CN105572663A - 基于辅助传感器的分布式雷达目标检测 - Google Patents

基于辅助传感器的分布式雷达目标检测 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于辅助传感器的分布式雷达目标检测。描述了一种用于检测物体的检测***和执行物体检测的方法。该***包括雷达***，其用于发射辐射和接收产生的反射，该物体为反射多点反射的分布式雷达目标。该***还包括用于估算物体的一个或多个参数的辅助传感器，和处理器，用于基于该物体的一个或多个参数的估算和多点反射估算概率密度函数并基于概率密度函数检测该物体。

Description

基于辅助传感器的分布式雷达目标检测
相关申请的交叉引用
本申请是于2014年9月19日递交的申请序列号为No.62/052,721美国临时申请的非临时案，该临时申请的公开内容通过引用结合于本文中。
技术领域
本发明涉及一种利用来自辅助传感器的测量结果的分布式雷达目标检测。
背景技术
雷达检测和测距(雷达)***被广泛地用于不同的场合。例如，雷达***为空中交通控制检测飞机，海用雷达***检测陆标或其它船只，探地雷达***检测地质特征。在汽车中，雷达***可以用来检测障碍物以实现各种用途。基于雷达***与被检测物体(目标)的距离，该目标可以被表示为多点分散体或反射点的随机聚类(cluster)。例如，这是由汽车内的雷达***检测到障碍物的情况。在一个装备有雷达***的汽车的前方的另一辆汽车会返回基于发射脉冲的点反射。
发明内容
依据示例性实施例，一种用于检测物体的检测***包括：雷达***，其被配置为发射辐射和接收产生的反射，该物体为反射多点反射的分布式雷达目标；辅助传感器，其被配置为估算该物体的一个或多个参数；处理器，被配置为基于该物体的一个或多个参数的估算和多点反射来估算概率密度函数，并基于概率密度函数检测该物体。
依据另一实施例，一种执行物体检测的方法包括：使用雷达***获取由雷达***的每一次发射产生的多点反射；使用辅助传感器获取物体的一个或多个参数的估算；基于该物体的一个或多个参数的估算和多个点反射来估算概率密度函数；和基于概率密度函数检测该物体。
本发明提供以下技术方案。
技术方案1.一种用于检测物体的检测***，包括：
雷达***，其被配置为发射辐射和接收产生的反射，该物体为反射多点反射的分布式雷达目标；
辅助传感器，其被配置为估算所述物体的一个或多个参数；和
处理器，其被配置为基于所述物体的一个或多个参数的估算和多点反射来估算概率密度函数，并基于该概率密度函数检测所述物体。
技术方案2.根据技术方案1的***，其中所述辅助传感器为摄像机或激光雷达中的一者。
技术方案3.根据技术方案1的***，其中至少两个辅助传感器被配置为估算所述物体的两个或更多个参数。
技术方案4.根据技术方案1的***，其中所述物体的一个或多个参数包括位置、尺寸、形状、方向、材料或纹理中的至少一个。
技术方案5.根据技术方案1的***，其中所述处理器基于最大似然估计来检测所述物体。
技术方案6.根据技术方案5的***，其中所述最大似然估计给出如下：
其中
Ω代表反射点的聚类，Λ代表所述物体的一个或多个参数，以及Y代表多点反射。
技术方案7.一种执行物体检测的方法，该方法包括：
使用雷达***获取由该雷达***的每一次发射产生的多点反射；
使用辅助传感器获取对所述物体的一个或多个参数的估算；
基于所述物体的一个或多个参数的估算和所述多点反射来估算概率密度函数；和
基于所述概率密度函数检测所述物体。
技术方案8.根据技术方案7的方法，其中获取所述物体的一个或多个参数的估算包括使用摄像机或激光雷达中的至少一者。
技术方案9.根据技术方案7的方法，其中获取对所述物体的一个或多个参数的估算基于至少两个所述辅助传感器。
技术方案10.根据技术方案7的方法，其中获取所述物体的一个或多个参数的估算包含获取位置、尺寸、形状、方向、材料或纹理中的至少一个。
技术方案11.根据技术方案7的方法，其中基于所述概率密度函数检测目标包括执行最大似然估计。
技术方案12.根据技术方案11的方法，其中执行最大似然估计给出如下：
其中
Ω代表反射点的聚类，Λ代表所述物体的一个或多个参数，和Y代表多点反射。
当结合附图，从发明的下述详细说明，本发明的上述特征和优势和其它特征和优势将会变得明显。
附图说明
其它特征、优势和细节在参考附图的实施例、详细说明的下述详细描述中仅仅是以示例的形式出现，其中：
附图1阐述了依据本发明实施例的检测***的示例性应用；
附图2详细描述了依据本发明实施例的检测***；和
附图3是一种依据本发明实施例的检测分布式雷达目标的方法的流程图。
具体实施方式
下面的描述本质上仅仅是示例性的，不意图限制当前的公开、其应用或使用。应理解，在整个附图中，相应的参考标记表示相同或相应的部分和特征。
如上所强调的，对于某些雷达***(比如，在汽车上的那些)而言，目标物体被表示为多点反射体的随机聚类。当属于同一物体的反射聚类被一起估算而非单独估算时，物体的检测(识别)进行得更准确。然而，并不是雷达***接收的每个反射都可归属为单个物体。相反，一个或多个反射可能产生于其它物体。因此，一起估算该反射聚类的方法得益于对与目标对象的对象的物理特性、位置和速度相关联的概率密度函数(PDF)的认知。该物理特性包括，例如，尺寸，方向，材料和表面粗糙度。使用PDF进行物体识别的一个考虑因素是有可能存在较大的可能物体的集合以及物体特征与外观的大改变。另外，不同结构布置的可能物体有可能会导致相似的接收雷达信号，从而在目标识别时会产生不确定。考虑了所有的可能性来估算得到的PDF可能太概括而不能得到与特定的物体结构配置的关系且由此对物体的识别没有帮助。本文讨论的***和方法的实施例涉及使用一个或多个辅助传感器(对雷达***的补充)来检测分布的雷达目标(即，雷达目标不是点反射体，而是多点反射体)。特别地，每一个辅助传感器通过进一步约束用来估算PDF的参数改进了用于执行物体检测的PDF估算。
附图1阐述了依据本发明实施例的检测***100的示例性应用。图1中所示的该示例性检测***100是汽车101的一部分。在另一实施例中，检测***100可以位于别处。而在其他实施例中，检测***100的组件可以是分布式的。比如，传感器(雷达***120和辅助***130)可以将接收的信号发射到远处的处理***110(附图2)。示例性的障碍或物体140也被示出。检测***100可以将信息提供给汽车101的其它子***。比如，汽车101的避免碰撞子***可以使用从检测***100接收的信息来确定是否要采取动作以避免撞到检测到的障碍物。如其它实施例中所示的，汽车101的导航子***可以使用来自检测***100的信息来识别沿道路的陆标。
附图2详细描述了依据本发明实施例的检测***100。检测***100包括雷达***120，其具有发射辐射和接收反射的天线125。尽管示出了单个天线125，雷达***120可以具有用于发射和接收的单独的天线125。一个或多个辅助***130也是检测***100的一部分。示例性辅助***130包括摄像机和光检测和测距(激光雷达)***。处理***110包括输入接口112，其接收除用户输入和其它输入之外来自雷达***120和一个或多个辅助***130的输入。处理***110还包括一个或多个存储设备113，其存储用于控制处理***110的一个或多个处理器115以及输出接口117的数据和指令。输出接口117可以包括，例如发送至汽车的其它子***的音频或视频输出或信息。处理器115例如可以被实施为特定用途集成电路(ASIC)，电子电路，或组合逻辑电路。
处理器115基于来自雷达***120和一个或多个辅助***130的输入执行参数化PDF估算。也就是说，基于例如由一个或多个辅助***130提供的诸如距离(位置)、尺寸、形状、材料和纹理的参数，处理器115从雷达***120接收的反射获取被检测物体140的增强的PDF估算。由一个或多个辅助***130提供的参数信息进一步约束了PDF估算。处理器115可以使用例如最大似然估计式来执行物体检测。当Ω表示与同一物体相关联的反射聚类(基于属于同一物体的反射的概率)，Λ代表从一个或多个辅助***130获取的物体特性(比如，尺寸，方位，材料，表面粗糙度)，Y代表由雷达***120接收的点反射，用于物体检测的最大似然给出如下：
[等式1]
该函数可以是，比如，相关的高斯分布。
附图3是依据本发明实施例的检测分布式雷达目标(包括多点反射体的物体140)的方法的流程图。在框310处，基于由雷达***120接收的雷达回波获取多点反射。在框320处，基于一个或多个辅助***130获取参数估算可包括，比如，使用摄像机或激光雷达。在框330处，估算与物体140(雷达目标)相关联的PDF包括使用辅助***130输出来约束由处理器115执行的参数化PDF估算中的参数。在框340处，执行物体检测可包括使用上述参照等式1讨论的最大似然估计式。
尽管已参考示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员应当理解，可以实施各种改变以及可以对其元件进行等同替换，而不背离本发明范围。此外，可以做出各种修改以使特定的情况或材料适于本发明的教导，这并不背离本发明的实质范围。因而，本发明并不意图受限于所公开的特定实施例，相反本发明包括落在本申请范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种用于检测物体的检测***，包含：
雷达***，其被配置为发射辐射和接收产生的反射，该物体为反射多点反射的分布式雷达目标；
辅助传感器，其被配置为估算所述物体的一个或多个参数；和
处理器，其被配置为基于所述物体的一个或多个参数的估算和所述多点反射来估算概率密度函数，并基于该概率密度函数检测所述物体。
2.根据权利要求1所述的***，其中所述辅助传感器为摄像机或激光雷达中的一者。
3.根据权利要求1所述的***，其中至少两个辅助传感器被配置为估算所述物体的两个或更多个参数。
4.根据权利要求1所述的***，其中所述物体的一个或多个参数包括位置、尺寸、形状、方向、材料或纹理中的至少一个。
5.根据权利要求1所述的***，其中所述处理器基于最大似然估计来检测该所述物体。
6.根据权利要求5所述的***，其中所述最大似然估计给出如下：
其中
Ω代表反射点的聚类，Λ代表物体的一个或多个参数，以及Y代表多点反射。
7.一种执行物体检测的方法，该方法包括：
使用雷达***获取由该雷达***的每一次发射产生的多点反射；
使用辅助传感器获取对所述物体的一个或多个参数的估算；
基于所述物体的一个或多个参数的估算和所述多个点反射来估算概率密度函数；和
基于所述概率密度函数检测所述物体。
8.根据权利要求7所述的方法，其中获取所述物体的一个或多个参数的估算包括使用摄像机或激光雷达中的至少一者。
9.根据权利要求7所述的方法，其中获取所述物体的一个或多个参数的估算基于至少两个所述辅助传感器。
10.根据权利要求7所述的方法，其中获取物体的一个或多个参数的估算包含获取位置、尺寸、形状、方向、材料或纹理中的至少一个。
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