CN100386223C - 描绘装置 - Google Patents

Abstract

在描绘装置Urnd1中，处理器1从位于车辆中的图象捕获装置5至12接收周围图象S1至S8以及基于其产生车辆重叠图象。处理器1还从位于车辆中的舵角传感器13接收舵角θ。然后，基于接收的舵角θ，处理器1计算车辆的3D预计轨迹，以及在车辆重叠图象上描绘如此算出的3D预计轨迹，产生显示图象。因此，通过描绘装置Urnd1产生的显示图象是对驾驶员易使用的。

Description

描绘装置

技术领域

本发明涉及一种描绘装置，尤其涉及一种对被图象捕获装置捕获的车辆周围的图象进行处理并在显示装置上产生显示图象的描绘装置。

背景技术

日本专利公开公布2000-67395揭示的是一种驾驶辅助装置，其中装有传统的描绘装置。将该驾驶辅助装置置于车辆中，该装置包括两个车轮速度传感器、一个计算单元、一个对应于传统描绘装置的图形控制器和一个显示器。车轮速度传感器中有一个负责车辆左侧上的两个车轮，检测其行驶量。至于另一个车辆速度传感器，检测的是车辆右侧上另外两个车轮的行驶量。因此检测的行驶量被计算单元累积在一起，根据累积值，估测出车辆在旋转时所画轨道的圆的半径。根据估测的旋转半径，图形控制器产生一幅图象，表示路面上的预计轨迹。产生的图象被显示在显示器上。

这种驾驶辅助装置存在两个问题。首先，车辆的驾驶员需要集中注意力，在停车时，离地面有一定高度的车辆任何部件，如前后缓冲器、反光镜和挡泥板是否会撞击这个封闭范围内的任何目标(例如其它车辆、墙壁)。然而，由图形控制器产生的图象仅表示路面上的预计轨迹。因此，采用显示器的这些图象，驾驶员难以确定他/她的缓冲器等是否会撞击周围的任何目标。

第二，当并行停车时，如果其初始位置不合适，驾驶员可以有时间停他/她的车。如果失败，驾驶员再次尝试从开始起的所有路。在这期间，有关迄今已尝试但是失败的轨迹的任何信息可以帮助驾驶员不再尝试相同轨迹。然而，显示在传统驾驶辅助装置上的仅仅是路面上的预计轨迹，因此驾驶员不能从失败中长进。

照此，由于这些问题，由传统驾驶辅助装置提供的显示图象对驾驶员不易使用。

发明内容

因此，本发明的一个目的是提供一种描绘装置，由此产生的显不图象是足够驾驶员使用的信息。

本发明针对一种有助于驾驶的产生显示图象的描绘装置，该装置包括：第一产生部分，用于产生对应于车辆周围区域的周围图象；接收部分，用于接收来自位于所述车辆中的舵角传感器的当前舵角；计算部分，用于根据有所述接收部分接收的舵角计算所述车辆的二维预计轨迹，并由此生成车辆的三维轨迹；以及第二产生部分，用于产生显示图象，表示所述计算部分中生成的三维轨迹，描绘在由所述第一产生部分产生的周围图象中。

本发明还提供一种产生辅助驾驶显示图象的描绘装置，包括：第一产生部分，用于产生对应于车辆周围区域的周围图象；计算部分，用于计算指示所述车辆以前移动的二维预计轨迹，并由此生成车辆的三维轨迹；第二产生部分，用于产生显示图象，表明在所述计算部分中生成的三维轨迹，被描绘在被所述第一产生部分接收的周围图象上；第一接收部分，用于从位于车辆中的舵角传感器接收所述车辆的当前舵角；以及第二接收部分，用于从位于车辆中的车轮速度传感器接收所述车辆每个车轮的车轮速度，所述计算部分基于有所述第一接收部分接收的舵角和所述第二接收部分接收的车轮速度计算所述车辆的二维预计轨迹。

本发明还提供一种产生辅助驾驶显示图象的描绘方法，包括：产生对应于车辆周围区域的周围图象的第一产生步骤；从位于所述车辆中的舵角传感器接收当前舵角的接收步骤；根据在所述接收步骤中接收的舵角计算所述车辆的二维预计轨迹并由此生成车辆的三维轨迹的计算步骤；以及产生显示图象，表示所述计算部分中生成的三维轨迹，被描绘在所述第一产生步骤中接收的周围图象上的第二产生步骤。

本发明还提供一种产生辅助驾驶显示图象的描绘方法，包括：产生对应于车辆周围区域的周围图象的第一产生步骤；计算指示所述车辆以前移动的二维预计轨迹并由此生成车辆的三维轨迹的计算步骤；产生显示图象，表明在所述计算步骤中生成的三维轨迹，被描绘在被所述第一产生步骤中接收的周围图象上的第二产生步骤；用于从位于车辆中的舵角传感器接收所述车辆的当前舵角的第一接收步骤；用于从位于车辆中的车轮速度传感器接收所述车辆每个车轮的车轮速度的第二接收步骤，以及所述计算步骤基于由所述第一接收步骤接收的舵角和所述第二接收步骤接收的车轮速度计算所述车辆的二维预计轨迹。征、方面和优点将更清楚。

附图说明

图1是一方框图，表明结合了根据第一实施例的描绘装置Urnd1的驾驶辅助装置Uast1的结构。

图2A是停在路面Frd上的车辆Vusr的斜视图。

图2B是表明图2A的车辆Vusr的俯视图。

图3是由图1所示的车辆模型数据Dmd表示的车辆模型图象Smd的图。

图4A是表明区分图2A和2B的车辆Vusr周围的图象的方式图。

图4B是表明图1中所示图象捕获装置5至12的典型的放置位置图。

图5是表明图1所示的程序PGa中描述的处理过程的流程图。

图6A是表明图5中步骤S4产生的视点转换图象Scvt的图。

图6B是表明图5中步骤S5产生的车辆覆盖图象Svhc的图。

图7是演示图5中步骤S8的计算预计轨迹方法的图。

图8是表明图5中步骤S10算出的已平移预计上轨迹Tmur1和Tmur2的图。

图9是演示图5步骤S10中计算被描绘3D预计轨迹Tr3d方法的图。

图10是表明图5中步骤S10产生的显示图象Sdsp的图。

图11是表明描绘3D预计轨迹Tr3d’的图。

图12是一方框图，表明结合了描绘装置Urnd2的驾驶辅助装置Uast2的结构，描绘装置Urnd2是图1描绘装置Urnd1的一个改进例。

图13是表明图12中所示的程序PGb中描述的处理过程的流程图。

图14是表明图13中步骤S26产生的显示图象Sdst的图。

图15是一方框图，表明结合了根据第二实施例的描绘装置Urnd3的驾驶辅助装置Uast3的结构。

图16是表明图15中所示的程序PGc中描述的处理过程的流程图。

图17是演示图16中步骤S33的处理的图。

图18是表明图16中步骤S35产生的显示图象Sdspm的图。

具体实施方式

图1是一方框图，表明根据了根据本发明第一实施例的描绘装置Urnd1的驾驶辅助装置Uast1的硬件结构。在图1中，描绘装置Urnd1包括处理器1、程序存储器2、和工作区3。程序存储器2是典型的ROM(只读存储器)，存储在处理器1中定义处理过程的程序PGa。程序存储器2还存储车辆模型数据Dmd，这将在下文中描述。

图2A和2B是演示车辆模型数据Dmd的图。具体地说，图2A是停在路面Frd上的车辆Vusr的斜视图，而图2B是表明从虚视点Pvt1观看的图2A的车辆Vusr的俯视图。在图2B中，当车辆Vusr处于标准位置中时，穿过前轮旋转中心之间直线的一个中点和后轮旋转中心之间直线的另一个中点的纵向平面称为纵向中值平面Fwc。纵向中值平面Fwc绕穿过车辆Vusr中心的垂线旋转90度，产生的横向平面称为横向中值平面Flc。这些纵向中值平面Fwc和横向中值平面Flc在图2B中分别用单点划线和双点划线表示。

图2A和2B二者均离开车辆Vusr一点点，示出第一3D(三维)坐标系CSa，包括X、Y和Z三个轴。为方便起见，假设Z轴是纵向中值平面Fwc与横向中值平面Flc的交叉线。X轴是横向中值平面Flc与路面Frd的交叉线，而Y轴是纵向中值平面Fwc与路面Frd的交叉线。这里，第一3D坐标系Csa的原点Oa是路面Frd、纵向中值平面Fwc和横向中值平面Flc的交叉点。此外，图2A和2B中虚视点Pvt1是以前设定在车辆Vusr的直上方，其具体的三维坐标是(0，0，zv)。

正如图3所示的，车辆模型数据Dmd代表车辆模型图象Smd。车辆模型图象Smd显示从虚视点Pvt1观看的路面Frd上的车辆Vusr，尺寸缩小一预定缩小因子Fsc1。

在图1中，工作区3是典型的RAM(随机存取存储器)，当执行程序PGa时被处理器1所使用。在这种结构中的描绘装置Urnd1通常被装到驾驶辅助装置Uast1中。驾驶辅助装置Uast1置于车辆Vusr中，包括输入装置4、8个图象捕获装置5至12、舵角传感器13和显示装置14。

当驾驶员对车辆Vusr停车时，输入装置4通常由驾驶员操作。作出响应，输入装置4产生一启动指令信号Istr，并将该启动指令信号Istr发送到处理器1。在第一实施例中，这一启动指令信号Istr指示处理器1开始执行程序PGa。

图象捕获装置5至12都被放置在车辆Vusr中，它们的位置示例性地示于图4A和4B中。首先，参考图4A，该图示出停在路面Frd上的车辆Vusr上俯视图(虚线区)。图4A示出纵向中值平面Fwc、横向中值平面Flc、第一参考平面Frf1和第二参考平面Frf2四个平面。这里，纵向和横向中值平面Fwc和Flc二者相对于其交叉线绕旋转轴旋转45度，产生的平面是第一参考平面Frf1和第二参考平面Frf2。通过这四个平面，将环绕车辆Vusr的区域划分为8个区域R1至R8。对于这8个区域R1至R8，区域R1、R2、R7和R8位于车辆Vusr的前侧，区域R3、R4、R5和R6位于后侧。这里，前侧表示车辆Vusr相对于横向中值平面Flc的前半部分，后侧是后半部分。其中，车辆Vusr的前方方向是A1，在附图中由箭头表示。

正如图4B所示，图象捕获装置5和6二者固定地放置在车辆Vusr的前端。详细地，图象捕获装置5捕获对应于图4A区域R1的图象，作为周围图象S1，图中由虚线环绕。更详细地，第一周围图象S1示出右侧一边车辆Vusr前方的区域，包括路面Frd。图象捕获装置6类似地负责车辆Vusr前方的区域，但是在左侧，包括路面Frd，捕获对应于区域R8的图象。如此捕获的图象称为周围图象S2，它由单点划线环绕。

图象捕获装置7和8二者固定地放置在车辆Vusr相对于由箭头A1表示的前方方向的右侧，负责车辆Vusr右侧的区域。具体地，图象捕获装置7对着右后侧，负责对应于区域R3的面积，图象捕获装置8对着右前侧，负责对应于区域R2的面积。因此捕获的图象分别称为周围图象S3和S4，二者均包括路面Frd。

图象捕获装置9和10二者固定地置于车辆Vusr的后端。具体地，图象捕获装置9负责车辆Vusr在左侧一边的背后面积，包括路面Frd，以及捕获对应于区域R5的图象。因此将捕获的图象称为周围图象S5。图象捕获装置10同样负责车辆Vusr在右侧一部分的背后面积，包括路面Frd，以及捕获对应于区域R4的图象。因此将捕获的图象称为周围图象S6。

此外，图象捕获装置11和12二者固定地放置在车辆Vusr的左侧，负责车辆Vusr左侧上的面积。具体地，图象捕获装置11对着左前侧并负责对应于R7的面积，而图象捕获装置12对着左后侧并负责对应于R6的面积。因此，将所捕获的图象分别称为周围图象S7和S8，二者均包括路面Frd。

这里，较佳地，这些周围图象S1至S8并不局限性地对应于区域R1至R8，而是每个图象广延地包括其相邻区域。例如，周围图象S1(主要对应于区域R1)部分地包括每个相邻周围图象S2和S8的边界区。

在图1中，舵角传感器13检测车辆Vusr的方向盘的舵角θ，以及将检测到的舵角θ发送到处理器1。舵角θ这里表示方向盘相对于原始位置的旋转角度。在不转向时，即当车辆Vusr处于直线向前位置时，将方向盘看作处于原始位置。显示装置14通常是液晶显示器。

接着描述的是这种驾驶辅助装置Uast1的操作。当停放车辆Vusr时，驾驶员操纵输入装置4，该装置相应地将启动指令信号Istr发送到处理器1。作为响应，处理器1开始执行程序PGa。现在参考图5的流程图，该图示出程序PGa中所描述的处理器1的处理过程。在图5中，处理器1首先将车辆模型数据Dmd从程序存储器从装载到工作区3(步骤S1)。

然后处理器1产生图象捕获指令信号Icpt，以及将图象捕获指令信号Icpt发送到所有的图象捕获装置5至12(步骤S2)。这里，图象捕获指令信号Icpt是指示图象捕获装置5至12进行图象捕获的信号。图象捕获装置5至12相应地捕获上述的周围图象S1至S8，以及将周围图象S1至S8存储在工作区(步骤S3)。

接着，处理器1对步骤S3中存储的这些周围图象S1至S8进行图象处理，然后在工作区3中保存的帧存储器上产生视点转换图象Scvt(步骤S4)。这里，作为这些周围图象S1至S8，视点转换图象Scvt覆盖车辆Vusr周围的视点。然而，与由固定放置图象捕获装置5至12所捕获的这些周围图象S1至S8不同，在视点转换图象Scvt中车辆Vusr周围的视点是从图2所示虚视点Pvt1观看车辆Vusr周围的点。这是相当明显的区别。在图象处理后，在产生的视点转换图象Scvt中的视点在尺寸上缩小某一比例因子Fsc，这在上文中已经参考图2作了描述。步骤S4中的处理是众所周知的技术，因此这里不作详细描述。

这里，由于图象捕获装置5至12的位置，周围图象S1至S8很难包括车辆Vusr。因此，正如图6A所示的，产生的视点转换图象Scvt并不包括在假设车辆Vusr出现的区域Rvhc中的车辆Vusr。然而，在视点转换图象Scvt中，采用的是与车辆模型图象Smd相同的虚视点Pvt1和比例因子Fsc1(见图3)。因此，区域Rvhc的形状与车辆模型图象Smd相一致。步骤S4通过之后，处理器1对工作区3上的车辆模型数据Dmd进行处理。存储在工作区3上的车辆模型图象Smd被重叠(放置)在视点转换图象Scvt中的区域Rvhc上(步骤S5)。产生的车辆重叠图象Svhc正如图6B所示。

然后处理器1产生检测指令信号Idtc并将该检测指令信号Idtc发送到舵角传感器13(步骤S6)。采用检测指令信号Idtc，指令舵角传感器13检测舵角θ。舵角传感器13然后相应地检测舵角θ并将检测到的舵角θ存储在工作区3中(步骤S7)。基于如此检测的舵角θ，处理器1计算预计轨迹Tr1和Tr2(步骤S8)。在这个实施例中，预计轨迹Tr1和Tr2分别表示车辆Vusr在2D平面(即路面Frd)上的右后轮和左后轮的预计移动。

在停车时，车轮速度相对较慢。因此，假定车辆Vusr的车轮在路面Frd上没有刹车。在这种假设下，Ackermann模型(两轮模型)经常用来计算这种2D预计轨迹(即路面上的预计轨迹)。通过参考图7，详细描述在Ackermann模型下计算路面上这些预计轨迹的方法。

图7示出车辆Vusr(未示出)的四个车轮，即右前轮Wf1、左前轮Wf2、右后轮Wr1和左后轮Wr2。其中，右前轮Wf1的旋转中心Pf1与右后轮Wr1的旋转中心Pr1之间的距离由Dwb表示。即，距离Dwb是车辆Vusr的车轮基准，是车辆Vusr的一个特征值和已知量。图7还示出线段Lr12和Lr12，纵向中值平面Fwc和横向中值平面Flc。线段Lf1连接旋转中心Pf1和左前轮Wf2的旋转中心Pf2，而线段Lr1连接旋转中心Pr1和左后轮Wr2的旋转中心Pr2。这些线段Lf12和Lr12二者均是特征值和长度上已知的。在这个实施例中，为了方便起见，这些线段Lf12和Lr12假定等于Dr12的长度。

为了方便起见，图7还示出第二个3D坐标系CSb，包括X、Y和Z三个坐标。如果驾驶员未用车轮刹车而转动方向盘，车辆Vusr绕从线段Lr2延伸的直线上的点Ob划圆。在这个实施例中，点Ob是第二3D坐标系CSb的原点，因此所有的XYZ轴穿过该原点Ob。这里，X轴包括线段Lr12、Y轴平行于纵向中值平面Fwc，Z轴平行于垂直方向。

至于由车辆Vusr轨迹所划的圆，半径Rs是由以下方程式(1)计算的。这里，半径Rs是从点Ob到线段Lr12的中点Prc的距离。

Rs＝Dwb/tanβ    (1)

其中距离Dwb是已知值，旋转角度β表示前轮Wf1和Wf2转向的角度转向角度β是通过连接点Ob与线段Lf12的中点Pfc的直线和连接中点Pfc与旋转中心Pf2的射线形成的，正如图7所示。

在Ackermann模型下，转向角度β假定正比于舵角θ。因此，采用比例常数(已知量)是κ，转向角度β由以下方程式(2)表达。

β＝κθ    (2)

采用方程式(2)，上述方程式(1)能够转化为以下方程式(3)

Rs＝Dwb/tanκθ    (3)

在第二3D坐标系CSb中，右后轮Wr1的旋转中心Pr1的X坐标是Rs+Dr12/2，而其Y坐标是0。因此，由右后轮Wr1在旋转中心Pr1上绕原点Ob所划的圆能够用以下方程式(4)表达。

X²+Y²＝(Rs+Dr12/2)²    (4)

至于有以上方程式(4)表达的圆，预计轨迹Tr1是从右后轮Wr1开始的Lprd的预定长度内的圆弧。在上述方程式(4)中，由于Rs等于Dwb/tanκθ，舵角θ是唯一未知值。这意味着用步骤S7中存储的舵角θ替代上述方程式(4)将找到右后轮Wr1的预计轨迹Tr1。同样，由左后轮Wr2旋转中心Pr2上绕原点Ob所划轨迹的圆能够用方程式表达，因此左后轮Wr2的预计轨迹Tr2能够推导出。

步骤S8通过之后，处理器1将高度值Hprd加到如此算出的预计轨迹Tr1和Tr2，从而能够导出预计上部轨迹Tur1和Tur2。这里，高度Hprd较佳地为正，等于或小于车辆Vusr的高度。作为一个典型例子，预计上部轨迹Tur1有以下方程式(5)表达。

X²+Y²+(Z-hprd)²＝(Rs+Dr12/2)²    (5)

到步骤S9通过时，处理器1产生车辆Vusr的3D预计轨迹T3d。在这个实施例中，3D预计轨迹T3d是由预计轨迹Tr1和Tr2以及预计上部轨迹Tur1和Tur2环绕的区域，三维地表示从现在起车辆Vusr如何在路面Frd上行驶。

接着，处理器1将如此算出的3D预计轨迹T3d重叠在帧存储器的车辆重叠图象Svhc上(步骤S10)。产生的图象称为显示图象Sdsp。更详细地，由于以上方程式(4)和(5)是基于第二3D坐标系CSb导出的，这时导出的这些基于第一3D坐标系CSa。正如参考图2已经描述的，第一3D坐标系CSa的原点Oa是路面Frd、纵向中值平面Fwc和横向中值平面Flc的交叉点。因此，正如图7中看到的，原点Oa偏离第二3D坐标系CSb的原点Ob在X轴方向为Rs，在Y轴方向为Δy。这里Δy表示从中点Prc到横向中值平面Flc的距离，是车辆Vusr的一个特征值(即已知量)。

为了转换到第一3D坐标系CSa，处理器1使预计轨迹Tr1和Tr2以及预计上部轨迹Tur1和Tur2二者在X轴方向平移Rs而在Y轴方向平移Δy。以下，将平移后的这些预计轨迹Tr1以及预计上部轨迹Tur1分别称为已平移的预计轨迹Tmr1以及已平移的预计上部轨迹Tmur1。已平移的预计轨迹Tmr1由以下方程式(6)表达，正如图8所示，当车辆Vusr(未示出)后退时，从右后轮Wr1起在箭头A2表示的方向上延伸。已平移的预计上部轨迹Tmur1由以下方程式(7)表达，在与已平移的预计轨迹Tmr1相同的方向延伸，但是在垂直方向上偏离高度hprd。

(X-Rs)²+(Y-Δy)²＝(Rs+Dr12/2)²    (6)

(X-Rs)²+(Y-Δy)²+(Z-hprd)²＝(Rs+Dr12/2)²    (7)

以同样方式，从预计轨迹Tr2和预计上部轨迹Tur2，处理器1产生这种已平移的预计轨迹Tmr2和已平移的预计上部轨迹Tmur2，正如图8所示。

接着，正如图9所示，处理器1从已平移的预计上部轨迹Tmur1采样n个点(这里n是一个为2或更大的自然数)，作为采样点Ps11至Ps1n(图9仅示出采样点Ps11)。较佳地，采样点具有从/到相邻采样点Ps1i和Ps1(i+1)的间隔为规则的，这里i是介于1与(n-1)之间的自然数。处理器1然后从虚视点Pvt1将采样点Ps11至Ps1n投影到路面Frd(即XY平面)上，计算每一个投影的采样点Ps11’至Ps1n’的3D坐标。通过参考图9，详细描述计算这些投影采样点Ps11’至Ps1n’的3D坐标的方法。

正如图9所示，投影的采样点Ps11’是XY平面(Z＝0)与虚视点Pvt1和采样点Ps11之间直线Lps的交叉点。直线Lps的方向矢量N(n1，n2，n3)有以下方程式(8)表达。

(n1，n2，n3)＝(Xs11/Δn，Ys11/Δn，(hprd-Zv)/Δn)    (8)

这里，Xs11，Ys11和hprd分别是采样点Ps11在第一3D坐标系Csa中的X坐标、Y坐标和Z坐标，都是已知值。此外，zv是虚视点Pvt1的Z坐标，Δn有以下方程式(9)表达。

Δn＝√{Xs11²+Ys11²+(hprd-Zv)²}    (9)

由于虚视点Pvt1的3D坐标是(0，0，zv)，直线Lps有以下方程式(10)表达

(x，y，z)＝(0，0，zv)+t·(n1，n2，n3)    (10)

这里，t是一个变量。

此外，由于投影的采样点Ps11’的Z坐标是0，将以下方程式(11)替代以上方程式(10)。

z＝0    (11)

从以上方程式(10)和(11)可见，t可以由以下方程式(12)表达。

t＝-zv/n3    (12)

通过将方程式(12)表示的t替代方程式(10)，投影的采样点Ps11’的3D坐标计算为(-zv·n1/n3，-zv·n2/n3，0)。这里，由于n1至n3的值都是已知的，投影的采样点Ps11’能够由3D坐标唯一地限定。而后，处理器1以同样方式计算每一个投影的采样点Ps12’至Ps1n’的3D坐标。处理器1还从已平移的预计上部轨迹Tmur2采集n个采样点Ps21至Ps2n，然后计算每一个已投影的采样点Ps21’至Ps2n’的3D坐标。

然后，为了采样，处理器1从预计轨迹Tr1取n个采样点Psr11至Psr1n，预计轨迹Tr2取Psr21至Psr2n。这里，由于预计轨迹Tr1和Tr2原始就在路面Frd上。不需要计算采样点在其上的3D坐标。采用以上进行的处理，处理器1产生描绘3D预计轨迹Tr3d，这是通过将3D预计轨迹T3d投影到路面Frd获得的。更具体地，描绘3D预计轨迹Tr3d是由投影采样点Ps11’至Ps1n’、Ps21’至Ps2n’以及采样点Psr11至Psr1n和Psr21至Psr2n环绕的区域。

接着，处理器1把描绘3D预计轨迹Tr3d描述在帧存储器的车辆重叠图象Svhc上，产生这种显示图象Sdsp，如图10所示(步骤S10)。更具体地，处理器1首先从在描绘3D预计轨迹Tr3d中发现的所有采样点当中选择投影采样点Ps1i’和Ps1(i+1)以及Ps2i’和Ps2(i+1)。采用这些所选的采样点，处理器1用与上述相同的比例因子Fsc1描绘投影在路面Frd上的矩形实体。然后处理器1重复相同处理，直至i从1变为(n-1)。结果，描绘3D预计轨迹Tr3d被成功地描绘在车辆重叠图象Svhc上。这里要注意，为了方便起见，附图中的描绘3D预计轨迹Tr3d从车辆模型图象Smd的后轮延伸。实际上，采用消隐面，显示图象Sdsp中的描绘3D预计轨迹Tr3d是如此被描绘的，从而从车辆模型图象Smd的后端延伸。

然后处理器1把帧存储器上的显示图象Sdsp传送到显示装置14，在其显示屏上显示(步骤S11)。采用显示图象Sdsp，驾驶员能够检查他/她当前转向操作是否会使车辆Vusr适合在停车空间中而不会撞击封闭范围内的任何目标或者引起车轮卡在槽中。更好的是，显示图象Sdsp从三维上显示车辆Vusr的预计轨迹。因此，驾驶员还能够检查车辆Vusr是否适合在停车空间中而不引起车辆Vusr任何部件高出路面Frd(例如挡泥板)撞击任何目标。

接着，处理器1确定现在是否是结束图5处理的时间(步骤S12)。为了发现是否结束处理，作为一个例子，处理器1检查车辆Vusr的发动机是否已经熄灭。如果熄灭，处理器1确定车辆Vusr现在处于停车空间中，因此结束图5的处理。如果未熄灭，过程返回到步骤S2，产生另一显示图象Sdsp。

在本实施例中，处理器1基于车辆Vusr的右后轮Wr1的预计轨迹Tr1和预计上部轨迹Tur1以及左后轮Wr2的预计轨迹Tr2和预计上部轨迹Tur2计算描绘3D预计轨迹Tr3d。这并不是限制性的，可以基于右前轮和左前轮Wf1和Wf2的预计轨迹来计算延伸到车辆Vusr前方方向的描绘3D预计轨迹。

此外，当方向盘现在转向到左时，除了描绘3D预计轨迹Tr3d外，处理器1可以描绘另一个描绘3D预计轨迹Tr3d’，如图11所示。这里，描绘3D预计轨迹Tr3d’是基于车辆Vusr的右上部部分Pc1的预计轨迹和预计上部轨迹导出的一个轨迹。方向盘转向的方向是通过舵角θ是正还是负确定的。总体上，处理器1可以基于舵角θ是正还是负以及参考车辆Vusr在相对于前方方向的被检测方向相对一侧上的后角落(右上部分Pc1)检测方向盘现在转向的方向，以及计算该描绘3D预计轨迹Tr3d’。

为了计算描绘3D预计轨迹，另一种方法可以基于从车辆Vusr表面上离纵向中值平面Fwc最远的一点的预计轨迹，以及通过对该点的预计轨迹作正交平行投影所获得的另一个预计轨迹。另一个可能性可以是从车辆Vusr的前缓冲器(或后缓冲器)的端部起的预计轨迹，以及通过对前缓冲器的预计轨迹作正交平行投影所获得的另一个预计轨迹。照此，处理器1能够基于被车辆Vusr表面包围的空间中的任何任意位置计算描绘3D预计轨迹。

再有，在上述实施例中，处理器1从周围图象S1至S8产生视点转换图象Scvt，由此重叠车辆模型图象Smd和描绘3D预计轨迹Tr3d。这不是限制性的，处理器1可以重叠车辆模型图象Smd和描绘3D预计轨迹Tr3d到周围图象S4和S5上，以产生上述显示图象Sdsp。

再有，在上述情况中，8个图象捕获装置5至12被固定地放置在车辆Vusr中。然而，至少一个图象捕获装置，只要捕获延伸到车辆Vusr后方的视图。

还有，在上述情况中，尽管假定车辆Vusr倒车停车，但是如果车辆Vusr前进停车，本实施例的概念是可以应用的。

还有，在上述情况中，预计轨迹Tr1和Tr2二者均是基于舵角θ计算的。这不是限制性的，正如日本专利公开公布2000-67395中揭示的，可以考虑车轮速度。

参考图12，接着描述的是装有描绘装置Urnd2的另一个驾驶辅助装置Uast2，描绘装置Urnd2是描绘装置Urnd1的一个示例性改进。在图12中，与描绘装置Urnd1相比，描绘装置Urnd2包括程序存储器21代替程序存储器2。这是两者之间唯一的结构区别，因此描绘装置Urnd1中出现的任何部件采用相同参考编号，对此不再作描述。

程序存储器21典型的是ROM，存储处理器1中定义处理过程的程序PGb以及以上参考图3描述的车辆模型数据Dmd。

在图12中，驾驶辅助装置Uast2与驾驶辅助装置Uast1一样被置于车辆Vusr中。与驾驶辅助装置Uast1相比，驾驶辅助装置Uast2增加了齿轮传感器22，用描绘装置Urnd2代替描绘装置Urnd1。这些是二者之间的唯一结构区别，因此在图12的驾驶辅助装置Uast2中，在驾驶辅助装置Uast1中出现的任何部件采用相同的参考编号表示，对此不再作描述。

当驾驶载有驾驶辅助装置Uast的车辆Vusr时，驾驶员移动换档将齿轮移位到上位或下位。齿轮传感器22检测换档处于哪个齿轮中，将检测的齿轮γ发送到处理器1。

接着描述的是这种结构的驾驶辅助装置Uast2的操作。输入装置4通常由驾驶员操纵，当他/她对车辆Vusr停车时。作出响应，输入装置4产生启动指令信号Istr，并将该启动指令信号Istr发送到处理器1。然后处理器1响应地开始执行程序PGb。现在参考图13的流程图，程序PGb中所描述的处理器1的处理过程。在图13中，处理器1首先将车辆模型数据Dmd从程序存储器21读出到工作区3(步骤S21)。

接着，处理器1产生齿轮检测指令信号Isdtc并将该齿轮检测指令信号Isdtc发送到齿轮传感器22(步骤S22)。这里，齿轮检测指令信号Isdtc是指令齿轮传感器22检测齿轮γ。作为响应，齿轮传感器22于是检测齿轮γ，被将检测到的齿轮γ发送到处理器1(步骤S23)。基于接收的齿轮γ，处理器1确定车辆Vusr是否正在前进还是倒车(步骤S24)。详细地，当接收的齿轮γ表示“空档”和“倒档”以外的其它时，处理器1确定车辆Vusr正在前进。当接收的齿轮γ表示“倒档”时，处理器1确定车辆Vusr正在倒车。这里，虽然并不涉及本发明的主题，如果接收的齿轮γ表示“空档”，过程再次重复步骤S22(图13中未示出)。

当在步骤S24中确定车辆Vusr正在倒车时，处理器1执行倒退模式(步骤S25)。在倒退模式中，正如在第一实施例中描述的，处理器1导出表示车辆Vusr的后轮在路面Frd上将如何走动的预计轨迹，以及具有其增加高度的预计上部轨迹。然后，基于这些预计轨迹和预计上部轨迹，处理器1产生这种显示图象Sdsp，如图10所示。然后将显示图象Sdsp传送到显示装置14，以供在其上显示。

另一方面，当在步骤S24中确定车辆Vusr正在前进时，处理器1执行前进模式(步骤S26)。与倒退模式不同，在前进模式中跟踪预计轨迹的车轮是车辆Vusr的前轮。这是一个相当明显的区别。处理器1计算表示车辆Vusr前轮将如何在路面Frd上走动的预计轨迹以及在其上增加高度的预计上部轨迹。然后，基于这些预计轨迹和预计上部轨迹，处理器1描绘一个描绘3D预计轨迹Tr3df，如图14所示，然后产生显示图象Sdspf。在图14的显示图象Sdspf中，描绘3D预计轨迹Tr3df是如此描述在路面Frd上的，从而从车辆模型图象Smd的前端延伸到箭头A3的前方方向。将显示图象Sdspf传送到显示装置14，以供在其上显示。

步骤S25或S26通过之后，处理器1确定现在是否是结束用图5中步骤S12所描述的方法进行图13的处理的时间(步骤S27)。如果处理器1确定车辆Vusr现在处于停车空间中，这是结束图13的处理。如果确定不是，过程返回到步骤S22，重复相同的处理。

照此，根据第一改进的描绘装置Urnd2，处理器1基于从齿轮传感器11接收的齿轮γ自动地确定车辆Vusr现在正在前进还是正在倒退，以及产生满足驾驶员要求的显示图象。于是，驾驶辅助装置Uast2被认为比驾驶辅助装置Uast1对驾驶员更友好。

图15是表明根据本发明第二实施例的描绘装置Urnd3的硬件结构的方框图。在图15中，与图1的描绘装置Urnd1相比，描绘装置Urnd3包括程序存储器31代替程序存储器2。这是二者之间的唯一结构区别，因此在描绘装置Urnd1中出现的任何部件采用相同参考编号表示，对此不再作描述。

程序存储器31通常是ROM，存储了处理器1中定义处理过程的程序PGc以及以上参考图3描述的车辆模型数据Dmd。

此外，在图15中，驾驶辅助装置Uast3与驾驶辅助装置Uast1一样被置于图2的车辆Vusr中。然而，装入驾驶辅助装置Uast3中的不是描绘装置Urnd1而是描绘装置Urnd2，其中进一步设置有至少两个车轮速度传感器32和33。这些是唯一结构区别，因此在图15的驾驶辅助装置Uast3中，在驾驶辅助装置Uast1中出现的任何部件采用相同参考编号，不再作描述。这里，由于空间限制图15仅示出4个图象捕获装置5、6、11和12，但是驾驶辅助装置Uast3实际上载有8个图象捕获装置5至12，与驾驶辅助装置Uast1一样。

车轮速度传感器32和33分别检测车辆Vusr右后轮的车轮速度Vr和左后轮的车轮速度Vl并将这些车轮速度Vr和Vl分别地发送到处理器1。

接着描述的是这种结构的驾驶辅助装置Uast3的操作。与第一实施例中相似，处理器响应于指令开始信号Istr开始执行程序PGc。图16是表明程序PGc中描述的处理器1处理过程的流程图。与图5相比较，图16的流程图包括步骤S31至S36替代步骤S8至S11。这是它们之间的唯一区别，因此在图5中出现的任何步骤采用相同步骤编号，对此不再作描述。

到步骤S7通过的时间，帧存储器存储了这种车辆重叠图象Svhc，如图6B所示，工作区3存储了舵角θ。在步骤S7之后，处理器1产生车轮速度检测指令信号Iwdtc并将该车轮速度检测指令信号Iwdtc发送到车轮速度传感器32和33二者(步骤S31)。这里，车轮速度检测指令信号Iwdtc是指示车轮速度传感器32和33检测车轮速度Vr和Vl的信号。车轮速度传感器32和33因此相应地检测车轮速度Vr和Vl并将检测到的车轮速度Vr和Vl存储在工作区3中(步骤S32)。

接着，基于舵角θ和车轮速度Vr和Vl，处理器1规定车辆Vusr各车轮的当前位置(步骤S33)。通过参考图17，详细描述步骤S33的处理。图17示出车辆Vusr(未示出)在路面Frd上的四个车轮，即右前轮Wf1、左前轮Wf2、右后轮Wr1和左后轮Wr2。图7还示出连接右后轮Wr1的旋转中心Pr1与左后轮Wr2的旋转中Pr2的线段Lr12。此外，线段Lr12的中点是Prc。

假设，当车辆Vusr倒车时，中点Prc开始从点Ct移动。这里，当中点Prc位于点Ct上时，旋转中心Pr1和Pr2的位置分别称为右后轮Wr1的原始位置Pr1t和左后轮Wr2的原始位置Pr2t。同样，当中点Prc位于点Ct上时，右前轮Wf1和左前轮Wf2的旋转中心Pf1和Pf2的位置分别称为原始位置Pf1t和原始位置Pf2t。当中点Prc移动到点Ct+1时，中点Prc的行驶量(即从点Ct到Ct+1的距离)能够由以下方程式(13)表达。

$\mathrm{Drc}=\∫\frac{\mathrm{Vl}+\mathrm{Vr}}{2}\mathrm{dt}=\mathrm{Rs}\·\mathrm{\α}---\left(13\right)$

在以上方程式(13)中，Vr和Vl分别地表示右后轮Wr1和左后轮Wr2的车轮速度。这里，Rs是正如参考图7描述的由中点Prc所画的圆的半径。此外，α是中点Prc的旋转角度，由线段Ct Ob和线段Ob Ct+1形成。这里，Ob是正如以上描述的由中点Prc所画的圆的中心。

正如以上参考图7所描述的，在Ackermann模型下，当车辆Vusr画圆时建立以下方程式(1)和(2)。

Rs＝Dwb/tanβ    (1)

β＝κθ         (2)

采用这些方程式(1)和(2)，α由以下方程式(14)表达。

$\mathrm{\α}=\frac{1}{\mathrm{Rs}}\·\∫\frac{\mathrm{Vl}+\mathrm{Vr}}{2}\mathrm{dt}=\frac{\tan \mathrm{\β}}{\mathrm{Dwb}}\·\∫\frac{\mathrm{Vl}+\mathrm{Vr}}{2}\mathrm{dt}---\left(14\right)$

这里，定义包括X和Y轴的2D坐标系Csc。采用位于点Ct上的中点Prc，X轴设定为向着右前轮Wf1的旋转中心Pf1的方向，而Y轴设定为从同一旋转中心Pf1向着旋转中心Pr2。在图17中，发现2D坐标系Csc的原点Oc少许偏离旋转中心Pr1。在2D坐标系Csc中，从点Ct到Ct+1的矢量Trc由以下方程式(15)表达。

$\mathrm{Trc}=(\mathrm{Rs}\·\sin \mathrm{\α},\mathrm{Rs}\·(1-\cos \mathrm{\α}))=\frac{\mathrm{Dwb}}{\tan \mathrm{\β}}(\sin \mathrm{\α},1-\cos \mathrm{\α})---\left(15\right)$

采用以上方程式(2)、(14)和(15)，旋转角度α和矢量Trc由以下方程式(16)和(17)表达。

$\mathrm{\α}=\frac{\tan \mathrm{\κ\θ}}{\mathrm{Dwb}}\·\∫\frac{\mathrm{Vl}+\mathrm{Vr}}{2}\mathrm{dt}---\left(16\right)$

$\mathrm{Trc}=\frac{\mathrm{Dwb}}{\tan \mathrm{\κ\θ}}(\sin \mathrm{\α},1-\cos \mathrm{\α})---\left(17\right)$

在方程式(16)和(17)中，车轮速度Vr和Vl和舵角θ是仅有未知值。这意味着将步骤S7中存储的舵角θ和步骤S32中接收的车轮速度Vr和Vl替代到上述方程式(16)和(17)，将求出旋转角度α和矢量Trc。此外，将矢量Trc加到原始位置Pr1t和Pr2t，将求出中心Prc位于点Ct+1上的右后轮Wr1的位置Pr1(t+1)和左后轮Wr2的位置Pr2(t+1)。这里，由于这些原始位置Pf1t和Pf2t二者均偏离中点Prc一固定值，也能够易于计算出中心Prc位于点Ct+1上的右前轮Wf1的位置Pf1(t+1)和左前轮Wf2的位置Pf2(t+1)。

在上述处理之后，处理器1把右后轮Wr1的位置Pr1(t+1)、左后轮Wr2的位置Pr2(t+1)、右前轮Wf1的位置Pf1(t+1)和左前轮Wf2的位置Pf2(t+1)的结果存储到工作区3(步骤S34)。这里要注意，在图16中，在有些情况中过程从步骤S12返回到步骤S2，如果这样，重复进行步骤S34直至车辆Vusr被停车为止。在步骤S34中，这些计算出的位置Pr1(t+1)、Pr2(t+1)、Pf1(t+1)和Pf2(t+1)不是被这些新计算出的值删除，而是m次(这里m是为1或更大的自然数)存储在工作区3中。

接着，处理器1在帧存储器上的车辆重叠图象Svhc上描绘右后轮Wr1的痕迹MTr1、左后轮Wr2的痕迹MTr2、右前轮Wf1的痕迹MTf1和左前轮Wf2的痕迹MTf2。结果的图象是显示图象Sdsp，正如图18所示(步骤S35)。为了更具体地，处理器1连接工作区3中m个点Pr1(t+1)从而产生痕迹MTr1。痕迹MTr1表明车辆Vusr的右后轮Wr1在路面Frd的以前移动。然后处理器1以比例因子Fsc1把车辆模型图象Smd的右后轮部分的如此产生痕迹MTr1描绘到车辆Vusr前方方向的反方向。以同样方式，处理器1描绘痕迹MTr2、MTf1和MTf2。为了方便起见，图18示出从车辆模型图象Smd的车轮位置延伸的痕迹MTr1、MTr2、MTf1和MTf2。实际上，采用削隐面，显示图象Sdspm中的痕迹MTr1、MTr2、MTf1和MTf2是如此被描绘的，从而从车辆模型图象Smd的前端延伸。

然后，处理器1把帧存储器上的显示图象Sdspm传送到显示装置14，以供在其上显示(步骤S36)。在停车时，尤其是在并行停车时，如果其原始位置不合适，驾驶员可以有充足的时间对车辆Vusr进行停车。在这个实施例中，采用显示器上的显示图象Sdspm，驾驶员能够看到迄今已尝试但是失败的那些轨迹。因此，驾驶员能够识别迄今失败的哪个初始位置，他/她能够尝试更合适的初始位置对车辆Vusr停车。

然后，处理器1确定现在是否是结束图16的处理的时间(步骤S12)。如果处理器1确定车辆Vusr现在已停车，这是结束图16的处理。如果不是，过程返回到步骤S2，产生另一个显示图象Sdspm。

在本实施例中，将车轮速度传感器32和33装到驾驶辅助装置Uast3中，产生痕迹MTr1、MTr2、MTf1和MTf2。这里，任何类型的传感器都可以，只要检测车辆Vusr的速度。

在以上的实施例中，程序PGa至PGc分别被存储在描绘装置Urnd1至Urnd3中。这不是限制性的，这些程序PGa至PGc可以分布在CD-ROM这类的记录媒体中或者在诸如因特网的通信网络上。

虽然已经详细地描述了本发明，以上描述在所有方面是说明性的而非限制性的。应当理解能够导出众多的其他改进和变化，而不偏离本发明的范围。

Claims (10)

1.一种产生辅助驾驶显示图象的描绘装置，其特征在于所述装置包括：

第一产生部分，用于产生对应于车辆周围区域的周围图象；

接收部分，用于从位于所述车辆中的舵角传感器接收当前舵角；

计算部分，用于根据由所述接收部分接收的舵角计算所述车辆的二维预计轨迹，并由此生成所述车辆的三维轨迹；以及

第二产生部分，用于产生显示图象，表示所述计算部分中生成的所述三维轨迹，被描绘在由所述第一产生部分产生的周围图象中。

2.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，所述计算部分参考所述车辆的车轮位置计算所述二维预计轨迹。

3.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，所述计算部分参考所述车辆表面上离所述车辆纵向中值平面最远的一个点计算所述二维预计轨迹。

4.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，当所述车辆向后行驶时，所述计算部分计算延伸到车辆背后的二维预计轨迹。

5.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，当所述车辆正向行驶时，所述计算部分计算延伸到车辆前方的二维预计轨迹。

6.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，所述计算部分通过参考从所述舵角传感器接收到的舵角，计算参照舵角相对一侧上的、车辆相对于前方方向的后侧的一角的二维预计轨迹。

7.如权利要求1所述的描绘装置，其特征在于，

在所述车辆中设置检测其当前齿轮的齿轮传感器，以及

所述装置进一步包括基于由所述齿轮传感器提供的齿轮确定所述车辆正在行进还是倒车的确定部分，

当所述确定部分确定所述车辆正在行进时所述计算部分计算在前进方向延伸的二维预计轨迹，

当所述确定部分确定所述车辆正在倒车时所述计算部分计算在后退方向延伸的二维预计轨迹。

8.一种产生辅助驾驶显示图象的描绘装置，其特征在于所述装置包括：

第一产生部分，用于产生对应于车辆周围区域的周围图象；

计算部分，用于计算指示所述车辆以前移动的二维预计轨迹，并由此生成车辆的三维轨迹；

第二产生部分，用于产生显示图象，表明在所述计算部分中生成的所述三维轨迹，被描绘在被所述第一产生部分接收的周围图象上；

第一接收部分，用于从位于车辆中的舵角传感器接收所述车辆的当前舵角；以及

第二接收部分，用于从位于车辆中的车轮速度传感器接收所述车辆每个车轮的车轮速度，以及

所述计算部分基于有所述第一接收部分接收的舵角和所述第二接收部分接收的车轮速度计算所述车辆的二维预计轨迹。

9.一种产生辅助驾驶显示图象的描绘方法，其特征在于所述方法包括：

产生对应于车辆周围区域的周围图象的第一产生步骤；

从位于所述车辆中的舵角传感器接收当前舵角的接收步骤；

根据在所述接收步骤中接收的舵角计算所述车辆的二维预计轨迹并由此生成车辆的三维轨迹的计算步骤；以及

产生显示图象，表示所述计算部分中生成的所述三维轨迹，被描绘在所述第一产生步骤中接收的周围图象上的第二产生步骤。

10.一种产生辅助驾驶显示图象的描绘方法，其特征在于所述方法包括：

产生对应于车辆周围区域的周围图象的第一产生步骤；

计算指示所述车辆以前移动的二维预计轨迹，由此生成车辆的三维轨迹的计算步骤；

产生显示图象，表明在所述计算步骤中生成的所述三维轨迹，被描绘在被所述第一产生步骤中接收的周围图象上的第二产生步骤；

用于从位于车辆中的舵角传感器接收所述车辆的当前舵角的第一接收步骤；

用于从位于车辆中的车轮速度传感器接收所述车辆每个车轮的车轮速度的第二接收步骤，以及

所述计算步骤基于由所述第一接收步骤接收的舵角和所述第二接收步骤接收的车轮速度计算所述车辆的二维预计轨迹。

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