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CN105842684A - 采用雷达数据的车辆运动估计增强 - Google Patents

采用雷达数据的车辆运动估计增强 Download PDF

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CN105842684A
CN105842684A CN201610078920.4A CN201610078920A CN105842684A CN 105842684 A CN105842684 A CN 105842684A CN 201610078920 A CN201610078920 A CN 201610078920A CN 105842684 A CN105842684 A CN 105842684A
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Abstract

本发明涉及采用雷达数据的车辆运动估计增强。提供了一种用于估计车辆运动的方法和系统。关于靠近车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据经由车辆的一个或更多个雷达单元来获得。车辆运动经由车辆的处理器通过使用雷达数据来进行估计。

Description

采用雷达数据的车辆运动估计增强
技术领域
本公开大体涉及车辆，并且更具体地，涉及用于采用雷达数据来进行车辆运动估计的方法和系统。
背景技术
现今很多车辆使用用于估计车辆运动的技术。例如，此类运动估计例如车辆的速度使用在车辆的主动安全特征的控制中，例如自动制动、制动辅助、转向辅助、牵引控制、电子稳定性控制、车道偏离警告、车道变换提醒以及各种其它主动安全特征。然而，此类技术在所有情况下可能不总是最佳的。例如，当车辆不在稳定的状态条件下时，例如当车辆在具有相对低的摩擦系数的地面上时，可能难以准确地估计车辆的速度。
因此，期望提供用于估计车辆的运动（例如车辆的速度）的技术，并且例如当车辆不在稳定状态条件下时（例如当车辆在具有相对低的摩擦系数的地面上时）能够使用所述技术。还期望提供使用此类技术的方法、系统和车辆。而且，结合附图和上面的技术领域以及背景技术，本发明的其它期望的特点和特征从随后详细的描述和随附的权利要求将是明显的。
发明内容
根据示例性实施例，提供一种方法。该方法包括获得关于靠近车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据，并且使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
根据示例性实施例，提供一种系统。该系统包括：车辆的一个或更多个雷达传感器和处理器。所述一个或更多个雷达传感器配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据。所述处理器联接到所述一个或更多个雷达传感器，并且配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
根据进一步示例性实施例，提供一种车辆。所述车辆包括本体、一个或更多个雷达传感器和处理器。所述一个或更多个雷达传感器配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据。所述处理器布置在所述本体内，并且联接到所述一个或更多个雷达传感器。所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
根据本发明，其还存在以下技术方案：
1. 一种方法，其包括：
获得关于靠近车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
使用所述雷达数据估计所述车辆的运动。
2. 如技术方案1所述的方法，其还包括：
当所述车辆处于稳定状态时，使用所述雷达数据在一时间期间追踪靠近所述车辆的一个或更多个目标；以及
基于所述追踪来验证所述一个或更多个目标是静止目标。
3. 如技术方案1所述的方法，其中，估计所述车辆的运动的步骤包括使用所述雷达数据来计算所述车辆的速度测量值。
4. 如技术方案3所述的方法，其中：
获得雷达数据的步骤包括获得一个或更多个所述静止目标相对于所述车辆的距离或距离变化率；以及
计算所述速度测量值的步骤包括使用所述距离和所述距离变化率来计算所述速度测量值。
5. 如技术方案4所述的方法，其还包括：
测量所述车辆的横摆速率；
其中：
获得雷达数据的步骤还包括获得所述车辆的一个或更多个雷达传感器相对于所述车辆的重心的位置和方位角变化率；以及
计算所述速度测量值的步骤还包括使用所述距离、所述距离变化率、所述位置、所述方位角变化率和所述横摆速率来计算所述速度测量值。
6. 如技术方案3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值。
7. 如技术方案3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值和所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则提供通知。
8. 如技术方案3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值与所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值以实施对于所述车辆的主动安全特征测量。
9. 如技术方案3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；
确定所述车辆是否处于稳定状态；以及
如果所述车辆不处于稳定状态，则使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值以实施对于所述车辆的主动安全测量。
10. 一种系统，其包括：
车辆的一个或更多个雷达传感器，所述一个或更多个雷达传感器配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
处理器，其联接到所述一个或更多个雷达传感器，所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
11. 如技术方案10所述的系统，其中，所述处理器还配置成至少便于：
当所述车辆处于稳定状态时，使用所述雷达数据在一时间期间追踪靠近所述车辆的一个或更多个目标；以及
基于所述追踪来验证所述一个或更多个目标是静止目标。
12. 如技术方案10所述的系统，其中，所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来计算所述车辆的速度测量值。
13. 如技术方案12所述的系统，其中：
所述一个或更多个雷达传感器配置成至少便于获得所述一个或更多个静止目标相对于所述车辆的距离或距离变化率；以及
所述处理器配置成至少便于使用所述距离和所述距离变化率来计算所述速度测量值。
14. 如技术方案13所述的系统，其还包括：
横摆传感器，其配置成至少便于测量所述车辆的横摆速率；
其中，所述处理器配置成至少便于：
获得所述车辆的一个或更多个雷达传感器相对于所述车辆的重心的位置和方位角变化率；
使用所述距离、所述距离变化率、所述位置、所述方位角变化率和所述横摆速率来计算所述速度测量值。
15. 如技术方案12所述的系统，其还包括：
一个或更多个额外的传感器单元，其设置在所述车辆上，所述一个或更多个额外的传感器单元配置成至少便于获得额外的传感器数据；
其中，所述处理器配置成至少便于：
使用所述额外的传感器数据和动态模型来计算所述车辆的第二速度测量值；以及
使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值。
16. 如技术方案12所述的系统，其还包括：
一个或更多个额外的传感器单元，其设置在所述车辆上，所述一个或更多个额外的传感器单元配置成至少便于获得额外的传感器数据；
其中，所述处理器配置成至少便于：
使用所述额外的传感器数据和动态模型来计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值与所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则提供通知。
17. 如技术方案12所述的系统，其还包括：
一个或更多个额外的传感器单元，其设置在所述车辆上，所述一个或更多个额外的传感器单元配置成至少便于获得额外的传感器数据；
其中，所述处理器配置成至少便于：
使用所述额外的传感器数据和动态模型来计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值与所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值以实施对于所述车辆的主动安全特征测量。
18. 如技术方案12所述的系统，还包括：
一个或更多个额外的传感器单元，其设置在所述车辆上，所述一个或更多个额外的传感器单元配置成至少便于获得额外的传感器数据；
其中，所述处理器配置成至少便于：
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；
确定所述车辆是否处于稳定状态；以及
如果所述车辆不处于稳定状态，则使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值以实施对于所述车辆的主动安全测量。
19. 一种车辆，其包括：
本体；
一个或更多个雷达传感器，其配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
处理器，其设置在所述本体内并且联接到所述一个或更多个雷达传感器，所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
20. 如技术方案19所述的车辆，其中，所述处理器还配置成至少便于：
当所述车辆处于稳定状态时，使用所述雷达数据在一时间期间追踪靠近所述车辆的一个或更多个目标；以及
基于所述追踪来验证所述一个或更多个目标是静止目标。
附图说明
本公开将在后文中结合下面的附图来描述，其中相同的附图标记指示相同的元件，并且其中：
图1是根据示例性实施例的包括控制系统的车辆的功能性框图，其中该控制系统估计车辆的运动；
图2和图3是示出图1的车辆的示意图，其描述成沿着靠近一个或更多个静止目标的道路，该静止目标由根据示例性实施例的图1的控制系统使用以估计车辆的运动；
图4是根据示例性实施例的用于估计车辆运动的过程的流程图，且其能够与图1-3的车辆结合使用。
具体实施方式
下列的详细描述在本质上仅仅是示例性的，并且不旨在限制本公开或其应用和用途。此外，其并不旨在由在先前的背景技术或下列详细描述中呈现的任何理论所限制。
图1示出根据示例性实施例的车辆100或汽车。如在下面进一步更加详细描述的，车辆100包括控制系统102用于使用关于靠近车辆100的静止目标的雷达数据来估计车辆100的运动。在一些实施例中，控制系统102是用于车辆100的一个或更多个主动安全系统的一部分和/或联接至其，例如用于自动制动、制动辅助、转向辅助、牵引控制、电子稳定性控制、车道偏离警告、车道变换提醒和/或用于一个或更多个其它主动安全特征。如在下面进一步讨论的，控制系统102包括传感器阵列103和控制器104，其被使用用于确定和实施车辆运动估计。
如在图1中描述的，除了上述控制系统102，车辆100还包括底盘112、本体114、四个车轮116、电子控制系统118、转向系统150和制动系统160。本体114布置在底盘112上，并且大致包围车辆100的其它部件。本体114和底盘112可共同地形成车架。车轮116在靠近本体114的各角落处分别可旋转地联接到底盘112。在各种实施例中，车辆100可以不同于图1中所描述的。例如，在一些实施例中，车轮116的数量可变化。在各种其它可能的差别中，以额外示例的方式，在各种实施例中，车辆100可不具有转向系统，并且例如可以由差动制动来进行转向。
在图1中示出的示例性实施例中，车辆100包括致动器组件120。致动器组件120包括安装在底盘112上的驱动车轮116的至少一个推进系统129。在所描述的实施例中，致动器组件120包括发动机130。在一种实施例中，发动机130包括燃烧发动机。在其它实施例中，替代地或在燃烧发动机的基础上，致动器组件120还可包括一个或更多个其它类型的发动机和/或马达，例如电动马达/发电机。
仍然参考图1，发动机130通过一个或更多个驱动轴134联接到车轮116中的至少一些。在一些实施例中，发动机130机械地联接到变速器。在其它实施例中，发动机130可替代地联接到发电机，该发电机用于向电动马达供能，该电动马达机械地联接到变速器。在一些其它实施例中（例如电动车辆），发动机和/或变速器可以不是必须的。
转向系统150安装在底盘112上，并且控制车轮116的转向。转向系统150包括转向轮和转向柱（未示出）。转向轮接收来自车辆100的驾驶员的输入。转向柱基于来自驾驶员的输入经由驱动轴134引起用于车轮116的所期望的转向角。与上述关于车辆100的可能变型的讨论类似，在一些实施例中，车辆100可不包括转向车轮和/或转向器。此外，在一些实施例中，自主车辆可使用由计算机产生的转向命令，而无需驾驶员介入。
制动系统160安装在底盘112上，并提供用于车辆100的制动。制动系统160经由制动踏板（未示出）接收来自驾驶员的输入，并且经由制动单元（也未示出）提供适当的制动。驾驶员经由加速器踏板（未示出）还提供关于车辆的所期望的速度或加速度的输入，以及用于各种车辆装置和/或系统的各种其它输入，例如一个或更多个车辆收音机、其它娱乐系统、环境控制系统、照明单元、导航系统等等（也未示出）。与上述关于车辆100的可能变型的讨论类似，在一些实施例中，转向、制动和/或加速度能够由计算机替代驾驶员来进行控制。
控制系统102安装在底盘112上。如上面讨论的，控制系统102使用关于靠近车辆100的静止目标的雷达数据来估计车辆100的运动，并且该控制系统还包括传感器阵列103和控制器104。
传感器阵列103包括各种传感器（在此还称作传感器单元），其用于使用不同技术来计算车辆的速度。在所描述的实施例中，传感器阵列103包括一个或更多个雷达传感器162、横摆传感器163、车轮速度传感器164以及惯性测量传感器166（在此还称作惯性测量单元）。雷达传感器162收集关于靠近车辆100的静止目标的信息。横摆传感器163测量车辆100的横摆速率。车轮速度传感器164测量车辆100的一个或更多个车轮116的车轮速度。惯性测量单元166提供关于车辆100的（定向和加速度的）定向和加速度的测量。来自传感器阵列103的各种传感器的测量和信息被提供到控制器104用于进行处理。
控制器104联接到传感器阵列103。控制器104使用来自传感器阵列103的各种测量和信息用于使用不同技术来估计车辆100的运动。在一些实施例中，控制器104使用来自雷达传感器162的关于靠近车辆的静止目标的雷达数据以及来自横摆传感器163的车辆横摆速率，以计算关于车辆100速度的第一测量。而且在一些实施例中，控制器104使用来自车轮速度传感器164和惯性测量单元166的测量以及动态模型，以计算车辆100速度的第二值。在一些情况下，控制器104使用速度的第一值来增强速度的第二值，例如当车辆100不是处于稳定状态时和/或如果当车辆100行进在具有相对低的摩擦系数的表面上（例如结冰路面上）时。控制器104与传感器阵列103一起还提供额外的功能，例如在下面结合在图2和图3中的车辆100的示意图以及在图4中的过程400的流程图进一步所讨论的，其两者均在下面进行进一步讨论。
如在图1中描述的，控制器104包括计算机系统。在一些实施例中，控制器104可还包括传感器阵列103中的一个或更多个传感器、一个或更多个其它装置和/或系统和/或其部件。此外，将领会到，控制器104可以其它方式不同于在图1中所描述的实施例。例如，控制器104可以联接到或可以其它方式使用一个或更多个远程计算机系统和/或其它控制系统，例如图1的电子控制系统118。
在所描述的实施例中，控制器104的计算机系统包括处理器172、存储器174、接口176、存储装置178和总线180。处理器172执行控制器104的计算和控制功能，并且可包括任何类型的一个或多个处理器、单个集成电路（例如微处理器）、或合作运行以实现处理单元的功能的任何合适数量的集成电路装置和/或电路板。在操作期间，一般地在执行在此描述的过程例如关于图4的在下面进一步描述的过程400中，处理器172执行包含在存储器174内的一个或更多个程序182，并且如此，通常在执行此文中所述的过程中（例如下列结合图4所进一步描述的过程400中），控制控制器104和控制器104的计算机系统的一般操作。
存储器174能够是任何类型的合适的存储器。例如，存储器174可包括各种类型的动态随机存取存储器（DRAM），例如SDRAM、各种类型的静态RAM（SRAM）以及各种类型的非易失性存储器（PROM、EPROM和闪存）。在一些实施例中，存储器174与处理器172定位和/或共同定位在相同的计算机芯片上。在所描述的实施例中，存储器174存储上述的程序182和一个或更多个存储值184（例如，任何所存储的动态模型、阈值和/或其它值），以便在做出确定时使用。
总线180用来在控制器104的计算机系统的各种部件之间传递程序、数据、状态以及其它信息或信号。接口176允许通信到控制器104的计算机系统，例如从系统驱动器和/或另外的计算机系统，并且能够使用任何合适的方法和设备来实施。在一种实施例中，接口176从传感器阵列103的传感器获得各种数据。接口176能够包括一个或更多个网络接口以与其它系统或部件通信。接口176还可包括一个或更多个网络接口以与技术人员和/或一个或更多个存储接口通信，以连接到存储设备，例如存储装置178。
存储装置178能够是任何合适类型的存储设备，包括直接存取存储装置，例如硬盘驱动器、闪存系统、软盘驱动器和光盘驱动器。在一种示例性实施例中，存储装置178包括程序产品，存储器174能够从该程序产品接收程序182，该程序182执行本公开的一个或更多个过程的一种或更多种实施例，例如在下面结合图4进一步描述的过程400（以及其任何子过程）的步骤。在另外的示例性的实施例中，程序产品可直接存储在存储器174和/或盘（例如，盘186）中和/或由它们以其它方式存取，例如下文所提及的。
总线180能够是连接计算机系统和部件的任何合适的物理或逻辑方式。这包括但不限于？：直接固线连接、光纤、红外和无线总线技术。在操作期间，程序182存储在存储器174中并且由处理器172执行。
将领会到，虽然该示例性实施例在全功能计算机系统的上下文中进行描述，但是本领域的技术人员将了解到，本公开的机制能够被分配为程序产品，其具有用于存储程序和其指令以及执行其分配的一种或更多种类型的非暂时性计算机可读信号承载介质，例如承载程序和包含存储在其中的计算机指令以便引起计算机处理器（例如处理器172）实施和执行程序的非暂时性计算机可读介质。此类程序产品可采用不同的形式，并且本发明同样适用，而不论用于执行分配的计算机可读信号承载介质的具体类型。信号承载介质的示例包括：可记录介质，例如软盘、硬盘驱动器、存储卡及光盘；以及传输介质，例如数字和模拟通信链路。将领会到，在一些实施例中，还可使用基于云存储的和/或其它的技术。同样将领会到，控制器104的计算机系统还可以其它方式不同于在图1中描述的实施例，例如在于：控制器104的计算机系统可以联接到或可以其它方式使用一个或更多个远程计算机系统和/或其它控制系统。
虽然控制系统102、传感器阵列103和控制器104被描述为同个系统的部分，但是将领会到，在一些实施例中，这些特征可包括两个或多个系统。此外，在各种实施例中，控制系统102可包括各种其它车辆设备和系统的全部或部分，以及/或可联接至其，例如尤其致动器组件120和/或电子控制系统118。
图2和图3是示出图1的车辆100的示意图，其描述成沿着靠近一个或更多个静止目标204、304的道路202，该静止目标204、304由图1的根据示例性实施例的控制系统102使用，以估计车辆100的运动。在图2和图3两者中，车辆100示出为具有重心206。而且在图2和图3两者中，X（210）和Y（211）表示用于车辆100的X、Y坐标，向量（V）（220）表示车辆100行进的方向，以及ω向量（224）表示车辆100的横摆速率。
图2将车辆100描述成具有（图1的传感器阵列103的雷达传感器162的）第一雷达传感器208，其定位于车辆100上的第一位置处。第一雷达传感器208收集关于一个或更多个第一静止目标204的信息，并且追踪其。在图2的示例中，对于车辆100的中心的乘客侧，第一雷达传感器208的位置定位在车辆100的前部处，并且其追踪静止目标204。该位置在其它实施例中可变化。同样地，在各种实施例中，在其它可能变型中，多个雷达传感器可追踪特定静止目标和/或每个雷达传感器可追踪多个静止目标。
在图2中，第一雷达传感器208相对于车辆100的重心206的位置向量p由附图标记209表示。位置向量209优选是固定的。而且在图2中，第一雷达传感器208相对于车辆100的重心206设置在定向角φ（214）处，其中该定向角214也优选是固定的。
在图2中还描述了第一雷达传感器208相对于静止目标204的方位角θ（216），以及在第一雷达传感器208和第一静止目标204之间的距离ri（218）。方位角216和距离218将随着车辆100相对于第一静止目标204运动而变化。
除了图2的第一雷达传感器208，图3将车辆100描述成具有定位在车辆100上第二位置处的第二雷达传感器308。在此特定示例中，第二雷达传感器308收集关于一个或更多个第二静止目标304的信息，并且追踪其。在图3的示例中，第二雷达传感器308的位置定位在车辆100的后部处，在车辆100的乘客侧的端部处。该位置在其它实施例中可变化。同样地，如上面讨论的，在各种实施例中，在其它可能变型中，多个雷达传感器可追踪特定的静止目标和/或每个雷达传感器可追踪多个静止目标。
在图3中，第一雷达传感器208的位置向量（p）表示为pa（209），以及第二雷达传感器308的位置向量（p）表示为pb（309）。与上述讨论类似，位置向量209、309两者均是相对于车辆100的重心206，并且优选为固定的。而且在图3中，第一雷达传感器208相对于重心206的定向角表示为φa（214），同时第二雷达传感器308相对于重心206的定向角表示为φb（314）。还与上述讨论类似，定向角214和314优选为固定的。
此外，如在图3中描述的，第一雷达传感器208相对于第一静止目标204的方位角表示为方位角θa（216），同时第二雷达传感器308相对于第二静止目标304的方位角表示为方位角θb（316）。而且在图3中，第一雷达传感器208相对于第一静止目标204的距离表示为ri（218），同时第二雷达传感器308相对于第二静止目标304的距离表示为rj（318）。此外，与上述讨论类似，方位角216、316以及距离218、318将随着车辆100相对于静止目标204、304运动而变化。
图4是根据示例性实施例的用于估计车辆运动的过程400的流程图。过程400能够以包括根据示例性实施例的图1-3的控制系统102的车辆100来实施。
如在图4中描述的，过程400在步骤402处开始。当过程开始时，则获得雷达数据（步骤404）。雷达数据与静止目标有关，例如在图2和图3中所表示的静止目标204、304，其靠近图1-3的车辆100。在各种实施例中，静止目标可包括一个或更多个道路边缘、护栏、分隔带、指示牌、建筑、树木、和/或靠近车辆和/或所述车辆正在行进的道路的一个或更多个其它静止目标。
在各种实施例中，雷达数据使用图1的雷达传感器162（例如，还对应于图2的第一雷达传感器208、图3的第二雷达传感器308和/或一个或更多个其它雷达传感器162）经由雷达信号的发射和接收来获得。雷达传感器162使用发射器来发射雷达信号。发射的雷达信号随后接触在车辆100正在行进的道路上的或沿着该道路的静止目标（以及潜在地接触移动目标，例如其它车辆）。在接触静止目标（以及潜在地接触其它目标）后，反射雷达数据，并且从其它车辆和/或其它目标在各种方向上行进，包括朝着车辆100返回一些信号。返回到车辆100的雷达信号（在此还称作所接收的雷达信号）经由接收器由雷达传感器162接收。所接收的雷达信号然后被提供到图1的处理器172（例如，经由控制器104的接口176）用于进行处理。
除了所接收的雷达信号，处理器172还经由接口176从图1的传感器阵列103的其它传感器获得额外的数据（步骤406）。特别地，在一些实施例中，由图1的横摆传感器163测量车辆100的横摆速率值。此外，在一些实施例中，使用图1的车轮速度传感器164测量车辆100的车轮速度。在一个此类实施例中，如由对于每个车轮116的图1的各车轮速度传感器164所测量的，确定图1的每个车轮116的车轮速度。而且在一些实施例中，经由图1的惯性测量单元166来获得额外的测量，例如关于车辆100的定向和/或加速度。
在步骤407中，基于步骤406的传感器数据来实施车辆运动计算。在一些实施例中，车辆运动计算包括使用车轮速度传感器和/或车辆惯性测量所计算的车辆速度的估计值。而且在一些实施例中，速度估计值Vx，Vy通过使用来自步骤406的车轮速度测量值和/或车辆惯性测量（例如，加速度和/或定向）基于一个或更多个动态模型来被确定。在一种实施例中，步骤407由图1的处理器172实施。
确定所追踪的目标中哪些是静止目标（步骤408）。在一种实施例中，使用步骤404的雷达数据以在一时间期间的多次迭代中监测由雷达信号所接触的各种目标，以便确定目标中的哪些是静止的。此外，在步骤410中，在一时间期间追踪以及采集目标的数据，以验证它们确实是静止目标。在一种实施例中，这些确定由图1的处理器172使用来自步骤404中图1-3的雷达传感器162的雷达数据来实施。
通过使用雷达数据来产生车辆运动的估计（步骤412）。具体地，在一种实施例中，通过使用关于在一时间期间（例如在多次迭代期间）相对于被核实在一时间期间是静止目标的那些目标的步骤404的雷达数据，以及来自步骤406的横摆速率数据来产生对于车辆的速度的一个或更多个测量。在各种实施例中，这由图1的处理器172来实施，例如使用下面讨论的各种技术。
在其中使用单个雷达传感器162（例如，图2和图3的第一雷达传感器208）的一个实施例中，速度向量根据下列方程来确定：
（方程1），
其中，表示车辆的速度向量，表示车辆的横摆向量，表示在雷达传感器和静止目标之间的距离向量（例如，反映在图2和图3的第一雷达传感器208和第一静止目标204之间的位置差或距离差向量），表示雷达传感器相对于车辆的重心（例如图2和图3的重心206）的位置向量，表示在雷达传感器和静止目标之间的距离向量的变化率（例如，图2和图3的距离向量218的变化率），以及表示在雷达传感器和静止目标之间的方位角的变化率（例如，图2和图3的方位角216的变化率）。
而且在其中使用单个雷达传感器的一个实施例中，能够如下计算车辆速度的垂直和水平分量（Vx，Vy）：
（方程2）
（方程3），以及
（方程4），
其中，表示车辆的横摆速率，ri表示传感器雷达（例如，图2和图3的第一雷达传感器208）与静止目标（例如，图2和图3的第一静止目标308）之间的距离（或间隔），表示ri的变化率，表示雷达传感器与第“i”静止目标（例如，图2和图3的第一静止目标204）之间的方位角，表示的变化率，表示雷达传感器相对于车辆的重心的定向角，px表示雷达传感器的位置相对于车辆的重心在图2和图3的“X”坐标（210）上的坐标，以及py表示雷达传感器的位置相对于车辆的重心在图2和图3的“Y”坐标（212）上的坐标。
在其中使用多个雷达传感器和/或关于多个静止目标的一个实施例中，雷达传感器可被表示为雷达传感器“a”（例如，图2和图3的第一雷达传感器208）、雷达传感器“b”（例如，图3的第二雷达传感器308）以及任何数量的雷达传感器等等，其中每个可追踪任何数量的静止目标。被追踪的静止目标可被表示为静止目标“i”（例如，图2和图3的第一静止目标204）、静止目标“b”（例如，图2和图3的第二静止目标304）以及任何数量的静止目标等等。然后能够计算各种雷达传感器、静止目标组合的不同的速度值。
例如，对于雷达传感器“a”（例如，第一雷达传感器）与静止目标“i”（例如，第一静止目标）的组合，如下计算水平和垂直速度分量Vx(i,a)和Vy(i,a)：
（方程5）以及
（方程6），
其中，px,a表示雷达传感器“a”的位置相对于车辆重心的“X”坐标，以及py,a表示雷达传感器“a”的位置相对于车辆重心的“Y”坐标。
类似地，对于雷达传感器“b”（例如，第二雷达传感器）与静止目标“j”（例如，第二静止目标）的组合，如下计算水平和垂直速度分量Vx(j,b)和Vy(j,b)：
（方程7）以及
（方程8），
其中，px,b表示雷达传感器“b”的位置相对于车辆重心的“X”坐标，以及py,b表示雷达传感器“b”的位置相对于车辆重心的“Y”坐标。雷达传感器“a”的位置相对于车辆的重心。
然后能够使用样本均值基于所有的雷达传感器组合来计算合成向量速度Vx和Vy，其是基于来自第“i”目标和第“k”传感器（例如，k=a，b）的Vx(i,k)以及Vy(i,k)的初始值：
（方程9），以及
（方程10），
其中，“N”是测量的总数量。
将步骤412的运动估计值与使用一个或更多个动态模型的相对应运动估计值进行比较（步骤414）。例如，将步骤412的速度估计值Vx，Vy与步骤414中所产生和/或所获得的车辆速度估计值进行比较，其是通过使用来自步骤406的车轮速度测量值和/或车辆惯性测量（例如，加速度和/或定向）并且基于一个或更多个动态模型，例如基于步骤407的计算。还计算在步骤412的速度估计值与（例如）基于步骤407的计算的来自步骤414的动态模型的相对应的速度测量值之间的差值。
确定步骤412的速度估计值与来自步骤414的动态模型的相对应速度测量值和/或步骤407的计算（例如，来自两者技术的平均速度值）之间的一个或更多个差值是否大于一个或更多个预定阀值（步骤416）。在一个示例中，一个或多个预定阀值存储在存储器174中并且其是一个或多个存储值184。在一种实施例中，步骤416的确定由图1的处理器172实施。
如果在步骤416中确定该一个或更多个差值没有超过一个或更多个预定阀值，则然后过程前进到步骤417。在步骤417期间，处理器继续使用基于步骤414的动态模型和/或基于步骤407的计算的车辆运动估计值。例如，在一种实施例中，在步骤417期间，处理器继续使用基于步骤414的动态模型和/或基于步骤407的计算的速度估计值用于实施相关的主动安全特征（例如自动制动、制动辅助、转向辅助、牵引控制、电子稳定性控制、车道偏离警告和车道变换提醒），而不是步骤412的基于雷达的速度估计值。而且在一个示例中，经由图1的处理器172所提供的指令来实施步骤417。在一种实施例中，过程返回到步骤407，因为来自传感器数据的更新的车辆运动计算继续进行计算并且过程继续。在另外的实施例中，过程然后在新的迭代中返回到步骤404。
相反地，如果在步骤416中确定该一个或多个差值确实超过一个或多个预定阀值，则确定车辆是否处于稳定状态（步骤418）。在一种实施例中，如果车辆以相对稳定的速度和在相对稳定的道路（例如，具有相对高的摩擦系数）上正在相对笔直地行驶，则确定车辆处于稳定状态。而且在一种实施例中，如果这些条件中任一没有得到满足，例如，如果车辆正在明显加速或减速、转弯和/或在具有相对低的摩擦系数的道路上（例如，在结冰路面上）进行操作，则确定车辆不处于稳定状态。在一种实施例中，此确定由处理器172使用本领域已知的一种或多种技术且使用来自一个或更多个车辆传感器（例如图1的惯性测量单元166）的数据做出。
如果在步骤418中确定车辆不处于稳定状态，则过程前进到步骤422。在步骤422期间，处理器使用步骤412的基于雷达的车辆运动估计值，以增强基于步骤414的动态模型和/或步骤407的计算的车辆运动估计值，用于实施相关的主动安全特征，例如自动制动、制动辅助、转向辅助、牵引控制、电子稳定性控制、车道偏离警告和车道变换提醒。在一种实施例中，对于此类功能，处理器使用步骤412的基于雷达的速度估计值代替基于步骤414的动态模型和/或步骤407的计算的速度估计值。在另外的实施例中，用于此类功能性，除了使用基于步骤414的动态模型和/或步骤407的计算的速度估计值（例如，通过对这些值使用算术平均或另外的平均），处理器还使用步骤412的基于雷达的速度估计值。而且在一个示例中，经由图1的处理器172所提供的指令来实施步骤422。在一种实施例中，然后在新的迭代中，过程返回到步骤404。
相反地，如果在步骤418中确定车辆处于稳定状态，则提供通知（步骤424）。在一个示例中，基于由图1的处理器172提供的指令，关于可能故障的警报（例如，至驾驶员的视觉、触觉和/或听觉警报）被提供给驾驶员。在一些实施例中，如上面讨论的，当步骤414的基于动态模型的运动（例如，速度）估计值和/或步骤407的计算由步骤412的基于雷达的运动（例如，速度）估计值所增强时，则然后过程前进到步骤422。在一些其它实施例中，过程可在新的迭代中返回到步骤404。
因此，在所描述的实施例中，至少当下列两者条件均同时满足时，在步骤422中实施以步骤412的基于雷达的运动（例如，速度）估计值增强步骤414和/或407的基于动态模型的运动（例如，速度）估计值，即：（A）运动（例如，速度）值之间的差值超过预定阀值，以及（B）车辆不处于稳定状态。因此，在其中用于运动的传统动态模型可能不能理想运行的此类情况下，过程400提供以基于雷达的运动估计值进行增强的此类运动估计值，其在此类情况下可更好地实施。如上面还提到的，当下面两者条件均得到满足时报告故障，即：（A）运动（例如，速度）值之间的差值超过预定阀值，以及（B）车辆处于稳定状态。
将领会到，这在一些实施例中可变化。例如，在一些实施例中，在其它情况下，或在一些实施例中所有情况下，例如不论车辆是否处于稳定状态和/或不论相应运动值之间的一个或多个差值如何，均可以提供步骤422的增强。在又其它实施例中，当车辆不处于稳定状态且不论运动值中的一个或多个差值如何时，可以实施步骤422的增强。在又其它实施例中，当运动值中的一个或多个差值超过步骤416的一个或多个预定阀值且不论车辆是否处于稳定状态时，可以实施步骤422的增强，诸如此类。
将领会到，所公开的方法、系统和车辆可不同于在附图中描述和在此描述的那些。例如，车辆100、控制系统102和/或其各种部件可不同于在图1-3中描述的以及关于其描述的那些。此外，将领会到，过程400的一些步骤可不同于在图4中描述的和/或关于其在上面描述的那些。将同样领会到，上面描述的方法的一些步骤可同时发生或以不同于在图4中描述的或关于其在上面描述的不同顺序来发生。
虽然在上面的详细描述中已呈现至少一种示例性实施例，但应该领会到，存在大量的变型。还应该领会到，一个或多个示例性实施例仅仅是示例，并且决不旨在以任何方式限制本公开的范围、应用性或构型。相反地，上面的详细描述将向本领域技术人员提供便利的路线图，以便实施一个或多个示例性实施例。应该理解到，在元件的功能和布置中能够做出各种变化，而不偏离随附的权利要求及其法律等效物的范围。

Claims (10)

1.一种方法，其包括：
获得关于靠近车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
使用所述雷达数据估计所述车辆的运动。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
当所述车辆处于稳定状态时，使用所述雷达数据在一时间期间追踪靠近所述车辆的一个或更多个目标；以及
基于所述追踪来验证所述一个或更多个目标是静止目标。
3.如权利要求1所述的方法，其中，估计所述车辆的运动的步骤包括使用所述雷达数据来计算所述车辆的速度测量值。
4.如权利要求3所述的方法，其中：
获得雷达数据的步骤包括获得一个或更多个所述静止目标相对于所述车辆的距离或距离变化率；以及
计算所述速度测量值的步骤包括使用所述距离和所述距离变化率来计算所述速度测量值。
5.如权利要求4所述的方法，其还包括：
测量所述车辆的横摆速率；
其中：
获得雷达数据的步骤还包括获得所述车辆的一个或更多个雷达传感器相对于所述车辆的重心的位置和方位角变化率；以及
计算所述速度测量值的步骤还包括使用所述距离、所述距离变化率、所述位置、所述方位角变化率和所述横摆速率来计算所述速度测量值。
6.如权利要求3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值。
7.如权利要求3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值和所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则提供通知。
8.如权利要求3所述的方法，其还包括：
从所述车辆上的一个或更多个额外的传感器单元获得额外的传感器数据；
使用所述额外的传感器数据和动态模型计算所述车辆的第二速度测量值；以及
如果所述速度测量值与所述第二速度测量值之间的差值超过预定阀值，则使用所述速度测量值来增强所述第二速度测量值以实施对于所述车辆的主动安全特征测量。
9.一种系统，其包括：
车辆的一个或更多个雷达传感器，所述一个或更多个雷达传感器配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
处理器，其联接到所述一个或更多个雷达传感器，所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
10.一种车辆，其包括：
本体；
一个或更多个雷达传感器，其配置成至少便于获得关于靠近所述车辆的一个或更多个静止目标的雷达数据；以及
处理器，其设置在所述本体内并且联接到所述一个或更多个雷达传感器，所述处理器配置成至少便于使用所述雷达数据来估计所述车辆的运动。
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