CN112154330A - 用于角度测量的***和方法 - Google Patents

Abstract

公开了用于测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的***和方法。该方法包括：基于从测距仪收集到的信息来生成点云，并且该点云包括多个点。多个点表示该第二部分的前边缘相对于该第一部分的相对位置。该第二部分相对于该第一部分的角度基于该点云而被计算出来。该测距仪被安装到该第一部分或该第二部分。

Description

用于角度测量的***和方法

优先权要求

本文要求于2018年5月21日提交的标题为“SYSTEM AND METHOD FOR ANGLEMEASUREMENT”的美国专利申请15/985,599的优先权，该专利通过引用的方式全部并入本文。

技术领域

本公开的领域总体上涉及自主车辆，并且具体涉及一种测量自主卡车的拖车角度的***和方法。

背景技术

近年来，对智能或自主车辆的兴趣和研究工作越来越多。在自主驾驶***中，成功地对周围驾驶环境和交通参与者进行感知和预测，这对针对控制自主车辆或托管车辆做出正确和安全的决定是至关重要的。针对卡车的自主驾驶是自主驾驶行业中的特殊领域，并且具有与其他自主车辆的那些要求不同的一些要求。区分自主卡车与自主汽车的要素中的一个要素是：作为货运车，卡车在后面装有拖车。拖车角度及其相对于驾驶舱的角速度在高级自主控制算法(诸如用于通过驾驶环境来成功地对卡车的拖车进行导航的模型预测控制(MPC))中起着重要作用。

因此，需要一种用于分析拖车角度及其角速度的有效***。

发明内容

本实施例的各种目的、特征、方面和优点将通过以下对实施例的详细描述以及附图而变得更加清楚，在这些附图中，相同的附图标记表示相同的组件。

在一个示例方面中，公开了一种方法。该方法包括：基于从测距仪收集到的信息来生成点云，并且该点云包括多个点。该多个点表示第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置。第二部分相对于第一部分的角度基于点云而被计算出来。测距仪被安装到第一部分或第二部分。

另一个方面是一种用于测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的***。该***包括：测距仪，被安装到第一部分或第二部分；存储器；以及至少一个处理器。处理器被配置为：基于从测距仪收集到的信息，生成包括多个点的点云，多个点表示第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置。处理器还被配置为：基于点云，计算第二部分相对于第一部分的角度。

再一个方面是一种自主车辆，包括：第一部分；第二部分，由第一部分牵引；以及LiDAR传感器，被安装到第一部分或第二部分，LiDAR传感器向第一部分的第一表面或第二部分的第二表面投射束。

本公开的实施例针对存储一个或多个程序的非暂时性计算机可读存储介质，提供了一种测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的方法。一个或多个程序包括指令，这些指令在由计算设备执行时使计算设备执行以下步骤，包括：生成表示有关第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置的信息的点云；以及从点云计算第一部分与第二部分之间的角度。

在实施例中，通过LiDAR生成点云。

在另一个实施例中，计算第一部分与第二部分之间的角度包括：以预定的阈值范围来对点云进行过滤。

在再一个实施例中，计算第一部分与第二部分之间的角度包括：对点云执行坐标改变。

在又一个实施例中，执行坐标改变包括：将点云从极坐标变为笛卡尔坐标。

在实施例中，计算第一部分与第二部分之间的角度包括：对点云执行线性拟合。

在另一个实施例中，执行线性拟合包括最小二乘法

在再一个实施例中，计算第一部分与第二部分之间的角度包括：对多个经计算的角度执行数据平均。

在又一个实施例中，执行数据平均包括移动平均方法。

在实施例中，该方法还包括：从多个经计算的角度计算角速度。

在又一个实施例中，该***还包括：从多个经计算的角度计算角速度。

在一些实施例中，一种自主车辆可以实施上面描述的方法和***。该自主车辆包括：上面提到的***；第一部分；第二部分，由第一部分牵引；以及LiDAR，从第一部分和第二部分中的一个部分向第一部分和第二部分中的另一部分投射束。

附图说明

应该注意，附图可以是简化形式，并且可能不是按照精确比例。通过示例的方式而非通过限制的方式来图示各种实施例。关于本文中的公开内容，仅出于方便和清楚的目的，针对附图使用方向性术语(诸如顶部、底部、左边、右边、向上、向下、在…上方、在…之上、在…之下、在…下方、后面、前面、远端和近端)。这种方向性术语不应该以任何方式被解释为限制实施例的范围。

图1A示出了根据示例性实施例的沿笔直方向行进的移动物体的状态。

图1B示出了根据示例性实施例的移动物体向左转的状态。

图1C示出了根据示例性实施例的移动物体向右转的状态。

图2示出了根据示例性实施例的图示了测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的方法的流程图。

图3示出了根据示例性实施例的针对不同样本数目的数据平均的效果。

图4示出了根据示例性实施例的角度数据和角速度数据。

图5示出了根据一些实施例的用于测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的***的框图。

在可能的情况下，已经使用相同的附图标记来表示图中共有的相同要素。可以预期的是，在一种实施方式中公开的要素可以在没有具体叙述的情况下有益地用于其他实施方式中。

具体实施方式

可以通过转向以下详细描述来理解各种实施例，以下详细描述呈现了各种实施例的图示示例。应该明确地理解，实施例可以比下面所描述的图示实施例更广泛。

在下面的描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节以提供对各个实施例的透彻理解。应该理解：在不偏离所公开的主题的范围的情况下，可以利用其他实施例，并且可以进行结构改变。预期以下特征和要素的任何组合以实施和实践本公开。

在描述中，共同的或相似的特征可以由共同的附图标记表示。如本文使用的，“示例性”可以指示示例、实施方式或方面，并且不应该被解释为限制或指示首选项或优选实施方式。

下面描述了组件和布置的特定示例以简化本公开。当然，这些仅是示例，而不旨在是限制性的。例如，当要素被称为“被连接至”或“被耦合至”另一要素时，其可以被直接连接至或耦合至另一要素，或者可以存在中间要素。

在附图中，为了清楚和方便起见，形状和厚度可以被扩大。该描述将具体涉及形成根据本公开的装置的一部分或更直接地与该装置配合的要素。要明白，未具体示出或描述的要素可以采取各种形式。贯穿本说明书，对“一个实施例”或“实施例”的引用是指所描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。

在附图中，图不一定按比例绘制，并且在一些实例中，出于说明的目的，附图在某些地方已经被扩大和/或简化。基于本公开的以下说明性实施例，本领域的普通技术人员将了解本公开的许多可能的应用和变化。

在贯穿本说明书的各处出现短语“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定都是指同一个实施例。此外，在一个或多个实施例中，可以按照任何合适的方式来组合特定特征、结构或特性。应该了解，下面的图未按比例绘制；相反，这些图仅用于说明。

要明白，单数形式“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式，除非上下文另有明确指示。此外，可以在本文中使用相对术语(诸如“底部”和“顶部”)以描述一个要素与如在图中所图示的其他要素的关系。

在不偏离实施例的范围和精神的情况下，本领域的普通技术人员可以进行许多更改和修改。因此，必须理解，已经仅出于示例的目的阐述了图示实施例，并且图示实施例不应该被视为限制如由以下权利要求书限定的实施例。例如，虽然下面按照特定组合阐述了权利要求书中的要素，但是必须明确地理解，该实施例包括更少、更多或不同要素的其他组合，即使当在最初未在这种组合中要求这些要素时，也公开了这些要素。

在本说明书中被用于描述实施例及其各种实施例的词语不仅应该在其共同定义的含义上进行理解，而且应该通过本说明书结构中的特殊定义包括超出共同定义的含义的范围的材料或动作。因此，如果要素在本说明书的上下文中可以被理解为包括一个以上的含义，则其在权利要求中的使用必须被理解为包括本说明书和词语本身所支持的所有可能的含义。

因此，以下权利要求书中的词语或要素的定义不仅包括在字面上阐述的要素的组合，而且包括用于以基本相同的方式来执行基本相同的功能以获得基本相同的结果的所有等效的结构、材料或动作。

因此，在该意义上，预期可以对下面的权利要求书中的要素中的任何一个要素进行两个或更多个要素的等效替换，或者预期可以针对权利要求书中的两个或更多个要素替换单个要素。虽然上文可能将要素描述为以某些组合来起作用并且最初甚至同样地对该要素进行了要求，但是应该明确地理解，在一些情况下，可以从组合中删除来自所要求的组合的一个或多个要素，并且所要求的组合可以指向子组合或子组合的变化。

现在参照附图，其中相同的附图标记始终表示相同的部件。

如本文所使用的，术语“无线”是指与设备或在多个设备之间的无线通信。无线设备可以被固定在某个地点和/或被硬连线至电力***，这取决于商业、场所、活动或博物馆的需要。在一个实施例中，可以使无线设备能够连接至互联网，但是无线设备不需要向互联网和从互联网传递数据以在无线信息通信和传递***内进行通信。

如本文所使用的，术语“智能电话(Smart Phone)”或“智能电话(smart phone)”或“(多个)移动设备”或“蜂窝电话”或“蜂窝”或“移动电话”等是指无线通信设备，该无线通信设备包括但不限于：集成电路(IC)、芯片集、芯片、包括低噪声放大器、功率放大器的片上***、专用集成电路(ASIC)、数字集成电路、收发器、接收器或发送器、(多个)动态、静态或非暂时性存储器设备、用于处理接收到的和发送的信号(例如至和来自互联网、其他无线设备)并且用于提供在无线信息通信和传递***内的通信(包括发送、广播和接收信息、信号数据、地点数据)的一个或多个计算机处理器、总线、用于发送和接收信号的天线以及电源(诸如可充电电池或电力存储单元)。芯片或IC可以被构造(“制造”)在从例如硅、蓝宝石、磷化铟或砷化镓晶片切割的“裸片”上。IC可以是例如芯片上的模拟IC或数字IC或其混合组合。此外，数字集成电路可以在仅占用几毫米的正方形区域上包括从一个到数千或数百万个信号反相器和逻辑门(例如“与”，“或”，“与非”和“与非”门，触发器，多路复用器等)的任何情况。与更复杂的板级集成相比较，例如IC的小尺寸允许这些电路提供高速运行、低功耗和降低的制造成本。

如本文所使用，术语“无线”、“无线数据传递”、“无线追踪和定位***”、“定位***”和“无线定位***”是指但不限于传递数据或传送或广播消息的任何无线***，该通信可以使用一个或多个设备(例如无线通信设备)来包括地点坐标或其他信息。

如本文所使用的，术语“模块”或“多个模块”是指但不限于以下任何软件、(多个)软件程序、固件或实际硬件或其组合：它们已经成为辅助或提供计算能力的大型计算或收发器***的添加的、下载的、更新的、转移的或本来就有的部件，该计算能力包括但不限于：辅助或提供命令或消息的通信传播的逻辑功能性，该通信可以包括地点坐标或在一个或多个设备(例如无线通信设备)之间、之中的通信或与该一个或多个设备的通信。

对于在自主驾驶期间的移动计划，有关拖车角度及其相对于驾驶舱的角速度的信息是很重要的。因此，如何以高精度测量自主卡车的拖车角度成为重要并且开创性的话题，其中很少有公司或学术机构已经提出稳定或实用的解决方案。

由于针对卡车的自主驾驶可能仍处于刚开创的阶段，因此，针对测量卡车的拖车角度，很少有相关主题或解决方案已经被报道出来。一些工作提出在驾驶舱与拖车之间的连接处使用机械角度测量设备。然而，这种设备在卡车驾驶期间会遭受上下碰撞或全方位震动。碰撞或震动可能减少设备的寿命。机械测量设备还会在投入商业使用之前需要进行长时间耐久性测试和精度保证，并且在实施之后需要进行频繁的校准。

拖车角度检测面临许多挑战。例如，环境中存在许多噪声源。噪声源对在检测期间的整个计算过程中成功地过滤离群值点构成挑战。当在检测中使用光检测和测距(LiDAR)时，可能存在LiDAR也检测拖车的侧面的极端情况。因此，应该从计算中排除如此无意地获得的侧面点。计算可以涉及最小二乘法计算。

本公开提供了一种用于实现对移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度或角速度的高精度测量的方法和***。移动物体可以是卡车。第一部分可以是驾驶舱，而第二部分可以是由驾驶舱牵引的拖车。本公开的一些实施例使用光检测和测距(LiDAR)作为角度测量的源以实现用于检测拖车的前边缘的稳定、响应性并且准确的解决方案。LiDAR可以是单束LiDAR。在所有类型的LiDAR中，单束LiDAR相对便宜，并且因此会是有成本效益的。本公开的一些实施例提供了一种用于计算角度的在计算上有效并且快速前进的算法。本公开的一些实施例提供了一种用于使原始测量更精确以及更可信的过滤算法。

在一些实施例中，由单束LiDAR或任何种类的扫描激光测距仪生成的点云被视为计算过程的输入，从该计算过程计算并且输出角度和角速度。在输入与输出之间，可能存在一些数据处理步骤。

在根据本公开的一些实施例中，提供了一种非暂时性(即，非易失性)计算机可读存储介质。非暂时性计算机可读存储介质存储有一个或多个程序。当程序由计算设备的处理单元执行时，根据本公开的一些实施例，使计算设备进行下面所阐述的特定操作。

在一些实施例中，如在图5中所图示的，非暂时性存储计算机可读存储介质的示例可以包括：磁性硬盘、光盘、软盘、闪速存储器或者电可编程存储器(EPROM)或电可擦除可编程(EEPROM)存储器的形式。在某些实施例中，术语“非暂时性”可以指示存储介质不体现为载波或传播信号中。在一些实施例中，非暂时性存储介质可以存储会随时间改变的数据(例如在RAM或高速缓冲存储器中)。

在根据本公开的一些实施例中，在操作中，基于用户的请求向计算设备发送客户端应用，例如通过用户设备54(诸如能够从计算机服务器下载应用的智能电话)。在操作中，应用被安装在车辆中。因此，用户可以通过计算设备来执行特定功能，诸如对传感器进行校准和时间同步，以及例如出于数据对齐的目的，发送和接收校准文件。

图1A至图1C示出了处于不同状态的移动物体20。参照图1A，移动物体20包括第一部分22、第二部分24和LiDAR 225。第一部分22包括驾驶舱，而第二部分24是由第一部分22牵引的拖车。LiDAR 225可以被安装在第一部分22上或被安装在第一部分22中，并且从第一部分22向第二部分24投射束。在如图1A至图1C中所示出的不同状态下，第一部分22与第二部分24之间的相对位置或角度发生变化。例如，图1A图示了移动物体22沿笔直方向移动的状态。图1B图示了移动物体22在向左转的过程中的状态。图1C图示了移动物体22在向右转的过程中的状态。

图2是示出了根据本公开的一些实施例的测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的方法100的流程图。

参照图2和图1A至图1C，在操作102中，生成在LiDAR 225的光束范围225B内的原始点云P。在实施例中，LiDAR 225包括2D LiDAR。点云P与由LiDAR 225在LiDAR 225的摆动期间投影在第二部分24的表面或边缘241上的轨迹或线L对应。另外，点云P表示有关边缘241相对于第一部分22的相对位置的信息。点云P在轨迹L上包括多个点P1至Pn，其中n是点的数目。点云P携带有关范围集合R的信息。范围集合R包括距离R1至Rn，该距离R1至Rn是P1至Pn与LiDAR 225的位置之间的相应距离。例如，R1是P1与LiDAR 225之间的距离。LiDAR 225可以具有扫描角范围(-θ,θ)和LiDAR 225在扫描角范围内摆动的角度步长。在一些实施例中，扫描角度范围是(-30°,30°)，并且角度步长是0.35°。

在操作104中，以预定的阈值范围来对点云P进行过滤。例如，在一些实施例中，LiDAR 225支持在1米(m)与2.5m之间的范围，该范围可以被设置为阈值范围。处于阈值范围之外的点被过滤以促进计算。例如，在进一步处理之前，过滤在短于大约1m或长于大约2.5m的范围内的点。在阈值范围之外的点可能受各种环境噪声源的影响，并且因此，这些点被过滤以提高计算的精确度。

在操作106中，对点云P执行坐标改变。在一些实施例中，坐标改变包括将点云P从极坐标变为笛卡尔坐标。例如，可以构造有关LiDAR 225的原点或中心点(0,0)的X-Y 2D笛卡尔坐标。然后，可以使用以下公式来将点云P中的每个点Pi(其范围为Ri并且给定LiDAR225的对应角度θi)从极坐标映射为笛卡尔坐标。

xi＝Ri cosθi，yi＝Ri sinθi

在操作108中，对点云P执行线性拟合。在一些实施例中，线性拟合包括最小二乘法。最小二乘法是用于在笛卡尔坐标下计算角度的有效方式。点云P的轨迹L可以由线性公式y＝kx+b表示，并且可以利用以下公式来实现线性拟合。

其中

并且

在完成线性拟合之后，获得点云P的轨迹L。轨迹L与边缘241在X-Y 2D笛卡尔坐标上的轮廓或位置对应，LiDAR 225的位置为原点。

在操作110中，可以计算轨迹L:y＝kx+b与X轴之间的角度A[i]。A[i]与P[i]对应，该P[i]是由LiDAR 225在第i次摆动时形成的点云P，其中i是正整数。结果与第一部分22和第二部分24之间的角度对应。可以利用各种众所周知的方法来从有关笛卡尔坐标的线性公式计算角度，诸如通过公式的法向矢量或斜率。

在操作112中，对多个所计算的角度A[i]执行数据平均。进行数据平均的原因是：即使已经从具有阈值范围的原始点云P中过滤一些噪声和离群值，数据本身仍然存在某种白噪声。一个观察结果是：即使当拖车保持静止姿势(根本不移动)时，角度数据仍然明显波动(或方差较高)。例如，一些模拟表明：分别地，原始角度的标准偏差为0.1356度、0.1466度和0.1474度，而过滤的角度的标准偏差为0.0531度、0.0163度和0.0658度。数据平均过程可以进一步优化所计算的角度数据，并且使结果更可靠。在一些实施例中，数据平均包括移动平均方法，例如加权移动平均方法。当利用加权移动平均时，不直接输出当前观察结果或所计算的值，相反地，按照权重使先前的n个数据样本进入平均过程。例如，可以使用线性加权方法，该线性加权方法易于实施并且可以实现相对稳定的结果。假设样本数目为20，则用于这种平均方法的公式如下。

A[i]＝(20×A[i]+19×A[i-1]+...+1×A[i-20])/(20+...+1)

图3示出了针对不同样本数目的数据平均的效果。样本数目＝1的数据是原始数据。如在图3中所示出的，使用加权移动平均方法来有效地过滤和减轻白噪声。注意，加权方法优于未加权方法，因为加权方法更适合于即时改变，因此，计算或***的响应性更强。

在操作114中，从所计算的角度计算角速度。例如，时间时差可以被用于计算以下角速度：V[i]＝(A[i]-A[i-1])/TD

其中V[i]是在i时间索引下的角速度，并且TD是时差。

图4示出了角度数据和从角度数据所计算的角速度数据的示例。在该模拟中，使用平坦的板来模拟第二部分24或拖车相对于第一部分22或驾驶舱的移动，从而向其提供正弦输入。如在图中所示出的，角度相当平稳，并且看起来像正弦波。角速度看起来像余弦波(速度是角度的导数，因此其应该是余弦波)，虽然其没那么平稳，但是速度有点颠簸是很正常的。

图5是根据一些实施例的用于测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的***500的框图。

参照图5，***50包括处理器51、计算机服务器52、网络接口53、输入和输出(I/O)设备55、存储设备57、存储器59以及总线或网络58。总线58将网络接口53、I/O设备55、存储设备57和存储器59耦合至处理器51。

因此，处理器51被配置为使计算机服务器52(例如互联网服务器)能够执行本文所公开的特定操作。应该注意，本文所描述的操作和技术可以至少部分地被实施在硬件、软件、固件或其任何组合中。例如，描述的实施例的各个方面(例如处理器51、计算机服务器52等)可以被实施在一个或多个处理器内，包括：一个或多个微处理单元、数字信号处理单元(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或任何其他等效的集成或离散逻辑电路***以及这种组件的任何组合。

术语“处理单元”或“处理电路***”通常可以是指前述逻辑电路***中的任何逻辑电路***(单独地或结合其他逻辑电路***)或任何其他等效的电路***。包括硬件的控制单元还可以执行本公开的技术中的一种或多种技术。

在根据本公开的一些实施例中，计算机服务器52被配置为利用I/O端口55来经由网络58(诸如无线网络)与外部设备通信。在某些实施例中，I/O端口55是网络接口组件，诸如以太网卡、光收发器、射频收发器或可以从互联网发送和接收数据的任何其他类型的设备。网络接口的示例可以包括移动计算设备中的

3G和

无线电以及USB。无线网络的示例可以包括

和3G。在一些实施例中，互联网服务器62被配置为利用I/O端口55来与客户端设备54(诸如移动电话、平板PC、便携式膝上型计算机或具有互联网连接性的任何其他计算设备)无线地通信。因此，在计算机服务器52与客户端设备54之间发送电信号。

在根据本公开的一些实施例中，计算机服务器52是能够执行常规服务器具有的任何功能的虚拟服务器。在某些实施例中，计算机服务器52是***50的另一客户端设备。换句话说，对于***50，可能不存在集中式主机，并且***中的客户端设备54被配置为彼此直接通信。在某些实施例中，这种客户端设备54在对等(P2P)的基础上彼此通信。

处理器51被配置为执行程序指令，这些程序指令包括被配置为执行如参照图2所描述和图示的方法的工具模块。因此，在根据图2中所图示的方法100的实施例中，工具模块被配置为执行操作，包括：生成表示有关第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置的信息的点云，诸如通过LiDAR；以预定的阈值范围来对点云进行过滤；对点云执行坐标改变，诸如将点云从极坐标变为笛卡尔坐标；对点云执行线性拟合；从线性拟合结果计算角度；对多个经计算的角度执行数据平均，诸如通过移动平均方法；以及从多个经计算的角度计算角速度。

网络接口53被配置为访问程序指令和由程序指令访问的通过网络(未示出)被远程地存储的数据。

I/O设备55包括被配置用于实现与***50的用户交互的输入设备和输出设备。在一些实施例中，输入设备包括：例如键盘、鼠标和其他设备。此外，输出设备包括：例如显示器、打印机和其他设备。

存储设备57被配置用于存储程序指令和由程序指令访问的数据。在一些实施例中，存储设备57包括：例如磁盘和光盘。

存储器59被配置为存储待由处理器51执行的程序指令和由程序指令访问的数据。在一些实施例中，存储器59包括随机存取存储器(RAM)和/或某一其他易失性存储设备和/或只读存储器(ROM)和/或某一其他非易失性存储设备，包括：其他可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪速存储器、硬盘、固态驱动器(SSD)、光盘ROM(CD-ROM)、软盘、磁带、磁性介质、光学介质或其他计算机可读介质。在某些实施例中，存储器59被并入处理器51。

可以使用以下基于条款的描述来捕获本文所描述的一些实施例。

条款1：一种用于测量移动物体的第一部分与该移动物体的第二部分之间的角度的方法，包括：基于从测距仪收集到的信息来生成点云，并且该点云包括多个点。该多个点表示第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置。第二部分相对于第一部分的角度基于点云而被计算出来。测距仪被安装到第一部分或第二部分。

条款2：根据条款1的方法，其中测距仪是LiDAR传感器。

条款3：根据条款1的方法，还包括：基于预定的阈值范围来过滤点云中的多个点中的某个点。

条款4：根据条款1的方法，还包括：对点云中的多个点中的每个点执行坐标改变。

条款5：根据条款4的方法，其中执行坐标改变包括：将点云中的多个点中的每个点从极坐标转换为笛卡尔坐标。

条款6：根据条款1的方法，还包括：对点云中的多个点执行线性拟合；以及基于对点云中的多个点的线性拟合来获得点云的轨迹。

条款7：根据条款6的方法，其中对点云执行线性拟合通过最小二乘计算方法而实现。

条款8：根据条款1的方法，还包括：对多个经计算的角度执行数据平均。

条款9：根据条款8的方法，其中数据平均包括移动平均方法。

条款10：根据条款1的方法，还包括：从多个经计算的角度计算角速度。

条款11：一种***用于测量运动物体的第一部分与该运动物体的第二部分之间的角度。该***包括：被安装到第一部分或第二部分的测距仪；存储器；以及至少一个处理器。处理器被配置为：基于从测距仪收集到的信息，生成包括多个点的点云，多个点表示第二部分的前边缘相对于第一部分的相对位置。处理器还被配置为：基于点云，计算第二部分相对于第一部分的角度。

条款12：根据条款11的***，其中测距仪是LiDAR传感器。

条款13：根据条款11的***，其中至少一个处理器还被配置为：基于预定的阈值范围来过滤点云中的多个点中的点。

条款14：根据条款11的***，其中至少一个处理器还被配置为：对点云中的多个点中的每个点执行坐标改变。

条款15：根据条款14的***，其中执行坐标改变包括：将点云中的多个点中的每个点从极坐标转换为笛卡尔坐标。

条款16：根据条款11的***，其中至少一个处理器还被配置为：对点云中的多个点执行线性拟合；并且基于对点云中的多个点的线性拟合来获得点云的轨迹。

条款17：根据条款11的***，其中至少一个处理器还被配置为：对多个经计算的角度执行数据平均。

条款18：根据条款17的***，其中数据平均包括移动平均方法。

条款19：根据条款11的***，其中至少一个处理器还被配置为：从多个经计算的角度计算角速度。

条款20：一种自主车辆包括：第一部分；由第一部分牵引的第二部分；以及被安装到第一部分或第二部分的LiDAR传感器，该LiDAR传感器向第一部分的第一表面或第二部分的第二表面投射光束。

具体地，术语“包括(comprises)”和“包括(comprising)”应该被解释为以非排他性的方式指代要素、组件或步骤，从而指示可以存在或利用引用的要素、组件或步骤，或者可以与未明确引用的其他要素、组件或步骤组合引用的要素、组件或步骤。

在本文中描述的所公开的以及其他实施例、模块和功能操作可以被实施在数字电子电路***中或计算机软件、固件或硬件(包括在本文中所公开的结构及其结构等效物)中或它们中的一个或多个的组合中。所公开的以及其他实施例可以被实施为一个或多个计算机程序产品，即，编码在计算机可读介质上以由数据处理设备执行或以控制该数据处理设备的操作的计算机程序指令的一个或多个模块。机器可读介质可以是机器可读存储设备、机器可读存储基板、存储器设备、影响机器可读传播信号的物质组合或它们中的一个或多个的组合。术语“数据处理装置”囊括用于处理数据的所有装置、设备和机器，包括：例如可编程处理器、计算机或多个处理器或计算机。除了硬件之外，该装置还可以包括为探讨中的计算机程序创建执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库管理***、操作***或它们中的一个或多个的组合的代码。传播信号是人工生成的信号，例如机器生成的电信号、光信号或电磁信号，生成该信号以对要发送给合适的接收器装置的信息进行编码。

可以按照任何形式的编程语言来写入计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用、脚本或代码)，包括编译语言或解释语言，并且可以按照任何形式来部署计算机程序，包括部署为独立程序或部署为模块、组件、子例程或适合于在计算环境中使用的另一单元。计算机程序不一定与文件***中的文件对应。程序可以被存储在保持其他程序或数据(例如被存储在标记语言文档中的一个或多个脚本)的文件的一部分中、专用于探讨中的程序的单个文件中或多个协作文件(例如存储一个或多个模块、子程序或部分代码的文件)中。计算机程序可以被部署为在一个计算机上被执行或在位于一个站点处或分布在多个站点中并且通过通信网络互相连接的多个计算机上被执行。

在本文中所描述的过程和逻辑流程可以由一个或多个可编程处理器执行，该一个或多个可编程处理器执行一个或多个计算机程序以通过操作输入数据并且生成输出来执行功能。过程和逻辑流程还可以由专用逻辑电路***(例如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路))执行，并且装置还可以被实施为专用逻辑电路***(例如FPGA(现场编程门阵列)或ASIC(专用集成电路))。

适合于执行计算机程序的处理器包括：例如通用微处理器和专用微处理器以及任何种类的数字计算机的任何一个或多个处理器。一般而言，处理器将接收来自只读存储器或随机存取存储器或两者的指令和数据。计算机的必要要素是：用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。一般而言，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个海量存储设备(例如磁盘、磁光盘或光盘)，或者计算机可以***作地耦合以接收来自该海量存储设备的数据或将数据传递给该海量存储设备或者进行两者。然而，计算机不需要具有这种设备。适合于存储计算机程序指令和数据的计算机可读介质包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，包括：例如半导体存储器设备(例如EPROM、EEPROM和闪速存储器设备)；磁盘(例如内部硬盘或可移动盘)；磁光盘；以及CD-ROM盘和DVD-ROM盘。处理器和存储器可以由专用逻辑电路***补充或可以被并入该专用逻辑电路***中。

虽然本专利文件包括许多细节，但是这些细节不应该被解释为对任何发明或可能要求保护的内容的范围的限制，而是作为对可以特定于特定发明的特定实施例的特征的描述。在本专利文件中在单独的实施例的上下文中描述的某些特征也可以被组合地实施在单个实施例中。相反，在单个实施例的上下文下描述的各种特征也可以单独地或按照任何合适的子组合被实施在多个实施例中。此外，虽然上文可能将特征描述为以某些组合来起作用并且最初甚至同样地对该特征进行了要求，但是在一些情况下，可以从组合中删除来自所要求的组合的一个或多个特征。并且所要求的组合可以指向子组合或子组合的变化。

同样，虽然在附图中按照特定顺序示出了操作，但是不应该将其理解为需要按照所示的特定顺序或按照相继的顺序来进行这种操作，或者需要进行所有图示的操作以实现期望的结果。此外，在本专利文件中所描述的实施例中的各种***组件的分离不应该被理解为在所有实施例中都需要这种分离。

仅描述了一些实施方式和示例，并且可以基于在本专利文件中描述的和说明的内容来做出其他实施方式、增强和变化。

对本文所描述的实施例的说明旨在提供对各种实施例的结构的一般理解，并且它们不旨在用作对可能利用本文所描述的结构的组件和***的所有要素和特征的完整描述。对于本领域的普通技术人员而言，在回顾上面所提供的描述之后，许多其他实施例将是显而易见的。可以利用和导出其他实施例，使得在不偏离本公开的范围的情况下，可以进行结构和逻辑替换和改变。本文中的图仅仅是代表性的，并且可以不按比例来绘制。图的某些比例可以被扩大，而其他比例可以被最小化。因此，本说明书和附图应该被认为是说明性的，而不是限制性的。

一些实施例在两个或更多个特定的互连硬件模块或设备中实施功能，其中在模块之间并且通过模块传送相关的控制和数据信号，或者作为专用集成电路的部分。因此，示例***适用于软件实施方式、固件实施方式和硬件实施方式。

提供本公开的摘要以使读者快速地确定本技术公开的性质。提交摘要时，要理解：摘要将不被用于解释或限制权利要求书的范围或含义。另外，在前面的具体实施方式中，可以了解到：出于使本公开简单化的目的，在单个实施例中将各种特征分组在一起。公开中的该方法不应该被解释为反映了以下意图：所要求保护的实施例需要比在每项权利要求中明确叙述的特征更多的特征。相反，如以下权利要求书反映的，发明主题在于少于单个所公开的实施例的所有特征。因此，以下权利要求书以此方式并入具体实施方式，其中每项权利要求独立地作为单独的实施例。

虽然前述内容针对本公开的实施方式，但是在不偏离本公开的基本范围的情况下，可以设计本公开的其他以及进一步的实施方式，并且本公开的范围由所附权利要求书确定。

Claims (20)

1.一种测量移动物体的第一部分与所述移动物体的第二部分之间的角度的方法，包括：

基于从测距仪收集到的信息，生成包括多个点的点云，所述多个点表示所述第二部分的前边缘相对于所述第一部分的相对位置；以及

基于所述点云，计算所述第二部分相对于所述第一部分的角度，

其中所述测距仪被安装到所述第一部分或所述第二部分。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述测距仪是LiDAR传感器。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于预定的阈值范围来过滤所述点云中的所述多个点中的某个点。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：对所述点云中的所述多个点中的每个点执行坐标改变。

5.根据权利要求4所述的方法，其中执行所述坐标改变包括：将所述点云中的所述多个点中的每个点从极坐标转换为笛卡尔坐标。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：对所述点云中的所述多个点执行线性拟合；以及基于对所述点云中的所述多个点的所述线性拟合来获得所述点云的轨迹。

7.根据权利要求6所述的方法，其中对所述点云执行所述线性拟合通过最小二乘计算方法而实现。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括：对多个经计算的角度执行数据平均。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述数据平均包括移动平均方法。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：从多个经计算的角度计算角速度。

11.一种用于测量移动物体的第一部分与所述移动物体的第二部分之间的角度的***，所述***包括：

测距仪，被安装到所述第一部分或所述第二部分；

存储器；以及

至少一个处理器，被配置为：

基于从所述测距仪收集到的信息，生成包括多个点的点云，所述多个点表示所述第二部分的前边缘相对于所述第一部分的相对位置；以及

基于所述点云，计算所述第二部分相对于所述第一部分的角度。

12.根据权利要求11所述的***，其中所述测距仪是LiDAR传感器。

13.根据权利要求11所述的***，其中所述至少一个处理器还被配置为：基于预定的阈值范围来过滤所述点云中的所述多个点中的点。

14.根据权利要求11所述的***，其中所述至少一个处理器还被配置为：对所述点云中的所述多个点中的每个点执行坐标改变。

15.根据权利要求14所述的方法，其中执行所述坐标改变包括：将所述点云中的所述多个点中的每个点从极坐标转换为笛卡尔坐标。

16.根据权利要求11所述的***，其中所述至少一个处理器还被配置为：对所述点云中的所述多个点执行线性拟合；并且基于对所述点云中的所述多个点的所述线性拟合来获得所述点云的轨迹。

17.根据权利要求11所述的***，其中所述至少一个处理器还被配置为：对多个经计算的角度执行数据平均。

18.根据权利要求17所述的***，其中所述数据平均包括移动平均方法。

19.根据权利要求11所述的***，其中所述至少一个处理器还被配置为：从多个经计算的角度计算角速度。

20.一种自主车辆，包括：

第一部分；

第二部分，由所述第一部分牵引；以及

LiDAR传感器，被安装到所述第一部分或所述第二部分，所述LiDAR传感器向所述第一部分的第一表面或所述第二部分的第二表面投射束。

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