用于汽車?yán)走_(dá)成像的物體邊界檢測的制作方法
【專利說明】
[0001] 相關(guān)申請的交叉引用
[0002] 本申請是2014年9月5日提交的序列號為62/046,200的美國臨時專利申請的非臨 時申請，該申請的內(nèi)容通過引用結(jié)合在此。
技術(shù)領(lǐng)域
[0003] 本發(fā)明涉及一種汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)，更具體地涉及物體邊界檢測以改善汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng) 中的雷達(dá)圖像去模糊化。
【背景技術(shù)】
[0004] 機(jī)動車所使用的雷達(dá)系統(tǒng)被用于各種各樣的用途，比如導(dǎo)航顯示、防撞報(bào)警、自動 巡航控制調(diào)整、自動制動、和自動轉(zhuǎn)向。在正在移動的車輛中，所有可見的物體都相對于主 車輛移動。同方向行駛的其他車輛可能看起來移動的相對慢一些，而迎面而來的車輛看起 來移動的更迅速。車輛不可預(yù)見地改變速度和轉(zhuǎn)彎，此時靜止或緩慢移動的物體，例如障礙 物和行人，可能出現(xiàn)在路邊或在路面中。物體經(jīng)常會臨時被突然出現(xiàn)在視野內(nèi)的其他物體 所阻礙。因此，在行駛的正常過程中，以不同速度移動的物體經(jīng)常會以不可預(yù)料的方式進(jìn)入 或離開雷達(dá)的視野。這對于執(zhí)行自動物體檢測、分類、危險(xiǎn)偵測和響應(yīng)的汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)提出 了一種具有挑戰(zhàn)性的情況。
[0005] 圖像去模糊化是汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)的雷達(dá)圖像處理中的一個重要方面。當(dāng)關(guān)于圖像的 附加信息，通常稱為"優(yōu)先(prior)"，可用于增強(qiáng)原始雷達(dá)圖像時圖像去模糊化技術(shù)通常會 更有效。例如，可以使用關(guān)于圖像中以不同速度移動的物體的邊界的先驗(yàn)信息來極大地增 強(qiáng)使用已知技術(shù)的圖像去模糊化。不幸的是，汽車?yán)走_(dá)數(shù)據(jù)經(jīng)常具有"弱優(yōu)先"，意味著在圖 像處理之前很少或沒有關(guān)于圖像內(nèi)容的信息可以使用。因此，對于包括多個以不同速度移 動的物體且具有"弱優(yōu)先"的圖像的去模糊化就成了一個具有挑戰(zhàn)性的問題。在汽車?yán)走_(dá)系 統(tǒng)中，所有可見的物體以不同的相對速度移動且經(jīng)常在通過視野時變成臨時障礙，這加劇 了挑戰(zhàn)。
[0006]因此，需要提供一種改進(jìn)的雷達(dá)圖像處理系統(tǒng)，用于汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)中的具有"弱優(yōu) 先"的雷達(dá)圖像的去模糊化。更明確地說，需要在汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)中的后續(xù)圖像去模糊化、物 體檢測和響應(yīng)中采用物體邊界檢測技術(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]在本發(fā)明的一個示例性的實(shí)施例中，車輛包括具有雷達(dá)攝照機(jī)的雷達(dá)系統(tǒng)，該雷 達(dá)攝照機(jī)捕獲雷達(dá)攝照機(jī)視野中的一系列雷達(dá)幀。邊界檢測器接收來自雷達(dá)攝照機(jī)的雷達(dá) 數(shù)據(jù)并檢測該雷達(dá)數(shù)據(jù)中的物體邊界數(shù)據(jù)。圖像處理器接收雷達(dá)數(shù)據(jù)和物體邊界數(shù)據(jù)并執(zhí) 行圖像分析，該圖像分析包括圖像去模糊化并至少部分基于雷達(dá)數(shù)據(jù)和物體邊界數(shù)據(jù)生成 響應(yīng)控制信號。響應(yīng)裝置基于響應(yīng)控制信號實(shí)施一個或多個響應(yīng)動作。根據(jù)實(shí)施例的一個 方面，物體邊界檢測包括執(zhí)行像素級的多普勒分析以把像素速度與雷達(dá)數(shù)據(jù)的像素關(guān)聯(lián)起 來，和識別像素速度中的不連續(xù)。響應(yīng)裝置可包括導(dǎo)航顯示，防撞報(bào)警，和自動巡航控制、制 動系統(tǒng)、和轉(zhuǎn)向。
[0008] 在本發(fā)明的另一個示例性的實(shí)施例中，通過捕獲包括雷達(dá)圖像的一系列雷達(dá)幀的 雷達(dá)數(shù)據(jù)來控制車輛。使用像素級的多普勒分析以把像素速度與雷達(dá)數(shù)據(jù)像素關(guān)聯(lián)起來， 和通過檢測像素速度中的不連續(xù)來識別物體邊界。物體邊界識別還可包括通過雷達(dá)數(shù)據(jù)的 幀序列來識別邊界。圖像去模糊化是至少部分基于雷達(dá)數(shù)據(jù)和物體邊界數(shù)據(jù)的。響應(yīng)動作 可包括下列中的一個或多個:在導(dǎo)航顯示器上顯示雷達(dá)圖像，激活防撞警告裝置，激活自動 巡航控制調(diào)整系統(tǒng)、激活自動制動系統(tǒng)、和激活自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。
[0009] 本發(fā)明提供下述技術(shù)方案。
[0010] 1.具有雷達(dá)系統(tǒng)的車輛，包括：
[0011] 雷達(dá)攝照機(jī)，用于捕獲雷達(dá)數(shù)據(jù)，該雷達(dá)數(shù)據(jù)包括雷達(dá)攝照機(jī)的視野的雷達(dá)圖像 的一系列幀；
[0012] 邊界檢測器，用于從所述雷達(dá)攝照機(jī)接收所述雷達(dá)數(shù)據(jù)，并檢測所述雷達(dá)數(shù)據(jù)中 的物體邊界；
[0013] 圖像處理器，用于接收所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述物體邊界數(shù)據(jù)，并至少部分基于所述 雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述物體邊界數(shù)據(jù)執(zhí)行包括圖像去模糊化的圖像分析應(yīng)產(chǎn)生響應(yīng)控制信號;和
[0014] 響應(yīng)裝置，用于基于所述響應(yīng)控制信號執(zhí)行一個或多個響應(yīng)動作。
[0015] 2.如技術(shù)方案1的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于執(zhí)行像素級多普勒分析， 以將像素速度和所述雷達(dá)數(shù)據(jù)的像素關(guān)聯(lián)起來。
[0016] 3.如技術(shù)方案2的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過識別所述像素速度 的不連續(xù)來檢測物體邊界數(shù)據(jù)。
[0017] 4.如技術(shù)方案3的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過計(jì)算所述像素速度 的梯度來識別所述像素速度中的不連續(xù)。
[0018] 5.如技術(shù)方案4的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過計(jì)算所述像素速度 的梯度的范數(shù)來識別所述像素速度中的不連續(xù)。
[0019] 6.如技術(shù)方案5的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過經(jīng)由所述雷達(dá)數(shù)據(jù) 的幀序列識別邊界不連續(xù)來檢測物體邊界數(shù)據(jù)。
[0020] 7.如技術(shù)方案1的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于接收車輛速度信息并在 檢測所述物體邊界數(shù)據(jù)時使用所述車輛速度。
[0021] 8.如技術(shù)方案1的車輛，其中所述圖像處理器進(jìn)一步被配置為使用所述物體邊界 數(shù)據(jù)作為圖像去模糊化傳遞函數(shù)中的自適應(yīng)參數(shù)。
[0022] 9.如技術(shù)方案8的車輛，其中所述圖像去模糊化傳遞函數(shù)的形式為：
[0024]其中，所述物體邊界數(shù)據(jù)在所述圖像去模糊化傳遞函數(shù)中是通過參數(shù)心的自適應(yīng) 確定來反映的。
[0025] 10.如技術(shù)方案1的車輛，其中所述雷達(dá)攝照機(jī)在77GHz至81GHz的頻率范圍內(nèi)工 作。
[0026] 11.如技術(shù)方案1的車輛，其中
[0027] 所述響應(yīng)裝置包括導(dǎo)航顯示器，防撞警告裝置，自動巡航控制調(diào)整系統(tǒng)、自動制動 系統(tǒng)、和自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的一個或多個;和
[0028] 所述邊界檢測器確定所述物體邊界數(shù)據(jù)且所述圖像處理器使用所述物體邊界數(shù) 據(jù)來進(jìn)行實(shí)時的圖像去模糊化，以支持對雷達(dá)數(shù)據(jù)中識別出的物體的有效響應(yīng)動作。
[0029] 12.用于移動車輛的雷達(dá)系統(tǒng)，包括：
[0030] 雷達(dá)攝照機(jī)，用于捕獲雷達(dá)數(shù)據(jù)，該雷達(dá)數(shù)據(jù)包括在所述雷達(dá)攝照機(jī)的視野中的 雷達(dá)圖像的一系列幀；
[0031] 邊界檢測器，用于從所述雷達(dá)攝照機(jī)接收所述雷達(dá)數(shù)據(jù)，并檢測所述雷達(dá)數(shù)據(jù)中 的物體邊界；以及
[0032] 圖像處理器，用于接收所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述物體邊界數(shù)據(jù)，以及至少部分基于所 述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述物體邊界數(shù)據(jù)執(zhí)行包括圖像去模糊化的圖像分析并產(chǎn)生響應(yīng)控制信號。 [0033] 13.如技術(shù)方案12的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于執(zhí)行像素級多普勒分 析，以將像素速度和所述雷達(dá)數(shù)據(jù)的像素關(guān)聯(lián)起來。
[0034] 14.如技術(shù)方案13的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過識別所述像素速 度的不連續(xù)來檢測物體邊界數(shù)據(jù)。
[0035] 15.如技術(shù)方案14的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過計(jì)算所述像素速 度的梯度來識別所述像素速度中的不連續(xù)。
[0036] 16.如技術(shù)方案16的車輛，其中所述邊界檢測器進(jìn)一步用于通過經(jīng)由所述雷達(dá)數(shù) 據(jù)的幀序列識別邊界不連續(xù)來檢測物體邊界數(shù)據(jù)。
[0037] 17.如技術(shù)方案12的車輛，其中所述圖像處理器進(jìn)一步被配置為使用物體邊界數(shù) 據(jù)作為圖像去模糊化傳遞函數(shù)中的自適應(yīng)參數(shù)。
[0038] 18. -種用于控制移動車輛的方法，包括：
[0039] 捕獲包括雷達(dá)圖像的一系列幀的雷達(dá)數(shù)據(jù)；
[0040] 通過執(zhí)行像素級多普勒分析以把像素速度與所述雷達(dá)圖像的像素關(guān)聯(lián)起來以及 識別所述像素速度中的不連續(xù)，檢測所述雷達(dá)數(shù)據(jù)中的物體邊界數(shù)據(jù);和
[0041] 至少部分基于所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述物體邊界數(shù)據(jù)執(zhí)行包括圖像去模糊化的圖像 分析。
[0042] 19.如技術(shù)方案18的方法，其中檢測物體邊界數(shù)據(jù)進(jìn)一步包括通過雷達(dá)數(shù)據(jù)的幀 序列來識別邊界不連續(xù)。
[0043] 20.如技術(shù)方案18的方法，進(jìn)一步包括基于所述響應(yīng)控制信號執(zhí)行一個或多個響 應(yīng)動作，其包括在雷達(dá)顯示器上顯示雷達(dá)圖像，激活防撞警告裝置，激活自動巡航控制調(diào)整 系統(tǒng)、激活自動制動系統(tǒng)、和激活自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的一個或多個。
[0044] 通過下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的細(xì)描述，上述特征和優(yōu)勢以及本發(fā)明的其他特征和 優(yōu)勢是非常明顯的。
【附圖說明】
[0045] 在下述實(shí)施例的詳細(xì)描述，參考附圖的詳細(xì)描述中，僅通過示例的方式，體現(xiàn)其他 特征、優(yōu)勢和細(xì)節(jié)，其中：
[0046] 圖1是汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)的框圖；和
[0047] 圖2是在汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)中的物體邊界接收的邏輯流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0048] 下面的描述實(shí)際上是示例性的，并不意圖用來限制本發(fā)明，其使用或應(yīng)用?？梢岳?解，在所有附圖中，對應(yīng)的附圖標(biāo)記表示相似或?qū)?yīng)的部分和特征。如這里所用，術(shù)語模塊 指處理電路，其可包括專用集成電路(ASIC)，電子電路，處理器(共享的，專用的，或組)和執(zhí) 行一個或多個軟件或硬件程序的存儲器，組合邏輯電路，和/或其他可提供所描述功能的合 適部件。
[0049] 根據(jù)圖1所示的本發(fā)明的示例性實(shí)施例，車輛10,其可以是正在移動的，包括雷達(dá) 12(也可稱為雷達(dá)攝照機(jī)），其用于對車輛周邊的環(huán)境進(jìn)行成像。為了說明在這個例子中的 物體邊界技術(shù)的實(shí)施例，在雷達(dá)視野中有多個物體1 la-1 In，它們相對于車輛10且相對于彼 此以不同的速度移動。例如，這些物體可包括與車輛同向移動的行人車輛、迎面而來的行人 車輛，車輛拐彎，路邊或在路面上的