(57)【要約】  本明細書に開示される例は、物体検出及び分類のための自律車両におけるレーダーシステムに関する。レーダーシステムは、少なくとも１つのビームステアリングアンテナ、送受信機、及び送受信機のスキャンパラメータセットを調整するように適合されたスキャンパラメータ制御装置を有するレーダーモジュールと、自律車両の経路及び周囲環境において物体を検出及び分類するための機械学習モジュール及び分類器を有する認識モジュールとを有し、認識モジュールは、物体データ及びレーダー制御情報をレーダーモジュールに送信する。
2021516763.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体検出及び分類のための自律車両におけるレーダーシステムであって、
レーダーモジュールであって、
少なくとも１つのビームステアリングアンテナと、
送受信機と、
前記送受信機のスキャンパラメータセットを調整するように適合されたスキャンパラメータ制御装置と、を備える、レーダーモジュールと、
前記自律車両の経路及び周囲環境内の物体を検出及び分類するための機械学習モジュール及び分類器を備える認識モジュールであって、物体データ及びレーダー制御情報を前記レーダーモジュールに送信する、認識モジュールと、を備える、レーダーシステム。
【請求項２】
前記レーダーモジュールが、前記認識モジュールによって前記レーダーモジュールに送信される前記物体データ及び前記レーダー制御情報に従って前記少なくとも１つのビームステアリングアンテナを制御するためのアンテナ制御装置を更に含む、請求項１に記載のレーダーシステム。
【請求項３】
前記機械学習モジュールが、畳み込みニューラルネットワークを含む、請求項１に記載のレーダーシステム。
【請求項４】
前記送受信機が、前記スキャンパラメータセットを用いてビームステアリングレーダースキャンの送信を開始する、請求項１に記載のレーダーシステム。
【請求項５】
前記スキャンパラメータセットが、前記認識モジュールによって前記レーダーモジュールに送信される前記物体データ及び前記レーダー制御情報に従って調整される、請求項４に記載のレーダーシステム。
【請求項６】
前記レーダースキャンが、ＦＭＣＷ信号を含む、請求項４に記載のレーダーシステム。
【請求項７】
前記スキャンパラメータが、前記ＦＭＣＷ信号の最小周波数及び最大周波数、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープシーケンスの総時間、位相ロックループのセトリング時間、測定時間、前記ＦＭＣＷ信号における１つのチャープの総時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ間の反復時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの総帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの有効帯域幅、連続する測定間の帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ当たりに行われる測定の数、及びシーケンス当たりのチャープの数、からなる群から選択されるパラメータを含む、請求項６に記載のレーダーシステム。
【請求項８】
物体検出及び分類方法であって、
送受信機を用いてビームステアリングレーダースキャンの送信を開始することと、
エコーを受信することと、
受信した前記エコーにおいて物体を検出することと、
検出された前記物体についての物体情報を抽出することと、
次のビームステアリングレーダースキャンのために、前記送受信機におけるスキャンパラメータセットを調整することと、を含む、物体検出及び分類方法。
【請求項９】
前記ビームステアリングレーダースキャンが、ＦＭＣＷ信号である、請求項８に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１０】
検出された前記物体を畳み込みニューラルネットワーク及び分類器で分類することを更に含む、請求項８に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１１】
前記物体情報が、物体場所及び速度を含む、請求項８に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１２】
物体分類情報をセンサ融合モジュールに送信することを更に含む、請求項８に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１３】
前記スキャンパラメータが、前記ＦＭＣＷ信号の最小周波数及び最大周波数、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープシーケンスの総時間、位相ロックループのセトリング時間、測定時間、前記ＦＭＣＷ信号における１つのチャープの総時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ間の反復時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの総帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの有効帯域幅、連続する測定間の帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ当たりに行われる測定の数、及びシーケンス当たりのチャープの数、からなる群から選択されるパラメータを含む、請求項９に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１４】
物体検出及び分類方法であって、
第１のスキャンパラメータセットを用いて第１のスキャンを実行することと、
受信したエコーからの物体検出情報に基づいて、前記第１のスキャンパラメータセットを調整することと、
前記第１のスキャンパラメータセットから調整された第２のパラメータセットを用いて第２のスキャンを実行することと、を含む、物体検出及び分類方法。
【請求項１５】
前記第１のスキャンが、前記第２のスキャンよりも低い解像度を有する、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１６】
前記第１のスキャンが、第１のビーム幅を有するビームステアリングアンテナで実行される、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１７】
前記第２のスキャンが、第２のビーム幅を有するビームステアリングアンテナで実行され、前記第２のビーム幅が、前記第１のビーム幅よりも狭い、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１８】
前記第２のスキャンが、前記第１のスキャンよりも低い解像度及び前記第１のスキャンよりも高速のキャプチャを有する、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項１９】
前記第１のスキャンパラメータセットが、前記ＦＭＣＷ信号の最小周波数及び最大周波数、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープシーケンスの総時間、位相ロックループのセトリング時間、測定時間、前記ＦＭＣＷ信号における１つのチャープの総時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ間の反復時間、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの総帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープの有効帯域幅、連続する測定間の帯域幅、前記ＦＭＣＷ信号におけるチャープ当たりに行われる測定の数、及びシーケンス当たりのチャープの数、からなる群から選択されるパラメータを含む、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【請求項２０】
前記第１及び第２のスキャンが、メタ構造アンテナで実行される、請求項１４に記載の物体検出及び分類方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１８年２月５日に出願された米国仮特許出願第６２／６２６，５６９号に対する優先権を主張するものであり、２０１８年１月４日に出願された米国仮特許出願第６２／６１３，６７５号の優先権を主張する、２０１９年１月４日に出願された米国特許出願第１６／２４０，６６６号に関連する（両方は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる）。
【背景技術】
【０００２】
自律運転は、空想科学小説の領域から達成可能な現実へと急速に移行している。安全性及びより良好な運転のために車両を自動化し、適合させ、強化する先進運転支援システム（Advanced-Driver Assistance System、「ＡＤＡＳ」）が、既に市場に存在している。次のステップは、交通、横断する歩行者、動物などを回避するために必要なときに車線又は速度を変更するなど、操縦、加速、制動、及び周囲環境及び運転条件を監視するなどの運転機能の制御をますます引き受ける車両になる。物体及び画像検出の要件は重要であり、データをキャプチャし、それを処理し、それをアクションに変えるために必要な時間を指定する。この間中、正確性、一貫性、及びコストの最適化を確実にする。
【０００３】
これをうまくいかせる態様は、人間と同じ又は更に良好なレベルで周囲環境内の物体を検出及び分類する能力である。人間は、２つの主要機能部：目及び脳を本質的に有する非常に複雑なヒト視覚系を用いて、彼らの周りの世界を認知及び認識することに熟達している。自律運転技術では、眼は、カメラ、レーダー、及びライダーなどの複数のセンサの組み合わせを含み得る一方で、脳は、複数の人工知能、機械学習、及び深学習システムを伴い得る。目標は、動的で動きの速い環境をリアルタイムで完全に理解し、環境の変化に対応して行動するための人間のような知能を有することである。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
本出願は、添付図面と併せて以下の詳細な説明に関連してより完全に理解され得、添付図面は、縮尺通りに描かれておらず、添付図面において、同様の参照文字は、全体を通して同様の部分を指す。
【０００５】
【図１】自律ビームステアリングレーダーシステムが物体を検出及び識別するために使用される例示的な環境を示す車両における。
【０００６】
【図２】様々な実施例による自律車両用の自律運転システムの概略図である。
【０００７】
【図３】様々な実施例による、図２のビームステアリングレーダーシステムの概略図である。
【０００８】
【図４】様々な実施例による、図３のように実装されたビームステアリングレーダーシステムを動作させるためのフローチャートである。
【０００９】
【図５】様々な実施例による、レーダー信号及びその関連するスキャンパラメータを示す。
【００１０】
【図６】様々な実施例による、ビームステアリングレーダーシステムの帯域幅当たりの距離解像度を示すグラフを示す。
【００１１】
【図７Ａ】スキャンパラメータと設計目標との間の例示的なトレードオフを示す。
【図７Ｂ】スキャンパラメータと設計目標との間の例示的なトレードオフを示す。
【００１２】
【図８Ａ】様々な実施例による、スキャンパラメータを調整するためのフローチャートを示す。
【００１３】
【図８Ｂ】図８Ａの調整のための例示的なスキャンパラメータを示す。
【００１４】
【図９】様々な実施例による、スキャンパラメータを調整するためのフローチャートを示す。
【００１５】
【図１０】様々な実施例による、スキャンパラメータを調整するためのフローチャートを示す。
【００１６】
【図１１】図１０の調整のための例示的なスキャンパラメータを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
ビームステアリングレーダー及び畳み込みニューラルネットワークシステムを使用して物体検出するための方法及び装置が開示される。方法及び装置は、自律車両におけるビームステアリングレーダーによる生データの取得と、そのデータを認識モジュールを通して処理して、車両の視野（「Field-of-View、ＦｏＶ」）内の複数の物体についての情報を抽出することと、を含む。この情報は、位置、サイズ、速度、物体カテゴリなどの検出された物体のパラメータ、測定値、又は記述子であってもよい。物体としては、道路、壁、建物、及び道路中央の中央線などの車両のＦｏＶ内の構造要素、並びに他の車両、歩行者、傍観者、自転車運転者、植物、樹木、動物などが挙げられ得る。ビームステアリングレーダーは、ビームステアリングを可能にするために、その電気的又は電磁的構成を変更するように動的に制御される少なくとも１つのビームステアリングアンテナを組み込む。動的制御は、認識モジュールによって支援され、これは、車両ＦｏＶ内の物体を識別すると、ビームステアリングレーダーに、そのレーダスキャンパラメータを調整することによって、ビームを操縦し、対象領域に焦点を合わせることを知らせる。
【００１８】
以下の説明では、実施例の完全な理解を提供するために、数多くの具体的な詳細が記載されることが理解される。しかしながら、実施例は、これらの具体的な詳細を限定することなく実施することができることが理解される。他の例では、実施例の説明を不必要に不明瞭にすることを避けるために、周知の方法及び構造を詳細に説明していないことがある。また、実施例は、互いに組み合わせて使用されてもよい。
【００１９】
図１は、自律車両におけるビームステアリングレーダーシステムが物体を検出及び識別するために使用される例示的な環境を示す。自車両１００は、レーダー信号を送信して、ＦｏＶ又は特定の領域をスキャンするためのビームステアリングレーダーシステム１０６を有する自律車両である。以下により詳細に記載されるように、レーダー信号は、複数の伝送ビーム１１８をもたらすように調整することができるスキャンパラメータセットに従って送信される。スキャンパラメータは、とりわけ、レーダー送信点からのスキャン領域の総角度、送信されたレーダー信号の電力、各増分送信ビームのスキャン角度、並びに各ビーム間の角度又はそれらの間の重複を含み得る。ＦｏＶ全体又はその一部分は、連続的に隣接するスキャン位置又は特定の若しくはランダムな順序であってもよい、そのような伝送ビーム１１８のコンパイルによってスキャンすることができる。なお、用語ＦｏＶは、レーダー送信を参照して本明細書で使用され、妨害されていないビューを有する光学ＦｏＶを意味しないことに留意されたい。スキャンパラメータはまた、これらの増分送信ビーム間の時間間隔、並びに完全又は部分スキャンのための開始及び停止角度位置を示してもよい。
【００２０】
様々な例では、自車両１００はまた、カメラ１０２及びライダー１０４などの他の認識センサを有してもよい。これらの認識センサは、自車両１００には必須ではないが、ビームステアリングレーダーシステム１０６の物体検出能力を増加させるのに有用であり得る。カメラセンサ１０２は、可視物体及び条件を検出し、様々な機能の性能を支援するために使用することができる。また、ライダーセンサ１０４を使用して物体を検出し、この情報を提供して車両の制御を調整することもできる。この情報は、高速道路の混雑、道路条件、及び車両のセンサ、アクション、又は動作に影響を与える他の条件などの情報を含んでもよい。カメラセンサは、駐車（例えば、背面カメラ）などの運転機能におけるドライバを支援するために、現在、先進運転支援システム（「ＡＤＡＳ」）で使用されている。カメラは、高レベルの詳細ではあるが人間の目と同様に、質感、色、及びコントラスト情報をキャプチャすることが可能であるが、それらは、有害な気象条件及び照明の変動を受けやすい。カメラ１０２は、高解像度を有し得るが、５０メートルを超える物体を解像することはできない。
【００２１】
ライダーセンサは、典型的には、物体に移動し、センサに戻る光のパルスによって取られた時間を計算することによって、物体までの距離を測定する。車両の上に位置決めされたとき、ライダーセンサは、周囲環境の３６０°３Ｄビューを提供することができる。他のアプローチは、全３６０°ビューを提供するために、車両の周囲の異なる場所でいくつかのライダーを使用することができる。しかしながら、ライダー１０４などのライダーセンサは、依然として、非常に高価であり、大きさが嵩高であり、気象条件に敏感であり、短距離（典型的には＜１５０〜２００メートル）に限定される。一方、レーダーは、車両内で長年使用されており、全天候条件で動作している。レーダーはまた、他の種類のセンサよりもはるかに少ない処理を使用し、障害物の背後の物体を検出し、移動物体の速度を判定するという利点を有する。解像度になれば、ライダーのレーザビームは、小さい領域に集束され、ＲＦ信号よりも小さい波長を有し、約０．２５度の解像度を達成することができる。
【００２２】
様々な実施例では、以下により詳細に記載されるように、ビームステアリングレーダーシステム１０６は、自車両の経路及び周囲環境の３６０°真の３Ｄビジョン及び人間様の解釈を提供することができる。レーダーシステム１０６は、ビームステアリングアンテナモジュール（少なくとも１つのビームステアリングアンテナを有する）を用いて、３６０°ＦｏＶ内の全ての方向にＲＦビームを成形及びステアリングし、物体を迅速に、かつ約３００メートル以上の長距離にわたって高精度で認知することができる。レーダー１０６の長距離能力と共にカメラ１０２及びライダー１０４の短距離能力により、自車両１００内のセンサ融合モジュール１０８が、その物体検出及び識別を強化することを可能にする。
【００２３】
ここで、様々な実施例による、自車両用の自律運転システムの概略図を示す図２に注目する。自律運転システム２００は、運転機能の一部又は完全な自動化を提供する、自車両で使用するためのシステムである。運転機能としては、例えば、交通、横断する歩行者、動物などを回避するために必要なときに斜線又は速度を変更するなど、周囲環境及び運転条件を操縦、加速、制動、及び監視することを含んでもよい。自律運転システム２００は、ビームステアリングレーダーシステム２０２と、カメラ２０４、ライダー２０６、インフラストラクチャセンサ２０８のような他のセンサシステム、環境センサ２１０、動作センサ２１２、ユーザプリファレンスセンサ２１４、及び他のセンサ２１６を含む。自律運転システム２００はまた、通信モジュール２１８、センサ融合モジュール２２０、システムコントローラ２２２、システムメモリ２２４、及びＶ２Ｖ通信モジュール２２６も含む。自律運転システム２００のこの構成は、例示的な構成であり、図２に例示される特定の構造に限定することを意図するものではないことが理解される。図２に示されていない追加のシステム及びモジュールは、自律運転システム２００に含まれてもよい。
【００２４】
様々な実施例では、ビームステアリングレーダーシステム２０２は、車両の３６０°ＦｏＶの１つ以上の部分に焦点を合わせることができる動的に制御可能かつ操縦可能なビームを提供するための少なくとも１つのビームステアリングアンテナを含む。ビームステアリングアンテナから放射されたビームは、車両の経路及び周囲環境内の物体から反射され、レーダーシステム２０２によって受信及び処理されて、物体を検出及び識別する。レーダーシステム２０２は、所望に応じて、物体を検出し、識別し、レーダーモジュールを制御するように訓練される認識モジュールを含む。カメラセンサ２０４及びライダー２０６はまた、非常に低距離で、自車両の経路及び周囲環境内の物体を識別するために使用されてもよい。
【００２５】
インフラストラクチャセンサ２０８は、スマートロード構成、ビルボード情報、信号機、一時停止標識、交通警告などを含む交通警報及びインジケーターなど、運転中のインフラストラクチャからの情報を提供することができる。これは成長領域であり、この情報から抽出される使用及び能力は、限りない。環境センサ２１０は、とりわけ、温度、湿度、霧、視認性、降雨などの様々な条件を検出する。動作センサ２１２は、車両の機能動作に関する情報を提供する。これは、タイヤ圧力、燃料レベル、ブレーキ摩耗などであり得る。ユーザプリファレンスセンサ２１４は、ユーザ嗜好の一部である条件を検出するように構成することができる。これは、温度調整、スマートウィンドウシェーディングなどであってもよい。他のセンサ２１６は、車両内及び車両の周囲の状態を監視するための追加のセンサを含んでもよい。
【００２６】
様々な実施例では、センサ融合モジュール２２０は、これらの様々な機能を最適化して、車両及び環境のおよそ包括的な図を提供する。多くのタイプのセンサは、センサ融合モジュール２２０によって制御されてもよい。これらのセンサは、情報を共有し、別のシステムに対する１つの制御アクションの影響を考慮するために、互いに協調してもよい。一実施例では、混雑した運転条件では、ノイズ検出モジュール（図示せず）は、車両に干渉し得る複数のレーダー信号が存在することを識別してもよい。この情報は、レーダー２０２内の認識モジュールによって使用されて、レーダーのスキャンパラメータを調整して、これらの他の信号を回避し、干渉を最小限に抑えることができる。
【００２７】
別の実施例では、環境センサ２１０は、天気が変化していることを検出することができ、視認性が低下する。この状況では、センサ融合モジュール２２０は、これらの新たな条件で車両がナビゲートする能力を改善するようにセンサを構成することができる。この構成は、カメラ又はライダーセンサ２０４〜２０６をオフにすること、又はこれらの視認性ベースのセンサのサンプリングレートを低減することを含んでもよい。これは、現在の状況に適合されたセンサ（複数可）上に依存する。これに応答して、認識モジュールは、これらの条件のためにレーダー２０２を構成する。例えば、レーダー２０２は、より集束されたビームを提供するためにビーム幅を低減することができ、したがって、より微細な感知能力を提供することができる。
【００２８】
様々な実施例では、センサ融合モジュール２２０は、履歴条件及び制御に基づいて、メタ構造アンテナに直接制御を送信することができる。センサ融合モジュール２２０はまた、システム２００内のセンサの一部を使用して、他のセンサのフィードバック又は較正として機能してもよい。このようにして、動作センサ２１２は、テンプレート、パターン、及び制御シナリオを作成するために、認識モジュール及び／又はセンサ融合モジュール２２０にフィードバックを提供してもよい。これらは、成功したアクションに基づくものであるか、又は、センサ融合モジュール２２０が過去のアクションから学習する、不十分な結果に基づくことができる。
【００２９】
センサ２０２〜２１６からのデータは、センサ融合モジュール２２０内で組み合わされて、自律運転システム２００の目標検出及び識別性能を改善することができる。センサ融合モジュール２２０は、それ自体が、車両における他のモジュール及びシステムと相互作用し、制御することができるシステムコントローラ２２２によって制御されてもよい。例えば、システムコントローラ２２２は、所望に応じて、異なるセンサ２０２〜２１６をオン及びオフにするか、又は運転中のハザード（車両の経路に突然現れる鹿、歩行者、自転車運転者、又は別の車両、飛行破片など）を識別すると、車両に停止するように命令を提供してもよい。
【００３０】
自律運転システム２００内の全てのモジュール及びシステムは、通信モジュール２１８を介して互いに通信する。自律運転システム２００はまた、システム２００及びシステム２００を使用する自車両の動作に使用される情報及びデータ（例えば、静的及び動的データ）を記憶し得るシステムメモリ２２４を含む。Ｖ２Ｖ通信モジュール２２６は、他の車両との通信に使用される。Ｖ２Ｖ通信はまた、車両のユーザ、運転者、又は乗り手から見ることができない他の車両からの情報を含んでもよく、事故を回避するために車両の座標を支援することができる。
【００３１】
図３は、様々な実施例による、図２のビームステアリングレーダーシステムの概略図を示す。ビームステアリングレーダーシステム３００は、真の３Ｄビジョンを有する「デジタル眼」であり、世界の人間様の解釈が可能である。「デジタル眼」及び人間様の解釈能力は、レーダーモジュール３０２及び認識モジュール３０４の２つの主モジュールによって提供される。レーダーモジュール３０２は、自律自車両の３６０°ＦｏＶの１つ以上の部分に焦点を合わせることができる動的に制御可能かつ操縦可能なビームを提供するための少なくとも１つのビームステアリングアンテナ３０６を含む。現在のビームステアリングアンテナの実装は、１２０〜１８０°ＦｏＶまでのビームを向けることができることに留意されたい。３６０°ＦｏＶ全体に到達する操縦能力を提供するために、複数のビームステアリングアンテナが必要とされ得る。
【００３２】
様々な実施例では、ビームステアリングアンテナ３０６は、複数の操舵角でＲＦ信号を提供するためにＲＦＩＣと一体化される。アンテナは、メタ構造アンテナ、位相アレイアンテナ、又はミリメートル波周波数でＲＦ信号を放射することができる任意の他のアンテナであってもよい。本明細書で一般に定義されるメタ構造は、その幾何学的形状に基づいて、所望の方向に入射放射線を制御及び操作することができる、工学的構造である。メタ構造アンテナは、例えば、電力を分割し、インピーダンス整合を提供するためのフィード又は電力分割層、操舵角制御及び他の機能を提供するＲＦＩＣを有するＲＦ回路層、並びに複数のマイクロストリップ、ギャップ、パッチ、ビアなどを有するメタ構造アンテナ層を含む、様々な構造及び層を含み得る。メタ構造層は、メタ材料層を含んでもよい。ビームステアリングアンテナ３０６の様々な構成、形状、設計、及び寸法を使用して、特定の設計を実施し、特定の制約を満たすことができる。
【００３３】
レーダー制御は、認識モジュール３０４によって部分的に提供される。レーダーモジュール３０２によって生成されたレーダーデータは、物体検出及び識別のために認識モジュール３０４に提供される。レーダーデータは、送受信機３０８によって取得され、これは、メタ構造アンテナ３０６によって放射されたＲＦ信号を送信し、これらのＲＦ信号の反射を受信することができるレーダーチップセットを有する。認識モジュール３０４内の物体検出及び識別は、機械学習モジュール（「ＭＬＭ」）３１２及び分類器３１４内で実行される。車両のＦｏＶ内の物体を識別すると、認識モジュール３０４は、必要に応じてビームステアリング及びビーム特性を調整するために、レーダーモジュール３０２内のアンテナ制御装置３１０及びスキャンパラメータ制御装置３１６に物体データ及び制御命令を提供する。アンテナ制御装置３１０は、ステアリング角度などのアンテナパラメータを制御する一方で、スキャンパラメータ制御装置３１６は、送受信機３０８内のレーダー信号のスキャンパラメータを調整する。例えば、認識モジュール３０４は、車両の経路上の自転車運転者を検出し、レーダーモジュール３０２を指示して、所与の操舵角で、及び自転車運転者の場所に対応するＦｏＶの部分内で、追加のＲＦビームを集束させることができる。
【００３４】
様々な実施例におけるＭＬＭ３１２は、様々な実施例では、入力から出力への３つの積み重ねられた畳み込み層を有する完全畳み込みニューラルネットワーク（「ＦＣＮ」）であるＣＮＮを実装する（追加の層もＣＮＮに含まれてもよい）。これらの層の各々はまた、従来のＬ２規則化の代わりとして整流された線形活性化機能及びバッチ正規化を実行し、各層は、６４フィルタを有する。多くのＦＣＮとは異なり、データは、入力のサイズが比較的小さく、圧縮を伴わずに実行されるため、データは、ネットワークを通って伝播するときに圧縮されない。様々な実施例では、ＣＮＮは、生レーダーデータ、合成レーダーデータ、ライダーデータなどで訓練されてもよく、レーダーデータで再訓練されてもよい。良好な物体検出及び識別性能を達成するために、ＣＮＮを訓練するために、複数のトレーニングオプションを実装することができる。
【００３５】
分類器３１４はまた、レーダーモジュール３０２によって取得されたレーダーデータにおける速度情報及びマイクロドプラップラー署名を使用して、認識モジュール３０４の物体識別能力を向上させるためのＣＮＮ又は他の物体分類器を含んでもよい。物体がゆっくり移動しているか、又は道路車線外で移動しているとき、それは、モーター付き車両ではなく、むしろ、人、動物、自転車運転者などである。同様に、１つの物体が高速で移動しているが、高速道路で他の車両の平均速度よりも低い場合、分類器３１４は、この速度情報を使用して、その車両が、よりゆっくり移動する傾向にあるトラック又は別の物体であるか否かを判定する。同様に、いくつかの国（例えば、アメリカ合衆国）の高速道路などの物体の場所は、低速移動型の車両を示す。物体の移動が道路の経路に追従しない場合、物体は、道路を横切って走る鹿などの動物であり得る。この情報の全ては、天気及び交通サービスから提供される情報、並びにスマート道路及びスマートトラフィック標識などの他の車両又は環境自体から提供される情報を含む、車両に利用可能な様々なセンサ及び情報から判定され得る。
【００３６】
速度情報は、レーダーセンサに固有であることに留意されたい。レーダーデータは、（ｒｉ、θｉ、φｉ、Ｉｉ、ｖｉ）という形式のデータタプルを有する多次元形式であり、ここで、ｒｉ、θｉ、φｉは、物体の場所座標を表し、ｒｉは、レーダーシステム３００とその視線に沿った物体との間の距離又は間隔を示し、θｉは、方位角であり、φｉは、仰角であり、Ｉｉは、送受信機３０８に戻される送信電力の量を示す強度又は反射率であり、ｖｉは、その視線に沿ったレーダーシステム３００と物体との間の速度である。認識モジュール３０４によってレーダーモジュール３０２に提供される場所及び速度情報により、アンテナ制御装置３１０及びスキャンパラメータ制御装置３１６が、そのパラメータを適宜調整することを可能にする。
【００３７】
ここで図４に注目すると、図３のように実装されたビームステアリングレーダーシステムを動作させるためのフローチャートを示す。まず、ビームステアリングレーダーシステムは、スキャンパラメータセットを用いてビームステアリングレーダースキャンの送信を開始する（４００）。レーダースキャンは、様々な実施例において、周波数変調された連続波（Frequency-Modulated Continuous Wave、「ＦＭＣＷ」）信号であってもよい。ＦＭＣＷ信号は、レーダーシステムが、送信された信号と受信／反射された信号又はエコーとの間の位相又は周波数の差を測定することによって、レーダーシステムが物体への距離を測定することを可能にする。ＦＭＣＷフォーマット内には、各々が利点及び目的を有する、三角形、のこぎり、矩形などを含む、様々な変調パターンが存在する。ＦＭＣＷ信号内には、各々が送信ビームに対応する複数の波形又はチャープが存在し得る。送信ビームが物体に遭遇すると、ビームは物体を反射し、戻り信号又はエコーはレーダーシステムで受信される（４０２）。
【００３８】
エコーは、認識モジュール３０４においてＭＬＭによって分析されて、物体を検出する（４０４）。物体が検出されない場合、ビームステアリングレーダーシステム３００は、更なるスキャンを伴うエコーを待機し続ける。なお、ビームステアリングレーダーシステムは、送信ビームを停止しないことに留意されたい。スキャンは、自車両が動作中である限り、達成される。認識モジュール３０４が、物体がエコーにおいて検出されたことを示すと、物体の場所及びその速度などの物体情報が抽出され、レーダーモジュール３０２に送られる（４０６）。認識モジュール３０４はまた、次のスキャンでレーダービームの焦点を合わせる情報を送信してもよい。物体情報は、スキャンパラメータ制御装置３１６に、図５〜１１を参照して以下に記載されるような様々な方法でスキャンパラメータを調整する（４０８）ことを通知する。次いで、認識モジュール３０４は、物体を分類（４１０）し、物体分類結果を車両におけるセンサ融合モジュールに送信して、他のセンサからの物体検出／分類と組み合わせて、必要なら、車両でどの制御アクション（例えば、速度、車線変更、ブレークなど）が取られるかを判定する。
【００３９】
図５は、レーダー信号及びその関連するスキャンパラメータをより詳細に示す。レーダー信号５００は、チャープ５０２〜５０６などの一連のチャープを含むＦＭＣＷ信号である。信号５００は、物体の場所、その解像度、及び速度を決定する方法に影響を及ぼすパラメータセットによって定義される。信号５００に関連付けられ、図５に示されるパラメータは、（１）チャープ信号の最小周波数及び最大周波数に対するｆｍａｘ及びｆｍｉｎ、（２）１つのチャープシーケンスの総時間に対するＴｔｏｔａｌ、（３）レーダーシステム内の位相ロックループ（Phase Locked Loop、「ＰＬＬ」）のセトリング時間を表すＴｄｅｌａｙ、（４）実際の測定時間のＴＭＥＡＳ（例えば、３００メートル以内の物体を検出するためのチャープシーケンスの＞２μｓ）、（５）１つのチャープの総時間に対するＴｃｈｉｐ、（６）チャープ間の反復時間のＴｒｅｐｅａｔ（７）チャープの総帯域幅に関するＢ、（８）チャープの有効帯域幅のＢｅｆｆ、（９）連続した測定間の帯域幅についてのΔＢｅｆｆ、（１０）チャープごとに行われた測定の数、Ｎｒ（すなわち、各チャープについて、何回エコーで測定を行うか）、及び（１１）シーケンス当たりのチャープ数、Ｎｃを含む。
【００４０】
物体の間隔及び間隔の解像度は、以下のようにチャープパラメータＮｒ及びＢｅｆｆによって完全に決定され、図６に示すように、帯域幅Ｂ当たりの距離解像度を示すグラフ６００を用いて、完全に決定される。
【数１】
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物体の速度及び速度解像度は、チャープシーケンスパラメータによっても完全に決定される。達成される最小速度又は解像度は、以下のように決定される（ｃは光の速度を表す）：
【数２】
2021516763.tif 000004
より高いレーダー周波数は、同じシーケンスパラメータに対してより良好な速度解像度を与えることに留意されたい。最大速度は、以下によって与えられる。
【数３】
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【００４１】
スキャンパラメータ間の更なる関係は、以下の式によって与えられ、式中、式５は、試料速度を表し、式６は、連続測定の間の時間Δｔを表し、式７は、距離解像度を表し、式８は、チャープ時間を表し、式９は、最大速度を表す：
【数４】
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【００４２】
パラメータＲｍａｘが固定されると、ｖｍａｘ及びＲｍｉｎは、もはや独立していないことに留意されたい。また、式５のサンプル速度ｆｓａｍｐｌｅはまた、選択された最大速度及び距離に対して、距離解像度の定義がどのように達成され得るかを決定する。なお、以下の式１〜９を使用して、所与の設計目標のスキャンパラメータを確立することができる。例えば、長距離で高解像度で物体を検出するために、レーダーシステム３００は、チャープ当たりの測定回数を多く取る必要がある。目標が、長距離で高速で物体を検出することである場合、チャープ時間は低くなければならず、チャープ時間を制限する。第１の場合、長距離での高解像度検出は、レーダーシステムにおける信号処理ユニットの帯域幅によって制限される。また、第２の場合、長距離での最大速度は、レーダーチップセットのデータ取得速度（解像度も制限する）によって制限される。
【００４３】
図７Ａ〜Ｂは、スキャンパラメータと設計目標との間の例示的なトレードオフを示す。図７Ａでは、表７００は、目標が長距離で物体を検出することである単一のチャープシーケンスのスキャンパラメータの値を示す。なお、物体の速度及び距離の増加は、より低い距離解像度をもたらすことに留意されたい。また、速度解像度は、総シーケンス時間の増加という代償を払って、より多くのチャープをシーケンスに追加することによって増大され得ることにも留意されたい。図７Ｂでは、表７０２は、目標が近距離で物体を検出することである単一のチャープシーケンスのスキャンパラメータの値を示す。なお、距離解像度は、検出物体の最大速度が２０ｍ／ｓ未満である場合、微細な０．２メートルに改善することができる。更に、より良好な速度解像度は、シーケンス時間を増加させることに留意されたい。例えば、０．３ｍ／ｓの速度解像度は、７．１ｍｓのシーケンス時間を必要とする。
【００４４】
物体検出能力に関して、スキャンパラメータと設計目標との間のトレードオフは、ビームステアリングレーダーシステムの動作中にスキャンパラメータを調整するための複数の方法を可能にする。図８Ａ、９、及び１０は、所望に応じて、様々な実施例に従ってスキャンパラメータを調整するためのフローチャートを示す。図８Ａでは、ビームステアリングレーダーシステムは、例えば、計算時間を低減するためにチャープランプ当たりの測定ポイント及び／又はチャープ数をより少なくすることによって、又は測定時間を短縮するためのシーケンスにおけるより少ないチャープを使用することによって、低解像度スキャンを最初に実行する（８００）。このスキャンには、より高い解像度スキャン（８０２）が続く。より高い解像度のスキャンは、例えば、予想される交通量のある領域内（例えば、地図ツールを使用して、道路が自車両の前面から３００メートル離れている場所を予測することにより）、低解像度スキャン中に１つ以上の物体が含まれているとフラグが付けられた領域内、又は他のセンサ、例えば自車両のカメラ及び／又はライダーセンサによってフラグが立てられた領域内で行われる。図８Ｂは、行８０６における低解像度スキャン及び行８０８における高解像度スキャンの例示的スキャンパラメータを示す。なお、高解像度スキャンは、測定時間の２倍、及び低解像度スキャンとして処理するための多くのデータ点として４回行われる。
【００４５】
図９では、ビームステアリングレーダーシステムは、まず、より広いビーム幅を有するスキャンを実行し（９００）、次いで、狭いビームでＦｏＶを再スキャンする（９０２）。図８のより高い解像度のスキャンと同様に、より狭いスキャンは、例えば予想される交通のある領域内、低解像度スキャン中に１つ以上の物体が含まれているとフラグが付けられた領域内、又は、他のセンサ、例えば自車両におけるカメラ及び／又はライダーセンサによってフラグが立てられた領域内で行われる。なお、ビームステアリングレーダーシステムを複数のアンテナで実装した場合に、両方の動作を並行して実行することができる。７６〜８１ＧＨｚの範囲内の許容周波数帯域内で、異なる周波数サブ帯域でアンテナの各セットを動作させることによって、クロストークを省略することができる。また、二重ビーム幅を有するアンテナは、同じスキャンパラメータを使用して、固定されたＦｏＶを半分にスキャンすることを可能にすることにも留意されたい。
【００４６】
図１０では、ビームステアリングレーダーシステムは、高距離解像度を有する第１のスキャンを行うが、より低い絶対速度キャプチャを実行する（１０００）。これに続いて、より低い距離解像度であるが、高絶対速度キャプチャで第２のスキャン（１００２）が続く。対応する例示的なスキャンパラメータを表１１００の図１１に示し、行１１０２は、最大速度３０ｍ／ｓの高距離解像度スキャンを示し、行１１０４は、最大速度８５ｍ／ｓの低距離解像度スキャンを示す。スキャンパラメータを調整するために使用される方法にかかわらず、ビームステアリングレーダーシステムは、複数の設計目標を達成し、短及び長距離の両方において客観的な場所及び速度を検出することができる。物体は、図３に示すように、レーダーモジュールに連結された認識モジュール内のＭＬＭに更に分類される。
【００４７】
これらの様々な実施例は、改善されたセンサ性能、全気象／全状態検出、高度意思決定アルゴリズム、及びセンサ融合による他のセンサとの相互作用をサポートする。これらの構成は、レーダーが、自動車を自己運転するなどの多くの用途において気象条件によって阻害されないため、レーダーセンサの使用を最適化する。本明細書に記載されるレーダーは、事実上「デジタル眼」であり、真の３Ｄビジョンを有し、世界の人間様の解釈が可能である。
【００４８】
開示された実施例の以前の説明は、当業者が本開示を作製又は使用することを可能にするために提供されることが理解される。これらの実施例に対する様々な修正が当業者には容易に明らかとなり、本明細書で定義される一般的原理は、本開示の趣旨又は範囲から逸脱することなく他の実施例に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書に示される実施例に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示される原理及び新規の特徴と一致する最も広い範囲を与えられるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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