广义三维逆传感器模型制造技术

一种车辆、车辆的导航系统以及用于观察车辆的环境的方法。导航系统包括传感器和处理器。传感器相对于包括检测的传感器在有检测方向中从位于车辆环境中的对象获得检测。处理器确定不包括检测的无检测方向，沿着无检测方向将空的空间似然性分配给传感器的占用网格，并使用占用网格生成环境的地图。

Generalized three-dimensional inverse sensor model

A vehicle, a vehicle's navigation system, and a method for observing the vehicle's environment. The navigation system includes sensors and processors. The sensor obtains detection from an object in the vehicle environment in a detected direction relative to the sensor including detection. The processor determines the non detection direction that does not include detection, allocates the spatial likelihood to the sensor's occupancy grid along the non detection direction, and generates the map of the environment using the occupancy grid.

【技术实现步骤摘要】
广义三维逆传感器模型
本公开涉及使用雷达系统来映射环境的方法，并且特别地，涉及使用双逆传感器模型来表示占用网格中的似然值以便表示环境中的一个或多个对象的方法。
技术介绍
雷达系统可以用在车辆上以感测车辆环境中的对象，以便在不与对象接触的情况下导航车辆通过环境。处理雷达信号的一种方法包括创建占用网格，该占用网格基于来自雷达系统的检测以概率的形式记录对象的位置。由于雷达系统的错误检测和相对低的角分辨率的普遍存在，逆传感器模型倾向于在方位角和/或仰角上包含大的不确定性。由于占用似然性倾向于在方位角和/或仰角方向上的占用网格中持续存在，因此错误检测倾向于在所得的占用网格中延续。结果，移动对象的轨迹倾向于在不再存在对象的方位角和/或仰角位置处持续存在。因此，期望提供一种创建占用网格的方法，该占用网格具有表示变化环境的当前状态的似然值。
技术实现思路
在一个示例性实施例中，公开了一种用于观察车辆环境的方法。该方法包括在相对于包括检测的传感器的有检测方向上，在传感器处从位于车辆环境中的对象获得检测，确定不包括检测的无检测方向，沿着无检测方向将空的空间似然性分配给传感器的占用网格，并使用占用网格生成环境地图。除了本文描述的一个或多个特征之外，该方法进一步包括沿着无检测方向将空的空间似然分配给占用网格的区间。在各种实施例中，将空的空间似然性分配给区间包括基于所述无检测方向中的检测不足来确定似然值的变化，并将似然值的变化添加到区间的当前似然值。在各种实施例中，通过添加似然值的对数来更新占用网格的区间中的似然值。在各种实施例中，似然值是径向相关值。该方法进一步包括使用负逆传感器模型在无检测方向中将空的空间似然性分配给占用网格，并且使用正逆传感器模型在有检测方向中分配正似然值。使用环境地图相对于对象导航车辆。在另一示例性实施例中，公开了一种用于车辆的导航系统。导航系统包括传感器和处理器。传感器被配置为相对于包括检测的传感器在有检测方向处从位于车辆环境中的对象获得检测。处理器被配置为确定不包括检测的无检测方向，沿着无检测方向将空的空间似然性分配给传感器的占用网格，并使用占用网格生成环境地图。除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器进一步被配置为沿着无检测方向将空的空间似然分配给占用网格的区间。处理器进一步被配置为通过基于在无检测方向中检测不足来确定似然值的变化并且将似然值的变化添加到区间的当前似然值，来将空的空间似然性分配给区间。处理器进一步被配置为通过添加似然值的对数来更新占用网格的区间的似然值。在各种实施例中，似然值是径向相关值。处理器进一步被配置为使用负逆传感器模型在无检测方向中将空的空间似然性分配给占用网格，并使用正逆传感器模型在有检测方向中分配正似然值。处理器进一步被配置为使用环境地图相对于对象导航车辆。在另一示例性实施例中，公开了一种车辆。该车辆包括传感器和处理器。传感器被配置为相对于包括检测的传感器在有检测方向处从位于车辆环境中的对象获得检测。处理器被配置为确定不包括检测的无检测方向，沿着与第一角度方向不同的第二角度方向将空的空间似然性分配给传感器的占用网格，并使用占用网格生成环境地图。除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器进一步被配置为沿着无检测方向将空的空间似然性分配给占用网格的区间。处理器进一步被配置为通过基于在无检测方向中检测不足来确定似然值的变化并且将似然值的变化添加到区间的当前似然值来将空的空间似然性分配给区间。处理器进一步被配置为通过添加似然值的对数来更新占用网格的区间的似然值。处理器进一步被配置为使用负逆传感器模型在无检测方向中将空的空间似然性分配给占用网格，并使用正逆传感器模型在有检测方向中分配正似然值。处理器进一步被配置为使用环境地图相对于对象导航车辆。通过以下结合附图的详细描述，本公开的上述特征和优点以及其它特征和优点将变得显而易见。附图说明仅通过示例的方式，在以下详细描述、参考附图的详细描述中，其它特征、优点和细节出现，在附图中：图1示出了根据各种实施例的具有相关联的轨迹规划系统的车辆；图2示出说明性占用网格；图3A示出了用于基于对象的位置创建或更新占用网格的径向概率图；图3B示出了位于所选范围的对象的径向概率图的对数(优势)模型；图4示出了说明不具有检测的区域的占用网格；图5示出了用于占用网格的正逆传感器模型(ISM)、负ISM和双ISM；图6示出了说明用于产生动态地表示图1的车辆的环境的占用网格的方法的流程图；图7示出了对象在车辆前方经过的场景中的说明性雷达场的显示，其中雷达场由不使用负ISM的占用网格形成；以及图8示出了与图7相同的场景中的另一说明性雷达场的显示，其中雷达场由占用网格形成，该占用网格使用本文公开的负ISM。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。应该理解的是，在整个附图中，对应的附图标记指示相同或对应的部件和特征。根据示例性实施例，图1示出了根据各种实施例的具有在100处描绘的相关轨迹规划系统的车辆10。通常，轨迹规划系统100确定用于车辆10的自动驾驶的轨迹规划。车辆10通常包括底盘12、车身14、前轮16和后轮18。车身14布置在底盘12上并且基本上包围车辆10的部件。车身14和底盘12可共同形成框架。轮16和18各自在车身14的相应拐角附近可旋转地联接到底盘12。在各种实施例中，车辆10是自主车辆，并且轨迹规划系统100结合到自主车辆10(下文中称为自主车辆10)中。自主车辆10例如是自动控制以将乘客从一个位置运送到另一个位置的车辆。在所示实施例中，自主车辆10被描绘为乘用车，但是应当理解，也可以使用任何其它车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞机等。在示例性实施例中，自主车辆10是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统指示“高度自动化”，指的是自动驾驶系统的动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定性能，即使人类驾驶员没有对干预请求做出适当响应。五级系统指示“完全自动化”，指的是自动驾驶系统在可由人类驾驶员管理的所有道路和环境条件下的动态驾驶任务的所有方面的全时性能。如图所示，自主车辆10通常包括推进系统20、变速器系统22、转向系统24、制动系统26、传感器系统28、致动器系统30、至少一个数据存储装置32，以及至少一个控制器34。在各种实施例中，推进系统20可包括内燃发动机、诸如牵引电动机的电机，和/或燃料电池推进系统。变速器系统22被配置为根据可选择的速度比将动力从推进系统20传递到车轮16和18。根据各种实施例，变速器系统22可包括步进比自动变速器、无级变速器或其它适当的变速器。制动系统26被配置为向车轮16和18提供制动扭矩。在各种实施例中，制动系统26可包括摩擦制动器、线控制动器、再生制动系统(诸如电机)，和/或其它适当的制动系统。转向系统24影响车轮16和18的位置。虽然为了说明的目的而描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种观察车辆环境的方法，包括：/n在相对于包括检测的传感器的有检测方向上，在所述传感器处从位于所述车辆环境中的对象获得所述检测；/n确定不包括所述检测的无检测方向；/n沿着所述无检测方向将空的空间似然性分配给所述传感器的占用网格；以及/n使用所述占用网格生成所述环境的地图。/n

【技术特征摘要】
20180510 US 15/9762051.一种观察车辆环境的方法，包括：
在相对于包括检测的传感器的有检测方向上，在所述传感器处从位于所述车辆环境中的对象获得所述检测；
确定不包括所述检测的无检测方向；
沿着所述无检测方向将空的空间似然性分配给所述传感器的占用网格；以及
使用所述占用网格生成所述环境的地图。


2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括沿着所述无检测方向将所述空的空间似然性分配给所述占用网格的区间。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述空的空间似然性分配给所述区间进一步包括：基于所述无检测方向中的检测不足来确定所述似然值的变化，并将所述似然值的所述变化添加到所述区间的当前似然值。


4.根据权利要求2所述的方法，进一步包括通过添加所述似然值的对数来更新所述占用网格的区间中的似然值。


5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：使用负逆传感器模型在所述无检测方向中将所述空的空间似然性分配给所述占用网格，并且使用正逆传感器模型在所述有检测方向中分配正似然值。


6...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·斯卢茨基，D·I·多布金，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US