采用扫描激光雷达系统确定速度技术方案

扫描成像传感器被配置为感测载具移动通过的环境。一种用于确定与环境中的对象相关联的一个或多个速度的方法包括从第一组扫描线和第二组扫描线生成特征，这两组扫描线对应于两个时间实例。该方法进一步包括基于特征位置和时间差生成候选速度的集合，该特征成对选择自来自第一组的一个特征和来自第二组的另一个特征。此外，该方法包括例如通过从候选速度的集合中识别一个或多个模式来分析候选速度的分布。的分布。的分布。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】采用扫描激光雷达系统确定速度
[0001]相关申请的引用
[0002]本申请要求于2020年10月7日提交的美国专利申请序列No.17/065,011的优先权，其全部公开内容特此通过引用明确并入。


[0003]本公开总体上涉及根据某些扫描图案操作的成像系统，并且更特别地，涉及配置此类成像系统以便有效地确定一个或多个成像对象的速度。

技术介绍

[0004]本文提供的背景描述是为了总地呈现本公开的上下文。目前指定的专利技术人的工作，在本背景部分中描述的范围内，以及在提交时可能不符合现有技术的描述的方面，既不明示也不暗示地承认为反对本公开的现有技术。
[0005]自动驾驶或“自主”载具通常采用成像传感器，诸如光检测和测距(激光雷达)设备，以在载具驶向目的地时检测或“看到”周围环境。此类载具包括控制系统，其处理传感器数据，并基于感测到的环境和期望目的地，在或多或少连续的基础上确定哪些机动和操作参数(例如，速度、制动力、转向方向)在整个旅途中是最合适的。自主载具不仅寻求到达期望目的地，而且还维护自主载具乘客和可能在自主载具附近的任何个人的安全。
[0006]实现这一目标是一项艰巨的挑战，主要是因为围绕自主载具的环境瞬息万变，各种各样的对象(例如，其它载具、行人、停车标志、交通信号灯、路缘、车道标记等)可能出现在各种位置/定向，和/或相对于载具以不同的速度移动。收集和处理表示场景的整个帧或甚至多个帧以计算能视域中的对象速度的成像系统可具有有限的响应时间来确定机动和操作参数。此外，依赖于复杂分割和对象跟踪算法的系统可具有处理延迟，这进一步限制了系统可以响应移动对象的时间。

技术实现思路

[0007]本公开的成像系统接收成像系统的能视域(FOR)的传感器数据。该系统可以使用本公开中描述的技术来实现一种用于基于特征在不同时间实例的位置来确定对象的一个或多个速度的方法。可以从两组扫描线生成特征，这两组扫描线横穿重叠的能视域。
[0008]这些技术的一个示例实施例是一种使用成像传感器确定对象速度的方法，该方法包括由一个或多个处理器使用由成像传感器在第一时间间隔和第二时间间隔期间收集的数据来确定对象的第一组特征和对象的第二组特征。该方法可以进一步包括由一个或多个处理器基于从第一组和第二组成对选择的特征(即，来自第一组的特征和来自第二组的另一个特征)的空间位置差异计算多个候选速度。更进一步，该方法可以包括基于多个候选速度计算对象的速度。
[0009]该技术的另一个示例实施例是被配置为实现上述方法的成像系统(例如，激光雷达系统)。
附图说明
[0010]图1是基于使用来自一个或多个传感器的输入计算的速度来控制一个或多个载具传感器的参数的示例软件系统的框图；
[0011]图2是可以使用图1的传感器控制架构来控制的示例光检测和测距(激光雷达)系统的框图；
[0012]图3示出具有重新扫描区域的示例扫描图案，图2的激光雷达系统在识别目标和/或计算能视域内的一个或多个对象速度时可以产生该扫描图案；
[0013]图4A示出图2的激光雷达系统可以在其中操作的示例载具；
[0014]图4B示出在图4A的示例载具中操作的激光雷达系统的传感器头之间的成像重叠的示例；
[0015]图5A示出在自主载具的行进方向中的示例环境；
[0016]图5B示出可以针对图5A的环境生成的示例点云；
[0017]图6示出具有重新扫描区域的另一个示例扫描图案；
[0018]图7是用于计算对象速度的示例方法的流程图；
[0019]图8示出成像系统可针对计算对象速度而生成的示例特征；
[0020]图9是基于图8的特征计算的候选速度的示例表；
[0021]图10示出用于计算对象速度的候选速度的散点图。
具体实施方式
[0022]使用载具的成像传感器的输出快速确定对象的速度可以显著提高情境意识，从而实现载具的自主功能。这里描述的方法包括生成与两个时间段相对应的对象的两组特征。该方法包括随后通过确定从第一组和第二组中成对选择的特征的位置差异来计算多个候选速度。该方法进一步包括基于候选速度的分布来确定对象的速度，如下文更详细描述。该方法和实现该方法的系统缩短了确定一个或多个移动对象的存在、位置和速度所需的时间和/或显著减轻了用于此类确定的计算负荷。
[0023]根据本公开的技术，成像系统可以生成对环境中一个或多个对象的速度的估计。在一些实施方式中，系统的成像传感器通过扫描感测区域或能视域(FOR)来收集数据，并提取一个或多个对象的特征，而无需依赖全扫描。例如，对象的每个特征可基于属于单个扫描线的一组数据点。在此类实施方式中，实现该方法的系统可以在FOR的单次扫描过程(即，一帧)中获得与两个不同实例(时间间隔)相对应的两组特征。为此，扫描系统可以被配置为扫描FOR内的区域，其中扫描线相对于彼此适当地延迟。在其它实施方式中，第一组特征和第二组特征可以由单个传感器(或传感器头)在FOR的单独扫描或帧上确定。在其它实施方式中，多个传感器或传感器头可以在两个单独的实例从相应的FOR的重叠中获取数据，并基于相应的数据集来确定相应的特征集。
[0024]载具可以是完全自动驾驶或“自主”载具，由人类驾驶员控制的载具，或者使用自主和操作员控制组件的一些组合。例如，所公开的技术可用于捕获载具环境信息以提高自主载具的安全/性能，为人类驾驶员生成警报，或简单地收集与特定驾驶旅途相关的数据(例如，记录在旅途期间遇到了多少其它载具或行人等)。传感器可以是能够感测载具移动通过的环境的任何类型或多种类型的传感器，诸如激光雷达、雷达、相机和/或其它类型的
传感器。载具还可以包括其它传感器，诸如惯性测量单元(IMU)，和/或包括提供关于载具当前位置的信息的其它类型的设备(例如，GPS单元)。
[0025]传感器数据(以及可能的其它数据)由载具的感知组件处理，其输出指示载具环境的当前状态的信号。例如，感知组件可以识别载具环境内对象的位置和/或速度(并且可能分类和/或跟踪)。作为利用激光雷达或雷达数据的更具体示例，感知组件可以包括将激光雷达或雷达点云设备划分为与可能对象相对应的点的子集的分割模块，确定点的子集的标签/类别的分类模块(分割对象)，以及随时间推移跟踪分割和/或分类对象的跟踪模块(即，跨后续点云帧)。此外，本公开中讨论的技术允许在不依赖于分割的情况下至少近似地确定对象速度和位置估计。
[0026]在一些实施方式中，成像系统可以在收集和处理全点云之前处理或在某种意义上预处理点云的部分。例如，成像系统可以被配置为在一个点云内在两个或更多个时间间隔(或实例)期间收集与基本上相同的空间区域和/或FOR相对应的两个或更多个相应数据集。然后系统可以预处理例如两个或更多个数据集以根据下面(特别参考图6
‑
10)讨论的方法计算空间区域和/或FOR内的可能对象的一个或多个速度(以及，在一些实施方式中，位置)。
[0027]成像系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种使用成像传感器确定对象速度的方法，所述方法包括：由一个或多个处理器分别使用由所述成像传感器在第一时间间隔和第二时间间隔期间收集的数据来确定所述对象的第一组特征和所述对象的第二组特征；由所述一个或多个处理器基于从所述第一组和所述第二组中成对选择的特征的空间位置差异计算多个候选速度；以及由所述一个或多个处理器基于所述多个候选速度的分布计算所述对象的速度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述第一组特征和所述第二组特征是基于所述成像传感器的第一组扫描线和所述成像传感器的第二组扫描线。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述成像传感器是激光雷达传感器。4.根据权利要求2所述的方法，其中：当所述成像传感器在第一实例中横穿能视域时，捕获所述第一组扫描线；以及当所述成像传感器在紧接所述第一实例的第二实例中横穿所述能视域时，捕获所述第二组扫描线。5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述第一实例和所述第二实例中，所述成像传感器在相反方向中横穿所述能视域。6.根据权利要求2所述的方法，其中：所述第一组扫描线对应于所述成像传感器的能视域的第一部分；以及所述第二组扫描线属于与所述能视域的所述第一部分部分重叠的所述能视域的第二部分。7.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述第一组特征或所述第二组特征中的特征包括：检测扫描线中点位置的不连续性以识别所述对象的边缘。8.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述第一组特征或所述第二组特征中的特征包括：检测扫描线中点的斜率的不连续性以识别所述对象的角。9.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述第一组特征或所述第二组特征中的特征包括：检测由扫描线中的连续点形成的线段的中心以识别所述对象的平坦表面。10.根据权利要求1所述的方法，其中：生成所述第一组特征和所述第二组特征包括确定所述特征中每个特征的类型；以及计算所述多个候选速度包括将成对比较限制为相同类型的特征。11.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述对象的速度包括：确定所述多个候选速度的所述分布中的模式。12.根据权利要求11所述的方法，其中，确定所述候选速度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：卢米诺有限责任公司，
类型：发明
国别省市：