The technology relates to tracking objects in an environment around an autonomous vehicle. A computing system (110) of the autonomous vehicle determines accurate motion characteristics of objects detected in its environment despite various sensor measurement limitations. By correcting motion distortion (808) for fast moving objects and accounting for discrepancies in sensor data gathering, motion characteristics may be determined for the detected objects with enhanced accuracy (908). Multiple sets of correspondences are determined for clusters from multiple sensor spins, enabling better alignment using a surface matching algorithm even when clusters have fewer data points (904). Efficiency is also enhanced by selecting hypotheses based on confidence levels. These techniques provide for identifying the types of objects for which a yaw rate can be accurately determined. Object classification can also be improved by accumulating associated clusters corresponding to a detected object (186). In addition, under- or over-segmentation can be mitigated with such techniques.

    La présente invention concerne une technologie relative au suivi d'objets dans un environnement autour d'un véhicule autonome. Un système informatique (110) du véhicule autonome détermine des caractéristiques de mouvement précises d'objets détectés dans son environnement en dépit de diverses limitations de mesure de capteur. En corrigeant la distorsion de mouvement (808) pour des objets à déplacement rapide et en tenant compte des divergences dans la collecte de données de capteur, des caractéristiques de mouvement peuvent être déterminées pour les objets détectés avec une précision améliorée (908). De multiples ensembles de correspondances sont déterminés pour des groupes provenant de multiples vrilles de capteur, ce qui permet un meilleur alignement à l'aide d'un algorithme de mise en correspondance de surface même lorsque des groupes ont moins de points de données (904). L'efficacité est également améliorée par sélection d'hypothèses sur la base de niveaux de confiance. Ces techniques permettent d'identifier les types d'objets pour lesquels une vitesse de lacet peut être déterminée avec précision. La classification d'objets peut également être améliorée par l'accumulation de groupes associés correspondant à un objet détecté (186). De plus, une sous-segmentation ou sur-segmentation peut être atténuée avec de telles techniques.


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    Title :

    ONBOARD CLUSTER TRACKING SYSTEM


    Additional title:

    SYSTÈME DE SUIVI DE GROUPE EMBARQUÉ


    Contributors:

    Publication date :

    2021-04-29


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English


    Classification :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / B60R Fahrzeuge, Fahrzeugausstattung oder Fahrzeugteile, soweit nicht anderweitig vorgesehen , VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR



    ONBOARD CLUSTER TRACKING SYSTEM

    CHEN MINGCHENG / LAUTERBACH CHRISTIAN / MAHON IAN JAMES et al. | European Patent Office | 2023

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    Marian Valentin BĂNICĂ / Anamaria RĂDOI / Petrișor Valentin PÂRVU | DOAJ | 2019

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    USAMI AKINORI | European Patent Office | 2017

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