来自第二雷达目标的第二RCS响应，并且通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角。
附图说明
附图并入本文并构成说明书的一部分。
图1图示了根据本公开的各方面的示例性自动驾驶车辆系统。
图2图示了根据本公开的各方面的车辆的示例性体系架构。
图3是对实现各种实施例有用的示例计算机系统。
图4A图示了具有第一检测范围和视场的示例雷达。
图4B图示了具有第二检测范围和视场的示例雷达。
图5图示了示例性仰角系统。
图6图示了用于图5的示例性仰角系统的雷达姿势估计器的示例布局。
图7图示了用于仰角估计器的方位角相对仰角的示例雷达横截面(RCS)值表。
图8A图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的任一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰接近零。
图8B图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的任一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰大于零。
图8C图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰接近零。
图8D图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰大于零。
图9图示了仰角系统的示例过程。
在附图中，相同的附图标记一般指示完全相同或相似的元件。此外，一般而言，附图标记最左边的(一个或多个)数字识别该附图标记第一次出现在其中的图。
具体实施方式
本文提供了系统、装置、设备、方法和/或计算机程序产品实施例和/或其组合和子组合，用于通过估计传感器的仰角来检测车辆上雷达传感器的安装错误。所公开的仰角系统可以包括雷达姿态估计器、仰角估计器和精炼仰角估计的模块。雷达姿态估计器可以使用相机来检测第一雷达目标并且基于相机的先前校准来推断第一雷达目标的位置和估计的雷达姿态。仰角估计器可以收集来自第一雷达目标的雷达横截面(RCS)响应并在表中编译响应。仰角估计器可以使用先前的方位角校准和编译的查找表来估计仰角。也可以基于来自第二雷达目标的数据来估计雷达姿态和仰角。模块可以使用雷达姿势估计来精炼仰角估计。
术语“车辆”是指能够携带或者一个或多个人类乘员和/或货物并由任何形式的能量提供动力的任何移动形式的交通工具。术语“车辆”包括但不限于汽车、卡车、货车、火车、自主车辆、飞机、无人机等。“自主车辆”(或“AV”)是具有处理器、编程指令和可由处理器控制的传动系统组件而无需人类操作者的车辆。自主车辆可以是完全自主的，因为它不要求人类操作者来完成大部分或所有驾驶条件和功能，或者它可以是半自主的，因为在某些条件下或对于某些操作会需要人类操作者，或者人类操作者可以超越车辆的自主系统并可以控制车辆。
值得注意的是，本文在自主车辆的上下文中描述本解决方案。但是，本解决方案不限于自主车辆应用。本解决方案可以用在其它应用中，诸如机器人应用、雷达系统应用、度量应用和/或系统性能应用。
图1图示了根据本公开各方面的示例性自主车辆系统100。系统100包括以半自主或自主方式沿着道路行驶的车辆102a。车辆102a在本文中也称为AV 102a。AV 102a可以包括但不限于陆地车辆(如图1中所示)、飞行器或船只。
AV 102a一般被配置为检测靠近其的物体102b、114、116。物体可以包括但不限于车辆102b、骑车人114(诸如自行车、电动滑板车、摩托车等的骑车人)和/或行人116。
如图1中所示，AV 102a可以包括传感器系统111、板载计算设备113、通信接口117和用户接口115。自主车辆101还可以包括车辆中包括的某些组件(例如，如图2中所示)，其可以由板载计算设备113使用各种通信信号和/或命令(诸如例如加速信号或命令、减速信号或命令，转向信号或命令、制动信号或命令等)控制。
传感器系统111可以包括一个或多个传感器，这些传感器耦合到AV 102a和/或包括在AV 102a中，如图2中所示。例如，此类传感器可以包括但不限于LiDAR系统、无线电探测和测距(RADAR)系统、激光探测和测距(LADAR)系统、声音导航和测距(SONAR)系统、一个或多个相机(例如，可见光谱相机、红外相机等)、温度传感器、定位传感器(例如，全球定位系统(GPS)等)、位置传感器、燃料传感器、运动传感器(例如，惯性测量单元(IMU)等)、湿度传感器、占用传感器等。传感器数据可以包括描述物体在AV 102a的周围环境中的位置的信息、关于环境本身的信息、关于AV 102a的运动的信息、关于车辆的路线的信息等。当AV102a在表面上行进时，传感器中的至少一些可以收集与表面相关的数据。
如将更详细地描述的，AV 102a可以配置有激光雷达系统，例如，图2的激光雷达系统264。激光雷达系统可以被配置为传输光脉冲104以检测位于AV 102a的距离或距离范围内的物体。光脉冲104可以入射在一个或多个物体(例如，AV 102b)上并被反射回激光雷达系统。可以处理入射在激光雷达系统上的反射光脉冲106以确定那个物体到AV 102a的距离。在一些实施例中，可以使用被定位和配置为接收反射回激光雷达系统的光的光电探测器或光电探测器的阵列来检测反射的光脉冲106。诸如检测到的物体数据之类的激光雷达信息从激光雷达系统传送到板载计算设备，例如，图2的板载计算设备220。AV 102a还可以通过通信网络108将激光雷达数据传送到远程计算设备110(例如，云处理系统)。远程计算设备110可以配置有一个或多个服务器以处理本文描述的技术的一个或多个过程。远程计算设备110还可以被配置为通过网络108向/从AV 102a、向/从(一个或多个)服务器和/或(一个或多个)数据库112传送数据/指令。
应当注意的是，用于收集与表面相关的数据的LiDAR系统可以包括在AV 102a以外的系统中，诸如但不限于其它车辆(自主或被驾驶)、机器人、卫星等。
网络108可以包括一个或多个有线或无线网络。例如，网络108可以包括蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络、码分多址(CDMA)网络、3G网络、4G网络、5G网络、另一种类型的下一代网络等)。网络108还可以包括公共陆地移动网络(PLMN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、电话网络(例如，公共交换电话网络(PSTN))、专用网络、自组织网络、内联网、互联网、基于光纤的网络、云计算网络等，和/或这些或其它类型网络的组合。
AV 102a可以检索、接收、显示和编辑从本地应用生成或经由网络108从数据库112递送的信息。数据库112可以被配置为存储和供应未加工的数据、加索引的数据、结构化的数据、地图数据、程序指令或其它已知的配置。
通信接口117可以被配置为允许AV 102a和外部系统(诸如例如外部设备、传感器、其它车辆、服务器、数据存储库、数据库等)之间的通信。通信接口117可以利用任何现在或此后已知的协议、保护方案、编码、格式、包装等，诸如但不限于Wi-Fi、红外链路、蓝牙等。用户接口系统115可以是在AV 102a内实现的外围设备的一部分，包括例如键盘、触摸屏显示设备、麦克风和扬声器等。
图2图示了根据本公开的方面的用于车辆的示例性系统体系架构200。图1的车辆102a和/或102b可以具有与图2中所示的系统体系架构相同或相似的系统体系架构。因此，以下对系统体系架构200的讨论足以理解图1的(一个或多个)车辆102a、102b。但是，其它类型的车辆被认为在本文描述的技术范围内，并且可以包含更多或更少的元件，如结合图2所描述的。作为非限制性示例，空中车辆可以不包括制动器或齿轮控制器，但可以包括高度传感器。在另一个非限制性示例中，基于水的车辆可以包括深度传感器。本领域技术人员将认识到的是，如已知的，可以基于车辆的类型包括其它推进系统、传感器和控制器。
如图2中所示，系统体系架构200包括引擎或马达202以及用于测量车辆各种参数的各种传感器204-218。在具有燃料动力引擎的燃气动力或混合动力车辆中，传感器可以包括例如引擎温度传感器204、电池电压传感器206、引擎每分钟转数(“RPM”)传感器208和油门定位传感器210。如果车辆是电动或混合动力车辆，那么车辆可以具有电动马达，并相应地包括传感器，诸如电池监视系统212(以测量电池的电流、电压和/或温度)、马达电流传感器214和电压传感器216，以及马达定位传感器218(诸如解析器和编码器)。
两种类型的车辆共有的操作参数传感器包括例如：定位传感器236，诸如加速度计、陀螺仪和/或惯性测量单元；速度传感器238；以及里程计传感器240。车辆还可以具有时钟242，系统使用时钟242来确定操作期间的车辆时间。时钟242可以被编码到车辆车载计算设备中，它可以是单独的设备，或者多个时钟可以可用。
车辆还包括操作以收集关于车辆在其中行驶的环境的信息的各种传感器。这些传感器可以包括例如：位置传感器260(例如，全球定位系统(“GPS”)设备)；物体检测传感器，诸如一个或多个相机262；激光雷达系统264；和/或雷达和/或声纳系统266。传感器还可以包括环境传感器268，诸如降水传感器和/或环境温度传感器。物体检测传感器可以使车辆能够检测在任何方向上车辆200的给定距离范围内的物体，而环境传感器收集关于车辆的行驶区域内的环境条件的数据。
在操作期间，信息从传感器传送到车辆板载计算设备220。板载计算设备220可以使用图3的计算机系统300来实现。板辆车载计算设备220分析由传感器捕获的数据并基于分析的结果选择性地控制车辆的操作。例如，车辆板载计算设备220可以：经由制动控制器222控制制动；经由转向控制器224控制方向；经由油门控制器226(在汽油动力车辆中)或马达速度控制器228(例如，电动车辆中的电流水平控制器)；差动齿轮控制器230(在具有变速器的车辆中)；和/或其它控制器控制速度和加速度。辅助设备控制器254可以被配置为控制一个或多个辅助设备，诸如测试系统、辅助传感器、由车辆运输的移动设备等。
地理位置信息可以从位置传感器260传送到板载计算设备220，然后板载计算设备220可以访问与位置信息对应的环境的地图以确定环境的已知固定特征(诸如街道，建筑物、停车标志和/或停/走信号)。从相机262捕获的图像和/或从诸如激光雷达系统264之类的传感器捕获的物体检测信息从那些传感器传送到板载计算设备220。物体检测信息和/或捕获的图像由板载计算设备220处理，以检测车辆200附近的物体。用于基于传感器数据和/或捕获的图像进行物体检测的任何已知或将要已知的技术可以用于本文档中公开的实施例中。
激光雷达信息从激光雷达系统264传送到板载计算设备220。此外，捕获的图像从(一个或多个)相机262传送到车辆板载计算设备220。激光雷达信息和/或捕获的图像由车辆板载计算设备220处理以检测车辆200附近的物体。由车辆板载计算设备220进行物体检测的方式包括本公开中详述的此类能力。
板载计算设备220可以包括路由控制器231和/或可以与路由控制器231通信，路由控制器231为自主车辆生成从起始定位到目的地定位的导航路线。路由控制器231可以访问地图数据存储库以识别车辆可以行驶以从起始定位到达目的地定位的可能路线和路段。
在各种实施例中，板载计算设备220可以确定AV 102a的周围环境的感知信息。基于由一个或多个传感器提供的传感器数据和获得的位置信息，板载计算设备220可以确定AV 102a的周围环境的感知信息。感知信息可以表示普通驾驶员在车辆的周围环境中将感知到什么。感知数据可以包括与AV102a的环境中的一个或多个物体相关的信息。例如，板载计算设备220可以处理传感器数据(例如，LiDAR或RADAR数据、相机图像等)以便识别AV102a的环境中的物体和/或特征。物体可以包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。板载计算设备220可以使用任何现在或以后已知的物体识别算法、视频跟踪算法和计算机视觉算法(例如，在多个时间段内逐帧迭代地跟踪物体)以确定感知。
在一些实施例中，板载计算设备220还可以针对环境中的一个或多个识别出的物体确定物体的当前状态。对于每个物体，状态信息可以包括但不限于：当前位置；当前速度和/或加速度，当前航向；当前姿势；当前形状、尺寸或足迹；类型(例如，车辆对行人对自行车对静态物体或障碍物)；和/或其它状态信息。
板载计算设备220可以执行一个或多个预测和/或预报操作。例如，板载计算设备220可以预测一个或多个物体的未来位置、轨迹和/或动作。例如，板载计算设备220可以至少部分地基于感知信息(例如，每个物体的状态数据，包括如下面讨论确定的估计的形状和姿势)、位置信息、传感器数据和/或描述物体、AV 102a、周围环境和/或其(一个或多个)关系的过去和/或当前状态的任何其它数据来预测物体的未来位置、轨迹和/或动作。例如，如果物体是车辆并且当前驾驶环境包括十字路口，那么板载计算设备220可以预测物体是可能直行还是转弯。如果感知数据指示十字路口没有红绿灯，那么板载计算设备220还可以预测车辆在进入十字路口之前是否必须完全停止。
在各种实施例中，板载计算设备220可以确定用于自主车辆的运动计划。例如，板载计算设备220可以基于感知数据和/或预测数据确定用于自主车辆的运动计划。具体而言，给定关于附近物体的未来位置的预测和其它感知数据，板载计算设备220可以确定用于AV 102a的运动计划，该运动计划相对于物体未来位置处的物体最好地导航自主车辆。
在一些实施例中，板载计算设备220可以接收预测并做出关于如何处置AV 102a环境中的物体和/或行动者的决定。例如，对于特定的行动者(例如，具有给定速度、方向、转向角等的车辆)，板载计算设备220基于例如交通状况、地图数据、自主车辆的状态等来决定是否超车、让行、停车和/或通过(pass)。此外，板载计算设备220还规划AV 102a在给定路线上行驶的路径，以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。即，对于给定的物体，板载计算设备220决定对该物体做什么并确定如何做。例如，对于给定的物体，板载计算设备220可以决定通过该物体并且可以确定是在物体的左侧还是右侧通过(包括诸如速度之类的运动参数)。板载计算设备220还可以评估检测到的物体与AV 102a之间发生碰撞的风险。如果风险超过可接受的阈值，那么可以确定如果自主车辆遵循定义的车辆轨迹和/或在预定义的时间段(例如，N毫秒)内执行一个或多个动态生成的紧急机动动作，那么是否可以避免碰撞。如果可以避免碰撞，那么板载计算设备220可以执行一个或多个控制指令以执行谨慎机动动作(例如，适度减速、加速、改变车道或转弯)。相反，如果不能避免碰撞，那么板载计算设备220可以执行一个或多个控制指令以执行紧急机动动作(例如，制动和/或改变行进方向)。
如上面所讨论的，生成有关自主车辆的移动的规划和控制数据以供执行。板载计算设备220可以例如经由制动控制器控制制动；通过转向控制器控制方向；经由油门控制器(在汽油动力车辆中)或马达速度控制器(诸如电动车辆中的电流水平控制器)；差速器控制器(在带有变速器的车辆中)；和/或其它控制器控制速度和加速度。
例如，可以使用一个或多个计算机系统(诸如图3中所示的计算机系统300)来实现各种实施例。计算机系统300可以是能够执行本文描述的功能的任何计算机。
计算机系统300可以是能够执行本文描述的功能的任何众所周知的计算机。
计算机系统300包括一个或多个处理器(也称为中央处理单元或CPU)，诸如处理器304。处理器304连接到通信基础设施或总线306。
一个或多个处理器304可以各自是图形处理单元(GPU)。在实施例中，GPU是处理器，该处理器是被设计为处理数学密集型应用的专用电子电路。GPU可以具有对并行处理大型数据块(诸如计算机图形应用、图像、视频等常见的数学密集型数据)高效的并行结构。
计算机系统300还包括(一个或多个)用户输入/输出设备303，诸如监视器、键盘、定点设备等，它们通过(一个或多个)用户输入/输出接口302与通信基础设施X06通信。
计算机系统300还包括主存储器或初级存储器308，诸如随机存取存储器(RAM)。主存储器X08可以包括一级或多级高速缓存。主存储器308已经在其中存储了控制逻辑(即，计算机软件)和/或数据。
计算机系统300还可以包括一个或多个辅助存储设备或存储器310。辅助存储器310可以包括例如硬盘驱动器312和/或可移动存储设备或驱动器314。可移动存储驱动器314可以是软盘驱动器、磁带驱动器、光盘驱动器、光学存储设备、带备份设备和/或任何其它存储设备/驱动器。
可移动存储驱动器314可以与可移动存储单元318交互。可移动存储单元318包括其上存储有计算机软件(控制逻辑)和/或数据的计算机可用或可读存储设备。可移动存储单元318可以是软盘、磁带、光盘、DVD、光学存储盘，和/或任何其它计算机数据存储设备。可移动存储驱动器314以众所周知的方式从可移动存储单元318读取和/或向可移动存储单元318写入。
根据示例性实施例，辅助存储器310可以包括用于允许计算机程序和/或其它指令和/或数据被计算机系统300访问的其它部件、工具或其它方法。这样的部件、工具或其它方法可以包括例如可移动存储单元322和接口320。可移动存储单元322和接口320的示例可以包括程序卡盒和卡盒接口(诸如在视频游戏设备中发现的那些)、可移动存储器芯片(诸如EPROM或PROM)和相关联的插座、记忆棒和USB端口、存储器卡和相关联的存储器卡插槽和/或任何其它可移动存储单元和相关联接口。
计算机系统300还可以包括通信或网络接口324。通信接口324使计算机系统300能够与远程设备、远程网络、远程实体等的任何组合(由附图标记328单独和统一引用)进行通信和交互。例如，通信接口324可以允许计算机系统300通过通信路径326与远程设备328通信，通信路径326可以是有线和/或无线，并且可以包括LAN、WAN、互联网等的任何组合。控制逻辑和/或数据可以经由通信路径326传输到计算机系统300和从计算机系统300传输。
在实施例中，包括具有存储在其上的控制逻辑(软件)的有形、非暂态计算机可用或可读介质的有形、非暂态装置或制品在本文中被称为计算机程序产品或程序存储设备。这包括但不限于计算机系统300、主存储器308、辅助存储器310及可移动存储单元318和322，以及实施前述的任何组合的有形制品。这种控制逻辑在由一个或多个数据处理设备(诸如计算机系统300)执行时，使此类数据处理设备如本文所述那样进行操作。
基于本公开中包含的教导，(一个或多个)相关领域的技术人员将清楚如何使用除图3中所示以外的数据处理设备、计算机系统和/或计算机体系架构来制作和使用本公开的实施例。特别地，实施例可以使用与本文描述的那些不同的软件、硬件和/或操作系统实现来操作。
图4A图示了具有第一检测范围404和相应雷达视场406的示例雷达402。这些范围和视图可以是相对于地面的。图4B图示了具有第二检测范围408的另一个示例雷达402。雷达检测范围404、408由雷达402的仰角确定。图4A中的示例仰角允许比图4B中更大的视场和检测范围。因此，远程物体可以被图4A中的雷达402检测，而这可能不是图4B中所示示例的情况。如果雷达仰角指向地面，那么雷达266无法检测远程物体，因此可能无法按预期运行。因此，安装雷达266时的错误会减小检测范围。
图5图示了被配置为估计雷达266安装到车辆102的角度的仰角系统500。仰角系统500可以由计算机系统300或任何其它处理器和/或控制器执行。仰角系统500可以包括雷达姿态估计器502、仰角估计器504和精炼估计器506。雷达姿态估计器502可以使用相机来检测第一雷达目标并基于相机的先前校准推断第一雷达目标的位置和估计的雷达姿势。仰角估计器504可以收集来自第一雷达目标的雷达横截面(RCS)响应并且在表中编译响应。仰角估计器504可以使用先前的方位校准和编译的查找表来估计仰角。也可以基于来自第二雷达目标的数据来估计雷达姿态和仰角。精炼估计器506可以使用雷达姿态估计来精炼仰角估计。
图6图示了雷达姿态估计器502的示例布局，其中系统传感器111(诸如雷达266)布置在车辆(图6中未示出)上。如上面所解释的，雷达姿态估计器502是仰角系统500的三个组件之一并且被配置为使用雷达目标602的图像来估计雷达266的相对姿态。雷达266可以以一定的仰角布置在车辆上。为了估计仰角，仰角系统500可以包括布置在车辆102外部和附近的雷达目标602。相机262可以检测雷达目标602并捕获雷达目标602的图像。如上面所解释的，相机262可以具有与其相关联的各种校准。这些校准可以预先安装并保存在存储器308和/或存储器310中。仰角系统500可以检测由相机262捕获的相机帧内的雷达目标602。从那里，仰角系统500可以基于检测到的雷达目标602的相机帧和已知的校准来推断雷达目标位置。
仰角系统500可以将相机帧转化成雷达帧。可以在三维坐标中提供雷达目标602的位置，诸如x、y和z坐标。此类坐标可以被用于推断估计的雷达姿势。
图7图示了用于仰角估计器504的方位角相对仰角的示例雷达横截面(RCS)值表。仰角系统500的仰角估计器504可以使用这个RCS模块作为三个组件中的第二个。雷达目标602(如图6中所示)可以具有多个方位角。该表是通过调整雷达与目标之间的相对方位角和仰角并收集每个目标的雷达响应而生成的。仰角系统500可以经由雷达266接收雷达目标602的RCS响应集合，每个响应包括仰角和方位角。仰角系统500然后可以将这些结果编译成表，例如图7中所示的表700。这个编译表可以创建各种RCS值的查找表。因此，这些值可以通过在不同定位测试雷达目标来生成。表700可以存储在计算机系统300的存储器308中。
一旦生成了查找表700，计算机系统300就可以从雷达266接收指示雷达目标存在的RCS响应。一旦接收到RCS值和方位角，就可以使用查找表600来找到对应的仰角。
图8A-D图示了用于仰角系统500的精炼估计器506的示例雷达布局。精炼估计器506可以是仰角系统500的第三个组件并且可以被配置为精炼来自雷达姿态估计器502的估计的角度使用双雷达目标布局来精炼估计的角度。一般而言，雷达响应包括仰角估计读数。但是，这些读数在零度处可以是对称的，这意味着当雷达响应的估计仰角为两度时，不可能知道响应是来自两度还是负两度的物体。这导致读数不明确。
图8A图示了双雷达目标布局800，其中雷达266检测第一雷达目标804和第二雷达目标806，其中目标位于雷达的任一侧。雷达266具有雷达方向810。雷达俯仰是相对于水平地面812的俯仰方向810。在图8A中所示的示例中，雷达俯仰是0度。假设第一雷达目标804和第二雷达目标806在雷达视场内相似地间隔开，当雷达俯仰方向810为零或接近零时，来自每个目标的RCS读数也应当相似。这是由于相对于目标的仰角相似。在这个示例中，每个目标被示为距雷达俯仰为近似2.5度。
图8B图示了另一个双雷达雷达目标布局812，其中雷达266检测第一雷达目标804和第二雷达目标806，其中目标位于雷达的任一侧。雷达266具有雷达俯仰810。在图8A中所示的示例中，雷达俯仰角为近似2.5度。在这个示例中，由于雷达倾斜或定位不当的事实，雷达俯仰810可以导致雷达的视场歪斜。在这种情况下，从目标接收到的RCS值彼此之间会有显著差异，指示雷达定位不正确。
图8C图示了双雷达目标布局814，其中雷达266检测第一雷达目标804和第二雷达目标806，其中目标位于雷达的两侧。在图8C中所示的示例中，雷达俯仰为零度或接近零度。在这种情况下，从目标接收到的RCS值将彼此显著不同，因为每个值都偏离零度俯仰。
图8D图示了双雷达目标布局816，其中雷达266检测第一雷达目标804和第二雷达目标806，其中目标都在雷达的一侧。在图8D中所示的示例中，雷达俯仰为近似2.5度。因为俯仰810将雷达对准以大致等距地面向目标之间，所以从目标接收到的RCS应当是相似的。
图8A-D图示了如何解决仰角模糊(例如，仰角读数的符号)，这可以通过检查两个球体的RCS来完成。如果增量RCS小，那么系统可以假设图8A中的雷达面向，并且球体1的仰角读数的符号为正，而球体2的符号为负。如果来自球体1的RCS比来自球体2的大得多，那么系统可以推断雷达面向与图8B相似，并且来自两个球体的读数都是正的。这对于图8C和8D也是相似的。
图9图示了用于仰角系统500的示例过程900。过程900可以包括来自雷达姿势估计器502、仰角估计器504和精炼估计器506的步骤。过程900可以开始于方框902，其中计算机系统300可以接收第一雷达目标的相机帧，诸如图6中所示的雷达目标602和/或图8A-D中所示的第一雷达目标604。如所解释的，雷达266可以布置在车辆102上。相机262可以检测和捕获雷达目标602并且将帧传输到计算机系统300。
在方框904处，计算机系统300可以通过比较先前安装在计算机系统300的存储器之一中的校准来推断第一雷达目标位置，并从校准中推断雷达目标位置。
在方框906处，计算机系统300可以从推断的雷达目标位置确定估计的雷达姿势。
在方框908处，计算机系统300可以从雷达266接收指示雷达目标的可检测性的RCS响应集合。
在方框910处，计算机系统300可以基于雷达目标的RCS响应确定雷达的仰角。如上面关于图6所解释的，先前生成的查找表600可以被用于确定仰角。
在方框912处，计算机系统300可以接收第二雷达目标(诸如图8A-D的示例中所示的第二雷达目标806)的RCS响应。
在方框914处，计算机系统300可以确定使用第二雷达目标806的RCS响应来确定雷达俯仰810。如上文关于图8A-D所解释的，当第一雷达目标804与第二雷达目标806具有相似的RCS值时，俯仰应当接近零，并且当第一雷达目标804与第二雷达目标806具有相差多于预定义阈值的RCS值时，俯仰应当大于零。
在方框916处，计算机系统300可以使用确定的雷达俯仰来精炼来自在方框906处估计的雷达姿势估计器504的估计的雷达角和在方框910处估计的仰角。
在方框918处，计算机系统300可以确定估计的雷达角是否在可接受角度的特定阈值内。如果不是，那么计算机系统300可以经由用户接口发出指示雷达放置的错误的警报。可接受的阈值可以是要安装的雷达266的可接受角度的目标范围。此外或可替代地，可接受的阈值可以包括雷达266不应当超过的单个阈值角度。
然后过程900可以结束。
应当认识到的是，具体实施方式部分，而不是任何其它部分，旨在用于解释权利要求。其它部分可以阐述(一个或多个)发明人所设想的一个或多个但不是全部示例性实施例，因此，不旨在以任何方式限制本公开或所附权利要求。
虽然本公开描述了针对示例性领域和应用的示例性实施例，但应当理解的是，本公开不限于此。其它实施例及对其的修改是可能的，并且在本公开的范围和精神内。例如，但不限制本段的一般性，实施例不限于图中所示和/或本文描述的软件、硬件、固件和/或实体。另外，实施例(无论是否在本文中明确描述)对于超出本文描述的示例的领域和应用具有显著效用。
本文已经在说明指定功能的实施方式及其关系的功能构建块的帮助下描述了实施例。为便于描述，本文已任意定义了这些功能构建块的边界。只要适当地执行指定的功能和关系(或其等价物)，就可以定义替代边界。而且，替代实施例可以使用不同于本文描述的次序来执行功能块、步骤、操作、方法等。
本文对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”或类似短语的引用指示所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特点，但不必每个实施例都包括该特定的特征、结构或特点。而且，此类短语不必指相同的实施例。另外，当结合实施例描述特定特征、结构或特点时，将这种特征、结构或特点结合到其它实施例中将在(一个或多个)相关领域技术人员的知识范围内，无论是否在本文明确提及或描述。此外，可以使用表述“耦合”和“连接”连同它们的派生词来描述一些实施例。这些术语不必是彼此的同义词。例如，可以使用术语“连接”和/或“耦合”来描述一些实施例以指示两个或更多个元件彼此直接物理或电接触。但是，术语“耦合”也可以表示两个或更多个元件彼此不直接接触，但仍彼此合作或交互。
本公开的广度和范围不应当受上述示例性实施例中的任一个限制，而应当仅根据以下权利要求及其等效形式来定义。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧；
至少部分地基于至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势；
接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应；
至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角；以及
通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述确定估计的仰角包括将接收到的相机帧转换为具有坐标的雷达帧以识别所述第一雷达目标的位置。
3.如权利要求2所述的方法，其中将接收到的相机帧转换为雷达帧包括对接收到的相机帧应用预定的相机校准。
4.如权利要求1所述的方法，其中至少部分地基于所述第一RCS响应来确定估计的仰角包括将所述第一RCS响应与查找表进行比较，其中所述第一RCS响应包括方位角。
5.如权利要求1所述的方法，还包括从至少一个第二雷达目标接收第二RCS响应，其中确定估计的雷达角包括将所述第一RCS响应与所述第二RCS响应进行比较。
6.如权利要求5所述的方法，还包括确定所述第一RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异。
7.如权利要求6所述的方法，还包括基于所述第一RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异来确定雷达俯仰。
8.如权利要求1所述的方法，还包括传输指示雷达安装错误的指令。
9.一种系统，包括：
存储器；以及
至少一个处理器，耦合到所述存储器并被配置为：
接收至少一个第一雷达目标的相机帧，
至少部分地基于接收到的至少一个第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿态，
接收来自至少一个第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，以及
至少部分地基于第一RCS响应确定估计的仰角，
接收来自至少一个第二雷达目标的第二RCS响应，以及
通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。
10.如权利要求9所述的系统，其中所述确定估计的仰角包括将接收到的相机帧转换为具有坐标的雷达帧以识别所述第一雷达目标的位置。
11.如权利要求10所述的系统，其中将接收到的相机帧转换为雷达帧包括对接收到的相机帧应用预定的相机校准。
12.如权利要求9所述的系统，其中至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角包括将所述第一RCS响应与查找表进行比较，其中所述第一RCS响应包括方位角。
13.如权利要求9所述的系统，其中通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达位姿和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角包括比较所述第一RCS响应与所述第二RCS响应。
14.如权利要求13所述的系统，其中所述处理器还被配置为确定所述第一RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异。
15.如权利要求14所述的系统，其中所述处理器还被配置为基于所述RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异来确定雷达俯仰。
16.如权利要求9所述的系统，其中所述处理器还被配置为传输指示雷达安装错误的指令。
17.一种非暂态计算机可读介质，其上存储有指令，所述指令在由至少一个计算设备执行时使所述至少一个计算设备执行操作，包括：
接收第一雷达目标的相机帧；
至少部分地基于接收到的第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿势；
接收来自第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应；
至少部分地基于所述第一RCS响应来确定估计的仰角；
接收来自第二雷达目标的第二RCS响应；以及
通过至少部分地基于所述第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。
18.如权利要求17所述的介质，其中所述确定估计的仰角包括将接收到的相机帧转换为具有坐标的雷达帧以识别所述第一雷达目标的位置。
19.如权利要求17所述的介质，其中至少部分地基于所述第一RCS响应确定估计的仰角包括将所述第一RCS响应与查找表进行比较，其中所述RCS响应包括方位角。
20.如权利要求17所述的介质，其中通过至少部分地基于所述第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角包括比较所述第一RCS响应与所述第二RCS响应。
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