基于传感器轨迹id调整phd过滤器中的强度的权重的制作方法

文档序号:9565456阅读:478来源:国知局
基于传感器轨迹id调整phd过滤器中的强度的权重的制作方法
【专利说明】基于传感器轨迹ID调整PHD过滤器中的强度的权重
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请与下面的共同未决美国专利申请相关,其在此通过引用并入本文:
[0003]与本申请同一日期提交的,题为“MERGINGINTENSIIES IN A PHD FILTER BASEDON A SENSOR TRACK ID”的美国专利申请序号14/448,808 (代理人档案号H0043916);
[0004]与本申请同一日期提交的,题为“UPDATINGINTENSITIES IN APHD FILTER BASEDON A SENSOR TRACK ID”的美国专利申请序号14/448,803 (代理人档案号H0043754) ?’以及
[0005]与本申请同一日期提交的,题为“TWO STEP PRUNING IN A PHD FILTER”的美国专利申请序号14/448,819 (代理人档案号H0045530)。
【背景技术】
[0006]看到和规避或者感知和规避(SAA)的目的是在具有或者不具有有源的(active)的基于应答机的防撞系统的情况下为无人飞行器系统(UAS)提供针对所有空中交通的执行自间隔(self-separat1n)和防撞的能力。SAA需要UAS在本机(ownship)飞行器的操作附近检测和追踪入侵者飞行器,从而识别执行自间隔和防撞所需的导引机动(guidancemaneuver)。检测和追踪功能是UAS SAA能力的关键使能者(enabler),因为UAS不能执行针对未检测、未追踪入侵者飞行器的自间隔或者防撞机动。检测功能涉及使用监测传感器来测量入侵者飞行器相对于本机UAS的位置。追踪功能涉及将监测传感器测量结果融合在一起以估计入侵者飞行器相对于本机UAS的轨线统计(本文也被称为轨迹)。监测传感器提供了具有对应测量结果ID的测量结果,其可以是跨时间相关或者跨时间随机的。
[0007]追踪功能通过如下来估计入侵者飞行器的轨迹:使用数据关联算法来将测量结果分配到当前轨迹,使用过滤器将传感器测量结果与轨迹统计的当前估计融合,以及使用轨线管理器,其监督传感器融合操作、发起轨迹、保持轨迹并删除轨迹。
[0008]—个追踪系统使用随机有限集(RFS)来追踪用于UAS SAA的多个入侵者飞行器(IA),其中RFS为多假设测试(MHT)方法的实施方式。RFS将多重IA追踪问题投射到集值状态空间中,在那里使用其一阶矩(在本文中也被称为强度)来近似集值状态矢量和集值测量结果矢量的统计,并将其应用于贝叶斯过滤器框架中以使用高斯混合来估计IA轨迹统计。所得到的过滤器被称为概率假设密度(PHD)过滤器。强度指的是权重、状态平均矢量、以及集值状态空间的元素的状态协方差矩阵,其中此元素对应于轨迹的统计。

【发明内容】

[0009]在一个实施例中,提供了用于利用概率假设密度过滤器追踪多个对象的方法。该方法包括获得对应于具有至少一个传感器的第一对象的多个测量结果,该至少一个传感器提供了针对多个测量结果的一个或多个第一轨迹ID。Tk轨迹强度基于多个测量结果针对第一对象生成,Tk轨迹强度包括权重,状态平均矢量、以及在时间T k时第一对象的轨迹的统计的状态协方差矩阵。Tk+1预测强度基于1\轨迹强度针对第一对象生成,Tk+1预测强度对应于时间Tk+1,其中Tk+1预测强度包括基于T 3九迹强度的权重的预测的权重。多个测量结果由多个传感器获得,其中多个传感器包括至少一个传感器,其中多个传感器为多个测量结果提供了多个第二轨迹ID,其中多个测量结果对应于时间Tk+1。多个第二轨迹ID与一个或多个第一轨迹ID相比较。如果一个或者多个第一轨迹ID的全部与多个第二轨迹ID的任何轨迹ID相匹配,则预测的权重被乘以第一值。如果少于全部的一个或者多个第一轨迹ID与多个第二轨迹ID的任何轨迹ID相匹配,则预测的权重被乘以第二值,其中第二值比第一值大。该方法然后确定在与第一值或者第二值相乘之后是否基于预测的权重删改Tk+1预测强度。如果Tk+1预测强度未被删改,则T k+1轨迹强度针对在时间T k+1的第一对象基于T k+1预测强度而被生成,Tk+1轨迹强度具有基于预测权重的做乘法(multiplying)的更新权重。
【附图说明】
[0010]应理解的是,附图仅仅描绘了示意性的实施例并且因此不被认为是在范围方面的限制,示例性实施例将通过使用附图以另外的特征和细节进行描述,其中:
[0011]图1为示例环境的框图,其中可以使用基于PHD过滤器的追踪系统。
[0012]图2为图1的环境中使用的示例追踪系统的框图。
[0013]图3为用于利用图2的追踪系统追踪多个对象的示例性方法的流程图。
[0014]根据惯例,各种所述特征并非按比例绘制,而是被绘制成强调与示例性实施例相关的特定特征。
【具体实施方式】
[0015]本文所述主题提供了调整强度的权重的方法,其是在概率假设密度(PHD)过滤器中通过使用由一个或多个传感器提供的轨迹标识符(ID)而被追踪。轨迹ID是由传感器提供的标识符,其中标识符跨时间与一系列测量结果相关联。轨迹ID的一种类型是国际民航组织(ICA0)飞行器地址,其通过飞行器连同对应的测量结果信息被发射,并且通过传感器连同对应的测量结果信息被接收。能够接收此类ICA0飞行器地址的传感器的示例包括广播式自动相关监视(ADS-B)传感器以及空中防撞系统(TCAS)模式S传感器。另一类型的轨迹ID是来自传感器的随着时间推移而使测量结果相关的标识符。特别地,此类传感器通过随着时间推移而使测量结果相关并且向那些轨迹分配ID而识别对象的轨迹。这些ID连同测量结果由传感器提供。因为由传感器生成使其自己的测量结果随着时间的推移而相关的这些ID,所以这些ID是传感器特定的。即,即使第一传感器和第二传感器可以获得相同对象的测量结果,第一传感器和第二传感器也使其自己的测量结果,而不是其它传感器的测量结果相关;因此,每个传感器所提供的轨迹ID是不同的,并对应于来自那个传感器而不是其它传感器的测量结果。为相关联的测量结果提供此类轨迹ID的传感器的示例包括TCAS模式C传感器、某些LiDAR、以及某些雷达。本文描述的主题利用了这些轨迹ID来改善多个对象可以以其在PHD过滤器中被追踪的准确性和效率。
[0016]图1是示例环境的框图,其中可以使用基于PHD过滤器的追踪系统102。在本文所示的示例中,追踪系统102被安装在飞行器104内,然而,追踪系统102可被安装在任何交通工具内或者可以是独立的系统。追踪系统102被配置成检测并追踪在该环境中的其它对象。在这个示例中,追踪系统102被配置成检测在空中的对象,例如入侵者飞行器(IA) 106, 108。在示例中,追踪系统102是感知和规避(SAA)系统的一部分,并且飞行器104是无人飞行器系统(UAS)。
[0017]图2为示例追踪系统102的框图。追踪系统102包括多个传感器202-206,其被配置成检测传感器202-206周围的环境中的对象。多个传感器202-206可以包括任何适合的传感器,例如雷达202,TCAS传感器203,ADS-B传感器204,光学照相机205,以及LiDAR206。也可以使用其它传感器。此外,可以使用任何数目的传感器,其包括多个相同类型的传感器。传感器202-206被耦合到一个或多个处理设备208。传感器202-206被配置成获得测量结果,并发送测量结果到一个或多个处理设备208。如上所述,一些或者所有的传感器202-206可被配置成将轨迹ID连同测量结果发送到一个或多个处理设备208。
[0018]一个或多个处理设备208被配置成基于从传感器202-206接收的测量结果来追踪多个对象(例如入侵者飞行器106,108)。为了追踪对象,一个或多个处理设备208被配置成执行存储在耦合到一个或多个处理设备208的一个或多个数据存储设备212上的指令210。当由一个或多个处理设备208执行时,指令210引起一个或多个处理设备208基于来自传感器202-206的测量结果实现动作以追踪对象。一个或多个处理设备208可以包括中央处理单元(CPU),微控制器,微处理器(例如,数字信号处理器),现场可编程门阵列(FPGA),专用集成电路(ASIC),或者其它处理设备。在某些示例中,一个或多个的数据存储设备212包括非易失性电子硬件设备,以用于存储机械可读数据和指令。在示例中,一个或多个的数据存储设备212将信息存储在用于存储计算机可读指令或者数据结构的任何适合的计算机可读介质上。计算机可读介质可以被实现为可由一个或多个处理设备208访问的任何可用的介质。适合的计算机可读介质可包括存储介质,例如磁性或者光学介质。例如,存储介质可以包括传统的硬盘,光盘只读存储器(⑶-R0M),固态驱动器(SSD),其它闪速存储器,只读存储器(ROM),以及电可擦除可编程ROM(EEPROM)。一个或多个处理设备208还被耦合到存储器214,存储器214被配置成在由一个或多个处理设备208的执行期间存储数据和指令。存储器214可以包括易失或者非易失介质,例如随机存取存储器(RAM)(包括但不限于同步动态随机存取存储器(SDRAM),双倍数
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