用于车辆姿态预测的系统和方法技术方案

提供了用于预测车辆姿态的系统和方法。在一个实施例中，一种系统包括非暂时性计算机可读介质。所述非暂时性计算机可读介质包括：异步预测模块，其被配置为由处理器从车辆接收车辆数据，并根据所述车辆数据计算车辆姿态的预测，其中，所述计算是使用车辆时间帧和以及共同的坐标系异步执行的；以及同步预测模块，其被配置为由处理器基于来自异步预测模块的车辆姿态的预测来计算整个车辆群体的车辆姿态的最终预测，其中，使用全局时间帧和公共坐标系同步地执行计算。系同步地执行计算。系同步地执行计算。

【技术实现步骤摘要】
用于车辆姿态预测的系统和方法


[0001]本公开总体上涉及车辆，更具体地，涉及用于估计与运输系统相关联的车辆的车辆姿态的系统和方法。

技术介绍

[0002]一些运输系统为给定环境中的车辆提供实时引导。为了实时提供引导，运输系统依赖于环境中车辆的位置、惯性信息。运输系统基于从车辆接收的数据计算该信息。在一些情况下，由于不准确的传感器读数、可变系统延迟、网络延迟、网络上的数据丢失和/或模型差异，车辆数据和/或系统计算可能不可靠。
[0003]因此，期望提供用于预测车辆姿态信息的改进的系统和方法。此外，结合附图和前述
和
技术介绍
，从随后的详细描述，本专利技术的其他期望的特征和特性将变得显而易见。

技术实现思路

[0004]提供了一种用于预测车辆姿态的方法和系统。在一个实施例中，系统包括非暂时性计算机可读介质。该非暂时性计算机可读介质包括:异步预测模块，其被配置为由处理器从车辆接收车辆数据，并从车辆数据计算车辆姿态的预测，其中使用车辆时间帧和公共(common)坐标系异步地执行计算；以及同步预测模块，其被配置为由处理器基于来自异步预测模块的车辆姿态的预测来计算整个车辆群体(population)的车辆姿态的最终预测，其中使用全局时间帧和公共坐标系来同步地执行计算。
[0005]在各种实施例中，异步预测模块基于车辆姿态的最后估计、车辆姿态的当前预测和车辆数据来计算车辆姿态的预测。
[0006]在各种实施例中，异步预测模块基于与弯曲道路和笔直道路中的至少一个相关联的预测模型来计算车辆姿态的预测。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型和恒定转弯速率和速度(CTRV)模型。
[0007]在各种实施例中，异步预测模块基于误差分布模型计算车辆姿态的预测。在各种实施例中，误差分布模型与车辆类型和与车辆数据相关联的驾驶习惯相关联。
[0008]在各种实施例中，同步预测模块基于与弯曲道路和笔直道路中的至少一个相关联的预测模型来计算车辆姿态的最终预测。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型和恒定转弯速率和速度(CTRV)模型。
[0009]在各种实施例中，同步预测模块基于误差分布模型计算车辆姿态的最终预测。在各种实施例中，误差分布模型与车辆类型和与车辆数据相关联的驾驶习惯相关联。
[0010]在另一个实施例中，一种用于预测车辆姿态的方法包括:由处理器从车辆接收车辆数据；由所述处理器从所述车辆数据计算车辆姿态的第一预测，其中使用车辆时间帧和
公共坐标系异步地执行所述计算；由所述处理器基于所述车辆姿态的第一预测来计算所述车辆姿态的最终预测，其中所述计算是使用全局时间帧和所述公共坐标系同步地执行的；以及由处理器基于最终预测来执行车辆的远程控制。
[0011]在各种实施例中，计算车辆姿态的预测基于车辆姿态的最后估计、车辆姿态的当前预测和车辆数据。
[0012]在各种实施例中，计算车辆姿态的预测基于与弯曲道路和笔直道路中的至少一个相关联的预测模型。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型和恒定转弯速率和速度(CTRV)模型中的至少一个。
[0013]在各种实施例中，计算车辆姿态的预测基于误差分布模型。在各种实施例中，误差分布模型与车辆类型和与车辆数据相关联的驾驶习惯相关联。
[0014]在各种实施例中，计算车辆姿态的最终预测是基于与弯曲道路和笔直道路中的至少一个相关联的预测模型。在各种实施例中，预测模型基于恒定转弯速率和加速度(CTRA)模型和恒定转弯速率和速度(CTRV)模型中的至少一个。
附图说明
[0015]下文将结合以下附图描述示例性实施例，其中相同的附图标记表示相同的元件，并且在附图中:
[0016]图1是示出根据各种实施例的具有车辆姿态预测系统和一个或多个车辆的运输系统的功能框图；
[0017]图2是示出根据各种实施例的车辆姿态预测系统的功能框图；
[0018]图3是示出根据各种实施例的车辆姿态预测系统的预测和估计的定时的时序图；和
[0019]图4是根据各种实施例的车辆姿态系统的数据流图方法和系统组件。
具体实施方式
[0020]以下详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制应用和使用。此外，不打算受前面的
、
技术介绍
、
技术实现思路
或下面的详细描述中提出的任何明示或暗示的理论的约束。如这里所使用的，术语模块指的是任何硬件、软件、固件、电子控制组件、处理逻辑和/或处理器设备，单独地或以任何组合，包括但不限于:专用集成电路(ASIC)、电子电路、处理器(共享的、专用的或成组的)和执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所述功能的其他合适的组件。
[0021]这里可以根据功能和/或逻辑块组件和各种处理步骤来描述本公开的实施例。应当理解，这种块组件可以由被配置为执行指定功能的任何数量的硬件、软件和/或固件组件来实现。例如，本公开的实施例可以采用各种集成电路组件，例如存储元件、数字信号处理元件、逻辑元件、查找表等，其可以在一个或多个微处理器或其他控制设备的控制下执行各种功能。此外，本领域技术人员将理解，本公开的实施例可以结合任何数量的系统来实施，并且这里描述的系统仅仅是本公开的示例性实施例。
[0022]为了简洁起见，这里可能不详细描述与信号处理、数据传输、信令、控制和系统的其他功能方面(以及系统的各个操作组件)相关的传统技术。此外，本文包含的各图中所示
的连接线旨在表示各种元件之间的示例功能关系和/或物理耦合。应当注意，在本公开的实施例中可以存在许多替代的或附加的功能关系或物理连接。
[0023]现在参考图1，根据各种实施例，总体上以100示出的车辆姿态预测系统与远程运输系统10相关联。通常，车辆姿态预测系统100接收并处理来自各种车辆12a
‑
12n的传感器数据，并估计位置和惯性信息，以下称为车辆姿态，用于各种车辆12a
‑
12n的远程控制、碰撞概率、传感器融合和/或由远程运输系统10执行的其他功能。
[0024]在各种实施例中，远程运输系统10包括一个或多个后端服务器系统，这些后端服务器系统可以是基于云的、基于网络的，或者驻留在远程运输系统10所服务的特定校园或地理位置。远程运输系统10可以由现场顾问、自动顾问或两者的组合来操纵。在各种实施例中，远程运输系统10包括设置在远程运输系统10的操作环境16周围的各种位置的一个或多个边缘节点14a
‑
14n。边缘节点14a
‑
14n经由通信网络18通信耦合到在操作环境16中行进的车辆12a
‑
12n。
[0025]通信网络18支持操作环境16内的设备、系统和组件之间所需的通信(例如，经由有形通信链本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于预测车辆姿态的系统，包括：非暂时性计算机可读介质，该非暂时性计算机可读介质包括:异步预测模块，该异步预测模块被配置为由处理器从车辆接收车辆数据，并从车辆数据计算车辆姿态的预测，其中使用车辆时间帧和公共坐标系异步地执行计算；以及同步预测模块，该同步预测模块被配置为由处理器基于来自异步预测模块的车辆姿态的预测来计算整个车辆群体的车辆姿态的最终预测，其中使用全局时间帧和公共坐标系来同步地执行计算。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述异步预测模块基于车辆姿态的最后估计、车辆姿态的当前预测和车辆数据来计算车辆姿态的预测。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述异步预测模块基于与弯曲道路和笔直道路中的至少一个相关联的预测模型来计算车辆姿态的预测。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述预测模型基于恒定转弯速率和加速度模型和恒定转弯速率和速度模型中的至少一个。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述异步预测模块基于误差分布模型来计算所述车辆姿态的...

【专利技术属性】
技术研发人员：J黄，MD格玛，G韦克菲尔德，DB麦克利恩，SE杰克逊，J麦科德，DP雷尼克，
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：