CN116256713A - 用于确定目标对象的移动性状态的方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于确定目标对象的移动性状态的方法。一种用于确定位于传感器的环境中的目标对象的移动性状态的由计算机实现的方法，所述传感器被配置为监测载具的环境，该方法包括以下步骤：基于由所述传感器获取的数据确定所述目标对象相对于所述传感器的探测角，基于所述探测角预测静止对象的理想射束向量，归一化所述理想射束向量和根据由所述传感器获取的数据获得的测量射束向量，确定归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性，并且基于所述归一化理想射束向量与所述归一化测量射束向量的所述相关性来确定指示所述目标对象是静止的还是移动的得分。

Description

用于确定目标对象的移动性状态的方法
技术领域
本公开涉及用于确定目标对象的移动性状态，即用于确定目标对象是静止的还是移动的方法和系统。
背景技术
当处理由雷达系统提供的雷达探测结果时，正确结果的先决条件通常是探测结果源自静止目标。换言之，可能需要区分雷达探测结果是由静止目标还是由移动目标提供的。基于来自静止目标的探测结果的一个应用是根据由雷达系统提供的距离变化率来估计方位角(AFRR)。
通常通过将测量到的距离变化率与来自静止目标的预期距离变化率进行比较来区分来自移动目标和静止目标的探测结果。如果实际和预期距离变化率之间的偏差小于预定阈值，则认为雷达探测结果源自静止目标。然而，估计预期距离变化率需要确定所考虑的目标对象的方位角。因此，可能需要执行“全传统”角度寻找方法来对目标对象执行这种静止对移动检查。其中，全传统角度寻找方法可以依赖于傅立叶变换技术或迭代自适应方法(IAA)。
此外，雷达角度寻找通常需要某种地面真实角度测量，该测量可以在消声室中执行。然而，在这种消声室中的测量通常是麻烦的。另外，如果雷达系统在消声室中校准之后安装在载具中，则雷达系统的特性会受到影响。
因此，需要提供用于在不执行全传统角度寻找算法的的情况下确定目标对象的移动性状态的方法和系统。
发明内容
本公开提供了由计算机实现的方法、计算机系统和非暂时性计算机可读介质。在说明书和附图中给出了示例性实施方式。
在一个方面，本发明针对一种用于确定位于传感器的环境中的目标对象的移动性状态的由计算机实现的方法，所述传感器被配置为监测载具的环境，该方法包括由计算机硬件部件执行的以下步骤：基于由所述传感器获取的数据确定所述目标对象相对于所述传感器的探测角，基于所述探测角预测静止对象的理想射束向量，归一化所述理想射束向量和根据由所述传感器获取的数据获得的测量射束向量，确定归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性，并且基于所述归一化理想射束向量与所述归一化测量射束向量的所述相关性来确定指示所述目标对象是静止的还是移动的得分。
所述传感器可以是雷达传感器，并且所述探测角可以是相对于传感器的视轴方向的方位角。此外，目标对象可以位于安装有所述传感器的宿主载具(host vehicle)的外部环境中，并且所述传感器因此可以被配置为监测宿主载具的环境。
为了执行该方法，可以例如基于距离变化率或“多普勒”来确定探测角，该距离变化率或“多普勒”作为由传感器探测结果(例如雷达探测结果)提供的距离变化率的负值给出。因此，与传统的角度寻找方法相比，可以减少角探测所需的计算量。对于根据所提出的方法确定的探测角，来预测理想射束向量并将其与基于由传感器获取的数据的射束向量相关，其中可以例如通过如雷达技术领域中已知的对传感器探测结果的傅立叶变换来提供这样的测量射束向量。基于射束向量的这种相关性，确定得分作为目标对象静止的量度。以与概率类似的方式，大于第一阈值(例如接近于1)的得分可以指示目标对象是静止的，而比等于或小于第一阈值的第二阈值(例如接近于0)低的得分可以指示目标对象不是静止的，例如移动对象或异常点。如果得分超过预定值，则可以假定静止目标对象。总之，该方法需要较低的计算工作量，因为静止/移动测试主要依赖于针对目标对象确定的理想射束向量与测量射束向量的相关性。该方法的结果，即目标对象是静止的还是移动的信息，可以由安装在例如载具中的其它应用使用。这样的应用可以包括从距离变化率的角度寻找(AFFR)。
根据实施方式，传感器可以包括雷达传感器，并且传感器数据可以包括基于雷达传感器的雷达探测确定的距离变化率。因此，可以以直接且有效的方式确定目标对象的探测角。
根据另一实施方式，可以通过求解代数方程来确定目标对象的探测角，从而进一步减少该方法的计算量。
用于确定探测结果或方位角θD的代数方程可以基于以下针对多普勒d(其作为距离变化率的负值给出)的方程，其中，
Figure BDA0003956394930000031
可以表示传感器速度，例如如果传感器安装在载具中：
Figure BDA0003956394930000032
利用替换θ：＝arctan(x)和恒等式
Figure BDA0003956394930000033
可以得到：
Figure BDA0003956394930000034
这可以得到二次方程：
Figure BDA0003956394930000035
应用求解x的标准p-q算式以及一些简化，可以得到：
Figure BDA0003956394930000036
需要预先检查
Figure BDA0003956394930000037
和/>
Figure BDA0003956394930000038
以获得有效解。重新替换，可以产生针对/>
Figure BDA0003956394930000039
的结果。
可以为代数方程的解确定模糊性。如果确定了这种模糊性，则可以使用根据传感器数据得到的射束向量与参考向量的相关性来解决模糊性。通过解决模糊性，可以进一步提高该方法的可靠性。参考向量可以包括基于源自预定轴线的反射点的数据，例如在相对于传感器的视轴处。
根据另一实施方式，传感器可以包括雷达传感器，该雷达传感器包括多个等间距隔开的天线单元。理想射束向量可以依赖于天线单元之间的等间距与由雷达传感器发射的雷达波的波长的比。此外，该比和探测角的正弦的乘积可以定义理想射束向量的分量之间的相位关系。因此，可以用低计算工作量以有效的方式执行理想射束向量的预测。
计算归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性可以包括基于归一化理想射束向量和归一化测量射束向量计算余弦系数。在测量射束向量的归一化和余弦系数的计算之前，可以将传感器的校准矩阵应用于测量射束向量。测量射束向量可以乘以校准矩阵，然后归一化，并且可以计算该结果与理想射束向量的内积，从而提供余弦系数。
校准矩阵可以基于初始对角校准矩阵来确定，该初始对角校准矩阵可以凭经验确定，例如在消声室中以零度方位角确定。另选地，校准矩阵可以通过统计方法来进行初始化。在这两种情况下，校准矩阵可用于该方法，例如通过从在执行校准过程之一之后存储校准矩阵的数据库获得校准矩阵。
余弦系数的绝对值可以直接目标对象为静止提供得分。具体地，该得分可以等于余弦系数的绝对值。如果该得分或余弦系数的绝对值大于预定阈值，则可以确定目标对象是静止的。阈值可以包括大约0.9的值，使得阈值可以在例如0.88到0.92的范围内。通过得分或余弦系数的绝对值的阈值，可以定义两类目标对象，即一类针对静止对象，一类针对移动对象或异常点。因此，可以基于余弦系数的绝对值和阈值以有效的方式确定目标对象是静止的还是移动的。
根据另一实施方式，可以针对多个探测到的目标对象确定各目标对象是否静止，并且基于探测到的静止目标对象的数目，可以确定安装有传感器的载具的至少一个动态参数。例如，可以基于被确定为静止的目标对象来确定载具的自我运动，而不考虑运动的目标对象或异常点。该至少一个动态参数可以包括该载具的线速度和/或角速度。
在另一个方面，本公开涉及一种计算机系统，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成执行本文所述的由计算机实现的方法的多个或所有步骤。因此，上述方法的益处、优点和公开对于计算机系统也成立。
计算机系统可以包括多个计算机硬件组件，例如处理器、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装置。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计算机实现的方法的步骤。非暂时性数据存储器和/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)执行本文描述的由计算机实现的方法的多个或所有步骤或方面。
根据另一个方面，所述计算机系统还包括：雷达传感器，其被配置为获取雷达探测结果；其中，所述计算机系统被配置为基于所述雷达探测结果确定距离变化率；并且其中，所述计算机系统被配置为基于所述雷达探测结果来确定测量射束向量。
根据另一个方面，雷达传感器包括例如被设置为天线阵列的多个天线单元。
在另一个方面，本公开涉及一种载具，该载具包括如本文所描述的计算机系统；以及雷达传感器。
如本文所使用的，措辞处理装置和处理单元可以指：专用集成电路(ASIC)的一部分，或者包括专用集成电路(ASIC)；电子电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器(共享、专用或群组)；提供功能的其他合适的组件；或上述各项的一些或全部的组合，例如在片上系统中。处理装置和处理单元可以包括存储由处理器执行的代码的存储器(共享、专用或组)。
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多个或所有步骤或方面的指令。所述计算机可读介质可以被配置为：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)；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。
本公开还针对一种用于指示计算机执行本文所描述的由计算机实现的方法的多个或所有步骤或方面的计算机程序。
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示出了载具，其包括被配置成执行根据本公开的方法的计算机系统。
图2示出了不同条件下余弦系数的仿真结果。
图3示出了使用全角度寻找的传统静止/移动检查与使用根据本公开的方法的静止/移动检查的比较。
图4示出了作为实际数据情况的示例的两个图片。
图5是对于图4所示的实际数据情形使用根据本公开的方法的静止/移动检查的结果。
图6是示出根据各种实施方式的用于确定目标对象的移动性状态的方法的流程图。
图7是根据不同实施方式的用于静态检查的系统。
图8是根据各种实施方式的具有多个计算机硬件组件的计算机系统，所述多个计算机硬件组件被配置为执行用于确定目标对象的移动性状态的由计算机实现的方法的步骤。
具体实施方式
图1描绘了包括计算机系统11的载具10，计算机系统11用于执行用于确定目标对象的移动性状态即用于确定目标对象是静止的还是移动的方法。计算机系统11包括雷达传感器13和处理单元15，处理单元15连接到雷达传感器13并被配置为接收由雷达传感器13获取的数据并根据该方法的步骤分析这些数据。
相对于雷达传感器13，定义了包括x轴19和y轴21的基于传感器的坐标系17，其中x轴19与载具10的纵向轴线重合，而y轴21与关于载具10的横向轴线重合。
雷达传感器13被配置为发射雷达波并提供源自被目标对象23、25反射的雷达波的雷达探测结果rdet。目标对象23、25包括两种不同类的对象，即针对移动对象23(如其他载具)的类，以及针对静止对象25(如建筑物等)的类。
对于一些基于雷达的应用，区分源自静止目标对象25的雷达探测结果和源自移动目标对象23或异常点的雷达探测结果是重要的。例如，根据距离变化率(AFRR)确定探测结果或方位角需要静止目标对象25。
传统地，通过比较实际多普勒dact(或距离变化率)和针对静止探测预期的多普勒d(或距离变化率)来区分移动探测结果和静止探测结果。注意，措辞“多普勒”代表距离变化率的负值。然而，计算d要求雷达探测结果的方位角θ和宿主载具10的速度向量以及偏航率，即(vveh,ω)，利用以下算式
Figure BDA0003956394930000061
其中，Lx、Ly表示雷达传感器13的安装位置，并且
Figure BDA0003956394930000062
是雷达传感器13在载具坐标系中的速度向量。
使用雷达传感器13相对于宿主载具10的纵向轴线的安装定向θM的旋转矩阵
Figure BDA0003956394930000063
可以计算雷达传感器13在传感器坐标系17中的速度向量/>
Figure BDA0003956394930000064
Figure BDA0003956394930000065
然后可以计算在假设由静止目标对象25提供探测结果的情况下的预期多普勒：
Figure BDA0003956394930000071
如果实际多普勒dact与预期多普勒d之间的偏差低于预定阈值T，即|d-dact|<T，则探测结果被认为是静止的，即源自静止目标对象25。然而，在不应用例如传统全角度寻找算法的情况下，角度θ是未知的，并且这种静止/移动检查是不适用的。
因此，本公开提供了一种用于确定目标对象是静止的还是移动的方法，其中，该方法包括以下描述的五个基本步骤。作为输入，该方法需要基于由雷达传感器13(见图1)提供的雷达探测结果的测量射束向量b和相关多普勒d(或距离变化率)。此外，需要关于宿主载具10的运动的信息，即其速度和其偏航率。
第一步骤包括使用宿主载具的运动根据多普勒d计算探测角或方位角θD。
虽然可以应用其他几何和数值方法来基于雷达探测结果确定方位角θD，但是对于本实施方式，针对方位角θD求解以下代数方程(其中，
Figure BDA0003956394930000072
是如上所述的传感器速度)：
Figure BDA0003956394930000073
利用替代
Figure BDA0003956394930000074
和恒等式/>
Figure BDA0003956394930000075
得到：
Figure BDA0003956394930000076
这产生二次方程：
Figure BDA0003956394930000077
应用求解x的标准p-q算式和一些简化，产生：
Figure BDA0003956394930000078
需要预先检查
Figure BDA0003956394930000079
和/>
Figure BDA00039563949300000710
以获得有效解。再次替换，产生针对/>
Figure BDA00039563949300000711
的结果。
由于为了确定θD而求解二次方程，所以通常存在两个模糊解。可以通过考虑测量射束向量与参考向量之间的相关性来解决该模糊性，该参考向量包括基于源自预定轴线(例如在相对于雷达传感器13的视轴处)的反射点的数据。在解决了二次方程解的模糊性之后，得到最终的θD。严格地说，该探测角θD仅对来自静止目标对象25的探测有效。因此，执行进一步的方法步骤以确定针对θD的测度或程度以及源自静止目标对象25的底层雷达探测结果rdet。
作为第二方法步骤，预测针对探测角θD的理想射束向量。对于本实施方式，理想射束向量由下式给出：
aideal(θD)＝[1,exp(-iω),…exp(-iωn)] (8)
其中ω＝d·sin(θD)，
其中aideal是预测的理想射束向量，n是包括在雷达传感器13中的天线单元的数目，并且d是天线单元之间的距离与由雷达传感器13发射的雷达波的波长的比。假设雷达传感器13的n个天线单元是等间距隔开的，即天线单元之间具有恒定距离。
应当注意，天线单元的数目n不仅可以表示属于雷达系统13的“真实”物理天线的数目，而且，如本领域中已知，可以表示可以被定义相应射束向量的虚拟天线的数目。一般地，射束向量的分量基于由各个真实或虚拟天线接收的原始数据的傅立叶变换。
在第三步骤中，校准测量射束向量b。即，通过将归一化射束向量乘以反映雷达传感器13的特性的校准矩阵C来校准基于针对给定时间点的原始雷达探测结果rdet的测量射束向量。校准矩阵C可以基于初始对角校准矩阵，该初始对角校准矩阵例如是通过在消声室中使用仅在零度方位角处的测量射束向量的测量来确定的。另选地，可以使用基于统计方法的用于初始化校准矩阵C的算法。
此后，对理想射束向量aideal和校准后的测量射束向量进行归一化，如下：
Figure BDA0003956394930000081
这些算式右侧的分母表示相应向量的常规的欧几里德范数。向量的归一化是必要的，因为对于如下所述的静态检查，必须考虑这些向量之间的相位或余弦系数。
作为将校准矩阵与测量的射束向量相乘的另选方案，可以在归一化之前将理想射束向量与校准矩阵相乘。如果出现与各个雷达探测相关的多普勒的类似值，即，如果为不同的距离箱确定类似的多普勒值，则这可以节省计算工作量。
在第四步骤中，如下为射束向量计算余弦系数作为射束向量之间的相关性：
Figure BDA0003956394930000082
ψ的值位于[0，1]的区间中，并且可以被解释为目标对象23、25(相应雷达探测结果rdet源自于该目标对象)为静止目标对象25的得分。以类似于概率的方式，接近1的得分指示目标对象25是静止的，而低得分(例如接近0)指示目标对象25不是静止的，即移动对象或异常点。
作为第五步骤，将得分ψ与阈值τ进行比较，以将相应的雷达探测结果rdet和相应的目标对象23、25(见图1)分配给静止目标对象25的类
Figure BDA0003956394930000093
或移动目标对象23或异常点的类/>
Figure BDA0003956394930000091
这可以在数学上描述如下：
Figure BDA0003956394930000092
合适的τ值可凭经验确定，通常为约0.9，例如0.92。
该方法的结果可以用于估计载具10的自我运动。措辞“自我运动”包括宿主载具10的线速度和角速度(作为其动态变量的一部分)。
如例如在US2019/0369222A1中所描述的，可以通过求解类似于上述算式(1)至(3)的线性方程组，使用根据距离变化率得到角度(AFRR)的测量来估计自我运动。然而，由于移动目标对象23或噪声会导致估计中的很大误差，所以必须假定从静止目标对象25的探测。因此，估计自我运动通常被嵌入到迭代方案中，以滤除运动目标对象23和/或异常点。如在上述参考文献中描述的已知方案通常基于直接角度测量和基于多普勒或距离变化率的阈值。在该参考文献中描述的方案被称为“随机样本一致性(RANSAC)”计算。
根据本公开的用于确定目标对象的移动性状态的方法的结果可以用于修改和简化已知的RANSAC方案。具体地，随机选择三个雷达探测结果，并且基于这些探测结果来估计自我运动。此后，对所有雷达探测结果执行如上所述的方法的前四个步骤，即直到计算余弦系数。此后，将阈值应用于余弦系数，以确定“正常点”的数目，即关于三个随机选择的探测结果的静止目标对象25的数目。从三个随机探测结果的选择开始迭代地重复这些步骤，并且针对每次迭代确定异常点的数目。最后，存储具有最多正常点的迭代作为用于估计载具10的自我运动的结果。作为可选的步骤，可以为所有最终的正常点估计自我运动。
为了验证根据本公开的方法，基于仿真和实际数据进行了不同的仿真和实验。仿真和实验的结果如图2至图5所示。
图2示出了不同条件下的仿真的余弦系数。余弦系数的值由变化的亮度表示，如由条31指示。高亮度表示余弦系数的绝对值接近1，而低亮度表示余弦系数的绝对值接近0。余弦系数的绝对值在x轴上示出为依赖于理想射束向量的角度，在y轴上示出为依赖于仿真的测量射束向量的角度。也就是说，为了产生所有潜在的余弦系数，已经仿真了方位角的所有组合。因此，对于仿真，独立地考虑测量射束向量b的角度和理想射束向量的角度(也参见算式8)。
假定用于仿真的雷达传感器包括两个发送通道和四个接收通道，对应于现有技术中已知的标准雷达系统。对于图2的(a)中所示的数据，假设了无噪声条件和0°的仰角，而对于图2的(b)中所示的结果，假设了7°的仰角，并且对于图2的(c)的结果，在0°的仰角处提供了针对目标对象23、25处的反射的的信噪比为20dB的噪声条件。
仿真的目的是评估根据本公开的方法是否能够针对不同条件将两类目标对象23、25分离，即静止对象25与运动对象23以及异常点。在理想情况下，预期在“角度矩阵”的对角线上，即在图2的图片中从左上角到右下角的对角线上具有高相关值(或余弦系数的绝对值)。如可以在图2的所有三个图片中看到的，对于无噪声条件(图2的(a))，以及对于添加7°的仰角(图2的(b))以及对于附加噪声(图2的(c))，这两类的预期分离是足够的，因为余弦系数的高绝对值仅出现在接近相应图片的对角线处。由于这些结果，还可以在雷达传感器的整个天线阵列的子阵列上执行根据本公开的方法，以完全独立于仰角。
图3示出了传统的静止/移动检查与基于根据本公开的方法的静止/移动检查之间的比较。相应检查的结果，即目标对象23、25被分类为静止的或移动的，在x轴上被示出为依赖于传统的根据角度寻找(AF)确定方位角(以度为单位)并且在y轴上被示出为依赖于根据距离变化率确定方位角(以度为单位)。
如图3所示的数据是对于速度为15m/s的自我或宿主载具10(见图1)，以及对于速度为13m/s且偏航率为10度/秒的附加移动目标23进行的仿真。对于仿真，已经为静止目标对象25和移动目标对象23的各个可能角度计算了理想多普勒值和理想射束向量。对于两种仿真都添加了高斯噪声。
对于提供图3的(a)的结果的传统方法，射束成形已经被应用于所生成的射束向量以计算各个角度，然后多普勒值已经被用于应用静止/移动检查。即，如图3的(a)所示的结果已经如以上算式(1)至(3)的上下文中所描述的那样被确定，即静止/移动检查已经基于实际多普勒与预期多普勒之间的偏差来执行。对于根据本公开的方法(图3的(b))，已经从多普勒或距离变化率值向后计算了角度，并且已经将静止/移动检查应用于射束向量，如以上在算式(4)至(11)的上下文中所描述的。
在图3的(a)中，被分类为静止的目标对象25由接近于该图片的从左下角到右上角的对角线的曲线45表示。在46处示出的间隙是由于在载具10的假定行驶方向上根据距离变化率确定角度具有低准确性的区域。被分类为移动或异常点的目标对象23由曲线47表示，曲线47通常应该偏离该图片的对角线。然而，在从大约20度开始的范围内，即在由49表示的区域内，除了仿真结果偏离对角线的对象外，应当被分类为静止的对象也被分类为移动的，即在图的对角线上。
在图3的(b)中，被分类为静止的目标对象25由曲线51表示，而被分类为移动或异常点的目标对象23由曲线53表示。如可以在由49表示的区域中看到的，根据本公开的方法也可以在20度以上的区域中清楚地区分静止对象和移动对象。此外，在-40度以下的区域中，该方法还能够区分静止对象和由表示静止目标对象25的曲线51的右侧和左侧上的点云55表示的异常点。为了较好地定向，在表示异常点或移动对象的点的云55与表示静止对象的曲线51之间包括了人工细白线。
总之，根据本公开的方法能够克服传统静止/移动检查的至少两个缺点，即，将静止对象错误分类为移动，即，在20度以上的区域49中，以及异常点的缺失识别，而其通过根据本公开的方法由点云55识别。
除了仿真之外，还将根据本公开的方法应用于由安装在载具中的标准雷达系统获取雷达数据的真实数据场景。观察到的真实数据场景在图4中示出，其中在图4的(a)中描绘了从载具前方的视图，而图4的(b)表示从载具后方的视图。如图4所示，实际数据场景包括城市中的移动载具、缓慢移动的行人和静止目标对象。为了提供关于载具的圆周视图，在载具处安装六个雷达。对于六个雷达中的每一个，各自的视轴方向相对于载具向后左、向后右、向前右、向前左、向左中心和向右中心前进。对于这些方向中的每一个，在图5中示出了用于验证根据本公开的方法的对应图片。
对于图4的实际数据场景，图5中示出了应用根据本公开的方法的结果。对于图5的所有示图片，目标对象23、25的分类在x轴被示出为依赖于根据距离变化率确定角度(以度为单位)，并且在y轴示出为依赖于根据傅立叶变换确定角度(以度为单位)，即由如以上在图3的上下文中描述的传统角度查找的角度。根据距离变化率确定角度由61表示，而根据傅立叶变换确定角度由63表示。当从载具观看时，对于不同的方向，即对于后左、对于后右、对于前右、对于前左、对于中左和对于中右，确定了如图5所示的六个图片。
在这些图片中的每一个中，被分类为静止的目标对象25由圆65(蓝圆)表示，而被分类为移动或异常点的目标对象23由圆67(红圆)表示。如在所有图中可以认识到的，静止对象25如所预期的那样位于接近该图的对角线的位置。相反，属于被分类为移动或异常点的对象的圆67与对角线以及与静止对象很好地分离。如果移动对象聚集在距对角线有一定距离的区域中，则圆67可能指示移动对象，而如果圆67彼此分离并且是单个点，则圆67可能指示异常点。总之，根据本公开的方法也能够针对真实数据场景正确区分静止目标对象25和移动目标对象23。
图6示出了根据各种实施方式的用于确定目标对象的移动性状态的方法的流程图600。在602，可以确定目标对象的探测角。在604，可以基于探测角确定静止对象的理想射束向量。在606，可以将理想射束向量和从传感器获取的数据获得的测量射束向量归一化。在608，可以确定归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性。在610，可以基于归一化理想射束向量和归一化测量射束向量的相关性来确定指示目标对象是静止还是移动的得分。
根据各种实施方式，传感器可以包括雷达传感器，并且距离变化率可以基于由雷达传感器提供的数据来确定。
根据各种实施方式，确定所述目标对象的所述探测角的步骤可以包括求解代数方程。
根据各种实施方式，如果可以确定所述代数方程的解的模糊性，则可以使用从所述传感器数据得到的射束向量与参考向量的相关性来解决所述模糊性。
根据各种实施方式，所述传感器可以包括雷达传感器，所述雷达传感器可以包括多个等间距隔开的天线单元，并且所述理想射束向量可以依赖于所述天线单元之间的等间距与由所述雷达传感器发射的雷达波的波长的比。
根据各种实施方式，计算所述归一化理想射束向量与所述归一化测量射束向量的相关性的步骤可以包括基于所述归一化理想射束向量和所述归一化测量射束向量计算余弦系数。
根据各种实施方式，在对测量射束向量进行归一化之前，可以将所述传感器(13)的校准矩阵应用于所述测量射束向量。
根据各种实施方式，如果所述得分大于预定阈值，则可以确定所述目标对象是静止的。
根据各种实施方式，对于多个探测到的目标对象，可以确定各目标对象是否静止，并且基于探测到的静止目标对象的数目，可以确定安装有所述传感器的载具(10)的至少一个动态参数。
根据各种实施方式，至少一个动态参数可以包括载具的线速度和/或角速度。
步骤602、604、606、608、610中的各步骤以及上述进一步的步骤可以由计算机硬件组件来执行。
图7示出了根据各种实施方式的用于执行静态检查的系统700。系统700可以在处理单元15(见图1)中实现，并且可以确定目标对象是静止的还是移动的。具体地，系统700可以包括探测角确定电路702、理想射束向量预测电路704、归一化电路706、相关性确定电路708和得分确定电路710。
探测角确定电路702可以被配置为确定目标对象的探测角。理想射束向量预测电路704可以被配置为基于探测角确定静止对象的理想射束向量。归一化电路706可以被配置为归一化理想射束向量和从传感器获取的数据获得的测量射束向量。相关性确定电路708可以被配置为确定归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性。得分确定电路710可以被配置为基于归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性来确定指示目标对象是静止的还是移动的得分。
探测角确定电路702、理想射束向量预测电路704、归一化电路706、相关性确定电路708和得分确定电路710可以例如经由诸如电缆或计算机总线的电连接712或经由任何其它合适的电连接彼此联接以交换电信号。
“电路”可以理解为任何类型的逻辑实现实体，其可以是专用电路或执行存储在存储器、固件或其任何组合中的程序的处理器。
图8描绘了具有多个计算机硬件组件的计算机系统800，所述多个计算机硬件组件被配置为执行根据各个实施方式的用于确定目标对象的移动性的由计算机实现的方法的步骤。计算机系统800对应于图1所示的计算机系统11，并且可以包括处理器802、存储器804和非暂时性数据存储部806。雷达传感器13(见图1)可以被提供为计算机系统800的一部分(如图8所示)，或者可以被提供在计算机系统800的外部。处理器802、存储器804和非暂时性数据存储部806可以是处理单元15(见图1)的组件。
处理器802可以执行存储器804中提供的指令。非暂时性数据存储部806可以存储计算机程序，包括可以传送到存储器804然后由处理器802执行的指令。雷达传感器13可以用于获取雷达传感器数据，基于该数据可以获取距离变化率。
处理器802、存储器804和非暂时性数据存储部806可例如经由电连接810(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。雷达传感器13可以例如经由外部接口联接到计算机系统800，或者可以被提供为计算机系统的一部分(换言之：计算机系统内部，例如经由电连接810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，以上针对方法之一所描述的内容对于系统700和/或计算机系统800可以类似地成立。
附图标记列表
10 宿主载具
11 计算机系统
13 雷达传感器
15 处理单元
17 传感器坐标系
19 x轴
21 y轴
23 移动对象
25 静止对象
31 表示余弦系数的绝对值的条
33 理想射束向量角度
35 测量射束向量角度
41 根据角度寻找确定方位角
43 根据距离变化率确定方位角
45 传统检查的静止对象
46 间隙
47 来自传统检查的移动对象和异常点
49 传统检查的具有错误分类的区域
51 来自使用根据本公开的方法的检查的静止对象
53 来自使用根据本公开的方法的检查的移动对象和异常点
55 异常点的云
61 根据距离变化率得到角度
63 根据傅立叶变换得到角度
65 用于将对象分类为静止的圆
67 用于将对象分类为移动或异常点的圆
600 例示用于确定目标对象的移动性状态的方法的流程图
602 基于由传感器获取的数据确定目标对象相对于传感器的探测角的步骤
604 基于探测角预测静止对象的理想射束向量的步骤
606 对理想射束向量和从传感器获取的数据获得的测量射束向量进行归一化的步骤
608 确定归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性的步骤
610 基于归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性确定指示目标对象是静止还是移动的得分的步骤。
700 用于静止检测的系统
702 探测角确定电路
704 理想射束向量预测电路
706 归一化电路
708 相关性确定电路
710 得分确定电路
712 连接
800 根据各种实施方式的计算机系统
802 处理器
804 存储器
806 非暂时性数据存储部
810 连接

Claims (15)

1.一种用于确定位于传感器(13)的环境中的目标对象(23、25)的移动性状态的由计算机实现的方法，所述传感器(13)被配置为监测载具(10)的环境，
该方法包括以下步骤：
基于由所述传感器(13)获取的数据确定(602)所述目标对象(23、25)相对于所述传感器(13)的探测角，
基于所述探测角预测(604)静止对象的理想射束向量，
归一化(606)所述理想射束向量和根据由所述传感器(13)获取的数据获得的测量射束向量，
确定(608)归一化理想射束向量与归一化测量射束向量的相关性，并且
基于所述归一化理想射束向量与所述归一化测量射束向量的所述相关性来确定(610)指示所述目标对象(23、25)是静止的还是移动的得分。
2.根据权利要求1所述的方法，其中
所述传感器(13)包括雷达传感器(13)，并且基于由所述雷达传感器(13)提供的数据来确定距离变化率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中
确定所述目标对象(23、25)的所述探测角的步骤包括求解代数方程。
4.根据权利要求3所述的方法，其中
如果确定了所述代数方程的解的模糊性，则使用从所述传感器数据得到的射束向量与参考向量的相关性来解决所述模糊性。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中
所述传感器(13)包括雷达传感器(13)，所述雷达传感器包括多个等间距隔开的天线单元，并且
所述理想射束向量依赖于所述天线单元之间的等间距与由所述雷达传感器(13)发射的雷达波的波长的比。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中
计算所述归一化理想射束向量与所述归一化测量射束向量的相关性的步骤包括基于所述归一化理想射束向量和所述归一化测量射束向量计算余弦系数。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中
在对测量射束向量进行归一化之前，将所述传感器(13)的校准矩阵应用于所述测量射束向量。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中
如果所述得分大于预定阈值，则确定所述目标对象(23、25)是静止的。
9.根据权利要求8所述的方法，其中
对于多个探测到的目标对象(23、25)，确定各目标对象是否静止，并且
基于探测到的静止目标对象(23、25)的数目，确定安装有所述传感器(13)的载具(10)的至少一个动态参数。
10.根据权利要求9所述的方法，其中
所述至少一个动态参数包括所述载具的线速度和/或角速度。
11.一种计算机系统(11、800)，所述计算机系统(11)包括被配置为执行根据权利要求1至10中的任一项所述的由计算机实现的方法的多个计算机硬件组件。
12.根据权利要求11所述的计算机系统(11、800)，所述计算机系统还包括：
雷达传感器(13)，所述雷达传感器被配置为获取雷达探测结果；
其中，所述计算机系统(11)被配置为基于所述雷达探测结果来确定所述目标对象(23、25)的距离变化率；以及
其中，所述计算机系统(11)被配置为基于所述雷达探测结果来确定测量射束向量。
13.根据权利要求12所述的计算机系统(11、800)，其中
所述雷达传感器(13)包括多个天线单元。
14.一种载具(10)，所述载具包括：
根据权利要求11至13中的任一项所述的计算机系统(11、800)；以及
雷达传感器(13)。
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10中的任一项所述的由计算机实现的方法的指令。
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