專利名稱：組合的車輛到車輛通信和目標(biāo)檢測感測的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明總體涉及遠(yuǎn)程車輛察覺監(jiān)測。

背景技術(shù)：
車輛到車輛(V2V)系統(tǒng)涉及基于雙向通信的用于車輛的協(xié)作通信，以便實(shí)時交互。這些系統(tǒng)優(yōu)選地指向交通管理、碰撞警示和碰撞避免。除了接近于本車的鄰近車輛發(fā)生的任何安全有關(guān)的事件之外，通過提供有關(guān)交通狀態(tài)的相關(guān)信息，這些系統(tǒng)可擴(kuò)大對本車的周圍環(huán)境狀況的察覺范圍。
V2V通信系統(tǒng)提高由本車接收到的信息的質(zhì)量和可靠性。然而，由于提供給本車的數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性或者定位障礙(例如高大建筑物林立的城市引起與GPS數(shù)據(jù)或車輛之間通信的通信干擾)從遠(yuǎn)程車輛接收到的信息的可靠性仍然不確定。因此，希望本車能夠準(zhǔn)確地得到自己相對于周圍車輛的車輛定位和狀況。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn)是對遠(yuǎn)程車輛相對于本車的察覺并定位。此外，由于融合來自V2V通信系統(tǒng)和目標(biāo)感測裝置的數(shù)據(jù)，放大了圍繞車輛的所監(jiān)視區(qū)域的范圍。此外，由于來自V2V通信系統(tǒng)和目標(biāo)感測裝置的融合數(shù)據(jù)，車輛的感測裝置中的誤差可得到校正或補(bǔ)償。
實(shí)施例構(gòu)思增強(qiáng)相對于遠(yuǎn)程車輛的本車察覺系統(tǒng)的方法。本車包括用于感測遠(yuǎn)離本車的遠(yuǎn)程目標(biāo)的至少一個目標(biāo)感測裝置。本車還包括用于以車輛到車輛消息的形式在遠(yuǎn)程車輛和所述本車之間交換車輛數(shù)據(jù)的車輛到車輛通信系統(tǒng)。響應(yīng)于所感測到目標(biāo)產(chǎn)生傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。響應(yīng)于車輛到車輛消息產(chǎn)生車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖被合并以共同地確定遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置。使用所合并的數(shù)據(jù)地圖估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置。將跟蹤數(shù)據(jù)輸出到安全相關(guān)應(yīng)用，以便識別對所述本車的威脅評價。
實(shí)施例構(gòu)思用于相對于本車監(jiān)測遠(yuǎn)程車輛的車輛察覺系統(tǒng)。所述車輛察覺系統(tǒng)包括至少一個目標(biāo)感測裝置和車輛到車輛通信裝置。設(shè)置數(shù)據(jù)收集模塊用于獲得傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。融合模塊合并所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖，以便產(chǎn)生累積的目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。跟蹤模塊估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于本車的相對位置。
本發(fā)明公開了一種增強(qiáng)相對于遠(yuǎn)程車輛的本車察覺系統(tǒng)的方法，所述本車包括感測遠(yuǎn)離所述本車的目標(biāo)的至少一個目標(biāo)感測裝置，所述本車還包括車輛到車輛通信系統(tǒng)，以便以車輛到車輛消息的形式在遠(yuǎn)程車輛和所述本車之間交換車輛數(shù)據(jù)，所述方法包括如下步驟 響應(yīng)于感測到的目標(biāo)產(chǎn)生傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖； 響應(yīng)于車輛到車輛消息產(chǎn)生車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖； 將所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖合并以共同地確定遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置； 使用所合并的數(shù)據(jù)地圖估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置；以及 將跟蹤數(shù)據(jù)輸出到安全相關(guān)應(yīng)用，以便識別對所述本車的威脅評價。
根據(jù)上述方法，還包括估計(jì)遠(yuǎn)程車輛的相對位置包括產(chǎn)生反饋數(shù)據(jù)，以便改進(jìn)所述至少一個目標(biāo)感測裝置的精確性。
根據(jù)上述方法，還包括響應(yīng)于估計(jì)遠(yuǎn)程車輛的相對位置產(chǎn)生周圍車輛的跟蹤列表的步驟，所述跟蹤列表包括遠(yuǎn)程車輛的車輛位置、速度、和橫擺率。
根據(jù)上述方法，還包括提供所述跟蹤列表作為反饋，以便連續(xù)地確定遠(yuǎn)程車輛對于本車的相對位置。
根據(jù)上述方法，還包括輸出所述跟蹤列表作為輸出到安全相關(guān)應(yīng)用的跟蹤數(shù)據(jù)的一部分。
根據(jù)上述方法，還包括收集所述本車的車輛動態(tài)信息以便估計(jì)所述本車對于遠(yuǎn)程車輛的相對定位的步驟。
根據(jù)上述方法，還包括從GPS和無線通信裝置獲得所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
根據(jù)上述方法，還包括確定所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖之間的誤差，其中基于車輛的當(dāng)前定位將優(yōu)先權(quán)給予所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖或所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
根據(jù)上述方法，還包括如果所述本車位于具有GPS障礙的類城市位置中，則將優(yōu)先權(quán)給予傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
根據(jù)上述方法，還包括所述安全相關(guān)應(yīng)用使用遠(yuǎn)程車輛的定位和遠(yuǎn)程車輛定向來致動駕駛員察覺通知。
根據(jù)上述方法，還包括所述合并所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖的步驟包括遠(yuǎn)程車輛和本車的聯(lián)合定址和跟蹤。
根據(jù)上述方法，還包括所述本車的定址通過融合來自全球定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和來自車內(nèi)目標(biāo)檢測傳感器的數(shù)據(jù)來表征，并且被表示為 其中g(shù)H是本車的GPS測量值，mh是本車車輛速度和橫擺率測量值的向量，XH是本車的狀態(tài)，CHg是GPS測量值矩陣，CHm是車內(nèi)傳感器測量值矩陣，以及vHg和vHm是噪聲因子。
根據(jù)上述方法，還包括所述遠(yuǎn)程車輛的跟蹤通過融合來自車輛到車輛傳感器的數(shù)據(jù)和來自車內(nèi)目標(biāo)檢測傳感器的數(shù)據(jù)來表征，并且被表示為 其中Xi是第i個遠(yuǎn)程車輛的狀態(tài)，

是由本車上的感測裝置所測量到的第κk個車輛的距離、距離變化率和方位角測量值，I5是單位矩陣，

是在式(8)中所限定的向量，vi是本車的噪聲因子，

是本車的噪聲因子。
根據(jù)上述方法，還包括產(chǎn)生稀疏矩陣的步驟，所述稀疏矩陣表示為
根據(jù)上述方法，還包括確定系統(tǒng)動態(tài)方程的步驟，所述系統(tǒng)動態(tài)方程表示為 X(t+1)＝f(X，w) 其中X(t+1)是聯(lián)合狀態(tài)的預(yù)測，以及w是表示無模型過程噪聲的隨機(jī)變量。
根據(jù)上述方法，還包括所述系統(tǒng)動態(tài)方程的線性化表示為 X(t+1)＝ΦX+Gw+u2 Φ是函數(shù)f相對于X的Jacobian矩陣，G是函數(shù)f相對于w的Jacobian矩陣，而非線性項(xiàng)u2由公式 u2＝f(X*，w*)-ΦX*-Gw*來表示。
本發(fā)明還公開了一種用于監(jiān)測相對于本車的遠(yuǎn)程車輛的車輛察覺系統(tǒng)，所述車輛察覺系統(tǒng)包括 至少一個目標(biāo)感測裝置； 車輛到車輛通信裝置； 用于獲得傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖的數(shù)據(jù)收集模塊； 用于合并所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖的融合模塊，以便產(chǎn)生累積的目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖；以及 用于估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于本車的相對位置的跟蹤模塊。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述至少一個目標(biāo)感測裝置包括基于雷達(dá)的感測裝置。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述至少一個目標(biāo)感測裝置包括基于視覺的感測裝置。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述至少一個目標(biāo)感測裝置包括基于光的感測裝置。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述車輛到車輛通信裝置至少包括GPS裝置和在車輛之間傳送車輛信息的無線通信模塊。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述跟蹤裝置模塊包括Kalman過濾器。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述跟蹤裝置模塊包括平方根信息過濾器。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中所述跟蹤裝置模塊產(chǎn)生跟蹤列表，該列表包括遠(yuǎn)程車輛的車輛位置、速度和橫擺率。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中還包括耦接在跟蹤裝置模塊與數(shù)據(jù)收集模塊之間的反饋回路，以便產(chǎn)生反饋數(shù)據(jù)，從而改善所述至少一個目標(biāo)感測裝置的精確性。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中還包括至少一個車輛動態(tài)感測裝置，其提供本車的車輛動態(tài)數(shù)據(jù)，以便估計(jì)本車對于遠(yuǎn)程車輛的相對定位。
根據(jù)上述系統(tǒng)，其中還包括至少一個安全相關(guān)應(yīng)用，以便評價遠(yuǎn)程車輛對于本車的威脅以及以便致動安全響應(yīng)。



圖1是交通流圖示的例子。
圖2是用于數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)的框圖。
圖3是數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的框流程圖示。
圖4是融合目標(biāo)地圖數(shù)據(jù)和V2V數(shù)據(jù)的方法的流程圖。
圖5是用于對定址和跟蹤解耦的方法的流程圖。
圖6是用于聯(lián)合遠(yuǎn)程車輛和本車定址的相關(guān)性矩陣的圖示。
圖7是用于正則化逆協(xié)方差的Cholesky因子的矩陣圖示。
圖8是用于聯(lián)合定址和跟蹤的方法的流程圖。

具體實(shí)施例方式 圖1中總體示出表示本車10和多個遠(yuǎn)程車輛12的交通流圖示。遠(yuǎn)程車輛12包括多個移動車輛，其中一些車輛具有與本車10通信的能力，這公知為車輛到車輛(V2V)通信。本車10和具有通信能力的那些相應(yīng)遠(yuǎn)程車輛12在相應(yīng)的車輛間通信網(wǎng)絡(luò)上彼此定期地播送無線消息，所述車輛間通信網(wǎng)絡(luò)例如但不限于如本領(lǐng)域所公知的專用短程通信協(xié)議(DSRC)。
可將在車輛之間傳送的車輛到車輛(V2V)無線消息作為標(biāo)準(zhǔn)定期信標(biāo)消息來傳輸。無線消息包括有關(guān)環(huán)境察覺狀況的數(shù)據(jù)，這些環(huán)境察覺狀況涉及由每個相應(yīng)車輛感測到的車輛位置、車輛運(yùn)動學(xué)/動態(tài)參數(shù)、交通或道路事件。這些環(huán)境察覺狀況在車輛之間被傳送，從而預(yù)警其他車輛駕駛員某種類型的安全情形、交通延遲、事故、或?qū)︸{駛員潛在重要的其他當(dāng)前情形。其中一個目的是給鄰近車輛提供狀況的提前警示，以便提供額外時間來對該狀況做出反應(yīng)。用于環(huán)境察覺狀況的這些警示可包括但不限于交通擁堵、事故、傳送車輛中有效的前方碰撞警示(FCW)、側(cè)碰撞警示(LCW)、車道偏離警示(LDW)、前方車輛緩慢/停止、緊急電子制動燈(EEBL)激活、尾部中心高置停止燈(CHMSL)激活、交叉路口碰撞警示/避免、十字交叉道路、工作區(qū)警示、盲點(diǎn)/并線和行人/騎車人的可見性增強(qiáng)。此外，視線目標(biāo)跟蹤、非視線跟蹤和道路預(yù)測可通過V2V通信來確定。從多個車輛源接收信息的潛在冗余改善跟蹤準(zhǔn)確性和可靠性，從而降低錯誤檢測。還可傳送健康狀態(tài)信息(這涉及由車輛裝置、軟件和硬件模塊、和其他車輛子系統(tǒng)獲得的信息的可靠性和準(zhǔn)確性)。
圖2示出用于本車10和相應(yīng)遠(yuǎn)程車輛12的系統(tǒng)架構(gòu)。本車10和相應(yīng)遠(yuǎn)程車輛12(例如，多個遠(yuǎn)程車輛)每個都配備有無線廣播13，無線廣播13包括發(fā)送器和接收器(或收發(fā)器)以便經(jīng)天線14播送并且接收無線消息。本車10和相應(yīng)遠(yuǎn)程車輛12還包括相應(yīng)的處理單元15，以便處理在無線消息或其他傳送裝置例如全球定位系統(tǒng)(GPS)接收器16中接收到的數(shù)據(jù)?？商鎿Q地，無線廣播也可用作GPS接收器。每個車輛還包括目標(biāo)檢測模塊17，以便收集從目標(biāo)檢測傳感器接收到的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)還可包括車輛接口裝置18，以便收集包括但不限于速度、制動、橫擺率、加速和方向盤角度的信息。
GPS使用傳送信號的多個衛(wèi)星，這能使車輛的GPS接收器16確定其方位、速度、方向和時間。用于V2V通信網(wǎng)絡(luò)的相應(yīng)車輛的GPS數(shù)據(jù)作為無線消息的一部分被播送，以便識別傳送車輛的方位。這允許本車10的相應(yīng)處理單元15根據(jù)遠(yuǎn)程車輛的位置評估消息內(nèi)容，以便評價相應(yīng)狀況與本車10的相關(guān)性。
目標(biāo)檢測模塊17從目標(biāo)檢測裝置接收數(shù)據(jù)，這些目標(biāo)檢測裝置包括但不限于基于雷達(dá)的檢測裝置、基于視覺的檢測裝置、和基于光的檢測裝置。這些裝置的例子可包括雷達(dá)檢測器(例如，遠(yuǎn)程和短程雷達(dá))、照相機(jī)、和激光雷達(dá)裝置、立體視覺。每個相應(yīng)感測系統(tǒng)檢測或捕獲相應(yīng)傳感器視場中的圖像。視場依賴于目標(biāo)檢測傳感器被定向的方向。通過V 2V通信獲得的某些數(shù)據(jù)可能不能通過目標(biāo)檢測裝置來獲得，并且反之亦然。通過組合從兩個系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)，除了校正使用每個感測系統(tǒng)通常發(fā)生的誤差之外，可獲得對車輛周圍環(huán)境的全面察覺。
再次參考圖1，本車10配備有V2V通信系統(tǒng)和目標(biāo)檢測感測裝置。這里討論具有目標(biāo)檢測傳感器和/或V2V通信的優(yōu)點(diǎn)。遠(yuǎn)程車輛22和24被本車10的目標(biāo)檢測傳感器檢測到，如所示。本車前向所感測的區(qū)域的視場總體示出為25。遠(yuǎn)程車輛24配備有V2V通信裝置并且與本車10通信。遠(yuǎn)程車輛24還可與處于本車10的播送范圍之外的遠(yuǎn)程車輛24之前的車輛通信。由遠(yuǎn)程車輛24獲得的V2V消息信息被傳送給本車10，這提供正在發(fā)生的更多詳細(xì)信息，這些信息超出僅由本車目標(biāo)檢測感測裝置可獲得到的信息。另外，來自遠(yuǎn)程車輛24的在數(shù)據(jù)通信內(nèi)所包含的是遠(yuǎn)程車輛GPS位置。從遠(yuǎn)程車輛24所接收到的信息，連同由本車10所感測到的數(shù)據(jù)，允許本車10確定誤差是否可能出現(xiàn)在本車GPS數(shù)據(jù)或從遠(yuǎn)程車輛24接收到的GPS數(shù)據(jù)中。如果誤差出現(xiàn)，則這些誤差可被補(bǔ)償或被校正。
圖1中示出遠(yuǎn)程車輛26，其位于本車檢測傳感器的視場外。雖然遠(yuǎn)程車輛26因遠(yuǎn)程車輛位置而不能被本車目標(biāo)檢測傳感器檢測到，但是遠(yuǎn)程車輛26包括能將其GPS位置傳送到本車10的V2V通信系統(tǒng)。
在圖1中還示出遠(yuǎn)程車輛28。遠(yuǎn)程車輛28沒有配備V2V通信系統(tǒng)或目標(biāo)檢測感測裝置，并因此不能提供包括其相對于本車10的方位的任何信息，并且因此，遠(yuǎn)程車輛28的方位對于本車10將是未知的。然而，遠(yuǎn)程車輛30包括V2V通信和目標(biāo)檢測感測裝置。遠(yuǎn)程車輛30使用其目標(biāo)檢查傳感器檢測遠(yuǎn)程車輛28并且將所估計(jì)的遠(yuǎn)程車輛30的位置和其自身的GPS位置經(jīng)V2V通信系統(tǒng)傳送給本車10。因此，將V2V通信數(shù)據(jù)和由本車10檢測到的目標(biāo)融合可構(gòu)建圍繞本車10的360度車輛目標(biāo)地圖。
圖3示出協(xié)作的通信和目標(biāo)感測系統(tǒng)的框流程圖示40。傳感器和無線模塊42接收來自傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖44和V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖46的輸入。使用由目標(biāo)檢測傳感器提供的輸入來構(gòu)建傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖44。由目標(biāo)檢測傳感器檢測的目標(biāo)可包括但不限于遠(yuǎn)程車輛、建筑物、護(hù)欄和目標(biāo)檢測裝置的視場中的其他目標(biāo)。使用從其他車輛傳送的包括GPS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖46。響應(yīng)于從傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖44和V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖46確定出的數(shù)據(jù)，傳感器和無線模塊42構(gòu)建觀測形勢地圖。每個相應(yīng)觀測形勢地圖包括但不限于相應(yīng)目標(biāo)的距離、距離變化率和方位角。因此，可基于來自各種源的數(shù)據(jù)生成相應(yīng)目標(biāo)的多個觀測形勢地圖。如果確定出兩個數(shù)據(jù)地圖之間的誤差，則可以基于當(dāng)前車輛位置將優(yōu)先權(quán)給予V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖或傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。例如，如果本車行進(jìn)在引起GPS障礙的具有高大建筑物的類城市區(qū)域中，則優(yōu)先權(quán)給予傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。相反，如果車輛行進(jìn)在誤差可能出現(xiàn)在傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖的鄉(xiāng)村中，則優(yōu)先權(quán)給予V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖，因?yàn)檐囕v與GPS數(shù)據(jù)之間的通信是無障礙的。
將每個相應(yīng)觀測形勢地圖提供給數(shù)據(jù)聯(lián)合與合并模塊48，在該模塊48中，數(shù)據(jù)被融合進(jìn)合并目標(biāo)觀測地圖中。即，將從各種源收集到的多種數(shù)據(jù)融合進(jìn)單個聚合地圖，該聚合地圖提供相應(yīng)車輛的所確定距離、距離變化率和方位角。將檢測到的每個車輛的數(shù)據(jù)融合進(jìn)合并目標(biāo)觀測地圖。合并目標(biāo)觀測地圖提供包含全部檢測到的車輛的綜合地圖。
將合并目標(biāo)觀測地圖提供給包括但不限于Kalman過濾器跟蹤器的過濾器跟蹤器50。此外，將本車GPS位置、車輛動態(tài)信息(例如，速度、速率、橫擺率)和駕駛員意向信息(例如，轉(zhuǎn)向信號、轉(zhuǎn)向模式)提供給過濾器跟蹤器。過濾器跟蹤器50不斷更新對目標(biāo)車輛相對于本車的位置、速度和定向的跟蹤，以便確定預(yù)測性的行進(jìn)道路。這允許本車監(jiān)測本車的周圍車輛，以便確定對遠(yuǎn)程車輛的感性察覺?？蓪碜赃^濾器跟蹤器50的跟蹤反饋數(shù)據(jù)52提供給傳感器和無線模塊42，以便改進(jìn)從感測裝置所獲得的數(shù)據(jù)的精確性。隨后將進(jìn)一步詳細(xì)討論融合和跟蹤程序。
通過過濾器跟蹤器50來產(chǎn)生360度目標(biāo)跟蹤列表54，包括本車位置、速度、定向和每個遠(yuǎn)程車輛的位置、速度和定向，用于本車安全性察覺評估。此外，可將跟蹤列表作為反饋提供給數(shù)據(jù)聯(lián)合與合并模塊48以連續(xù)地確定周圍車輛關(guān)于本車10的相對位置。
然后將跟蹤列表54提供給車輛的各種安全應(yīng)用56(例如，目標(biāo)選擇模塊)，以便評價是否應(yīng)該致動安全通知。例如，前方碰撞警示(FCW)模塊評價車輛前方的碰撞的威脅。當(dāng)車輛行進(jìn)道路處于通向碰撞的路徑時，發(fā)出FCW警告。如果目標(biāo)車輛未處于行進(jìn)車道中或行進(jìn)在不同定向中，則FCW模塊將在其評價中對該目標(biāo)沒有反應(yīng)。如果相應(yīng)的安全應(yīng)用模塊識別出潛在威脅，則該威脅將被評價并且警示可被致動以便識別潛在的安全問題。每個目標(biāo)選擇模塊都接收跟蹤列表54并且確定其自己的威脅評價，以便響應(yīng)于該威脅評價發(fā)出警示通知或致動安全對策。
圖4是用于融合目標(biāo)感測地圖數(shù)據(jù)和V2V地圖數(shù)據(jù)的方法的流程圖。在步驟60中，從至少一個目標(biāo)感測裝置收集數(shù)據(jù)。目標(biāo)感測裝置典型地監(jiān)測車輛可檢測目標(biāo)的相應(yīng)遠(yuǎn)程區(qū)域。在步驟61中，響應(yīng)于感測到的目標(biāo)產(chǎn)生傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
在步驟62中，從V2V通信消息收集數(shù)據(jù)。從V2V消息收集到的數(shù)據(jù)可包括遠(yuǎn)程車輛的GPS信息、來自另一遠(yuǎn)程車輛的目標(biāo)傳感器信息、來自遠(yuǎn)程車輛的車輛動態(tài)信息、由遠(yuǎn)程車輛接收到的警告警示和遠(yuǎn)程車輛的有限的駕駛員意向信息。在步驟63中，響應(yīng)于包含在V2V通信消息中的數(shù)據(jù)產(chǎn)生V2V目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。在步驟64中，目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和V2V數(shù)據(jù)地圖被融合用于產(chǎn)生合并目標(biāo)觀測地圖。
在步驟65中，經(jīng)融合的數(shù)據(jù)被提供給過濾器跟蹤器，例如Kalman過濾器跟蹤器，以便跟蹤圍繞本車的遠(yuǎn)程車輛。Kalman過濾器是遞歸估計(jì)器。Kalman過濾要求僅需要來自在先時間步驟的估計(jì)狀態(tài)和當(dāng)前測量值以確定當(dāng)前狀態(tài)的估計(jì)。跟蹤過濾器跟蹤遠(yuǎn)程車輛相對于本車位置的路徑并且可在與目標(biāo)檢測裝置或V2V通信失去通信的情況下基于接收到的數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)測性路徑。
在步驟66中，產(chǎn)生跟蹤列表。跟蹤列表識別本車周圍的遠(yuǎn)程車輛的位置。此外，列出每個遠(yuǎn)程車輛的車速、橫擺率和定向。
在步驟67中，將跟蹤數(shù)據(jù)輸出到安全應(yīng)用以便進(jìn)行威脅評價。跟蹤數(shù)據(jù)被提供給各種安全系統(tǒng)，其中，對于相應(yīng)的安全應(yīng)用，信息被處理，并且相對于每個遠(yuǎn)程車輛以及其可對本車具有的影響做出威脅評價。
在此將描述早前述及的融合和跟蹤程序的實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)明白，在此描述的程序是可用于融合和跟蹤的多種程序中的其中一種，并且應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明不被限制到在此所述的程序。為了執(zhí)行融合和跟蹤，首先我們設(shè)X1，X2，...，Xk為通信區(qū)域中的K個車輛。設(shè)Xi為第i個車輛的狀態(tài)，包括關(guān)于基坐標(biāo)的北向位移、東向位移、航向(相對于北向的角度)、角速度和速度。設(shè)XH為本車的狀態(tài)，而gi為Xi的GPS測量值，分別包括北向位移、東向位移、航向和速度。mi是第i個車輛的車輛速度和橫擺率測量值的矢量，而oij是在第i個車輛上的感測裝置所測量到的第j個車輛的測量值(即，距離、距離變化率和方位角)。目標(biāo)是從測量值{gm，mi|i＝1，...，K}和{oj|i＝1，...，K，j＝1，...，Li}中復(fù)原車輛的狀態(tài){Xi|i＝1，...，K}，其中Li是由在第i個車輛中的感測裝置返回的目標(biāo)的數(shù)目。
在下面的推導(dǎo)中，高斯分布由信息陣列來表示。例如，隨機(jī)變量x～N(μ，Q)可被表示為x～[R，z]，其中Q＝R-TR-1和z＝Rμ。我們注意每個車輛具有其自己的系統(tǒng)動態(tài)方程為 Xi(t+1)＝fi(Xi，wi) (1) 其中項(xiàng)wi～[Rwi，zwi]是表示過程噪聲的隨機(jī)變量。式(1)在鄰域[Xi*，wi*]中的線性近似可表示為 Xi(t+1)＝ΦiXi+Giwj+ui2 (2) 其中Φi和Gi分別是方程(1)的函數(shù)f關(guān)于變量Xi和wi的Jacobian矩陣；并且將非線性項(xiàng)表示為 由GPS接收器、車內(nèi)傳感器和目標(biāo)檢測傳感器所做的測量由下面的方程來表示。對于GPS接收器的測量值方程可寫為 其中噪聲向量vHg～[RHg，0]是零均值隨機(jī)變量。對于車輪速度和橫擺率傳感器的測量值方程可寫為 其中噪聲向量vHm是零均值隨機(jī)變量，由vHm～[RHm，0]來表示。每個車輛保持車輛的狀態(tài)的估計(jì){Xi|i＝1，...，K}。在時刻t，目標(biāo)感測裝置測量目標(biāo)的列表

其中κl是確定第l個目標(biāo)是來自第κl個車輛

的數(shù)據(jù)聯(lián)合變量；而LH是由感測裝置所測量的目標(biāo)的個數(shù)。因此，來自傳感器的第l個目標(biāo)的方程可寫為 其中噪聲項(xiàng)

其協(xié)方差矩陣表示目標(biāo)感測裝置的精確度。
式(6)在鄰域

中的線性近似可表示為 其中

是關(guān)于

的Jacobian矩陣，

是關(guān)于XH的Jacobian矩陣，而非線性偏項(xiàng) 在每一時刻t，本車中的無線廣播模塊從通信區(qū)域內(nèi)的遠(yuǎn)程車輛接收廣播包。第i個廣播包包含第i個車輛的狀態(tài)xi的估計(jì)，其可被視為測量值 xi＝Xi+vi (9) 其中噪聲項(xiàng)vi～[Ri，0]表示狀態(tài)估計(jì)的不確定性。
先前述及的融合和跟蹤程序的第一實(shí)施例如下。假定本車XH的狀態(tài)和遠(yuǎn)程車輛{Xi|i＝1，...，K}互相不相關(guān)。因此，可使用擴(kuò)展的Kalman過濾器來分別估計(jì)狀態(tài)變量。
本車XH的定址可通過融合GPS和車內(nèi)傳感器來表示。下面方程可寫成 遠(yuǎn)程車輛的跟蹤可通過融合V2V傳感器和目標(biāo)感測裝置來表示。假定目標(biāo)感測裝置測量時刻t處對應(yīng)于第i個車輛的目標(biāo)的列表

測量值方程可表示為 下面根據(jù)圖5來描述如上所示的解耦程序中的關(guān)鍵步驟。在步驟70中，開始程序。在步驟71中，給定本車和遠(yuǎn)程車輛在時刻t-1處的在先估計(jì)，確定時刻t是否得到新數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可從系統(tǒng)動態(tài)方程(2)和測量值方程(10)和(11)得到更新。
在步驟71中，如果沒有得到新數(shù)據(jù)，則在步驟72中停止程序。如果得到新的更新數(shù)據(jù)則在步驟73中檢索本車狀態(tài)的在先估計(jì)

和協(xié)方差矩陣
在步驟74中，基于GPS和車內(nèi)運(yùn)動數(shù)據(jù)更新本車狀態(tài)估計(jì)。基于系統(tǒng)動態(tài)方程(2)和測量值方程(10)應(yīng)用擴(kuò)展的Kalman過濾器或類似過濾器推導(dǎo)時刻t處本車的狀態(tài)的估計(jì)。輸出更新的估計(jì)

和協(xié)方差矩陣
在步驟75中，對于l＝1，...，LH的第l個傳感器目標(biāo)oHl計(jì)算聯(lián)合變量κ1。這使傳感器目標(biāo)和V2V數(shù)據(jù)與在先遠(yuǎn)程車輛估計(jì)相聯(lián)合。
在步驟76中，確定遠(yuǎn)程車輛的全部狀態(tài)是否得到更新。如果全部狀態(tài)已經(jīng)得到更新，則返回到步驟71以確定是否得到新數(shù)據(jù)。如果并非全部狀態(tài)得到更新，則在步驟77中檢索第i個遠(yuǎn)程車輛的狀態(tài)的在先估計(jì)

和協(xié)方差矩陣
在步驟78中，基于V2V和目標(biāo)地圖數(shù)據(jù)更新遠(yuǎn)程車輛狀態(tài)估計(jì)。分別基于系統(tǒng)動態(tài)方程(2)和測量值方程(10)應(yīng)用擴(kuò)展的Kalman過濾器或類似過濾器推導(dǎo)時刻t處第i個遠(yuǎn)程車輛的狀態(tài)的估計(jì)。輸出更新的估計(jì)

和協(xié)方差矩陣

返回到步驟76確定全部狀態(tài)是否得到更新。如果并非全部狀態(tài)得到更新，則重復(fù)步驟77到78，直到全部狀態(tài)得到更新。否則返回到步驟71以核查得到新數(shù)據(jù)。
圖6和7示出對于10個車輛的聯(lián)合定址和跟蹤的結(jié)果。聯(lián)合狀態(tài)的正則化協(xié)方差呈現(xiàn)在圖6中。加黑項(xiàng)表示強(qiáng)相關(guān)?？汕宄乜吹剑粌H軌跡XT和本車XH相關(guān)，而且XT中的每一對軌跡是互相相關(guān)的。聯(lián)合協(xié)方差矩陣的棋盤格圖案證實(shí)上面的陳述。因此，忽略非對角線相關(guān)項(xiàng)的解耦近似不是漸近最優(yōu)的。
圖7示出逆協(xié)方差矩陣(也稱為為信息矩陣)的Cholesky因子，其被正則化成類似相關(guān)性矩陣，以便驗(yàn)證圖6中所示的方法的結(jié)果。該矩陣中的項(xiàng)可認(rèn)為是遠(yuǎn)程車輛和本車的狀態(tài)之間的約束或連接。圖7中所示的項(xiàng)越黑，狀態(tài)之間的連接越強(qiáng)。如圖7中所表示，Cholesky因子R不僅顯得稀疏，而且有良好的結(jié)構(gòu)。該矩陣僅由遠(yuǎn)程車輛的狀態(tài)內(nèi)的項(xiàng)或者遠(yuǎn)程車輛與本車狀態(tài)之間的項(xiàng)所主導(dǎo)。
在此將描述在先述及的融合和跟蹤程序的第二實(shí)施例。在整個計(jì)算中第二實(shí)施例使用并保持這個結(jié)構(gòu)。此外，存儲稀疏因子矩陣需要線性空間。更重要地，可在相對于系統(tǒng)中跟蹤數(shù)目的線性時間內(nèi)執(zhí)行更新。
通過組合上面推導(dǎo)得到的測量值方程(4)、(5)、(7)和(9)，我們得到
或被不同地表示為 其中

和XH分別表示遠(yuǎn)程車輛跟蹤和本車的定址。不失一般性，假定v是具有單位協(xié)方差矩陣的零均值隨機(jī)變量，即v～[I，0]。通過組合方程(1)中每個車輛的系統(tǒng)動態(tài)方程，得到下面的結(jié)果 X(t+1)＝ΦX+Gw+u2(14) 其中 G＝diag[G1...GK GH] (16) w～[Rw，zw] (19) 因此，損失函數(shù)被定義為 其中，

表示關(guān)于車輛狀態(tài)的初始先驗(yàn)知識。目標(biāo)是在服從系統(tǒng)動態(tài)約束(14)的情況下尋找使損失函數(shù)Jt最小的因子XT(t)和XH(t)。
圖8示出用于聯(lián)合定址和跟蹤程序的方法。在步驟80中，開始程序。在步驟81中，給定聯(lián)合狀態(tài)X在時刻t處的預(yù)測或先驗(yàn)知識，確定時刻t是否得到新數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可從系統(tǒng)動態(tài)方程(14)和測量值方程(12)得到更新。
在步驟81中，如果沒有得到新數(shù)據(jù)，則在步驟82中停止程序。如果得到新的更新數(shù)據(jù)，則在步驟83中檢索在時間t的聯(lián)合狀態(tài)X的在先預(yù)測(用

表示)。將聯(lián)合狀態(tài)X表示如下 在步驟84中，對于l＝1，...，LH的第l個傳感器目標(biāo)oHl計(jì)算聯(lián)合變量κl。
在步驟85中，確定聯(lián)合測量值方程(13)中的系數(shù)CT、CH、和u1。在先預(yù)測

聯(lián)合測量矩陣CT和CH、和向量u1和o被插入到矩陣A 使用Givens旋轉(zhuǎn)因式分解矩陣A(輸出上三角矩陣

使得ATA′＝ATA同時

是正交矩陣)。
其中ò是反映模型和測量值之間的偏差的殘差。
在步驟86中，在與時刻t時的測量值融合后，得出更新的信息陣列
通過求解下面的線性方程確定聯(lián)合狀態(tài)的更新估計(jì)(即，定址

和跟蹤

) 在步驟87中，輸出聯(lián)合狀態(tài)

在時刻t的更新的估計(jì)。
在步驟88中，計(jì)算在方程(14)中所表示的Φ、G和u2。更新的信息陣列

Rw、Φ、G被插入到矩陣B 使用Givens旋轉(zhuǎn)因式分解矩陣B(輸出上三角矩陣

使得B′TB′＝BTB其卻

是正交矩陣)，表示為 在步驟89中，以信息陣列形式

更新對于時刻t+1的聯(lián)合狀態(tài)X(t+1)的更新預(yù)測(例如，式(27))，當(dāng)可得到新的測量值時，可使用該更新的預(yù)測。返回到步驟72以確定是否可得到新的數(shù)據(jù)。
雖然已經(jīng)詳細(xì)地描述了本發(fā)明的某些實(shí)施例，但是，本領(lǐng)域技術(shù)人員將意識到用于實(shí)施由隨附權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的各種替代設(shè)計(jì)和實(shí)施例。
權(quán)利要求
1.一種增強(qiáng)相對于遠(yuǎn)程車輛的本車察覺系統(tǒng)的方法，所述本車包括感測遠(yuǎn)離所述本車的目標(biāo)的至少一個目標(biāo)感測裝置，所述本車還包括車輛到車輛通信系統(tǒng)，以便以車輛到車輛消息的形式在遠(yuǎn)程車輛和所述本車之間交換車輛數(shù)據(jù)，所述方法包括如下步驟
響應(yīng)于感測到的目標(biāo)產(chǎn)生傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地響應(yīng)于車輛到車輛消息產(chǎn)生車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地將所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖合并以共同地確定遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置；
使用所合并的數(shù)據(jù)地圖估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于所述本車的相對位置；以及
將跟蹤數(shù)據(jù)輸出到安全相關(guān)應(yīng)用，以便識別對所述本車的威脅評價。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，估計(jì)遠(yuǎn)程車輛的相對位置包括產(chǎn)生反饋數(shù)據(jù)，以便改進(jìn)所述至少一個目標(biāo)感測裝置的精確性。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括響應(yīng)于估計(jì)遠(yuǎn)程車輛的相對位置產(chǎn)生周圍車輛的跟蹤列表的步驟，所述跟蹤列表包括遠(yuǎn)程車輛的車輛位置、速度、和橫擺率。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，提供所述跟蹤列表作為反饋，以便連續(xù)地確定遠(yuǎn)程車輛對于本車的相對位置。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，輸出所述跟蹤列表作為輸出到安全相關(guān)應(yīng)用的跟蹤數(shù)據(jù)的一部分。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括收集所述本車的車輛動態(tài)信息以便估計(jì)所述本車對于遠(yuǎn)程車輛的相對定位的步驟。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從GPS和無線通信裝置獲得所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖之間的誤差，其中基于車輛的當(dāng)前定位將優(yōu)先權(quán)給予所述車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖或所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述本車位于具有GPS障礙的類城市位置中，則將優(yōu)先權(quán)給予傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。
10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全相關(guān)應(yīng)用使用遠(yuǎn)程車輛的定位和遠(yuǎn)程車輛定向來致動駕駛員察覺通知。
全文摘要
本發(fā)明涉及組合的車輛到車輛通信和目標(biāo)檢測感測，具體而言提供一種用于監(jiān)測相對于本車的遠(yuǎn)程車輛的車輛察覺系統(tǒng)。所述車輛察覺系統(tǒng)包括至少一個目標(biāo)感測裝置和車輛到車輛通信裝置。設(shè)置數(shù)據(jù)收集模塊，以便獲得傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。融合模塊合并所述傳感器目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖和車輛到車輛目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖，以便產(chǎn)生累積的目標(biāo)數(shù)據(jù)地圖。跟蹤模塊估計(jì)遠(yuǎn)程車輛對于本車的相對位置。
文檔編號G01S19/14GK101799992SQ20101011335
公開日2010年8月11日 申請日期2010年2月3日 優(yōu)先權(quán)日2009年2月3日
發(fā)明者S·曾, H·克里什南, V·薩德卡 申請人:通用汽車環(huán)球科技運(yùn)作公司