CN101004351A - 地图辅助的基于视觉的车道感测 - Google Patents

Abstract

一种地图辅助的基于视觉的车道感测方法。所述方法接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息。地图信息包括道路上的车道数量。接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息。基于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

Description

地图辅助的基于视觉的车道感测

技术领域

[0001]本公开内容大体涉及基于视觉的车道感测，更具体地，涉及利用地图软件辅助基于视觉的车道感测。

背景技术

[0002]基于视觉的车道感测(LS)系统检测道路车道标记，可以利用该信息用于车道偏离警告(LDW)、道路偏离警告以及车道保持(LK)用途，此外还可用于其它用途(例如，道路几何形状预测)。通常，LS算法利用来自右车道标记和左车道标记的信息通知驾驶员因疏忽所致的车道偏离，或者使用例如电动助力转向(EPS)或主动式前轮转向(AFS)在车道内转向或保持车辆。

[0003]在大多数情况下，LS系统利用车道标记和路面之间的对比来检测标记。例如，在没有太多困难的情况下通过图像处理器检测黑色沥青路面上明亮的白色车道标记。随着这种差异的退化，车道感测性能也会退化。在这点上，对图像处理器而言检测灰阶图像中的黄色车道标记(和检测强度较低的彩色图像)要困难得多，因为它们产生的强度较低。同时，在美国的道路上存在大量的黄色车道标记。例如，如图1所示，高速公路在道路的左侧具有黄色车道标记。如图2所示，另一个例子是双向道路具有分隔道路的黄色车道标记。如果可以提示这种黄色标记的存在以便允许视觉系统更好地调整它的过滤器从而识别这种车道标记，这对视觉系统是非常有帮助的。这还导致计算工作量的减少，因为视觉系统会把算法直接用于检测黄色车道标记。

发明内容

[0004]根据本发明的一个方面，提供一种地图辅助的基于视觉的车道感测方法。该方法包括接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息。地图信息包括道路上的车道数量。从视觉系统接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息。基于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

[0005]在本发明的另一个方面，提供一种地图辅助的基于视觉的车道感测系统。该系统包括输入装置，该输入装置用于接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息。地图信息包括道路上的车道数量。输入装置还从视觉系统接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息。系统还包括处理器，其与输入装置通信。处理器包括用于帮助确定车辆当前占据道路上的哪个车道的指令。该确定基于地图信息和道路上车辆越过的车道数量。

[0006]在本发明的另一个方面，提供一种用于地图辅助的基于视觉的车道感测的计算机程序产品。该计算机程序产品包括存储媒介，其可被处理电路读取，存储由处理电路执行的用于实现方法的指令。该方法包括接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息。地图信息包括道路上的车道数量。从视觉系统接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息。基于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

附图说明

[0007]现在参考附图，这些附图指的是示例性实施例，其中相同的部件用相同的附图标记表示：

[0008]图1是左侧道路边界具有黄色标记的高速公路的结构图；

[0009]图2是被分隔道路上的黄色标记的结构图；

[0010]图3是本发明示例性实施例实施的系统的结构图；

[0011]图4是本发明示例性实施例实施的用于确定车辆当前占据的道路车道的处理流程；和

[0012]图5是本发明示例性实施例实施的用于确定车道标记属性的处理流程。

具体实施方式

[0013]为了确定车道标记是否为黄色，本发明的示例性实施例利用数字道路地图，从该地图可获得这些道路属性，并且可以预先提供给车道感测(LS)处理器。LS处理器中的图像处理器可以利用该信息来调整它使用的算法和/或过滤器，以便检测车道标记。例如，图像处理器通过使用适当的黄色过滤器(典型的黄色过滤器是αR+βG-γB，其中典型值为α，β＞0.5和γ＜0.2)作出反应，以便提高黄色标记的可检测性，同时不牺牲白色标记的可检测性。另外，当车道标记为白色时，因为知道车道标记是白色的，所以减少了计算工作量。

[0014]在黄色车道标记在道路左侧(最左侧车道)的高速公路上，知道车道数量和车辆正在行驶的车道是有用的。该已知信息提供有关车道标记颜色的信息，该信息对图像处理器实现车道感测目的是有用的。全球定位系统(GPS)坐标、地图软件和视觉系统的组合可用于识别车辆正在行驶的车道。道路上的车道数量由地图数据库提供。当车辆进入道路时，视觉系统能够检测车道标记，且当车辆改变车道时视觉系统跟踪该车道标记。采用这种方式，车道确定软件能确定车辆正在哪个车道(例如，车道编号)中行驶。

[0015]图3是可以由示例性实施例实施的系统的结构图。如图3所示，车辆302包括车道确定模块308、基于视觉的LS系统310和地图软件304。图3还描述了照相机312，该照相机用作基于视觉的LS系统310的组成部分。地图软件304可由本领域中已知的任何地图软件例如NAVTEQ和TeleAtlas实现。另外，地图软件304可如图3所示位于车辆302内部，或者可选择地，地图软件304位于车辆302外部。地图软件304包括带有地图信息的地图数据库。地图数据库可与地图软件304存储在相同的位置，或者所有和/或部分地图数据库可以存储在与地图软件304不同的地理位置。示例性实施例利用地图软件304来为车道确定模块308提供地图信息，例如道路上的车道数量、道路上的入口点、道路类型和车道标记类型。地图软件304响应于GPS坐标(或者其它地理位置指示器)提供该信息。

[0016]图3所示基于视觉的LS系统310可实现为本领域中已知的任何基于视觉的LS系统，例如Mobileye和Iteris。示例性实施例利用来自LS系统310的数据来确定车辆302当前正占据道路中的哪个车道。在示例性实施例中，该数据包括车辆302已经越过道路上多少条车道的信息，以便确定车辆正在哪条车道上。另外，有关车道标记的属性信息传输到LS系统310。LS系统310使用该属性信息调整LS系统310中的图像处理器使用的过滤器和算法，以便检测车道标记。

[0017]图3所示GPS 306是确定车辆302地理位置的一种方式的示例。在示例性实施例中，GPS 306应精确到大约10米之内(例如，OnStar系统使用的GPS)。能提供地理位置数据的任何系统都可用于替代GPS 306。

[0018]在示例性实施例中，车道确定模块308可由位于车辆302内处理器(例如，微处理器)上的软件指令实现。在可替换的示例性实施例中，车道确定模块308可由硬件和/或软件实现。车道确定模块308内的输入装置可由从地图软件304和基于视觉的LS系统310将信息接收到车道确定模块308的任何方法实现。输入装置可通过位于车辆302内部和/或外部的网络接收数据。在示例性实施例中，图3所示一个或多个元件(例如，车道感测系统310和车道确定模块308)可组合为单个模块，因而输入装置可以是简单的读取命令。

[0019]图4是可以由示例性实施例实施的用于确定车辆当前占据的道路车道的处理流程。在方框402处，使用地图软件304确定用于道路的地图信息，该信息是对应于车辆当前GPS位置的地图信息。车道确定模块308接收地图信息。在示例性实施例中，当地图软件304获得来自车道确定模块308的地图信息请求时，地图软件304向GPS装置306请求GPS位置。在可替换的示例性实施例中，车道确定模块308向GPS装置306请求GPS位置，接着将该GPS位置转发至地图软件304。地图软件304接着将地图信息返回到车道确定模块308。

[0020]在示例性实施例中，地图数据库304提供的信息包括道路上的车道数量。在可替换的示例性实施例中，来自地图软件304的地图信息还包括道路类型(例如，高速公路，郊区道路)、车道标记类型(例如，反射器，涂漆型)和/或道路上的入口点(例如，左或右侧)。在另一个可替换示例性实施例中，根据可从地图软件304获得的信息，车道标记类型可以更加详细，包括例如每个车道标记的属性(例如，颜色，虚线/实线)。

[0021]在方框404处，使用LS系统310检测车道标记，和保持追踪车辆车道变化的数量和方向。在车道确定模块308中接收来自LS系统310的信息。

[0022]在方框406处，确定车辆当前占据的车道。在示例性实施例中，基于接收的来自LS系统310的数据确定车辆当前占据的车道，该数据指示车辆已经越过的道路车道数量和它们的方向302。将该数量与道路上的车道数量比较。基于该比较，确定车辆302当前占据的车道。一旦确定当前占据的车道，当车辆302已经改变车道时，LS系统310就可以向车道确定模块308发送更新数据。比外，LS系统310可以向车道确定模块308指示该改变是在右侧方向还是左侧方向。

[0023]在示例性实施例中，LS系统310从车辆302进入道路的入口点开始保持追踪相关车道编号。例如，在4车道的道路上，车辆302进入到最右侧车道，它向左越过两个车道，接着向右越过一个车道，接着再次向左越过两个车道，现在车辆位于最左侧车道。

[0024]图5是示例性实施例实施的用于确定车道标记属性的处理流程。在方框502处，如上参考图4所述确定车辆302当前占据的道路车道。在方框504和506处，利用地图信息和车辆302当前占据的车道来给车辆302左侧和/或右侧车道标记分配属性。在方框504处，如果车辆302当前占据道路的最右侧车道，则车辆右侧的车道标记设置为白色实线。在方框506处，如果车辆302当前占据道路的最左侧车道，则车辆左侧的车道标记设置为黄色实线。

[0025]虽然重点放在左侧或右侧车道，但是应注意到道路的其它车道总是白色，且大部分为虚线(它们也可为实线或反射器)。视觉系统处理器也可利用这种信息提高稳定性。

[0026]在方框508处，车道标记的属性(如果已知)传输到LS系统310。LS系统310利用该属性(例如，颜色)来选择检测车道标记时使用的过滤器。如果该属性指定颜色为白色，LS系统310将使用对识别白色车道标记而言最优的过滤器来检测车道标记。如果该属性指定颜色为黄色，LS系统310将使用对识别黄色车道标记而言最优的过滤器来检测车道标记。可替换地，或者除此之外，响应于该属性使用不同的过滤器类型，LS系统310响应于不同的属性可使用不同类型的算法。通常，检测白线所要求的算法比检测黄线所要求的算法简单很多。因而，通过已知车道标记的属性，例如颜色，LS系统310可使用检测车道标记的最有效的算法。

[0027]此外，车道确定模块308可以利用车辆302当前占据的车道来识别相对于道路的车道位置(例如，最右侧、最左侧、中心)。道路上的车道位置传输到LS系统310。在示例性实施例中，LS系统310利用道路上的车道位置信息来确定向车辆302的驾驶员传输何种类型的警告(或消息)。例如，如果车辆正越过分隔行驶道路的中心线或者驶离道路，则LS系统310可以向车辆302的驾驶员提供更强烈的警告。根据车辆302是否正驶离道路(例如，车辆302位于最右侧车道且正越过右侧车道标记)或者车辆302是否正移动到道路上的不同车道，LS系统310可向车辆302的驾驶员发出不同类型的警告。

[0028]可替换的示例性实施例支持检测用于标记车道的道路上的BotsDots(一种特殊类型的反射器)。目前，南部州(例如，加利福尼亚，德克萨斯)的许多道路具有作为唯一车道标记的Bots Dots，而没有任何涂漆型车道标记。检测Bots Dots或反射器所需的图像处理算法通常与用于检测涂漆型车道标记的算法有很大的差异。目前，车道感测图像处理器通常同时运行两种算法，必须作出决定，哪种算法是适当的算法，应该选择哪一个算法。此外，这需要额外的计算量，有时甚至错误地选择算法。在这些驾驶情况下，可以使有关BotsDots(或反射器)的信息能够作为数字地图属性的一部分获得。可以将该信息提供给图像处理器(例如，作为如上参考图5所述的车道标记的属性)，这减轻了所需的计算负担，导致更快、更精确地选择算法。

[0029]本发明的示例性实施例可以用于利用LS系统中的图像处理器合并来自数字地图数据库的数据，以便增强LS系统的稳定性和减轻LS系统的计算负担。检测道路偏离和车道偏离的能力可导致增强LS系统的稳定性。识别车道标记属性(例如，颜色，类型)的能力允许LS系统使用可以以更有效的方式检测车道标记的过滤器和算法，从而减轻计算负担。

[0030]如上所述，本发明实施例体现为硬件、软件、固件或用于实践本实施例的任何过程和/或装置的形式。本发明的实施例还可体现为包含指令的计算机程序代码的形式，该指令包含在有形媒介中，例如软盘、CD-ROM，硬盘、或者任何其它的计算机可读存储媒介，其中当计算机程序代码加载到计算机中并被计算机执行时，计算机成为实践本发明的装置。本发明还体现为计算机程序代码的形式，例如，无论是存储在存储媒介中，加载到计算机和/或被计算机执行，或者通过一些传输媒介传输，例如通过电线或电缆、光纤、或者通过电磁辐射，其中，当计算机程序代码加载到计算机中并被计算机执行时，计算机成为实践本发明的装置。当在通用微处理器上实施时，计算机程序代码段配置微处理器，以便建立专用逻辑电路。

[0031]尽管已经参考示例性实施例描述了本发明，但是本领域的技术人员应理解在不脱离本发明范围的情况下可作出各种变化，等同物可替换其元件。另外，在不脱离本发明实质范围的情况下根据本发明的教导可作出许多修改以便适应特定情况或材料。因而，这意味着本发明不局限于作为实施本发明的最佳方式公开的特定实施例，而是本发明将包括所有落入后附权利要求书范围的所有实施例。而且，术语第一、第二等的使用不表示任何次序或重要性，而是用于区别一个元件和另一个元件。

Claims (21)

1、一种用于车道感测的方法，该方法包括：

接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息，所述地图信息包括道路上的车道数量；

接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息；和

响应于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

2、如权利要求1所述的方法，还包括给车辆左侧车道标记和车辆右侧车道标记中的至少一个分配一个属性，所述分配响应于车辆当前占据的车道。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最左侧车道，则车辆左侧车道标记的属性设置为黄色实线。

4、如权利要求2所述的方法，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最右侧车道，则车辆右侧车道标记的属性设置为白色实线。

5、如权利要求2所述的方法，还包括将所述属性传输到车道感测(LS)系统。

6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，LS系统中的图像处理器响应于所述属性调整车道检测过滤器。

7、如权利要求5所述的方法，其特征在于，LS系统中的图像处理器响应于所述属性选择车道检测算法。

8、如权利要求1所述的方法，还包括识别车辆的车道位置为最右侧、最左侧和中间中的一个或多个，将所述车道位置传输到LS系统，其中所述LS系统利用所述车道位置确定传输到车辆驾驶员的警告类型。

9、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图信息还包括道路上的入口点。

10、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图信息还包括车道标记类型，所述方法还包括给车辆左侧车道标记和车辆右侧车道标记中的至少一个分配一个属性，所述分配响应于车辆当前占据的车道和车道标记类型。

11、如权利要求10所述的方法，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最左侧车道并且所述车道标记类型为反射器，则车辆左侧车道标记的属性设置为反射器，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最右侧车道并且所述车道标记类型为反射器，则车辆右侧车道标记的属性设置为反射器。

12、如权利要求10所述的方法，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最左侧车道并且所述车道标记类型为涂漆线，则车辆左侧车道标记的属性设置为黄色实线，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最右侧车道并且所述车道标记类型为涂漆线，则车辆右侧车道标记的属性设置为白色实线。

13、如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述车道标记类型为反射器和涂漆线中的一个或多个。

14、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图信息还包括道路类型。

15、如权利要求1所述的方法，还包括给车辆左侧车道标记和车辆右侧车道标记中的至少一个分配一个属性，所述分配响应于所述地图信息。

16、一种用于车道感测的系统，所述系统包括：

输入装置，该输入装置用于：

接收对应于道路上车辆的当前地理位置的地图信息，所述地图信息包括道路上的车道数量；

接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息；

处理器，其与所述输入装置通信，所述处理器包括指令，所述指令用于帮助响应于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

17、如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述处理器包括进一步的指令，其用于帮助给车辆左侧车道标记和车辆右侧车道标记中的至少一个分配一个属性，所述分配响应于车辆当前占据的车道。

18、如权利要求17所述的系统，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最左侧车道，则车辆左侧车道标记的属性设置为黄色实线。

19、如权利要求17所述的系统，其特征在于，如果道路上车辆当前占据的车道是道路上的最右侧车道，则车辆右侧车道标记的属性设置为白色实线。

20、如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述处理器包括用于将所述属性传输到LS系统的进一步的指令。

21、一种用于车与车通信的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：

存储媒介，其可被处理电路读取，存储由处理电路执行的用于实现一种方法的指令，所述方法包括：

接收对应于道路上车辆当前地理位置的地图信息，所述地图信息包括道路上的车道数量；

接收有关道路上车辆越过的车道数量的信息；和

响应于地图信息和道路上车辆越过的车道数量确定车辆当前占据道路上的哪个车道。

Images