CN102649430A - 用于容错车辆侧向控制器的冗余车道感测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于容错车辆侧向控制器的冗余车道感测系统，具体地，一种车辆侧向控制系统包括：车道标记模块，所述车道标记模块被构造为响应于从次感测装置接收的图像来确定车辆的驶向和位移；车道信息融合模块，所述车道信息融合模块被构造为响应于从不同类的车辆传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及车道控制器，所述车道控制器被构造为响应于来自所述车道信息融合模块的所述车辆和车道信息以及目标地图来产生无碰撞车辆路径。

Description

用于容错车辆侧向控制器的冗余车道感测系统
技术领域
本发明总体上涉及一种车辆侧向控制系统，且更具体地涉及一种用于当主侧向控制感测装置失败时提供限制性车辆稳定性控制的系统和方法。
背景技术
汽车产业中的新兴技术是自主驾驶。具有自主能力的车辆能够在没有来自驾驶员的协助的情况下执行各种任务。包括控制速度、转向和/或车道变换的能力的这些任务通常由被构造为从诸如前视车道感测摄像机的主感测装置接收感测信息的车辆侧向控制系统来执行。然而，在这些单个传感器布置中，前视摄像机变得单点失效，当摄像机不能正确地工作时，这导致车辆的侧向控制系统盲目。
在当前系统中，当主感测装置失效时，车辆的侧向控制系统被禁用，从而需要驾驶员采取立即动作来控制车辆的转向。然而，与半自主或自主驾驶有关的研究表明驾驶员接管车辆转向系统会有延迟（例如，1-2秒或更多）。如果驾驶员忙于非驾驶活动并且不立即响应，则驾驶员响应时间的延迟会是一个问题（例如，由于主车辆的车道偏离而导致与侧交通碰撞）。因此，需要一种能够警示驾驶员并保持车辆控制达合理的时间段以给予驾驶员重获车辆控制的机会的稳健的侧向控制系统。
发明内容
根据本发明的教导，公开了一种车辆侧向控制系统，其包括：车道标记模块，所述车道标记模块被构造为响应于从次感测装置接收的图像来确定车辆的驶向和位移；车道信息融合模块，所述车道信息融合模块被构造为响应于从不同类的车辆传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及车道控制器，所述车道控制器被构造为响应于来自所述车道信息融合模块的所述车辆和车道信息以及目标地图来产生无碰撞车辆路径。
本发明还提供如下方案：
1、一种车辆侧向控制系统，包括：
车道标记模块，所述车道标记模块被构造为响应于从次感测装置接收的图像来确定车辆的驶向和位移；
车道信息融合模块，所述车道信息融合模块被构造为响应于从不同类的车辆传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
车道控制器，所述车道控制器被构造为响应于来自所述车道信息融合模块的所述车辆和车道信息以及目标地图来产生无碰撞车辆路径。
2、根据方案1所述的系统，其中，所述次感测装置为后视摄像机。
3、根据方案1所述的系统，其中，车辆和车道信息包括车道曲率、车辆的驶向以及相对于车辆的当前位置距离左车道边界和右车道边界的位移。
4、根据方案1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括来自全球定位系统模块的数字地图数据库。
5、根据方案4所述的系统，其中，所述数字地图数据库包括表示前面车道几何形状的位点列表。
6、根据方案1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括从所述次传感装置接收的图像。
7、根据方案6所述的系统，其中，从所述次传感装置接收的所述图像被矫正并投影到车架坐标系统，以估计所述车辆相对于所述车道的中心线的驶向和位移。
8、根据方案1所述的系统，其中，所述车道标记模块包括被配置为检测由所述次感测装置接收的所述图像中的车道标记的算法。
9、根据方案8所述的系统，其中，所述算法被配置为执行像素聚类和形状分类操作，以隔离作为可能的车道条纹的所述像素聚类。
10、根据方案1所述的系统，其中，所述车道标记包括路边和车道条纹。
11、根据方案1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括从多个车辆动态传感器接收的数据。
12、根据方案1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括从前导车辆轨迹估计器接收的数据，所述前导车辆轨迹估计器被构造为创建目标车辆的历史位置轨迹，并响应于所述动态和静态目标地图来估计所述车道曲率和驶向。
13、根据方案1所述的系统，其中，所述目标地图包括由安装到所述车辆的多个目标传感器检测的动态和静态目标。
14、根据方案1所述的系统，还包括响应于来自所述车道控制器的信号的致动器，其中，所述致动器选自于由电力转向致动器、主动前轮转向致动器、后轮转向辅助致动器和/或差动刹车致动器组成的组。
15、一种基于主感测装置的失效而控制车辆的方法，所述方法包括：
基于从次感测装置接收的图像来确定所述车辆的驶向和位移；
响应于从来自所述次感测装置的所述图像、数字地图、多个车辆动态传感器和多个目标传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
响应于来自车道信息融合模块的车辆和车道信息以及源自所述多个目标传感器的目标地图来产生无碰撞车辆路径。
16、根据方案15所述的方法，其中，基于从次感测装置接收的图像来确定所述车辆的驶向和位移包括：将所述图像矫正并投影到车架坐标系，以估计所述车辆相对于所述车道的中心线的驶向和位移。
17、根据方案15所述的方法，其中，产生车辆和车道信息包括：检测由所述次感测装置接收的所述图像中的车道标记。
18、根据方案17所述的方法，其中，检测车道标记包括：执行像素聚类和形状分类操作，以隔离作为可能的车道条纹的所述像素聚类。
19、一种包括有形地具体化计算机可执行指令的计算机可读介质的系统，用于：
基于从次感测装置接收的图像来确定所述车辆的驶向和位移；
响应于从来自所述次感测装置的所述图像、数字地图、多个车辆动态传感器和多个目标传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
响应于来自车道信息融合模块的车辆和车道信息以及源自所述多个目标传感器的目标地图来产生无碰撞车辆路径。
20、根据方案19所述的系统，其中，产生车辆和车道信息包括：将从所述次感测装置、所述数字地图、所述多个车辆动态传感器和所述多个目标传感器接收的数据融合为通用格式。
结合附图，从下列描述和随附权利要求中，本发明的额外特征将变得明显。
附图说明
图1是根据本发明实施例的车辆侧向控制系统的框图；
图2是示出根据在图1中示出的系统的示例性车道和路边检测算法的流程图；
图3示出了投影到车架坐标系统上的示例性车道标记像素簇；
图4示出了根据本发明实施例的增强的人工势场的构思；
图5示出了沿无碰撞的虚拟车道路径的主车辆的双轮车（bicycle）模型；以及
图6是示出用于执行与图1的车辆侧向控制系统相关联的数据处理的示例性方法的流程图。
具体实施方式
下面关于车辆侧向控制系统的本发明实施方式的讨论实质上仅仅是示例性的，其决不是为了限制本发明或其应用或使用。
本文给出的车辆侧向控制系统被构造为利用已经布置在车辆内的传感器来估计车道信息，从而如果车辆的主车道感测装置受到妨碍或以其它方式失效时，那么车辆可以以适当的劣化模式运行。在一个实施例中，车道估计信息可以包括，但不限于侧向车道偏移、与来自后视摄像机的车道相关的车辆定向、来自数字地图的车道几何形状和前导车辆轨迹。
图1是车辆侧向控制系统10的框图，车辆侧向控制系统10被构造为当车辆12上的主侧向控制感测装置例如前视摄像机14受到妨碍或以其它方式失效时提供限制性车辆稳定性控制。如下面详细地讨论的，控制系统10将车辆动态和运动学两者组合，以改善车辆的稳定性控制和路径跟踪性能。使用各种车辆传感器来提供包括偏航率传感器、侧向加速传感器和车辆速度传感器的动态车辆控制。运动学车辆控制由视觉系统、雷达系统和/或通过GPS传感器的地图数据库中的一个或多个来提供。在车辆运动学控制控制车辆路径和/或车道跟踪时，车辆动态控制控制车辆偏航率和/或侧滑（速率）。
在图1中示出的车辆侧向控制系统10包括车道标记提取和拟合模块16、全球定位系统（GPS）模块18、多个车辆动态传感器20和多个目标检测传感器22。GPS模块18被构造为基于存储在GPS模块18中的静态数字地图上的车辆位置来估计车辆的车道曲率和驶向。车辆动态传感器20用于确定车辆的速度和偏航率，来自安装到主车辆（host vehicle）的目标检测传感器的输入用于创建标识动态和静态目标的目标地图24。使用目标地图24，前导车辆轨迹估计器26被构造为监测在主车辆12前面的具有非零地面速度的目标车辆。前导车辆轨迹估计器26创建目标车辆的历史位置轨迹，然后基于轨迹信息来估计前面的车道曲率和驶向。在2010年1月18日提交的题为“System and method of lane path estimation using sensor fusion”的美国申请号12/688965中公开了一种用于使用存储在GPS模块18中的静态数字地图和使用目标地图24的前导车辆轨迹估计器26来导出车道曲率和驶向的示例性系统和方法，通过引用将上述申请的全部内容并入本文。
也称作车道标记模块的车道标记提取和拟合模块16被构造为使用来自次感测装置例如后视摄像机28的视频流来估计车辆的驶向和位移。车道标记提取和拟合模块16包括车道和路边检测算法30，车道和路边检测算法30监测后视摄像机28的视频流并基于在图像中检测的形状的强度和几何形状来标识地标。限定形状的像素被矫正（即，径向失真去除），然后投影到车架坐标系统中。然后采用曲线拟合方法来估计车辆相对于车道的中心线的驶向和位移。
图2是示出用于处理由后视射摄像机28接收的图像的示例性车道和路边检测算法30的流程图。在步骤32，来自后视摄像机28的图像被供给到车道标记提取和拟合模块16。在一个实施例中，车道和路边检测算法30使用已知的图像处理技术，其称作金字塔方法，具体地，高斯金字塔方法。该技术包括创建通过使用高斯平均（即，高斯模糊（Gaussian Blur））加权并按比例缩小的一系列图像。当多次使用该技术时，其产生连续较小的图像堆，其中每个像素含有与在较低级的金字塔上邻近的像素对应的局部均值。使用该方法，车道检测的主要目的是为了通过使用不同的空间尺度查找稳定的局部高强度区域。
在步骤34，创建高斯金字塔，使得：在每个金字塔尺度处，将原始图像减去放大的粗略水平的图像，其进一步模糊化以减少图像噪声和细节。作为示例，使图像在尺度
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE001
处为
Figure 70187DEST_PATH_IMAGE002
。下一个尺度
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE003
是
Figure 800377DEST_PATH_IMAGE002
的一半尺寸。使
Figure 580114DEST_PATH_IMAGE004
为高斯核，其中，
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE005
是标准偏差，H指示卷积核G中的行数和列数。然后，可以将处理表示为：
其中，算子缩放
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE007
将图像
Figure 38963DEST_PATH_IMAGE008
放大为
Figure 861425DEST_PATH_IMAGE008
的两倍。
在步骤36，为每个尺度确定局部最大值或局部高强度区域。因此，抑制了具有比预定阈值h小的高度的所有最大值。导出可能的车道标记的二值图像，以使检测的车道标记的最终图像仅包括在所有金字塔尺度为局部最大值的像素。
在步骤38，算法30执行像素聚类和形状分类操作，并将聚类的车道标记像素投影到车架坐标系统中。在一个实施例中，基于像素间的成对的距离，使用近邻测量来将像素聚类。例如，如果两个像素之间的距离小于预定的阈值d，则两个像素属于相同的聚类。图3示出了投影到车架中的示例性车道标记像素聚类C1、C2和C3。聚类操作还使用已知的技术来计算每个像素聚类的几何形状。将仅具有细长形状的聚类（例如，图3中的聚类C1和C2）分类为可能的车道条纹（stripe）。
接下来，在步骤40，应用曲线拟合技术来估计车辆相对于车道中心线的驶向和位移。使
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE009
为检测的条纹例如图3中的聚类C1或C2中的像素。在一个实施例中，可以通过线参数方程来拟合条纹，例如，使得
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE011
。参数A、B和d可以经由最小二乘方通过最小化如下函数来估计，
Figure 763577DEST_PATH_IMAGE012
其可以通过寻找具有最小特征值的特征向量来解决。因此，如果聚类对应于主车辆12左侧的车道标记，则可以根据以下等式来计算向左车道边界的位移dFLL 。
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE013
可以如下计算相对于车道路径切线的车辆驶向θ L 。
Figure 432456DEST_PATH_IMAGE014
类似地，如果聚类对应于主车辆右侧的车道标记，则可以根据以下等式来计算向右车道边界的位移dFRL。
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE015
可以如下计算相对于车道路径切线的车辆驶向θ R 。
Figure 238869DEST_PATH_IMAGE016
如果检测到车辆两侧的车道标记，则相对于车道路径切线的车辆驶向可以计算为：
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE017
其中，θ L 和θ R 分别是由左车道标记和右车道标记导出的车辆驶向，
Figure 55515DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 2012100472111100002DEST_PATH_IMAGE019
是作为检测到的车道条纹的长度的函数的标准化权重（总计为1）。
返回参照图1，车辆侧向控制系统10还包括车道信息融合模块42，其被构造为通过融合来自车道标记提取和拟合模块16、GPS模块18、车辆动态传感器20和前导车辆轨迹估计器26的数据来产生劣化的车道信息。车道信息被转换为通用格式，例如由前视摄像机14通常输出的相同格式。换言之，车道信息融合模块42被构造为合并来自多个源的数据，并将该数据转换为特定的格式。
在一个实施例中，使用卡尔曼滤波器技术来融合来自不同类传感器的数据，例如来自GPS模块18的数字地图、后视摄像机28、车辆动态传感器20、通过前导车辆轨迹估计器26的目标传感器22和前视摄像机14，这提供了失败之前的历史数据。参照图4，融合模块42输出车道曲率（c）、相对于车道切线的主车辆12驶向（
Figure 104111DEST_PATH_IMAGE020
）以及当前车辆位置从左车道边界和右车道边界的位移（dL 和dR ）。
数字地图数据库提供了转变为局部车辆坐标系的位点列表（即，标识物理空间中的点的坐标）。这些点表示前面车道几何形状（例如，直路与弯路）。获得三次样条函数
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，以拟合位点，并可以计算相对于主车辆12的相应的曲率函数
Figure 689814DEST_PATH_IMAGE022
和车道驶向函数
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，其中，s指示来自的车辆的纵向弧长度。
来自后视摄像机28的测量被标示为θ（车辆驶向）、
Figure 119658DEST_PATH_IMAGE024
（向左车道边界的位移）和
Figure DEST_PATH_IMAGE025
（向右车道边界的位移），如图3所示。来自车辆动态传感器20的测量被标示为
Figure 174333DEST_PATH_IMAGE026
（主车辆偏航率）和（主车辆速度），来自前导车辆轨迹的估计被标示为
Figure 511773DEST_PATH_IMAGE028
（车辆驶向），车道曲率为
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，前视摄像机14的测量为曲率函数
Figure 484407DEST_PATH_IMAGE030
。融合输出c（车道曲率）可以计算为：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 819573DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 610812DEST_PATH_IMAGE034
是标准化权重（总计为1），其表示来自不同源（即，前视摄像机的先前测量、数字地图和前导车辆轨迹）的估计的性质，而
Figure DEST_PATH_IMAGE035
是自前视摄像机故障（down）以来主车辆行驶的距离。在一个示例中，这些权重由启发式规则来确定，例如，如果GPS数据精确度良好并且数字地图匹配的剩余为小，则
Figure 502675DEST_PATH_IMAGE036
相对大，如果前导车辆数量足够则
Figure DEST_PATH_IMAGE037
相对大，
Figure 62970DEST_PATH_IMAGE038
随
Figure DEST_PATH_IMAGE039
变大而衰减。
将状态向量定义为向量，从而分别建模在当前位置处相对于车道切线的主车辆12驶向、向左车道边界的位移和向右车道边界的位移。可以将卡尔曼滤波器的处理等式写为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
其中，
Figure 96839DEST_PATH_IMAGE042
是预测状态向量，ΔT是两个相邻的时间实例之间的采样时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
、
Figure 41662DEST_PATH_IMAGE044
和是预定义的方差高斯零均值白噪声。测量等式可以写为：
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 149743DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure DEST_PATH_IMAGE049
、
Figure 649995DEST_PATH_IMAGE050
和
Figure DEST_PATH_IMAGE051
是高斯零均值白噪声，其方差是相应的测量的性质的函数。性质测量越准确，方差越小。最后，应用扩展卡尔曼滤波器（EKF），以更新状态向量，其为在当前车辆位置处主车辆12相对于车道切线的驶向（
Figure 382196DEST_PATH_IMAGE052
）和距离车道中心线的位移（d）。
再参照图1，车辆侧向控制系统10还包括无碰撞虚拟车道控制器44，其被构造为监测来自车道信息融合模块42和目标地图24的输入。无碰撞虚拟车道控制器44在不与目标即将碰撞的情况下产生车辆路径。然后，与保持无碰撞路径一致的包括转向角控制信号和/或制动控制信号的车辆控制信号发送到车辆侧向致动器46，其没有限制可以包括电力转向致动器、主动前轮转向致动器、后轮转向辅助致动器和/或差动刹车致动器。
如图5所示，将围绕主车辆12的空间划分为单元格。将每个单元分类为被占用（即，标记为“x”或“o”）或未被占用（即，空白单元）。曲线箭头48示出了车道信息融合模块42的结果，其由无碰撞虚拟车道控制器44使用，以设计围绕主车辆12的人工势场。由势场产生的排斥力确保车辆遵循曲线48，而没有与重叠的被占用的单元马上碰撞。如果仅后视摄像机数据是可用的，则迫使主车辆12根据融合模块42遵循曲线48会导致车辆的侧向控制器的不期望的不稳定行为。作为对策，本文公开的控制策略被配置为使车辆转向，以使车辆留在车道上，而没有与周围的目标马上碰撞。
图4概念性地示出了增强的人工势场构思，其中，排斥势场50、52分别构建在车道边界54以及诸如其它车辆V1、V2和V3的其它感兴趣目标上。排斥势场50、52基于两个输入即车道标记几何形状信息和周围的目标来设计，下面单独地略述了它们中的每个。
当主车辆过于接近车道边界时，由车道标记54贡献的势场50提供排斥力。例如，由左车道产生的势场50可以写为：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
由右车道产生的势场50可以写为：
Figure 917083DEST_PATH_IMAGE054
预测的侧向位移DL （距左车道边界）和DR （距右车道边界）可以用于计算势场。侧向位移可以计算为：
Figure DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 30532DEST_PATH_IMAGE056
是前视距离，c是车道曲率，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
是相对于车道切线的车辆驶向。前视距离
Figure 768812DEST_PATH_IMAGE056
产生主驶向的增益，并且在高速度下对于稳定性而言是必要的。可以选择它以给出舒适的驾驶员感受。
当目标车辆V1、V2和V3在主车辆12的相同车道或相邻车道时，当距主车辆12的纵向位移在预定的阈值（例如，8米）时，或者当与接近车辆的即将碰撞时间（TTC）小于阈值（例如，2秒）时，目标车辆视为提供势场52。在一个实施例中，通过将纵向位移除以相对纵向速度来确定TTC。
为了计算势场52，使
Figure 55437DEST_PATH_IMAGE058
指示第i个所选目标车辆的侧向位移。参照图4，有分别与目标车辆V1、V2和V3对应的三个位移、
Figure 116934DEST_PATH_IMAGE060
和
Figure DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 712869DEST_PATH_IMAGE062
是在
Figure DEST_PATH_IMAGE063
（根据融合模块42到估计的车道路径的最短路径）时距主车辆的侧向位移。势场52可以写为：
Figure 187713DEST_PATH_IMAGE064
其中，sign（符号）函数定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE065
来自两个源的组合势场50、52可以写为如下。
Figure 28761DEST_PATH_IMAGE066
施加到主车辆12的力源自于势场的微分：
Figure DEST_PATH_IMAGE067
其中，y是主车辆的侧向位置。因此，将发送到致动器46（例如，电力转向（EPS）或主动前轮转向（AFS））的转向角可以计算为：
其中，是前面转弯刚度。
图6是示出用于处理与上面描述的车辆侧向控制系统10相关联的数据的示例性方法的流程图。在步骤60，系统10从除了前视摄像机14之外的传感器例如后视摄像机28、GPS模块18中的数字地图、车辆动态传感器20和目标检测传感器22重新获得所有数据。在步骤62，车道标记被检测、矫正并投影到车辆坐标系上。将检测的车道标记拟合为参数形式，其包括主车辆12相对于车道路径的切线的驶向以及向左和右车道边界的位移。在步骤64，主车辆的位置通过使用GPS定位在数字地图中，并且计算相对于车道路径的切线的驶向和车道路径的曲率。在步骤66，从目标传感器重新获得输入，并创建包括动态目标和静态目标的目标地图。在步骤68，存储前导车辆的轨迹，并在步骤70，基于存储的轨迹来计算车道几何形状。在步骤72，车道信息融合模块42将从数字地图/GPS模块18、后视摄像机28、目标地图24和前导车辆轨迹估计器26搜集的所有信息融合。在步骤74，无碰撞虚拟车道控制器44使用上面描述的改进的人工势场技术来产生无碰撞的虚拟车道。在步骤76，在车辆侧向致动器46中计算控制车辆转向和/或制动所需的期望扭矩和力，以遵循具有车道曲率c的“虚拟车道”。在步骤78，警示驾驶员系统10正在劣化模式下运行并提示驾驶员接管车辆12的控制。
这里描述的系统可在一个或多个合适的计算装置上实施，所述计算装置通常包括应用程序，其可为软件应用程序，该软件应用程序有形地实施为计算装置内的计算机可读介质上的一组计算机可执行指令。计算装置可为多种计算装置的任一种，例如个人计算机、处理器、掌上型计算装置，等等。
计算装置通常均包括可由例如上述所列的一个或多个装置执行的指令。计算机可执行指令可由计算机程序编译或解释，该计算机程序使用多种程序设计语言和/或技术产生，所述程序设计语言和/或技术包括但不限于单独或组合的Java™、C、C++、Visual Basic、Java Script、Perl，等等。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，由此执行一个或多个处理，该处理包括此处所述的处理的一个或多个。这些指令和其他数据可使用多种已知的计算机可读介质来存储和传送。
计算机可读介质包括参与提供数据（例如，指令）的任何介质，该数据可由例如计算机的计算装置读取。这种介质可采取很多形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质和传送介质。非易失性介质包括例如光盘或磁盘和其他持续存储器。易失性介质包括动态随机存取存储器（DRAM），其典型地构成主存储器。计算机可读介质的常见形式包括计算机能够从中读取的任何介质。
应理解的是，上面描述旨在为说明性的并且不是限制性的。除了提供的例子以外的很多替代途径或应用在本领域技术人员阅读了上面描述后将是明显的。本发明的范围不应参照上面描述而确定，而是替代地应该参照所附权利要求、以及该权利要求给予保护的等同方案的全部范围来确定。希望并预计进一步的开发将在此处讨论的领域中发生，并且公开的系统和方法将被并入这种进一步的例子中。总之，应理解的是，本发明能够修改和变化并且仅由所附的权利要求限制。
本实施例已经具体示出和描述，其仅为最佳模式的说明。本领域技术人员应理解的是在权利要求的实践中可采用此处描述的实施例的各种替代方案，而不脱离本发明的精神和范围，并且这些权利要求及其等同物的范围内的方法和系统由此被覆盖。该描述应被理解为包括此处描述的元件的所有新颖的和非显而易见的组合，并且权利要求可在本申请或以后的申请中表现这些元件的任何新颖的和非显而易见的组合。而且，前面的实施例是说明性的，并且没有单个特征或元件对于可在本申请或以后的申请中要求保护的所有可能组合是必不可少的。
权利要求中使用的所有术语旨在给出它们最宽的合理构造，以及本领域技术人员理解的其普遍意义，除非有与之相反的明确指示。尤其地，例如“一个”、“该”、“所述”等的单数物品的使用应被读作阐述一个或多个所指示的元件，除非有阐述与之相反的明确限制的声明。

Claims (10)

1. 一种车辆侧向控制系统，包括：
车道标记模块，所述车道标记模块被构造为响应于从次感测装置接收的图像来确定车辆的驶向和位移；
车道信息融合模块，所述车道信息融合模块被构造为响应于从不同类的车辆传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
车道控制器，所述车道控制器被构造为响应于来自所述车道信息融合模块的所述车辆和车道信息以及目标地图来产生无碰撞车辆路径。
2. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述次感测装置为后视摄像机。
3. 根据权利要求1所述的系统，其中，车辆和车道信息包括车道曲率、车辆的驶向以及相对于车辆的当前位置距离左车道边界和右车道边界的位移。
4. 根据权利要求1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括来自全球定位系统模块的数字地图数据库。
5. 根据权利要求4所述的系统，其中，所述数字地图数据库包括表示前面车道几何形状的位点列表。
6. 根据权利要求1所述的系统，其中，从不同类的车辆传感器接收的数据包括从所述次传感装置接收的图像。
7. 根据权利要求6所述的系统，其中，从所述次传感装置接收的所述图像被矫正并投影到车架坐标系统，以估计所述车辆相对于所述车道的中心线的驶向和位移。
8. 根据权利要求1所述的系统，其中，所述车道标记模块包括被配置为检测由所述次感测装置接收的所述图像中的车道标记的算法。
9. 一种基于主感测装置的失效而控制车辆的方法，所述方法包括：
基于从次感测装置接收的图像来确定所述车辆的驶向和位移；
响应于从来自所述次感测装置的所述图像、数字地图、多个车辆动态传感器和多个目标传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
响应于来自车道信息融合模块的车辆和车道信息以及源自所述多个目标传感器的目标地图来产生无碰撞车辆路径。
10. 一种包括有形地具体化计算机可执行指令的计算机可读介质的系统，用于：
基于从次感测装置接收的图像来确定所述车辆的驶向和位移；
响应于从来自所述次感测装置的所述图像、数字地图、多个车辆动态传感器和多个目标传感器接收的数据来产生车辆和车道信息；以及
响应于来自车道信息融合模块的车辆和车道信息以及源自所述多个目标传感器的目标地图来产生无碰撞车辆路径。
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