CN107024215B - 追踪动态环境内的对象以改进定位 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法、***和计算机程序产品。感测设备被用于收集关于车辆环境的数据。在传感器数据已经劣化——例如数据表明车道标线已经劣化、模糊或不存在——的情况下，车辆计算机***利用先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和方向。计算机***然后基于移动对象的估算速度和估算方向来估算移动对象在指定时间段之后的位置。计算机***利用该信息来定位动态环境内的车辆并且控制车辆的配置。

Description

追踪动态环境内的对象以改进定位
技术领域
本发明总体上涉及车辆导航***领域，并且更具体地涉及当车道标线标记已经劣化、模糊或不存在时可以利用的车辆导航***。
背景技术
主动安全和驾驶员辅助部件，例如车道偏离警告、低速车道保持(交通堵塞辅助——TJA)、高速车道保持(公路辅助——HA)以及完全自主车辆操作，依赖于车道内车辆的定位以提供其功能。定位被定义为构造或更新未知环境的地图同时保持环境内车辆位置的追踪的计算问题。一般来说，这些***中的每一个依赖于多个传感器套件以提供稳健且准确的定位。当前依赖的传感器套件的示例是：摄像机、立体摄像机、全球定位***(GPS)和激光雷达(LIDAR)。然而，在车道标线变得劣化、模糊或不存在的情况下，基于摄像机和基于LIDAR的解决方案易于失效。此外，GPS本身对于车道级别的定位不够准确并且易于由于城市或自然峡谷情况而失效。
为了便于在定位传感器在高误差或甚至失效状态下操作的情况期间继续使用这些主动安全/驾驶员辅助部件，基于最后已知的位置以及车辆轨迹的知识来进行航位推算(dead reckon)是可能的。利用车辆车载惯性测量单元(IMU)传感器来执行这种推算是可能的，车辆车载惯性测量单元传感器是用于估算车辆速度状态的车身固定的加速度计和陀螺仪的套件。然而，当整合这些信号以便估算位置状态时，小偏移误差可能快速积累成大位置估算误差。
位置状态的改进的推算可以经由来自车辆的四轮速度传感器的测距法来实现。虽然这些传感器提供纵向位置的稳健估算，但是它们无法精确地估算车辆的横向位置变化。因此，在错误或不存在的车道级别感知数据的情况下，存在用于继续操作上述主动安全和车辆辅助部件的有限(如果有的话)的解决方案。
发明内容
根据本发明，提供一种用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法，该方法包含：
检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化；
从先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和行驶方向；
估算移动对象在指定时间段之后的位置；
定位动态环境内的车辆；以及
利用定位来控制车辆的配置。
根据本发明的一个实施例，其中检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化包含检测车道标线已经劣化、模糊或不存在。
根据本发明的一个实施例，其中从先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与车辆基本上相同或相反的方向上行进的对象。
根据本发明的一个实施例，其中估算移动对象在指定时间段之后的位置包含基于移动对象的初始位置和初始速度以及指定时间段来计算移动对象的新位置。
根据本发明的一个实施例，其中定位动态环境内的车辆包含计算车辆的配置以保持车辆的安全操作。
根据本发明的一个实施例，其中利用定位来控制车辆的配置包含利用车辆控制***将车辆置于安全配置下。
根据本发明，提供一种在车辆计算机***中使用的方法，该计算机***包括一个或多个处理器和***存储器，该方法用于追踪动态环境内的对象以改进定位，该方法包含处理器：
检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化，该传感器数据已由车辆处的多个传感器收集，传感器数据表明动态环境内的对象的配置，对象包括一个或多个静态对象和一个或多个动态对象；
响应于检测到传感器数据已经劣化，对于一个或多个动态对象中的每一个：
从先前检测到的传感器数据来估算动态对象的行驶速度和行驶方向；以及
基于动态对象的估算速度和估算方向来估算动态对象在指定时间段之后的位置；
基于一个或多个动态对象的估算位置和一个或多个静态对象的位置来定位动态环境内的车辆；以及
利用定位来控制动态环境内的车辆的配置。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含获取来自一个或多个传感器的传感器数据，该一个或多个传感器选自：摄像机、全球定位***(GPS)、LIDAR、雷达、超声波传感器、红外传感器和惯性测量单元(IMU)。
根据本发明的一个实施例，其中检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化包含检测车道标线已经劣化、模糊或不存在。
根据本发明的一个实施例，其中利用定位来控制动态环境内的车辆的配置包含在指定置信区间内定位动态环境内的车辆。
根据本发明的一个实施例，其中利用定位来控制动态环境内的车辆的配置包含指示利用定位来控制车辆的配置存在故障。
根据本发明的一个实施例，其中从先前检测到的传感器数据来估算动态对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与车辆基本上相同的方向上行进的对象。
根据本发明的一个实施例，其中从先前检测到的传感器数据来估算动态对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与车辆基本上相反的方向上行进的对象。
根据本发明的一个实施例，其中基于动态对象的估算速度和估算方向来估算动态对象在指定时间段之后的位置包含基于动态对象的初始位置和初始速度以及基于指定时间段来计算动态对象的新位置。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含，创建车辆的动态环境的地图，其中该地图是基于下列中的至少一个：道路上的车道标记、车辆的地理位置以及道路的预定地图。
根据本发明的一个实施例，该方法进一步包含，基于动态对象的初始位置和初始速度以及基于指定时间段来计算动态对象在地图上的新位置。
根据本发明的一个实施例，其中基于一个或多个动态对象的估算位置和一个或多个静态对象的位置来定位动态环境内的车辆包含计算车辆的配置以保持车辆的安全自主操作。
根据本发明的一个实施例，其中利用定位来控制动态环境内的车辆的配置包含利用车辆控制***将车辆置于安全配置下。
根据本发明，提供一种计算机***，该计算机***包含：
一个或多个处理器；
***存储器；以及
位置接口模块，该位置接口模块利用一个或多个处理器而被配置为：
检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化，该传感器数据已由车辆处的多个传感器收集，传感器数据表明动态环境内的对象的配置，该对象包括一个或多个静态对象和一个或多个动态对象；
响应于检测到传感器数据已经劣化，对于一个或多个动态对象中的每一个：
从先前检测到的传感器数据来估算动态对象的行驶速度和行驶方向；以及
基于动态对象的估算速度和估算方向来估算动态对象在指定时间段之后的位置；
基于一个或多个动态对象的估算位置和一个或多个静态对象的位置来定位动态环境内的车辆；以及
利用定位来控制动态环境内的车辆的配置。
根据本发明的一个实施例，位置接口模块利用一个或多个处理器而被进一步配置为获取来自一个或多个传感器的传感器数据，该一个或多个传感器选自：摄像机、全球定位***(GPS)、LIDAR、雷达、超声波传感器、红外传感器和惯性测量单元(IMU)。
附图说明
参考以下说明书和附图，将更好地理解本发明的具体特征、方面和优点，附图中：
图1说明了计算设备的示例框图；
图2说明了便于追踪动态环境内的对象以改进定位的示例计算机架构；
图3说明了用于追踪动态环境内的对象以改进定位的示例方法的流程图；
图4说明了用于追踪动态环境内的对象以改进定位的示例方法的另一个流程图；
图5说明了示例位置接口模块(position interface module)；
图6说明了道路的一部分。
具体实施方式
本发明涉及用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法、***和计算机程序产品。
本发明的实施例可以包含或利用专用或通用计算机，该专用或通用计算机包括计算机硬件，诸如，例如，一个或多个处理器和***存储器，如下面更详细地讨论的。在本发明的范围内的实施例还包括用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的物理和其他计算机可读介质。这样的计算机可读介质可以是可以由通用或专用计算机***访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，举例来说，而非限制，本发明的实施例可以包含至少两种明显不同种类的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。
计算机存储介质(装置)包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、只读光盘存储器(CD-ROM)、固态驱动器(“SSD”)(例如，基于RAM)、闪速存储器、相变存储器(“PCM”)、其他类型的存储器、其它光盘存储器、磁盘存储器或其它磁性存储设备、或者可以被用于存储以计算机可执行指令或数据结构的形式的所需程序代码手段并且可以由通用或专用计算机访问的任何其它介质。
“网络”被定义为允许电子数据在计算机***和/或模块和/或其他电子设备之间传输的一个或多个数据链路。当信息通过网络或另一通信连接(硬线连接、无线、或硬线连接或无线的组合)被传送或提供至计算机时，计算机适当地将该连接视为传输介质。传输介质可以包括网络和/或数据链路，网络和/或数据链路可以被用于承载以计算机可执行指令或数据结构的形式的所需程序代码手段并且可以由通用或专用计算机来访问。上述组合也应该被包括在计算机可读介质的范围之内。
此外，一旦到达各种计算机***部件，以计算机可执行指令或数据结构的形式的程序代码手段可以从传输介质被自动传送到计算机存储介质(装置)(或反之亦然)。例如，通过网络或数据链路接收到的计算机可执行指令或数据结构可以被缓冲在网络接口模块(例如，“网络接口卡(NIC)”)内的RAM中，并且然后最终被传送至计算机***RAM和/或计算机***中的非易失性计算机存储介质(装置)。RAM还可以包括固态驱动器(SSD或基于千兆光纤网卡(PCIx)的实时存储器分层存储，例如FusionIO)。因此，应当理解的是，计算机存储介质(装置)可以被包括在计算机***部件中，该计算机***部件也(或甚至主要)利用传输介质。
计算机可执行指令包含，例如，指令和数据，当该指令和数据在处理器中执行时，使通用计算机、专用计算机、或专用处理设备来执行某些功能或功能组。计算机可执行指令可以是例如二进制、诸如汇编语言的中间格式指令、或甚至源代码。虽然本发明主题已经以针对结构特征和/或方法论动作的语言进行了描述，但是应当理解的是，在所附权利要求中限定的主题不一定局限于所描述的特征或以上所述的动作。相反，所描述的特征和动作被公开作为实施权利要求的示例形式。
本领域技术人员将领会的是，本发明可以在网络计算环境中通过许多类型的计算机***配置来实践，包括个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式设备、多处理器***、基于微处理器或可编程的消费者电子产品、网络个人电脑(PC)、小型计算机、大型计算机、移动电话、个人数字助理(PDA)、平板电脑、寻呼机、路由器、交换机、各种存储设备和诸如此类。本发明也可以在本地和远程计算机***都执行任务的分布式***环境中实践，本地和远程计算机***通过网络链接(或者通过硬线数据链路、无线数据链路或者通过硬线连接和无线数据链路的组合)。在分布式***环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备中。
本发明的实施例还可以在云计算环境中实施。在本说明书和所附权利要求中，“云计算”被定义为用于实现对可配置计算资源(例如，网络、服务器、存储器、应用程序和服务)的共享池的普遍存在、方便、按需网络访问的模型，该可配置计算资源可以经由虚拟化快速供应并且以最少的管理工作或服务提供商交互发布，并且然后相应地扩展。云模型可以由各种特征(例如，按需自助服务、宽带网络接入、资源池化、快速弹性、测量服务等)、服务模型(例如，软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS))以及部署模型(例如，私有云、社区云、公共云、混合云等)组成。关于本发明所描述的数据库和服务器可以被包括在云模型中。
此外，在适当情况下，本文所描述的功能可以在下列中的一种或多种中执行：硬件、软件、固件、数字部件、或模拟部件。例如，一个或多个专用集成电路(ASIC)可以被编程为执行本文所描述的***和程序中的一个或多个。在整个以下说明书和权利要求书中，某些术语被用来指代特定的***部件。本领域技术人员将领会的是，部件可以通过不同的名称来称呼。本文不旨在区分名称不同但作用相同的部件。
在该说明书和以下权利要求书中，“车辆配置”被定义为包括下列中的一个或多个的车辆的配置：车辆加速度、车辆速度、车辆位置和车辆方向。
总体上，本发明的各方面涉及追踪动态环境内的对象以改进定位。感测设备被用于收集关于车辆环境的数据。在传感器数据已经劣化的情况下，例如数据表明车道标线已经劣化、模糊或不存在，车辆计算机***利用先前检测到的传感器数据来估算动态(例如，移动)对象的行驶速度和行驶方向。该计算机***然后基于动态对象的估算速度和估算方向来估算动态对象在指定时间段之后的位置。该计算机***利用该信息以及当前测量的静态对象来定位动态环境内的车辆并且控制车辆的配置。
图1说明了计算设备100的示例框图。计算设备100可以被用于执行各种过程，例如本文所讨论的那些。计算设备100可以用作服务器、客户端或任何其他计算实体。计算设备100可以执行本文所描述的各种通信和数据传输功能，并且可以执行一个或多个应用程序，例如本文所描述的应用程序。计算设备100可以是各种计算设备中的任一种，例如移动电话或其他移动设备、台式计算机、笔记本计算机、服务器计算机、手持式计算机、平板计算机以及诸如此类。
计算设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储器设备104、一个或多个接口106、一个或多个大容量存储设备108、一个或多个输入/输出(I/O)设备110和显示设备130，所有这些都被连接到总线112。处理器102包括执行存储在存储器设备104和/或大容量存储设备108中的指令的一个或多个处理器或控制器。处理器102还可以包括各种类型的计算机存储介质，例如高速缓冲存储器。
存储器设备104包括各种计算机存储介质，例如易失性存储器(例如，随机存取存储器(RAM)114)和/或非易失性存储器(例如，只读存储器(ROM)116)。存储器设备104还可以包括可重写ROM，例如闪速存储器。
大容量存储设备108包括各种计算机存储介质，例如磁带、磁盘、光盘、固态存储器(例如，闪速存储器)等等。如图1所示，特定大容量存储设备是硬盘驱动器124。各种驱动器也可以被包括在大容量存储设备108中，以实现从各种计算机可读介质中读取和/或写入各种计算机可读介质。大容量存储设备108包括可移动介质126和/或不可移动介质。
I/O设备110包括允许数据和/或其它信息被输入到计算设备100中或从计算设备100检索的各种设备。示例I/O设备110包括光标控制设备、键盘、小键盘、条形码扫描器、麦克风、监视器或其它显示设备、扬声器、打印机、网络接口卡、调制解调器、摄像机、透镜、电荷耦合器件(CCD)或其他图像捕获设备、以及诸如此类。
显示设备130包括能够向计算设备100的一个或多个用户显示信息的任何类型的设备。显示设备130的示例包括监视器、显示器终端、视频投影设备、以及诸如此类。
接口106包括允许计算设备100与其他***、设备或计算环境以及人类交互的各种接口。示例接口106可以包括任意数量的不同的网络接口120，例如到个人局域网(PAN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线网络(例如，近场通信(NFC)、蓝牙、无线保真(Wi-Fi)等网络)和互联网的接口。其他接口包括用户界面118和***设备接口122。
总线112允许处理器102、存储器设备104、接口106、大容量存储设备108和I/O设备110彼此通信以及与连接到总线112的其它设备或部件通信。总线112表示若干类型的总线结构中的一种或多种，例如***总线、***部件互连(PCI)总线、电气与电子工程师协会(IEEE)1394总线、通用串行总线(USB总线)等等。
在一个方面，车辆配备有一个或多个雷达***。该一个或多个雷达***可以被包括在主动安全和驾驶员辅助部件中，例如车道偏离警告、低速车道保持(交通堵塞辅助——TJA)、高速车道保持(公路辅助——HA)、自适应巡航控制等。该一个或多个雷达***可以被用来改进位置估算和定位，补充其他感知传感器套件，以及改进主动安全/驾驶员辅助***作为整体的稳健性。
因此，测距传感器(例如雷达/LIDAR)可以被用于辅助位置估算和定位。测量可以在离散的时间点进行并且彼此比较。通过比较(例如，两次连续的)扫描，估算车辆在一时间内的运动是可能的。比较的方法可以包括但不限于：迭代最近点(iterative closestpoint，ICP)。为了更好地应对动态(例如，移动)对象，雷达/LIDAR扫描的估算可以：(1)估算动态对象的行驶速度和行驶方向，(2)使这些动态对象向前行进测距传感器的两次扫描之间的时间量，以及(3)考虑来自先前的扫描的行进的对象以及当前测得的静态对象用于定位算法。
这些和其它类似的操作可以由车载计算机***来执行以实现动态道路环境内更稳健的位置推算。传感器套件(包括但不限于雷达和超声波传感器以及利用后处理技术的LIDAR和摄像机传感器)可以被用于估算动态(例如，移动)对象的行驶速度和行驶方向。算法(包括但不限于聚类技术、最接近的最近点方法以及卡尔曼滤波技术)可以被用于在传感器扫描之间传送动态对象。因此，通过利用估算的动态对象的轨迹，动态对象可以在时间上向前行进，以允许车辆的更准确的位置推算。
图2说明了便于追踪动态环境内的对象以改进定位的车辆200中的示例计算机架构。车辆200可以是机动车辆，诸如，例如，轿车、卡车、公共汽车或摩托车。参考图2，车辆200包括车辆计算机***201和传感器设备211。计算机***201和传感器设备211以及它们各自的部件中的每一个可以通过网络(或者网络的一部分)——诸如，例如，PAN、LAN、WAN、控制器局域网(CAN)总线或其他车辆中总线以及甚至互联网——彼此连接。因此，计算机***201和传感器设备211以及任何其他连接的计算机***及其部件中的每一个可以创建消息相关的数据并且通过网络交换消息相关的数据(例如，近场通信(NFC)净负荷、蓝牙数据包、互联网协议(IP)数据包以及利用IP数据包的其他更高层协议——例如，传输控制协议(TCP)、超文本传输协议(HTTP)、简单邮件传输协议(SMTP)等)。
传感器设备211可以包括雷达***212、图像捕获设备213、惯性导航***214、地图218和LIDAR***219。惯性导航***214可以进一步包括全球定位***(GPS)215、惯性测量单元(IMU)216和航位推算(DR)***217。其他类型的传感器设备(未示出)(诸如，例如，超声波传感器和红外传感器)也可以被包括在传感器设备211中。传感器设备中的每一个被配置为通过感测车辆200附近的对象来捕获指定类型的传感器数据。例如，图像捕获设备213被配置为捕获图像数据，LIDAR***219被配置为捕获LIDAR数据等等。
相应类型的传感器数据中的每一个可以被传送到车辆计算机***201。
如图所示，车辆计算机***201包括接口位置模块231和控制***模块235。接口位置模块231被配置为接收来自传感器设备211的传感器数据。接口位置模块231进一步包括传感器数据评估模块232、估算模块233和定位模块234。
传感器数据评估模块232被配置为处理和评估从传感器设备211接收到的传感器数据。例如，传感器数据评估模块232可以处理传感器数据以识别道路车道标记、车辆环境中的对象(包括静态和动态(例如，移动)对象)以及关于车辆配置的信息(包括道路上的位置、轨迹和速度)。此外，传感器数据评估模块232可以确定道路车道标记何时已经劣化、模糊或不存在。
估算模块233被配置为利用传感器数据来识别车辆环境中的静态和动态对象。因此，当传感器数据评估模块232确定道路车道标记劣化、模糊或不存在时，估算模块233可以利用传感器数据来识别车辆200周围的区域中的静态和动态对象。此外，估算模块233被配置为估算动态对象在不同时间步长(time step)的行驶速度和行驶方向。
定位模块234被配置为利用估算模块233的结果来确定用于改进环境内的车辆200的定位的位置推算，该环境包含其他静态和/或动态对象。控制***模块235被配置为利用位置接口模块231的定位结果来控制车辆的配置；包括车辆的位置、轨迹和速度。
图3说明了用于追踪动态环境内的对象以改进定位的示例方法300的流程图。方法300将关于计算机架构200的部件和数据来进行描述。
当车辆200在道路上移动时，每一个感测设备211可以感测道路标记信息以及车辆200周围的环境中的静态和动态对象。例如，图像捕获设备213可以捕获环境内的其他对象的图像数据，LIDAR***219可以捕获环境内的其他对象的LIDAR数据，等等。各个类型的数据中的每一种可以被组合在传感器数据221。因此，传感器数据221可以指示车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的任何静态对象和/或动态对象的配置。
静态对象可以包括标志、立柱、英里标记牌、路灯、树木、中央隔离帯(median)、护栏、岩石、静止(例如，停放的)车辆、道路施工设备等。动态对象可以包括其他移动的车辆、行人、骑自行车者等。
传感器设备211可以将传感器数据221传送到车辆计算机***201。位置接口模块231可以接收来自传感器设备211的传感器数据221。
方法300包括检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化，该传感器数据已由车辆处的多个传感器收集，该传感器数据表明动态环境内的对象的配置，该对象包括一个或多个静态对象和一个或多个动态对象(301)。例如，传感器数据评估模块232可以检测传感器数据221已经劣化。传感器数据评估模块232可以处理和评估传感器数据221以识别道路车道标记、车辆环境中的静态对象、车辆环境中的动态对象以及关于车辆的配置的信息。根据处理和评估，传感器数据评估模块232可以确定道路车道标记何时已经劣化、模糊或不存在(并且因此可以禁止车辆200的其他自动化***(诸如，例如，车道辅助***)的操作)。
响应于检测到传感器数据已经劣化，对于一个或多个动态对象中的每一个，方法300包括从先前检测到的传感器数据来估算动态对象的行驶速度和行驶方向(302)。例如，估算模块233可以利用传感器数据221来估算车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的其他动态对象的行驶速度和行驶方向。
对于任何动态对象，估算模块233可以估算动态对象在不同时间步长的行驶速度和行驶方向。例如，估算模块233可以利用传感器数据221(例如，来自测距传感器，例如，雷达和/或LIDAR)来辅助速度和方向估算。为此，估算模块233可以比较在两个离散的时间点处获取的传感器测量值。估算模块233可以比较两次连续的扫描以估算一个或多个动态对象的行驶速度和行驶方向。比较的方法可以包括迭代最近点(ICP)以及其他算法。
响应于确定传感器数据已经劣化，对于一个或多个动态对象中的每一个，方法300包括基于动态对象的估算速度和估算方向来估算动态对象在指定时间段之后的位置(303)。例如，估算模块233可以估算车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的一个或多个动态对象在指定时间段之后的位置。每一个动态对象的估算位置可以基于动态对象的估算速度和估算方向来计算。
响应于确定传感器数据已经劣化，方法300包括基于一个或多个移动对象的估算位置和一个或多个静态对象的位置来定位动态环境内的车辆(304)。例如，定位模块234可以利用来自估算模块233的结果来定位车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的车辆200。定位可以是基于车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的其它动态对象和/或其他静态对象的估算位置。
位置接口模块231可以将车辆200的定位发送到控制***模块235。控制***模块235可以接收来自位置接口模块231的车辆200的定位。
在一个方面，位置接口模块231基本上创建动态环境(诸如，例如，车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的其他动态对象和/或其他静态对象)的地图。该地图可以是基于下列中的一个或多个：道路上的车道标记、车辆的地理位置和道路的预定地图。动态对象(例如，其他移动的车辆)的新位置还可以基于动态对象的初始位置和初始速度以及基于指定时间段来计算。
方法300包括利用定位来控制动态环境内的车辆的配置(305)。例如，控制***模块235可以利用车辆200的位置来控制车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的车辆200的配置。控制车辆200的配置可以包括加速、减速、保持速度、改变方向、保持方向、制动等。控制***模块235可以控制其他车辆***(诸如，例如，巡航控制)以控制车辆200的配置。
因此，位置接口模块231可以：(1)估算动态对象的行驶速度和行驶方向，(2)通过在传感器扫描之间传送动态对象来计算动态对象的预测位置，以及(3)利用动态对象的预测位置以及静态对象的位置来补偿劣化、模糊或不存在的车道标记。因此，本发明的各方面包括在车辆正在运行的动态环境内的稳健的位置推算。
图4说明了用于追踪动态环境内的对象以改进定位的示例方法的另一个流程图400。车辆200中的各种部件可以交互操作以实施方法400。
方法400包括测量距离数据(401)。例如，传感器211中的一个或多个可以测量到车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的其他对象的距离。来自一个或多个传感器的传感器数据可以被组合在传感器数据221中。方法400包括接收和处理对象的传感器命中数据(sensor hit data)(402)。例如，传感器数据评估模块232可以接收和处理传感器数据221。
方法400包括检测聚类对象(403)。例如，基于传感器数据221，估算模块233可以检测车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的静态和/或动态对象的聚类。方法400包括评估对象是动态的还是静态的(404)。例如，对于聚类中的每一个对象，估算模块233可以确定对象是静态的还是动态的。方法400包括估算动态对象的速度和方向(405)。例如，对于车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的每一个动态对象，估算模块233可以估算动态对象的速度和方向。方法400包括将动态对象的预测位置添加到静态对象的列表(406)。例如，估算模块233可以将每一个动态对象的预测位置添加到静态对象的位置的列表。因此，对于指定的未来时间，车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的任何对象的位置可以被估算。
方法400包括利用定位算法(407)。例如，定位模块234可以利用定位算法来定位车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的车辆200。车辆200可以基于车辆200正在行驶的道路的一部分内和/或其周围的任何对象在指定的未来时间的估算位置来定位。
图5说明了示例位置接口模块501。位置接口模块501可以接收来自车辆处的各种不同车辆传感器的传感器数据，传感器包括下列中的任一个：雷达511、摄像机512、惯性导航***(INS)(GPS+IMU+DR)513、地图行驶历史514和LIDAR 515。位置接口模块501可以基于接收到的传感器数据利用传感器融合算法来定位环境中的车辆。车辆的定位可以由车道级别定位521、置信区间522和故障状态523表示。车道级别定位521可以在某个误差范围内(例如，0.5m-2m)将车辆定位到指定的道路车道。置信区间522可以表明位置接口模块501确信在车道级别定位521。故障状态523可以表明位置接口模块501在车道级别定位521的确定期间是否经历故障。
图6说明了道路602的一部分。如图所示，道路602包括车道603、604、605和606。道路602包括多个静态对象，包括树木670、671和675、标志673和674、以及停放的车辆672。道路602还包括移动的车辆650、660、661、662和663。如图所示，车辆660和661正在与车辆650基本上相同的方向上行驶。另一方面，车辆662和663正在车辆650基本上相反方向上行驶。道路602还包括人行横道676。
车辆650包括各种传感器，包括图像捕获设备651、LIDAR***652、雷达***653、地图654、GPS 655和惯性测量单元(IMU)656。车辆650还可以包括类似于车辆计算机***201的计算机***和/或类似于位置接口模块231和/或位置接口模块501的位置接口模块。
当车辆650在车道603内移动时，传感器可以检测道路602上的其他静态对象和其他动态对象。传感器还可以检测用于车道602的车道标记，包括车道标记610、620和630。当车辆650继续行进时，用于车道602的车道标记可能劣化并且变得不可见，如车道标记611、621、631所示。
响应于劣化的车道标记，车辆650可以预测道路602上车辆660、661、662和663在未来的时间点的位置。车辆650可以将车辆660、661、662和663的预测的未来位置与树木670、671和675、标志673和674以及停放的车辆670的位置结合以估算未来时间点道路602的环境。车辆650可以利用估算的环境来补偿车道标线611、621和631的劣化，诸如，例如，将车辆650保持在安全配置下。
例如，如果车辆650预测车辆660在未来时间点基本上在车辆650的正前方的相同距离处，则在保持当前配置的情况下，车辆650对于它可以安全地保持在车道603中具有某一置信水平。如果车辆650预测车辆660在未来时间点在车辆650正前方的较小距离处，则在车辆减小速度的情况下，车辆650对于它可以安全地保持在车道603中具有某一置信水平。根据道路602中动态和静态对象的其它预测的未来位置，车辆650可以以其他方式改变为安全配置，诸如，例如，改变方向、加速、完全停止等。
虽然示出并且以特定布置描述了本文所说明的部件和模块，但是部件和模块的布置可以被改变从而以不同的方式处理数据。在其他实施例中，一个或多个附加部件或模块可以被添加到所描述的***，并且一个或多个部件或模块可以从所描述的***中移除。替代实施例可以将所描述的部件或模块中的两个或更多个组合成单个部件或模块。
为了说明和描述的目的，前面的描述已被呈现。它不旨在是穷尽的或将本发明限制为所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。此外，应该指出的是，上述替代实施例中的任一个或全部可以以任意所需的组合使用以形成本发明的附加混合实施例。
此外，虽然本发明的特定实施例已被描述和说明，但是本发明不被限于所描述和所说明的特定的形式或部件的布置。本发明的范围由所附的权利要求、本申请中和不同申请中所提交的任何未来的权利要求及其等同物来限定。

Claims (18)

1.一种用于追踪动态环境内的对象以改进定位的方法，所述方法包含：
检测所述动态环境内的所述对象的传感器数据已经劣化，其中检测所述动态环境内的所述对象的传感器数据已经劣化包含检测车道标线已经劣化、模糊或不存在；
从先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和行驶方向；
基于所述移动对象的估算的行驶速度和估算的行驶方向来估算所述移动对象在指定时间段之后的位置；
基于所述移动对象的估算的位置和一个或多个静态对象的位置来定位所述动态环境内的车辆；以及
利用所述定位来控制所述车辆的配置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中从先前检测到的传感器数据来估算移动对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与所述车辆相同或相反的方向上行进的对象。
3.根据权利要求2所述的方法，其中估算所述移动对象在指定时间段之后的位置包含基于所述移动对象的初始位置和初始速度以及所述指定时间段来计算所述移动对象的新位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其中定位所述动态环境内的车辆包含计算所述车辆的所述配置以保持所述车辆的安全操作。
5.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述定位来控制所述车辆的配置包含利用车辆控制***将所述车辆置于安全配置下。
6.一种在车辆计算机***中使用的方法，所述计算机***包括一个或多个处理器和***存储器，所述方法用于追踪动态环境内的对象以改进定位，所述方法包含所述处理器：
检测所述动态环境内的所述对象的传感器数据已经劣化，所述传感器数据已由车辆处的多个传感器收集，所述传感器数据表明所述动态环境内的所述对象的配置，所述对象包括一个或多个静态对象和一个或多个动态对象，其中检测所述动态环境内的所述对象的传感器数据已经劣化包含检测车道标线已经劣化、模糊或不存在；
响应于检测到所述传感器数据已经劣化，对于所述一个或多个动态对象中的每一个：
从先前检测到的传感器数据来估算所述动态对象的行驶速度和行驶方向；以及
基于所述动态对象的估算的所述行驶速度和估算的所述行驶方向来估算所述动态对象在指定时间段之后的位置；
基于所述一个或多个动态对象的估算的所述位置和所述一个或多个静态对象的位置来定位所述动态环境内的所述车辆；以及
利用所述定位来控制所述动态环境内的所述车辆的配置。
7.根据权利要求6所述的方法，还包含获取来自一个或多个传感器的所述传感器数据，所述一个或多个传感器选自：摄像机、全球定位***、激光雷达、雷达、超声波传感器、红外传感器、惯性测量单元。
8.根据权利要求6所述的方法，其中利用所述定位来控制所述动态环境内的所述车辆的配置包含在指定置信区间内定位所述动态环境内的所述车辆。
9.根据权利要求6所述的方法，其中利用所述定位来控制所述动态环境内的所述车辆的配置包含指示利用所述定位来控制所述车辆的所述配置存在故障。
10.根据权利要求6所述的方法，其中从先前检测到的传感器数据来估算所述动态对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与所述车辆相同的方向上行进的对象。
11.根据权利要求6所述的方法，其中从先前检测到的传感器数据来估算所述动态对象的行驶速度和行驶方向包含识别正在与所述车辆相反的方向上行进的对象。
12.根据权利要求6所述的方法，其中基于所述动态对象的估算的行驶速度和估算的行驶方向来估算所述动态对象在指定时间段之后的位置包含基于所述动态对象的初始位置和初始速度以及基于所述指定时间段来计算所述动态对象的新位置。
13.根据权利要求6所述的方法，还包含，创建所述车辆的所述动态环境的地图，其中所述地图是基于下列中的至少一个：道路上的车道标记、所述车辆的地理位置以及所述道路的预定地图。
14.根据权利要求13所述的方法，还包含，基于所述动态对象的初始位置和初始速度以及基于指定时间段来计算所述动态对象在所述地图上的新位置。
15.根据权利要求13所述的方法，其中基于所述一个或多个动态对象的估算的所述位置和所述一个或多个静态对象的位置来定位所述动态环境内的所述车辆包含计算所述车辆的所述配置以保持所述车辆的安全自主操作。
16.根据权利要求6所述的方法，其中利用所述定位来控制所述动态环境内的所述车辆的配置包含利用车辆控制***将所述车辆置于安全配置下。
17.一种计算机***，所述计算机***包含：
一个或多个处理器；
***存储器；以及
位置接口模块，所述位置接口模块利用所述一个或多个处理器而被配置为：
检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化，所述传感器数据已由车辆处的多个传感器收集，所述传感器数据表明所述动态环境内的所述对象的配置，所述对象包括一个或多个静态对象和一个或多个动态对象，其中检测动态环境内的对象的传感器数据已经劣化包含检测车道标线已经劣化、模糊或不存在；
响应于检测到所述传感器数据已经劣化，对于所述一个或多个动态对象中的每一个：
从先前检测到的传感器数据来估算所述动态对象的行驶速度和行驶方向；以及
基于所述动态对象的估算的所述行驶速度和估算的所述行驶方向来估算所述动态对象在指定时间段之后的位置；
基于所述一个或多个动态对象的估算的所述位置和所述一个或多个静态对象的位置来定位所述动态环境内的所述车辆；以及
利用所述定位来控制所述动态环境内的所述车辆的配置。
18.根据权利要求17所述的***，所述位置接口模块利用所述一个或多个处理器而还被配置为获取来自一个或多个传感器的所述传感器数据，所述一个或多个传感器选自：摄像机、全球定位***、激光雷达、雷达、超声波传感器、红外传感器、惯性测量单元。
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