[发明专利]使用雷达的扩展对象跟踪

说明书

提供了用于仅使用RADAR返回点的扩展对象跟踪的技术。这些技术包括：从运载工具的至少一个RADAR传感器接收返回点。生成基于这些返回点或来自这些返回点的一个或多个簇。计算一个或多个簇中的各簇的估计位置和速度。提出了基于递归最小二乘的算法即基于RLS的算法以实时地估计簇的瞬时速度从而允许准确的踪迹‑簇关联，消除进行计算上昂贵的非线性状态更新的需求，并且允许即使在具有大量杂波的帧中也能估计真实速度。如果确定为一个或多个簇与现有对象踪迹相关联，则至少使用与现有对象踪迹相关联的一个或多个簇的相应位置来更新现有对象踪迹。

技术领域

本说明书通常涉及运载工具的操作，并且具体涉及对象跟踪。

背景技术

扩展对象跟踪(Extended Object Tracking，EOT)是指在针对各对象存在多于一个的返回点时、跟踪现实世界的对象。随着高分辨率传感器出现和用在汽车应用中以检测对象，针对各对象的多个返回点是常见的。针对各对象的多个返回点允许对对象的形状和大小及其运动状态(例如，位置、速度和航向)进行推断。EOT将多个返回点分组在一起，从而围绕分组后的返回点绘制限界框、并且跟踪这些返回点或随时间经过的大量返回点。现有EOT解决方案的一些挑战包括但不限于：1)将来自同一对象的返回点分组在一起、而不是将属于不同对象的返回点分组；(2)将新返回点与现有踪迹(track)相关联；3)基于新的一组返回点来更新(一个或多个)现有踪迹；以及(4)检测并拒绝作为噪声的返回点。

发明内容

提供了用于仅使用RADAR(雷达)返回点的扩展对象跟踪的技术。这些技术包括：使用运载工具的一个或多个处理器，从所述运载工具的至少一个RADAR传感器即雷达传感器接收返回点；使用所述一个或多个处理器，生成所述返回点的一个或多个簇；使用所述一个或多个处理器，计算所述一个或多个簇中的各簇的估计位置和速度；使用所述一个或多个处理器，确定所述一个或多个簇是否与现有对象踪迹相关联；以及根据所述一个或多个簇与所述现有对象踪迹相关联，至少使用与所述现有对象踪迹相关联的所述一个或多个簇的相应位置来更新所述现有对象踪迹。

在实施例中，大于离诸如道路边界等的先验地图特征的阈值距离的返回点被滤除。

在实施例中，自我运动补偿距离变化率(range rate)小于阈值距离变化率的返回点被滤除。

在实施例中，在生成一个或多个簇之前，累积多个RADAR(雷达)时间步长或帧的返回点以增加RADAR点云的点密度。

在实施例中，生成所述返回点的所述一个或多个簇包括：使用诸如DBSCAN等的基于密度的空间聚类来对所述返回点进行聚类。

在实施例中，所述基于密度的空间聚类使用围绕所述返回点的椭圆区域来扩展所述一个或多个簇，并且所述椭圆区域的长轴平行于交通流。

在实施例中，在生成所述一个或多个簇之后，计算各簇的长度、宽度和中心，其中，所述中心是所述簇的代表位置，并且假定属于所述簇的所有返回点都集中在所述中心。

在实施例中，该中心是使用利用簇的极值点适合该簇的限界框来确定的。

在实施例中，使用所述一个或多个簇中的各簇的相应速度来计算所述一个或多个簇中的该簇的航向。

在实施例中，所述长度被定义为所述航向的方向上的返回点之间的最大距离。

在实施例中，所述宽度被定义为与所述航向垂直的返回点之间的最大距离。

在实施例中，在计算所述长度、所述宽度和所述中心之前，使所述返回点与全球参考框架的轴对齐。

在实施例中，通过以下来确定所述一个或多个簇中的各簇是否与现有对象踪迹相关联：计算所述一个或多个簇的相应估计位置和速度与所述现有对象踪迹的预测位置和速度之间的差；以及确定所述差是否低于位置和速度的相应阈值。