CN103802766B - 车道线识别系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种车道线识别系统，包括：摄像头，其用于获取车辆前方的车道线信息；以及补偿演算部，其判断从所述摄像头传送的车道线信息的误识别及未识别与否，对车道线信息进行补偿；具有能够判断从摄像头测量的车道线信息的未识别及误识别，对车道线信息进行补偿，提高车道线信息的可靠性的效果。

Description

车道线识别系统及方法
技术领域
本发明涉及车道线识别系统及方法，尤其涉及一种能够判断从摄像头测量的车道线信息的未识别及误识别，对车道线信息进行补偿，提高车道线信息的可靠性的车道线识别系统及方法。
背景技术
一般而言，车道线保持辅助系统（LaneKeepingAssistSystem：LKAS），是指利用摄像头测量的车道线信息，帮助使得车辆不脱离车道线的系统。因此，摄像头测量的车道线信息的准确度对控制性能产生巨大的影响。
摄像头测量的道路信息不仅受到诸如雪、雨、逆光等环境因素的影响，而且受到诸如设置于道路的护栏、道路交汇地点、隧道等外部因素的较大影响。当这些因素导致车道线未识别及误识别时，使车道线保持辅助系统(LKAS)的控制性能不稳定，无法保障系统的可靠性。
为在车道线保持辅助系统(LKAS)中确保更准确的车道线信息，开发了判断车道线误识别的方法。
可是，就这种现有的车道线识别系统而言，虽然对车道线未识别显示出强大性能，但存在误识别的判断及推定值的准确度下降的问题。
另外，就利用多重滤波器推定车道线的情形而言，其概念是利用车道线宽度(预定值)和噪声水平对车道线进行补偿，此处，由于车道线宽度并非实际道路信息的，是任意值，所以存在准确度下降的问题。
发明内容
技术问题
因此，为了解决所述问题，本发明的目的在于提供一种车道线识别系统，其判断从摄像头测量的车道线信息的未识别及误识别，并对车道线信息进行补偿，能够提高车道线信息的可靠性。
另外，本发明的目的在于提供一种车道线识别方法，其判断从摄像头测量的车道线信息的未识别及误识别，并对车道线信息进行补偿，能够提高车道线信息的可靠性。
技术方案
为达成所述目的，本发明提供一种车道线识别系统，包括：摄像头，其取得车辆前方的车道线信息；以及补偿演算部，其判断从所述摄像头传送的车道线信息的误识别及未识别与否，对车道线信息进行补偿。
所述补偿演算部可以接收两侧车道线的质量信息，当质量不足临界值时，判断为车道线未识别，并在预定时间内对车道线进行补偿。
所述补偿演算部在所述质量为临界值以上时，以两侧车道线的变化率差异及变化率的大小为基础，可以判断车道线误识别与否。
所述补偿演算部在两侧车道线的变化率差异为第一基准值以上或车道线变化率为第二基准值以上时，可以判断为车道线误识别。
所述补偿演算部在判断为车道线误识别时，以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。
所述补偿演算部在判断为车道线误识别的情况下，在两侧车道线的变化率均为第二基准值以上时，利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
所述补偿演算部在所述质量不足临界值、两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器(MovingAverageFilter:MAF)计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。
如果两侧车道线的质量均不足临界值，所述补偿演算部则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
所述补偿演算部在从所述摄像头测量的道路曲率值为第三基准值以上时，判断为道路曲率误识别，对道路曲率进行补偿。
所述道路曲率补偿利用通过车道线补偿获得的两侧车道线信息及从所述摄像头测量的航向值，推定道路曲率值。
另一方面，为达成所述目的，本发明提供一种车道线识别方法，包括：取得车辆前方的车道线信息的步骤；从所述车道线信息判断两侧车道线的质量是否为临界值以上的步骤；如果所述质量不足临界值，则判断为车道线未识别，对车道线信息进行补偿的步骤；如果所述质量为临界值以上，则判断两侧车道线变化率差异是否不足第一基准值的步骤；如果两侧车道线变化率差异为第一基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤；如果两侧车道线变化率差异不足第一基准值，则判断车道线变化率是否不足第二基准值的步骤；以及如果车道线变化率为第二基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤。
所述判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，在判断为车道线误识别的情况下，可以以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。
所述判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，在判断为车道线误识别的情况下，当两侧车道线的变化率全部为第二基准值以上时，可以利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
所述判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，当两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器(MovingAverageFilter:MAF)计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。
所述判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，如果两侧车道线的质量均不足临界值，则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
技术效果
根据本发明的车道线识别系统及方法，其效果在于能够判断从摄像头测量的车道线信息的未识别及误识别，对车道线信息进行补偿，提高了车道线信息的可靠性。
另外，本发明的效果还包括利用补偿的车道线信息及航向值（headingvalue）计算出道路曲率，当道路曲率值的准确度下降时进行补偿，相比利用预定值补偿的方法，提高了准确度。
附图说明
图1是显示本发明一个实施例的车道线识别系统构成的框图；
图2是本发明一个实施例的车道线识别方法的顺序图；
图3是用于说明道路曲率补偿方法的示意图。
附图标记说明
1:车道线识别系统100:摄像头
200:车辆传感器300:补偿演算部
400:车道线保持辅助系统(LKAS)控制部
具体实施方式
下面参照附图，详细说明本发明的优选实施例。首先，需要注意的是，在对各图的构成要素赋予附图标记时，对于相同的构成要素，即使在不同的图上显示，也尽可能赋予相同的附图标记。另外，虽然以下将说明本发明的优选实施例，但本发明的技术思想并非限定或限制于此，可以由所属技术领域的技术人员多样地变形实施，这是不言而喻的。
图1是显示本发明一个实施例的车道线识别系统构成的框图。
如图1所示，本发明一个实施例的车道线识别系统1包括：摄像头(100)，其取得车辆前方的车道线信息；车辆传感器200，其检测车辆的速度、转向角等的信息；补偿演算部300，其判断从摄像头100传送的车道线信息的误识别及未识别与否，对车道线信息进行补偿；车道线保持辅助系统（LKAS）控制部400，其以从补偿演算部300取得的车道线信息为基础，当车辆脱离车道线时，控制车辆的转向。
摄像头100拍摄车辆前方，获取车辆前方的车道线信息。
补偿演算部300利用从摄像头100传送的车道线信息，判断车道线的误识别及未识别与否，当车道线的误识别或未识别时，补偿车道线信息。
补偿演算部300首先从摄像头100接收的车道线信息中接收两侧车道线的质量(quality)信息，当质量不足临界值时，判断为车道线未识别，在预定时间内对车道线进行补偿，输出补偿的车道线信息。
补偿演算部300在质量不足临界值、两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器(MAF,MovingAverageFilter)计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。
即，当右侧车道线质量不足临界值时，判断右侧车道线为未识别，计算右侧车道线的值为在左侧车道线的值的基础上加上通过移动平均滤波器计算出的车道线宽度值的值。以数学式表示如下。
数学式
右侧车道线(t)=左侧车道线(t)+MAF车道线宽度
在左侧车道线为未识别的情况下，以右侧车道线为基准，把加上MAF车道线宽度的值补偿为左侧车道线值。
如果两侧车道线的质量均不足临界值，则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
摄像头100测量的质量值在一般情况下，车道线信息的可靠性越高，则输出的值越大，但即使在车道线的质量值高的情况下，当有护栏或车道线交汇点、逆光等时，也发生将其识别为车道线的情形。因此，在这种情况下，判断为车道线误识别，不是使用摄像头100输出的值，而把补偿演算部300输出的车道线信息值用于车道线保持辅助系统（LKAS）控制部400，从而能够提高车道线保持辅助系统（LKAS）的可靠性。
为此，补偿演算部300在质量为临界值以上时，以两侧车道线的变化率差异及变化率的大小为基础，判断车道线误识别与否。具体而言，当两侧车道线的变化率差异为第一基准值以上，或车道线变化率为第二基准值以上时，判断为车道线误识别。
在判断为车道线误识别时，补偿演算部300以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。当判断为车道线误识别，两侧车道线的变化率均为第二基准值以上时，利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
如果以数学式表示，可以如下表示。
数学式
对右侧车道线进行补偿的情形：右侧车道线(t)=右侧车道线(t-1)+车道线变化率(t)。
对左侧车道线进行补偿的情形：左侧车道线(t)=左侧车道线(t-1)+车道线变化率(t)。
对左/右车道线进行补偿的情形：
右侧车道线(t)=右侧车道线(t-1)+车道线变化率(t-1)
左侧车道线(t)=左侧车道线(t-1)+车道线变化率(t-1)
另外，补偿演算部300从摄像头100测量的道路曲率值为第三基准值以上时，判断为道路曲率误识别，对道路曲率进行补偿。具体而言，道路曲率补偿是利用通过车道线补偿获得的两侧车道线信息及从摄像头100测量的航向值，推定道路曲率值而构成。
图3是用于说明道路曲率补偿方法的示意图。
如图3所示，A0、A1、A2是代表各个车辆位置的坐标值，（Phi）代表航向角。此时，可以利用“移动距离的变化量=车速×时间变化量”，求出各坐标的关系式，把获得的A0、A1、A2的3个坐标代入圆的方程式，推定道路曲率值。
在道路曲率值误识别时，利用车道线信息及航向值，计算出道路曲率，传递给车道线保持辅助系统（LKAS）控制部400，从而具有比现有推定车道线时使用预定值进行补偿的情形准确度提高的效果。
如上所述，根据本发明的车道线识别系统1，判断从摄像头100测量的车道线信息的未识别及误识别，对车道线信息进行补偿，能够达到提高车道线信息的可靠性的效果。另外，利用补偿的车道线信息及航向值，计算出道路曲率，当道路曲率值的准确度下降时进行补偿，从而能够比利用预定值的补偿方法提高道路曲率值的准确度。
另一方面，下面参照附图，说明本发明一个实施例的车道线识别方法。不过，对于与在本发明一个实施例的车道线识别系统1中说明的内容相同的部分，省略其说明。
图2是本发明一个实施例的车道线识别方法的顺序图。
如图2所示，本发明一个实施例的车道线识别方法包括：获取车辆前方车道线信息的阶段；从车道线信息判断两侧车道线的质量是否为临界值以上的步骤S100；如果质量不足临界值，则判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的步骤（步骤S110、步骤S120、步骤S410、步骤S420、步骤S430）；如果质量为临界值以上，则判断两侧车道线变化率差异是否不足第一基准值的步骤S200；如果两侧车道线变化率差异为第一基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤S400；如果两侧车道线变化率差异不足第一基准值，则判断车道线变化率是否不足第二基准值的步骤S300；如果车道线变化率为第二基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤S400。
在判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤S400，若判断为车道线误识别，以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。而且，若判断为车道线误识别，当两侧车道线的变化率均为第二基准值以上时，利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
在判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的阶段S410、步骤S420、步骤S430，当两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器（MAF,MovingAverageFilter）计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。另外，如果两侧车道线的质量均不足临界值，则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
如上所述，根据本发明的车道线识别方法，判断从摄像头100测量的车道线信息的未识别及误识别，对车道线信息进行补偿，能够达到提高车道线信息的可靠性的效果。
以上说明只是对本发明的示例说明而已，相信只要是本发明所属技术领域的技术人员，在不超出本发明的本质性特性的范围内，都能够进行多种修改、变更及置换。因此，在本发明中公开的实施例及附图，不是用于限定本发明的技术思想而是用于说明，本发明的技术思想的范围并非由这些实施例及附图所限定。本发明的保护范围应根据以下的请求范围进行解释，在与之同等范围内的所有技术思想，应解释为包括于本发明的权利范围。

Claims (14)

1.一种车道线识别系统，其特征在于，包括：
摄像头，其取得车辆前方的车道线信息；以及
补偿演算部，其判断从所述摄像头传送的车道线信息的误识别及未识别与否，对车道线信息进行补偿，
并且，所述补偿演算部接收两侧车道线的质量信息，当质量不足临界值时，判断为车道线未识别，并在预定时间内对车道线进行补偿。
2.根据权利要求1所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在所述质量为临界值以上时，以两侧车道线的变化率差异及变化率的大小为基础，判断车道线误识别与否。
3.根据权利要求2所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在两侧车道线的变化率差异为第一基准值以上或车道线变化率为第二基准值以上时，判断为车道线误识别。
4.根据权利要求3所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在判断为车道线误识别时，以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。
5.根据权利要求4所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在判断为车道线误识别的情况下，在两侧车道线的变化率均为第二基准值以上时，利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
6.根据权利要求2所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在所述质量不足临界值、两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器(MAF)计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。
7.根据权利要求2所述的车道线识别系统，其特征在于：
如果两侧车道线的质量均不足临界值，所述补偿演算部则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
8.根据权利要求1所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述补偿演算部在从所述摄像头测量的道路曲率值为第三基准值以上时，判断为道路曲率误识别，对道路曲率进行补偿。
9.根据权利要求8所述的车道线识别系统，其特征在于：
所述道路曲率补偿利用通过车道线补偿获得的两侧车道线信息及从所述摄像头测量的航向值，推定道路曲率值。
10.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：
取得车辆前方的车道线信息的步骤；
从所述车道线信息判断两侧车道线的质量是否为临界值以上的步骤；
如果所述质量不足临界值，则判断为车道线未识别，对车道线信息进行补偿的步骤；
如果所述质量为临界值以上，则判断两侧车道线变化率差异是否不足第一基准值的步骤；
如果两侧车道线变化率差异为第一基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤；
如果两侧车道线变化率差异不足第一基准值，则判断车道线变化率是否不足第二基准值的步骤；以及
如果车道线变化率为第二基准值以上，则判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤。
11.根据权利要求10所述的车道线识别方法，其特征在于：
所述判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，在判断为车道线误识别的情况下，以两侧车道线中车道线变化率较小的一侧为基准，对车道线进行补偿。
12.根据权利要求10所述的车道线识别方法，其特征在于：
所述判断为车道线误识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，
在判断为车道线误识别的情况下，当两侧车道线的变化率全部为第二基准值以上时，利用之前变化率值，对车道线进行补偿。
13.根据权利要求10所述的车道线识别方法，其特征在于：
所述判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，
当两侧车道线中的一个的质量不足临界值时，判断质量不足临界值的车道线为未识别，使用通过移动平均滤波器(MAF)计算出的车道线宽度，对未识别车道线进行补偿。
14.根据权利要求10所述的车道线识别方法，其特征在于：
所述判断为车道线未识别，并对车道线信息进行补偿的步骤是，
如果两侧车道线的质量均不足临界值，则判断两侧车道线全部为未识别，车道线变化率选择未识别之前的车道线变化率值中较小的值，对车道线进行补偿。
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