一种检测自主车辆上的俯仰角的雷达安装误差的方法技术

一种方法可以包括接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧，至少部分地基于所述至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角，并且通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。估计的仰角来确定估计的雷达角。估计的仰角来确定估计的雷达角。

【技术实现步骤摘要】
一种检测自主车辆上的俯仰角的雷达安装误差的方法

技术介绍

[0001]车辆常常配备有传感器系统以收集与车辆周围环境的当前和发展状态相关的数据。车辆的正常性能取决于传感器系统的准确性。传感器系统可以包括可见光谱相机、激光测距设备(LIDAR)、热传感器或其它类型的传感器。传感器系统使车辆能够检测车辆附近的物体和障碍物，并跟踪车辆周围环境中的行人、其它车辆、交通信号灯或类似物体的速度和方向。但是，这些传感器应当对准以使数据可靠。

技术实现思路

[0002]一种方法可以包括接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧，至少部分地基于至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角，并且通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。
[0003]一种系统可以包括存储器；以及至少一个处理器，其耦合到存储器并被配置为接收至少一个第一雷达目标的相机帧，至少部分地基于接收到的至少一个第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿态，接收来自至少一个第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，并且至少部分地基于第一RCS响应确定估计的仰角，接收来自至少一个第二雷达目标的第二RCS响应，并且通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角。
[0004]一种其上存储有指令的非暂态计算机可读介质，当由至少一个计算设备执行时，使至少一个计算设备执行操作，可以包括接收第一雷达目标的相机帧，至少部分地基于接收到的第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿势，接收来自第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角RCS，接收来自第二雷达目标的第二RCS响应，并且通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的雷达仰角来确定估计的雷达角。
附图说明
[0005]附图并入本文并构成说明书的一部分。
[0006]图1图示了根据本公开的各方面的示例性自动驾驶车辆系统。
[0007]图2图示了根据本公开的各方面的车辆的示例性体系架构。
[0008]图3是对实现各种实施例有用的示例计算机系统。
[0009]图4A图示了具有第一检测范围和视场的示例雷达。
[0010]图4B图示了具有第二检测范围和视场的示例雷达。
[0011]图5图示了示例性仰角系统。
[0012]图6图示了用于图5的示例性仰角系统的雷达姿势估计器的示例布局。
[0013]图7图示了用于仰角估计器的方位角相对仰角的示例雷达横截面(RCS)值表。
[0014]图8A图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的任一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰接近零。
[0015]图8B图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的任一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰大于零。
[0016]图8C图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰接近零。
[0017]图8D图示了仰角系统的双雷达目标布局，在雷达的一侧具有第一雷达目标和第二雷达目标并且俯仰大于零。
[0018]图9图示了仰角系统的示例过程。
[0019]在附图中，相同的附图标记一般指示完全相同或相似的元件。此外，一般而言，附图标记最左边的(一个或多个)数字识别该附图标记第一次出现在其中的图。
具体实施方式
[0020]本文提供了系统、装置、设备、方法和/或计算机程序产品实施例和/或其组合和子组合，用于通过估计传感器的仰角来检测车辆上雷达传感器的安装错误。所公开的仰角系统可以包括雷达姿态估计器、仰角估计器和精炼仰角估计的模块。雷达姿态估计器可以使用相机来检测第一雷达目标并且基于相机的先前校准来推断第一雷达目标的位置和估计的雷达姿态。仰角估计器可以收集来自第一雷达目标的雷达横截面(RCS)响应并在表中编译响应。仰角估计器可以使用先前的方位角校准和编译的查找表来估计仰角。也可以基于来自第二雷达目标的数据来估计雷达姿态和仰角。模块可以使用雷达姿势估计来精炼仰角估计。
[0021]术语“车辆”是指能够携带或者一个或多个人类乘员和/或货物并由任何形式的能量提供动力的任何移动形式的交通工具。术语“车辆”包括但不限于汽车、卡车、货车、火车、自主车辆、飞机、无人机等。“自主车辆”(或“AV”)是具有处理器、编程指令和可由处理器控制的传动系统组件而无需人类操作者的车辆。自主车辆可以是完全自主的，因为它不要求人类操作者来完成大部分或所有驾驶条件和功能，或者它可以是半自主的，因为在某些条件下或对于某些操作会需要人类操作者，或者人类操作者可以超越车辆的自主系统并可以控制车辆。
[0022]值得注意的是，本文在自主车辆的上下文中描述本解决方案。但是，本解决方案不限于自主车辆应用。本解决方案可以用在其它应用中，诸如机器人应用、雷达系统应用、度量应用和/或系统性能应用。
[0023]图1图示了根据本公开各方面的示例性自主车辆系统100。系统100包括以半自主或自主方式沿着道路行驶的车辆102a。车辆102a在本文中也称为AV 102a。AV 102a可以包括但不限于陆地车辆(如图1中所示)、飞行器或船只。
[0024]AV 102a一般被配置为检测靠近其的物体102b、114、116。物体可以包括但不限于车辆102b、骑车人114(诸如自行车、电动滑板车、摩托车等的骑车人)和/或行人116。
[0025]如图1中所示，AV 102a可以包括传感器系统111、板载计算设备113、通信接口117和用户接口115。自主车辆101还可以包括车辆中包括的某些组件(例如，如图2中所示)，其可以由板载计算设备113使用各种通信信号和/或命令(诸如例如加速信号或命令、减速信
号或命令，转向信号或命令、制动信号或命令等)控制。
[0026]传感器系统111可以包括一个或多个传感器，这些传感器耦合到AV 102a和/或包括在AV 102a中，如图2中所示。例如，此类传感器可以包括但不限于LiDAR系统、无线电探测和测距(RADAR)系统、激光探测和测距(LADAR)系统、声音导航和测距(SONAR)系统、一个或多个相机(例如，可见光谱相机、红外相机等)、温度传感器、定位传感器(例如，全球定位系统(GPS)等)、位置传感器、燃料传感器、运动传感器(例如，惯性测量单元(IMU)等)、湿度传感器、占用传感器等。传感器数据可以包括描述物体在AV 102a的周围环境中的位置的信息、关于环境本身的信息、关于AV 102a的运动的信息、关于车辆的路线的信息等。当AV 102a在表面上行进时，传感器中的至少一些可以收集与表面相关的数据。
[0027]如将更详细地描述的，AV 102a可以配置有激光雷达系统，例如，图2的激光雷达系统264。激光雷达系统可以被配置为传输光脉冲104以检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：接收第一雷达目标和第二雷达目标的至少一个相机帧；至少部分地基于至少一个接收到的相机帧来确定估计的雷达姿势；接收来自第一雷达目标和第二雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应；至少部分地基于第一RCS响应来确定估计的仰角；以及通过至少部分地基于第一RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。2.如权利要求1所述的方法，其中所述确定估计的仰角包括将接收到的相机帧转换为具有坐标的雷达帧以识别所述第一雷达目标的位置。3.如权利要求2所述的方法，其中将接收到的相机帧转换为雷达帧包括对接收到的相机帧应用预定的相机校准。4.如权利要求1所述的方法，其中至少部分地基于所述第一RCS响应来确定估计的仰角包括将所述第一RCS响应与查找表进行比较，其中所述第一RCS响应包括方位角。5.如权利要求1所述的方法，还包括从至少一个第二雷达目标接收第二RCS响应，其中确定估计的雷达角包括将所述第一RCS响应与所述第二RCS响应进行比较。6.如权利要求5所述的方法，还包括确定所述第一RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异。7.如权利要求6所述的方法，还包括基于所述第一RCS响应与所述第二RCS响应之间的差异来确定雷达俯仰。8.如权利要求1所述的方法，还包括传输指示雷达安装错误的指令。9.一种系统，包括：存储器；以及至少一个处理器，耦合到所述存储器并被配置为：接收至少一个第一雷达目标的相机帧，至少部分地基于接收到的至少一个第一雷达目标的相机帧来确定估计的雷达姿态，接收来自至少一个第一雷达目标的第一雷达横截面(RCS)响应，以及至少部分地基于第一RCS响应确定估计的仰角，接收来自至少一个第二雷达目标的第二RCS响应，以及通过至少部分地基于第二RCS响应精炼估计的雷达姿势和估计的仰角来确定估计的雷达角。10.如权利要求9所述的系统，其中所述确定估计的仰角包括将接收到的相机帧转换为具有坐标的雷达帧以识别所述第一雷达目标的位置。1...

【专利技术属性】
技术研发人员：YW张，H苗，D武，J贝瑞，D雷迪，
申请(专利权)人：埃尔构人工智能有限责任公司，
类型：发明
国别省市：