(57)【要約】      （修正有）【課題】障害物速度の検出方法、障害物速度の検出装置、コンピュータ機器、記憶媒体及び車両を提供する。【解決手段】障害物速度の検出方法は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するステップＳ１１０と、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算するステップＳ１２０と、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングするステップＳ１３０と、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の融合静止確率を取得し、取得した融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定するステップＳ１４０とを含む。【選択図】図１
2020042029.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害物速度の検出方法であって、
設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するステップと、
少なくとも二つの前記リアルタイムな障害物速度に基づいて、前記障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算するステップと、
前記速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各前記速度統計量を対応する前記静止確率にそれぞれマッピングするステップと、
マッピングして取得された少なくとも二つの前記静止確率を融合して、前記障害物の融合静止確率を取得し、取得した該融合静止確率に基づいて、前記障害物の速度検出結果を決定するステップとを含む障害物速度の検出方法。
【請求項２】
前記速度統計量のタイプは、速度係数の分散、速度角度差の平均値及び速度係数の２次分散を含む請求項１に記載の障害物速度の検出方法。
【請求項３】
前記速度統計量と前記静止確率との間のマッピング関係は、以下の式を含む請求項１又は請求項２に記載の障害物速度の検出方法。
【数１】
2020042029.tif 000009
ただし、ｖは速度統計量であり、Ｐは、静止確率であり、ｔ及びｓは、予め設定されたマッピングパラメータである。
【請求項４】
異なる前記速度統計量は、異なるマッピングパラメータに対応し、
前記速度係数の分散に対応するｔ＞前記速度角度差に対応するｔ＞前記速度係数の２次分散に対応するｔであり、
前記速度係数の分散に対応するｖ＞前記速度角度差に対応するｖ＞前記速度係数の２次分散に対応するｖである請求項３に記載の障害物速度の検出方法。
【請求項５】
マッピングして取得された少なくとも二つの前記静止確率を融合して、前記障害物の前記融合静止確率を取得するステップは、
以下の式によって、前記障害物の前記融合静止確率Ｐ＿ｆｉｎａｌを計算する請求項２に記載の障害物速度の検出方法。
【数２】
2020042029.tif 000010
ただし、
【数３】
2020042029.tif 000011
であり、Ｎは、マッピングして取得された前記静止確率の総数であり、Ｐ＿ｉは、ｉ番目の前記速度統計量に対応する前記静止確率である。
【請求項６】
前記融合静止確率に基づいて、前記障害物の前記速度検出結果を決定するステップは、
前記融合静止確率と確率閾値とを比較するステップと、
前記融合静止確率が前記確率閾値以上である場合、前記障害物が静止状態にあると決定し、前記融合静止確率が前記確率閾値より小さい場合、計算して取得された前記リアルタイムな障害物速度を前記障害物の速度として決定するステップとを含む請求項１に記載の障害物速度の検出方法。
【請求項７】
障害物速度の検出装置であって、
設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するリアルタイム障害物速度計算モジュールと、
少なくとも二つの前記リアルタイムな障害物速度に基づいて、前記障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算する速度統計量計算モジュールと、
前記速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各前記速度統計量に対応する前記静止確率にそれぞれマッピングする静止確率計算モジュールと、
マッピングして取得された少なくとも二つの前記静止確率を融合して、前記障害物の融合静止確率を取得し、取得した該融合静止確率に基づいて、前記障害物の速度検出結果を決定する速度検出結果決定モジュールとを備える障害物速度の検出装置。
【請求項８】
前記速度統計量のタイプは、速度係数の分散、速度角度差の平均値及び速度係数の２次分散を含む請求項７に記載の障害物速度の検出装置。
【請求項９】
コンピュータ機器であって、
少なくとも一つのプロセッサと、
少なくとも一つのプログラムを記憶する記憶装置とを備え、
少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合に、少なくとも一つの該プロセッサが、請求項１から請求項６のいずれかに記載の障害物速度の検出方法を実現するコンピュータ機器。
【請求項１０】
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項１から請求項６のいずれかに記載の障害物速度の検出方法が実現されるコンピュータ記憶媒体。
【請求項１１】
車体を備える車両であって、
請求項９に記載のコンピュータ機器と、
前記車体に設けられたセンサとを備え、
該センサが、周囲環境における前記障害物のリアルタイムな前記障害物速度を検出するものである車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理技術分野に関し、特に障害物速度の検出方法、障害物速度の検出装置、コンピュータ機器、記憶媒体及び車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、センサ技術、制御システム及び人工知能技術の継続的な発展により、無人走行車両（以下、無人車両と称する）及び地上移動ロボットが大きく発展されている。無人車両を一例にすると、実際の動的環境において、無人車両は、環境感知により障害物を安定して正確に検出し、障害物の速度を認識できることが必要である。これは、経路を計画して運動モデルを作成するのに非常に役に立つことができ、さらに無人車両が各種の知能的な決定行為を行うことを補助することができる。
【０００３】
現在、無人車両システムでは、障害物の速度を検出することは、一つの重要な課題であり、障害物速度の検出結果は、後続予測及び決定制御に重要な情報を提供する。低速障害物の速度検出は、無人車両システムにおける速度検出アルゴリズムの困難な問題であり、低速障害物の速度情報を安定して正確に報告できれば、運転の安全性を大幅に向上させる。従来の方式は、主にシングルフレーム差分法で障害物の速度情報を計算し、次に速度閾値で障害物が静止状態であるかどうかを判定する。
【０００４】
発明者が本発明を実現する過程で、既存の技術が以下の欠点があることを見出した。従来の方式は、センサのノイズ干渉を受けやすい同時に、速度閾値の選択問題が存在して、いったん速度閾値が不適切に選択されると、低速が報告されることができず、又は誤った速度が報告される問題が発生して、安定性及び安全性のいずれも悪くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、障害物速度の検出方法、障害物速度の検出装置、コンピュータ機器、記憶媒体及び車両を提供し、無人車両システムによって検出された障害物速度の安定性、信頼性及び精度を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１態様において、障害物速度の検出方法を提供する。障害物速度の検出方法は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するステップと、少なくとも二つの前記リアルタイムな障害物速度に基づいて、前記障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算するステップと、前記速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各前記速度統計量を対応する前記静止確率にそれぞれマッピングするステップと、マッピングして取得された少なくとも二つの前記静止確率を融合して、前記障害物の融合静止確率を取得し、取得した該融合静止確率に基づいて、前記障害物の速度検出結果を決定するステップとを含む。
【０００７】
本発明の第２態様において、障害物速度の検出装置をさらに提供する。障害物速度の検出装置は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するリアルタイム障害物速度計算モジュールと、少なくとも二つの前記リアルタイムな障害物速度に基づいて、前記障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算するための速度統計量計算モジュールと、前記速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各前記速度統計量に対応する前記静止確率にそれぞれマッピングする静止確率計算モジュールと、マッピングして取得された少なくとも二つの前記静止確率を融合して、前記障害物の融合静止確率を取得し、取得した該融合静止確率に基づいて、前記障害物の速度検出結果を決定する速度検出結果決定モジュールとを備える。
【０００８】
本発明の第３態様において、コンピュータ機器をさらに提供する。コンピュータ機器は、少なくとも一つのプロセッサと、少なくとも一つのプログラムを記憶する記憶装置とを備え、少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合に、少なくとも一つの該プロセッサが、上記の障害物速度の検出方法を実現する。
【０００９】
本発明の第４態様において、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ記憶媒体をさらに提供する。コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合に、上記の障害物速度の検出方法が実現される。
【００１０】
本発明の第５態様において、車体を備える車両を提供する。車両は、上記のコンピュータ機器、及び前記車体に設けられたセンサとを備え、該センサは、周囲環境における前記障害物のリアルタイムな前記障害物速度を検出するものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の実施例は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算する。そして、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算し、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。そして、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して障害物の融合静止確率を取得し、最終に融合静止確率に基づいて障害物の速度検出結果を決定することによって、センサにより収集された複数のリアルタイムな障害物速度によって障害物の速度を検出することを実現する。これにより、既存の無人車両システムが低速障害物の速度の検出を行うときに存在する安定性及び安全性が低い問題を解决するため、無人車両システムによって検出された障害物速度の安定性、信頼性及び精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例１により提供される障害物速度の検出方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例２により提供される障害物速度の検出装置の概略図である。
【図３】本発明の実施例３により提供されるコンピュータ機器の概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面及び実施例を参照して本発明についてさらに詳しく説明する。なお、ここで説明される具体的な実施例は、単なる本発明を解釈するためのものであり、本発明を限定するものではない。
【００１４】
なお、説明の便宜上、図面には、全部内容ではなく、本発明に関する一部だけが示される。例示的な実施例をさらに詳しく検討する前に言及することとして、一部の例示的な実施例は、フローチャートとして描画される処理又は方法として説明される。フローチャートが各操作（又はステップ）を順次処理として説明するが、そのうち、多くの操作は、並行的に、併発的に又は同時に実施することができる。また、各操作の手順は、改めて整えることができる。操作が完成する場合、処理を終了してもよいが、図面に含まれていない付加ステップを有していてもよい。処理は、方法、関数、規程、サブルーチン又はサブプログラムなどに対応することができる。
【００１５】
実施例１
図１は、本発明の実施例１により提供される障害物速度の検出方法のフローチャートである。本実施例は、無人車両システムが低速障害物の速度を正確に検出する場合に適用することができ、障害物速度の検出方法は、障害物速度の検出装置によって実行される。
障害物速度の検出装置は、ソフトウェア及び／又はハードウェアの方式によって実現することができ、一般的にコンピュータ機器に統合されていてもよい。これに対応して、図１に示されるように、障害物速度の検出方法は、以下のステップを含む。
ステップＳ１１０は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算する。
【００１６】
この場合、設定された時間ウィンドウは、障害物データの時間の長さを収集するためのことであり、実際のニーズに応じて設定することができる。例えば、設定された時間ウィンドウは、３０秒又は１分であってもよい。また、障害物データは、ビデオ画像などのような障害物の動き状況を反映できるデータなどであってもよく、本実施例は、これらに対して限定しない。マルチフレーム差分技術は、動き目標を検出するためのことであり、フレーム間差分技術に基づいて拡大された技術である。フレーム間差分技術は、ビデオ画像シーケンスの隣接する２つのフレームに対して差分演算を行うことによって動き目標輪郭を取得する方法であり、マルチフレーム差分技術は、ビデオ画像シーケンスの離れて設定された一定数のフレームに対して差分演算を行うことによって動き目標輪郭を取得することである。また、設定された数は、３、４又は５などであってもよく、本実施例は、これらに対して限定しない。リアルタイムな障害物速度は、ある時点に対応する障害物の速度であってもよい。
【００１７】
本実施例では、センサを使用して障害物データを収集する場合、収集されたデータに対してマルチフレーム差分技術を使用して速度測定の分析を行うため、対応して設定された時間ウィンドウは、データ収集条件を満たす必要がある。例えば、マルチフレーム差分技術が、隣接する５フレームの画像に対して差分演算を要求する場合、設定された時間ウィンドウ内から少なくとも６フレームの画像を収集できなければ、マルチフレーム差分技術で同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算することができない。
【００１８】
ステップＳ１２０は、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算する。
【００１９】
速度統計量は、リアルタイムな障害物速度に基づいて計算された関連データである。選択可能な実施例として、速度統計量のタイプは、速度係数の分散、速度角度差の平均値及び速度係数の２次分散を含んでいてもよい。この場合、速度係数の分散は、すべてのリアルタイムな障害物速度の係数が計算して取得された分散であってもよいし、速度角度差は、隣接する二つのリアルタイムな障害物速度の角度間の差であってもよいし、速度係数の２次分散は、すべてのリアルタイムな障害物速度の係数が計算して取得された２次分散であってもよい。
【００２０】
本実施例では、計算されたリアルタイムな障害物速度に基づいて障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算する。選択可能に、速度係数の分散、速度角度差の平均値及び速度係数の２次分散を三つの異なる速度統計量としてもよい。速度統計量は、障害物に対応する静止確率を計算することができる。
【００２１】
ステップＳ１３０は、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。
【００２２】
この場合、静止確率は、障害物が静止状態にある確率であってもよい。
【００２３】
これに対応して、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係で各タイプの速度統計量に対応する静止確率を計算することができる。
【００２４】
選択可能な実施例として、前記速度統計量と静止確率との間のマッピング関係は、以下の式（１）を含んでいてもよい。
【数１】
2020042029.tif 000003
ただし、
ｖは速度統計量であり、
Ｐは静止確率であり、
ｔ及びｓは予め設定されたマッピングパラメータである。
【００２５】
この場合、ｖは独立変数であり、速度統計量を表し、ｔ及びｓは、いずれも予め設定されたマッピングパラメータであり、定数であってもよい。具体的な値は、実際のニーズに応じて設定することができ、本実施例は、ｔ及びｓの具体的な値に対して限定しない。
【００２６】
具体的には、ｔは、統計量の閾値であってもよく、ｖがｔより小さいときに返される静止確率は０であり、障害物が現在非静止状態であることを完全に信頼することを示す。ｖがｔ以上である場合、返される確率値は、ｖが大きくなるにつれて増加し、障害物の静止確率が徐々に増加することを示す。ｓは、静止確率が速度統計量に伴って上昇することを制御する比例値であり、ｓの値が小さいほど、確率値が統計量の上昇に伴って上昇する速度が速い。
【００２７】
選択可能な実施例として、異なる速度統計量は、異なるマッピングパラメータに対応してもよい。
速度係数の分散に対応するｔ＞速度角度差に対応するｔ＞速度係数の２次分散に対応するｔである。
また、速度係数の分散に対応するｖ＞速度角度差に対応するｖ＞速度係数の２次分散に対応するｖである。
【００２８】
実験によると、速度係数の分散に対応する速度統計量のｔ及びｓの設置値がいずれも最大であり、速度角度差の平均値に対応する速度統計量のｔ及びｓの値がその次であり、速度係数の２次分散に対応する速度統計量のｔ及びｓの閾値が最小である。これに対応して、速度係数の分散に対応する速度統計量の値も最大であり、速度角度差の平均値に対応する速度統計量の値がその次であり、速度係数の２次分散に対応する速度統計量の値が最小である。
【００２９】
ステップＳ１４０は、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の融合静止確率を取得し、取得した融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定する。
【００３０】
選択可能な実施例として、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の静止確率を取得するステップは、以下の式によって、障害物の融合静止確率Ｐ＿ｆｉｎａｌを計算してもよい。
【数２】
2020042029.tif 000004
ただし、
【数３】
2020042029.tif 000005
であり、Ｎはマッピングして取得された静止確率の総数であり、
Ｐ＿ｉはｉ番目の速度統計量に対応する静止確率である。
【００３１】
この場合、融合静止確率は、異なる速度統計量に対応する障害物の静止確率を一定の規則により、融合して取得された新しい静止確率であってもよい。
【００３２】
これに対応して、本実施例では、異なるタイプの速度統計量に対応する障害物の静止確率を取得した後、上記式で障害物の融合静止確率Ｐ＿ｆｉｎａｌを計算することができる。なお、上記の融合静止確率の計算式において、各速度統計量に対応する静止確率の占める重みは同じである。
【００３３】
選択可能な実施例では、融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定するステップは、融合静止確率と確率閾値とを比較するステップと、融合静止確率が確率閾値以上である場合、障害物が静止状態にあると決定するステップと、融合静止確率が確率閾値より小さい場合に、計算して取得されたリアルタイムな障害物速度を障害物の速度として決定するステップとを含むことができる。
【００３４】
この場合、確率閾値は、障害物静止状態を判定するための確率値であってもよく、具体的な値は、実際のニーズに応じて設定することができ、本実施例は、これらに対して限定しない。
【００３５】
本実施例では、障害物の融合静止確率を取得した後、融合静止確率と確率閾値を比較して障害物の速度検出結果を決定する。具体的には、融合静止確率が確率閾値以上である場合、障害物が静止状態にあると決定し、融合静止確率が確率閾値より小さい場合、計算して取得されたリアルタイムな障害物速度を障害物の速度として決定する。なお、本実施例における確率閾値は、従来の方法における速度閾値とは異なり、直接に障害物速度の数値を比較するのではなく、障害物静止確率の観点から計算することにより、もっと正確に障害物の速度検出結果を決定することができる。
【００３６】
本実施例は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算する。そして、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算し、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して障害物の融合静止確率を取得し、最終に融合静止確率に基づいて障害物の速度検出結果を決定することによって、センサにより収集された複数のリアルタイムな障害物速度によって障害物の速度を検出することを実現する。これにより、既存の無人車両システムが低速障害物の速度の検出を行うときに存在する安定性及び安全性が低い問題を解决するため、無人車両システムによって検出された障害物速度の安定性、信頼性及び精度を向上させることができる。
【００３７】
実施例２
図２は、本発明の実施例２により提供される障害物速度の検出装置の概略図である。図２に示されるように、障害物速度の検出装置は、リアルタイム障害物速度計算モジュール２１０と、速度統計量計算モジュール２２０と、静止確率計算モジュール２３０と、速度検出結果決定モジュール２４０とを備えている。
リアルタイム障害物速度計算モジュール２１０は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算する。
速度統計量計算モジュール２２０は、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算する。
静止確率計算モジュール２３０は、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。
速度検出結果決定モジュール２４０は、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の融合静止確率を取得し、取得した融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定する。
【００３８】
本実施例は、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算する。そして、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算し、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して障害物の融合静止確率を取得し、最終に融合静止確率に基づいて障害物の速度検出結果を決定することによって、センサにより収集された複数のリアルタイムな障害物速度によって障害物の速度を検出することを実現する。これにより、既存の無人車両システムが低速障害物の速度の検出を行うときに存在する安定性及び安全性が低い問題を解决するため、無人車両システムによって検出された障害物速度の安定性、信頼性及び精度を向上させることができる。
【００３９】
選択可能に、速度統計量のタイプは、速度係数の分散、速度角度差の平均値及び速度係数の２次分散を含んでいてもよい。
【００４０】
選択可能に、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係は、以下の式（１）を含んでいてもよい。
【数１】
2020042029.tif 000006
ただし、
ｖは速度統計量であり、
Ｐは静止確率であり、
ｔ及びｓは予め設定されたマッピングパラメータである。
【００４１】
選択可能に、異なる速度統計量は、異なるマッピングパラメータに対応してもよい。
速度係数の分散に対応するｔ＞速度角度差に対応するｔ＞速度係数の２次分散に対応するｔである。
また、速度係数の分散に対応するｖ＞速度角度差に対応するｖ＞速度係数の２次分散に対応するｖである。
【００４２】
選択可能に、速度検出結果決定モジュール２４０は、具体的には、以下の式によって、障害物の融合静止確率Ｐ＿ｆｉｎａｌを計算してもよい。
【数２】
2020042029.tif 000007
ただし、
【数３】
2020042029.tif 000008
であり、
Ｎはマッピングして取得された静止確率の総数であり、
Ｐ＿ｉはｉ番目の速度統計量に対応する静止確率である。
【００４３】
選択可能に、速度検出結果決定モジュール２４０は、具体的には、融合静止確率と確率閾値とを比較し、融合静止確率が確率閾値以上である場合、障害物が静止状態にあると決定し、融合静止確率が確率閾値より小さい場合、計算して取得されたリアルタイムな障害物速度を障害物の速度として決定してもよい。
【００４４】
上記の障害物速度の検出装置は、本発明の任意の実施例により提供される障害物速度の検出方法を実行することができ、実行方法に対応する機能モジュール及び有益な効果を備える。本実施例において詳細に説明されていない技術的詳細は、本発明の任意の実施例により提供される障害物速度の検出方法を参照することができる。
【００４５】
実施例３
図３は、本発明の実施例３により提供される端末の構造概略図である。図３は、上記の実施例を実現するためのコンピュータ機器３１２のブロック図を示している。図３に示されるコンピュータ機器３１２は、単なる一例であり、本発明の実施例の機能及び使用範囲に何らの制限をもたすものではない。
【００４６】
図３に示されるように、コンピュータ機器３１２は、汎用コンピューティングデバイスの形態で示されてもよい。コンピュータ機器３１２のコンポーネントとしては、限定されないが、少なくとも一つのプロセッサ３１６と、記憶装置３２８と、異なるシステムコンポーネント（記憶装置３２８とプロセッサ３１６とを含む）を接続するバス３１８とを備えている。
【００４７】
バス３１８は、メモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、プロセッサ又は多様なバス構造のうち任意のバス構造を使用するローカルバスを含む、複数種のバス構造のうち少なくとも一つのものを表す。限定するわけではないが、一例として、これらのアーキテクチャは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＭＣＡ）バス、エンハンストＩＳＡバス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ、ＶＥＳＡ）ローカルバス、及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ、ＰＣＩ）バスを含む。
【００４８】
コンピュータ機器３１２は、典型的には、多様なコンピュータシステム読み取り可能な媒体を備える。これらの媒体は、コンピュータ機器３１２がアクセスできる任意の入手可能な媒体であってもよく、揮発性媒体及び不揮発性媒体と、リムーバブル媒体及びノンリムーバブル媒体とを含む。
【００４９】
記憶装置３２８は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）３３０及び／又はキャッシュメモリ３３２などの揮発性メモリの形態を取るコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含んでいてもよい。コンピュータ機器３１２は、他のリムーバブル／ノンリムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータシステム記憶媒体をさらに含んでいてもよい。例示だけであるが、ストレージシステム３３４は、ノンリムーバブル、不揮発性磁気媒体（図３に示されていないが、通常「ハードドライブ」と称される）に対して読み出し及び書き込みをするために用いることができる。図３に示されていないが、リムーバブル、不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピーディスク」）に対して読み出し及び書き込みをするための磁気ディスクドライブ、及びリムーバブル、不揮発性光学ディスク（例えば、シーディーロム（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＣＤ−ＲＯＭ）、ディーブイディーロム（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｉｄｅｏ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＤＶＤ−ＲＯＭ）又は他の光学媒体）に対して読み出し及び書き込みをするための光学ディスクドライブを提供することができる。そのような場合、各ドライブは、少なくとも一つのデータメディアインターフェイスによりバス３１８に接続することがきる。記憶装置３２８は、本発明の各実施例に記載の機能を実行するように構成されているプログラムモジュールのセット（例えば、少なくとも一つ）を有する少なくとも一つのプログラム製品を含んでいてもよい。
【００５０】
プログラムモジュール３２６のセット（少なくとも一つ）を有するプログラム３３６は、例えば、記憶装置３２８に記憶されてもよく、限定されないが、このようなプログラムモジュール３２６は、オペレーティングシステム、少なくとも一つのアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール及びプログラムデータを含み、これらの例のそれぞれ又は何らかの組み合わせには、ネットワーキング環境の実装が含まれる可能性がある。また、プログラムモジュール３２６は、通常本発明に記載の実施例における機能及び／又は方法を実行する。
【００５１】
コンピュータ機器３１２は、少なくとも一つの外部機器３１４（例えば、キーボードやポインティングデバイス、ディスプレイ３２４など）と通信してよいし、ユーザがコンピュータ機器３１２とインタラクションすることを可能にする少なくとも一つのデバイスと通信してもよいし、及び／又はコンピュータ機器３１２が少なくとも一つの他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にする任意のデバイス（例えば、ネットワークカード、モデムなど）と通信してもよい。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス３２２を介して行うことができる。また、コンピュータ機器３１２は、ネットワークアダプタ３２０を介して、少なくとも一つのネットワーク（例えば、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＷＡＮ）、及び／又はパブリックネットワーク、例えば、インターネット）と通信できる。図に示されるように、ネットワークアダプタ３２０は、バス３１８を介して、コンピュータ機器３１２の他のモジュールと通信する。なお、図示されていないが、他のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュールをコンピュータ機器３１２と組み合わせて使用することができ、限定されないが、マイクロコードやデバイスドライバ、冗長化処理ユニット、外部ディスクドライブアレイ、ディスクアレイ（Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ａｒｒａｙｓ  ｏｆ  Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｄｉｓｋｓ、ＲＡＩＤ）システム、テープドライバ又はデータアーカイバルストレージシステムなどを含む。
【００５２】
プロセッサ３１６は、記憶装置３２８に記憶されるプログラムを実行することにより、多様な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、例えば、本発明の上記実施例により提供される障害物速度の検出方法を実現する。
【００５３】
すなわち、処理ユニットがプログラムを実行するとき、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算することと、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つの速度統計量を計算することと、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングすることと、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の融合静止確率を取得し、融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定することとを実現する。
【００５４】
コンピュータ機器が、設定された時間ウィンドウにおいて同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのタイプのリアルタイムな障害物速度を計算する。そして、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算し、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングする。マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して障害物の融合静止確率を取得し、最終的に融合静止確率に基づいて障害物の速度検出結果を決定することによって、センサにより収集された複数のリアルタイムな障害物速度によって障害物の速度を検出することを実現する。これにより、既存の無人車両システムが低速障害物の速度の検出を行うときに存在する安定性及び安全性が低い問題を解决するため、無人車両システムによって検出された障害物速度の安定性、信頼性及び精度を向上させることができる。
【００５５】
実施例４
本発明の実施例４は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ記憶媒体を提供する。コンピュータプログラムがコンピュータプロセッサによって実行される場合に、上記の実施例により提供される障害物速度の検出方法が実現される。すなわち、設定された時間ウィンドウで同一のセンサによって収集されたマルチフレームデータに基づいて、マルチフレーム差分技術を使用して、同一の障害物に対応する少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度を計算するステップと、少なくとも二つのリアルタイムな障害物速度に基づいて、障害物に対応する少なくとも二つのタイプの速度統計量を計算するステップと、速度統計量と静止確率との間のマッピング関係に基づいて、各速度統計量を対応する静止確率にそれぞれマッピングするステップと、マッピングして取得された少なくとも二つの静止確率を融合して、障害物の融合静止確率を取得し、融合静止確率に基づいて、障害物の速度検出結果を決定するステップとが実現される。
【００５６】
本実施例に係るコンピュータ記憶媒体は、少なくとも一つのコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組み合わせを使用することができる。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ読み取り可能な信号媒体、或いはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、例えば、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、半導体のシステム、装置又はデバイス、或いは上記の任意の組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的な一例（非網羅的なリスト）は、少なくとも一つの配線を備える電気接続部、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置、磁気記憶装置、又は上記の任意の適切な組み合わせを含む。本文において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスにより使用され、或いはそれらと組み合わせて使用されることが可能であるプログラムを含む又は記憶する任意の有形の媒体であってもよい。
【００５７】
コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンドにおける、又は搬送波の一部として伝播するデータ信号を含むことができ、その中にはコンピュータ読み取り可能なプログラムコードが搭載される。この伝播するデータ信号は様々な形式を使用することができ、電磁信号、光信号又は上記の任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、さらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体以外の任意のコンピュータ読み取り可能な媒体であってもよく、コンピュータ読み取り可能な媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスにより使用され、或いはそれらと組み合わせて使用されるプログラムを送信、伝播又は伝送することができる。
【００５８】
グラムコードは、無線、有線、光ケーブル、無線周波数（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）など、又は上記の任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない任意の適切な媒体によって伝送することができる。
【００５９】
少なくとも一つのプログラミング言語又はそれらの組み合わせで本発明の動作を実行するためのコンピュータプログラムコードを作成することができ、プログラミング言語は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのプロジェクト指向のプログラミング言語を含み、さらに、「Ｃ」言語又は同様のプログラミング言語といった従来の手続き型プログラミング言語をも含む。プログラムコードは、完全にユーザーコンピュータで実行されてもよいし、部分的にユーザーコンピュータに実行されてもよいし、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されてもよいし、部分的にユーザーコンピュータで部分的にリモートコンピュータで実行されてもよいし、又は完全にリモートコンピュータ又はサーバーで実行してもよい。リモートコンピュータの場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、又は、外部コンピュータに接続することができる（例えば、インタネットサービスプロバイダを利用してインターネット経由で接続する）。
【００６０】
実施例５
上記の各実施例に基づいて、本発明の実施例５は、車体を備える車両を提供する。車両は、上記の実施例のコンピュータ機器と、車体に設けられたセンサとをさらに備える。センサは、周囲環境における障害物のリアルタイムな障害物速度を検出するためのものである。
【００６１】
典型的には、センサは、ミリ波レーダ又はレーザレーダを含んでいてもよい。
【００６２】
なお、以上は、本発明の好ましい実施例及び運用される技術的原理に過ぎない。当業者は、本発明がここで記載される特定の実施例に限定されないことを理解することができる。当業者であれば、本発明の保護範囲を逸脱することはなく、種々の明らかな変化、新たな調整及び取り換えを行うことができる。したがって、上記実施例により本発明について比較的詳細に説明したが、本発明は、上記実施例のみに限定されず、本発明の構想を逸脱しない範囲で、より多くの他の効果同等な実施例をさらに含むことができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲によって决定される。
【図１】
2020042029.tif 000012
【図２】
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【図３】
2020042029.tif 000014