本发明涉及使用雷达系统跟踪物体的运动，尤其涉及用于跟踪在多个时间帧中从物体接收的雷达检测的集群的进展的方法。
背景技术：
车辆跟踪系统采用雷达系统，其在多个时间帧中的每个期间生成一个或多个源信号，并且作为响应，在多个时间帧中的每个期间接收多个雷达检测。对于选择的时间帧，接收时间帧的一个或多个源信号的车辆环境中的每个物体产生多个雷达回波或反射，在本文中也称为检测。为了有效地处理多个检测，将选择的时间帧的检测分组成单独的集群是有用的，其中每个集群表示在时间帧期间车辆环境中的物体。当物体相对于雷达系统移动时，与物体相关联的检测在雷达系统的参考系内移动。因此，为了有效地跟踪物体，在一个时间帧期间表示物体的集群需要与在随后的时间帧期间表示物体的集群正确地相关联。当多个物体被检测到并且当物体彼此接近时，该关联可能变得复杂。因此，期望提供将来自一个时间帧的集群与来自随后的时间帧的集群相关联以跟踪与这些集群相关联的物体的方法。
技术实现要素：
在一个示例性实施例中，公开了跟踪物体的方法。该方法包括：在第一时间帧中计算表示物体的检测集群的区域协方差矩阵；根据第一时间帧的区域协方差矩阵计算集群的更新的协方差矩阵；在第二时间帧中计算多个检测集群中的每个的区域协方差矩阵；确定多个度量，其中每个度量在更新的协方差矩阵和来自第二时间帧的区域协方差矩阵之间确定；以及通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联来跟踪物体。
通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联，将第一时间帧中的集群和对应于第二时间帧的相关联区域协方差矩阵的第二时间帧中的集群相关联。计算集群的更新的协方差矩阵还包括将李代数应用到第一时间帧的区域协方差矩阵的向量空间。计算更新的协方差矩阵包括将第一时间帧的区域协方差矩阵进行时间演化到第二时间帧。在一个实施例中，通过在第一时间帧期间接收在第一时间帧期间朝向物体发送的源信号的反射来获得表示物体的检测集群。当相对于被跟踪的物体确定路径时，可沿该路径操纵车辆以避开被跟踪的物体。
在另一个示例性实施例中，公开了用于驾驶车辆的系统。该系统包括雷达系统和处理器，该雷达系统在第一时间帧期间从物体接收多个第一检测，并且在第二时间帧期间接收多个第二检测。处理器被配置成在第一时间帧中计算表示物体的集群的区域协方差矩阵，其中集群由多个第一检测形成；根据第一时间帧的区域协方差矩阵计算集群的更新的协方差矩阵；在第二时间帧中计算多个集群中的每个的区域协方差矩阵，其中多个集群由多个第二检测形成；确定多个度量，其中每个度量在更新的协方差矩阵和来自第二时间帧的区域协方差矩阵之间确定；以及通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联来跟踪物体。
处理器可通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联来将第一时间帧中的集群与对应于第二时间帧的相关联的区域协方差矩阵的第二时间帧中的集群相关联。处理器可通过将李代数应用到第一时间帧的区域协方差矩阵的向量空间来计算集群的更新的协方差矩阵。在一个实施例中，计算集群的更新的协方差矩阵包括将第一时间帧的区域协方差矩阵进行时间演化到第二时间帧。处理器可通过在第一时间帧期间接收在第一时间帧期间朝向物体发射的源信号的反射来获得多个第一检测。多个第二检测可包括从物体和至少一个其它物体接收到的检测。在一个实施例中，该系统包括自主驾驶系统，该自主驾驶系统沿相对于被跟踪物体确定的路径来操纵车辆。
在又一示例性实施例中，公开了车辆。该车辆包括雷达系统和处理器，该雷达系统在第一时间帧期间从物体接收多个第一检测，并且在第二时间帧期间从物体接收多个第二检测。处理器被配置成在第一时间帧中计算表示物体的集群的区域协方差矩阵，其中集群由多个第一检测形成；根据第一时间帧的区域协方差矩阵计算集群的更新的协方差矩阵；在第二时间帧中计算多个集群中的每个的区域协方差矩阵，其中多个集群由多个第二检测形成；确定多个度量，其中每个度量在更新的协方差矩阵和来自第二时间帧的区域协方差矩阵之间确定；以及通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联来跟踪物体。
处理器可通过将来自具有最小度量的第二时间帧的区域协方差矩阵与第一时间帧的区域协方差矩阵相关联来将第一时间帧中的集群与对应于第二时间帧的相关联的区域协方差矩阵的第二时间帧中的集群相关联。处理器可通过将李代数应用到第一时间帧的区域协方差矩阵的向量空间来计算集群的更新的协方差矩阵。在一个实施例中，计算集群的更新的协方差矩阵包括将第一时间帧的区域协方差矩阵进行时间演化到第二时间帧。处理器可通过在第一时间帧期间接收在第一时间帧期间朝向物体发射的源信号的反射来获得多个第一检测。多个第二检测可包括从物体和至少一个其它物体接收到的检测。在一个实施例中，车辆包括自主驾驶系统，其沿相对于被跟踪物体确定的路径来操纵车辆。
从以下结合附图的详细描述中，本公开的以上特征和优点以及其它特征和优点是显而易见的。
附图说明
其它特征、优点和细节仅作为示例出现在以下详细描述中，详细描述参考附图，其中：
图1示出包括相对于车辆环境中的各种物体或目标导航车辆的自主驾驶系统的车辆；
图2示出跟踪图，其示出在单个时间帧期间从一个或多个物体接收的多个检测；
图3示出包括在单个时间帧期间从多个检测形成的多个集群的图；
图4是示意性地示出本公开的跟踪操作的图示；以及
图5示出了使用本文公开的方法跟踪物体的流程图。
具体实施方式
以下描述本质上仅仅是示例性的，并不意图限制本公开、其应用或用途。应该理解的是，在整个附图中，对应的附图标记指示相同或对应的部分和特征。
根据本公开的示例性实施例，图1示出车辆100，诸如汽车，其包括相对于车辆100的环境中的各种物体或目标导航车辆100的自主驾驶系统102。自主驾驶系统102包括适于提供射频信号的雷达系统104，该射频信号可以用于确定各种物体相对于车辆100的距离和/或相对速度。在图1所示的实施例中，雷达系统104包括发射器106和接收器108。在替代实施例中，雷达系统104可为包括发射器阵列和接收器阵列的mimo(多输入，多输出)雷达系统。雷达系统104控制和操作发射器106以生成射频波前(“源信号”120)。在一个实施例中，源信号120包括经常被称为唧声信号的线性调频连续波(lfm-cw)。另选地，源信号120可以是脉冲信号或者脉冲信号和唧声信号的组合。
源信号120由车辆100的环境中的各种物体反射。图1中示出的示例性物体包括但不限于行人122、外部车辆124、灯柱126和路缘128。这些物体中的一些(例如，灯柱126和路缘128)在它们的环境中是静止的，而其它物体(例如，行人122和外部车辆124)相对于它们的环境运动。外部车辆124的运动由向量v1指示，行人122的运动由向量v2指示。这些物体中的每个响应于接收源信号122而产生一个或多个反射信号。行人122产生反射信号130，并且外部车辆124产生反射信号132。灯柱126产生反射信号134，并且路缘128产生反射信号136。反射信号在雷达系统104的接收器108处被接收，雷达系统104通常包括用于对反射信号进行采样的电路。反射信号从雷达系统104提供给控制单元110，控制单元110包括处理器114，该处理器114执行本文公开的用于跟踪物体的方法。
在一个实施例中，雷达系统104发射源信号120并且接收多个时间帧中的每个的反射信号。对于选择的时间帧，发射器106发射一个或多个源信号，并且接收器108接收由车辆100的环境中的各种物体反射一个或多个源信号而产生的多个反射信号或“检测”。接收一个或多个源信号的每个物体可以发射多个反射信号。因此，在接收器108处接收到的多个检测可以包括与第一物体相关联(或从其接收)的一组检测，与第二物体相关联(或从其接收)的另一组检测等。控制单元110包括处理器114，其执行将一组检测分组为集群的方法，以便提供表示车辆环境中的物体的集群。对于每个时间帧，处理器114使用分组方法将多个检测分组为一个或多个集群，使得检测集群与环境中的物体相关联。当物体在雷达系统104的参考系内移动时，与物体相关联的检测集群在雷达系统104的参考系内从一个时间帧相应地移动到下一个时间帧。处理器114执行本文公开的方法以将一个时间帧中表示物体的集群与另一个时间帧中表示该物体的集群相关联。在时间帧范围内的此集群的关联允许处理器跟踪该物体。被跟踪的物体可被提供给碰撞避免系统112以提高驾驶安全性。
碰撞避免系统112可控制转向和加速/减速部件以执行车辆操纵以避开物体。通过跟踪物体，车辆100可以例如通过加速、减速或转向车辆来操纵以避开物体。另选地，控制单元110可以提供信号以警告车辆100的驾驶员，使得驾驶员可以采取任何合适的动作来避开该物体。
图2示出跟踪图200，其示出在单个时间帧期间从一个或多个物体接收的多个检测210。示出检测210以形成集群，例如集群1(202)，集群2(204)和集群3(206)。每个集群均可以与环境中的物体相关联。通常，检测的集群可以采用指示其相关联的物体的形式。例如，与车辆相关联的集群可以采用l形，与路缘相关联的集群可以采用水平线性配置，并且与柱相关联的集群可以采用竖直配置。
图3示出包括在单个时间帧期间从多个检测210形成的多个集群的图300。处理器114将在时间帧期间接收的多个检测210关联到各种说明性的集群202、204和206中。每个检测210由其特征向量表示。检测的特征向量f(x、y、z、vel)包括相对于雷达系统104的原点或参考系的检测的位置向量和速度向量。检测通常与集群相关联，该集群的检测和平均特征向量之间的距离是最小的。一旦检测与集群相关联，就可以确定每个集群的平均特征向量μ。集群的平均特征向量μ包括平均位置向量和平均速度向量，平均位置向量是集群中检测的位置向量的平均值，平均速度向量是集群中检测的速度向量的平均值。
一旦已经识别了集群并且已经计算了其平均特征向量μ，则可以计算该集群的区域协方差矩阵。示例性区域协方差矩阵用公式(1)表示：
其中ndetect是集群中检测的数量，fk是集群中第k个检测的特征向量，并且μ是该集群的平均特征向量。因此，图2的第一集群202、第二集群204和第三集群206的区域协方差矩阵分别由公式(2)至公式(4)给出：
表示特定时间帧期间的物体的这些区域协方差矩阵可以与其它时间帧中的集群的区域协方差矩阵相比较，以便跟踪物体的运动。
为了跨时间帧跟踪特定物体，表示第一时间帧中的特定物体的集群的区域协方差矩阵被“更新”以获得表示在第二或随后的时间帧期间表示该物体的更新的区域协方差矩阵。可以使用各种方法来更新从一个时间帧到另一个时间帧的区域协方差矩阵。在一个实施例中，在第一时间帧的区域协方差矩阵的向量空间上应用李代数提供第二时间帧的更新的区域协方差矩阵。一旦获得更新的区域协方差矩阵，就可以将其与第二时间帧的区域协方差矩阵进行比较，以便确定最接近的匹配。该方法参照图4进行讨论。
图4是示意性地示出本公开的跟踪操作的图示400。在第一时间帧(时间帧k)期间计算第一集群的区域协方差矩阵c1，k。然后，区域协方差矩阵将c1，k更新为c1，up，其中c1，up是第一集群在第一时间帧和第二帧之间发生变化的结果。对于第二时间帧(时间帧k+1)，从在第二时间帧期间获得的多个检测形成集群，并且确定这些集群的对应的区域协方差矩阵。第二时间帧的集群的区域协方差矩阵由c1，k+1、c2，k+1、c3，k+1表示。对于第二时间帧的每个集群，确定在对应的区域协方差矩阵和更新的协方差矩阵c1，up之间的距离或度量。在一个实施例中，两个协方差矩阵之间的度量使用公式(4)计算：
其中(ci，cj)是ci和cj的乘积，并且λk(ci,cj)是该乘积的广义特征值。因此，计算它们相应的第二时间帧的区域协方差矩阵(即，c1，k+1、c2，k+1、c3，k+1)的度量ρ(c1,up,c1,k+1)、ρ(c1,up,c2,k+1)和ρ(c1,up,c3,k+1)。提供最小度量(min|ρ(ci,cj)|)的第二时间帧的区域协方差矩阵被确定为与来自第一时间帧的集群最佳匹配的第二时间帧的集群相关联。因此，第一时间帧的集群可以与第二时间帧的集群相关联，从而允许跟踪该物体。
图4示出第一时间帧中的单个集群与第二时间帧中的三个集群的比较。然而，这仅仅是为了说明的目的。第一时间帧中的多个集群可以与第二时间帧中的多个集群相比较，以便提供允许跟踪多个物体的跨时间帧的集群之间的关联。
图5示出使用本文公开的方法跟踪物体的流程图500。在框502中，在第一时间帧中形成集群的区域协方差矩阵，其中第一时间帧中的集群是根据在第一时间帧期间从物体接收的检测确定的。在框504中，对区域协方差矩阵执行更新方法以获得表示第二时间帧中的集群的更新的协方差矩阵。在框506中，形成第二时间帧中的多个集群中的每个的区域协方差矩阵，其中第二时间帧中的每个集群是根据在第二时间帧期间接收的检测来确定的。在框508中，在更新的协方差矩阵和第二时间帧的区域协方差矩阵中的一个或多个之间计算度量。在框510中，与相对于更新的区域协方差矩阵具有最小度量的区域协方差矩阵相关联的集群与第一时间帧中的集群相关联。因此，相关联的集群在两个不同的时间帧，即第一时间帧和第二时间帧中表示相同的物体。通过在多个时间帧上继续该过程，可以跟踪物体的运动。
虽然已经参考示例性实施例描述了以上公开，但是本领域技术人员应当理解，在不脱离本公开的范围的情况下可进行各种改变并且可用等同物替换其元件。另外，在不脱离本公开的基本范围的情况下可做出许多修改以使特定情况或材料适应于本公开的教导。因此，这意味着本公开不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入本申请范围内的所有实施例。