DE102019114603A1

DE102019114603A1 - Geschwindigkeitsvektorschätzung von objekten durch mehrere radare mit unterschiedlichen beobachtungswinkeln

Info

Publication number: DE102019114603A1
Application number: DE102019114603.8A
Authority: DE
Inventors: Oded Bialer; Amnon Jonas; Tom Tirer
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2018-08-10
Filing date: 2019-05-30
Publication date: 2020-02-13
Also published as: CN110857983B; US10908273B2; US20200049811A1; CN110857983A

Abstract

Es wird ein Fahrzeug, ein System und Verfahren zum Erkennen einer Position eines Objekts in Bezug auf ein Fahrzeug offenbart. Das System enthält eine Vielzahl von Radaren, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, und einen Prozessor. Die Radare stellen eine grobe Schätzung der Geschwindigkeit bereit. Der Prozessor erhält eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen basierend auf der groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts, bestimmt eine Wahrscheinlichkeit für jede der Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen und wählt eine Geschwindigkeitshypothese als die Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeit aus.

Description

EINLEITUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf Radarsysteme und Verfahren zum Bestimmen einer Geschwindigkeit eines Objekts in einem Radarsystem und insbesondere zum Bestimmen eines zweidimensionalen Geschwindigkeitsvektors des Objekts unter Verwendung mehrerer Radare.
Ein Radarsystem an einem Fahrzeug erkennt Objekte rund um das Fahrzeug, damit das Fahrzeug berührungslos um das Objekt navigieren kann. Ein einfaches Radarsystem erhält Dopplermessungen, die eine Radialgeschwindigkeit des Objekts in Bezug auf das Fahrzeug bestimmen. Objekte bewegen sich im Allgemeinen nicht nur in Richtung des Fahrzeugs (d. h. radial), sondern bewegen sich auch von Seite zu Seite (d. h. tangential). Ein einzelnes Radar kann jedoch keine tangentiale Komponente des Geschwindigkeitsvektors erkennen. Ein einzelnes Radarmessgerät mit nur radialer Geschwindigkeit liefert unvollständige Informationen über die Geschwindigkeit des Objekts. Dementsprechend ist es wünschenswert, ein Radarsystem einzusetzen, das einen zweidimensionalen Geschwindigkeitsvektor für ein Objekt vollständig bestimmt.
KURZDARSTELLUNG
In einer beispielhaften Ausführungsform wird ein Verfahren zum Schätzen einer Geschwindigkeit eines Objekts offenbart. Das Verfahren beinhaltet das Erhalten einer Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen basierend auf einer groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts, das Ermitteln einer Wahrscheinlichkeit für jede der Geschwindigkeitshypothesen, und Auswählen einer Geschwindigkeitshypothese aus mehreren Geschwindigkeitshypothesen als Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeit.
Neben einem oder mehreren der hierin beschriebenen Merkmale umfasst das Ermitteln der Wahrscheinlichkeit einer ausgewählten Geschwindigkeitshypothese ferner das Bilden einer Wahrscheinlichkeitskarte für die Geschwindigkeitshypothese. Die Wahrscheinlichkeitsbewertung für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese ist eine Differenz zwischen einem Entropieterm der Wahrscheinlichkeitsabbildung und einer Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitsabbildung. Das Verfahren beinhaltet ferner das Auswählen der Geschwindigkeitshypothese, für die der Wahrscheinlichkeitswert ein Extremwert ist, als Schätzung der Geschwindigkeit. Das Verfahren beinhaltet ferner das Erhalten einer Messung der Dopplerfrequenz für das Objekt an jedem einer Vielzahl von voneinander beabstandeten Radaren und das Ermitteln der groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts aus den Dopplerfrequenzen. Das Verfahren beinhaltet außerdem das Bestimmen der groben Geschwindigkeitsschätzung aus den Dopplerfrequenzen und Winkellagen des Objekts in Bezug auf die Radare. Das Verfahren beinhaltet ferner das Erzeugen eines Suchgitters aus der groben Schätzung und das Auswählen der Geschwindigkeitshypothese aus einem Bereich innerhalb des Suchgitters.
In einer weiteren beispielhaften Ausführungsform wird ein System zum Erfassen der Position eines Objekts in Bezug auf ein Fahrzeug offenbart. Das System enthält eine Vielzahl von Radaren, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, und einen Prozessor. Die Radare stellen eine grobe Schätzung der Geschwindigkeit bereit. Der Prozessor erhält eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen basierend auf der groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts, bestimmt eine Wahrscheinlichkeit für jede der Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen und wählt eine Geschwindigkeitshypothese als die Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der bestimmten Wahrscheinlichkeit.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hierin beschriebenen Merkmale ist der Prozessor ferner konfiguriert, um eine Wahrscheinlichkeitskarte für eine ausgewählte Geschwindigkeitshypothese zu bilden. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese aus einer Differenz zwischen und einem Entropieterm der Wahrscheinlichkeitskarte und einer Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitskarte zu bestimmen. Der Prozessor wählt ferner die Geschwindigkeitshypothese, für die die Wahrscheinlichkeitsbewertung ein Extrem ist, als die Schätzung der Geschwindigkeit. Die Radare erhalten Messungen der Dopplerfrequenz für das Objekt, und der Prozessor ist konfiguriert, um die grobe Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts aus den Dopplerfrequenzen zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um die grobe Schätzung der Geschwindigkeit aus den Dopplerfrequenzen und Winkelorten des Objekts in Bezug auf jedes der mehreren voneinander beabstandeten Radare zu bestimmen. Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er aus der groben Schätzung ein Suchgitter generiert und die Geschwindigkeitshypothesen aus einem Bereich innerhalb des Suchgitters auswählt.
In einer weiteren beispielhaften Ausführungsform wird ein Fahrzeug offenbart. Das Fahrzeug beinhaltet mehrere Radare und einen Prozessor. Der Prozessor ist so konfiguriert, dass ein Suchgitter basierend auf der groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts generiert wird, die unter Verwendung der Vielzahl von Radaren erhalten wird, eine Wahrscheinlichkeit für eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen innerhalb des Suchgitters bestimmt und eine Geschwindigkeitshypothese aus der Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen als Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der ermittelten Wahrscheinlichkeit der Geschwindigkeitshypothese auswählt.
Zusätzlich zu einem oder mehreren der hierin beschriebenen Merkmale ist der Prozessor ferner konfiguriert, um eine Wahrscheinlichkeitskarte für eine ausgewählte Geschwindigkeitshypothese zu bilden. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese aus einer Differenz und einem Entropieterm der Wahrscheinlichkeitskarte und einer Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitskarte zu bestimmen und die Geschwindigkeitshypothese zu wählen, für die die Wahrscheinlichkeitsbewertung ein Extremum als Schätzung der Geschwindigkeit darstellt. Die Radare erhalten Messungen der Dopplerfrequenz für das Objekt, und der Prozessor ist konfiguriert, um die grobe Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts aus den Dopplerfrequenzen zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um die grobe Schätzung der Geschwindigkeit aus den Dopplerfrequenzen und Winkelorten des Objekts in Bezug auf jedes der mehreren voneinander beabstandeten Radare zu bestimmen. Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er aus der groben Schätzung ein Suchgitter generiert und die Geschwindigkeitshypothese aus einem Bereich innerhalb des Suchgitters auswählt.
Die oben genannten Eigenschaften und Vorteile sowie anderen Eigenschaften und Funktionen der vorliegenden Offenbarung gehen aus der folgenden ausführlichen Beschreibung in Verbindung mit den zugehörigen Zeichnungen ohne weiteres hervor.
Figurenliste
Andere Merkmale, Vorteile und Einzelheiten erscheinen, nur exemplarisch, in der folgenden ausführlichen Beschreibung der Ausführungsformen, wobei sich die ausführliche Beschreibung auf die Zeichnungen bezieht, wobei gilt:

1 zeigt ein Fahrzeug mit einem Trajektorienplanungssystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen;
2 veranschaulicht den Betrieb einer Multiple-Input-Multi-Output (MIMO)-Anordnung von Radaren zum Bestimmen eines zweidimensionalen Geschwindigkeitsvektors eines Objekts in Bezug auf das Fahrzeug aus 1;
3 zeigt ein veranschaulichendes Suchgitter basierend auf der groben Geschwindigkeitsschätzung, die für ausgewählte Geschwindigkeitshypothesen verwendet werden kann;
4 veranschaulicht ein Verfahren zum Bestimmen eines Wahrscheinlichkeitswertes für eine Geschwindigkeitshypothese, ausgewählt aus dem Suchgitter von 3;
5 zeigt ein Diagramm einer Wahrscheinlichkeitswertfunktion für eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen, die aus dem Suchgitter von 3 ausgewählt wurden;
6 zeigt die Geschwindigkeitshypothesen aus dem Suchgitter von 3; und
7 zeigt ein Ablaufdiagramm, das ein Verfahren zur Bestimmung einer wahren oder tatsächlichen Geschwindigkeit eines Objekts unter Verwendung der hierin offenbarten Verfahren veranschaulicht.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung ist lediglich exemplarischer Natur und nicht dazu gedacht, die vorliegende Offenbarung in ihren An- oder Verwendungen zu beschränken. Es sollte verstanden werden, dass in den Zeichnungen entsprechende Bezugszeichen gleiche oder entsprechende Teile und Merkmale bezeichnen.
Gemäß einer beispielhaften Ausführungsform zeigt 1 im Allgemeinen bei 100 ein Trajektorienplanungssystem, das gemäß verschiedenen Ausführungsformen einem Fahrzeug 10 zugeordnet ist. Im Allgemeinen bestimmt das Trajektorienplanungssystem 100 einen Trajektorienplan für das automatisierte Fahren des Fahrzeugs 10. Das Fahrzeug 10 beinhaltet im Allgemeinen ein Fahrgestell 12, eine Karosserie 14, Vorderräder 16 und Hinterräder 18. Die Karosserie 14 ist auf dem Fahrgestell 12 angeordnet und umschließt im Wesentlichen die Komponenten des Fahrzeugs 10. Die Karosserie 14 und das Fahrgestell 12 können gemeinsam einen Rahmen bilden. Die Räder 16 und 18 sind jeweils mit dem Fahrgestell 12 in der Nähe einer jeweiligen Ecke der Karosserie 14 drehbar gekoppelt.
In verschiedenen Ausführungsformen ist das Fahrzeug 10 ein autonomes Fahrzeug und das Trajektorienplanungssystem 100 ist in das autonome Fahrzeug 10 (im Folgenden als das autonome Fahrzeug 10 bezeichnet) integriert. Das autonome Fahrzeug 10 ist beispielsweise ein Fahrzeug, das automatisch gesteuert wird, um Passagiere von einem Ort zum anderen zu befördern. Das autonome Fahrzeug 10 ist in der veranschaulichten Ausführungsform als Pkw dargestellt, es sollte jedoch beachtet werden, dass auch jedes andere Fahrzeug, einschließlich Motorräder, Lastwagen, Sportfahrzeuge (SUVs), Freizeitfahrzeuge (RVs), Wasserfahrzeuge, Luftfahrzeuge usw. verwendet werden kann. In einer beispielhaften Ausführungsform ist das autonome Fahrzeug 10 ein sogenanntes Level-Vier oder Level-Fünf Automatisierungssystem. Ein Level-Vier-System zeigt eine „hohe Automatisierung“ unter Bezugnahme auf die Fahrmodus-spezifische Leistung durch ein automatisiertes Fahrsystem aller Aspekte der dynamischen Fahraufgabe an, selbst wenn ein menschlicher Fahrer nicht angemessen auf eine Anforderung einzugreifen, reagiert. Ein Level-Fünf-System zeigt eine „Vollautomatisierung“ an und verweist auf die Vollzeitleistung eines automatisierten Fahrsystems aller Aspekte der dynamischen Fahraufgabe unter allen Fahrbahn- und Umgebungsbedingungen, die von einem menschlichen Fahrer verwaltet werden können.
Wie dargestellt, beinhaltet das autonome Fahrzeug 10 im Allgemeinen ein Antriebssystem 20, ein Getriebesystem 22, ein Lenksystem 24, ein Bremssystem 26, ein Sensorsystem 28, ein Stellgliedsystem 30, mindestens eine Datenspeichervorrichtung 32 und mindestens eine Steuerung 34. Das Antriebssystem 20 kann in verschiedenen Ausführungsformen einen Verbrennungsmotor, eine elektrische Maschine, wie beispielsweise einen Traktionsmotor und/oder ein Brennstoffzellenantriebssystem, beinhalten. Das Übertragungssystem 22 ist dazu konfiguriert, Leistung vom Antriebssystem 20 auf die Fahrzeugräder 16 und 18 gemäß den wählbaren Übersetzungsverhältnissen zu übertragen. Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann das Getriebesystem 22 ein Stufenverhältnis-Automatikgetriebe, ein stufenlos verstellbares Getriebe oder ein anderes geeignetes Getriebe beinhalten. Das Bremssystem 26 ist dazu konfiguriert, den Fahrzeugrädern 16 und 18 ein Bremsmoment bereitzustellen. Das Bremssystem 26 kann in verschiedenen Ausführungsformen Reibungsbremsen, Brake-by-Wire, ein regeneratives Bremssystem, wie beispielsweise einen Elektromotor und/oder andere geeignete Bremssysteme beinhalten. Das Lenksystem 24 beeinflusst eine Position der Fahrzeugräder 16 und 18. Während in einigen Ausführungsformen innerhalb des Umfangs der vorliegenden Offenbarung zur Veranschaulichung als ein Lenkrad dargestellt, kann das Lenksystem 24 kein Lenkrad beinhalten.
Das Sensorsystem 28 beinhaltet eine oder mehrere Sensorvorrichtungen 40a-40n, die beobachtbare Zustände der äußeren Umgebung und/oder der inneren Umgebung des autonomen Fahrzeugs 10 erfassen. Die Sensorvorrichtungen 40a-40n können Radargeräte, Lidare, globale Positionierungssysteme, optische Kameras, Wärmebildkameras, Ultraschallsensoren und/oder andere Sensoren beinhalten, sind aber nicht darauf beschränkt. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet das Fahrzeug 10 ein Radarsystem mit einer Anordnung von Radaren, wobei sich die Radare an verschiedenen Stellen entlang des Fahrzeugs 10 befinden. Im Betrieb sendet ein Radar einen elektromagnetischen Impuls 48 aus, der am Fahrzeug 10 von einem oder mehreren Objekten 50 im Sichtfeld des Radars reflektiert wird. Der reflektierte Impuls 52 erscheint als eine oder mehrere Erkennungen am Radar.
Das Stellgliedsystem 30 beinhaltet ein oder mehrere Stellgliedvorrichtungen 42a-42n, die ein oder mehrere Fahrzeugeigenschaften, wie zum Beispiel das Antriebssystem 20, das Getriebesystem 22, das Lenksystem 24 und das Bremssystem 26, steuern, sind aber nicht darauf beschränkt. In verschiedenen Ausführungsformen können die Fahrzeugmerkmale ferner Innen- und/oder Außenfahrzeugmerkmale, wie beispielsweise Türen, einen Kofferraum und Innenraummerkmale, wie z. B. Lüftung, Musik, Beleuchtung usw. beinhalten, sind jedoch nicht auf diese beschränkt. (nicht nummeriert).
Die Steuerung 34 beinhaltet mindestens einen Prozessor 44 und eine computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46. Der Prozessor 44 kann eine Spezialanfertigung oder ein handelsüblicher Prozessor sein, eine Zentraleinheit (CPU), eine Grafikprozessoreinheit (GPU) unter mehreren Prozessoren verbunden mit der Steuerung 34, ein Mikroprozessor auf Halbleiterbasis (in Form eines Mikrochips oder Chip-Satzes), ein Makroprozessor, eine Kombination derselben oder allgemein jede beliebige Vorrichtung zur Ausführung von Anweisungen. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46 können flüchtige und nicht-flüchtige Speicher in einem Nur-Lese-Speicher (ROM), einem Speicher mit direktem Zugriff (RAM) und einem Keep-Alive-Memory (KAM) beinhalten. KAM ist ein persistenter oder nichtflüchtiger Speicher, der verwendet werden kann, um verschiedene Betriebsvariablen zu speichern, während der Prozessor 44 ausgeschaltet ist. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder Medien 46 können unter Verwendung einer beliebigen einer Anzahl an bekannten Speichervorrichtungen, wie beispielsweise PROMs (programmierbarer Nur-Lese-Speicher), EPROMs (elektrische PROM), EEPROMs (elektrisch löschbarer PROM), Flash-Speicher oder beliebige andere elektrischen, magnetischen, optischen oder kombinierten Speichervorrichtungen implementiert werden, die Daten speichern können, von denen einige ausführbare Anweisungen darstellen, die von der Steuerung 34 beim Steuern des autonomen Fahrzeugs 10 verwendet werden.
Die Anweisungen können ein oder mehrere separate Programme beinhalten, von denen jede eine geordnete Auflistung von ausführbaren Anweisungen zum Implementieren von logischen Funktionen beinhaltet. Die Anweisungen empfangen und verarbeiten, wenn diese vom Prozessor 44 ausgeführt werden, Signale vom Sensorsystem 28, führen Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen zur automatischen Steuerung der Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 durch und erzeugen Steuersignale an das Stellgliedsystem 30, um die Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 basierend auf der Logik, den Berechnungen, den Verfahren und/oder Algorithmen automatisch zu steuern. Obwohl in 1 nur eine Steuerung 34 dargestellt ist, können Ausführungsformen des autonomen Fahrzeugs 10 eine beliebige Anzahl an Steuerungen 34 beinhalten, die über ein geeignetes Kommunikationsmedium oder eine Kombination von Kommunikationsmedien kommunizieren und zusammenwirken, um die Sensorsignale zu verarbeiten, Logiken, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen durchzuführen, und Steuersignale zu erzeugen, um die Funktionen des autonomen Fahrzeugs 10 automatisch zu steuern.
Das Trajektorienplanungssystem 100 navigiert das autonome Fahrzeug 10 basierend auf einer Bestimmung von Objekten und/oder deren Standorten innerhalb der Umgebung des Fahrzeugs. In verschiedenen Ausführungsformen betreibt die Steuerung 34 eine Vielzahl von Radaren an verschiedenen Stellen am Fahrzeug 10, um einen Geschwindigkeitsvektor eines Objekts unter Verwendung der hierin offenbarten Verfahren zu bestimmen. Der ermittelte Geschwindigkeitsvektor kann entweder allein oder in Kombination mit Parametern, wie Reichweite, Azimut und/oder Höhe des Objekts 50, verwendet werden, um das Fahrzeug 10 zu navigieren. Nach dem Bestimmen verschiedener Radarparameter des Objekts, wie Reichweite, Azimut, Erhöhung, Geschwindigkeit usw., kann die Steuerung 34 die eine oder mehrere Betätigungsvorrichtungen 42a-n, das Antriebssystem 20, das Getriebesystem 22, das Lenksystem 24 und/oder die Bremse 26 bedienen, um das Fahrzeug 10 in Bezug auf das Objekt 50 zu steuern.
2 veranschaulicht den Betrieb einer Multi-Input-Multi-Output-Anordnung (MIMO-Anordnung) 200 von Radaren, die mit dem Fahrzeug 10 aus 1 gekoppelt sind, um eine zweidimensionale Geschwindigkeit v des Objekts 50 in Bezug auf das Fahrzeug 10 zu bestimmen. Ein karosserierzentriertes Koordinatensystem 205 des Fahrzeugs 10 wird gezeigt. Zu Veranschaulichungszwecken beinhaltet die MIMO-Anordnung 200 ein erstes Radar 201, ein zweites Radar 202 und ein drittes Radar 203. Jedoch kann die MIMO-Anordnung 200 eine beliebige Anzahl N von Radare in verschiedenen Ausführungsformen beinhalten. Jedes Radar (201, 202, 203) sendet ein Testsignal oder Quellsignal, das vom Objekt 50 reflektiert wird, um ein reflektiertes Signal zu erzeugen, das an dem jeweiligen Radar (201, 202, 203) zurückgesendet wird. Die Frequenz des reflektierten Signals liefert Informationen über die radiale Komponente des Geschwindigkeitsvektors des Objekts 50 in Bezug auf die Radare (201, 202, 203). Aufgrund des Abstands zwischen den Radaren unterscheidet sich die Frequenz f₁ der reflektierten Welle, die am ersten Radar 201 empfangen wird, von der Frequenz f₂ der reflektierten Welle, die an dem zweiten Radar 202 empfangen wird, die sich von der Frequenz f₃ der reflektierten Welle unterscheidet, die am dritten Radar 203 empfangen wird. Somit misst oder zeichnet jedes Radar (201, 202, 203) eine unterschiedliche Radialgeschwindigkeit für das Objekt 50 auf. Die Frequenzen (f₁ , f₂ , f₃ ) werden verwendet, um eine grobe Geschwindigkeitsschätzung für das Objekt 50 zu bestimmen, wie nachfolgend mit Bezug auf die Gl erläutert wird. (1)-(4) abgeleitet.
Die Frequenzen (f₁ , f₂ , f₃ ) der reflektierten Signale, die an jeweiligen Radaren (201, 202, 203) empfangen werden, können verwendet werden, um eine radiale Komponente der Geschwindigkeit des Objekts 50 zu bestimmen. Die Frequenzen (f₁ , f₂ , f₃ ) hängen von der Geschwindigkeit des Objekts 50 und der Winkellage des Objekts 50 in Bezug auf die jeweiligen Radare (201, 202, 203) ab. Eine Beziehung zwischen den empfangenen Radarfrequenzen (f₁ , f₂ , f₃ ) und den Geschwindigkeitskomponenten (v_x , v_y ) des Objekts 50 kann als Matrix-Gleichung geschrieben werden, wie in der Gl (1) dargestellt: $[\begin{matrix} f_{1} \\ f_{2} \\ ⋮ \\ f_{N} \end{matrix}] = [\begin{matrix} c o s (θ_{1}) & s i n (θ_{1}) \\ c o s (θ_{1}) & s i n (θ_{1}) \\ ⋮ & ⋮ \\ c o s (θ_{N}) & s i n (θ_{N}) \end{matrix}] [\begin{matrix} v_{x} \\ v_{y} \end{matrix}]$
wobei v_x und v_y x- und y-Komponenten der Geschwindigkeit ν des Objekts 50 im Koordinatensystem des Fahrzeugs 10 sind und θ₁ , θ₂ , ... θ_N die Einfallswinkel der Reflexionssignale an den jeweiligen Radaren sind, gemessen von einer ausgewählten Achse, z. B. von der y-Achse des Koordinatensystems 205. Gl. (1) kann in der Matrixschreibweise umgeschrieben werden als $f = H v$
wobei f ein Frequenzvektor ist, H eine Matrix mit den Winkelrelationen ist und v der Geschwindigkeitsvektor ist.
Matrixoperationen können verwendet werden, um den Geschwindigkeitsvektor zu lösen, um dadurch eine grobe Geschwindigkeitsvektorschätzung wie in Gl (3) zu erhalten:
Numerische Verfahren zum Bestimmen v sind in der Gl (4) gestellt:
Gl. (3) und (4) berechnen daher eine grobe Geschwindigkeitsschätzung oder eine grobe Schätzung der Komponenten v_x und v_y des Geschwindigkeitsvektors. Eine grobe Geschwindigkeitsschätzung ist eine erste Schätzung des Geschwindigkeitsvektors des Objekts, wie aus den Gl. (1)-(4) abgeleitet. Diese anfängliche Schätzung wird als Ausgangspunkt für die Ableitung einer genaueren Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts, was unten in Bezug auf die Gl. (5)-(10) besprochen wird.
In verschiedenen Ausführungsformen wird eine Suche in einem Geschwindigkeitsraum für eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen durchgeführt, die innerhalb einer definierten Nachbarschaft der groben Geschwindigkeitsschätzung angeordnet sind. Eine Geschwindigkeitshypothese ist eine voraussichtliche Schätzung der tatsächlichen Geschwindigkeit des Objekts 50 und wird unter Verwendung der hierin offenbarten Verfahren auf seine Nähe zur tatsächlichen Geschwindigkeit getestet. Insbesondere wird für jede Geschwindigkeitshypothese eine Wahrscheinlichkeitskarte bestimmt. Die Geschwindigkeitshypothese, die höchstwahrscheinlich auf der Wahrscheinlichkeitskarte basiert, wird als das am nächsten oder am repräsentativste für die tatsächliche Geschwindigkeit des Gegenstands 50 ausgewählt. Um zu bestimmen, welche Geschwindigkeitshypothese am wahrscheinlichsten ist, wird für jede Wahrscheinlichkeitskarte ein Wahrscheinlichkeitswert berechnet. Die Geschwindigkeitshypothese mit dem niedrigsten Wert wird als das am nächsten oder am repräsentativste für die tatsächliche Geschwindigkeit des Objekts 50 ausgewählt.
3 zeigt ein veranschaulichendes Suchgitter 300 basierend auf der grobe Geschwindigkeitsschätzung, aus der Geschwindigkeitshypothesen ausgewählt werden. Das Suchraster wird zunächst über einen Geschwindigkeitsbereich eingerichtet. Das Suchraster definiert eine Nachbarschaft im Geschwindigkeitsraum, der die grobe Geschwindigkeitsschätzung umgibt. Das Suchgitter basiert auf Eigenvektoren, die aus dem Geschwindigkeitsvektor berechnet werden. Insbesondere wird eine Kovarianzmatrix für den groben Geschwindigkeitsvektor bestimmt und aus der Kovarianzmatrix werden
Eigenvektoren bestimmt. Die Eigenvektoren der Kovarianzmatrix definieren die Achsen einer Ellipse, die das Suchgitter definiert. Die Kovarianz des groben Geschwindigkeitsvektors wird in Gl. (5) gezeigt:
Die Kovarianzmatrix ist daher durch eine Standardabweichung $σ_{f}^{2}$
definiert. Die Eigenvektoren können unter Verwendung einer Einzelwertzerlegung der Kovarianzmatrix erhalten werden, wie in Gl. (6) dargestellt: $C = [\begin{matrix} u_{1} & u_{2} \end{matrix}] [\begin{matrix} λ_{1} & 0 \\ 0 & λ_{2} \end{matrix}] [\begin{array}{l} w_{1} \\ w_{2} \end{array}]$
wobei w₁ und w₂ Eigenvektoren der Kovarianzmatrix und λ₁ und λ₂ Eigenwerte der Kovarianzmatrix sind. Aus einem Vergleich von Gl. (5) und Gl. (6), das Quadrat der Standardabweichung der Kovarianzmatrix C bezieht sich auf die Eigenwerte der Kovarianzmatrix C.
Unter weiterer Bezugnahme auf 3 wird das Suchraster 300 in einem Geschwindigkeitsbereich gebildet, der durch v_x entlang der Abszisse und v_y entlang der Ordinatenachse definiert ist. Ein Punkt 302, der die grobe Geschwindigkeitsschätzung darstellt, ist im Geschwindigkeitsraum 305 dargestellt. Die Eigenvektoren w₁ und w₂ werden im Geschwindigkeitsraum 305 angezeigt und durchlaufen Punkt 302. Eigenvektor w₁ definiert eine Hauptachse 304 einer Ellipse 310, die auf dem Punkt 302 zentriert ist, und Eigenvektor w₂ definiert eine Nebenachse 306 der Ellipse 310. Die Länge der Hauptachse 304 wird als Quadratwurzel ihres zugehörigen Eigenwerts $(d . h . \sqrt{λ_{1}})$
angegeben und die Länge der Nebenachse 306 ist die Quadratwurzel des zugehörigen Eigenwerts $(d . h . \sqrt{λ_{2}}) .$
Das Suchraster 300 ist der in der Ellipse 310 begrenzte Raum und beinhaltet eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen, von denen einige zu Veranschaulichungszwecken als 308a, 308b, 308 c und 308d gekennzeichnet wurden. Jede Geschwindigkeitshypothese 308a-d ist eine weitsichtige Schätzung der tatsächlichen Geschwindigkeit des Objekts 50, die neben dem Geschwindigkeitsraum 305 in 3 dargestellt ist. So stellt beispielsweise die Geschwindigkeitshypothese 308a die Geschwindigkeit v₁ in Bezug auf Objekt 50 dar, während die Geschwindigkeitshypothese 308b die Geschwindigkeit v₂ darstellt, Geschwindigkeitshypothese 308 c stellt Geschwindigkeit v₃ dar und Geschwindigkeitshypothese 308d stellt die Geschwindigkeit v₄ dar.
4 veranschaulicht ein Verfahren 400 zum Bestimmen eines Wahrscheinlichkeitswertes für eine Geschwindigkeitshypothese, die aus dem Suchgitter von 3 ausgewählt wurde. Zu Veranschaulichungszwecken kann die Geschwindigkeitshypothese v₁ als 402 ausgewählt werden. Eine Wahrscheinlichkeitskarte 404 wird für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese v₁ ermittelt.
Für die ausgewählten Geschwindigkeitshypothesen wird eine Dopplerfrequenz für jedes Radar und für eine ausgewählte Position (x, y) bestimmt, die den ausgewählten Geschwindigkeitshypothesen entspricht. Die Bestimmung beinhaltet das Anwenden eines multidimensionalen Abgleichfilters auf einen Bereich des Raumes. Insbesondere wird ein Filter für Bereich, Doppler und Azimutwinkel angewendet. Die Filterung dieser Parameter führt zu der Wahrscheinlichkeitskarte 404. Eine Wahrscheinlichkeitskarte zeigt eine Wahrscheinlichkeit oder Wahrscheinlichkeit für ein reflektierendes Objekt an einer Stelle im Raum basierend auf dem Filterverfahren. Die Wahrscheinlichkeitskarte 404 ist ein diskretes Raster innerhalb (x, y) und zeigt Wahrscheinlichkeiten s(x, y) für jeden Standort (x, y) auf dem Raster.
Der Wahrscheinlichkeitswert ist eine Differenz zwischen einem Entropieterm, der aus der Wahrscheinlichkeitskarte und der Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitskarte bestimmt wird. Die Berechnung für die Wahrscheinlichkeitsbewertung wird in Gl. (7) gezeigt: $s c o r e = E - α \sum_{i} {| s_{i} |}^{2}$
wobei s_i eine Energie- oder Wahrscheinlichkeitswerte des i^ten Pixels und E die Entropie der Wahrscheinlichkeitskarte ist, die durch Gl. (8) gegeben ist: $E = - \sum_{i} γ_{i} log γ_{i}$
In welchem Parameter γ_i für die i^ten Pixel gegeben sind durch: $γ_{i} = \frac{{| s_{i} |}^{2}}{\sum_{i} {| s_{i} |}^{2}}$
Der Koeffizient α von Gl. (6) ist gegeben durch $α = (0.25 log (N_{1} p i x e l s)) / max ⊤ k ({[(E n e r g y)]}_{↓} k)$
in der N_Pixel in der Anzahl von Pixeln in der Wahrscheinlichkeitskarte sind und Energie_k die Energie des k^ten Pixels ist.
Die Wahrscheinlichkeitsbewertung wird somit für die Geschwindigkeitshypothesen unter Verwendung der in Bezug auf Gl. (5)-(10) besprochen. Die Geschwindigkeitshypothese mit der niedrigsten oder minimalen Bewertung wird dann als repräsentativ für die tatsächliche Geschwindigkeit des Objekts ausgewählt. Es sollte erwähnt werden, dass eine Metrik, die gegenüberliegend zu Gl. (7) besteht, verwendet werden, was dazu führt, dass die Geschwindigkeitshypothese mit der höchsten oder maximalen Punktzahl als repräsentativ für die tatsächliche Geschwindigkeit des Objekts ausgewählt wird. In jedem Fall wird ein Extremwert verwendet, um die Geschwindigkeitshypothese auszuwählen.
5 zeigt ein Diagramm 500 einer Wahrscheinlichkeitswertfunktion für eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen, die aus dem Suchraster 300 von 3 ausgewählt wurden. Eine tatsächliche Geschwindigkeit, die der Geschwindigkeitshypothesen angenähert sind, ist in Diagramm 510 dargestellt. Die Ist-Geschwindigkeit des Objekts 50 ist v_y = 30 Meter/Sekunde (v_x = 0). Aus dem Diagramm 500 wurden zwei Wahrscheinlichkeitswerte ausgewählt und die zugehörigen Wahrscheinlichkeitskarten werden dargestellt. Der Wahrscheinlichkeitswert 502 bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeitskarte 506. Der Wahrscheinlichkeitswert 504 bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeitskarte 508.
Die Wahrscheinlichkeitskarte 506 beinhaltet verschiedene Fremdsignale und falsche Geschwindigkeitsmessungen, wie durch die Pixel 512 angedeutet. Diese falschen Messwerte erhöhen den Wert der Wahrscheinlichkeitsbewertung 502. Auf der anderen Seite zeigt die Wahrscheinlichkeitskarte 508 für die Geschwindigkeitshypothese einen scharfen Satz von Geschwindigkeitsspitzen und wenige falsche Signale. Somit ist der Wahrscheinlichkeitswert 504 für die Wahrscheinlichkeitskarte niedriger als der Wahrscheinlichkeitswert 502. Wie dargestellt, ist der Wahrscheinlichkeitswert 504 eine minimale oder niedrigste Punktzahl, die eine maximale Wahrscheinlichkeit für die Geschwindigkeitshypothese in Bezug auf die niedrigste Punktzahl angibt. Somit ist die Geschwindigkeitshypothese mit der niedrigsten Punktzahl eine beste Annäherung an die wahre Geschwindigkeit des Objekts 50.
6 zeigt die Geschwindigkeitshypothesen aus dem Suchgitter von 3 Die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese 604 mit der niedrigsten Punktzahl, die unter Verwendung der hier offenbarten Verfahren bestimmt wurde, ist hervorgehoben. Die ausgewählte Hypothese ist eine engste Annäherung an den wahren Geschwindigkeitswert 602. Für einen diskreten Geschwindigkeitsraum kann die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese 604 immer noch eine Annäherung an die wahre Geschwindigkeit 602 sein. Der Abstand zwischen der gewählten Geschwindigkeitshypothese 604 und dem wahren Geschwindigkeitswert 602 kann jedoch mit erhöhter Gitterdichte reduziert werden.
7 zeigt ein Flussdiagramm 700, das ein Verfahren zur Bestimmung einer wahren oder tatsächlichen Geschwindigkeit eines Objekts unter Verwendung der hierin offenbarten Verfahren veranschaulicht. In Box 702 wird eine grobe Geschwindigkeitsschätzung unter Verwendung einer Doppler-Frequenzmessungen bestimmt, die in einer Vielzahl von voneinander beabstandeten Radarabständen erhalten werden. In Box 704 wird die grobe Geschwindigkeitsschätzung verwendet, um Abmessungen eines Suchgitters im Geschwindigkeitsraum zu definieren. In Box 706 wird Geschwindigkeitshypothesen aus dem Suchgitter ausgewählt und aus den ausgewählten Geschwindigkeitshypothesen wird ein Wahrscheinlichkeitswert berechnet. In Box 708 wird eine Geschwindigkeitshypothese mit einer niedrigsten Punktzahl als maximale Wahrscheinlichkeit ausgewählt. Mit anderen Worten, wird die Geschwindigkeitshypothese mit der niedrigsten Punktzahl als die nächste Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts angesehen.
Während die obige Offenbarung mit Bezug auf exemplarische Ausführungsformen beschrieben wurde, werden Fachleute verstehen, dass unterschiedliche Änderungen vorgenommen und die einzelnen Teile durch entsprechende andere Teile ausgetauscht werden können, ohne vom Umfang der Offenbarung abzuweichen. Darüber hinaus können viele Modifikationen vorgenommen werden, um eine bestimmte Materialsituation an die Lehren der Offenbarung anzupassen, ohne von deren wesentlichem Umfang abzuweichen. Daher ist vorgesehen, dass die Erfindung nicht auf die offenbarten speziellen Ausführungsformen eingeschränkt sein soll, sondern dass sie auch alle Ausführungsformen beinhaltet, die innerhalb des Umfangs der Anmeldung fallen.

Claims

Ein Verfahren zum Schätzen einer Geschwindigkeit eines Objekts, bestehend aus: Erhalten einer Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen basierend auf einer groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts; Bestimmen einer Wahrscheinlichkeit für jede der Geschwindigkeitshypothesen; und dem Auswählen einer Geschwindigkeitshypothese aus den Geschwindigkeitshypothesen als Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der ermittelten Wahrscheinlichkeit.
Verfahren nach Anspruch 1, worin das Bestimmen der Wahrscheinlichkeit einer ausgewählten Geschwindigkeitshypothese ferner das Bilden einer Wahrscheinlichkeitskarte für die Geschwindigkeitshypothese umfasst.
Verfahren nach Anspruch 2, ferner umfassend das Bestimmen einer Wahrscheinlichkeitsbewertung für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese, die eine Differenz zwischen einem Entropieterm der Wahrscheinlichkeitskarte und einer Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitskarte ist.
Verfahren nach Anspruch 1, weiterhin umfassend: Erhalten einer Messung der Dopplerfrequenz für das Objekt an jedem von voneinander beabstandeten Radaren; und Bestimmen der groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts aus den Dopplerfrequenzen.
Das Verfahren nach Anspruch 1, das ferner das Erzeugen eines Suchgitters aus der groben Schätzung und das Auswählen der Geschwindigkeitshypothesen aus einem Bereich innerhalb des Suchgitters beinhaltet.
System zum Schätzen einer Geschwindigkeit eines Objekts in Bezug auf ein Fahrzeug, bestehend aus: einer Vielzahl von Radaren, die dem Fahrzeug zugeordnet sind, um eine grobe Schätzung der Geschwindigkeit bereitzustellen; einen Prozessor, der darauf eingestellt ist, um: eine Vielzahl von Geschwindigkeitshypothesen basierend auf einer groben Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts zu erhalten; eine Wahrscheinlichkeit für jede der Geschwindigkeitshypothesen zu bestimmen; und eine Geschwindigkeitshypothese als Schätzung der Geschwindigkeit basierend auf der ermittelten Wahrscheinlichkeit auszuwählen.
System nach Anspruch 6, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, eine Wahrscheinlichkeitskarte für eine ausgewählte Geschwindigkeitshypothese zu bilden.
System nach Anspruch 7, wobei der Prozessor ferner konfiguriert ist, um eine Wahrscheinlichkeitsbewertung für die ausgewählte Geschwindigkeitshypothese aus einer Differenz zwischen einem Entropieterm der Wahrscheinlichkeitskarte und einer Energie der Pixel der Wahrscheinlichkeitskarte zu bestimmen.
Das System nach Anspruch 6, wobei die Radare Messungen der Dopplerfrequenz für das Objekt erhalten und der Prozessor konfiguriert ist, um die grobe Schätzung der Geschwindigkeit des Objekts aus den Dopplerfrequenzen zu bestimmen.
System nach Anspruch 6, wobei der Prozessor konfiguriert ist, ein Suchgitter aus der Grobschätzung zu erzeugen und die Geschwindigkeitshypothesen aus einem Bereich innerhalb des Suchgitters auszuwählen.