跟踪对象的方法、系统和存储介质技术方案

一种跟踪对象的方法、系统和存储介质，包括：基于所接收到的返回信号来确定所检测到的测量值的集合；确定包括组测量值的集合和组轨道的集合的组；通过计算第一集合的先前轨道状态假设和第二集合的先前轨道状态假设的叉积来创建合并因子，所述合并因子包括与包含第一集合的现有轨道和第二集合的现有轨道的合并集合的现有轨道相关联的合并集合的轨道状态假设；确定第一新因子和第二新因子；基于所述组测量的第一子集来针对所述第一新因子计算第一集合的新轨道状态假设；以及基于所述组测量的第二子集来针对所述第二新因子计算第二集合的新轨道状态假设。集合的新轨道状态假设。集合的新轨道状态假设。

【技术实现步骤摘要】
跟踪对象的方法、系统和存储介质


[0001]本说明书涉及如下的系统，该系统用于对传感器数据进行滤波以跟踪对象，并且特别地，通过合并和拆分轨道状态假设来跟踪自主运载工具周围的环境中的一个或多个对象。

技术介绍

[0002]自主运载工具可用于将人和/或货物(例如，包裹、对象或其它物品)从一个场所运输到另一场所。例如，自主运载工具可以导航到某人的场所，等待该人登上该自主运载工具，并导航到所指定的目的地(例如，由该人选择的场所)。为了在环境中导航，这些自主运载工具配备有各种传感器以检测周围的对象。

技术实现思路

[0003]本说明书中所述的主题涉及一种用于检测自主运载工具周围的环境中的对象的计算机系统和技术。通常，计算机系统被配置为从运载工具的一个或多个传感器接收输入，基于所接收到的输入来检测运载工具周围的环境中的一个或多个对象，并且基于对象的检测来形成并更新轨道信息。
[0004]跟踪是具有挑战性的问题，因为对象可以移动和在数量上变化。此外，来自传感器的测量值具有噪声和不确定的起因。单对象滤波问题具有采用递归形式的贝叶斯解。为了推广到多对象情况，可以使用随机有限集框架。
[0005]用于对传感器数据进行滤波并跟踪对象的一个方法包括：合并现有轨道状态假设的集合(轨道状态假设的集合在这里被称为“因子”)，然后在用新收集到的传感器数据更新轨道状态假设之前(例如，在计算新轨道状态假设之前)，将合并集合(例如，合并因子)拆分为两个或多个新假设集合(例如，新因子)。对合并因子进行拆分使得能够将一些轨道视为独立于其它轨道以便更新假设，这特别是对于大量轨道而言，可以大大减轻计算新假设的计算负担。
[0006]特别地，描述了一种用于基于传感器所接收到的信号来跟踪对象的技术。在一些实施例中，将传出信号发送到环境中，并且接收到返回信号，其中所述返回信号包括来自环境中的对象的所述传出信号的反射。基于所接收到的返回信号来确定所检测到的测量值的集合，其中所检测到的测量值对应于环境中的对象的相应检测。确定如下的组，其中所述组包括来自所述所检测到的测量值的集合的组测量值的集合、以及与所述组测量值的集合相关联的组轨道的集合。所述组轨道的集合包括：第一轨道，其与第一先前因子相关联；以及第二轨道，其与第二先前因子相关联。所述第一先前因子包括第一集合的先前轨道状态假设，并且所述第一集合的先前轨道状态假设与包括所述第一轨道的第一集合的现有轨道相关联。所述第二先前因子包括第二集合的先前轨道状态假设，并且所述第二集合的先前轨道状态假设与包括所述第二轨道的第二集合的现有轨道相关联。通过计算所述第一集合的先前轨道状态假设和所述第二集合的先前轨道状态假设的叉积来创建合并因子。所述合并
因子包括与包含所述第一集合的现有轨道和所述第二集合的现有轨道的合并集合的现有轨道相关联的合并集合的轨道状态假设。根据确定为所述合并因子满足拆分条件，来确定第一新因子和第二新因子。所述第一新因子与所述组测量值的第一子集和所述合并集合的现有轨道的第一子集相关联。所述第二新因子与所述组测量值的第二子集和所述合并集合的现有轨道的第二子集相关联。所述组测量值的第一子集和所述组测量值的第二子集是互斥的。所述合并集合的现有轨道的第一子集和所述集合的现有轨道的第二子集是互斥的。基于所述组测量值的第一子集来针对所述第一新因子计算第一集合的新轨道状态假设。基于所述组测量值的第二子集来针对所述第二新因子计算第二集合的新轨道状态假设。
[0007]这些和其它方面、特征和实现可被表示为方法、设备、系统、组件、程序产品、用于进行功能的方法或步骤以及其它方式。
[0008]从以下的包括权利要求书的说明书，这些和其它方面、特征和实现将变得明显。
附图说明
[0009]图1示出具有自主能力的自主运载工具的示例。
[0010]图2例示示例“云”计算环境。
[0011]图3例示计算机系统。
[0012]图4示出自主运载工具的示例架构。
[0013]图5示出感知模块可以使用的输入和输出的示例。
[0014]图6示出LiDAR系统的示例。
[0015]图7示出操作中的LiDAR系统。
[0016]图8示出LiDAR系统的操作的附加细节。
[0017]图9示出规划模块的输入和输出之间的关系的框图。
[0018]图10示出路径规划中所使用的有向图。
[0019]图11示出控制模块的输入和输出的框图。
[0020]图12示出控制器的输入、输出和组件的框图。
[0021]图13A-13B示出根据一些实施例的跟踪器的示例性假设。
[0022]图14A-14C示出根据一些实施例的示例性概率分布。
[0023]图15A-15B示出根据一些实施例的示例性假设树。
[0024]图15C示出根据一些实施例的因子数量和假设总数的图。
[0025]图16示出根据一些实施例的示例性拆分处理。
[0026]图17是根据一些实施例的用于检测环境中的对象并跟踪这些对象的示例处理的流程图。
具体实施方式
[0027]在以下描述中，为了解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对本专利技术的透彻理解。然而，显而易见的是，本专利技术可以在没有这些具体细节的情况下实施。在其它实例中，众所周知的构造和装置是以框图形式示出的，以避免不必要地使本专利技术模糊。
[0028]在附图中，为了便于描述，显示了示意要素的具体安排或次序，例如表示设备、模块、指令块和数据要素的那些要素。然而，本领域技术人员应当理解，附图中示意要素的具
体排序或安排并不意味着要求特定的处理顺序或序列、或处理过程的分离。此外，在附图中包含示意性要素并不意味着在所有实施例中都需要这种要素，也不意味着由这种要素表示的特征不能包括在一些实施例中或不能在一些实施例中与其它要素结合。
[0029]此外，在附图中，连接要素、例如实线或虚线或箭头用于说明两个或两个以上其它示意要素之间的连接、关系或关联，没有任何此类连接要素并不意味着不能存在连接、关系或关联。换句话说，一些要素之间的连接、关系或关联未在附图中显示，以便不掩盖本专利技术。此外，为了便于说明，使用单个连接要素来表示要素之间的多个连接、关系或关联。例如，如果连接元件代表信号、数据或指令的通信，本领域技术人员应理解，该元件代表影响通信可能需要的一个或多个信号路径(例如，总线)。
[0030]现在将详细参考实施例，其示例在附图中示出。在下面的详细描述中，阐述了许多具体细节，以便提供对所描述的各种实施例的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实施所描述的各种实施例。在其它情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序、组件、电路和网络，以便不会不必要地掩盖实施例的方面。
[0031]下面描述的若干特征可以彼此独立地使用，也可以与其它特征的任何组合一起使用。但是，任何个别特征可能不能解决上述任何问题，或者只能解决上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于基于传感器所接收到的信号来跟踪对象的方法，所述方法包括：将传出信号发送到环境中；接收返回信号，其中所述返回信号包括所述传出信号的来自环境中的对象的反射；基于所接收到的返回信号来确定所检测到的测量值的集合，所检测到的测量值对应于环境中的对象的相应检测；确定如下的组，所述组包括来自所述所检测到的测量值的集合的组测量值的集合、以及与所述组测量值的集合相关联的组轨道的集合，其中所述组轨道的集合包括：与第一先前因子相关联的第一轨道，所述第一先前因子包括第一集合的先前轨道状态假设，所述第一集合的先前轨道状态假设与包括所述第一轨道的第一集合的现有轨道相关联；以及与第二先前因子相关联的第二轨道，所述第二先前因子包括第二集合的先前轨道状态假设，所述第二集合的先前轨道状态假设与包括所述第二轨道的第二集合的现有轨道相关联；通过计算所述第一集合的先前轨道状态假设和所述第二集合的先前轨道状态假设的叉积来创建合并因子，所述合并因子包括与合并集合的现有轨道相关联的合并集合的轨道状态假设，所述合并集合的现有轨道包含所述第一集合的现有轨道和所述第二集合的现有轨道；根据确定为所述合并因子满足拆分条件，来确定第一新因子和第二新因子，其中：所述第一新因子与所述组测量值的第一子集和所述合并集合的现有轨道的第一子集相关联；所述第二新因子与所述组测量值的第二子集和所述合并集合的现有轨道的第二子集相关联；所述组测量值的第一子集和所述组测量值的第二子集是互斥的；以及所述合并集合的现有轨道的第一子集和所述合并集合的现有轨道的第二子集是互斥的；基于所述组测量值的第一子集来针对所述第一新因子计算第一集合的新轨道状态假设；以及基于所述组测量值的第二子集来针对所述第二新因子计算第二集合的新轨道状态假设。2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定包括所述组测量值的集合和所述组轨道的集合的所述组包括：基于所述组轨道的集合中的至少一个轨道的状态来确定为所述组测量值的集合中的测量值满足门控标准。3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中，所述组包括具有相应轨道状态假设的因子的集合，所述因子的集合包括所述第一先前因子和所述第二先前因子，以及其中确定所述组包括：确定为所述第一先前因子的所述第一集合的先前轨道状态假设中的至少一个轨道状态假设包括所述组轨道的集合中的至少一个轨道；以及确定为所述第二先前因子的所述第二集合的先前轨道状态假设中的至少一个轨道状态假设包括所述组轨道的集合中的至少一个轨道。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括：根据确定为在紧挨测量值的当前帧之前的测量值的预定数量的帧上的测量值的各帧处、第二轨道状态假设的历史和第三轨道状态假设的历史是相同的，通过将所述第二轨道状态假设的权重和所述第三轨道状态假设的权重组合，来确定所述第一集合的先前轨道状态假设中的第一轨道状态假设的权重。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，创建所述合并集合的轨道状态假设包括：使用K-最短路径算法来从更大集合的轨道状态假设中选择所述合并集合的轨道状态假设。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，确定所述第一新因子和所述第二新因子是根据以下来进行的：确定为所述合并集合的轨道状态假设的权重与所述第一集合的先前轨道状态假设的权重和所述第二集合的先前轨道状态假设的权重的相应乘积之间的差小于或等于预定阈值。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，计算所述第一集合的新轨道状态假设和计算所述第二集合的新轨道状态假设是使用δ-广义标签多伯努利滤波器来进行的。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述传出信号是RADAR、LiDAR或超声信号。9.一种用于跟踪对象的系统，包括：一个或多个计算机处理器；以及存储有指令的一个或多个非暂时性存储介质，所述指令在由所述一个或多个计算机...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凌姬，
申请(专利权)人：动态AD有限责任公司，
类型：发明
国别省市：