申请/专利权人：福特全球技术公司

申请日：2017-09-05

公开（公告）日：2023-05-05

公开（公告）号：CN107807358B

主分类号：G01S13/931

分类号：G01S13/931;G01S17/50;G01S17/58

优先权：["20160909 US 15/260,583"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.05#授权;2019.09.13#实质审查的生效;2018.03.16#公开

摘要：通过红外传感器在车辆计算机中检测来自主车辆外部的源的红外光。计算机可以进一步确定红外光是从第二车辆中的源产生的、至少部分地基于检测到的红外光以及可能地部分地基于来自主车辆碰撞检测传感器的输入来检测第二车辆。

主权项：1.一种利用红外灯来检测迎面而来的车辆的方法，包含：在第一车辆中检测来自所述第一车辆外部的源的红外光；至少部分地基于所述第一车辆的速度、所述第一车辆的行进方向、以及检测到的红外光相对于所述第一车辆的移动来确定所述红外光是从第二车辆中的源产生的；和部分地基于所述检测到的红外光以及部分地基于来自第一车辆碰撞检测传感器的输入来检测所述第二车辆。

全文数据：利用红外灯来检测迎面而来的车辆技术领域[0001]本发明涉及车辆技术领域，并且更具体地涉及利用红外光来检测迎面而来的车辆。背景技术[0002]自主车辆根据来自计算机控制器的指令进行操作，而不需要用户的干预。计算机控制器的指令至少部分地基于由车辆传感器提供的数据。因此，车辆传感器的正确操作对于车辆的正确操作至关重要。例如，自主车辆的转向、加速和制动通常各自取决于由一个或多个车辆传感器提供的数据，包括和与自主车辆共享道路的其他车辆相关的数据。因此，提供关于其他车辆的不准确或不精确的数据的车辆传感器可能对自主车辆构成严重的风险。发明内容[0003]根据本发明，提供一种包含处理器和存储器的计算机，存储器存储可由处理器执行的指令，使得计算机编程为：[0004]在第一车辆中检测来自第一车辆外部的源的红外光；[0005]确定红外光是从第二车辆中的源产生的；以及[0006]部分地基于检测到的红外光以及部分地基于来自第一车辆碰撞检测传感器的输入来检测第二车辆。[0007]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为至少部分地通过确定红外光相对于第一车辆的坐标来确定红外光是从第二车辆中的源产生的。[0008]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为至少部分地通过以下方式来确定红外光是从第二车辆中的源产生的：[0009]基于从第一车辆碰撞检测传感器接收的数据来计算第二车辆的边界;和[0010]确定红外光的坐标是否设置在第二车辆的边界内。[0011]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为至少部分地通过以下方式来检测第二车辆：[0012]接收红外光的坐标;和[0013]接收来自碰撞检测传感器的包括对象坐标的对象数据。[0014]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为至少部分地通过以下方式来检测第二车辆：[0015]计算红外光坐标相对于第一车辆的第一轨迹；[0016]计算对象坐标的第二轨迹;和[0017]至少部分地基于第一轨迹和第二轨迹来检测第二车辆。[0018]根据本发明的一个实施例，第一车辆外部的源被安装到第二车辆的外表面。[0019]根据本发明的一个实施例，第一车辆碰撞检测传感器是雷达。[0020]根据本发明的一个实施例，第一车辆包括具有与碰撞检测传感器的第二视场重叠的第一视场的红外传感器。[0021]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为至少部分地基于第一车辆的速度、第一车辆的行进方向、以及检测到的红外光相对于第一车辆的移动来确定红外光是从第二车辆中的源产生的。[0022]根据本发明的一个实施例，计算机进一步编程为检测迎面而来的方向上的第二车辆。[0023]根据本发明，提供一种方法，包含：[0024]在第一车辆中检测来自第一车辆外部的源的红外光；[0025]确定红外光是从第二车辆中的源产生的；和[0026]部分地基于检测到的红外光以及部分地基于来自第一车辆碰撞检测传感器的输入来检测第二车辆[0027]根据本发明的一个实施例，确定红外光是从第二车辆中的源产生的进一步包括确定红外光相对于第一车辆的坐标。[0028]根据本发明的一个实施例，确定红外光是从第二车辆中的源产生的进一步包括：[0029]基于从第一车辆碰撞检测传感器接收的数据来计算第二车辆的边界;和[0030]确定红外光的坐标是否设置在第二车辆的边界内。[0031]根据本发明的一个实施例，检测第二车辆进一步包括：[0032]接收红外光的坐标;和[0033]接收来自碰撞检测传感器的包括对象坐标的对象数据。[0034]根据本发明的一个实施例，检测第二车辆进一步包括：[0035]计算红外光坐标相对于第一车辆的第一轨迹；[0036]计算对象坐标的第二轨迹;和[0037]至少部分地基于第一轨迹和第二轨迹来检测第二车辆。[0038]根据本发明的一个实施例，第一车辆外部的源被安装到第二车辆的外表面。[0039]根据本发明的一个实施例，第一车辆碰撞检测传感器是雷达。[0040]根据本发明的一个实施例，第一车辆包括具有与碰撞检测传感器的第二视场重叠的第一视场的红外传感器。[0041]根据本发明的一个实施例，至少部分地基于第一车辆的速度、第一车辆的行进方向、以及检测到的红外线相对于第一车辆的移动来确定红外光是从第二车辆中的源产生的。[0042]根据本发明的一个实施例，检测第二车辆进一步包括检测迎面而来的方向上的第二车辆。附图说明[0043]图1是主车辆中的示例性检测系统的框图；[0044]图2是示出了图1的主车辆和具有红外光源的第二车辆的图；[0045]图3是用于主车辆检测第二车辆的示例性过程的流程图。具体实施方式[0046]引言[0047]主车辆计算机可以例如经由红外传感器检测来自主车辆外部的源的红外光。例如，靠近主车辆的其他车辆，例如在具有主车辆的道路上，可以包括红外传感器并且因此设置有红外光发射器。因此，主车辆计算机编程为确定检测到的红外光是否从另一车辆中的源产生，即安装在另一车辆中或者安装在另一车辆上的红外光源。车辆计算机然后编程为基于检测到的红外光来识别其他车辆，通常与来自一个或多个其它传感器的数据组合，例如从诸如雷达和或摄像机的传感器接收的数据。[0048]系统元素[0049]图1示出了包括计算机110的示例主车辆100,该计算机110编程为经由红外传感器140来检测来自主车辆100外部的源的红外光。为了方便，车辆100被称为“主”车辆;在本公开中，它也可以被称为“第一”车辆100。计算机110还可以确定红外光是从第二车辆中的源产生的、至少部分地基于检测到的红外光以及可能地部分地基于来自碰撞检测传感器150的输入来检测第二车辆。[0050]车辆100可以以各种已知方式供电，例如使用电动马达和或内燃机。车辆100包括计算机110、诸如碰撞检测传感器150、红外传感器140等的传感器、致动器120以及下文所讨论的其它部件。[0051]计算机110包括诸如已知的处理器和存储器。存储器包括一种或多种形式的计算机可读介质，并且存储可由计算机110执行的用于执行包括如本文所公开的各种操作的指令。[0052]计算机110可以以自主或半自主模式操作车辆100。为了本公开的目的，自主模式被定义为其中车辆100推进、制动和转向中的每一个由计算机110控制的模式;在半自主模式中，计算机110控制车辆100推进、制动和转向中的一个或两个。[0053]计算机110可以包括编程以操作车辆制动器、推进器例如，通过控制内燃机、电动马达、混合发动机等中的一个或多个来控制车辆中的加速度）、转向装置、气候控制、内部和或外部照明等中的一个或多个，以及确定计算机110而不是人类操作者是否将控制这种操作以及何时将控制这种操作。[0054]计算机110可以包括多个处理器或者通过如下面进一步描述的车辆通信总线通信地连接到多个处理器，处理器例如是控制器或者包括在车辆中用于监视和或控制各种车辆控制器例如动力传动系统控制器、制动控制器、转向控制器等）的类似设备。计算机110通常布置在车辆通信网络例如车辆中的总线，例如控制器区域网络CAN等上以用于通信。[0055]通过车辆网络，计算机110可以向车辆中的各种设备发送消息和或从各种设备接收消息，各种设备例如是致动器120、红外传感器140、碰撞检测传感器150等。替代地或者附加地，在计算机110实际上包含多个设备的情况下，车辆通信网络可以用于在本公开中表示为计算机110的设备之间的通信。此外，如下所述，各种控制器和或传感器可以经由车辆通信网络向计算机110提供数据。[0056]如已经提到的，通常包括在存储在存储器中并由计算机110执行的指令中的编程是用于在没有人类操作者的干预的情况下操作一个或多个车辆部件例如制动装置、转向装置、推进器等）的编程。计算机110使用来自诸如红外传感器140和碰撞检测传感器150的传感器在计算机110中接收的数据，可以在没有驾驶员操作车辆的情况下进行各种确定和或控制各种车辆部件和或操作。例如，计算机110可以包括编程以调节车辆操作行为，例如速度、加速度、减速度、转向等，以及战术行为，例如车辆之间的距离和或车辆之间的时间量、车辆之间的车道变化最小距离、最小左转经过路径、到达特定位置的时间、经过十字路口的十字路口（无信号最短到达时间等。[0057]车辆100可以包括一个或多个红外传感器140。红外传感器140是诸如己知的电子传感器，其测量从视场中的对象辐射的红外光。数据可以由计算机110以已知的方式接收。红外线传感器140可以安装在车辆100中的各种位置，例如在前或后车辆灯罩中、挡风玻璃后面、侧视镜组件中等。[0058]车辆100可以包括诸如己知的一个或多个红外光发射器160。车辆100的红外光发射器160可以由其他车辆100的红外传感器140检测。红外光发射器160可以包括一个或多个红外发光二极管LED，例如安装在车辆100内、车辆100的前照灯或尾灯罩中等。附加地或替代地，包括在车辆1〇〇的灯罩中的灯泡可以包括红外光谱中的辐射，即，灯泡不仅可以辐射可见光以照射车辆1〇〇的外部区域并且还辐射红外光。[0059]碰撞检测传感器150可以包括各种类型的己知传感器，例如设置在车辆100中的摄像机、雷达或者光检测和测距LIDAR传感器，以提供涉及至少一些车辆外部的数据。计算机110可以以己知的方式从传感器150接收数据，例如经由车辆100网络。传感器150数据可以包括一个或多个对象相对于主车辆100的坐标，例如在由车辆100计算机110维护的三维坐标系中。数据还可以包括与其他对象有关的其它数据，例如尺寸、与主车辆100的相对速度等。如下面进一步解释的，数据可能包括不精确和或错误，例如数据中包括的坐标或其他属性可能不准确。不准确性可能是由诸如恶劣天气的环境条件引起的，例如，雨或雾天气可能损害摄像机碰撞检测传感器150的检测能力。[0060]致动器120经由电路、芯片或其他电子部件实现，其可以根据已知的适当的控制信号来致动各种车辆子系统。例如，致动器120可以经由一个或多个继电器、伺服马达等来实现。因此，致动器120可以用于控制主车辆100的制动、加速和转向。用于控制致动器120的控制信号可以由计算机110、位于车辆1〇〇中的控制单元例如制动控制器等产生。[0061]图2示出了两个车辆100,即具有红外传感器140和诸如安装到例如第一车辆100A的前挡风玻璃的雷达的碰撞检测传感器150的第一或主车辆100A。第二车辆100B包括红外光发射器160,例如安装到第二车辆100B的外表面。如下所讨论的，第一车辆100A计算机110可以编程为识别第二车辆100B中的红外光发射器160,即确定检测到来自第二车辆100B的红外光。此外，计算机110可以编程为部分地基于从第一车辆100A红外传感器140接收的数据和部分地基于从碰撞检测传感器150接收的数据来检测第二车辆l〇〇B。[0062]如图2所示，第一车辆100A碰撞检测传感器15〇和红外传感器140各自的视场155、145可以部分或完全重叠。另外，第一车辆100A可以包括多个碰撞检测传感器150和或多个红外传感器140。[0063]红外光发射器160可以安装到第二车辆l〇〇B的外表面。在一个示例中，如图2所示，红外光发射器160可以安装到车辆100B的前外表面，例如安装在前照灯罩内。例如，当车辆100A、100B彼此接近时，例如在相对于彼此迎面而来的方向上，第二车辆l〇〇B红外光发射器160可以在第一车辆100A碰撞检测传感器150和红外传感器140的视场145、155中。附加地或替代地，多个红外光发射器160可以安装到车辆l〇〇B的各个外表面，例如车辆l〇〇B的前侧和后侧。[0064]第一车辆100A计算机110可以编程为基于从第一车辆100A红外传感器140接收的数据来检测来自诸如第二车辆100B红外光发射器160的红外源的红外光。计算机11〇还可以编程为确定红外源位于第二车辆100B中，即计算机110可以编程为——例如，如以下段落所描述的一一从例如安装到交通信号灯、建筑物等的红外源中区分第二车辆l〇〇B中的红外源。[0065]在一个示例中，为了确定红外源位于第二车辆100B中，第一车辆100A计算机110可以编程为确定红外源相对于第一车辆100A的坐标。在该示例中，计算机110还可以基于红外源坐标随时间的变化来计算红外源的速度矢量。速度矢量可以包括标量速度量和检测到的红外源移动的方向，例如三维矢量。计算机110可以确定红外源位于第二车辆100B中，例如，第二车辆100B中的红外光发射器160。通过将红外源速度矢量与第一车辆100A的速度矢量进行比较并且从而确定红外源坐标相对于第一车辆100A坐标的移动，例如经第一车辆l〇〇A的GPS传感器接收，可以在主车辆100A计算机110中进行这种确定。以与第一车辆l〇〇A不同的速度矢量相对于第一车辆100A移动的红外线源也可以安装在移动对象上，例如第二车辆100B上。[0066]在另一示例中，第一车辆100A计算机110可以基于红外传感器140接收到的红外光的强度的变化来确定红外源位于第二车辆100B中。可以存在接近第二车辆l〇〇B但是在第二车辆100B外部的各种红外光源，并且这种红外源的辐射可以被第二车辆100B的外表面反射。这种红外辐射的反射可以由第一车辆100A红外传感器140接收。外表面上的红外光的反射取决于第二车辆100B外表面和从红外源接收的辐射方向之间的反射角度。一旦反射角度由于例如车辆l〇〇A、100B中的一个或两个的移动而引起变化，则在第一车辆l〇〇A红外传感器140接收到的红外光的强度可能改变，即波动。接收到的红外光强度的波动可能表示红外光不是来自红外光的坐标。换句话说，检测到的红外源的坐标可能指示第二车辆l〇〇B上的反射表面的坐标，而不是第二车辆100B中的红外源的坐标。[0067]在另一示例中，第一车辆100A计算机110可以基于从红外传感器140和碰撞检测传感器150接收的数据来确定红外源位于第二车辆100B中。计算机110可以基于从红外传感器140接收的数据来计算红外源坐标。计算机110还可以基于从碰撞检测传感器150接收的数据来计算对象坐标。然后，计算机110可以基于计算的红外源坐标和计算的对象坐标来确定红外源是否在第二车辆100B中。[0068]此外，计算机110可以计算第二车辆100B边界的坐标，例如第二车辆100B的车身拐角的坐标。然后，计算机110可以通过确定红外源的坐标是否位于在第二车辆100B边界内来确定检测到的红外源是否在第二车辆100B中。作为一个示例，计算机110可以使用己知的图像处理技术来关联表示通过视场155观看的第二车辆l〇〇B的边界的虚拟矩形。当检测到的红外源的坐标位于虚拟矩形内时，则计算机110可以确定红外源在第二车辆l〇〇B中。计算机110还可以编程为确定红外源的坐标相对于虚拟矩形例如相对于虚拟矩形的角）是不可移动的。[0069]在另一示例中，计算机110可以将红外源的坐标与基于从雷达接收的数据计算的其他对象的坐标进行比较。计算机110还可以确定红外源相对于邻近车辆的其他对象（例如，建筑物、交通信号灯等移动。计算机110可以确定相对于围绕红外源的其他对象移动的红外源是移动对象，例如第二车辆100B。[0070]如上所讨论的，由碰撞检测传感器150报告的数据可能具有例如由低光条件、恶劣天气条件或者第二车辆100B的某些交通状况例如车道变化）引起的不准确。这种不准确可能包括对象的不正确坐标或对对象检测的低置信度。计算机110可以编程为基于碰撞检测传感器150数据，将检测到的对象例如，第二车辆100B与可以以已知方式确定的置信水平相关联，以评估传感器数据的置信度。置信水平可以指示对象的适当检测的估计概率，即，对象呈现有通过由计算机110程序确定的所确定的特征（例如被检测对象的位置）的可能性。可以用百分比数字或者诸如“低”、“中等”和“高”的离散水平集来识别置信水平。与检测到的对象相关联的较低百分比或“低”水平可能表示较低可能性的正确检测。检测到的对象的置信水平可以基于来自碰撞检测传感器150的数据来决定如何控制车辆子系统。例如，制动子系统可以基于检测到的对象具有低于预定置信水平阈值例如50%或“中等”）的置信水平而不被致动。如下所讨论的，第一车辆100A计算机110可以基于来自碰撞检测传感器150的数据并结合来自红外线传感器140的数据来检测第二车辆100B。这样的检测可以通过具有更高的精度，例如避免低置信度检测的物体来获益。[0071]为了检测第二车辆100B，第一车辆100A计算机110可以基于来自红外传感器140的数据来接收红外坐标以及基于来自碰撞检测传感器150的数据来接收对象数据。计算机110还可以接收诸如来自第一车辆100A传感器的速度或加速度数据的数据。在下面的段落中，讨论了将来自红外传感器140和碰撞检测传感器150的数据组合以检测第二车辆100B的各种示例。[0072]在一个示例中，第一车辆100A计算机110可以计算红外光坐标相对于第一车辆的第一轨迹、计算对象坐标的第二轨迹、并且基于与第二轨迹相结合的第一轨迹来检测第二车辆。为了检测第二车辆100B，计算机110还可以从第一车辆100A传感器包括传感器140、150和其它已知的控制器传感器例如发动机控制器、速度传感器、加速度传感器等接收诸如第一车辆100A的速度和加速度的数据。[0073]第一和第二轨迹可以分别指代红外源和对象的移动路径，例如三阶多项式，例如Y=aX+bX2+cX3。在该示例多项式中，Y和X表示纵坐标和横坐标。如已知的那样，这种多项式的参数a、b和c可以确定其中车辆群行进所遵守的车道的车道曲率。[0074]计算机110可以基于红外光源的第一轨迹和对象的第二轨迹来检测第二车辆100B。例如，当第一和第二轨迹大体匹配时，计算机110可以确定第一轨迹和第二轨迹对应于相同的对象。作为一个示例，关于上述多项式，大体匹配可以意味着对于沿着各个轨迹的任何给定的X位置，第一轨迹和第二轨迹的Y值之间的差低于诸如2米的预定阈值。基于红外光源的第一轨迹和对象的第二轨迹大体匹配的这种确定，计算机110可以将红外光源与例如第二车辆100B的对象相关联。这种关联可以基于组合的对象数据和红外数据增加确定第二车辆100B的坐标的准确度。[0075]在另一示例中，计算机110可以编程为基于红外传感器140数据来修改检测第二车辆100B的置信水平。计算机110可以编程为例如基于红外传感器140数据增加被检测对象的置信水平。作为示例，在第二车辆100B的横向加速或者恶劣天气期间，第一车辆100A计算机110可以降低与第二车辆100B相关联的置信水平。在这种情况下，与对象相关联的置信水平可能低于预定置彳目水平，例如50%，这可能意味着对象检测数据可能不适用于控制第一车辆100A操作。然而，计算机110可以编程为通过跟踪第二车辆1008中的红外源来维持高置信水平。换句话说，在例如恶劣天气期间，计算机11〇可以使用第二车辆1〇〇B中的红外源，以便在检测第二车辆100B时达到更高的置信水平，例如，比50%的预定置信水平高的置信水平。[0076]示范流程[0077]图3示出了基于从第一车辆100A红外传感器140和碰撞检测传感器150接收的数据来检测第二车辆100B的第一或主车辆i〇〇A计算机11〇的示例过程300。第一车辆100A计算机110可以根据示例过程3〇0来编程。[0078]过程300在框305中开始，其中计算机11〇检测第一车辆i〇〇A外的区域中的红外光。计算机110可以从安装在第一车辆100中的具有围绕第一车辆100A外的区域的视场的一个或多个红外传感器140接收数据。[0079]接下来，在框310中，计算机11〇确定红外光是从另一车辆例如第二车辆l〇〇B中的源产生的。如上所讨论的，计算机110可以使用各种技术来进行这样的确定。例如，计算机110可以基于从第一车辆100A碰撞检测传感器150接收到的数据来检测红外光源相对于诸如建筑物、交通信号灯等的基础设施结构而移动。作为另一示例，计算机110至少部分地通过使用诸如已知的用于确定红外光相对于第一车辆100A的坐标的技术来确定红外光是从第二车辆100B中的源产生的。在另一示例中，这种确定可以通过以下来进行:至少部分地通过基于从第一车辆100A碰撞检测传感器150接收的数据来计算第二车辆100B的边界、以及确定红外光的坐标位于可以如上所预测的第二车辆100B的边界内。在另一示例中，计算机110至少部分地基于第一车辆100A的速度、第一车辆100A的行进方向和检测到的红外光相对于第一车辆100A的移动，来确定红外光是从第二车辆100B中的源产生的。[0080]接下来，在框315中，计算机110部分地基于检测到的红外光并且部分地基于来自第一车辆100A碰撞检测传感器150的输入来检测另一车辆，例如第二车辆100B。如上所讨论的，计算机110可以使用各种技术来进行这样的确定。例如，计算机110可以至少部分地基于接收红外光坐标以及从碰撞检测传感器接收包括对象坐标的对象数据来检测第二车辆100B。此外，计算机110基于红外光坐标来计算第一轨迹并且基于对象数据来计算第二轨迹。计算机110然后至少部分地基于第一轨迹和第二轨迹来检测第二车辆。[0081]接下来，在框320中，计算机110根据框315的检测到的对象数据和或框310的第二车辆100B中检测到的红外源执行动作。例如，计算机110可以通过车辆通信网络向制动致动器120输出例如制动压力值lOOpsi的信号。[0082]在框320之后，过程300可以结束或者返回到框3〇5。[0083]诸如本文所讨论的那些计算设备通常各自包括可以由一个或多个计算设备诸如上述那些执行并且用于执行上述过程的框或步骤的指令。计算机可执行指令可以由计算机程序编译或解释，计算机程序采用多种编程语言和或技术创建，这些编程语言和或技术包括但并不限于单独地或组合的JavaTM、C、C++、VisualBasic、JavaScript、Perl、HTML等。通常，处理器例如微处理器例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并且执行这些指令，由此完成一个或多个程序，包括这里所描述的一个或多个程序。这样的指令或其他数据可以采用各种计算机可读介质存储和传送。计算设备中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等的计算机可读介质上的数据的集合。[0084]计算机可读介质包括参与提供可以由计算机读取的数据例如指令的任何介质。这样的介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质，易失性介质等。非易失性介质包括例如光盘或磁盘以及其它永久性存储器。易失性介质包括通常构成主存储器的动态随机存取存储器DRAM。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁盘、任何其他磁性介质、CD-ROM、DVD、任何其他光学介质、穿孔卡片、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM随机存取存储器）、PR〇M可编程只读存储器）、EPR0M可擦除可编程只读存储器）、FLASHEEPR0M闪速电可擦除可编程只读存储器）、任何其他存储器芯片或盒，或者任何其他计算机可读取的介质。[0085]关于这里所述的介质、过程、系统、方法等，应理解的是虽然这样的过程等的步骤描述为按照一定的顺序排列发生，但这样的过程可以采用以这里描述的顺序之外的顺序完成的描述的步骤实施操作。进一步应该理解的是，某些步骤可以同时执行，可以添加其他步骤，或者可以省略这里所述的某些步骤。换言之，这里的过程的描述提供用于说明某些实施例的目的，并且不应该以任何方式解释为限制要求保护的发明。[0086]相应地，应理解的是上面的描述的目的是说明而不是限制。在阅读上面的描述时，除了提供的示例外许多实施例和应用都是显而易见的。本发明的范围应参照所附权利要求以及与权利要求所要求的权利等效的全部范围而确定，而不是参照上面的说明而确定。可以预期的是这里所讨论的技术将出现进一步的发展，并且所公开的系统和方法将可以结合到这样的进一步的实施例中。总之，应理解的是本发明能够进行修正和变化。

权利要求：1.一种方法，包含：在第一车辆中检测来自所述第一车辆外部的源的红外光；确定所述红外光是从第二车辆中的源产生的;和部分地基于所述检测到的红外光以及部分地基于来自第一车辆碰撞检测传感器的输入来检测所述第二车辆。2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述红外光是从所述第二车辆中的所述源产生的进一步包括确定所述红外光相对于所述第一车辆的坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述红外光是从所述第二车辆中的所述源产生的进一步包括：基于从所述第一车辆碰撞检测传感器接收的数据来计算所述第二车辆的边界;和确定所述红外光的坐标是否设置在所述第二车辆的所述边界内。4.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述第二车辆进一步包括：接收所述红外光的坐标;和接收来自所述碰撞检测传感器的包括对象坐标的对象数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述第二车辆进一步包括：计算所述红外光坐标相对于所述第一车辆的第一轨迹；计算所述对象坐标的第二轨迹;和至少部分地基于所述第一轨迹和所述第二轨迹来检测所述第二车辆。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一车辆外部的所述源被安装到所述第二车辆的外表面。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一车辆碰撞检测传感器是雷达。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一车辆包括具有与所述碰撞检测传感器的第二视场重叠的第一视场的红外传感器。9.根据权利要求1所述的方法，其中至少部分地基于所述第一车辆的速度、所述第一车辆的行进方向、以及所述检测到的红外线相对于所述第一车辆的移动来确定所述红外光是从所述第二车辆中的所述源产生的。10.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述第二车辆进一步包括检测在迎面而来的方向上的所述第二车辆。11.一种计算设备，所述计算设备编程为执行权利要求1-1〇中任一项所述的方法。12.—种地面车辆，包含编程为执行权利要求1-10中任一项所述的方法的计算设备。13.—种计算机程序产品，包含计算机可读介质，所述计算机可读介质存储可由计算机处理器执行的用于执行权利要求1-10中任一项所述的方法的指令。14.一种包含处理器和存储器的计算机，所述存储器存储可由所述处理器执行的指令，使得所述计算机编程为：在第一车辆中检测来自所述第一车辆外部的源的红外光；确定所述红外光是从第二车辆中的源产生的；以及部分地基于所述检测到的红外光以及部分地基于来自第一车辆碰撞检测传感器的输入来检测所述第二车辆。

百度查询： 福特全球技术公司 利用红外灯来检测迎面而来的车辆

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