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    重庆时时彩开奖及走势图: 用于验证针对机动车辆的道路位置信息的系统和方法.pdf

    关 键 词:
    用于 验证 针对 机动车辆 道路 位置 信息 系统 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610571738.2

    申请日:

    2016.07.20

    公开号:

    CN106568448A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/26申请日:20160720|||公开
    IPC分类号: G01C21/26 主分类号: G01C21/26
    申请人: 德韧营运有限责任公司
    发明人: D.R.吉纳奇; A.E.汤普森; D.U.西迪奎; R.帕蒂尔; G.M.托马斯
    地址: 美国密执安州
    优先权: 2015.07.20 US 62/194359; 2016.06.30 US 15/197928
    专利代理机构: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 闫小龙;陈岚
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610571738.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及用于验证针对机动车辆的道路位置信息的系统和方法。用于验证主车辆道路位置信息的系统包括第一相机、第二相机、以及与第一和第二相机通信的控制器??刂破骶哂杏糜诖娲⒑椭葱锌刂坡呒拇娲⑵骱痛砥???刂坡呒ㄓ糜诖拥谝幌嗷占谝幌嗷?、用于从第一相机数据生成第一车道标志估计、用于从第一车道标志估计确定第一车道距离估计、用于从第二相机收集第二相机数据、用于从第二相机数据生成车道标志的第二估计、用于从第二车道标志估计确定第二车道距离估计、用于将第一和第二车道距离估计相关和组合以生成组合车道距离估计、以及用于针对组合车道距离估计校准第一相机的控制逻辑。

    权利要求书

    1.一种用于验证主车辆道路位置信息的系统,所述系统包括:
    第一相机;
    第二相机;
    与第一相机和第二相机通信的控制器,控制器具有用于存储控制逻辑的存储器和配置
    成执行控制逻辑的处理器,控制逻辑包括用于从第一相机收集第一相机数据的第一控制逻
    辑、用于从第一相机数据生成车道标志的第一估计的第二控制逻辑、用于从车道标志的第
    一估计确定第一车道距离估计的第三控制逻辑、用于从第二相机收集第二相机数据的第四
    控制逻辑、用于从第二相机数据生成车道标志的第二估计的第五控制逻辑、用于从车道标
    志的第二估计确定第二车道距离估计的第六控制逻辑、用于将第一车道距离估计与第二车
    道距离估计相关和组合以生成组合车道距离估计的第七控制逻辑、以及用于针对组合车道
    距离估计校准第一相机的第八控制逻辑。
    2.权利要求1所述的系统,其中第一相机是安装到主车辆的前表面并且具有面向前的
    视场的前置相机,并且第二相机是安装到主车辆的左侧并且具有面向左的视场的左置相
    机。
    3.权利要求1所述的系统,其中车道标志的第一估计还包括相对于预限定扫描线强度
    的道路表面的第一光学强度的测量。
    4.权利要求3所述的系统,其中车道标志的第二估计还包括相对于预限定扫描线强度
    的道路表面的第二光学强度的测量。
    5.权利要求4所述的系统,其中车道标志的第一估计和车道标志的第二估计还包括基
    于第一和第二光学强度对是否存在车道标志的确定。
    6.权利要求1所述的系统,其中控制器还包括用于确定相对于车道标志的组合估计的
    主车辆位置的第九逻辑。
    7.权利要求6所述的系统,其中主车辆位置包括从主车辆的表面到车道标志的组合估
    计的车道标志的边缘的距离。
    8.权利要求7所述的系统,其中控制器还包括用于在主车辆越过车道标志的组合估计
    的车道标志时向主车辆的人机接口传达车道偏离警告的第十逻辑。
    9.一种用于校准主车辆前置相机的方法,所述方法包括:
    从第一相机收集第一相机数据;
    从第一相机数据生成车道标志的第一估计;
    从车道标志的第一估计确定第一车道距离估计;
    从第二相机收集第二相机数据;
    从第二相机数据生成车道标志的第二估计;
    从车道标志的第二估计确定第二车道距离估计;
    将第一车道距离估计与第二车道距离估计相关和组合以生成组合车道距离估计;以及
    针对组合车道距离估计校准第一相机。
    10.权利要求9所述的方法,其中收集第一和第二相机数据还包括从安装到主车辆的前
    表面并且具有面向前的视场的前置相机、以及安装到主车辆的左侧并且具有面向左的视场
    的左置相机收集相机数据。
    11.权利要求9所述的方法,其中生成车道标志的第一估计还包括测量相对于预限定阈
    值光学强度的道路表面的第一光学强度。
    12.权利要求11所述的方法,其中生成车道标志的第二估计还包括测量相对于预限定
    阈值光学强度的道路表面的第二光学强度。
    13.权利要求12所述的方法,其中将第一相机数据与第二相机数据相关还包括变换第
    二相机数据坐标系以与第一相机数据坐标系对准。
    14.权利要求13所述的方法,其中校准前置相机还包括将车道标志的第一估计与车道
    标志的组合估计相比较并且变换前置相机数据坐标系以与车道标志的组合估计对准。
    15.权利要求14所述的方法,还包括确定车道标志的组合估计内的主车辆位置并且向
    主车辆人机接口(HMI)传达相对于车道标志的组合估计的主车辆位置。
    16.权利要求15所述的方法,其中主车辆位置包括从主车辆上的参考位置到车道标志
    的组合估计的车道标志的边缘的距离。
    17.一种用于针对道路表面校准主车辆前置相机的方法,所述方法包括:
    利用前置相机扫描主车辆的行进路径中的路段,并且生成前置相机图像;
    利用多个侧置相机扫描与主车辆相邻的路段,并且生成侧置相机图像;
    使用控制器处理前置相机图像并且确定前方多个车道标志;
    处理侧置相机图像并且确定侧方多个车道标志;
    将前方多个车道标志与侧方多个车道标志相关并且生成组合车道标志位置估计;以及
    针对组合车道标志位置估计校准前置相机。
    18.权利要求17所述的方法,其中处理前置相机图像和处理侧置相机图像还包括测量
    前置相机图像强度分布以及测量侧置相机图像强度分布。
    19.权利要求18所述的方法,其中处理前置相机图像和侧置相机图像还包括将前置相
    机图像强度分布和侧置相机图像强度分布中的每一个与预确定的图像强度分布相比较,从
    前置和侧置相机图像强度分布生成车道映射图,以及评估前置和侧置相机图像强度分布中
    的每一个与存储在控制器的存储器内的预限定的多个车道标志强度分布的相似性。
    20.权利要求17所述的方法,还包括:确定相对于组合车道标志位置估计的主车辆位
    置,其中主车辆位置包括从主车辆上的参考位置到车道标志的组合估计的车道标志的边缘
    的距离;以及经由人机接口(HMI)向主车辆操作者传送主车辆位置的通知。

    说明书

    用于验证针对机动车辆的道路位置信息的系统和方法

    相关申请的交叉引用

    本申请要求在2015年7月20日提交的美国临时专利申请号62/194,359的权益,该美国
    临时专利申请的主题通过引用并入本文。

    技术领域

    本发明大体上涉及用于机动车辆的驾驶员辅助系统,并且更特别地涉及具有用于
    验证针对机动车辆的道路位置信息的系统和方法的驾驶员辅助系统。

    背景技术

    本部分中的陈述仅仅提供涉及本公开的背景信息并且可以或者可以不构成现有
    技术。

    已知可以向主车辆标识其它接近机动车辆并且向主车辆的操作者警告可能与主
    车辆的驾驶路径相交的其它车辆的运动的机动车辆感测系统。已知可以利用从相机接收的
    数据来向主车辆标识道路上的主车辆位置的其它机动车辆位置感测系统。已知可以利用从
    以上指出的感测系统所接收的数据并且制定改变诸如以减小主车辆驾驶速度、应用刹车、
    提供音频和视频警告信号等的另外的其它机动车辆感测系统。

    然而,基于相机的机动车辆位置感测系统可能具有位置误差,并且不能靠其自身
    准确地映射主车辆的道路位置。因此,在现有技术中存在针对用于准确地验证针对机动车
    辆的道路位置信息的系统和方法的需要。

    发明内容

    在本发明的一个方面中,用于验证主车辆道路位置信息的系统包括第一相机和第
    二相机。该系统还包括与第一相机和第二相机通信的控制器,控制器具有用于存储控制逻
    辑的存储器和配置成执行控制逻辑的处理器??刂坡呒拱ㄓ糜诖拥谝幌嗷占谝幌?br />机数据的第一控制逻辑??刂坡呒拱ㄓ糜诖拥谝幌嗷萆沙档辣曛镜牡谝还兰频?br />第二控制逻辑??刂坡呒拱ㄓ糜诖映档辣曛镜牡谝还兰迫范ǖ谝怀档谰嗬牍兰频牡谌?br />控制逻辑??刂坡呒拱ㄓ糜诖拥诙嗷占诙嗷莸牡谒目刂坡呒???刂坡呒?br />还包括用于从第二相机数据生成车道标志的第二估计的第五控制逻辑??刂坡呒拱ㄓ?br />于从车道标志的第二估计确定第二车道距离估计的第六控制逻辑??刂坡呒拱ㄓ糜诮?br />第一车道距离估计与第二车道距离估计相关和组合以生成组合车道距离估计的第七控制
    逻辑??刂坡呒拱ㄓ糜谡攵宰楹铣档谰嗬牍兰菩W嫉谝幌嗷牡诎丝刂坡呒?。

    在本发明的另一实施例中,第一相机是安装到主车辆的前表面并且具有面向前的
    视场的前置相机,并且第二相机是安装到主车辆的左侧并且具有面向左的视场的左置相
    机。

    在本发明的又一实施例中,车道标志的第一估计还包括相对于预限定扫描线强度
    (intensity)的道路表面的第一光学强度的测量。

    在本发明的又一实施例中,车道标志的第二估计还包括相对于预限定扫描线强度
    的道路表面的第二光学强度的测量。

    在本发明的又一实施例中,车道标志的第一估计和车道标志的第二估计还包括基
    于第一和第二光学强度对是否存在车道标志的确定。

    在本发明的又一实施例中,控制器还包括用于确定相对于车道标志的组合估计的
    主车辆位置的第九逻辑。

    在本发明的又一实施例中,主车辆位置包括从主车辆的表面到车道标志的组合估
    计的车道标志的边缘的距离。

    在本发明的又一实施例中,控制器还包括用于在主车辆越过车道标志的组合估计
    的车道标志时向主车辆的人机接口传达车道偏离警告的第十逻辑。

    在本发明的又一实施例中,用于校准主车辆前置相机的方法包括从第一相机收集
    第一相机数据。该方法还包括从第一相机数据生成车道标志的第一估计。该方法还包括从
    车道标志的第一估计确定第一车道距离估计。该方法还包括从第二相机收集第二相机数
    据。该方法还包括从第二相机数据生成车道标志的第二估计。该方法还包括从车道标志的
    第二估计确定第二车道距离估计。该方法还包括将第一车道距离估计与第二车道距离估计
    相关和组合以生成组合车道距离估计,并且针对组合车道距离估计校准第一相机。

    在本发明的又一实施例中,收集第一和第二相机数据还包括从安装到主车辆的前
    表面并且具有面向前的视场的前置相机、以及安装到主车辆的左侧并且具有面向左的视场
    的左置相机收集相机数据。

    在本发明的又一实施例中,生成车道标志的第一估计还包括测量相对于预限定阈
    值光学强度的道路表面的第一光学强度。

    在本发明的又一实施例中,生成车道标志的第二估计还包括测量相对于预限定阈
    值光学强度的道路表面的第二光学强度。

    在本发明的又一实施例中,将第一相机数据与第二相机数据相关还包括变换第二
    相机数据坐标系以与第一相机数据坐标系对准。

    在本发明的又一实施例中,校准前置相机还包括将车道标志的第一估计与车道标
    志的组合估计相比较并且变换前置相机数据坐标系以与车道标志的组合估计对准。

    在本发明的又一实施例中,该方法还包括确定车道标志的组合估计内的主车辆位
    置并且向主车辆人机接口(HMI)传达相对于车道标志的组合估计的主车辆位置。

    在本发明的又一实施例中,主车辆位置包括从主车辆上的参考位置到车道标志的
    组合估计的车道标志的边缘的距离。

    在本发明的又一实施例中,用于针对道路表面校准主车辆前置相机的方法包括利
    用前置相机扫描主车辆的行进路径中的路段,并且生成前置相机图像。该方法还包括利用
    多个侧置相机扫描与主车辆相邻的路段,并且生成侧置相机图像。该方法还包括使用控制
    器处理前置相机图像并且确定前方多个车道标志。该方法还包括处理侧置相机图像并且确
    定侧方多个车道标志。该方法还包括将前方多个车道标志与侧方多个车道标志相关并且生
    成组合车道标志位置估计,以及针对组合车道标志位置估计校准前置相机。

    在本发明的又一实施例中,处理前置相机图像和处理侧置相机图像还包括测量前
    置相机图像强度分布(profile)以及测量侧置相机图像强度分布。

    在本发明的又一实施例中,处理前置相机图像和侧置相机图像还包括将前置相机
    图像强度分布和侧置相机图像强度分布中的每一个与预确定的图像强度分布相比较,从前
    置和侧置相机图像强度分布生成车道映射图,以及评估前置和侧置相机图像强度分布中的
    每一个与存储在控制器的存储器内的预限定的多个车道标志强度分布的相似性。

    在本发明的又一实施例中,该方法还包括:确定相对于组合车道标志位置估计的
    主车辆位置,其中主车辆位置包括从主车辆上的参考位置到车道标志的组合估计的车道标
    志的边缘的距离;以及经由人机接口(HMI)向主车辆操作者传送主车辆位置的通知。

    附图说明

    本文所描述的附图仅仅用于图示的目的,并且不意图以任何方式限制本公开的范
    围。在附图中

    图1是路段上的示例性机动车辆的示意图,该机动车辆具有用于校准相机的系统;

    图2是如由机动车辆的相机所生成的路段的绘图;以及

    图3是图示了校准相机的方法的系统图。

    具体实施方式

    以下描述在本性上仅是示例性的,并且不意图限制本公开、应用或使用。

    参照图1和2,一般地通过参照车道位置系统10指示用于验证针对机动车辆的道路
    位置信息的系统和方法。系统10被用于主车辆12,其具有第一相机系统14、第二相机系统
    16、以及与第一和第二相机系统14、16通信的控制器18。

    第一相机系统14包括一个或多个第一光学传感器或相机22。第一相机22可操作成
    从主车辆12收集第一预限定视场24中的视觉信息。在所提供的示例中,第一相机22被图示
    为面向前的相机,其中第一视场24投影在相对于主车辆12的前向弧中。然而,应当领会到,
    第一相机子系统14可以包括多个相机,包括前视相机、侧视相机、环绕视相机、侧视镜式相
    机、面向后的相机等。来自第一相机22的视觉数据被传达给控制器18。

    第二相机系统16包括一个或多个第二光学传感器或相机26。在所提供的示例中,
    第二相机26是可以为环绕视相机系统的部分的面向左的相机。第二相机26具有投影在相对
    于主车辆12的面向左的弧线中的第二视场28。然而,应当领会到,第二相机系统16可以包括
    任何数目和类型的相机,包括环绕相机、侧视镜式相机、面向后的相机、前向相机等。来自第
    二相机26的视觉数据被传达给控制器18。

    控制器18是非广义的电子控制设备,其具有预编程的数字计算机或处理器34、用
    于存储诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等之类的数据的存储器或非临时性计算机可
    读介质36、以及多个输入/输出外设或端口38。处理器34配置成执行控制逻辑或指令??刂?br />器18可以具有与处理器34通信的附加处理器或附加集成电路,诸如用于分析视觉数据的感
    知逻辑电路或者专用车辆对车辆(V2V)电路??商婊坏?,控制器18的功能可以跨第一相机子
    系统14和/或第二相机系统16分布。

    现在转向图3并且继续参照图1和2,一般地通过参考标号100指示用于生成和传达
    相机和车道位置信息的方法。出于说明性目的,将关于操作在示例性路段40上的主车辆12
    (在图1和2中示出)描述方法100。路段40具有车道L1至Ln。应当领会到,路段40可以具有如一
    个那么少的车道,而不脱离本公开的范围。车道L1至Ln由车道标志42限定。车道标志42可以
    是反光漆、反射物、交通锥标或柱标(barrel)、凹槽等。附加地,车道标志16可以是实线、虚
    线、虚实线、或者任何其它类型的车道标志36。路段40被图示为笔直的,但是可以具有任何
    形状并且具有任何地形,而不脱离本公开的范围。

    方法100在框102处开始,其中第一相机22连续捕获路段40的第一部分39的第一视
    觉数据并且将第一视觉数据发送给控制器18。第一视觉数据可以在相对于主车辆12的前向
    弧或部分环绕视中,这取决于安装在主车辆12上的第一相机22的类型和数目。在当前示例
    中,第一视觉数据包括第一相机22的视场24内的路段40的部分的车道标志42。第一视觉数
    据还可以包括主车辆12和/或一个或多个远程车辆的阴影46、阳光照射的区域47、道路反射
    物、人行横道、来自远程车辆的光学反射等,而不脱离本公开的范围或意图。

    在框104处,控制器18针对在第一视觉数据内可标识的任何可能的车道标志42处
    理第一视觉数据。在一个方面中,为了检测视觉数据内的车道标志42的存在,控制器18将第
    一视觉数据的光学强度分布41与针对已知车道标志42的已知光学强度分布43的库相比较。
    已知光学强度分布43可以包括关于车道标志宽度、周期、相对于主车辆12的方向、颜色、曲
    率等的信息。附加地,库包括对应于不是车道标志42的道路标志的参考信息。在一个方面
    中,参考信息包括对应于行人人行横道、停车空间标志、道路施工标志等的光学强度分布。

    附加地,在框104处,生成第一车道标志置信水平。为了生成第一车道标志置信水
    平,控制器18确定在第一视觉数据内所检测的车道标志42与库内的参考车道标志42之间的
    相似水平。针对具有与库内的参考车道标志42的高相似度的车道标志42,分配高的第一车
    道标志置信水平。针对具有与参考车道标志42的低相似度的车道标志42,分配低的第一车
    道标志置信水平。应当领会到,第一车道标志置信水平可以基于连续体(continuum)。例如,
    已经由于侵蚀而严重受损或者已经被来自轮胎的刹车标志所部分覆盖的第一视觉数据内
    的实线车道标志42可以接近虚线车道标志42的虚线漆的周期。在该示例中,可以向基本车
    道分类分配低的第一车道标志置信水平。然而,进一步参照该示例,因为当主车辆12沿路段
    40行进时,车道标志42从第一相机22通过第一视觉数据连续地捕获,所以受损的车道标志
    42可能在沿其长度的一些点处展现出比在其它点处更少的损坏。对于该示例的车道标志42
    的较少受损的区段,控制器18可以分配高的第一车道标志置信水平,从而指示车道标志42
    是实线的高概率。

    在框106处,如果控制器18未检测到车道标志42,则方法返回到框102并且再次收
    集第一视觉数据。然而,如果检测到车道标志42,则方法进行到框108,其中将第一视觉数据
    的光学分布与针对第一相机22的第一校准准则的预确定集合相比较。在一方面中,第一校
    准准则包括预确定的光学强度范围、以及离主车辆12的预确定距离等。如果尚未满足第一
    校准准则,则方法返回到框102并且再次开始。然而,当已经满足第一校准准则时,方法进行
    到框110。

    在框110处,控制器18从在框104-108处所处理的第一视觉数据连续地生成第一车
    道距离估计。第一车道距离估计基于由控制器18在第一视觉数据的处理期间所标识的车道
    L1至Ln的车道标志42相对于主车辆12上的参考位置44的位置。在一个方面中,第一车道距离
    估计是从主车辆12的参考位置44到车道标志48的边缘的距离的测量结果,其中参考位置44
    是主车辆12的前轮胎50。为了确定车道标志42离主车辆12上的参考位置44的第一估计距
    离,控制器从第一视觉数据推断车道标志42的范围。也就是说,因为来自第一相机22的第一
    视觉数据被限于围绕主车辆12的预限定区域24,所以车道标志42延伸超出第一相机22的视
    场。因而,为了准确地确定车道标志42的位置,控制器18从路段40上的主车辆12的位置以及
    从第一视觉数据推断车道标志42的第一预测位置。在一个方面中,除使用第一视觉数据之
    外,控制器18基于全球定位系统(GPS)信息、主车辆12的方向盘的角位置、主车辆12的速度
    等编译主车辆12的位置,以推断车道标志42相对于主车辆12上的参考位置44的预测位置。
    应当领会到,尽管参照前轮胎50讨论了主车辆12的参考位置44,但是参考位置44可以是主
    车辆上的任何预确定的参考位置44。附加地,应当领会到,尽管参照车道标志48的边缘讨论
    了第一车道距离估计,但是第一车道距离测量可以参考车道标志48的中心线、左侧或右侧、
    或者任何其它预确定的部分。

    在框112处,第二相机26连续地捕获路段40的第二视觉数据并且将第二视觉数据
    发送给控制器18。第二视觉数据可以在相对于主车辆12的侧弧线或部分环绕视中,这取决
    于安装在主车辆12上的第二相机26的数目和类型。在图2的示例中,第二视觉数据包括第二
    相机26的视场28内的路段40的部分45的车道标志42。当前示例的第二视觉数据还包括主车
    辆12的阴影46和阳光照射的区域47。当前示例的第二视觉数据还可以包括道路反射物、人
    行横道、来自远程车辆的光学反射和阴影等,而不脱离本公开的精神或意图。

    在框114处,控制器18针对在第二视觉数据内可标识的任何可能的车道标志42处
    理第二视觉数据。在一个方面中,为了检测第二视觉数据内的车道标志42的存在,控制器18
    将第二视觉数据的光学强度分布41与针对已知车道标志42的已知光学强度分布43的库相
    比较。已知光学强度分布43包括关于车道标志宽度、周期、相对于主车辆12的方向、颜色、曲
    率等的信息。附加地,库包括对应于不是车道标志42的道路标志的参考信息。在一个方面
    中,参考信息包括对应于行人人行横道、停车空间标志、道路施工标志、反射、阴影等的光学
    强度分布。

    附加地,在框114处,生成第二车道标志置信水平。为了生成第二车道标志置信水
    平,控制器18确定在第二视觉数据内所检测的车道标志42与库内的参考车道标志42之间的
    相似水平。针对具有与库内的参考车道标志42的高相似度的车道标志42,分配高的第二车
    道标志置信水平。针对具有与参考车道标志42的低相似度的车道标志42,分配低的第二车
    道标志置信水平。应当领会到,第二车道标志置信水平可以基于连续体。例如,已经由于侵
    蚀而严重受损或者已经被来自轮胎的刹车标志所部分覆盖的第二视觉数据内的实线车道
    标志42可以接近虚线车道标志42的虚线漆的周期。在该示例中,可以向基本车道分类分配
    低的第二车道标志置信水平。然而,进一步参照该示例,因为当主车辆12沿路段40行进时车
    道标志42从第二相机26通过第二视觉数据连续地捕获,所以受损的车道标志42可能在沿其
    长度的一些点处比在其它点处展现出较少的损坏。对于该示例的车道标志42的较少受损的
    区段,控制器18可以分配高的第二车道标志置信水平,从而指示车道标志42是实线的高概
    率。

    在框116处,如果控制器18未检测到第二视觉数据内的车道标志42,则方法返回到
    框112并且再次收集第二视觉数据。然而,如果检测到车道标志42,则方法进行到框118,其
    中将第二视觉数据的光学分布与针对第一相机22的第二校准准则的预确定集合相比较。在
    一方面中,第二校准准则包括预确定的光学强度范围,以及离主车辆12的预确定距离等。如
    果尚未满足第二校准准则,则方法返回到框102并且再次开始。然而,当已经满足第二校准
    准则时,方法进行到框120,在其中生成第二车道距离估计。

    在框120处,控制器从在框114处所处理的第二视觉数据连续地生成第二车道距离
    估计。第二车道距离估计基于由控制器18在处理第二视觉数据期间所标识的车道L1至Ln的
    车道标志42相对于主车辆12上的参考位置44的位置。在一个方面中,第二车道距离估计是
    从主车辆12的参考位置44到车道标志48的边缘的距离的测量结果,其中参考位置44是主车
    辆12的前轮胎50。为了确定车道标志42离主车辆12上的参考位置44的第二估计距离,控制
    器从第二视觉数据推断车道标志42的范围。也就是说,因为来自第二相机26的第二视觉数
    据被限于围绕主车辆12的预限定区域28,所以车道标志42延伸超出第二相机26的视场。因
    而,为了准确地确定车道标志42相对于主车辆44的位置,控制器18从路段40上的主车辆12
    的位置以及从第二视觉数据推断车道标志42的第二预测位置。在一个方面中,除使用第一
    视觉数据之外,控制器18基于全球定位系统(GPS)信息、主车辆12的方向盘的角位置、主车
    辆12的速度等编译主车辆12的位置,以推断车道标志42相对于主车辆12上的参考位置44的
    预测位置。应当领会到,尽管参照前轮胎50讨论了主车辆12的参考位置44,但是参考位置44
    可以是主车辆上的任何预确定的参考位置44。附加地,应当领会到,尽管参照车道标志48的
    边缘讨论了第二车道距离估计,但是第二车道距离测量可以参考车道标志48的中心线、右
    侧或左侧、或者任何其它预确定的部分。

    在框122处,控制器18将第一车道距离估计与第二车道距离相关。第一车道距离估
    计基于从在第一方向上指向并且收集第一坐标系中的来自第一视场24的数据的第一相机
    22所获得的数据。第二距离估计基于从在第二方向上指向并且收集第二坐标系中的来自第
    二视场28的数据的第二相机26所获得的数据。在一方面中,第一和第二坐标系不相似。为了
    将第一和第二视觉数据的车道标志42相关和组合,控制器18在数学上变换第二视觉数据以
    与第一视觉数据对准。也就是说,控制器18向第二视觉数据的第二坐标系应用数学变换以
    将第二视觉数据放置到第一坐标系中。在示例中,控制器18可以旋转或者平移第二视觉数
    据坐标系。在另外的示例中,在计算坐标变换时,控制器18可以将诸如车辆速度、GPS位置和
    行进方向、道路曲率和地形信息等之类的车辆数据与第二视觉数据坐标系组合。

    在框124处,一旦第一车道距离估计和第二车道距离估计处于相同的视觉数据坐
    标系中,则控制器18将第一和第二车道距离估计组合以生成组合车道距离估计。通过将车
    辆数据与第二视觉数据坐标系组合,控制器18改进第二视觉数据坐标系以更准确地反映主
    车辆12行进方向和第二车道距离估计。在一方面中,通过改进第二视觉数据坐标系而减少
    了第二视觉数据中的误差量。附加地,在框124处,一旦第一和第二视觉数据处于相同的数
    学坐标系中,则彼此比较第一和第二视觉数据的车道标志42并且由控制器18生成数学校准
    因子。在一个方面中,校准因子包括第一相机22误差的估计以及针对其的校正。例如,第一
    相机22可以具有方向误差水平。方向误差水平可以源于任何数目的因素,诸如制造公差、组
    装公差、主车辆12与物体或其它车辆的碰撞、主车辆12悬挂(suspension)高度公差等。为了
    针对方向误差进行校正并且更准确地确定第一车道距离估计而应用校准因子。应当领会
    到,尽管之前的讨论参考了向第一相机22的方向误差应用校准因子,但是校准因子可以应
    用于主车辆22上的任何相机(包括第一相机22、第二相机26等)的方向误差,而不脱离本公
    开的范围或意图。

    在框126处,控制器18监视组合车道距离估计。在一个方面中,一旦已经向第一相
    机22应用数学校准因子并且已经针对经校准的第一相机22视觉数据验证了组合车道距离
    估计,则控制器18应用高级驾驶员辅助系统(ADAS)算法。在一方面中,ADAS算法是车道偏离
    警告(LDW)算法。LDW算法将组合车道距离估计与阈值车道距离值相比较,并且选择性地生
    成向人机接口(HMI)和/或向主车辆12的驱动系统中的一个或多个的输出(在框128处)。应
    当理解到,尽管如涉及LDW算法、HMI和/或一个或多个驱动系统讨论了ADAS算法,但是ADAS
    算法可以包括任何ADAS算法,包括主动车道辅助、主动停车辅助、障碍避开等,并且算法可
    以嵌入(engage)任何驱动系统,包括主车辆转向系统、主车辆刹车系统、主车辆照明系统
    等。在框130处,方法结束,并且系统10再次开始从第一相机22和第二相机26收集视觉数据。

    通过收集并变换由成像传感器所检测的车道信息,系统10虑及路段40的车道内的
    主车辆12的准确映射。车道信息然后可以被高级驾驶员辅助系统使用,以提供提高的自主
    驾驶水平。

    本发明的描述在本质上仅仅是示例性的,并且不脱离本发明的要旨的变化旨在处
    于本发明的范围之内。这样的变化不被看作与本发明的精神和范围的背离。

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