[发明专利]利用针对运载工具的角分辨多普勒信息的有源传感器的实时动态校准

说明书

本文提供了一种在运载工具上的系统，所述系统包括：有源多普勒传感器；一个或多个处理器；以及存储指令的存储器，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述系统执行：从一个或多个实体中的每一个获得多普勒特征；以及基于来自所述一个或多个实体的至少一部分的所述多普勒特征来校准所述有源多普勒传感器。

相关申请的交叉引用

本申请要求提交于2020年1月13日的美国临时专利申请第62/960,441号的优先权，其全部内容全文以引用方式并入本文中。

技术领域

本公开一般涉及运载工具，诸如自动驾驶运载工具(AV)，其校准有源多普勒传感器，诸如光学雷达、雷达和声纳传感器。

背景技术

目前，诸如自动驾驶运载工具的运载工具可能需要校准有源多普勒传感器，诸如雷达、相干探测激光雷达和声纳传感器。当前校准技术的一个缺点是它们需要长时间的离线过程，并且可能不准确。例如，当前的校准技术(诸如使用车库中的静止目标进行校准)是在运载工具在道路上行驶之前完成的，并且可能耗时且不准确。通过本公开解决这些不足，本公开提供了一种在运载工具在道路上行驶时校准有源多普勒传感器的高效且有效的系统和方法。

发明内容

本文描述了校准一个或多个有源多普勒传感器的系统和方法。本公开的各种实施例提供了一种在运载工具上的系统，其包括：有源多普勒传感器；一个或多个处理器；以及存储指令的存储器，所述指令在由一个或多个处理器执行时使得系统执行：例如当运载工具行驶时，从一个或多个实体中的每一个获得多普勒特征；基于来自一个或多个实体中的至少一部分的多普勒特征来校准有源多普勒传感器；以及基于校准的有源多普勒传感器确定驾驶动作。

在一些实施例中，校准有源多普勒传感器还包括：单独确定一个或多个实体中的每一个是否是静止的；移除实体中的被确定为非静止的任何实体；以及基于实体中的被确定为静止的一个或多个实体来校准有源多普勒传感器，并且其中：一个或多个实体包括另一运载工具、路标、路缘或树。

在一些实施例中，来自一个或多个实体中的每一个实体的多普勒特征包括多普勒速度；以及校准有源多普勒传感器还包括：形成一个或多个集群，集群中的每一个包括被确定为静止的实体的至少一部分，并且限定在实体中的一个实体相对于有源多普勒传感器的位置和实体中相应一个实体的多普勒速度之间的关系；将信号模型拟合到一个或多个集群中的每一个，该信号模型限定与有源多普勒传感器的安装偏移角和有源多普勒传感器的安装位置相关的多普勒速度；确定信号模型与一个或多个集群中的每一个的拟合度；以及移除集群中拟合度低于阈值的任何集群，同时保持剩余的集群。

在一些实施例中，由V_D＝V_L cos(+β)+V_R sin(+β-)定义信号模型。在一些实施例中，V_D是实体中的一个实体的多普勒速度；V_L是运载工具前进方向上的实体中的一个实体的线性自身速度分量。V_R是实体中的一个实体的旋转速度分量；θ是限定实体中的一个实体相对于有源多普勒传感器的位置的角度；β是有源多普勒传感器的安装偏移角；以及γ被定义为γ＝β–arctan(y/x)，其中y和x限定有源多普勒传感器相对于运载工具的自身坐标系的安装位置。

在一些实施例中，校准有源多普勒传感器还包括：对于剩余的集群中的每一个，确定线性自身速度分量和从GPS或IMU获得的线性自身速度之间的差值，以及旋转速度分量和从GPS或IMU获得的旋转速度之间的第二差值；移除其中差值低于第二阈值或第二差值低于第三阈值的剩余的集群中的任何集群；组合未移除的集群；将信号模型重新拟合到所组合的集群；以及确定V_L、V_R、β和γ。

在一些实施例中，校准有源多普勒传感器还包括：在运载工具行驶时，从一个或多个实体中的每一个获得针对多个帧的多普勒特征；以及针对多个帧，基于来自一个或多个实体的至少一部分的多普勒特征来校准有源多普勒传感器。