JP2022058483A - コヒーレント距離ドップラー光学センサを用いた自律走行車の制御方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (31)
- ドップラーライダー(Doppler LIDAR)システムを作動させるように構成されたプロセッサ上で具現される方法であって、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記少なくとも4つの次元のうち、3つ以下の次元に基づいて前記ポイントクラウドでオブジェクトの属性値を決定するステップと、を含む方法。 - それぞれのポイントに対する前記ポイントクラウドデータは、反射率(Reflectivity)に対する少なくても5番目の次元を示す請求項1に記載の方法。
- 前記オブジェクトの前記属性値に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーを運搬する車両を作動させるステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 前記オブジェクトの前記属性値を決定するステップは、
c)前記ポイントクラウドデータで高い値のドップラーコンポーネントを有する複数のポイントを分離するステップと、
d)方位角およびドップラーコンポーネントの値によるクラスタに基づいて前記複数のポイント内で移動オブジェクトを決定するステップと、をさらに含む請求項1に記載の方法。 - e)複数の異なるスキャン周期に対して、ステップc)およびd)を繰り返すステップと、
l)前記複数のスキャン周期それぞれに対するデータベースに、前記クラスタの距離と方位角に基づく前記オブジェクトの位置および前記スキャン周期に対する時間を示すタイムスタンプを格納するステップと、をさらに含む請求項4に記載の方法。 - 前記ポイントクラウドで前記オブジェクトの属性値を決定するステップは、
複数の静止ポイントのそれぞれのポイントに対する傾斜角に少なくとも部分的に基づいて前記ポイントクラウドで前記複数の静止ポイントを識別するステップをさらに含み、
c)前記複数の静止ポイントに対応する複数の相対速度に基づいて前記ライダーの地上速度(Ground Speed)を決定するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記地上速度に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーを運搬する車両を作動させるステップをさらに含む請求項6に記載の方法。
- 前記複数の静止ポイントを識別するステップは、
前記複数の静止ポイントに対応する前記複数の相対速度に基づく統計からしきい値以上を超える相対速度を有するポイントを前記複数の静止ポイントから廃棄するステップをさらに含む請求項6に記載の方法。 - d)前記複数の静止ポイントのうち、前記相対速度が最大である前記複数の静止ポイントの静止ポイントに関連する方位角に基づいてライダー速度の方位角の方向を決定するステップをさらに含む請求項6に記載の方法。
- 前記ライダーの地上速度を決定するステップは、
前記ライダー速度の前記方位角の方向にあるすべての静止ポイントの相対速度の平均に基づいて前記ライダーの地上速度を決定するステップをさらに含む請求項9に記載の方法。 - e)少なくとも車両の質量中心に対する前記車両上の高解像度ドップラーライダーシステムの位置および前記車両の前方方向に対する前記ライダーシステムの視野の中心方向を示す構成データをデータベースに格納するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 車両に前記ドップラーライダーシステムを設置するステップをさらに含む請求項3に記載の方法。
- f)静止地点に対する第1速度残差しきい値(Velocity Residual Threshold)を示す構成データをデータベースに格納するステップと、
g)現在ライダー速度と前記ポイントクラウドデータに示される相対速度との間の残差ベクトル(Residual Vector)を決定するステップと、
h)行(Row)に対する残差が前記第1速度残差しきい値を超過する場合、補正された残差ベクトルを形成するために前記残差ベクトルから前記行を削除するステップと、
i)前記補正された残差ベクトルを最小化することに少なくとも部分的に基づいて新しい現在速度を決定するステップと、をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記構成データは、前記残差ベクトルに対するターゲット許容誤差(Target Tolerance)をさらに示し、
前記方法は、前記第1速度残差しきい値を減少させるステップおよび前記残差ベクトルの大きさが前記残差ベクトルに対する前記ターゲット許容誤差を超過する場合、前記h)およびi)ステップを繰り返すステップをさらに含む請求項13に記載の方法。 - 前記構成データは、角度ビン(Angular Bin)の大きさおよび行の残差ビン(Row Residual Bin)の大きさをさらに示し、
前記方法は、
j)前記行に対するデータが移動オブジェクト残差ベクトルに対する前記角度ビンの大きさおよび前記行の残差ビンの大きさ内にある場合は、h)ステップの間に前記残差ベクトルから削除された行を前記移動オブジェクト残差ベクトルに追加するステップと、
k)前記移動オブジェクト残差ベクトルを最小化することに少なくとも部分的に基づいて前記移動オブジェクト残差ベクトルに関連する現在相対速度を決定するステップと、をさらに含む請求項13に記載の方法。 - l)前記新しい現在速度、前記オブジェクトの前記現在相対速度に基づく前記オブジェクトの現在オブジェクト速度および現在時間を示すタイムスタンプを前記データベースに格納するステップをさらに含む請求項15に記載の方法。
- 前記データベースに基づいて前記オブジェクトに対するトラック(Track)を決定するステップと、
前記オブジェクトに対する前記トラックを示すデータを前記データベースに格納するステップと、をさらに含む請求項16に記載の方法。 - 前記ドップラーライダーに強固に接続されたジャイロスコープから回転(Rotation)データを受信するステップと、
前記回転データに少なくとも部分的に基づいて新しいライダー速度を決定するステップと、をさらに含む請求項9に記載の方法。 - 前記ジャイロスコープを前記ドップラーライダーに強固に接続するステップをさらに含む請求項18に記載の方法。
- スキャン周期内で固定された時間との時間差および現在ライダー速度に基づいて前記ポイントクラウドデータでポイントの方位角、傾斜角または距離を変更するステップをさらに含む請求項1に記載の方法。
- 高解像度ライダー(Hi-res LIDAR)システムを作動するように構成されたプロセッサ上で具現される方法において、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するために高解像度ライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントに基づいてそれぞれのオブジェクト、複数のオブジェクトを決定するステップと、
c)前記データベースのそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、データベース内の対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内の対応する複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの位置を決定するステップと、を含む方法。 - ドップラーライダーシステムを作動させるように構成されたプロセッサ上で具現される方法であって、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウド内でそれぞれのオブジェクトは、高い反射率値を有する前記ポイントクラウド内の隣接する複数のポイントまたは全域的静止オブジェクトに対してほぼ適切な相対速度値を有する前記ポイントクラウド内の複数の隣接ポイントを決定するステップと、
c)前記データベースのそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、データベース内で対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内の対応する前記複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの速度を決定するステップと、を含む方法。 - ドップラーライダーシステムを作動させるように構成されたプロセッサ上で具現される方法であって、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントまたは方位角およびドップラーコンポーネント値のクラスタに基づいて前記オブジェクト、オブジェクト上の複数の地点を決定するステップと、
c)前記オブジェクト上の前記複数の地点の間のドップラーコンポーネント値の差に基づいて前記オブジェクトの回転速度またはグローバル速度を決定するステップと、を含む方法。 - 1つ以上の命令語シーケンスを伝達する非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体であって、1つ以上のプロセッサによって前記1つ以上の命令語シーケンスを実行すると、1つ以上のプロセッサが次のステップを行い、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記少なくとも4つの次元のうち、3つ以下の次元に基づいて前記ポイントクラウドでオブジェクトの属性値を決定するステップと、を含む方法。 - 1つ以上の命令語シーケンスを伝達する非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体であって、1つ以上のプロセッサによって前記1つ以上の命令語シーケンスを実行すると、1つ以上のプロセッサが次のステップを行い、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するために高解像度ライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントに基づいてそれぞれのオブジェクト、複数のオブジェクトを決定するステップと、
c)前記データベース内のそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、データベースで対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内の対応する前記複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの位置を決定するステップと、を含む方法。 - 1つ以上の命令語シーケンスを伝達する非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体であって、1つ以上のプロセッサによって前記1つ以上の命令語シーケンスを実行すると、1つ以上のプロセッサが次のステップを行い、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントまたは全域的静止オブジェクトに対するほぼ適切な相対速度値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントに基づいてそれぞれのオブジェクト、複数のオブジェクトを決定するステップと、
c)前記データベース内のそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、データベースで対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内の対応する前記複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの速度を決定するステップと、を含む方法。 - 1つ以上の命令語シーケンスを伝達する非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体であって、1つ以上のプロセッサによって前記1つ以上の命令語シーケンスを実行すると、1つ以上のプロセッサが次のステップを行い、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントまたは方位角およびドップラーコンポーネント値のクラスタに基づいて前記オブジェクト、オブジェクト上の複数の地点を決定するステップと、
c)前記オブジェクト上の前記複数の地点の間のドップラーコンポーネント値の差に基づいて前記オブジェクトの回転速度または全体速度を決定するステップと、を含む方法。 - プロセッサと、
前記プロセッサによって少なくとも部分的に制御されるように構成された車両と、
前記車両に取り付けられた高解像度ドップラーライダーシステムと、
1つ以上の命令シーケンスを含む1つ以上のメモリ、前記プロセッサとともにシステムが少なくとも次を実行するように構成された1つ以上のメモリおよび1つ以上の命令シーケンスは、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記少なくとも4つの次元のうち、3つ以下に基づいて前記ポイントクラウドにあるオブジェクトの属性値を決定するシステム。 - プロセッサと、
前記プロセッサによって少なくとも部分的に制御されるように構成された車両と、
前記車両に取り付けられた高解像度ドップラーライダーシステムと、
1つ以上の命令シーケンスを含む1つ以上のメモリ、前記プロセッサとともにシステムが少なくとも次を実行するように構成された1つ以上のメモリおよび1つ以上の命令シーケンスは、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するために高解像度ライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントに基づいてそれぞれのオブジェクト、複数のオブジェクトを決定するステップと、
c)データベース内でそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、前記データベース内の対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内で対応する前記複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの位置を決定するシステム。 - プロセッサと、
前記プロセッサによって少なくとも部分的に制御されるように構成された車両と、
前記車両に取り付けられた高解像度ドップラーライダーシステムと、
1つ以上の命令シーケンスを含む1つ以上のメモリ、前記プロセッサとともにシステムが少なくとも次を実行するように構成された1つ以上のメモリおよび1つ以上の命令シーケンスは、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度および前記ポイントの反射率を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するためにドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントまたは全域的静止オブジェクトに対するほぼ適切な相対速度値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントに基づいてそれぞれのオブジェクト、複数のオブジェクトを決定するステップと、
c)前記データベース内のそれぞれのオブジェクトは、知られた位置を有し、データベース内の対応する複数のオブジェクトを決定するステップと、
d)前記データベース内の対応する前記複数のオブジェクトに対する前記データベース内の前記それぞれのオブジェクトの知られた位置に少なくとも部分的に基づいて前記ドップラーライダーシステムの速度を決定するシステム。 - プロセッサと、
前記プロセッサによって少なくとも部分的に制御されるように構成された車両と、
前記車両に取り付けられた高解像度ドップラーライダーシステムと、
1つ以上の命令シーケンスを含む1つ以上のメモリ、前記プロセッサとともにシステムが少なくとも次を実行するように構成された1つ以上のメモリおよび1つ以上の命令シーケンスは、
a)それぞれのポイントに対する傾斜角、方位角、距離、前記ポイントと前記ライダーシステムとの間の相対速度を含む少なくとも4つの次元を示すポイントクラウドデータを収集するために前記ドップラーライダーシステムを作動するステップと、
b)前記ポイントクラウドで高い反射率値を有する前記ポイントクラウドの複数の隣接ポイントまたは方位角およびドップラーコンポーネント値のクラスタに基づいて前記オブジェクト、オブジェクト上の複数の地点を決定するステップと、
c)前記オブジェクト上の前記複数の地点の間のドップラーコンポーネント値の差に基づいて前記オブジェクトの回転速度または全体速度を決定するシステム。
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