CN117724085A - 基于车辆的惯性测量单元的改进的多普勒雷达分辨率 - Google Patents

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Abstract

一种车辆中的系统，包括：雷达系统的用于发射能量的发射器；以及雷达系统的接收器，用于接收基于由发射器发射的能量被一个或多个物体反射的反射。该系统还包括控制器，用于处理在预定持续时间期间获得的反射，以通过从车辆的惯性测量单元(IMU)获得加速度信息来估计一个或多个物体中的每个的距离、方位角和相对速度。车辆的操作基于来自雷达系统的关于一个或多个物体的信息来控制。

Description

基于车辆的惯性测量单元的改进的多普勒雷达分辨率
技术领域
本主题公开涉及基于车辆的惯性测量单元(IMU)的改进的多普勒雷达分辨率。
背景技术
车辆(例如汽车、卡车、建筑设备、农场设备、自动化工厂设备)包括许多传感器，这些传感器提供关于车辆及其周围环境的信息。例如，雷达系统、激光雷达系统和相机可用于获得关于车辆周围物体的信息，而转向角传感器、IMU、轮胎压力监测传感器等可提供关于车辆本身的信息。雷达系统可以为其视场中的物体提供距离、方位角和多普勒(即相对速度)。当检测到静止物体时，多普勒提供车辆本身的速度。因此，希望基于车辆的IMU提供改进的多普勒雷达分辨率。
发明内容
在一示例性实施例中，一种车辆中的系统包括：雷达系统的用于发射能量的发射器；以及雷达系统的接收器，用于接收基于由发射器发射的能量被一个或多个物体反射的反射。该系统还包括控制器，用于处理在预定持续时间期间获得的反射，以通过从车辆的惯性测量单元(IMU)获得加速度信息来估计一个或多个物体中的每个的距离、方位角和相对速度。车辆的操作基于来自雷达系统的关于一个或多个物体的信息来控制。
除了这里描述的一个或多个特征之外，发射器发射作为多个啁啾的能量。多个啁啾中的每个是线性调频连续波信号。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器对每个反射在称为距离仓的一组距离间隔上执行快速傅立叶变换(FFT),以获得指示每个距离仓和啁啾的能量水平的距离图。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器对距离图的每个距离仓在一组多普勒频率假设上执行第二FFT，以获得指示每个距离仓和多普勒频率的能量水平的距离多普勒图。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器基于距离多普勒图获得指示每个距离仓、多普勒频率和一组方位角假设的能量水平的数据立方体。
除了这里描述的一个或多个特征之外，雷达系统包括两个或更多个发射器和两个或更多个接收器，并且控制器配置为获得两个或更多个发射器和两个或更多个接收器中的每一对的距离多普勒图，并且基于组合为两个或更多个发射器和两个或更多个接收器中的每一对获得的距离多普勒图来获得数据立方体。
除了这里描述的一个或多个特征之外，每个距离仓和每一个多普勒频率的能量水平被确定为：
发射能量的波长为λ，N为啁啾数，t为预定义持续时间内的时间，xn为每个距离仓和啁啾的能量水平，a为来自IMU的加速度信息，n为啁啾指数，f为多普勒频率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器识别与超过阈值的距离多普勒图的能量水平相关的每个方位角的距离仓和多普勒频率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器基于对距离多普勒图的能量水平超过阈值的多普勒频率进行聚类来识别与一个或多个物体中的静态物体相关的反射。
除了这里描述的一个或多个特征之外，控制器基于与静态物体相关的多普勒频率来估计车辆的速度。
在另一示例性实施例中，一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，当由车辆的一个或多个处理器处理时，所述指令使一个或多个处理器实施一种方法。该方法包括基于一个或多个物体对由雷达系统的发射器发射的能量的反射，获得由车辆的雷达系统的接收器接收的反射。该方法还包括通过从车辆的惯性测量单元(IMU)获得加速度信息来处理在预定持续时间期间获得的反射，以估计一个或多个物体中的每个的距离、方位角和相对速度。车辆的操作基于来自雷达系统的关于一个或多个物体的信息来控制。
除了这里描述的一个或多个特征之外，发射器发射作为多个啁啾的能量。多个啁啾中的每个是线性调频连续波信号。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括对每个反射在称为距离仓的一组距离间隔上执行快速傅立叶变换(FFT),以获得指示每个距离仓和啁啾的能量水平的距离图。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括对距离图的每个距离仓在一组多普勒频率假设上执行第二FFT，以获得指示每个距离仓和多普勒频率的能量水平的距离多普勒图。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括基于距离多普勒图获得指示每个距离仓、多普勒频率和一组方位角假设的能量水平的数据立方体。
除了这里描述的一个或多个特征之外，雷达系统包括两个或更多个发射器和两个或更多个接收器，并且该方法包括获得两个或更多个发射器和两个或更多个接收器中的每一对的距离多普勒图，并且基于组合为两个或更多个发射器和两个或更多个接收器中的每一对获得的距离多普勒图来获得数据立方体。
除了这里描述的一个或多个特征之外，每个距离仓和每一个多普勒频率的能量水平被确定为：
发射能量的波长为λ，N为啁啾数，t为预定义持续时间内的时间，xn为每个距离仓和啁啾的能量水平，a为来自IMU的加速度信息，n为啁啾指数，f为多普勒频率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括识别与超过阈值的距离多普勒图的能量水平相关的每个方位角的距离仓和多普勒频率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括基于对距离多普勒图的能量水平超过阈值的多普勒频率进行聚类来识别与一个或多个物体中的静态物体相关的反射。
除了这里描述的一个或多个特征之外，该方法包括基于与静态物体相关的多普勒频率来估计车辆的速度。
当结合附图时，从以下详细描述中，本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。
附图说明
其他特征、优点和细节仅通过示例的方式出现在以下详细描述中，详细描述参考附图，其中：
图1是基于惯性测量单元(IMU)实现改进的多普勒雷达分辨率的车辆的框图；
图2是根据一个或多个实施例的在雷达系统中使用IMU来增加多普勒处理的帧持续时间的方法的流程图；以及
图3示出了超过阈值能量水平的多普勒假设。
具体实施方式
以下描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制本公开、其应用或用途。应当理解，在所有附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。
本文详述的系统和方法的实施例涉及基于车辆的IMU的改进的多普勒雷达分辨率。通常，车辆中的多普勒处理假设径向速度恒定，因此，随着时间的推移线性距离迁移。多普勒处理指的是确定由雷达系统发射的脉冲和由物体反射的发射脉冲产生的接收反射之间的频率偏移。频率偏移是由物体相对于雷达系统的相对速度产生的，并指示该相对速度。因为对于多普勒处理假设了恒定的径向速度，所以执行多普勒处理的帧持续时间很短(例如约20毫秒)以确保该假设成立。然而，多普勒分辨率与帧持续时间成比例。
根据一个或多个实施例，车辆的IMU用于增加车辆的雷达系统进行多普勒处理的帧持续时间。IMU可以指示加速度、航向角和相对位置。通过使用来自IMU的加速度，在(较长的)帧持续时间上的等效线性距离迁移可用于多普勒处理。多普勒处理的帧持续时间的增加导致多普勒分辨率的提高。当检测到静止物体时，改进的多普勒分辨率提高了雷达系统(即车辆)本身的速度估计精度。基于这种改进的车辆运动估计，雷达数据可以与来自更高分辨率传感器(如激光雷达系统和相机)的数据融合。多普勒信息，单独或与其他传感器数据融合，最终可用于控制车辆运行的各个方面。
根据示例性实施例，图1是基于IMU130实现改进的多普勒雷达分辨率的车辆100的框图。图1所示的示例性车辆100是汽车101。车辆100示出为具有多个传感器110a至110n(通常称为110)。传感器110a是雷达系统120，传感器110b是IMU130。额外的传感器110可以包括一个或多个相机、激光雷达系统、转向角传感器、雨传感器和任何数量的已知车辆传感器。车辆100中和上的传感器110的数量和位置不受图1中的总体描述的限制。
一些传感器110，例如雷达系统120，可以检测车辆100周围的物体150。雷达系统120可以从一个或多个发射器123发射线性调频连续波形式的能量121，称为啁啾。被物体150作为反射122反射回雷达系统120的那部分发射能量被一个或多个接收器124接收并处理。该处理包括多普勒处理，如参考图3进一步讨论。如图所示，物体150可以是静止或静态物体155(例如灌木丛、标志)或者可以是移动物体160(例如另一车辆)。当物体150是移动物体160时，多普勒处理的结果指示车辆100和移动物体160之间的相对速度。当物体150是静态物体155时，多普勒处理的结果指示车辆100自身的速度。
如前所述，执行多普勒处理的帧持续时间受限于车辆100的距离迁移可被假设为线性的持续时间(即车辆100的径向速度恒定的持续时间)。也就是说，速度v(t)被假设为v0，即常数。通过使用IMU130，速度v(t)可被确定为v0(帧开始时的速度)和g(t)(帧持续时间内的速度变化(即加速度))之和。通过推导由加速度(g(t))引起的距离变化，或者换句话说，通过补偿在帧持续时间内由加速度引起的距离变化，可以在帧持续时间内产生车辆100的距离迁移的线性表示。线性表示便于多普勒处理，并且通过在该较长帧持续时间上执行多普勒处理，多普勒分辨率增加。
车辆100还可以包括控制器140。控制器140可以控制车辆100操作的一个或多个方面。控制器140可以使用来自一个或多个传感器110的输入来控制车辆操作。控制器140单独或与雷达系统120内的控制器125一起可以实现参照图2详细描述的过程的各方面。雷达系统120内的控制器140和任何附加控制器125可以包括处理电路，其可以包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享、专用或群组)和存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合适部件。处理电路的存储器可以包括存储指令的非暂时性计算机可读介质，当由处理电路的一个或多个处理器处理时，所述指令执行这里详细描述的过程。
图2是根据一个或多个实施例的使用IMU130来增加雷达系统120中多普勒处理的帧持续时间的方法200的流程图。这些过程可以由车辆100的控制器140、雷达系统120的控制器125或两者的组合来执行。如前所述，来自IMU130的加速度信息用于说明在比通常用于多普勒处理的帧持续时间更长的帧持续时间内距离迁移的非线性。对该加速度的补偿允许在帧持续时间内线性距离迁移的假设在较长帧持续时间内成立，从而便于在较长帧持续时间内进行多普勒处理。较长帧持续时间上的多普勒处理增加了多普勒分辨率。
例如，在框210，发射能量121和接收反射122可以包括雷达系统120发射啁啾。在框220，对每次发射执行距离快速傅立叶变换(FFT)指的是对作为每次发射的结果而接收到的反射122(例如N次发射和相关反射122)在预定义数量的距离间隔(称为距离仓(R))上执行FFT。FFT结果是距离图，它是一组距离仓(R)和一组发射(例如啁啾(C))上的接收能量(E)的指示，其是由框220的过程产生的。
在框230，获得多普勒处理输出包括使用来自IMU130的信息，如所示。多普勒处理的结果是距离多普勒图，它是距离仓(R)和一组多普勒假设(f)上的能量的指示，这组多普勒假设是与引起反射122的物体150的潜在相对速度值相关的一组潜在多普勒频率f。具体地，在框230，对于每个距离仓，对于给定的多普勒假设f，能量水平被计算为：
如方程1表示，N个反射122上的每个距离仓的能量水平xn被组合。还使用了发射能量121的波长λ、与N次发射相关的多普勒处理的帧持续时间上的时间t以及来自IMU130的加速度a。
在框240，检测峰值是指检测相关能量水平超过预定义阈值(例如噪声水平)的距离仓和多普勒假设。可以对多个方位角θ进行峰值检测。也就是说，由N次发射产生的每个反射122可以从相对于雷达系统120的多个方位角θ中的一个接收。当使用多个发射器123和接收器124时，为每个发射器-接收器对获得在框230获得的距离多普勒图。在称为波束形成的过程中，对于方位角θ的每个假设，可以组合距离多普勒图。因此，可以在框240确定与高于预定义阈值的能量水平相关的距离、多普勒假设和方位角θ。在框230处包括来自IMU130的加速度a有助于更长的帧持续时间(即N的更高值)。这又导致在框240处的检测具有更高的信噪比(SNR)和更高的多普勒分辨率，这使得能够提高以相似速度行进的物体之间的区分度。
参考图3讨论了框250和260处的过程。图3示出了来自框240的多普勒假设300。也就是说，多普勒假设300与在框240检测到的峰值相关。多普勒假设用线表示，代表速度分量Vx和Vy。在框250，检测静态物体155需要对来自框240的多普勒假设300进行分类。通常，场景中静态物体155比移动物体160多，因此来自静态物体155的反射122更多。结果，如图3左侧所示，较高密度的线被检测为属于静态物体155。可以使用任何已知的聚类方法来识别与静态物体155相关的多普勒假设300。聚类的交点(表示为Vx’和Vy’)提供了对车辆100速度的估计。在框260，可以通过最小二乘法找到该交点。
更具体地，在框260处，最小二乘解可用于估计车辆100的速度，基于：
在框250处识别的每个静态物体155的多普勒频率f＝[f0,f1,…]和基于方位角[θ0,θ1,…]的矩阵G用于方程2，以估计车辆100的径向速度分量vx’和vy’。方程2可以表示为：
车辆100的速度由下式给出：
v(t)＝v0+g(t)[方程4]
车辆100在帧开始时的初始速度(v0)由下式给出：
v0＝(GHG)-1GHf[方程5]
在方程4中，g(t)是IMU130提供的加速度。在方程5中，H是指对矩阵G的埃尔米特转置运算。
如前所述，在框260估计的车辆100的速度是比不使用IMU130可能的更高分辨率估计。具体而言，IMU130有助于使用更长的帧持续时间，在该帧持续时间内执行框210处的发射和接收，因此，在框220处开始处理更多的反射122。雷达系统120为每个检测到的物体150提供距离、方位和多普勒的估计。基于车辆100的更高分辨率速度估计和由于更长的积分持续时间导致的更高SNR，这些估计得到改进。此外，来自雷达系统120的数据与来自其他传感器110(例如激光雷达系统、相机)的数据的融合也得到改善。最终，来自雷达系统120的数据有助于基于物体150的检测来控制车辆100的一个或多个操作。
虽然已经参考示例性实施例描述了上述公开，但本领域技术人员将理解，在不脱离其范围的情况下，可以进行各种改变，并且等同物可以替代其元件。此外，在不脱离本公开的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定的情况或材料适应本公开的教导。因此，意图是本公开不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入其范围内的所有实施例。
术语“一”和“一个”并不表示数量的限制，而是表示存在至少一个所引用的项目。术语“或”是指“和/或”,除非上下文另有明确说明。在整个说明书中对“一方面”的引用意味着结合该方面描述的特定元素(例如特征、结构、步骤或特性)被包括在本文描述的至少一个方面中，并且可以存在或不存在于其他方面中。此外，应当理解，所描述的元素可以在各个方面以任何合适的方式进行组合。除非另有定义，否则本文使用的技术和科学术语具有与本发明所属领域的技术人员通常理解的相同的含义。

Claims (10)

1.一种车辆中的系统，包括：
雷达系统的发射器，其配置成发射能量；
雷达系统的接收器，其配置为接收基于由发射器发射的能量被一个或多个物体反射的反射；以及
控制器，其配置为处理在预定持续时间期间获得的反射，以通过从车辆的惯性测量单元(IMU)获得加速度信息来估计一个或多个物体中的每个的距离、方位角和相对速度，其中车辆的操作基于来自雷达系统的关于一个或多个物体的信息来控制。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述发射器配置成发射作为多个啁啾的能量，其中，所述多个啁啾中的每个是线性调频连续波信号，所述控制器配置成对每个反射在称为距离仓的一组距离间隔上执行快速傅立叶变换(FFT),以获得指示每个距离仓和啁啾的能量水平的距离图，控制器配置成对距离图的每个距离仓在一组多普勒频率假设上执行第二FFT，以获得指示每个距离仓和多普勒频率的能量水平的距离多普勒图，并且控制器配置成基于该距离多普勒图获得指示每个距离仓、多普勒频率和一组方位角假设的能量水平的数据立方体。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述雷达系统包括两个或更多个发射器和两个或更多个接收器，并且所述控制器配置为获得所述两个或更多个发射器和所述两个或更多个接收器中的每一对的距离多普勒图，并且基于组合为所述两个或更多个发射器和所述两个或更多个接收器中的每一对获得的距离多普勒图来获得所述数据立方体。
4.根据权利要求2所述的系统，其中，每个距离仓和每一个多普勒频率的能量水平被确定为：
发射能量的波长为λ，N为啁啾数，t为预定义持续时间内的时间，xn为每个距离仓和啁啾的能量水平，a为来自所述IMU的加速度信息，n为啁啾指数，f为多普勒频率。
5.根据权利要求2所述的系统，其中，所述控制器配置为识别与超过阈值的距离多普勒图的能量水平相关的每个方位角的距离仓和多普勒频率，并且所述控制器配置为基于对距离多普勒图的能量水平超过阈值的多普勒频率进行聚类来识别与所述一个或多个物体中的静态物体相关的反射，并且所述控制器配置为基于与静态物体相关的多普勒频率来估计车辆的速度。
6.一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，当由车辆的一个或多个处理器处理时，所述指令使一个或多个处理器实施包括以下的方法：
基于一个或多个物体对由雷达系统的发射器发射的能量的反射，获得由车辆的雷达系统的接收器接收的反射；以及
通过从车辆的惯性测量单元(IMU)获得加速度信息来处理在预定持续时间期间获得的反射，以估计一个或多个物体中的每个的距离、方位角和相对速度，其中车辆的操作基于来自雷达系统的关于一个或多个物体的信息来控制。
7.根据权利要求6所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述发射器配置成发射作为多个啁啾的能量，其中，所述多个啁啾中的每个是线性调频连续波信号，所述控制器配置成对每个反射在称为距离仓的一组距离间隔上执行快速傅立叶变换(FFT),以获得指示每个距离仓和啁啾的能量水平的距离图，所述方法包括对距离图的每个距离仓在一组多普勒频率假设上执行第二FFT，以获得指示每个距离仓和多普勒频率的能量水平的距离多普勒图，并且所述方法包括基于该距离多普勒图获得指示每个距离仓、多普勒频率和一组方位角假设的能量水平的数据立方体。
8.根据权利要求7所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述雷达系统包括两个或更多个发射器和两个或更多个接收器，并且所述方法包括获得所述两个或更多个发射器和所述两个或更多个接收器中的每一对的距离多普勒图，并且基于组合为所述两个或更多个发射器和所述两个或更多个接收器中的每一对获得的距离多普勒图来获得所述数据立方体。
9.根据权利要求7所述的非暂时性计算机可读介质，其中，每个距离仓和每一个多普勒频率的能量水平被确定为：
发射能量的波长为λ，N为啁啾数，t为预定义持续时间内的时间，xn为每个距离仓和啁啾的能量水平，a为来自所述IMU的加速度信息，n为啁啾指数，f为多普勒频率。
10.根据权利要求7所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述方法包括识别与超过阈值的距离多普勒图的能量水平相关的每个方位角的距离仓和多普勒频率，所述方法包括基于对距离多普勒图的能量水平超过阈值的多普勒频率进行聚类来识别与所述一个或多个物体中的静态物体相关的反射，并且所述方法包括基于与静态物体相关的多普勒频率来估计车辆的速度。
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