DE102019113345A1

DE102019113345A1 - Systeme und verfahren zur verwendung des strassenverständnisses zur einschränkung von radarspuren

Info

Publication number: DE102019113345A1
Application number: DE102019113345.9A
Authority: DE
Inventors: Elliot Branson
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2018-06-26
Filing date: 2019-05-20
Publication date: 2020-01-02
Also published as: US10935652B2; CN110646797A; CN110646797B; US20180306912A1

Abstract

Ein prozessorimplementiertes Verfahren in einem Fahrzeug zum Erkennen von Objekten aus Radardaten beinhaltet: das Abrufen von Radarmessungen, die in verschiedenen periodischen Zeitschritten durchgeführt wurden; das Organisieren der Radarmessungen in geeignete Zeitfenster; das Bilden eines Sequenzclusters von Radarmessungen, worin das Sequenzcluster ein Gleitfenster mit den neuesten Zeitfenstern von Radarmessungen umfasst; Entfernen von Rauschen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen durch Entfernen eines Clusters von Radarmessungen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen, das im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt geschätzt wird, und Ausgeben des Sequenzclusters von Radarmessungen nach dem Entfernen von widersprüchlichen Radarmessungen als ein neuer Cluster von Radarmessungen.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich im Allgemeinen auf die Objekterkennung und -verfolgung, und insbesondere auf Systeme und Verfahren in einem Fahrzeug zur Verwendung von Fahrspurinformationen zur Einschränkung von Radarspuren, die bei der Objekterkennung und -verfolgung verwendet werden.
HINTERGRUND
Fahrzeugwahrnehmungssysteme wurden in Fahrzeuge integriert, um es einem Fahrzeug zu ermöglichen, seine Umgebung zu erfassen und in einigen Fällen dem Fahrzeug zu ermöglichen, autonom oder teilautonom zu navigieren. Abtastvorrichtungen, die in Fahrzeugwahrnehmungssystemen eingesetzt werden können, beinhalten Radar, Lidar, Bildsensoren und andere.
Während in den letzten Jahren signifikante Fortschritte bei Fahrzeugwahrnehmungssystemen zu verzeichnen waren, könnten solche Systeme in mehrfacher Hinsicht noch verbessert werden. So enthalten Radarmessungen beispielsweise Rauschen von statischen Objektrückläufern, wie beispielsweise Boden, Stromleitungen, Kanaldeckel und dergleichen, sowie atmosphärisches Rauschen. Auch bewegte Objekte, die von Radarmessungen erfasst wurden, erscheinen möglicherweise nicht an einem einzigen Ort. Die sich bewegenden Objekte können so aussehen, als wären sie über einen größeren Raumbereich verteilt. Darüber hinaus kann Hintergrundgeräusche zu Positionsverschiebungen bei Objekten führen, die von Radarmessungen erfasst werden. Folglich kann die Verwendung von Bewegungsrückläufern allein nicht effektiv sein.
Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Systeme und Verfahren zum Bestimmen von Rückläufern, die sich bewegenden Objekten entsprechen. Ferner werden andere wünschenswerte Funktionen und Merkmale der vorliegenden Erfindung aus der nachfolgenden ausführlichen Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen, in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen, sowie mit dem vorangehenden technischen Gebiet und Hintergrund ersichtlich offensichtlich.
KURZDARSTELLUNG
Systeme und Verfahren für ein verbessertes Objekterkennungs- und Verfolgungssystem in einem Fahrzeug sind vorgesehen. In einer Ausführungsform beinhaltet ein prozessorimplementiertes Verfahren in einem Fahrzeug zum Erkennen und Verfolgen von Objekten unter Verwendung von Radardaten das Abrufen von Radarmessungen, die in verschiedenen periodischen Zeitschritten von einem Radarsystem im Fahrzeug durchgeführt werden, durch den Prozessor, wobei die Radarmessungen durch den Prozessor als zeitgeordnete Gruppen von Radarmessungen in geeigneten Zeitfenstern organisiert werden, worin das Zeitfenster, in dem ein zeitgeordneter Cluster der Radarmessungen organisiert ist, der Zeitspanne entspricht, in welcher der zeitgeordnete Cluster der Radarmessungen durchgeführt wurde; Aufbauen eines Sequenz-Clusters von Radarmessungen durch den Prozessor, worin der Sequenz-Cluster mehrere zeitgeordnete Cluster von Radarmessungen beinhaltet, die einem ersten Objekt entsprechen und die mehreren zeitgeordneten Cluster im Sequenz-Cluster in chronologischer Reihenfolge angeordnet sind, worin der Sequenz-Cluster als Schiebefenster von Radarmessungen angeordnet ist und das Schiebefenster eine vorbestimmte Anzahl der neuesten Zeitfenster von Radarmessungen beinhaltet. Das Verfahren beinhaltet ferner das Entfernen von Rauschen aus dem Sequenz-Cluster von Radarmessungen durch den Prozessor, indem ein Cluster von Radarmessungen aus dem Sequenz-Cluster von Radarmessungen entfernt wird, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt geschätzt wird, das sich dort befindet; und die Ausgabe des Sequenz-Clusters von Radarmessungen nach dem Entfernen von widersprüchlichen Radarmessungen als ein neuer Cluster von Radarmessungen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Entfernen von Rauschen aus dem Sequenz-Cluster von Radarmessungen das Vergleichen des Sequenz-Clusters von Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren; und das Entfernen von Radarmessungen, die Objektbewegungen in einer Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren der Straßentopologiekarte steht.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Verfahren ferner: das Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Kalman-Filters für jede Radarspur, worin jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts beinhaltet und worin das Verfolgen das Erzwingen und Einschränken der Bewegung die eine oder die mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur auf eine Weise beinhaltet, welche die ausgerichtete Spur diktiert, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, in der einen oder den mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob der neue Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarspuren, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; und nicht Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen zu einer der Radarspuren, wenn der Vergleich nicht zur Identifizierung einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Verfahren ferner: das Suchen in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen entsprechend der identifizierten Radarspur, die mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen, wenn der Vergleich zur Identifizierung einer Radarspur führt, welcher der neue Cluster entsprechen kann; und das Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen zu der identifizierten Radarspur, wenn die früheren Radarmessungen entsprechend den identifizierten Radarbahnen mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Verfahren ferner das Ablehnen des neuen Clusters von Radarmessungen als Rauschen, wenn die früheren Radarmessungen, die den identifizierten Radarspuren entsprechen, nicht mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
In einer weiteren Ausführungsform beinhaltet ein prozessorimplementiertes Verfahren in einem Fahrzeug zum Erkennen und Verfolgen von Objekten unter Verwendung von Radardaten: das Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters für jede Radarspur, worin jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts beinhaltet und worin das Verfolgen das Erzwingen und Einschränken der Bewegung die eine oder die mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur auf eine Weise beinhaltet, welche die ausgerichtete Spur diktiert, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, in der einen oder den mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob ein neue Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarspuren, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; Suchen in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen entsprechend der identifizierten Radarspur, die mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen, wenn der Vergleich zur Identifizierung einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann; und Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen zu der identifizierten Radarspur, wenn die früheren Radarmessungen entsprechend der identifizierten Radarspur mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Verfahren ferner das Vorhersagen einer zukünftigen Beobachtung für die identifizierte Radarspur, indem die zukünftige Beobachtung auf einen von der ausgerichteten Spur vorgegebenen Weg projiziert wird.
In einer Ausführungsform tritt die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung auf, wenn ein verdeckendes Objekt verhindert, dass das Fahrzeug Radarrückkehr von Abschnitten der ausgerichteten Spur empfängt.
In einer Ausführungsform beinhaltet die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung die Vorhersage, dass das erfasste Objekt eine andere Spur überqueren kann.
In einer Ausführungsform beinhaltet die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung die Vorhersage, dass das erfasste Objekt aufgrund der Anforderungen der ausgerichteten Spur in eine andere Spur übergehen kann.
In einer Ausführungsform beinhaltet die ausgerichtete Fahrspur einen reinen Kurvenfahrbahnabschnitt.
In einer Ausführungsform beinhaltet die ausgerichtete Fahrspur einen reinen Fahrspurabschnitt.
In einer Ausführungsform beinhaltet die ausgerichtete Fahrspur einen umkehrfreien Fahrbahnabschnitt.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Verfahren ferner das Erzeugen des neuen Clusters von Radarmessungen durch Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte steht.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte steht, das Vergleichen des Sequenz-Clusters von Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren; und das Entfernen von Radarmessungen, die Objektbewegungen in einer Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren in der Straßentopologiekarte steht.
In einer anderen Ausführungsform beinhaltet ein Fahrzeug: ein Radarsystem, das konfiguriert ist, um Radardaten zu erzeugen; und ein Objekterkennungssystem, das einen oder mehrere Prozessoren beinhaltet, die durch Programmieranweisungen in nicht-flüchtigen, computerlesbaren Medien konfiguriert sind. Das Objekterkennungssystem ist konfiguriert, um: Radarmessungen, die in verschiedenen periodischen Zeitschritten von einem Radarsystem im Fahrzeug durchgeführt werden, abzurufen; die Radarmessungen in geeignete Zeitfenster zu organisieren, worin das Zeitfenster, in das ein Satz der Radarmessungen organisiert ist, der Zeitspanne entspricht, in welcher der Satz der Radarmessungen durchgeführt wurde; einen Sequenz-Cluster von Radarmessungen aufzubauen, worin der Sequenz-Cluster Radarmessungen beinhaltet, die einem ersten Objekt in einer Vielzahl von verschiedenen Zeitfenstern entsprechen, wobei der Sequenz-Cluster ein Schiebefenster von Radarmessungen beinhaltet, und das Schiebefenster eine vorbestimmte Anzahl der letzten Zeitfenster von Radarmessungen beinhaltet. Das Objekterkennungssystem ist ferner konfiguriert, um Rauschen aus dem Sequenz-Cluster der Radarmessungen zu entfernen, indem ein Cluster von Radarmessungen aus dem Sequenz-Cluster von Radarmessungen entfernt wird, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt geschätzt wird, das sich dort befindet; und das Ausgeben des Sequenz-Clusters von Radarmessungen nach dem Entfernen von widersprüchlichen Radarmessungen als ein neuer Cluster von Radarmessungen.
In einer Ausführungsform ist das Objekterkennungssystem ferner konfiguriert zum: Vergleichen des Sequenz-Clusters von Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren; und das Entfernen von Radarmessungen, die Objektbewegungen in einer Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren der Straßentopologiekarte steht.
In einer Ausführungsform beinhaltet das Fahrzeug ferner ein Objektverfolgungssystem. Das Objektverfolgungssystem beinhaltet einen oder mehrere Prozessoren, die durch Programmieranweisungen in nicht-flüchtigen, computerlesbaren Medien konfiguriert sind. Das Objektverfolgungssystem ist konfiguriert zum: Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters für jede Radarspur, worin jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts beinhaltet und worin das Verfolgen das Erzwingen und Einschränken der Bewegung die eine oder die mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur auf eine Weise beinhaltet, welche die ausgerichtete Spur diktiert, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, in der einen oder den mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob ein neue Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarspuren, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; Suchen in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen entsprechend der identifizierten Radarspur, die mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen, wenn der Vergleich zur Identifizierung einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann; und Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen zu der identifizierten Radarspur, wenn die früheren Radarmessungen entsprechend der identifizierten Radarspur mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
In einer Ausführungsform ist das Objektverfolgungssystem ferner konfiguriert, um eine zukünftige Beobachtung für die identifizierte Radarspur vorherzusagen, indem die zukünftige Beobachtung auf einen von der ausgerichteten Spur vorgegebenen Weg projiziert wird.
In einer Ausführungsform ist das Objektverfolgungssystem ferner konfiguriert, um den neuen Cluster von Radarmessungen als Rauschen zurückzuweisen, wenn die früheren Radarmessungen, die den identifizierten Radarspuren entsprechen, nicht mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
Figurenliste
Die exemplarischen Ausführungsformen werden nachfolgend in Verbindung mit den folgenden Zeichnungen beschrieben, worin gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen, und worin gilt:

1 zeigt ein exemplarisches Fahrzeug, das ein Objekterkennungssystem und ein Objektverfolgungssystem zur Verwendung mit einem Radarsystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet;
2 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein autonomes Antriebssystem (ADS) in Verbindung mit einem autonomen Fahrzeug gemäß verschiedenen Ausführungsformen veranschaulicht;
3 ist ein Blockdiagramm eines exemplarischen Objekterkennungs- und Verfolgungssystems in einem exemplarischen Fahrzeug gemäß verschiedenen Ausführungsformen;
4A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in den Zeitintervallen t₀, t₁ und t₂ gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
4B ist ein Diagramm, das die Zuordnung der exemplarischen Radarmessungen in den Zeitintervallen t₀, t₁ und t₂ zu einem exemplarischen Messcluster und einer Bewegungsrichtung für den Cluster gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
4C ist ein Diagramm, das eine exemplarische Überlagerung von Fahrspuren auf dem Cluster gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
4D ist ein Diagramm, das eine weitere exemplarische Überlagerung von Fahrspuren auf dem Cluster gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
5A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitabständen t₀, t₁, t₂, t₃, t₄ und t₅ gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
5B ist ein Diagramm, das die Laufrichtung der exemplarischen Radarmessungen in den Zeitintervallen t₀, t₁, t₂, t₃, t₄ und t₅ gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
5C ist ein Diagramm, das eine exemplarische Überlagerung von Fahrspuren auf die exemplarischen Radarmessungen gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
6A ist ein Diagramm, das einen exemplarischen Cluster von Radarmessungen darstellt, die zu den Zeitschritten t₀, t₁, t₂ und t₃ in Bezug auf die exemplarisch ausgerichteten Fahrspuren gemäß verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt wurden;
6B ist ein Diagramm, das einen exemplarischen Cluster von Radarmessungen abbildet, die zu den Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf exemplarisch ausgerichtete Fahrspuren gemäß verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt wurden;
7A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in einer Beispielsspur gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
7B ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in einer exemplarischen Spur gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet;
7C ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in einer exemplarischen Spur gemäß verschiedenen Ausführungsformen abbildet; und
8 ist ein Prozessablaufdiagramm, das einen exemplarischen Prozess zur Objekterkennung und -verfolgung mittels Radarmessungen gemäß verschiedenen Ausführungsformen darstellt.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende ausführliche Beschreibung dient lediglich als Beispiel und soll die Anwendung und Verwendung in keiner Weise einschränken. Weiterhin besteht keine Absicht, im vorstehenden technischen Bereich, Hintergrund, der Zusammenfassung oder der folgenden ausführlichen Beschreibung an eine ausdrücklich oder implizit vorgestellte Theorie gebunden zu sein. Der hierin verwendete Begriff „Modul“ bezieht sich auf alle Hardware-, Software-, Firmwareprodukte, elektronische Steuerkomponenten, Verarbeitungslogik und/oder Prozessorgeräte, einzeln oder in allen Kombinationen, unter anderem beinhaltend, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam genutzt, dediziert oder Gruppenprozessor) und einen Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmwareprogramme, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten ausführt, welche die beschriebene Funktionalität bieten.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können hierin als funktionale und/oder logische Blockkomponenten und verschiedene Verarbeitungsschritte beschrieben sein. Es ist zu beachten, dass derartige Blockkomponenten aus einer beliebigen Anzahl an Hardware-, Software- und/oder Firmware-Komponenten aufgebaut sein können, die zur Ausführung der erforderlichen Funktionen konfiguriert sind. Zum Beispiel kann eine Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung eines Systems oder einer Komponente verschiedene integrierte Schaltungskomponenten, z. B. Speicherelemente, digitale Signalverarbeitungselemente, Logikelemente, Wertetabellen oder dergleichen, einsetzen, die mehrere Funktionen unter der Steuerung eines oder mehrerer Mikroprozessoren oder anderer Steuervorrichtungen durchführen können. Zudem werden Fachleute auf dem Gebiet erkennen, dass die exemplarischen Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung in Verbindung mit einer beliebigen Anzahl an Systemen eingesetzt werden können, und dass das hierin beschriebene System lediglich eine exemplarische Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt.
Der Kürze halber können konventionelle Techniken in Verbindung mit der Signalverarbeitung, Datenübertragung, Signalgebung, Steuerung, Maschinenlernmodelle, Radar, Lidar, Bildanalyse und weiteren funktionalen Aspekten der Systeme (und den einzelnen Bedienkomponenten der Systeme) hierin nicht im Detail beschrieben werden. Weiterhin sollen die in den verschiedenen Figuren dargestellten Verbindungslinien exemplarische Funktionsbeziehungen und/oder physikalische Verbindungen zwischen den verschiedenen Elementen darstellen. Es sollte beachtet werden, dass viele alternative oder zusätzliche funktionale Beziehungen oder physikalische Verbindungen in einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung vorhanden sein können.
1 zeigt ein exemplarisches Fahrzeug 100, das ein Objekterkennungs- und ein Objektverfolgungssystem 302 zur Verwendung mit einem Radarsystem beinhaltet. Wie in 1 dargestellt, beinhaltet das Fahrzeug 100 im Allgemeinen ein Fahrgestell 12, eine Karosserie 14, Vorderräder 16 und Hinterräder 18. Die Karosserie 14 ist auf dem Fahrgestell 12 angeordnet und umhüllt im Wesentlichen die anderen Komponenten des Fahrzeugs 100. Die Karosserie 14 und das Fahrgestell 12 können gemeinsam einen Rahmen bilden. Die Räder 16-18 sind jeweils mit dem Fahrgestell 12 in der Nähe einer jeweiligen Ecke der Karosserie 14 drehbar gekoppelt.
In verschiedenen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 100 ein autonomes oder halbautonomes Fahrzeug sein. Ein autonomes Fahrzeug 100 ist beispielsweise ein Fahrzeug, das automatisch gesteuert wird, um Passagiere von einem Ort zu einem anderen zu befördern. Das Fahrzeug 100 ist in der veranschaulichten Ausführungsform als Pkw dargestellt, wobei jedoch auch jedes andere Fahrzeug einschließlich Motorräder, Lastwagen, Sportfahrzeuge (SUVs), Freizeitfahrzeuge (RVs), Schiffe, Flugzeuge usw. verwendet werden kann.
In einer exemplarischen Ausführungsform kann das Fahrzeug 100 einem Automatisierungssystem des Levels Vier oder Levels Fünf gemäß der Standardtaxonomie automatisierter Fahrlevels der Society of Automotive Engineers (SAE) „J3016“ entsprechen. Mit dieser Terminologie bezeichnet ein Level-Vier-System eine „hohe Automatisierung“ unter Bezugnahme auf einen Fahrmodus, bei dem das automatisierte Fahrsystem alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe übernimmt, selbst wenn ein menschlicher Fahrer nicht angemessen auf eine Aufforderung zum Eingreifen reagiert. Ein Level-Fünf-System hingegen zeigt eine „Vollautomatisierung“ und bezeichnet einen Fahrmodus, bei dem das automatisierte Fahrsystem alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe unter allen Fahrbahn- und Umweltbedingungen erfüllt, die ein menschlicher Fahrer bewältigen kann. Es versteht sich jedoch, dass die Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Thematik nicht auf eine bestimmte Taxonomie oder Rubrik der Automatisierungskategorien beschränkt sind. Darüber hinaus können Systeme gemäß der vorliegenden Ausführungsform in Verbindung mit jedem Fahrzeug verwendet werden, in dem der vorliegende Gegenstand umgesetzt werden kann, unabhängig von seiner Autonomie.
Wie dargestellt, beinhaltet das Fahrzeug 100 im Allgemeinen ein Antriebssystem 20, ein Übertragungssystem 22, ein Lenksystem 24, ein Bremssystem 26, ein Sensorsystem 28, ein Stellgliedsystem 30, mindestens einen Datenspeicher 32, mindestens eine Steuerung 34 und ein Kommunikationssystem 36. Das Antriebssystem 20 kann in verschiedenen Ausführungsformen einen Verbrennungsmotor, eine elektrische Maschine, wie beispielsweise einen Traktionsmotor und/oder ein Brennstoffzellenantriebssystem, beinhalten. Das Übertragungssystem 22 ist dazu konfiguriert, Leistung vom Antriebssystem 20 auf die Fahrzeugräder 16 und 18 gemäß den wählbaren Übersetzungsverhältnissen zu übertragen. Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann das Getriebesystem 22 ein Stufenverhältnis-Automatikgetriebe, ein stufenlos verstellbares Getriebe oder ein anderes geeignetes Getriebe beinhalten.
Das Bremssystem 26 ist dazu konfiguriert, den Fahrzeugrädern 16 und 18 ein Bremsmoment bereitzustellen. Das Bremssystem 26 kann in verschiedenen Ausführungsformen Reibungsbremsen, Bake-by-Wire, ein regeneratives Bremssystem, wie beispielsweise eine elektrische Maschine und/oder andere geeignete Bremssysteme, beinhalten.
Das Lenksystem 24 beeinflusst eine Position der Fahrzeugräder 16 und/oder 18. Während in einigen Ausführungsformen innerhalb des Umfangs der vorliegenden Offenbarung zur Veranschaulichung als ein Lenkrad 25 dargestellt, kann das Lenksystem 24 kein Lenkrad beinhalten.
Das Sensorsystem 28 beinhaltet eine oder mehrere Sensorvorrichtungen 40a-40n, die beobachtbare Zustände der äußeren Umgebung und/oder der inneren Umgebung des Fahrzeugs 100 (zum Beispiel den Zustand eines oder mehrerer Insassen) erfassen und entsprechende Sensordaten erzeugen. Sensorvorrichtungen 40a-40n können, sind jedoch nicht beschränkt auf, Radare (z. B. Langstrecken-, Mittelstrecken-Kurzbereich), Lidare, globale Positionierungssysteme, optische Kameras (z. B. nach vorne gerichtet, 360-Grad, nach hinten gerichtet, seitlich gerichtet, Stereo, usw.), beinhalten, Wärmebildkameras (z. B. Infrarot), Ultraschallsensoren, Geschwindigkeitsmesssensoren (z. B. Encoder) und/oder andere Sensoren, die in Verbindung mit Systemen und Verfahren gemäß dem vorliegenden Gegenstand verwendet werden können.
Das Stellgliedsystem 30 beinhaltet ein oder mehrere Stellgliedvorrichtungen 42a-42n, die ein oder mehrere Fahrzeugeigenschaften, wie zum Beispiel das Antriebssystem 20, das Getriebesystem 22, das Lenksystem 24 und das Bremssystem 26, steuern, sind aber nicht darauf beschränkt. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 100 auch Fahrzeug-Innen- und/oder Außenausstattungen beinhalten, die nicht in 1 dargestellt sind, wie beispielsweise verschiedene Türen, Kofferraum- und Kabinenausstattungen, wie Luft, Musik, Beleuchtung, Touchscreen-Anzeige-Komponenten (wie sie in Verbindung mit Navigationssystemen verwendet werden) und dergleichen.
Die Datenspeichervorrichtung 32 speichert Daten zur Verwendung beim automatischen Steuern des Fahrzeugs 100. In verschiedenen Ausführungsformen speichert das Datenspeichergerät 32 definierte Landkarten der navigierbaren Umgebung. In verschiedenen Ausführungsformen können die definierten Landkarten vordefiniert und von einem entfernten System abgerufen werden. So können beispielsweise die definierten Landkarten durch das entfernte System zusammengesetzt und dem Fahrzeug 100 (drahtlos und/oder drahtgebunden) mitgeteilt und in der Datenspeichervorrichtung 32 gespeichert werden. Routeninformationen können auch in der Datenspeichervorrichtung 32 gespeichert werden - d. h. in einer Reihe von Straßenabschnitten (die geografisch mit einer oder mehreren der definierten Karten verknüpft sind), die zusammen eine Route definieren, die der Benutzer von einem Startort (z. B. dem aktuellen Standort des Benutzers) zu einem Zielort zurücklegen kann. Wie ersichtlich, kann die Datenspeichervorrichtung 32 ein Teil der Steuerung 34, von der Steuerung 34 getrennt, oder ein Teil der Steuerung 34 und Teil eines separaten Systems sein.
Die Steuerung 34 beinhaltet mindestens einen Prozessor 44 und eine computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46. Der Prozessor 44 kann eine Spezialanfertigung oder ein handelsüblicher Prozessor sein, eine Zentraleinheit (CPU), eine Grafikprozessoreinheit (GPU), eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC) (z. B. eine benutzerdefinierte ASIC, die ein neuronales Netzwerk implementiert), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA), ein Hilfsprozessor unter mehreren Prozessoren, verbunden mit der Steuerung 34, ein Mikroprozessor auf Halbleiterbasis (in Form eines Mikrochips oder Chip-Satzes) eine Kombination derselben oder allgemein jede beliebige Vorrichtung zur Ausführung von Anweisungen. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46 können flüchtige und nicht-flüchtige Speicher in einem Nur-Lese-Speicher (ROM), einem Speicher mit direktem Zugriff (RAM) und einem Keep-Alive-Memory (KAM) beinhalten. KAM ist ein persistenter oder nicht-flüchtiger Speicher, der verwendet werden kann, um verschiedene Betriebsvariablen zu speichern, während der Prozessor 44 ausgeschaltet ist. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46 können unter Verwendung einer beliebigen einer Anzahl an bekannten Speichervorrichtungen, wie beispielsweise PROMs (programmierbarer Nur-Lese-Speicher), EPROMs (elektrische PROM), EEPROMs (elektrisch löschbarer PROM), Flash-Speicher oder beliebige andere elektrischen, magnetischen, optischen oder kombinierten Speichervorrichtungen, implementiert werden, die Daten speichern können, von denen einige ausführbare Anweisungen darstellen, die von der Steuerung 34 beim Steuern des Fahrzeugs 100 verwendet werden. In verschiedenen Ausführungsformen ist die Steuerung 34 konfiguriert, um das im Folgenden ausführlich erläuterte Kartierungssystem zu implementieren.
Die Anweisungen können ein oder mehrere separate Programme beinhalten, von denen jede eine geordnete Auflistung von ausführbaren Anweisungen zum Implementieren von logischen Funktionen umfasst. Die Anweisungen empfangen und verarbeiten, wenn diese vom Prozessor 44 ausgeführt werden, Signale (z. B. Sensordaten) vom Sensorsystem 28, führen Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen zur automatischen Steuerung der Komponenten des Fahrzeugs 100 durch und erzeugen Steuersignale, die an das Stellgliedsystem 30 übertragen werden, um die Komponenten des Fahrzeugs 100 basierend auf der Logik, den Berechnungen, den Verfahren und/oder Algorithmen automatisch zu steuern. Obwohl in 1 nur eine Steuerung 34 dargestellt ist, können Ausführungsformen des Fahrzeugs 100 eine beliebige Anzahl an Steuerungen 34 beinhalten, die über ein geeignetes Kommunikationsmedium oder eine Kombination von Kommunikationsmedien kommunizieren und zusammenwirken, um die Sensorsignale zu verarbeiten, Logiken, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen durchzuführen, und Steuersignale zu erzeugen, um die Funktionen des autonomen Fahrzeugs 100 automatisch zu steuern.
Das Kommunikationssystem 36 ist konfiguriert, um Informationen drahtlos an und von anderen Einheiten 48, wie beispielsweise, jedoch nicht beschränkt auf andere Fahrzeuge („V2V“-Kommunikation,) Infrastruktur („V2I“-Kommunikation), Netzwerke („V2N“-Kommunikation), Fußgänger („V2P“-Kommunikation), entfernte Transportsysteme und/oder Benutzervorrichtungen zu übermitteln. In einer exemplarischen Ausführungsform ist das Kommunikationssystem 36 ein drahtloses Kommunikationssystem, das dazu konfiguriert, über ein drahtloses lokales Netzwerk (WLAN) unter Verwendung des IEEE 802.11-Standards oder mittels einer mobilen Datenkommunikation zu kommunizieren. Im Geltungsbereich der vorliegenden Offenbarung werden jedoch auch zusätzliche oder alternative Kommunikationsverfahren, wie beispielsweise ein dedizierter Nahbereichskommunikations-(DSRC)-Kanal, berücksichtigt. DSRC-Kanäle beziehen sich auf Einweg- oder Zweiwege-Kurzstrecken- bis Mittelklasse-Funkkommunikationskanäle, die speziell für den Automobilbau und einen entsprechenden Satz von Protokollen und Standards entwickelt wurden.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann die Steuerung 34 ein autonomes Antriebssystem (ADS) 70, wie in 2 dargestellt realisieren. Das heißt, dass geeignete Soft- und/oder Hardwarekomponenten der Steuerung 34 (z. B. der Prozessor 44 und das computerlesbare Speichermedium 46) können verwendet werden, um ein autonomes Antriebssystem 70 bereitzustellen, das in Verbindung mit dem Fahrzeug 100 verwendet wird.
In verschiedenen Ausführungsformen können die Anweisungen des autonomen Antriebssystems 70 je nach Funktion oder System gegliedert sein. Das autonome Antriebssystem 70 kann beispielsweise, wie in 2 dargestellt, ein Wahrnehmungssystem 74, ein Positioniersystem 76, ein Wegplanungssystem 78 und ein Fahrzeugsteuerungssystem 80 beinhalten. Wie ersichtlich ist, können die Anweisungen in verschiedenen Ausführungsformen in beliebig viele Systeme (z. B. kombiniert, weiter unterteilt, usw.) gegliedert werden, da die Offenbarung nicht auf die vorliegenden Beispiele beschränkt ist.
In verschiedenen Ausführungsformen synthetisiert und verarbeitet das Wahrnehmungssystem 74 die erfassten Sensordaten und prognostiziert Anwesenheit, Standort, Klassifizierung und/oder Verlauf von Objekten und Merkmalen der Umgebung des Fahrzeugs 100. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Wahrnehmungssystem 74 Informationen von mehreren Sensoren (z. B. dem Sensorsystem 28) beinhalten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Kameras, Lidars, Radars und/oder eine beliebige Anzahl anderer Arten von Sensoren. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Objekterkennungs- und Verfolgungssystem 302 ganz oder teilweise in das Wahrnehmungssystem 74 einfließen.
Das Positioniersystem 76 verarbeitet Sensordaten zusammen mit anderen Daten, um eine Position (z. B. eine lokale Position in Bezug auf eine Karte, eine exakte Position in Bezug auf die Fahrspur einer Straße, Fahrzeugrichtung, usw.) des Fahrzeugs 100 in Bezug auf die Umgebung zu bestimmen. Wie zu erkennen ist, können verschiedene Techniken eingesetzt werden, um diese Lokalisierung durchzuführen, beispielsweise simultane Lokalisierung und Kartierung (SLAM), Partikelfilter, Kalman-Filter, Bayes'sche Filter und dergleichen.
Das Wegplanungssystem 78 verarbeitet Sensordaten zusammen mit anderen Daten, um einen Weg zu bestimmen, dem das Fahrzeug 100 folgen soll. Das Fahrzeugsteuerungssystem 80 erzeugt Steuersignale zum Steuern des Fahrzeugs 100 entsprechend der ermittelten Strecke.
In verschiedenen Ausführungsformen implementiert die Steuerung 34 maschinelle Lerntechniken, um die Funktionalität der Steuerung 34 zu unterstützen, wie z. B. Merkmalerkennung/Klassifizierung, Hindernisminderung, Routenüberquerung, Kartierung, Sensorintegration, Boden-Wahrheitsbestimmung und dergleichen.
3 ist ein Blockdiagramm des Objekterkennungs- und Verfolgungssystems 302 im Detail gemäß exemplarischen Ausführungsformen. Das exemplarische Objekterkennungs- und Verfolgungssystem 302 ist konfiguriert, um Sensormessungen 301 von den Radarsensoren 308 abzurufen, verfeinerte Messungen 303 für jeden Satz von Sensormessungen 301 zu erzeugen, indem Messungen eliminiert werden, die im Widerspruch zu einer von Fahrspuren vorgegebenen Fahrtrichtung stehen, die verfeinerten Messungen 303 mit verfolgten Objekten zu verknüpfen und anderen Fahrzeugsystemen Objektverfolgungsdaten 305 bereitzustellen. Das exemplarische Objekterkennungs- und Verfolgungssystem 302 beinhaltet ein Messerkennungssystem 304 und ein Verfolgungs- und Datenzuordnungssystem 306. Das Objekterkennungs- und Verfolgungssystem 302 kann auf der Steuerung 34 von 1, auf einer separaten Steuerung oder auf einer Kombination von Steuerungen in verschiedenen Ausführungsformen implementiert werden.
Das exemplarische Messerfassungssystem 304 ist konfiguriert, um Radarmessungen 301 abzurufen, die von Radarsensoren 308 im Fahrzeug 300 in verschiedenen periodischen Zeitschritten durchgeführt werden. Die Radarmessungen 301 können Positionsdaten, Geschwindigkeitsdaten, Signal-Rausch-Verhältnis-Daten (SNR), Leistungsdaten usw. für ein oder mehrere Objekte während eines bestimmten Zeitraums beinhalten. Das exemplarische Messerfassungssystem 304 ist konfiguriert, um die Radarmessungen als zeitgeordnete Gruppen von Radarmessungen in geeignete Zeitfenster zu organisieren. Das Zeitfenster, in dem ein zeitgeordneter Cluster von Radarmessungen organisiert ist, wird basierend auf dem Zeitraum bestimmt, in dem die Messungen empfangen wurden.
Das exemplarische Messerfassungssystem 304 ist ferner konfiguriert, um einen Sequenzcluster der Radarmessungen aufzubauen. Der Sequenzcluster umfasst mehrere zeitgeordnete Cluster der Radarmessungen, die einem gemeinsamen Objekt entsprechen. Die mehreren zeitlich geordneten Cluster im Sequenzcluster sind in chronologischer Reihenfolge angeordnet. Der Sequenzcluster ist auch als Schiebefenster der Radarmessungen angeordnet. Das Schiebefenster der Radarmessungen im Sequenzcluster beinhaltet eine vorgegebene Anzahl der letzten Zeitfenster der Radarmessungen. In einem Beispiel ist die vorgegebene Anzahl fünf, aber in anderen Beispielen kann die vorgegebene Anzahl von Zeitfenstern unterschiedlich sein. Da dem Sequenzcluster nach Erreichen der vorgegebenen Anzahl von Zeitfenstern ein neueres Zeitfenster der Radarmessungen hinzugefügt wird, wird das älteste Zeitfenster aus dem Sequenzcluster entfernt.
Die 4A-4B stellen eine exemplarische Darstellung von zeitgeordneten Clustern von Radarmessungen und Sequenzclustern von Radarmessungen bereit. 4A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen (einschließlich Positionsdaten 401 und Geschwindigkeitsdaten 403) in Zeitintervallen t₀, t₁ und t₂ abbildet. 4B ist ein Diagramm, das die Zuordnung von exemplarischen Radarmessungen in den Zeitintervallen t₀, t₁ und t₂ zu einem Sequenzcluster 402 und einer Bewegungsrichtung 404 für den Sequenzcluster 402 abbildet. Wie veranschaulicht, beinhaltet das exemplarische Sequenzcluster 402 drei zeitgeordnete Cluster von Radarmessungen. Ein Cluster entspricht dem Zeitfenster t₀, ein zweiter Cluster entspricht dem Zeitfenster t₁, und ein dritter Cluster entspricht dem Zeitfenster t₂. Die mehreren (drei) Cluster im Sequenzcluster 402 sind in chronologischer Reihenfolge angeordnet und der Sequenzcluster 402 kann als ein Schiebefenster der Radarmessungen angeordnet sein.
Unter erneuter Bezugnahme auf 3 ist das exemplarische Messerfassungssystem 304 ferner konfiguriert, um Rauschen aus dem Sequenzcluster der dem gemeinsamen Objekt entsprechenden Radarmessungen zu entfernen, indem ein Cluster von Radarmessungen aus dem Sequenzcluster der Radarmessungen entfernt wird, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das gemeinsame Objekt als ansässig geschätzt wird. Das exemplarische Messerfassungssystem 304 ist konfiguriert, um Rauschen aus dem Sequenzcluster der Radarmessungen zu entfernen, indem es den Sequenzcluster der Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte vergleicht. Die Straßentopologiekarte ist konfiguriert, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren. Nach dem Vergleichen ist das exemplarische Messerfassungssystem 304 konfiguriert, um Rauschen zu entfernen, indem Radarmessungen aus dem Sequenzcluster entfernt werden, die eine Objektbewegung in eine Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren der Straßentopologiekarte steht. Das exemplarische Messerfassungssystem 304 ist ferner konfiguriert, um den Sequenzcluster von Radarmessungen nach dem Versuch, widersprüchliche Radarmessungen zu entfernen, als neuen Cluster von Radarmessungen auszugeben.
4C-4D veranschaulichen exemplarisch die Verwendung der Straßentopologie durch ein exemplarisches Messerfassungssystem 304. 4C ist ein Diagramm, das die Überlagerung der Spuren 406, 408 auf den Sequenzcluster 402 abbildet. In diesem Beispiel gibt der Sequenzcluster 402 an, dass die Fahrtrichtung 404 des durch die Radarmessungen dargestellten Objekts in die entgegengesetzte Richtung als zulässige Fahrtrichtung 407 für die Spur 406 und in die gleiche Richtung wie die zulässige Fahrtrichtung 409 für die Spur 408 verläuft. Daher können die Radarmessungen in der Spur 406 Rauschen beinhalten und aus dem Sequenzcluster 402 der Radarmessungen entfernt werden.
4D ist ein Diagramm, das die Überlagerung der Spuren 416, 418 auf den Sequenzcluster 402 abbildet. In diesem Beispiel gibt der Sequenzcluster 402 an, dass die Fahrtrichtung 404 des durch die Radarmessungen dargestellten Objekts in die gleiche Richtung verläuft wie die zulässige Fahrtrichtung 417, 419 für die Spur 416 und für die Spur 418. Daher kann das durch den Sequenzcluster 402 von Radarmessungen dargestellte Objekt auf der Spur 416 oder 418 angeordnet sein. In diesem Beispiel kann die Verwendung einer Straßentopologiekarte allein nicht dazu verwendet werden, das Rauschen aus dem Sequenzcluster 402 der Radarmessungen zu reduzieren.
Die 5A-5C stellt eine weitere exemplarische Veranschaulichung der Verwendung der Straßentopologie durch ein exemplarisches Messerfassungssystem 304 bereit. 5A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitabständen t₀, t₁, t₂, t₃, t₄ und t₅ abbildet. 5B ist ein Diagramm, das die Fahrtrichtung 502 der Radarmessungen in den Zeitintervallen t₀, t₁, t₂, t₃, t₄ und t₅ abbildet. 5C ist ein Diagramm, das die Überlagerung der Spuren 504, 506 auf die exemplarischen Radarmessungen abbildet. In diesem Beispiel entspricht die Fahrtrichtung des Objekts, das durch die Radarmessungen dargestellt wird, der zulässigen Fahrtrichtung für die Spuren 504, 506. Somit kann in diesem Beispiel die Verwendung einer Straßentopologiekarte allein nicht dazu verwendet werden, das Rauschen aus den Radarmessungen zu reduzieren.
Unter erneuter Bezugnahme auf 3 ist das exemplarische Verfolgungs- und Datenzuordnungssystem 306 konfiguriert, um das Rauschen in den Radarmessungen weiter zu reduzieren, zu bestimmen, ob die Radarmessungen des Messerfassungssystems 304 einer oder mehreren Radarspuren zugeordnet werden sollen (wobei jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts umfasst), die Radarspuren mit den Radarmessungen zu verfolgen und zukünftige Radarmessungen mit den Radarspuren und Straßentopologieinformationen vorherzusagen. Das exemplarische Verfolgungs- und Datenzuordnungssystem 306 beinhaltet ein Datenzuordnungsmodul 312 und ein Verfolgungsmodul 314.
Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die eine oder die mehreren Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters 316, wie beispielsweise eines eingeschränkten Kalman-Filters 316, für jede Radarspur zu verfolgen. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Verfolgung durchzuführen, indem es die Bewegung der einen oder mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur in einer Weise erzwingt und einschränkt, die die ausgerichtete Spur vorschreibt, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, bei der einen oder mehreren Radarspuren fehlt. Wenn beispielsweise eine Radarspur anzeigt, dass sich ein Objekt innerhalb einer Fahrspur (z. B. eine ausgerichtete Fahrspur) bewegt und eine Radarmessung während eines Zeitfensters nicht empfangen wird (z. B. ein verdeckendes Objekt verhindert, dass eine Radarmessung bezüglich des Objekts empfangen wird), ist das exemplarische Tracking-Modul 314 über den eingeschränkten Kalman-Filter 316 konfiguriert, um die Position und Geschwindigkeit des Objekts während des Zeitintervalls vorherzusagen, in dem die Radarmessung nicht empfangen wurde, basierend auf einer früheren Kinematik (z. B. Geschwindigkeit, Beschleunigung, Zeitintervall, zurückgelegte Wegstrecke usw.) in Bezug auf das Objekt und die Beschränkungen (z. B. Fahrtrichtung, Geschwindigkeitsbegrenzung, Wendeanforderungen oder -beschränkungen usw.), die auf die Objektbewegung gemäß den Regeln der Spur angewendet wird. Weiterhin ist das exemplarische Tracking-Modul 314 konfiguriert, um zukünftige Objektbewegungen basierend auf vergangenen Kinematiken und Fahrspurbeschränkungen vorherzusagen.
Das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 ist konfiguriert, um zu bestimmen, ob ein empfangener neuer Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entspricht, das über das exemplarische Tracking-Modul 314 verfolgt wird (z. B.) und das innerhalb einer Spur ausgerichtet ist, indem der neue Cluster von Radarmessungen mit den Radarspuren verglichen wird, die innerhalb einer Spur ausgerichtet sind. Wenn ein neuer Cluster von Radarmessungen nicht mit einem Objekt übereinstimmt, das verfolgt wird, dann könnte der neue Cluster mit einem neuen Objekt oder mit Rauschen übereinstimmen. Das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 ist ferner konfiguriert, um zu versuchen, den neuen Cluster von Radarmessungen einer Radarspur zuzuordnen, die einem verfolgten Objekt entspricht, wenn der neue Cluster von Radarmessungen einem Objekt zu entsprechen scheint, das verfolgt wird.
Beim Versuch, den neuen Cluster von Radarmessungen einer Radarspur zuzuordnen, die einem verfolgten Objekt entspricht, ist das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 konfiguriert, um in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen in früheren Zeitfenstern zu suchen, die einer Radarspur entsprechen und mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen. Das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 ist ferner konfiguriert, um den neuen Cluster von Radarmessungen mit der identifizierten Radarspur zu verbinden, wenn die früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen, mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
Die 6A und 6B stellen Beispiele für frühere Radarmessungen bereit, die einer Radarspur entsprechen, die mit einem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmt. 6A ist ein Diagramm, das einen exemplarischen Cluster 602 von Radarmessungen abbildet, die zu den Zeitschritten t₀, t₁, t₂ und t₃ durchgeführt wurden, bezogen auf exemplarisch ausgerichtete Spuren. Die ausgerichteten Fahrspuren, von denen ein Objekt, das durch den exemplarischen Cluster 602 von Radarmessungen repräsentiert wird, hätte stammen können, umfassen die Spur 604 und die Spur 606. Das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 ist so konfiguriert, dass es in den ausgerichteten Spuren sucht. In diesem Beispiel würde das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 feststellen, dass Radarmessungen der Spur 604, die bei den Zeitschritten t_-5 und t_-6 durchgeführt wurden, mit (z. B. übereinstimmen, der Bewegung eines Objekts, das durch die Radarmessungen der Spur 604 dargestellt wird, die bei den Zeitschritten t_-5 und t_-6 durchgeführt wurden, könnte zu) dem exemplarischen Block 602 von Radarmessungen führen.
6B ist ein Diagramm, das einen exemplarischen Cluster 612 von Radarmessungen abbildet, die zu den Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ durchgeführt wurden, bezogen auf exemplarisch ausgerichtete Spuren. Die ausgerichteten Fahrspuren, von denen ein Objekt, das durch den exemplarischen Cluster 612 von Radarmessungen repräsentiert wird, hätte stammen können, umfassen die Spur 614 und die Spur 616. Das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 ist so konfiguriert, dass es in den ausgerichteten Spuren sucht. In diesem Beispiel würde das exemplarische Datenzuordnungsmodul 312 feststellen, dass Radarmessungen der Spur 614, die bei den Zeitschritten t_-4 und t_-8 durchgeführt wurden, mit (z. B. übereinstimmen, der Bewegung eines Objekts, das durch die Radarmessungen der Spur 614 dargestellt wird, die bei den Zeitschritten t₄ und t_-8 durchgeführt wurden, könnte zu) dem exemplarischen Block 612 von Radarmessungen führen.
Unter erneuter Bezugnahme auf 3 ist das exemplarische Verfolgungs- und Datenzuordnungssystem 306 ferner konfiguriert, um eine zukünftige Beobachtung für die identifizierte Radarspur vorherzusagen, indem es die zukünftige Beobachtung auf einen von der ausgerichteten Spur vorgegebenen Weg projiziert. Die 7A, 7B und 7C zeigen Beispiele für die Projektion einer zukünftigen Beobachtung entlang eines von einer ausgerichteten Spur vorgegebenen Weges.
7A ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in der Spur 702 abbildet. Radarmessungen von einem Fahrzeug 704 können durch ein verdeckendes Objekt 706 für einen Teil der Fahrt eines Objekts, das durch die exemplarischen Radarmessungen dargestellt wird, die zu den Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ entlang der Spur 702 durchgeführt werden, aus der Sicht eines Fahrzeugs gesperrt werden. Das exemplarische Verfolgungsmodul 314 ist konfiguriert, um die Radarspur 708 zu verfolgen, die durch die exemplarischen Radarmessungen dargestellt wird, die in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ unter Verwendung eines eingeschränkten Filters, wie beispielsweise eines eingeschränkten Bayes'schen Filters, eines eingeschränkten Kalman-Filters 316, eines eingeschränkten Partikelfilters, eines unparfümierten Kalman-Filters, eines Filters mit Langzeitspeicher (LSTM), eines Filters mit Bayes'scher Inferenz oder dergleichen durchgeführt werden. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Verfolgung durchzuführen, indem es die Bewegung der Radarspur 708 innerhalb der ausgerichteten Spur 702 in einer Weise erzwingt und einschränkt, die die ausgerichtete Spur vorschreibt, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, bei der Radarspur fehlt. In diesem Beispiel schreibt die Spur 702 vor, dass das Objekt seine aktuelle Fahrtrichtung beibehalten muss. Das exemplarische Tracking-Modul 314 kann die projizierte Bewegung 710 des Objekts schätzen und vorhersagen, dass das Objekt seine aktuelle Fahrtrichtung in der Spur 702 beibehält und in geeigneten Zeitabständen um bestimmte Punkte in der Spur 702 positioniert wird.
7B ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in der Spur 712 abbildet. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Radarspur 714 zu verfolgen, die durch die exemplarischen Radarmessungen in den Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ unter Verwendung eines eingeschränkten Filters 316 dargestellt wird. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Verfolgung durchzuführen, indem es die Bewegung der Radarspur 714 in einer Weise erzwingt und einschränkt, wie es die ausgerichtete Spur 712 vorschreibt. In diesem Beispiel ist die Spur 712 eine reine Rechtsabbiegespur, weshalb das Objekt nach rechts in die Spur 716 einbiegen muss. Das exemplarische Tracking-Modul 314 kann die projizierte Bewegung 718 des Objekts schätzen und vorhersagen, dass das Objekt während eines angemessenen Zeitintervalls nach rechts in die Spur 716 einbiegt.
7C ist ein Diagramm, das exemplarische Radarmessungen in Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ in Bezug auf ein Objekt in der Spur 722 abbildet. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Radarspur 724 zu verfolgen, die durch die exemplarischen Radarmessungen in den Zeitschritten t₀, t₁ und t₂ unter Verwendung eines eingeschränkten Filters 316 dargestellt wird. Das exemplarische Tracking-Modul 314 ist konfiguriert, um die Verfolgung durchzuführen, indem es die Bewegung der Radarspur in einer Weise erzwingt und einschränkt, wie es die ausgerichtete Spur 722 vorschreibt. In diesem Beispiel schreibt die Topologie der Spur 722 vor, dass das Objekt über die Spur 726 nach links abbiegen muss. Das exemplarische Tracking-Modul 314 kann die projizierte Bewegung 728 des Objekts schätzen und vorhersagen, dass das Objekt die Spur 726 während eines geeigneten Zeitintervalls überqueren wird.
Unter erneuter Bezugnahme auf 3 ist das exemplarische Verfolgungs- und Datenzuordnungssystem 306 ferner konfiguriert, um den neuen Cluster von Radarmessungen als Rauschen zurückzuweisen, wenn die früheren Radarmessungen, die den identifizierten Radarspuren entsprechen, nicht mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
8 ist ein Prozessablaufdiagramm, das einen exemplarischen Prozess zur Objekterkennung und -verfolgung mittels Radarmessungen darstellt. Die Abfolge der Vorgänge innerhalb des Verfahrens ist nicht auf die in der Figur dargestellte sequenzielle Abarbeitung beschränkt, sondern kann in einer oder mehreren unterschiedlichen Reihenfolgen gemäß der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren basierend auf einem oder mehreren vordefinierten Ereignissen und/oder kontinuierlich während des Betriebs des Fahrzeugs 100 ausgeführt werden.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Abrufen von Radarmessungen, die bei verschiedenen periodischen Zeitschritten von einem Radarsystem im Fahrzeug durchgeführt werden (Operation 802). Die Radarmessungen können Positions- und Geschwindigkeitsdaten für ein oder mehrere Objekte während eines bestimmten Zeitraums beinhalten. Die Radarmessungen können direkt von einem Radarsensor oder einer Netzwerkschnittstelle abgerufen werden.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Festlegen der Radarmessungen in einem geeigneten Zeitfenster (Operation 804). Dies kann das Organisieren der Radarmessungen in geeignete Zeitfenster beinhalten, worin das Zeitfenster, in dem ein Satz von Radarmessungen organisiert ist, der Zeitspanne entspricht, in der der Satz von Radarmessungen durchgeführt wurde. Die Radarmessungen können in ein Schiebefenster von Radarmessungen eingerahmt werden. Das Schiebefenster kann aus der neuesten vorbestimmten Anzahl von Datenrahmen bestehen. In einem Beispiel ist die vorgegebene Anzahl fünf, wobei jedoch auch andere vorgegebene Zahlen verwendet werden können.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Aufbauen eines Sequenzclusters von Messungen (Operation 806). Der Sequenzcluster der Messungen sollte alle auf ein gemeinsames Objekt bezogen sein. Der Sequenzcluster von Messungen kann Radarmessungen beinhalten, die einem gemeinsamen Objekt in einer Vielzahl von verschiedenen Zeitfenstern entsprechen. Der Sequenzcluster kann ein Schiebefenster von Radarmessungen beinhalten, worin das Schiebefenster eine vorbestimmte Anzahl der letzten Zeitfenster von Radarmessungen beinhaltet. In einem Beispiel ist die vorgegebene Anzahl fünf, wobei jedoch auch andere vorgegebene Zahlen verwendet werden können.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet die Referenzierung der Spurtopologie, um widersprüchliche Gruppen von Radarmessungen aus einem Sequenz-Messcluster zu entfernen und einen neuen Cluster von Radarmessungen zu erzeugen (Operation 808). Bewegte Objekte können in einem verrauschten Radarsignal bei größeren Entfernungen mit weniger Messungen erfasst werden, indem auf die Spurtopologie verwiesen wird, um widersprüchliche Gruppen von Radarmessungen aus einem Folge von Messungen zu entfernen. Die Referenzierung der Spurtopologie zum Entfernen widersprüchlicher Radarmesscluster aus einem Sequenzcluster von Messungen kann das Entfernen von Rauschen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen entsprechend dem gemeinsamen Objekt beinhalten, indem ein Cluster von Radarmessungen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen entfernt wird, der im Widerspruch zu einer Fahrbahntopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt als lokal geschätzt wird. Die zugrundeliegenden Fahrbahn- und Spurinformationen können verwendet werden, um Elemente, wie beispielsweise Rauschen, aus dem Sequenzcluster von Messungen einzuschränken und zu entfernen. Das Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte steht, kann das Vergleichen des Sequenzclusters von Radarmessungen mit einer Straßentopologiekarte beinhalten, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Spuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Spuren zu identifizieren. Das Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte steht, kann ferner das Entfernen von Radarmessungen beinhalten, die eine Objektbewegung in eine Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren der Straßentopologiekarte steht.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren im Zeitverlauf, beispielsweise unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters, wie beispielsweise eines eingeschränkten Kalman-Filters für jede Radarspur (Operation 810). Jede Radarspur beinhaltet eine Abfolge von Beobachtungen desselben Objekts. Die Verfolgung kann das Erzwingen und Einschränken der Bewegung der einen oder mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur in einer Weise beinhalten, die die ausgerichtete Spur vorschreibt, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, in der einen oder mehreren Radarspuren fehlt.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Referenzieren einer Karte von erfassten Objekten, die innerhalb einer Spur ausgerichtet sind (Operation 812). Die Karte der erfassten Objekte, die innerhalb einer Spur ausgerichtet sind, kann referenziert werden, um zu bestimmen, ob ein neuer Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Spur ausgerichtet ist. Dadurch können Objekte, die sich innerhalb von Fahrspuren bewegen, früher erkannt werden und deren Geschwindigkeit eingeschränkt ist, um den von der Fahrspur vorgeschriebenen Anforderungen zu entsprechen.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Ermitteln, ob ein Objekt erkannt wurde (Entscheidung 814). Durch das Vergleichen eines neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarspuren, die innerhalb einer Spur ausgerichtet sind, kann bestimmt werden, ob der neue Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entspricht, das innerhalb einer Spur ausgerichtet ist. Dies kann eine Suche nach einer Bestätigung ermöglichen, dass das neue Cluster ein Objekt darstellt, das sich innerhalb einer Spur bewegt, und es einem Fahrzeug ermöglichen, schnell auf Objekte zu reagieren, die sich auf diese Weise bewegen.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Durchsuchen eines Satzes von ausgerichteten Spuren nach früheren Messungen (Operation 816). Wenn sich aus dem Vergleich die Identifizierung einer Radarspur ergibt, der das neue Cluster entsprechen kann (ja, bei Entscheidung 814), kann die Suche in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen durchgeführt werden, die der identifizierten Radarspur entsprechen und mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen. Wenn durch den Vergleich keine Identifizierung einer Radarspur erfolgt, der die neue Gruppe entsprechen könnte (nein, bei Entscheidung 814), kann die neue Gruppe von Radarmessungen keiner der Radarspuren zugeordnet und als Rauschen abgelehnt werden.
Der exemplarische Prozess 800 beinhaltet das Zuordnen von Messungen im Zeitverlauf zu neuen Messungen zu bestehenden Spuren (Operation 818). Wenn die früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen, mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen, kann der neue Cluster von Radarmessungen mit der identifizierten Radarspur verknüpft werden. Dies kann bestätigen, dass sich ein Objekt innerhalb einer Fahrspur bewegt, und es dem Fahrzeug ermöglichen, vorherzusagen, dass sich das Objekt auch in Zukunft in einer Weise bewegen wird, die den Anforderungen der Fahrspur entspricht. Wenn die früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen, nicht mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen, kann der neue Cluster von Radarmessungen als Rauschen abgelehnt werden.
Der exemplarische Prozess kann ferner das Vorhersagen einer zukünftigen Beobachtung für die identifizierte Radarspur beinhalten, indem die zukünftige Beobachtung auf einen von der ausgerichteten Spur vorgegebenen Weg projiziert wird. Die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung kann auftreten, wenn ein verdeckendes Objekt verhindert, dass das Fahrzeug Radarrückkehr von Abschnitten der ausgerichteten Spur empfängt, wie in 7A veranschaulicht. Die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung kann auch die Vorhersage beinhalten, dass das erfasste Objekt aufgrund der Anforderungen der ausgerichteten Spur in eine andere Spur übergehen kann, wie in 7B veranschaulicht. Als Beispiel kann die ausgerichtete Spur einen reinen Abbiege-Spurabschnitt umfassen, die ausgerichtete Spur kann einen reinen Zusammenführungs-Spurabschnitt umfassen, und/oder die ausgerichtete Spur umfasst einen Nichtabbiege-Spurabschnitt. Die Vorhersage einer zukünftigen Beobachtung kann auch die Vorhersage beinhalten, dass das erfasste Objekt aufgrund der Anforderungen der ausgerichteten Spur in eine andere Spur überqueren kann, wie in 7C veranschaulicht.
Während mindestens eine exemplarische Ausführungsform in der vorstehenden ausführlichen Beschreibung dargestellt wurde, versteht es sich, dass es eine große Anzahl an Variationen gibt. Es versteht sich weiterhin, dass die exemplarische Ausführungsform oder die exemplarischen Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration dieser Offenbarung in keiner Weise einschränken sollen. Die vorstehende ausführliche Beschreibung stellt Fachleuten auf dem Gebiet vielmehr einen zweckmäßigen Plan zur Implementierung der exemplarischen Ausführungsform bzw. der exemplarischen Ausführungsformen zur Verfügung. Verschiedene Änderungen an der Funktion und der Anordnung von Elementen können vorgenommen werden, ohne vom Umfang der Offenbarung, wie er in den beigefügten Ansprüchen und deren rechtlichen Entsprechungen aufgeführt wird, abzuweichen.
Als Beispiel können die hierin beschriebenen Vorrichtungen, Systeme, Verfahren, Techniken und Gegenstände auf andere Messsysteme als Radarsysteme angewendet werden. Die hierin beschriebenen Vorrichtungen, Systeme, Verfahren, Techniken und Gegenstände können auf Geschwindigkeitsmesssensoren, wie beispielsweise laser- oder lichtbasierte Geschwindigkeitsmesssensoren, angewendet werden.

Claims

Prozessorimplementiertes Verfahren in einem Fahrzeug zum Erfassen und Verfolgen von Objekten unter Verwendung von Radardaten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Abrufen von Radarmessungen, die bei verschiedenen periodischen Zeitschritten von einem Radarsystem im Fahrzeug durchgeführt werden; Organisieren der Radarmessungen als zeitgeordnete Gruppen von Radarmessungen durch den Prozessor in geeignete Zeitfenster, worin das Zeitfenster, in dem ein zeitgeordneter Cluster der Radarmessungen organisiert ist, der Zeitspanne entspricht, in welcher der zeitgeordnete Cluster von Radarmessungen durchgeführt wurde; Aufbauen eines Sequenzclusters von Radarmessungen durch den Prozessor, worin der Sequenzcluster mehrere zeitgeordnete Cluster von Radarmessungen umfasst, die einem ersten Objekt entsprechen und die mehreren zeitgeordneten Cluster im Sequenzcluster in chronologischer Reihenfolge angeordnet sind, worin der Sequenzcluster als Schiebefenster von Radarmessungen angeordnet ist und das Schiebefenster eine vorbestimmte Anzahl der neuesten Zeitfenster von Radarmessungen umfasst; Entfernen von Rauschen aus dem Sequenzcluster der Radarmessungen durch den Prozessor durch Entfernen eines Clusters von Radarmessungen aus dem Sequenzcluster der Radarmessungen, das im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt als lokalisiert geschätzt wird; und Ausgeben des Sequenzclusters von Radarmessungen nach dem Entfernen widersprüchlicher Radarmessungen als neuer Cluster von Radarmessungen.
Verfahren nach Anspruch 0, worin das Entfernen von Rauschen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen Folgendes umfasst: Vergleichen des Sequenz-Clusters von Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren; und Entfernen von Radarmessungen, die Objektbewegungen in einer Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren der Straßentopologiekarte steht.
Verfahren nach Anspruch 0, ferner umfassend: Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Kalman-Filters für jede Radarspur, wobei jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts beinhaltet, wobei das Verfolgen das Erzwingen und Einschränken der Bewegung die eine oder die mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur auf eine Weise beinhaltet, welche die ausgerichtete Spur diktiert, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, in der einen oder den mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob der neue Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarspuren, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; und nicht Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen zu einer der Radarspuren wenn der Vergleich nicht zur Identifizierung einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann.
Verfahren nach Anspruch 0, ferner umfassend: wenn das Vergleichen zum Identifizieren einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann, Suchen in ausgerichteten Spuren nach früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen und mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen; und Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen mit der identifizierten Radarspur, wenn die früheren Radarmessungen, die den identifizierten Radarspuren entsprechen, mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
Verfahren nach Anspruch 0, ferner umfassend das Ablehnen des neuen Clusters von Radarmessungen als Rauschen, wenn die früheren Radarmessungen, die den identifizierten Radarspuren entsprechen, nicht mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
Prozessorimplementiertes Verfahren in einem Fahrzeug zum Erfassen und Verfolgen von Objekten unter Verwendung von Radardaten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters für jede Radarspur, wobei jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts umfasst, wobei die Verfolgung das Erzwingen und Einschränken der Bewegung der einen oder mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur in einer Weise umfasst, die die ausgerichtete Spur vorschreibt, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, bei der einen oder mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob ein neuer Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarbahnen, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; wenn das Vergleichen zum Identifizieren einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann, Suchen in ausgerichteten Fahrspuren nach früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen und mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen; und Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen mit der identifizierten Radarbahn, wenn die früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarbahn entsprechen, mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.
Verfahren nach Anspruch 0, ferner umfassend das Erzeugen des neuen Clusters von Radarmessungen durch Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der einer Straßentopologiekarte widerspricht.
Verfahren nach Anspruch 0, worin das Entfernen eines Clusters von Radarmessungen, der einer Straßentopologiekarte widerspricht, Folgendes umfasst: Vergleichen des Sequenzclusters von Radarmessungen mit der Straßentopologiekarte, worin die Straßentopologiekarte konfiguriert ist, um Fahrspuren und zulässige Fahrtrichtungen in den identifizierten Fahrspuren zu identifizieren; und Entfernen von Radarmessungen, die Objektbewegungen in einer Richtung anzeigen, die im Widerspruch zu einer zulässigen Fahrtrichtung in den Fahrspuren in der Straßentopologiekarte steht.
Fahrzeug umfassend: ein Radarsystem, das konfiguriert ist, um Radardaten zu erzeugen; und ein Objekterkennungssystem, das einen oder mehrere Prozessoren umfasst, die durch Programmieranweisungen in nicht-flüchtigen, computerlesbaren Medien konfiguriert sind, wobei das Objekterkennungssystem konfiguriert ist zum: Abrufen von Radarmessungen, die in verschiedenen periodischen Zeitschritten von einem Radarsystem im Fahrzeug durchgeführt werden, durch den Prozessor; Organisieren der Radarmessungen durch den Prozessor in geeignete Zeitfenster, worin das Zeitfenster, in dem ein Satz von Radarmessungen organisiert ist, der dem Zeitraum entspricht, in dem der Satz von Radarmessungen durchgeführt wurde; Aufbauen eines Sequenzclusters von Radarmessungen durch den Prozessor, worin der Sequenzcluster Radarmessungen umfasst, die einem ersten Objekt in einer Vielzahl von verschiedenen Zeitfenstern entsprechen, wobei der Sequenzcluster ein Gleitfenster von Radarmessungen umfasst, wobei das Gleitfenster eine vorbestimmte Anzahl der letzten Zeitfenster von Radarmessungen umfasst; Entfernen von Rauschen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen durch den Prozessor, indem ein Cluster von Radarmessungen aus dem Sequenzcluster von Radarmessungen entfernt wird, der im Widerspruch zu einer Straßentopologiekarte für ein Gebiet steht, in dem das erste Objekt als Standort geschätzt wird; und Ausgeben des Sequenzclusters von Radarmessungen nach dem Entfernen widersprüchlicher Radarmessungen als neuer Cluster von Radarmessungen.
Fahrzeug nach Anspruch 0, ferner umfassend ein Objektverfolgungssystem, wobei das Objektverfolgungssystem einen oder mehrere Prozessoren umfasst, die durch Programmieranweisungen in nicht-flüchtigen, computerlesbaren Medien konfiguriert sind, wobei das Objektverfolgungssystem konfiguriert ist zum: Verfolgen einer oder mehrerer Radarspuren unter Verwendung einer separaten Instanz eines eingeschränkten Filters für jede Radarspur, wobei jede Radarspur aufeinanderfolgende Beobachtungen desselben Objekts umfasst, wobei die Verfolgung das Erzwingen und Einschränken der Bewegung der einen oder mehreren Radarspuren innerhalb einer ausgerichteten Spur in einer Weise umfasst, die die ausgerichtete Spur vorschreibt, selbst wenn eine Messung, die eine Bewegung unterstützt, bei der einen oder mehreren Radarspuren fehlt; Bestimmen, ob ein neuer Cluster von Radarmessungen einem erfassten Objekt entsprechen kann, das innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet ist, durch Vergleichen des neuen Clusters von Radarmessungen mit den Radarbahnen, die innerhalb einer Fahrspur ausgerichtet sind; wenn das Vergleichen zum Identifizieren einer Radarspur führt, der das neue Cluster entsprechen kann, Suchen in ausgerichteten Fahrspuren nach früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarspur entsprechen und mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen; und Zuordnen des neuen Clusters von Radarmessungen mit der identifizierten Radarbahn, wenn die früheren Radarmessungen, die der identifizierten Radarbahn entsprechen, mit dem neuen Cluster von Radarmessungen übereinstimmen.