CN103786729B - 车道识别方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种利用雷达和成像装置识别车辆正在行驶的当前车道的位置的方法。该方法包括：通过物体检测器检测固定物体的位置；通过成像装置拍摄前方路面的照片；通过控制器基于左边和右边的所述固定物体的位置计算行驶方向道路的整个宽度；通过控制器根据路面的照片计算行驶车道的宽度；和通过控制器基于计算出的行驶车道的宽度和行驶方向道路的整个宽度来计算车辆正在行驶的车道。

Description

车道识别方法和系统
技术领域
本发明涉及一种使用雷达和成像装置来识别车辆正在行驶的车道的车道识别系统和方法。
背景技术
通常驾驶员保持在没有偏离车道的行车道边界线内驾驶车辆以免当车辆偏离车道时可能发生的潜在的交通事故。但是，在恶劣的天气条件下或者如果驾驶员打着瞌睡操纵方向盘，则由于偏离行车道边界线，交通事故的风险可能会增加。
通过使用一种识别交通的系统已经开发出各种帮助驾驶员不偏离车道的识别车道的系统。但是，根据相关技术的一种实施例的识别车道的系统通常使用GPS和地图数据。也就是说，根据相关技术的一种实施例的用于识别车道的系统的GPS通常有几米到十几米(例如，大约5～15米)的误差，从而，由于根据距离基本站点(basic station)的距离而积累的误差，在精确识别车道方面存在局限。
另外，根据相关技术的一种实施例的识别车道的系统包括基于GPS信息的关于车辆位置的信息，但是该系统在不熟悉的道路或者复杂的十字路口上行驶时不能识别车辆正在行驶在哪个车道，也不能适当地帮助驾驶员改变行车道。
这部分公开的上述信息只是为了增加对本发明的背景技术的理解，因此可能包含不构成该国家本领域技术人员所已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明尽力提供一种识别车道的方法和其系统，其优点在于，使用雷达，能够识别固定障碍物(例如护栏和中央分隔带)的位置；能够由护栏或者中央分隔带计算行驶方向道路的整个宽度；使用成像装置能够检测当前车道宽度；并且从上述信息识别行驶方向道路的所有车道的数量和车辆正在行驶的车道。
根据本发明的一个示例性实施例，一种车道识别方法，其通过使用物体检测器检测行驶方向道路的左边和右边的固定物体的位置并使用成像装置形成前方路面的照片来识别车辆正在行驶的车道，该车道识别方法可以包括：通过使用物体检测器确定固定物体的位置；通过使用成像装置拍摄前方路面的照片；基于左边和右边的固定物体的位置计算行驶道路的整个宽度(宽度)；从路面的照片计算行驶车道的宽度(车道_W)；和基于所计算的行驶车道的宽度(车道_W)和行驶道路的整个宽度来计算车辆正在行驶的车道(当前_车道)。
物体检测器可以是使用多普勒效应的雷达，其中确定固定物体的位置的步骤可以包括：计算由从车辆前方预定距离的左边和右边的固定物体被反射和接收的雷达波束造成的雷达波束角；检测车辆行驶方向和从车辆前方预定距离的左边和右边的固定物体反射和接收的雷达波束的左右角度(角度_L和角度_R)；和基于雷达波束夹角(inter radar beamangle)和左右角来计算固定物体的位置。
左边的固定物体可能是中央分隔带，右边的固定物体可能是护栏，其中所述方法进一步包括当雷达波束没有被接收到时完成识别行驶车道。
计算行驶道路的整个宽度的步骤可以包括：从反射和接收的雷达波束计算雷达和左右物体物之间的距离(距离_L和距离_R)；和从下面的公式确定行驶道路的整个宽度(宽度)，其中该公式以雷达和左右固定物体之间的计算出的距离和左右角作为变量。
宽度＝(距离_L*sin(角度_L))+(距离_R*sin(角度_R))
计算车辆正在行驶的车道的步骤可以包括基于计算出的行驶车道(车道_W)的宽度和行驶道路的整个宽度计算所有行驶车道的数量(总车道)。
计算行驶道路的所有车道的数量(总车道)的步骤可以以一个通过将行驶道路的整个宽度除以行驶车道(车道_W)的宽度来获得的商(quotient)的整数部(integer)作为所有车道(总车道)的数量。
计算车辆正在行驶的车道(当前_车道)的步骤可以使用下面的公式来计算。
(当前_车道-0.5)*车道_W＝距离_L*sin(角度_L)。
根据本发明的另一个示例性实施例，一种车道识别方法，其通过使用物体检测器检测行驶方向道路上中央分隔带的位置并使用成像装置拍摄前方道路面的照片来识别车辆正在行驶的车道，上述车道识别方法可以包括：利用物体检测器检测中央分隔带的位置；利用成像装置形成前方道路表面的照片；从路面的照片计算行驶车道(车道_W)的宽度；基于所计算的行驶车道(车道_W)的宽度和中央分隔带的位置来计算车辆正在行驶的车道(当前_车道)。
根据本发明的另一个示例性实施例，识别车道的系统可以包括：物体检测器，其安装在车辆上，并检测道路左边和右边的固定物体的位置；成像装置，其安装在车辆上，并形成道路的路面的照片；和控制器，其从来自物体检测器和成像装置的信号识别车辆正在行驶的车道，其中上述控制器是通过预定程序操作的一个或多个处理器或微处理器，上述程序由执行根据本发明的示例性实施例的方法的一系列命令组成。
如上所述的，根据本发明的一个示例性实施例，不需要地图、GPS和识别车道的基础结构(infrastructure)，能够通过使用设置于车辆上的物体检测器(例如，雷达)和成像装置(例如，摄相机)来识别车辆正在行驶的当前车道。
进一步，根据本发明的一个示例性实施例，由于能够识别行驶方向道路(例如，单向)上所有车道的数量和车辆在哪个车道上行驶，因此本发明可以有效地用于道路导向系统(例如，导航装置)和车道转换支持系统(1ane change support system)。
附图说明
图1是示出根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的系统的结构的示例图。
图2是示出根据本发明的一个示例性实施例的用于识别车道的系统的雷达和成像装置的感应区域(sensing area)的示例图。
图3是示出根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法的示例性流程图。
图4是示出本发明的一个示例性实施例的示例图。
具体实施方式
可以理解，文中出现的术语“车辆”或“车辆的”或其他简单术语包括一般的机动车，如包括运动型多功能车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商用车的乘用车、包括多种艇或船舰的水运工具、飞行器等等，并且包括混合动力车、电动车、插电式混合动力电动车、氢动力车和其他代用燃料车辆(如从石油之外的其他能源获得的燃料)。
另外，应理解术语“控制器”指的是具有存储器和处理器的硬件设备。存储器配置为存储模块，并且处理器具体配置为执行所述模块，从而执行在下面进一步描述的一个或更多进程。
此外，本发明的控制逻辑可以具体表现为包括由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的计算机可读介质上的非暂时性计算机可读介质。计算机可读介质的例子包括但不限于ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、闪驱、智能卡和光学数据存储器件。计算机可读记录介质还可以分布在连接网络的计算机系统中，以便计算机可读介质以分布形式，如通过远程信息处理服务器(telematics server)或控制器区域网络(CAN：Controller AreaNetwork)，被储存和执行。
这里使用的术语仅仅是出于描述具体实施例的目的而不是意在限制本发明。如本文所使用的，单数形式“一个、一种(a、an和the)”，除非在上下文中明确指明，否则也旨在包含复数形式。还可以理解，当术语“包括(comprises和/或comprising)”用在本说明书中时，是指存在所述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关所列项目的任何和全部组合。
下面将结合附图对本发明进行更全面的说明，其中本发明的示例性实施例在附图中示出。本领域技术人员会认识到，这里所描述的实施例可以以不同方式进行修改，而不背离本发明的精神或范围。
在整个说明书中用作附图标记的字母L和R如果没有特殊说明，则分别表示左边和右边。当在整个说明书中包含一个部件包含一个组件时，意味着该部件还可以包括另一组件，如果没有特殊说明，则不排除其他组件。
图1是示出根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的系统的结构的示例图。
根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的系统包括识别行驶方向道路(例如单向)上所有车道的数量和车辆正在行驶的车道的识别车道的系统。
根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的系统可以包括：物体检测器110，其被设置在车辆100上并且被配置为检测位于道路左边和/或右边的多个固定物体10L和10R的位置；成像装置120，其被设置在车辆100上并且被配置为拍摄路面的照片；和控制器130，其被配置为基于成像装置120的信号来识别车辆100正在行驶的当前车道。
物体检测器110，在本发明的一个示例性实施例中，例如可以由雷达(或者雷达传感器)来实现，该雷达被广泛用于利用反射波的多普勒效应感应固定物体和/或移动物体，或者作为另一个例子，该物体检测器110可以通过对应于雷达的雷达扫描仪来实现，但是本发明的范围并不限于此。作为上述物体检测器，雷达的结构和操作对于本领域技术人员来说是显而易见的，因此此处不提供具体的细节描述。
作为本发明一个示例性实施例中的示例，成像装置120可以由包括被广泛使用的CCD(Charged Coupled Device：电荷耦合器件)的摄像机(camera)来实现，但是本发明的范围并不限于此。作为上述成像装置，摄像机的结构和操作对于本领域技术人员来说是显而易见的，因此此处不提供具体的细节描述。
根据本发明的一个示例性实施例，控制器130可以包括一个或多个通过预定程序操作的微处理器，该程序由一系列执行识别车道方法的命令组成，这一点在以下进行描述。
在本发明一个示例性实施例中，控制器130可以包括一个多媒体控制系统，该多媒体控制系统被配置为控制车辆中的多媒体和控制用于车辆主体的电子装置的BCM(BodyControl Module：主体控制模块)。此外，控制器130可以包括多媒体控制系统和主体控制模块。
在以下描述的根据本发明的示例性实施例的识别车道方法中，可以假定一些程序由与成像装置相关的多媒体控制系统来执行并且另外的程序由与雷达相关的BCM来执行。可是，不应该理解为本发明的范围仅限于下面描述的示例性实施例。上述控制器可以通过不同于本发明的示例性实施例中描述的组合来实现。
在下文中，参考附图具体描述根据本发明的示例性实施例的识别车道的方法。
图3是示出根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法的示例性流程图。
根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法可以识别行驶方向道路(例如，单向)的所有车道的数量和/或车辆正在行驶的车道。
根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法可以包括：使用雷达110检测行驶方向上的左边和/或右边的多个固定物体10L和10R的位置(S110)；使用成像装置120拍摄车辆100前方的路面的照片(photograph)(S210)；基于左边和/右边的固定物体10L和10R的位置计算行驶道路的整个宽度(宽度)(S120)；从路面的照片计算行驶车道的宽度(车道_W)(S220)；和基于已计算的行驶车道的宽度(车道_W)和行驶道路的整个宽度(宽度)来计算车辆正在行驶的车道(当前_车道)(S310)。
固定物体的位置的检测(S110)可以包括：计算从位于车辆100前方的预定距离的左边和右边的固定物体10L和10R被反射和接收的雷达波束夹角；检测车辆行驶方向和从位于车辆100前方的预定距离的左边和右边的固定物体10L和10R被反射和接收的雷达波束的左和/或右角度(角度_L和角度_R)；和基于雷达波束夹角和左和/或右角度来计算固定物体的位置。
此外，当在行驶车道上没有护栏时，固定物体的位置的检测(S110)可能仅仅接收到从车辆前方的预定距离的左边固定物体10L被反射和接收的雷达波束，其中该固定物体可能是中央分隔带，进而计算上述位置。
此外，根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法可以包括：完成行驶车道的识别(S102和S104)，除非雷达波束被接收。
在下面，详细描述根据本发明的一个示例性实施例的识别车道的方法的操作。
如图3所示，控制器130可以通过控制雷达110来检查是否具有设置在车辆100行驶的道路的左边和右边的中央分隔带10L或护栏10R(S102)。换句话说，控制器130可以基于有没有接收到反射波，来控制雷达110以便反射雷达波束并且确定是否具有作为固定物体的中央分隔带10L和/或护栏10R。尽管在本发明的一个示例性实施例中，将中央分隔带作为车辆100的左边的固定物体的例子，但是本发明的范围不限于此。另外，尽管在本发明的一个示例性实施例中，将护栏作为车辆100的右边的固定物体的例子，但是本发明的范围不限于此。
根据本发明的一个示例性实施例，当雷达110没有接收到任一个反射波并且任一个反射波都没有被输入到控制器130时，控制器130可以确定雷达110中存在问题或者不存在作为用于识别行驶车道的固定物体的护栏或中央分隔带，并且可以结束识别车道的进程(S104)。
另一方面，当反射波被雷达110接收到时，控制器130可以检测如图4所示的车辆110行驶方向和从固定物体10L和10R反射的雷达波束的反射波的角度(角度_L和角度_R)(S110)。控制器130可以基于检测到的角度(角度_L和角度_R)计算和检测左边和右边固定物体10L和10R的位置(S110)。另外，控制器130也可以检测从左边和右边固定物体10L和10R被反射的雷达波束的反射波之间的角度(S110)。检测到的角度可以被存储在存储器中(未图示)。此外，控制器130可以基于雷达波束的反射波计算雷达110和左右固定物体10L和10R之间的距离(距离_L和距离_R)。计算出的距离(距离_L和距离_R)可以被存储在存储器中(未图示)。
如上所述，在角度_L和角度_R可能被检测并且距离_L和距离 _R可能被计算之后，控制器130可以由下面的公式计算和检测车辆100正在行驶的行驶方向道路的整个宽度(宽度)。
公式1：
宽度＝(距离_L*sin(角度_L))+(距离_R*sin(角度_R))
确定角度_L和角度_R、距离_L和距离_R以及道路的整个宽度(宽度)的进程对于本领域技术人员来说是显而易见的，因此此处不提供具体的描述。
另一方面，当存在来自左右固定物体10L和10R的雷达波束的反射波时，如图2所示，控制器130可以控制成像装置120来拍摄车辆前方的路面的照片。当成像装置120拍摄到路面的照片时，控制器130可以从成像装置120接收路面的照片(S210)。当路面的照片被输入到控制器130时，控制器130可以从路面的输入照片计算车道之间的宽度，即车道宽度(车道_W)(S220)。计算出的车道宽度(车道_W)可以被存储在存储器中(未图示)。
在角度_L和角度_R、距离_L和距离_R、道路的整个宽度(宽度)以及车道宽度(车道_W)被确定后，控制器130可以基于上述值由下面的公式计算并确定行驶方向道路(例如，单向)的车道的数量(总车道)和车辆100正在行驶的当前车道(当前_车道)。
公式2和3：
总车道＝(宽度)/(车道_W)
(当前_车道-0.5)*车道_W＝距离_L*sin(角度_L)。
在确定车道数量(总车道)的步骤中，商的整数部(integer ofthe quotient)可以是所有车道的数量并且小数点后的数字可以是没有被包括在车道内的侧翼(shoulder)的宽度。
尽管上面的例子中存在左右两边的固定物体10L和10R，也就是说，两边是中央分隔带和护栏，但是作为本发明另一个示例性实施例，当没有护栏仅有中央分隔带时，不大可能计算所有车道的数量，但是可以计算车辆正在行驶的当前车道。换句话说，通过利用雷达110检查中央分隔带的位置并通过利用成像装置120确定车道宽度，来控制器130可以从最接近中央分隔带位置的车道来依次确定车道数量。
作为本发明的示例性实施例的另一个例子，当没有护栏仅有中央分隔带时可以依次确定车道数量，从而可以通过使用用于导航的信息来提高导航装置的性能。
因此，根据本发明的一个示例性实施例，可以通过使用雷达和成像装置来识别行驶道路的整个宽度和车辆正在行驶的车道。如上所述，如上所述的那样被识别的关于行驶道路的车道数量和车辆正在行驶的当前车道的信息可以用于导航装置和车道变换系统。
尽管本发明已经通过目前被认为是实用的示例性实施例进行了描述，但是可以理解的是本发明并不仅限于所公开的实施例，相反，还意在涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效配置。

Claims (11)

1.一种识别车辆正在行驶的车道的车道识别方法，包括：
通过物体检测器检测在行驶方向道路的左边和右边的多个固定物体的多个位置；
通过成像装置拍摄前方路面的照片；
通过控制器，基于所述左边和右边的固定物体的位置，计算所述行驶方向道路的整个宽度；
通过所述控制器，根据所述路面的照片计算行驶车道的宽度；和
通过所述控制器，基于所述计算出的行驶车道的宽度和所述行驶方向道路的整个宽度来计算所述车辆正在行驶的车道,
其中所述物体检测器是使用多普勒效应的雷达，并且检测所述固定物体的位置的步骤包括：
通过所述控制器计算从位于所述车辆前方的预定距离的左边和右边的固定物体被反射和接收的多个雷达波束的雷达波束夹角；
通过所述控制器检测所述车辆行驶方向和从位于所述车辆前方的预定距离的左边和右边的固定物体被反射和接收的多个雷达波束的左右角度；和
通过所述控制器基于所述雷达波束夹角和所述左右角度计算所述多个固定物体的多个位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述左边固定物体是中央分隔带，所述右边固定物体是护栏，其中所述方法还包括：当所述雷达波束没有被接收到时，完成行驶车道的识别。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述行驶方向道路的整个宽度的计算步骤包括：
通过所述控制器，根据所述被反射和接收的雷达波束，计算所述雷达和所述左边和右边固定物体之间的距离；和
通过所述控制器根据下面的公式确定所述行驶方向道路的整个宽度
宽度＝(距离_L*sin(角度_L))+(距离_R*sin(角度_R))，
其中宽度为所述行驶方向道路的整个宽度，距离_L和距离_R为所述雷达和所述左边和右边固定物体之间的距离，角度_L和角度_R为所述左右角度。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述车辆正在行驶的车道的计算步骤包括：通过所述控制器基于所述计算出的行驶车道的宽度和所述行驶方向道路的整个宽度，计算行驶车道的数量。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述行驶方向道路的车道数量的计算步骤以通过将所述行驶方向道路的整个宽度除以所述行驶车道的宽度而获得的商的整数部作为车道数量。
6.如权利要求3所述的方法，其中所述车辆正在行驶的车道的计算步骤利用下面的公式：
(当前_车道－0.5)*车道_W＝距离_L*sin(角度_L)，
其中当前_车道是所述车辆正在行驶的车道，车道_W是所述计算出的车道宽度，距离_L是所述雷达和所述左边固定物体之间的距离，并且角度_L是所述左角度。
7.一种识别车辆正在行驶的车道的车道识别方法，包括：
通过物体检测器检测行驶方向道路上的中央分隔带的位置；
通过成像装置拍摄前方路面的照片；
通过控制器，根据所述路面的照片，计算行驶车道的宽度；和
通过所述控制器基于计算出的所述行驶车道的宽度和所述中央分隔带的位置计算所述车辆正在行驶的车道,
其中所述物体检测器是使用多普勒效应的雷达，并且检测所述中央分隔带的位置的步骤包括：
通过所述控制器检测所述车辆行驶方向和从位于所述车辆前方的预定距离的左边的中央分隔带被反射和接收的雷达波束的左角度；和
通过所述控制器基于左角度计算中央分隔带的位置。
8.一种识别车道的系统，包括：
安装在车辆上的物体检测器，其中所述物体检测器被配置为检测行驶方向道路左边和右边的多个固定物体的多个位置；
安装在所述车辆上的成像装置，其中所述成像装置被配置为拍摄所述行驶方向道路的路面的照片；和
控制器，其被配置为：
使用来自所述物体检测器和所述成像装置的信号来识别所述车辆正在行驶的车道；
基于所述左边和右边的固定物体的位置，计算所述行驶方向道路的整个宽度；
根据所述路面的照片计算行驶车道的宽度；和
基于所述计算出的行驶车道的宽度和所述行驶方向道路的整个宽度来计算所述车辆正在行驶的车道，
所述控制器被进一步配置为：
计算从位于所述车辆前方的预定距离的左边和右边的固定物体被反射和接收的多个雷达波束的雷达波束夹角；
检测所述车辆行驶方向和从位于所述车辆前方的预定距离的左边和右边的固定物体被反射和接收的多个雷达波束的左右角度；
基于所述雷达波束夹角和所述左右角度计算所述多个固定物体的多个位置；和
响应于没有接收到所述多个雷达波束，完成所述行驶车道的识别。
9.如权利要求8所述的系统，其中所述物体检测器是使用多普勒效应的雷达，所述左边固定物体是中央分隔带，所述右边固定物体是护栏。
10.如权利要求8所述的系统，其中所述控制器被进一步配置为：
根据所述被反射和接收的雷达波束计算所述雷达和所述左边和右边固定物体之间的距离；和
根据下面的公式确定所述行驶方向道路的整个宽度：
宽度＝(距离_L*sin(角度_L))+(距离_R*sin(角度_R))
其中宽度为所述行驶方向道路的整个宽度，距离_L和距离_R为所述雷达和所述左边和右边固定物体之间的距离，角度_L和角度_R为所述左右角度。
11.如权利要求8所述的系统，其中所述控制器被进一步配置为：
基于所述计算出的行驶车道的宽度和所述行驶方向道路的整个宽度，计算行驶车道的数量；并且
利用下面的公式计算所述车辆正在行驶的车道：
(当前_车道－0.5)*车道_W＝距离_L*sin(角度_L)，
其中当前_车道是所述车辆正在行驶的车道，车道_W是所述计算出的车道宽度，距离_L是所述雷达和所述左边固定物体之间的距离，并且角度_L是所述左角度。
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