[发明专利]车辆状态估计系统和方法

说明书

提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一个实施例中，一种方法包括：一种控制自主车辆的方法，包括：由处理器接收从车辆的惯性测量单元获得的第一组数据；由所述处理器接收从所述车辆的全球定位系统获得的第二组数据；由所述处理器接收从所述车辆的摄像头获得的第三组数据；由所述处理器通过利用扩展卡尔曼滤波器将所述第一组数据、所述第二组数据和所述第三组数据处理为测量值来确定相对于车道的标记的至少两个车辆状态；以及由所述处理器基于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。

技术领域

本技术领域总体上涉及用于控制车辆的方法和系统，并且更具体地涉及用于使用全球定位系统(GPS)数据和摄像头数据来估计车辆状态的方法和系统。

背景技术

车辆控制系统依赖于准确的车辆状态数据，以便做出关于控制车辆的决定。拖车应用需要车辆估计，以便在拖车时控制车辆和/或拖车。一些车辆系统使用诸如评估轮胎或车轮速度数据的自行车模型的车辆动力学模型来估计车辆运动学。

因此，期望提供用于使用诸如GPS数据和摄像头数据的数据形式来估计车辆状态的改进的方法和系统。此外，结合附图和前述技术领域和背景技术，从随后的详细描述和所附权利要求中，本发明的其他期望的特征和特性将变得显而易见。

发明内容

提供了用于控制自主车辆的方法和系统。在一个实施例中，一种方法包括：一种控制自主车辆的方法，包括：由处理器接收从车辆的惯性测量单元获得的第一组数据；由所述处理器接收从所述车辆的全球定位系统获得的第二组数据；由所述处理器接收从所述车辆的摄像头获得的第三组数据；由所述处理器通过利用扩展卡尔曼滤波器将所述第一组数据、所述第二组数据和所述第三组数据处理为测量值来确定相对于车道的标记的至少两个车辆状态；以及由所述处理器基于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。

在各种实施例中，所述至少两个车辆状态包括纵向速度和横向速度。

在各种实施例中，所述至少两个车辆状态还包括车辆位置、横向偏移和车道航向。

在各种实施例中，扩展卡尔曼滤波器是包括横向偏移d、车道航向ψ_C、车辆航向ψ、横向速度V_y、纵向速度V_x和偏航速率r的六状态滤波器。

在各种实施例中，扩展卡尔曼滤波器可基于第一组数据、第二组数据和第三组数据的可用性来配置。

在各种实施例中，扩展卡尔曼滤波器包括控制值，其中控制值包括车道曲率χ、横向加速度a_y、纵向加速度a_x和偏航加速度A_ψ。

在各种实施例中，测量值包括横向偏移d、航向误差Δψ、向东速度V_E、向北速度V_N和偏航速率r。

在各种实施例中，所述测量值还包括车辆航向ψ。

在各种实施例中，该方法还包括将至少两个状态与从车辆动力学模型确定的至少两个其他状态融合以产生增强状态，并且其中控制基于增强状态。

在各种实施例中，所述方法进一步包含使所述第一组数据、所述第二组数据及所述第三组数据同步以产生经同步数据，且其中所述处理所述第一组数据、所述第二组数据及所述第三组数据是基于所述经同步数据。

在另一实施例中，一种系统包括：摄像头，其被配置为感测车辆的环境；惯性测量单元，所述惯性测量单元被配置为感测所述车辆的参数；全球定位系统，所述全球定位系统被配置为感测所述车辆的参数；以及控制器，所述控制器被配置为通过处理器接收从所述惯性测量单元获得的第一组数据，接收从所述全球定位系统获得的第二组数据，接收从所述摄像头获得的第三组数据，通过利用扩展卡尔曼滤波器将所述第一组数据、所述第二组数据和所述第三组数据处理为测量值来确定相对于车道标记的至少两个车辆状态；以及基于所述至少两个车辆状态来控制所述车辆。