DE102019133703A1

DE102019133703A1 - Verfahren und systeme zur herstellung und lokalisierung für ein fahrzeug

Info

Publication number: DE102019133703A1
Application number: DE102019133703.8A
Authority: DE
Inventors: Keun Jae Kim; Collin N. Kappauf
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2019-01-18
Filing date: 2019-12-10
Publication date: 2020-07-23
Also published as: US20200232801A1; US11125567B2; CN111458700A; CN111458700B

Abstract

Es sind Systeme und Verfahren zur Lokalisierung eines Fahrzeugs vorgesehen. In einer Ausführungsform beinhaltet ein Verfahren: Empfangen von Radardaten von einem Radar des Fahrzeugs durch einen Prozessor; Erzeugen einer lokalen Karte basierend auf den Radardaten durch den Prozessor; Abrufen einer Umgebungskarte von einem Datenspeicher basierend auf einer vorhergesagten Fahrzeugposition durch den Prozessor; Korrelieren der lokalen Karte und der abgerufenen Karte durch den Prozessor; Bestimmen einer lokalisierten Fahrzeugposition basierend auf der Korrelation durch den Prozessor; und Steuern des Fahrzeugs basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition durch den Prozessor.

Description

EINFÜHRUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich im Allgemeinen auf Fahrzeuge, insbesondere auf die Erstellung von Karten mit Radardaten und die Lokalisierung des Fahrzeugs auf der Grundlage von Radardaten und Karten.
Ein autonomes Fahrzeug ist ein Fahrzeug, das in der Lage ist, seine Umgebung zu erfassen und mit wenig oder gar keiner Benutzereingabe zu navigieren. Ein autonomes Fahrzeug erfasst seine Umgebung unter Verwendung von Abtastvorrichtungen wie Radar, Lidar, Bildsensoren und dergleichen. Das autonome Fahrzeugsystem verwendet weiterhin Informationen aus der GPS-Technologie (Global Positioning Systems), Navigationssystemen, Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Technologie und/oder Drive-by-Wire-Systemen zur Navigation des Fahrzeugs.
Während autonome Fahrzeuge und teilautonome Fahrzeuge viele potenzielle Vorteile gegenüber herkömmlichen Fahrzeugen bieten, kann es unter bestimmten Umständen wünschenswert sein, den Betrieb der Fahrzeuge zu verbessern. So bestimmen beispielsweise autonome Fahrzeuge ihren Standort, beispielsweise innerhalb der Umgebung und insbesondere innerhalb von Fahrspurbegrenzungen (nachfolgend Lokalisierung genannt) und nutzen diesen Standort zur Navigation durch das Fahrzeug. Autonome Fahrzeuge bestimmen ihren Standort anhand von Umgebungskarten. Einige Karten werden aus Daten erzeugt, die von einem Lidar empfangen werden. Lidars können teuer sein und sind bei extremen Wetterbedingungen nicht optimal.
Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Systeme und Verfahren zur Erzeugung von Karten und zur Lokalisierung eines Fahrzeugs bereitzustellen. Es ist ferner wünschenswert, verbesserte Systeme und Verfahren zur Abbildung und Lokalisierung des Fahrzeugs auf der Grundlage von Sensordaten von Sensoren bereitzustellen, die bereits in einem autonomen Fahrzeug vorhanden sind, wie beispielsweise Radare. Darüber hinaus werden sich weitere wünschenswerte Merkmale und Merkmale der vorliegenden Offenbarung aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den beigefügten Figuren und dem vorstehenden technischen Bereich und Hintergrund ergeben.
BESCHREIBUNG
Es sind Systeme und Verfahren zur Lokalisierung eines Fahrzeugs vorgesehen. In einer Ausführungsform beinhaltet ein Verfahren: Empfangen von Radardaten von einem Radar des Fahrzeugs durch einen Prozessor; Erzeugen einer lokalen Karte basierend auf den Radardaten durch den Prozessor; Abrufen einer Umgebungskarte von einem Datenspeicher basierend auf einer vorhergesagten Fahrzeugposition durch den Prozessor; Korrelieren der lokalen Karte und der abgerufenen Karte durch den Prozessor; Bestimmen einer lokalisierten Fahrzeugposition basierend auf der Korrelation durch den Prozessor; und Steuern des Fahrzeugs basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition durch den Prozessor.
In verschiedenen Ausführungsformen ist die lokale Karte eine Bildkarte, die eine Vielzahl von Zellen beinhaltet, die Radardaten enthalten. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet jede Zelle der Vielzahl von Zellen Radarquerschnittsdaten der Radardaten, die in Universelle transversale Mercator-Koordinaten transformiert werden. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die lokale Karte ein berechnetes Gewicht für jede Zelle der Vielzahl von Zellen. In verschiedenen Ausführungsformen basiert das Gewicht auf einer Strecke, die das Fahrzeug seit dem Empfangen der Radardaten zurückgelegt hat.
In verschiedenen Ausführungsformen basiert das Gewicht auf einem Azimutwinkel und einer Reichweite der Radardaten. In verschiedenen Ausführungsformen basiert das Gewicht auf einem Radarquerschnitt der Radardaten. In verschiedenen Ausführungsformen umfasst die Korrelation das Berechnen einer Ähnlichkeitsmetrik zwischen der lokalen Karte und der abgerufenen Karte.
In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die abgerufene Karte eine Vielzahl von Rasterkarten, die einer Position der vorhergesagten Fahrzeugposition zugeordnet sind. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die abgerufene Karte Gewichte, die auf einer Detektionswahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion basieren, und wobei die Korrelation auf den Gewichten basiert.
In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet das Verfahren ferner das Filtern der Radardaten basierend auf Filterparametern beim Erstellen der lokalen Karte, wobei die Filterparameter mindestens einen von dynamischen Rückgaben, Rückgaben mit Trägerfahrzeuggeschwindigkeit, Radarsichtfeld und mehrdeutigen Rückgaben beinhalten.
In einer weiteren Ausführungsform beinhaltet ein System: mindestens ein Radar, das Radardaten erzeugt, die einer Umgebung des Fahrzeugs zugeordnet sind; und eine Steuerung, die eingerichtet ist, um durch einen Prozessor die Radardaten zu empfangen, eine lokale Karte basierend auf den Radardaten zu erstellen, eine Karte der Umgebung von einem Datenspeicher basierend auf einer vorhergesagten Fahrzeugposition abzurufen, die lokale Karte und die abgerufene Karte zu korrelieren, eine lokalisierte Fahrzeugposition basierend auf der Korrelation zu bestimmen und das Fahrzeug basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition zu steuern.
In verschiedenen Ausführungsformen ist die lokale Karte eine Bildkarte, die eine Vielzahl von Zellen beinhaltet, die Radardaten enthalten. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet jede Zelle der Vielzahl von Zellen Radarquerschnittsdaten der Radardaten, die in universelle transversale Mercator-Koordinaten transformiert werden.
In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die lokale Karte ein berechnetes Gewicht für jede Zelle der Vielzahl von Zellen. In verschiedenen Ausführungsformen basiert das Gewicht auf einer Entfernung, die das Fahrzeug seit dem Empfang der Radardaten zurückgelegt hat, einem Azimutwinkel und einer Reichweite der Radardaten sowie einem Radarquerschnitt der Radardaten.
In verschiedenen Ausführungsformen korreliert die Steuerung durch: Berechnen einer Ähnlichkeitsmetrik zwischen der lokalen Karte und der abgerufenen Karte. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die abgerufene Karte eine Vielzahl von Rasterkarten, die einer Position der vorhergesagten Fahrzeugposition zugeordnet sind. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet die abgerufene Karte Gewichte, die auf einer Detektionswahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion basieren, und wobei die Steuerung basierend auf den Gewichten korreliert.
In verschiedenen Ausführungsformen ist die Steuerung ferner eingerichtet, um die Radardaten basierend auf Filterparametern beim Erstellen der lokalen Karte zu filtern, wobei die Filterparameter mindestens einen von dynamischen Rückgaben, Rückgaben mit Trägerfahrzeuggeschwindigkeit, Radarsichtfeld und mehrdeutigen Rückgaben beinhalten.
Figurenliste
Die exemplarischen Ausführungsformen werden im Folgenden in Verbindung mit den folgenden Bezugszeichen beschrieben, wobei gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen und wobei:

1 ist ein Funktionsblockdiagramm, das ein autonomes Fahrzeug mit einem Kartierungs- und Lokalisierungssystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen veranschaulicht;
2 ist ein Datenflussdiagramm, das ein autonomes Antriebssystem veranschaulicht, das das Kartierungs- und Lokalisierungssystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet;
3 ist ein Datenflussdiagramm, das ein Kartierungssystem des Kartierungs- und Lokalisierungssystems gemäß verschiedenen Ausführungsformen darstellt;
4 ist eine Darstellung der vom Kartierungssystem verwendeten Kurven gemäß verschiedener Ausführungsformen;
5, 6 und 7 sind Flussdiagramme, die Kartierungsmethoden veranschaulichen, die vom Kartierungs- und Lokalisierungssystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt werden können;
8 ist ein Datenflussdiagramm, das ein Lokalisierungssystem des Kartierungs- und Lokalisierungssystems gemäß verschiedenen Ausführungsformen darstellt;
9 ist eine Darstellung von Kurven, die vom Lokalisierungssystem des Kartierungs- und Lokalisierungssystems gemäß verschiedenen Ausführungsformen verwendet werden; und
10 ist ein Flussdiagramm, das eine Lokalisierungsmethode veranschaulicht, die vom Kartierungs- und Lokalisierungssystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt werden kann.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die folgende detaillierte Beschreibung ist lediglich exemplarischer Natur und soll die Anwendung und Verwendung nicht einschränken. Darüber hinaus besteht keine Absicht, an eine ausdrückliche oder stillschweigende Theorie gebunden zu sein, die im vorhergehenden technischen Bereich, Hintergrund, einer kurzen Zusammenfassung oder der folgenden detaillierten Beschreibung dargestellt wird. Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff Modul auf jede Hardware, Software, Firmware, elektronische Steuerkomponente, Verarbeitungslogik und/oder Prozessorvorrichtung, einzeln oder in beliebiger Kombination, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam, dediziert oder Gruppe) und Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmwareprogramme ausführt, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten, die die beschriebene Funktionalität bereitstellen.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können hierin in Bezug auf funktionale und/oder logische Blockkomponenten und verschiedene Verarbeitungsschritte beschrieben werden. Es ist zu beachten, dass solche Blockkomponenten durch eine beliebige Anzahl von Hardware-, Software- und/oder Firmwarekomponenten realisiert werden können, die zur Ausführung der angegebenen Funktionen eingerichtet sind. So kann beispielsweise eine Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung verschiedene integrierte Schaltungskomponenten verwenden, z.B. Speicherelemente, digitale Signalverarbeitungselemente, Logikelemente, Nachschlagetabellen oder dergleichen, die eine Vielzahl von Funktionen unter der Kontrolle eines oder mehrerer Mikroprozessoren oder anderer Steuergeräte ausführen können. Darüber hinaus werden die Fachleute verstehen, dass Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung in Verbindung mit einer beliebigen Anzahl von Systemen praktiziert werden können und dass die hierin beschriebenen Systeme lediglich exemplarische Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind.
Der Kürze halber können konventionelle Techniken der Signalverarbeitung, Datenübertragung, Signalisierung, Steuerung und andere funktionale Aspekte der Systeme (und der einzelnen Bedienkomponenten der Systeme) hierin nicht im Detail beschrieben werden. Darüber hinaus sollen die in den verschiedenen Abbildungen dargestellten Verbindungslinien exemplarische Funktionsbeziehungen und/oder physikalische Kopplungen zwischen den verschiedenen Elementen darstellen. Es ist zu beachten, dass viele alternative oder zusätzliche funktionale Beziehungen oder physische Verbindungen in einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung vorhanden sein können.
Unter Bezugnahme auf 1 ist ein im Allgemeinen bei 100 dargestelltes Kartierungs- und Lokalisierungssystem einem Fahrzeug 10 gemäß verschiedener Ausführungsformen zugeordnet. Im Allgemeinen verarbeitet das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 Daten, die von einem oder mehreren Radaren geliefert werden, die um das Fahrzeug 10 herum angeordnet sind (wie im Folgenden näher erläutert wird), um eine Karte der Umgebung zu erstellen. Das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 verwendet dann die Karte sowie zusätzliche Daten aus dem Radar, um das Fahrzeug 10 während der Fahrt zu lokalisieren. Das Fahrzeug 10 navigiert dann intelligent basierend auf der Lokalisierung.
Wie in 1 dargestellt, beinhaltet das Fahrzeug 10 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 Komponenten des Fahrzeugs 10. Die Karosserie 14 und das Fahrgestell 12 können gemeinsam einen Rahmen bilden. Die Räder 16-18 sind jeweils drehbar mit dem Fahrgestell 12 in der Nähe einer entsprechenden Ecke der Karosserie 14 gekoppelt.
In verschiedenen Ausführungsformen ist das Fahrzeug 10 ein autonomes Fahrzeug und das Ortungssystem 100 ist in das autonome Fahrzeug 10 (im Folgenden als autonomes 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 Fahrzeug 10 ist in der veranschaulichten Ausführungsform als Personenkraftwagen dargestellt, aber es ist zu beachten, dass auch jedes andere Fahrzeug einschließlich Motorräder, Lastkraftwagen, Geländewagen (SUVs), Freizeitfahrzeuge (RVs), Seeschiffe, Flugzeuge oder einfach Roboter usw. verwendet werden kann. In einer exemplarischen Ausführungsform ist das autonome Fahrzeug 10 ein sogenanntes Automatisierungssystem der Stufe Vier oder Fünf. Ein System der vierten Stufe bedeutet „hohe Automatisierung“ und bezieht sich auf die fahrmodusbezogene Leistung eines automatisierten Fahrsystems in allen Aspekten der dynamischen Fahraufgabe, auch wenn ein menschlicher Fahrer nicht angemessen auf eine Interventionsaufforderung reagiert. Ein System der fünften Stufe bezeichnet „Vollautomatisierung“, d.h. die Vollzeitleistung eines automatisierten Fahrsystems aller Aspekte der dynamischen Fahraufgabe unter allen Fahrbahn- und Umgebungsbedingungen, die von einem menschlichen Fahrer gesteuert werden können. Wie zu erkennen ist, kann das autonome Fahrzeug 10 in verschiedenen Ausführungsformen beliebigen Automatisierungsgrads sein.
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, mindestens eine Steuerung 34 und ein Kommunikationssystem 36. Das Antriebssystem 20 kann in verschiedenen Ausführungsformen einen Verbrennungsmotor, eine elektrische Maschine, wie beispielsweise einen Fahrmotor, und/oder ein Brennstoffzellenantriebssystem beinhalten. Das Getriebesystem 22 ist eingerichtet, um die Leistung vom Antriebssystem 20 auf die Fahrzeugräder 16-18 entsprechend den wählbaren Übersetzungsverhältnissen zu übertragen. Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann das Getriebesystem 22 ein stufenloses Automatikgetriebe, ein stufenloses Getriebe oder ein anderes geeignetes Getriebe beinhalten. Das Bremssystem 26 ist eingerichtet, um das Bremsmoment für die Fahrzeugräder 16-18 bereitzustellen. Das Bremssystem 26 kann in verschiedenen Ausführungsformen Reibungsbremsen, Drahtbremse, ein regeneratives Bremssystem, wie beispielsweise eine elektrische Maschine, und/oder andere geeignete Bremssysteme beinhalten. Das Lenksystem 24 beeinflusst eine Position der Fahrzeugräder 16-18. Obwohl zu veranschaulichenden Zwecken als ein Lenkrad dargestellt, darf das Lenksystem 24 in einigen Ausführungsformen, die im Rahmen der vorliegenden Offenbarung vorgesehen sind, kein Lenkrad beinhalten.
Das Sensorsystem 28 beinhaltet eine oder mehrere Sensorvorrichtungen 40a-40n, die beobachtbare Bedingungen der äußeren Umgebung und/oder der inneren Umgebung des autonomen Fahrzeugs 10 erfassen. Die Abtastvorrichtungen 40a-40n können, sind aber nicht beschränkt auf, Radare, Lidars, globale Positionierungssysteme, optische Kameras, Wärmebildkameras, Ultraschallsensoren, Trägheitsmesseinheiten und/oder andere Sensoren beinhalten. In verschiedenen Ausführungsformen beinhalten die Abtastvorrichtungen 40a-40n einen oder mehrere Bildsensoren, die Bildsensordaten erzeugen, die vom Lokalisierungssystem 100 verwendet werden.
Das Stellgliedsystem 30 beinhaltet eine oder mehrere Stellgliedsvorrichtungen 42a-42n, die ein oder mehrere Fahrzeugmerkmale steuern, wie beispielsweise das Antriebssystem 20, das Getriebesystem 22, das Lenksystem 24 und das Bremssystem 26. In verschiedenen Ausführungsformen können die Fahrzeugmerkmale ferner innere und/oder äußere Fahrzeugmerkmale wie Türen, Kofferraum und Kabinenmerkmale wie Luft, Musik, Beleuchtung usw. beinhalten. (nicht nummeriert).
Das Kommunikationssystem 36 ist eingerichtet, um Informationen drahtlos an und von anderen Einheiten 48 zu übertragen, wie beispielsweise, aber nicht beschränkt auf, andere Fahrzeuge („V2V“-Kommunikation,) Infrastruktur („V2I“-Kommunikation), entfernte Systeme und/oder persönliche Vorrichtungen (genauer beschrieben in Bezug auf 2). In einer exemplarischen Ausführungsform ist das Kommunikationssystem 36 ein drahtloses Kommunikationssystem, das eingerichtet ist, um über ein drahtloses lokales Netzwerk (WLAN) unter Verwendung der Standards IEEE 802.11 oder unter Verwendung einer zellularen Datenkommunikation zu kommunizieren. Im Rahmen der vorliegenden Offenbarung werden jedoch auch zusätzliche oder alternative Kommunikationsmethoden, wie beispielsweise ein dedizierter Kurzstreckenkommunikationskanal (DSRC), berücksichtigt. DSRC-Kanäle beziehen sich auf ein- oder zweiseitige drahtlose Kommunikationskanäle mit kurzer bis mittlerer Reichweite, die speziell für den Einsatz im Automobil entwickelt wurden, sowie auf einen entsprechenden Satz von Protokollen und Standards.
Die Datenspeichervorrichtung 32 speichert Daten zur Verwendung bei der automatischen Steuerung des autonomen Fahrzeugs 10. Die Datenspeichervorrichtung 32 speichert in verschiedenen Ausführungsformen definierte Karten der navigierbaren Umgebung. In verschiedenen Ausführungsformen beinhalten die definierten Karten Karten, die aus dem Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 generiert wurden. In verschiedenen Ausführungsformen werden die Karten von einem entfernten System und/oder anderen Fahrzeugen empfangen. Wie zu erkennen ist, kann die Datenspeichervorrichtung 32 Teil der Steuerung 34, getrennt von der Steuerung 34, oder Teil der Steuerung 34 und Teil eines separaten Systems sein.
Die Steuerung 34 beinhaltet mindestens einen Prozessor 44 und eine computerlesbare Speichervorrichtung oder ein Medium 46. Der Prozessor 44 kann ein beliebiger maßgeschneiderter oder kommerziell verfügbarer Prozessor, eine Zentraleinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), ein Hilfsprozessor unter mehreren der Steuerung 34 zugeordneten Prozessoren, ein halbleiterbasierter Mikroprozessor (in Form eines Mikrochips oder Chipsatzes), ein Makroprozessor, eine beliebige Kombination davon oder im Allgemeinen eine Vorrichtung zur Ausführung von Anweisungen sein. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder das Medium 46 kann beispielsweise einen flüchtigen und nichtflüchtigen Speicher im Nur-Lese-Speicher (ROM), einen Direktzugriffsspeicher (RAM) und einen Keep-Alive-Speicher (KAM) beinhalten. KAM ist ein persistenter oder nichtflüchtiger Speicher, der zum Speichern verschiedener Betriebsvariablen verwendet werden kann, während der Prozessor 44 ausgeschaltet ist. Die computerlesbare Speichervorrichtung oder das computerlesbare Speichermedium 46 kann unter Verwendung einer beliebigen Anzahl bekannter Speichervorrichtungen wie PROMs (programmierbarer Nur-Lese-Speicher), EPROMs (elektrisch PROM), EEPROMs (elektrisch löschbares PROM), Flash-Speicher oder anderer elektrischer, magnetischer, optischer oder kombinierter Speichervorrichtungen, die Daten speichern können, von denen einige ausführbare Anweisungen darstellen, implementiert werden, die von der Steuerung 34 zur Steuerung des autonomen Fahrzeugs 10 verwendet werden.
Die Anweisungen können ein oder mehrere separate Programme beinhalten, von denen jedes eine geordnete Liste von ausführbaren Anweisungen zur Implementierung logischer Funktionen umfasst. Die Anweisungen, wenn sie vom Prozessor 44 ausgeführt werden, empfangen und verarbeiten Signale vom Sensorsystem 28, führen Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen zum automatischen Steuern der Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 durch und erzeugen Steuersignale an das Stellgliedsystem 30, um die Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 basierend auf den Logik-, Berechnungs-, Verfahrens- und/oder Algorithmen automatisch zu steuern. Obwohl nur eine Steuerung 34 in 1 dargestellt ist, können Ausführungsformen des autonomen Fahrzeugs 10 eine beliebige Anzahl von Steuerungen 34 beinhalten, die über ein geeignetes Kommunikationsmedium oder eine Kombination von Kommunikationsmedien kommunizieren und zusammenarbeiten, um die Sensorsignale zu verarbeiten, Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen durchzuführen und Steuersignale zur automatischen Steuerung von Merkmalen des autonomen Fahrzeugs 10 zu erzeugen.
In verschiedenen Ausführungsformen sind eine oder mehrere Anweisungen der Steuerung 34 im Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 verkörpert und verarbeiten, wenn sie durch den Prozessor 44 ausgeführt werden, Daten von den Radaren, um eine Karte der Umgebung zu bestimmen; und bestimmen den Fahrzeugstandort basierend auf der Karte der Umgebung. So erzeugt beispielsweise das Mapping und Lokalisierungssystem 100 eine hochgenaue Raster-(Bild-)Karte, die permanente Objekte in der Umgebung identifiziert. Jede Zelle (Pixel) in der Rasterkarte wird beispielsweise auf ein universelles transversales Mercator (UTM)-Koordinatensystem abgebildet und repräsentiert eine diskretisierte Umgebung mit radarempfundenen Eigenschaften. Die Radar-Rasterkarte wird dann zur Lokalisierung und Steuerung des Fahrzeugs 10 verwendet.
Wie zu verstehen ist, bietet der hierin offenbarte Gegenstand bestimmte erweiterte Merkmale und Funktionen für das, was als ein autonomes Standard- oder Basisfahrzeug 10 und/oder ein autonomes fahrzeugbasiertes Fernverkehrssystem (nicht dargestellt) betrachtet werden kann, das das autonome Fahrzeug 10 koordiniert. Zu diesem Zweck kann ein autonomes Fahrzeug und ein autonomes fahrzeugbasiertes Fernverkehrssystem modifiziert, erweitert oder anderweitig ergänzt werden, um die im Folgenden näher beschriebenen zusätzlichen Funktionen bereitzustellen.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen implementiert die Steuerung 34 ein autonomes Antriebssystem (ADS) 50, wie in 2 dargestellt. Das heißt, es werden geeignete Soft- und/oder Hardwarekomponenten der Steuerung 34 (z.B. der Prozessor 44 und die computerlesbare Speichervorrichtung 46) verwendet, um ein autonomes Antriebssystem 50 bereitzustellen, das in Verbindung mit dem Fahrzeug 10 verwendet wird.
In verschiedenen Ausführungsformen können die Anweisungen des autonomen Antriebssystems 50 nach Funktion, Modul oder System organisiert sein. Wie in 2 dargestellt, kann das autonome Antriebssystem 50 beispielsweise ein Computer-Visionssystem 54, ein Positionierungssystem 56, ein Leitsystem 58 und ein Fahrzeugsteuerungssystem 60 beinhalten. Wie zu erkennen ist, können die Anweisungen in verschiedenen Ausführungsformen in beliebig vielen Systemen (z.B. kombiniert, weiter unterteilt usw.) organisiert werden, da die Offenlegung nicht auf die vorliegenden Beispiele beschränkt ist.
In verschiedenen Ausführungsformen synthetisiert und verarbeitet das Computer-Vision-System 54 Sensordaten und prognostiziert das Vorhandensein, die Position, die Klassifizierung und/oder den Weg von Objekten und Merkmalen der Umgebung des Fahrzeugs 10. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Computer-Vision-System 54 Informationen von mehreren Sensoren integrieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Kameras, Lidars, Radars und/oder eine beliebige Anzahl anderer Arten von Sensoren.
Das Positionierungssystem 56 verarbeitet Sensordaten zusammen mit anderen Daten, um eine Position (z.B. eine lokale Position relativ zu einer Karte, eine genaue Position relativ zur Fahrspur einer Straße, Fahrzeugrichtung, Geschwindigkeit usw.) des Fahrzeugs 10 relativ zur Umgebung zu bestimmen. Das Leitsystem 58 verarbeitet Sensordaten zusammen mit anderen Daten, um einen Weg für das Fahrzeug 10 zu bestimmen. Die Fahrzeugsteuerung 80 erzeugt Steuersignale zum Steuern des Fahrzeugs 10 entsprechend dem vorgegebenen Weg.
In verschiedenen Ausführungsformen implementiert die Steuerung 34 maschinelle Lerntechniken, um die Funktionalität der Steuerung 34 zu unterstützen, wie z.B. Featureerkennung / Klassifizierung, Obstruktionsminderung, Routentransfer, Mapping, Sensorintegration, Ground-truth Bestimmung und dergleichen.
Wie bereits kurz erwähnt, ist das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 von 1 im ADS 50 enthalten, beispielsweise als Teil des Positionierungssystems 56. So stellt beispielsweise das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 dem Positionierungssystem 56 Karten und Lokalisierungsdaten zur Verfügung, die eine genaue Position des Fahrzeugs 10 in Bezug auf die Umgebung angeben.
KARTIERUNG
Wie in Bezug auf 3 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1 und 2 näher dargestellt, beinhaltet das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 ein Kartierungssystem 102. Das Kartierungssystem 102 beinhaltet ein Datenvorverarbeitungsmodul 104, ein Datenfiltermodul 106, ein Datentransformationsmodul 108, ein Rasterkartenerzeugungsmodul 110 und einen Kartendatenspeicher 112.
Das Datenvorverarbeitungsmodul 104 sammelt Daten vom Sensorsystem 28. So sammelt das Datenvorverarbeitungsmodul 104 beispielsweise Radardaten 114 (z.B. Reichweite, Azimutwinkel, Entfernungsrate, RCS, etc.), Daten des Global Positioning System (GPS) 116 (z.B. Breitengrad, Längengrad, Kurs usw.) und Raddrehzahlsensordaten 118 (z.B. Radgeschwindigkeiten). Das Datenvorverarbeitungsmodul 104 synchronisiert die empfangenen Daten 114-118 basierend auf einem zugehörigen Zeitstempel und Ort und liefert darauf basierend synchronisierte Daten 120. So können beispielsweise die Radardaten aufgrund von Radargeschwindigkeiten und Verarbeitungsraten verzögert werden. Die bekannten Verzögerungen werden bei der Synchronisation der Daten 114-118 berücksichtigt.
Das Datenfiltermodul 106 empfängt die synchronisierten Daten 120 und filtert die Daten 120 basierend auf einem oder mehreren Filterparametern. Zu den Filterparametern können beispielsweise dynamische Rückläufer, Rückläufer mit Trägerfahrzeuggeschwindigkeit, Radarsichtfeld, mehrdeutige Rückläufer usw. gehören. Wie zu erkennen ist, können weitere Filterparameter in verschiedenen Ausführungsformen definiert werden. Das Filtermodul 106 filtert aus den synchronisierten Daten alle Radarrückläufer heraus, die einem der definierten Filterparameter entsprechen. Die resultierenden Radarrückläufer werden als gefilterte Daten 122 bereitgestellt.
In verschiedenen Ausführungsformen beinhalten die gefilterten Daten 122 ein berechnetes Gewicht für jeden Radarrücklauf. Das Filtermodul 106 berechnet die Gewichte beispielsweise basierend auf Werten wie einer Gewichtskurve 134, die von einer Detektionswahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion 132 abgeleitet sind. Wie in 4 näher dargestellt, wertet das Datenfiltermodul 106 eine definierte Radar-Azimutgenauigkeitskurve 127 (mit einem Azimutwinkel, der in Grad entlang der x-Achse und einer Genauigkeit, die in Grad entlang der y-Achse definiert ist) aus, um eine Genauigkeitsstandardabweichung 128 zu bestimmen. Das Datenfiltermodul 106 berechnet dann die Gewichtskurve 134, indem es den Bereich 130 mit der Genauigkeitsstandardabweichung 128 multipliziert. 9 veranschaulicht beispielsweise eine exemplarische Gewichtskurve 134, die produziert werden kann. Die Gewichtskurve 134 kann dann verwendet werden, um das Gewicht zu erhalten. So wird beispielsweise für jeden Azimutwinkel 124, der einem Lidarrücklauf zugeordnet ist, und den zugehörigen Bereich 130 ein Gewicht 135 aus der Gewichtskurve 134 erhalten.
Mit Bezug auf 3 empfängt das Datentransformationsmodul 108 die gefilterten Daten 108 und transformiert die den Radarrückgaben der gefilterten Daten 136 zugeordneten GPS-Daten in ein kartesisches Koordinatensystem, beispielsweise unter Verwendung der konformen universellen transversalen Mercator (UTM) Projektion . Wie zu erkennen ist, können andere Methoden zur Transformation der Daten in ein Koordinatensystem in verschiedenen Ausführungsformen implementiert werden. Das Datentransformationsmodul 108 erzeugt basierend auf der Transformation transformierte Daten 136.
Das Rasterkartengenerierungsmodul 110 empfängt die transformierten Daten 136 und erzeugt eine Rasterkarte 138. Das Rasterkartengenerierungsmodul 110 erzeugt die Rasterkarte 138, indem es zunächst eine leere Rasterkarte mit einer Größe erstellt, die von den GPS-Informationen abhängig ist. Jede Zelle der leeren Rasterkarte kann eine Größe von 10 cm x 10 cm in verschiedenen Ausführungsformen haben. Wie zu erkennen ist, können andere Zellgrößen in anderen Ausführungsformen implementiert werden.
Das Rasterkartengenerierungsmodul 110 füllt dann jede Zelle der leeren Rasterkarte mit dem Radarrücklauf der transformierten Daten 136. Das Rasterkartengenerierungsmodul 110 wendet dann datenverbessernde Techniken auf die ausgefüllte Rasterkarte an. So filtert beispielsweise das Rasterkartengenerierungsmodul 110 verrauschte Rückmeldungen aus der ausgefüllten Rasterkarte heraus, z.B. mit Hilfe von „k-nearest neighbor“ Methoden. In einem weiteren Beispiel glättet das Rasterkartengenerierungsmodul 110 die bestückte Rasterkarte, z.B. durch morphologische Bildverarbeitung, um leere Zellen zu füllen und Rauschen zu entfernen und/oder durch Verwendung eines Gaußfilters zur Kantenglättung.
Das Rasterkartengenerierungsmodul 110 unterteilt dann die erweiterte Rasterkarte in kleinere Rasterkarten. So können beispielsweise die kleineren Rasterkarten eine Größe von 100 Metern mal 100 Metern in verschiedenen Ausführungsformen haben. Wie zu erkennen ist, können die kleineren Rasterkarten in verschiedenen anderen Ausführungsformen kleinere oder größere Größen aufweisen. Den kleineren Rasterkarten wird ein Index zugeordnet, der sich nach ihrer Lage im Vergleich zur größeren Rasterkarte richtet. Das Rasterkartengenerierungsmodul 112 speichert dann die kleineren Rasterkarten entsprechend ihrem jeweiligen Index im Kartendatenspeicher 112.
Der Kartendatenspeicher 112 speichert die erweiterte Rasterkarte 138 als eine Sammlung von kleineren Rasterkarten, die einem GPS-Standort zugeordnet sind. Der Kartendatenspeicher 112 stellt die gespeicherten Rasterkarten 138 zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung.
Unter Bezugnahme nun auf 5 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1-4 veranschaulicht ein Flussdiagramm ein Kartierungsverfahren 200, das vom Kartierungssystem 102 gemäß verschiedener Ausführungsformen durchgeführt werden kann. Wie zu erkennen ist, ist die Reihenfolge der Bedienung innerhalb des Verfahrens 200 im Hinblick auf die Offenlegung nicht auf die in 5 dargestellte sequentielle Ausführung beschränkt, sondern kann gegebenenfalls in einer oder mehreren unterschiedlichen Ordnungen und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren 200 so geplant werden, dass es basierend auf einem oder mehreren vorbestimmten Ereignissen abläuft und/oder während des Betriebs des autonomen Fahrzeugs 10 kontinuierlich abläuft.
In einem Beispiel kann das Verfahren 200 bei 205 beginnen. Die Daten 114-118 werden vom Sensorsystem 28 gesammelt, wie beispielsweise vom Radar, den Raddrehzahlsensoren und dem globalen Positionierungssystem bei 210. Die GPS-Daten 116 werden bei 220 verarbeitet. Die Daten 114-118 werden basierend auf den GPS-Daten bei 230 synchronisiert. Die synchronisierten Daten 120 werden gefiltert und die Gewichte werden auf 240 berechnet. Die gefilterten Daten 122 werden dann bei 250 in die UTM-Koordinaten umgewandelt. Bei 260 wird eine leere Rasterkarte erstellt. Die leere Rasterkarte wird mit den transformierten Daten 136 bei 270 aktualisiert. Die aktualisierte Rasterkarte wird dann auf 280 gefiltert.
Die gefilterte Rasterkarte wird um 290 erweitert. Danach wird die Rasterkarte in kleinere Rasterkarten unterteilt und jeder kleineren Rasterkarte wird ein Index basierend auf ihrer Position in der größeren Rasterkarte bei 300 zugewiesen. Die geteilten Rasterkartendaten 138 werden dann im Kartendatenspeicher 112 gespeichert, basierend auf dem Index bei 310. Danach kann das Verfahren bei 320 enden.
Unter Bezugnahme nun auf 6 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1-4 veranschaulicht ein Flussdiagramm ein Filtermethode 400, die vom Kartierungssystem 102 gemäß verschiedener Ausführungsformen durchgeführt werden kann. Die Filterung kann beispielsweise durch das Datenfiltermodul 106 von 3 in verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt werden. Wie im Hinblick auf die Offenbarung zu erkennen ist, beschränkt sich die Reihenfolge der Bedienung innerhalb des Verfahrens 400 nicht auf die sequentielle Ausführung, wie in 6 dargestellt, sondern kann gegebenenfalls in einer oder mehreren unterschiedlichen Ordnungen und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren 400 so geplant werden, dass es basierend auf einem oder mehreren vorbestimmten Ereignissen abläuft und/oder während des Betriebs des autonomen Fahrzeugs 10 kontinuierlich abläuft.
In einem Beispiel kann das Verfahren 400 bei 405 beginnen. Für jede Messung der Radardaten bei 410 wird die Messung bei 420 verarbeitet und basierend auf einem Entscheidungsbaum 425 ausgewertet, um zu entscheiden, ob die Daten verworfen oder aufbewahrt werden sollen. In verschiedenen Ausführungsformen kann jeder Knoten des Entscheidungsbaums 425 basierend auf einem Filterparameter definiert werden. So wird beispielsweise bei 430 bestimmt, ob die Messung von einem dynamischen Objekt stammt. Wenn ja, wird die Messung bei 480 verworfen. In einem weiteren Beispiel wird bestimmt, ob es sich bei 440 um eine Geistererkennung handelt, wenn ja, wird die Messung bei 480 verworfen. In einem weiteren Beispiel wird bestimmt, ob es sich bei 450 um eine Messung von einem nicht permanenten Objekt handelt. Wenn ja, wird die Messung bei 480 verworfen. In einem weiteren Beispiel wird bestimmt, ob die Messung außerhalb eines Schwellenbereichs bei 460 liegt. Wenn ja, wird die Messung bei 480 verworfen. In einem weiteren Beispiel wird bestimmt, ob die Messung von außerhalb eines definierten Sichtfeldschwellenwerts bei 470 liegt. Wenn ja, wird die Messung bei 480 verworfen.
Wenn die Messung nicht verworfen wird, wird das Gewicht bei 490 basierend auf der Gewichtskurve 135 für die Messung berechnet, basierend zum Beispiel auf dem Azimutwinkel und dem Bereich, wie er in Bezug auf 4 besprochen wird. Sobald alle Messungen bei 410 verarbeitet wurden, kann das Verfahren bei 500 enden.
Unter Bezugnahme nun auf 7 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1-5 veranschaulicht ein Flussdiagramm ein Filtermethode 600, die vom Kartierungssystem 102 gemäß der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden kann. Das Filtermethode 600 kann beispielsweise durch das Rasterkartengenerierungsmodul 110 von 3 in verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt werden. Wie im Hinblick auf die Offenbarung zu erkennen ist, beschränkt sich die Reihenfolge der Bedienung innerhalb des Verfahrens 600 nicht auf die sequentielle Ausführung, wie in 7 dargestellt, sondern kann gegebenenfalls in einer oder mehreren unterschiedlichen Ordnungen und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren 600 so geplant werden, dass es basierend auf einem oder mehreren vorbestimmten Ereignissen abläuft und/oder während des Betriebs des autonomen Fahrzeugs 10 kontinuierlich abläuft.
In einem Beispiel kann das Verfahren 600 bei 605 beginnen. Für jede Zelle der aktualisierten Rasterkarte wird jede als leer befundene Rasterzelle bei 620 ausgefüllt. So wird beispielsweise für eine leere Zelle mit vier oder mehr nicht leeren Nachbarzellen ein Durchschnitt der nicht leeren Nachbarzellen bestimmt und die leere Zelle mit dem Durchschnitt gefüllt.
Danach wird das Rauschen bei 630 aus der Zelle herausgefiltert. Wenn eine Zelle beispielsweise drei oder weniger nicht leere Zellen hat, wird die Zelle leer gemacht. Die Zelle wird dann bei 640 geglättet. So wird beispielsweise bei 640 ein Gaußfilter auf die Zelle angewendet. Sobald alle Zellen bei 610 verarbeitet wurden, kann das Verfahren bei 650 enden.
LOKALISIERUNG
Mit Bezug nun auf FG. 8, in verschiedenen Ausführungsformen, beinhaltet das Kartierungs- und Lokalisierungssystem 100 weiterhin ein Lokalisierungssystem 702. Das Lokalisierungssystem 702 lokalisiert das autonome Fahrzeug 10 basierend auf den im Kartendatenspeicher 112 gespeicherten Rasterkarten. In verschiedenen Ausführungsformen beinhaltet das Lokalisierungssystem 702 ein lokales Kartenbildermodul 704, ein Kartenherausgebermodul 706, ein Lokalisierungsmodul 708 und ein Visualisierungsmodul 710.
Das lokale Kartenerstellungsmodul 704 empfängt die Radardaten 712 (z.B. Reichweite, Azimutwinkel, Entfernungsrate, Radarquerschnitt (RCS) usw.), die aus einer lokalen Abtastung der Umgebung des Fahrzeugs 10, Fahrzeugpositionsdaten 714 (z.B. x, y-Koordinaten, Kurs usw.), die von einem Odometriesystem erzeugt werden, und Radgeschwindigkeitsdaten 715 erhalten werden. Das lokale Kartenbildermodul 704 erstellt eine lokale Karte 716 der Umgebung basierend auf den empfangenen Daten 712-215. So erstellt beispielsweise das lokale Kartenbildermodul 704 die lokale Karte 716 mit den oben beschriebenen Methoden und Systemen.
Die Ortskarte 716 beinhaltet in verschiedenen Ausführungsformen eine gewichtete Karte. Die gewichtete Karte kann Gewichte beinhalten, die für jede Zelle/Pixel berechnet wurden. Die Gewichte können basierend auf einer seit dem Empfang der Messung zurückgelegten Strecke, dem der Zelle zugeordneten Bereich und Azimutwinkel und/oder dem RCS der Messung berechnet werden. Wie beispielsweise in 9 dargestellt, kann das lokale Kartenbildermodul 704 das Gewicht für jede Zelle bestimmen, die durch x = i und y = j als indiziert ist: $() = e^{l n (()) + \ln (W_{r θ} ()) + \ln (W_{r c s} (i, j))}$
wobei W (i, j) ein Gewicht darstellt, das einer Zelle x = i, y = j zugeordnet ist. Wdist(i, j) stellt ein Gewicht dar, das auf der Entfernung basiert, die das Fahrzeug 10 seit dem Empfang der Messung zurückgelegt hat (z.B. wie durch die Kurve 724 von 9 dargestellt, wobei die zurückgelegte Strecke in Metern entlang der x-Achse und das Gewicht entlang der y-Achse dargestellt wird). Wenn W_rθ(i, j) ein Gewicht basierend auf dem Bereich und dem Azimutwinkel der Messung darstellt (z.B. wie durch die Kurve 726 von 9 dargestellt, wobei der Azimutwinkel in Grad auf der x-Achse dargestellt ist, der Bereich in Metern auf der z-Achse dargestellt ist und das Gewicht auf der y-Achse dargestellt ist). wobei W_rcs(i, j) ein Gewicht basierend auf dem RCS der Messung darstellt (z.B. wie durch die Kurve 728 von 9 dargestellt, wobei RCS in Dezibel entlang der x-Achse und das Gewicht entlang der y-Achse dargestellt wird).
In verschiedenen Ausführungsformen wird die seit dem Zurücksetzen der Messung zurückgelegt, wenn die Lokalisierung durchgeführt wird (z.B. wenn die lokale Karte mit einer vorab gespeicherten Karte korreliert wird, um die Fahrzeugposition zu finden). In der beispielhaften Wdist-Kurve in , ist Wdist = 0 im Abstand =10, da die Lokalisierung alle 10m der Fahrstrecke durchgeführt wird. Die gleiche Gleichung ohne Wdist kann im Kartierungs-Prozess verwendet werden.
Mit Bezug auf 8 erhält das Kartenherausgeber-Modul 706 die aktuelle Pose 714 des Fahrzeugs 10. Das Kartenherausgeber-Modul 706 ruft aus dem Kartendatenspeicher 112 gespeicherte Rasterkarten ab, die sich in der Nähe der Fahrzeugposition 714 befinden. So werden beispielsweise neun (oder eine andere Anzahl) kleinerer Rasterkarten basierend auf einer relativen Position zur x-, y-Koordinate der Fahrzeugposition 714 abgerufen, wobei sich die x-, y-Koordinate beispielsweise in einer zentralen Rasterkarte der neun Rasterkarten befindet. Die neun kleineren Rasterkarten können zusammenfassend als die abgerufene Karte 718 bezeichnet werden.
Das Lokalisierungsmodul 708 empfängt die vorhergesagte Fahrzeugposition 714, die lokale Karte 716 einschließlich der Gewichte und die abgerufene Karte 718. Das Lokalisierungsmodul 708 bestimmt eine lokalisierte Pose 720 des Fahrzeugs 10 basierend auf einer Korrelation zwischen der lokalen Karte 716 und der abgerufenen Karte 718. So kann beispielsweise jede Ähnlichkeitsmetrik, die in der Computer Vision Technik verwendet wird, verwendet werden, um die beiden Karten zu korrelieren. So kann beispielsweise eine Summe von quadratischen Differenzen zwischen der lokalen Karte und der vorab gespeicherten Karte an mehreren Stellen um die vorhergesagte Fahrzeugposition und den Standort (x, y und Richtung) berechnet werden. Der Standort mit dem höchsten Ähnlichkeitswert wird als lokalisierte Pose 720 ausgewählt.
Das Visualisierungsmodul 710 empfängt die lokalisierte Fahrzeugposition 720, die lokale Karte 716 und/oder die abgerufene Karte 718. Das Visualisierungsmodul 710 verknüpft das Fahrzeug 10 mit der lokalen Karte und/oder der abgerufenen Karte 718 basierend auf der lokalisierten Pose des Fahrzeugs 720. So kann beispielsweise eine Anzeige des Fahrzeugs 10 auf der abgerufenen Karte 718 und/oder der lokalen Karte 716 an einer Position platziert werden, die durch die bestimmte Fahrzeugposition 720 angezeigt wird. Der Indikator und die abgerufene Karte und/oder die lokale Karte 718 können dann beim Navigieren durch das Fahrzeug 10 als Lokalisierungsdaten 722 ausgewertet werden.
Unter Bezugnahme nun auf 10 und unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1-9 veranschaulicht ein Flussdiagramm ein Steuerungsverfahren 800, das vom Lokalisierungssystem 702 von 8 gemäß verschiedenen Ausführungsformen durchgeführt werden kann. Wie im Hinblick auf die Offenbarung zu erkennen ist, ist die Reihenfolge der Bedienung innerhalb des Verfahrens 800 nicht auf die sequentielle Ausführung gemäß 10 beschränkt, sondern kann gegebenenfalls in einer oder mehreren unterschiedlichen Ordnungen und in Übereinstimmung mit der vorliegenden Offenbarung durchgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren 800 so geplant werden, dass es basierend auf einem oder mehreren vorbestimmten Ereignissen abläuft und/oder während des Betriebs des autonomen Fahrzeugs 10 kontinuierlich abläuft.
In einer Ausführungsform kann das Verfahren 800 bei 805 beginnen. Die Radardaten 712 werden bei 810 akkumuliert. Bei einem bestimmten Trigger wird die lokale Karte 716 einschließlich der berechneten Gewichte bei 820 erzeugt. Die Karte 718 wird aus dem Kartendatenspeicher 112 um 830 abgerufen. Die lokale Karte 716 und die abgerufene Karte 718 sind bei 840 korreliert. Die lokalisierte Pose 720 wird dann basierend auf der Korrelation bei 850 bestimmt. Die Lokalisierungsdaten 722 werden dann basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition 720 und der abgerufenen Karte 718 und/oder der lokalen Karte 716 bei 860 erzeugt. Danach kann das Fahrzeug 10 basierend auf den Lokalisierungsdaten bei 870 gesteuert werden. Das Verfahren 800 kann bei 880 enden.
Obwohl in der vorstehenden ausführlichen Beschreibung mindestens eine exemplarische Ausführungsform vorgestellt wurde, ist zu beachten, dass es eine Vielzahl von Varianten gibt. Es ist auch zu beachten, dass die exemplarische Ausführungsform oder die exemplarischen Ausführungsformen nur Beispiele sind und nicht dazu dienen, den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration der Offenbarung in irgendeiner Weise einzuschränken. Vielmehr wird den Fachleuten durch die vorstehende detaillierte Beschreibung eine komfortable Roadmap zur Umsetzung der exemplarischen Ausführungsform oder der exemplarischen Ausführungsformen zur Verfügung gestellt. Es ist zu verstehen, dass verschiedene Änderungen in der Funktion und Anordnung der Elemente vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Offenlegung abzuweichen, wie sie in den beigefügten Ansprüchen und deren rechtlichen Entsprechungen dargelegt sind.

Claims

Ein Verfahren zum Lokalisieren eines Fahrzeugs, umfassend: Empfangen, durch einen Prozessor, von Radardaten von einem Radar des Fahrzeugs; Erstellen, durch den Prozessor, einer lokalen Karte, die auf den Radardaten basiert; Abrufen, durch den Prozessor, einer Umgebungsabbildung aus einem Datenspeicher basierend auf einer vorhergesagten Fahrzeugposition; Korrelieren, durch den Prozessor, der lokalen Karte und der abgerufenen Karte; Bestimmen, durch den Prozessor, einer lokalisierten Fahrzeugposition basierend auf dem Korrelieren; und Steuern, durch den Prozessor, des Fahrzeugs basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei die lokale Karte eine Bildkarte ist, die eine Vielzahl von Zellen beinhaltet, die Radardaten beinhalten.
Das Verfahren nach Anspruch 2, wobei jede Zelle aus der Vielzahl von Zellen Radarquerschnittsdaten der Radardaten beinhaltet, die in universelle transversale Mercatorkoordinaten umgewandelt werden.
Das Verfahren von Anspruch 2, wobei die lokale Karte eine berechnete Gewichtung für jede Zelle der Vielzahl von Zellen beinhaltet.
Das Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Gewichtung auf einer Entfernung basiert, die das Fahrzeug seit dem Empfangen der Radardaten zurückgelegt hat.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Korrelieren das Berechnen einer Ähnlichkeitsmetrik zwischen der lokalen Karte und der abgerufenen Karte umfasst.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei die abgerufene Karte eine Vielzahl von Rasterkarten beinhaltet, die einer Position der vorhergesagten Fahrzeugposition zugeordnet sind.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei die abgerufene Karte Gewichtungen beinhaltet, die auf einer Detektionswahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion basieren, und wobei das Korrelieren auf den Gewichtungen basiert.
Das Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend das Filtern der Radardaten basierend auf Filterparametern beim Erstellen der lokalen Karte, wobei die Filterparameter mindestens einen von dynamischen Rückgaben, Rückgaben mit Trägerfahrzeuggeschwindigkeit, Radarsichtfeld und mehrdeutigen Rückgaben beinhalten.
Ein System zum Lokalisieren eines Fahrzeugs, umfassend: mindestens ein Radar, das Radardaten erzeugt, die einer Umgebung des Fahrzeugs zugeordnet sind; und eine Steuerung, die eingerichtet ist, um, durch einen Prozessor, die Radardaten zu empfangen, eine lokale Karte basierend auf den Radardaten zu erstellen, eine Karte der Umgebung von einem Datenspeicher basierend auf einer vorhergesagten Fahrzeugposition abzurufen, die lokale Karte und die abgerufene Karte zu korrelieren, eine lokalisierte Fahrzeugposition basierend auf dem Korrelieren zu bestimmen und das Fahrzeug basierend auf der lokalisierten Fahrzeugposition zu steuern.