JP2021526278A - 情報処理方法、システム、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents

情報処理方法、システム、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 Download PDF

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Abstract

本願は、情報処理方法、システム、デバイス及びコンピュータ記憶媒体を提供した。前記方法は、超音波レーダとライダーにより採集された障害物情報をそれぞれ取得し、ライダーにより採集された障害物情報及び超音波レーダにより採集された障害物情報を統合することを含む。これにより、超音波レーダから返信された障害物情報だけで、斜め前に障害物があるか、或いは真正面に障害物があるかを判断できないため、衝突を回避するように自動運転車両が自動的に停車してしまい、その通常の走行に影響する問題を避け、障害物の識別精度を向上し、自動運転車両の安全性及び安定な走行を確保した。【選択図】図１

Description

本願は、出願日が２０１９年０１月１５日、出願番号が２０１９１００３４４１７．２、発明名称が「超音波レーダとライダー情報の統合方法及びシステム」である中国特許出願の優先権を要求した。
本願は、自動制御分野に関し、特に情報処理方法、システム、デバイス及びコンピュータ記憶媒体に関する。
自動運転車両において、ＧＰＳ−ＩＭＵ（慣性計測ユニット、 Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）統合ナビゲーションモジュール、カメラ、ライダー（ＬｉＤＡＲ： ｌｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーダなどのような複数種類のセンサが集積されている。
タイプの異なるセンサは、異なる利点と弱点を有する。例えば、自動運転車両の中央の前部に装着されるライダーの利点は、探測の範囲が広く、検出のデータ精度がより高く、縦方向における探測可能な距離が遠いことにある。レーザ距離測定原理により、近距離の範囲内に探測のブラインドゾーンがある。探測のブラインドゾーンを補正するため、当分野において一般的に車体のフロントバンパーの箇所に超音波レーダと前方ライダーが装着される。超音波レーダは、遠い目標を測定する場合に、そのエコー信号が弱いため、測定精度に影響する。ところが、短距離の測定において、超音波レーダに非常に大きな優勢がある。しかし、超音波レーダの測定精度における課題により、障害物の具体的な位置を描画不可である。例えば、そのＦＯＡが４５度の場合に、当該範囲内に障害物があれば、超音波レーダから障害物情報が返信されるが、障害物の探測セクタにおける具体的な位置を確定できないため、誤判定が発生し、自動運転車両の走行に影響する恐れがある。例えば、自動運転車両の斜め前に障害物がある場合に走行に影響がないが、超音波レーダから返信された障害物情報に基づいて斜め前に障害物があるか、或いは真正面に障害物があるかを判断できないため、衝突を回避できるように自動運転車両が自動に停車し、その通常の走行に影響することになる。
本願の複数の局面は、超音波レーダによる誤判定を低減する情報処理方法、システム、デバイス及びコンピュータ記憶媒体を提供する。
本願の一局面は、超音波レーダとライダーにより採集された障害物情報をそれぞれ取得し、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合することを含む情報処理方法を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記超音波レーダは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出し、前記ライダーは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出する実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合することは、ライダー座標系における座標及び超音波レーダ座標系における座標を参照座標系に統一し、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスタライズされた検出重なり領域において重ね、重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標を統合することを含む実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記参照座標系は、測地座標系又は車両座標系である実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスタライズされた検出重なり領域において重ねることは、前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズし、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスターにおいて重ねることを含む実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標を統合することは、ライダー座標と超音波レーダ座標が同時に存在するラスターについて、ラスターが占用されていると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターについて、ラスターが占用されていないと判定することを含む実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記方法は更に、検出重なり領域以外において、それぞれライダー座標又は超音波レーダ座標に基づいて障害物の識別を行うことを含む実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記方法は更に、統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定することを含む実現方式を提供する。
本願の他の局面は、超音波レーダとライダーにより採集された障害物情報をそれぞれ取得する取得モジュールと、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合する統合モジュールと、を備える情報処理システムを提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記超音波レーダは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出し、前記ライダーは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出する実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記統合モジュールは、ライダー座標系における座標及び超音波レーダ座標系における座標を参照座標系に統一する統一サブモジュールと、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスタライズされた検出重なり領域に重ねる重ねサブモジュールと、重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標を統合する統合サブモジュールと、を備える実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記参照座標系は、測地座標系又は車両座標系である実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記重ねサブモジュールは、具体的に、前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズし、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスターにおいて重ねる実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記統合サブモジュールは、具体的に、ライダー座標と超音波レーダ座標が同時に存在するラスターについて、ラスターが占用されていると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターについて、ラスターが占用されていないと判定する実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記システムは更に、検出重なり領域以外において、それぞれライダー座標又は超音波レーダ座標に基づいて障害物の識別を行う実現方式を提供する。
前記のような局面と何れか一つの可能な実現方式において、更に、前記システムは、統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定する意思決定モジュールを更に備える実現方式を提供する。
本発明の他の局面は、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムとを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、前記のような方法を実現するコンピュータデバイスを提供する。
本発明の他の局面は、コンピュータプログラムが記憶されており、前記プログラムがプロセッサにより実行されると、前記のような方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
前記技術案によれば、本願の実施例において、ライダー座標と超音波レーダ座標を統合することにより、超音波レーダにより障害物の距離しか判断できず、障害物の方向を判断できないことで自動運転車両の走行に及ぼす影響を回避し、障害物の識別精度を向上し、自動運転車両の安全性及び安定の走行を確保した。
本願実施例における技術案をより明確に説明するために、以下に実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。明らかに、以下に説明される図面は、本願の一部の実施例である。当業者にとっては、創造的な労働がなされていない前提で、これらの図面に基づいて他の図面を得ても良い。
本願の一実施例により提供される情報処理方法のフローチャートである。 本願の一実施例により提供される情報処理システムの構成模式図である。 本発明の実施方式を実現可能な例示的なコンピュータシステム／サーバ０１２のブロック図である。
本願実施例の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下に本願実施例における図面と合わせて本願実施例における技術案を明確で完全的に説明する。明らかに、説明された実施例は、全ての実施例ではなく、本願の一部の実施例である。当業者は、本願における実施例に基づいて、創造的な労働がなされていない前提で得られた全ての他の実施例は、本願の保護範囲に入る。
図１は、本願の一実施例により提供される情報処理方法の模式図である。図１に示されたように、超音波レーダとライダーにより採集された障害物情報をそれぞれ取得するステップＳ１１と、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合し、障害物の識別結果を確定するステップＳ１２とを含む。
ステップＳ１１の好ましい実現方式は、本実施例において、ライダーはシングルラインライダーであり、自動運転車両の車体前部、例えばグリルの中央に装着され、高さが４０ｃｍ程で、発射と受信がシングルウエイだけであるため、構成が相対的に簡単であり、使用が便利であり、コストが低く、走査速度が高く、角度の解像度が高く、距離測定の感度が高い。歩行者の探測、障害物の探測（小さい目標の探測）及び前方の障害物の探測などにおいて、シングルラインライダーは、角度の解像度がマルチラインライダーよりも高く設定でき、小物体又は歩行者の探測に非常に有利であるため、マルチラインライダーに比べて優位性を持つ。シングルラインライダーは、角度の解像度がマルチラインライダーよりも高く設定できるため、より遠い距離において早めに歩行者を発見可能であり、制御システムにより多い警告時間を持たせることができる。シングルラインライダーの探測領域は、自動運転車両の車体の前方及び斜め前から０．５〜８ｍである。超音波レーダは、車両の前方の左右両側に３個ずつ対称に分布され、探測領域が自動運転車両の車体の前方及び斜め前から０〜３．５ｍである。
本実施例において、前記超音波レーダとライダー情報の統合方法が実行される電子デバイス（例えば車両のＥＣＵ又は車載端末）は、有線接続又は無線接続でライダーと超音波レーダを制御することができる。具体的に、ＥＣＵ又は車載端末は、ある領域におけるレーザポイントクラウドデータをある周波数で採集するようにライダーを制御し、ある領域におけるエコーデータをある周波数で採集するように超音波レーダを制御することができる。前記目標領域は、検出すべき障害物の領域であっても良い。
指摘すべきなのは、前記無線接続手段は、３Ｇ／４Ｇ接続、ＷｉＦｉ接続、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＭＡＸ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ）接続、及び他の既知又は将来開発される無線接続手段を含むが、それらに限定されない。
設置されたライダーは、前方０．５〜８ｍの範囲内の障害物ポイントクラウド情報データを取得し、探測領域に入る障害物の位置と距離をリアルに更新することができる。
ライダーは車両の前方の障害物ライダーポイントクラウド情報を取得する。ライダーは、一定の角速度で等速回転し、この過程において常にレーザを発射し且つ反射点の情報を受信して全方位の環境情報を取得する。ライダーは、反射点の距離の受信中に当該点が発生した時間と水平角度を同時に記録し、且つレーザ発射機のそれぞれに番号及び固定の垂直角度があるため、これらのデータに基づいて全ての反射点の座標を算出可能である。ライダーが一回りするたびに受信された全ての反射点の座標のセットによりポイントクラウドが形成される。
フィルタによりレーザポイントクラウドにおける干渉をフィルタリングし、目標の形状空間の位置特徴に基づいて、パターンクラスタ解析の方法により目標の検出を行い、距離閾値を調整する方法によりクラスタから分離されたサブグループを再び合併し、新たなクラスタセンターを確定して目標の測位を実現することにより、目標座標が得られる。
或いは、所定のポイントクラウド識別モデルによりポイントクラウドデータのうちの障害物を識別した後に、距離、方位、高さ、速度、姿勢、形状などのパラメータを含む障害物に関する情報を得ることにより、自動運転車両の前方と斜め前の障害物座標情報を取得する。なお、所定のポイントクラウド識別モデルは、予め訓練された、ポイントクラウドデータのうちの障害物を識別可能な各種のアルゴリズム、例えばＩＣＰアルゴリズム（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ、隣接点探索法）、ランダムフォレストアルゴリズムなどであっても良い。
超音波レーダは、車両の前方と斜め前の障害物エコー情報を取得する。超音波レーダは、短距離として０〜３．５ｍ範囲内の障害物エコー情報データを取得することができる。前記エコー情報データは、超音波を発射したタイミングと反射波を受信したタイミングとの差分ｔである。前記差分ｔに基づいて、超音波レーダから障害物までの距離ｓ＝３４０ｔ／２を測定可能であるため、これにより障害物距離情報データを取得する。
ライダーにより車両の前方と斜め前の障害物レーザポイントクラウド情報を取得し、超音波レーダにより車両の前方と斜め前の障害物距離情報を取得すれば、データ統合を行うことができる。
ステップＳ１２の好ましい実現方式において、ライダー座標系における座標、超音波レーダ座標系における座標を参照座標系に統一するサブステップＳ１２１を含む。
ライダーと超音波レーダの複数のセンサの装着位置が異なるため、一つの参照座標系を選択してライダー座標系における座標と超音波レーダ座標系のそれぞれの座標を参照座標系に転換する必要がある。本実施例において、ライダー座標系における座標、超音波レーダ座標系における座標を測地座標系に統一して転換することができる。
前記ライダーと超音波レーダの自動運転車両における初期空間配置は既知であり、自動運転車両の車体における測定データに基づいて得られる。障害物の各座標系における座標は、同一の測地座標系に転換される。
好ましくは、前記自動運転車両は、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報、即ち測地座標系における座標を採集する姿勢／位置測定システムを備えても良い。姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報は、ライダー座標と合わせて障害物の空間座標データを取得し、超音波レーダ座標と合わせて障害物の空間距離データを取得する。
例示的に、姿勢／位置測定システムは、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報をそれぞれ採集するＧＰＳ測位装置とＩＭＵを備えても良い。位置情報は、姿勢／位置測定システムの中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を含んでも良く、姿勢情報は、姿勢／位置測定システムの三つの姿勢角（ω，κ）を含んでも良い。姿勢／位置測定システムとライダーとの間の相対位置は一定であるため、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報に基づいてライダーの位置情報と姿勢情報を確定することができる。その後、ライダーの位置情報と姿勢情報に基づいて三次元のレーザ走査データを校正して障害物の空間座標データを確定することができる。姿勢／位置測定システムと超音波レーダの各超音波プローブとの間の相対位置は一定であるため、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報に基づいて各超音波プローブの位置情報と姿勢情報を確定することができる。その後、各超音波プローブの位置情報と姿勢情報に基づいて超音波距離データを校正して障害物の空間距離データを確定することができる。
前記の転換により、ライダー座標と超音波レーダ座標が統一され、座標の統合に基礎が築かれた。
本実施例の好ましい実現方式において、ライダー座標と超音波レーダ座標を車両座標系に統一しても良い。ライダーにより自動運転車両における初期空間配置にライダー座標系と車両座標のマトリックス関係を標識するライダーポイントクラウド座標転換が含まれる。ライダーの装着中に、ライダーの座標と車両座標は三次元の空間において角度にずれがあるため、マトリックスを補正して転換を行う必要がある。各超音波レーダの自動運転車両における初期空間配置と車両座標系の関係に基づいてマトリックス転換を行う。
サブステップＳ１２２において、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスタライズされた検出重なり領域に重ねる。
ライダーと超音波レーダの検出領域に違いがあるため、ライダーと超音波レーダの検出重なり領域を統合して障害物の識別結果を確定する。
好ましくは、検出重なり領域以外についても、各自の座標のそれぞれに基づいて障害物の識別を行う。
好ましくは、前記検出重なり領域は、車体の前方及び斜め前における０．５〜３．５ｍの範囲内である。前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズしてラスターの属性を設定する。好ましくは、ライダーの検出精度は±３ｃｍ、超音波レーダの検出の距離精度は１０ｃｍであり、ラスターの合計を考慮してラスターを２０ｃｍ×２０ｃｍのエレメントラスターとして設定する。
測地座標系又は車両座標系に統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスターにおいて重ねる。
サブステップＳ１２３において、重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標を統合して障害物の識別結果を確定する。
本実施例において、超音波レーダから出力された座標が障害物の距離データであり、即ち超音波レーダを円心、距離データを半径とする円弧の範囲がまるごと超音波レーダにより障害物として識別されたが、実際に障害物が円弧の範囲内の何れか一つの箇所又は複数の箇所に位置する可能性があると考慮した上で、ライダー座標により障害物の位置する円弧の範囲内の具体的な箇所を判断する必要がある。
好ましくは、ライダー座標と超音波レーダ座標が同時に存在するラスターポイントについて、ラスターポイントが占用されると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターポイントについて、ラスターポイントが占用されていないと判定する判定方式を採用する。これにより、障害物が自動運転車両の側方に位置して円弧をまるごと出力することにより、自動運転車両が前方に障害物があるとみなしてブレーキ又は回避の動作を行ってしまうことが避けられた。検出重なり領域のラスターポイントが占用されていない場合に、障害物の位置が円弧の範囲における検出重なり領域以外の部分に位置するとみなす。
好ましくは、前記方法は、更に、統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定するステップＳ１３を含む。
好ましくは、検出重なり領域に統合された障害物の識別結果と検出重なり領域以外の障害物の識別結果に基づいて、車両の意思決定を確定する。車両の前方に障害物があれば、車両が減速するように制御する。車両の斜め前に障害物があれば、走行を継続させる。
本実施例の前記技術案によれば、超音波レーダから返信された障害物情報だけで、斜め前に障害物があるか、或いは真正面に障害物があるかを判断できないため、衝突を回避するように自動運転車両が自動的に停車してしまい、その通常の走行に影響する問題を避け、障害物の識別精度を向上し、自動運転車両の安全性及び安定な走行を確保した。
本実施例の好ましい実現方式は、自動運転車両の走行中に、超音波レーダから障害物情報が返信されて自動運転車両の通常の走行に影響する場合のみに、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合して障害物の識別結果を確定する。これにより、システムの演算量が低減され、反応の速度が向上した。
説明すべきなのは、前記の各方法実施例について、説明を簡単にするために、一連の動作の組合せとして記述された。しかし、当業者であればわかるように、本願により幾つかのステップが他の順番を採用し、或いは同時に実行可能であるため、本願は説明された動作の順番に限定されない。次に、当業者であればわかるように、明細書に説明された実施例は何れも好適な実施例であり、関わる動作とモジュールが必ずしも本願に必要なものではない。
以上は方法の実施例に関する説明である。以下は、装置の実施例により本発明の前記方案を更に説明する。
図２は、本願の一実施例により提供される情報処理システムの構成模式図である。図２に示されたように、超音波レーダとライダーにより採集された障害物情報をそれぞれ取得する取得モジュール２１と、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合して障害物の識別結果を確定する統合モジュール２２と、を備える。
取得モジュール２１の好ましい実現方式は、本実施例において、ライダーはシングルラインライダーであり、自動運転車両の車体前部、例えばグリルの中央に装着され、高さが４０ｃｍ程で、発射と受信がシングルウエイだけであるため、構成が相対的に簡単であり、使用が便利であり、コストが低く、走査速度が高く、角度の解像度が高く、距離測定の感度が高い。歩行者の探測、障害物の探測（小さい目標の探測）及び前方の障害物の探測などにおいて、シングルラインライダーは、角度の解像度がマルチラインライダーよりも高く設定でき、小物体又は歩行者の探測に非常に有利であるため、マルチラインライダーに比べて優位性を持つ。シングルラインライダーは、角度の解像度がマルチラインライダーよりも高く設定できるため、より遠い距離において早めに歩行者を発見可能であり、制御システムにより多い警告時間を持たせることができる。シングルラインライダーの探測領域は、自動運転車両の車体の前方及び斜め前から０．５〜８ｍである。超音波レーダは、車両の前方の左右両側に３個ずつ対称に分布され、探測領域が自動運転車両の車体の前方及び斜め前から０〜３．５ｍである。
本実施例において、前記超音波レーダとライダー情報の統合方法が実行される電子デバイス（例えば車両のＥＣＵ又は車載端末）は、有線接続又は無線接続でライダーと超音波レーダを制御することができる。具体的に、ＥＣＵ又は車載端末は、ある領域におけるレーザポイントクラウドデータをある周波数で採集するようにライダーを制御し、ある領域におけるエコーデータをある周波数で採集するように超音波レーダを制御することができる。前記目標領域は、検出すべき障害物の領域であっても良い。
指摘すべきなのは、前記無線接続手段は、３Ｇ／４Ｇ接続、ＷｉＦｉ接続、ブルートゥース（登録商標）接続、ＷｉＭＡＸ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ）接続、及び他の既知又は将来開発される無線接続手段を含むが、それらに限定されない。
設置されたライダーは、前方０．５〜８ｍの範囲内の障害物ポイントクラウド情報データを取得し、探測領域に入る障害物の位置と距離をリアルに更新することができる。
ライダーは車両の前方の障害物ライダーポイントクラウド情報を取得する。ライダーは、一定の角速度で等速回転し、この過程において常にレーザを発射し且つ反射点の情報を受信して全方位の環境情報を取得する。ライダーは、反射点の距離の受信中に当該点が発生した時間と水平角度を同時に記録し、且つレーザ発射機のそれぞれに番号及び固定の垂直角度があるため、これらのデータに基づいて全ての反射点の座標を算出可能である。ライダーが一回りするたびに受信された全ての反射点の座標のセットによりポイントクラウドが形成される。
フィルタによりレーザポイントクラウドにおける干渉をフィルタリングし、目標の形状空間の位置特徴に基づいて、パターンクラスタ解析の方法により目標の検出を行い、距離閾値を調整する方法によりクラスタから分離されたサブグループを再び合併し、新たなクラスタセンターを確定して目標の測位を実現することにより、目標座標が得られる。
或いは、所定のポイントクラウド識別モデルによりポイントクラウドデータのうちの障害物を識別した後に、距離、方位、高さ、速度、姿勢、形状などのパラメータを含む障害物に関する情報を得ることにより、自動運転車両の前方と斜め前の障害物座標情報を取得する。なお、所定のポイントクラウド識別モデルは、予め訓練された、ポイントクラウドデータのうちの障害物を識別可能な各種のアルゴリズム、例えばＩＣＰアルゴリズム（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ、隣接点探索法）、ランダムフォレストアルゴリズムなどであっても良い。
超音波レーダは、車両の前方と斜め前の障害物エコー情報を取得する。超音波レーダは、短距離として０〜３．５ｍ範囲内の障害物エコー情報データを取得することができる。前記エコー情報データは、超音波を発射したタイミングと反射波を受信したタイミングとの差分ｔである。前記差分ｔに基づいて、超音波レーダから障害物までの距離ｓ＝３４０ｔ／２を測定可能であるため、これにより障害物距離情報データを取得する。
ライダーにより車両の前方と斜め前の障害物レーザポイントクラウド情報を取得し、超音波レーダにより車両の前方と斜め前の障害物距離情報を取得すれば、データ統合を行うことができる。
統合モジュール２２の好ましい実現方式において、前記統合モジュール２２は、ライダー座標系における座標、超音波レーダ座標系における座標を参照座標系に統一する統一サブモジュールを備える。
ライダーと超音波レーダの複数のセンサの装着位置が異なるため、一つの参照座標系を選択してライダー座標系における座標と超音波レーダ座標系のそれぞれの座標を参照座標系に転換する必要がある。本実施例において、ライダー座標系における座標、超音波レーダ座標系における座標を測地座標系に統一して転換することができる。
前記ライダーと超音波レーダの自動運転車両における初期空間配置は既知であり、自動運転車両の車体における測定データに基づいて得られる。障害物の各座標系における座標は、同一の測地座標系に転換される。
好ましくは、前記自動運転車両は、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報、即ち測地座標系における座標を採集する姿勢／位置測定システムを備えても良い。姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報は、ライダー座標と合わせて障害物の空間座標データを取得し、超音波レーダ座標と合わせて障害物の空間距離データを取得する。
例示的に、姿勢／位置測定システムは、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報をそれぞれ採集するＧＰＳ測位装置とＩＭＵを備えても良い。位置情報は、姿勢／位置測定システムの中心座標（ｘ，ｙ，ｚ）を含んでも良く、姿勢情報は、姿勢／位置測定システムの三つの姿勢角（ω，κ）を含んでも良い。姿勢／位置測定システムとライダーとの間の相対位置は一定であるため、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報に基づいてライダーの位置情報と姿勢情報を確定することができる。その後、ライダーの位置情報と姿勢情報に基づいて三次元のレーザ走査データを校正して障害物の空間座標データを確定することができる。姿勢／位置測定システムと超音波レーダの各超音波プローブとの間の相対位置は一定であるため、姿勢／位置測定システムの位置情報と姿勢情報に基づいて各超音波プローブの位置情報と姿勢情報を確定することができる。その後、各超音波プローブの位置情報と姿勢情報に基づいて超音波距離データを校正して障害物の空間距離データを確定することができる。
前記の転換により、ライダー座標と超音波レーダ座標が統一され、座標の統合に基礎が築かれた。
本実施例の好ましい実現方式において、ライダー座標と超音波レーダ座標を車両座標系に統一しても良い。ライダーにより自動運転車両における初期空間配置にライダー座標系と車両座標のマトリックス関係を標識するライダーポイントクラウド座標転換が含まれる。ライダーの装着中に、ライダーの座標と車両座標は三次元の空間において角度にずれがあるため、マトリックスを補正して転換を行う必要がある。各超音波レーダの自動運転車両における初期空間配置と車両座標系の関係に基づいてマトリックス転換を行う。
重ねサブモジュールは、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスタライズされた検出重なり領域に重ねる。
ライダーと超音波レーダの検出領域に違いがあるため、ライダーと超音波レーダの検出重なり領域を統合して障害物の識別結果を確定する。
好ましくは、検出重なり領域以外についても、各自の座標のそれぞれに基づいて障害物の識別を行う。
好ましくは、前記検出重なり領域は、車体の前方及び斜め前における０．５〜３．５ｍの範囲内である。前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズしてラスターの属性を設定する。好ましくは、ライダーの検出精度は±３ｃｍ、超音波レーダの検出の距離精度は１０ｃｍであり、ラスターの合計を考慮してラスターを２０ｃｍ×２０ｃｍのエレメントラスターとして設定する。
測地座標系又は車両座標系に統一されたライダー座標と超音波レーダ座標をラスターにおいて重ねる。
統合サブモジュールは、重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標を統合する。
本実施例において、超音波レーダから出力された座標が障害物の距離データであり、即ち超音波レーダを円心、距離データを半径とする円弧の範囲がまるごと超音波レーダにより障害物として識別されたが、実際に障害物が円弧の範囲内の何れか一つの箇所又は複数の箇所に位置する可能性があると考慮した上で、ライダー座標により障害物の位置する円弧の範囲内の具体的な箇所を判断する必要がある。
好ましくは、ライダー座標と超音波レーダ座標が同時に存在するラスターポイントについて、ラスターポイントが占用されると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターポイントについて、ラスターポイントが占用されていないと判定する判定方式を採用する。これにより、障害物が自動運転車両の側方に位置して円弧をまるごと出力することにより、自動運転車両が前方に障害物があるとみなしてブレーキ又は回避の動作を行ってしまうことが避けられた。検出重なり領域のラスターポイントが占用されていない場合に、障害物の位置が円弧の範囲における検出重なり領域以外の部分に位置するとみなす。
好ましくは、前記方法は、統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定する意思決定モジュール２３を更に備える。
好ましくは、検出重なり領域に統合された障害物の識別結果と検出重なり領域以外の障害物の識別結果に基づいて、車両の意思決定を確定する。車両の前方に障害物があれば、車両が減速するように制御する。車両の斜め前に障害物があれば、走行を継続させる。
本実施例の前記技術案によれば、超音波レーダから返信された障害物情報だけで、斜め前に障害物があるか、或いは真正面に障害物があるかを判断できないため、衝突を回避するように自動運転車両が自動的に停車してしまい、その通常の走行に影響する問題を避け、障害物の識別精度を向上し、自動運転車両の安全性及び安定な走行を確保した。
本実施例の好ましい実現方式は、自動運転車両の走行中に、超音波レーダから障害物情報が返信されて自動運転車両の通常の走行に影響する場合のみに、ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報を統合して障害物の識別結果を確定する。これにより、システムの演算量が低減され、反応の速度が向上した。
前記実施例において、各実施例に対する説明にそれぞれ偏重する箇所がある。ある実施例に詳しく説明されていない部分は、他の実施例における関連の説明を参照可能である。
理解すべきなのは、本願により提供された幾つかの実施例に開示された方法及び装置は、他の方式で実現可能である。例えば、前述された装置実施例は例示的なものに過ぎない。例えば、前記ユニットの分割は、ロジック機能の分割に過ぎず、実際の実現において他の分割手段もある。例えば、複数のユニット又はコンポーネントは、組み合わせても良く、他のシステムに集積されても良い。或いは、幾つかの特徴が省略されても良く、実行されなくても良い。また、表示され又は討論された部品間の結合又は直接結合又は通信接続は、幾つかのインターフェース、装置又はユニットによる間接結合又は通信接続であっても良く、電気的、機械的又は他の手段であっても良い。
前記分離部品として説明されたユニットは、物理的な分離であってもなくても良い。ユニットとして表示された部品は、物理ユニットであってもなくても良い。つまり、一箇所に位置されても良く、複数のネットワークユニットに分散されても良い。実際の必要に応じて一部又は全てのユニットを選択して本実施例の技術案の目的を実現可能である。
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは、一つのプロセッサに集積されても良く、各ユニットが独自で物理的に存在しても良く、二つ又はそれ以上のユニットが一つのユニットに集積されても良い。前記集積されたユニットは、ハードウェアで実現されても良く、ハードウェアと共にソフトウェア機能ユニットで実現されても良い。
図３は、本発明の実施形態を実現可能な例示なコンピュータシステム／サーバ０１２を示したブロック図である。図３に示されたコンピュータシステム／サーバ０１２は、例示に過ぎず、本発明の実施例の機能及び使用範囲に制限しない。
図３に示されたように、コンピュータシステム／サーバ０１２は、汎用コンピューティングデバイスの形で表現される。コンピュータシステム／サーバ０１２のコンポーネントは、一つ又は複数のプロセッサ又は処理ユニット０１６と、システムメモリ０２８と、異なるシステムコンポーネント（システムメモリ０２８と処理ユニット０１６を含む）を接続するバス０１８を含むが、それらに限定されない。
バス０１８は、幾つかの種類のバス構造のうち一つ又は複数を示し、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、グラフィックスアクセラレーションポート、プロセッサ或いは複数のバス構造のうち何れか一つのバス構造を使用するローカルエリアバスを含む。例えば、これらのアーキテクチャは、工業標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャンネルアーキテクチャ（ＭＡＣ）バス、強化型ＩＳＡバス、ビデオ電子標準協会（ＶＥＳＡ）ローカルエリアバス及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）バスを含むが、それらに限定されない。
コンピュータシステム／サーバ０１２は、一般的に複数種のコンピュータシステム可読媒体を含む。これらの媒体は、コンピュータシステム／サーバ０１２からアクセス可能な任意の使用可能な媒体であっても良く、揮発性及び不揮発性媒体、リムーバブル媒体及び固定媒体を含む。
システムメモリ０２８には、揮発性メモリの形のコンピュータシステム可読媒体、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）０３０及び／又は高速キャッシュメモリ０３２が含まれても良い。コンピュータシステム／サーバ０１２は更に、他のリムーバブル／固定的、揮発的／不揮発的なコンピュータシステム記憶媒体を含んでも良い。例として、記憶システム０３４は、固定な不揮発性磁気媒体（図３に示されていないが、一般的に「ハードディスクドライバ」と呼ばれる）を読み書きすることができる。図３に示されていないが、リムーバブルな不揮発性磁気ディスク（例えば「フロッピーディスク」）を読み書きする磁気ディスクドライバ、及びリムーバブルな不揮発性光ディスク（例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又は他の光メディア）を読み書きする光ディスクドライバを提供可能である。この場合に、各ドライバは、一つ又は複数のデータメディアインターフェースを介してバス０１８と接続可能である。メモリ０２８は、本発明の各実施例の機能を実行するように配置される１セット（例えば少なくとも一つ）のプログラムモジュールを具備する少なくとも一つのプログラム製品を含んでも良い。
１セット（少なくとも一つ）のプログラムモジュール０４２を具備するプログラム／実用ツール０４０は、例えばメモリ０２８に記憶されてもよい。このようなプログラムモジュール０４２は、オペレーティングシステム、一つ又は複数のアプリプログラム、他のプログラムモジュール及びプログラムデータを含むが、それらに限定されない。これらの例示のうちの何れか一つ、或いはある組合わせは、ネットワーク環境の実現を含むことが可能である。プログラムモジュール０４２は、一般的に本発明に説明されている実施例における機能及び／又は方法を実行する。
コンピュータシステム／サーバ０１２は、一つ又は複数の外部デバイス０１４（例えばキーボード、ポインティングデバイス、ディスプレー０２４など）と通信しても良い。本発明において、コンピュータシステム／サーバ０１２は、外部のレーダデバイスと通信しても良く、ユーザと当該コンピュータシステム／サーバ０１２とのインタラクションを可能にする一つ又は複数のデバイスと通信しても良く、及び／又は当該コンピュータシステム／サーバ０１２と一つ又は複数の他のコンピューティングデバイスとを通信可能にする任意のデバイス（例えばネットワークカード、モデムなど）と通信しても良い。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース０２２により実行可能である。更に、コンピュータシステム／サーバ０１２は、ネットワークアダプタ０２０を介して一つ又は複数のネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）及び／又は公衆ネットワーク、例えばインターネット）と通信しても良い。図３に示されたように、ネットワークアダプタ０２０は、バス０１８によりコンピュータシステム／サーバ０１２における他のモジュールと通信する。理解すべきなのは、図３に未図示であるが、コンピュータシステム／サーバ０１２と合わせて他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールを使用しても良い。他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールは、マイクロコード、デバイスドライバ、冗長プロセッサ、外部磁気ディスク駆動アレー、ＲＡＩＤシステム、磁気テープドライバ及びデータバックアップ記憶システムなどを含むが、それらに限定されない。
処理ユニット０１６は、システムメモリ０２８に記憶されているプログラムを実行することにより、本発明に説明された実施例における機能及び／又は方法を実行する。
前記のコンピュータプログラムは、コンピュータ記憶媒体に設置されても良い。つまり、当該コンピュータ記憶媒体には、コンピュータプログラムがプログラミングされており、当該プログラムが一つ又は複数のコンピュータにより実行されると、一つ又は複数のコンピュータに本発明の前記実施例に示された方法フロー及び／又は装置操作を実行させる。
時間及び技術の発展に従って、媒体の意味が益々広くなる。コンピュータプログラムの伝送手段は、形状的な媒体に限らず、ネットワークから直接にダウンロードされても良い。一つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組合せを採用することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であっても良い。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電気、磁気、光、電磁気、赤外線、半導体のシステム、装置又は素子、或いは任意の組み合わせであっても良く、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体の更なる具体的な例（網羅的ではない列挙）は、一つ又は複数の導線を備える電気的な接続、リムーバブルコンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラミング読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュ）、光ファイバ、携帯可能なコンパクト磁気ディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光学記憶素子、磁気記憶素子、或いは前記の任意の組合わせを含む。本願において、コンピュータ可読記憶媒体は、プログラムを含むか記憶する任意の有形の媒体であっても良い。当該プログラムは、コマンド実行システム、装置又は素子に使用され、或いはそれらと組合わせて使用されても良い。
コンピュータ可読信号媒体は、ベースバンドに伝送され或いはキャリアの一部として伝送され、コンピュータ可読プログラムコードがロードされるデータ信号を含んでも良い。このような伝送されるデータ信号は、各種の形式を採用しても良く、電磁気信号、光信号又は前記の任意の適当の組合わせを含むが、それらに限定されない。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体以外の任意のコンピュータ可読媒体であっても良い。当該コンピュータ可読媒体は、コマンド実行システム、装置又は素子に使用され又はそれらと組合わせて使用されるプログラムを送信し、伝播し又は伝送することができる。
コンピュータ可読媒体に含まれるプログラムコードは、任意の適当の媒体で伝送されても良く、無線、電線、光ケーブル、ＲＦなど、或いは前記の任意の適当の組み合わせを含むが、それらに限定されない。
一つ又は複数種のプログラミング言語又はそれらの組み合わせで本出願の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードをプログラミングすることができる。前記プログラミング言語には、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋のようなオブジェクト指向プログラミング言語が含まれ、更にＣ言語又は類似のプログラミング言語のような通常の手続き型プログラミング言語が含まれる。プログラムコードは、全体がユーザコンピュータに実行されても良く、一部がユーザコンピュータに実行されても良く、一つの独立なパッケージとして実行されても良く、一部がユーザコンピュータに実行され且つ一部がリモートコンピュータに実行されても良く、或いは全体がリモートコンピュータ又はサーバに実行されても良い。リモートコンピュータに関する場合に、リモートコンピュータはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークによりユーザコンピュータに接続されても良く、或いは外部のコンピュータ（例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネットにより接続する）に接続されても良い。
最後に説明すべきなのは、前記実施例は、制限的なものではなく、本願の技術案を説明するために過ぎない。前記実施例を参照して本願を詳しく説明したが、当業者であればわかるように、依然として前記の各実施例に記載の技術案を補正し、或いはそのうち一部の技術特徴に等価的な置換を行うことができる。これらの補正又は置換により、対応する技術案の主旨が本願の各実施例の技術案の精神及び範囲から逸脱することがない。
本願は、自動制御分野に関し、特に情報処理方法、システム、デバイス、プログラム及びコンピュータ記憶媒体に関する。

Claims (18)

  1. 情報処理方法であって、
    超音波レーダとライダーとにより採集された障害物情報をそれぞれ取得し、
    ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報とを統合することを含む、方法。
  2. 前記超音波レーダは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出し、
    前記ライダーは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出する、請求項１に記載の方法。
  3. ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報とを統合することは、
    ライダー座標及び超音波レーダ座標を参照座標系に統一し、
    統一されたライダー座標と超音波レーダ座標とをラスタライズされた検出重なり領域において重ね、
    重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標とを統合して障害物の識別結果を確定することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記参照座標系は、測地座標系又は車両座標系である、請求項３に記載の方法。
  5. 統一されたライダー座標と超音波レーダ座標とをラスタライズされた検出重なり領域において重ねることは、
    前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズし、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標とをラスターにおいて重ねることを含む、請求項３に記載の方法。
  6. 重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標とを統合することは、
    ライダー座標と超音波レーダ座標とが同時に存在するラスターについて、ラスターが占用されていると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターについて、ラスターが占用されていないと判定することを含む、請求項５に記載の方法。
  7. 前記方法は、
    検出重なり領域以外において、それぞれライダー座標又は超音波レーダ座標に基づいて障害物の識別を行うことを更に含む、請求項３に記載の方法。
  8. 前記方法は、
    統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定することを更に含む、請求項１〜７の何れか一つに記載の方法。
  9. 情報処理システムであって、
    超音波レーダとライダーとにより採集された障害物情報をそれぞれ取得する取得モジュールと、
    ライダーにより採集された障害物情報と超音波レーダにより採集された障害物情報とを統合する統合モジュールと、を備えるシステム。
  10. 前記超音波レーダは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出し、
    前記ライダーは自動運転車両の車体の前部に装着され、車両の前方と斜め前における障害物情報を検出する、請求項９に記載のシステム。
  11. 前記統合モジュールは、
    ライダー座標及び超音波レーダ座標を参照座標系に統一する統一サブモジュールと、
    統一されたライダー座標と超音波レーダ座標とをラスタライズされた検出重なり領域に重ねる重ねサブモジュールと、
    重ねられたライダー座標と超音波レーダ座標とを統合して障害物の識別結果を確定する統合サブモジュールと、を備える、請求項９又は１０に記載のシステム。
  12. 前記参照座標系は、測地座標系又は車両座標系である、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記重ねサブモジュールは、具体的に、前記検出重なり領域内の障害物の識別結果をラスタライズし、統一されたライダー座標と超音波レーダ座標とをラスターにおいて重ねる、請求項１１に記載のシステム。
  14. 前記統合サブモジュールは、具体的に、ライダー座標と超音波レーダ座標とが同時に存在するラスターについて、ラスターが占用されていると判定し、超音波レーダ座標だけが存在するラスターについて、ラスターが占用されていないと判定する、請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記システムは更に、検出重なり領域以外において、それぞれライダー座標又は超音波レーダ座標に基づいて障害物の識別を行う、請求項１１に記載のシステム。
  16. 前記システムは、統合された障害物情報に基づいて車両の意思決定を確定する意思決定モジュールを更に備える、請求項９〜１５の何れか一つに記載のシステム。
  17. メモリと、
    プロセッサと、
    前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサにより実行可能なコンピュータプログラムと、を備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、請求項１〜８の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータデバイス。
  18. コンピュータプログラムが記憶されており、
    前記プログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１〜８の何れか一つに記載の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体。
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