CN103987577B - 用于监视和信号化车辆的周围环境中的交通情况的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于监视和信号化车辆(20)的周围环境中的交通情况的方法，其中传感器(21，22)检测所述车辆(20)的周围环境，识别所检测的周围环境中的有危险的对象(23)，针对所识别的有危险的对象(23)求取碰撞可能性和陈述可靠性，其中在给定的碰撞可能性和低的陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作而在给定的碰撞可能性和高的陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作。此外，本发明涉及一种用于实施所述方法的驾驶员辅助系统。
Description
技术领域
本发明涉及用于监视和信号化车辆的周围环境中的交通情况以防止与车辆的事故的方法和驾驶员辅助系统。
背景技术
浓厚的兴趣在于避免通过倒车产生的事故，例如通过碾压行人或骑自行车人或者通过与位置固定的物体的碰撞。DE102009052589A1示出一种用于监视和信号化车辆的周围环境中的交通情况的系统，所述系统设置用于当存在危急情况时借助适合的装置警告位于车辆的周围环境中的其他交通参与者。当自身车辆处于例如半自主的行驶过程中或者例如处于调整运行(Rangierbetrieb)中并且附加地在自身车辆的周围环境中存在至少一个另外的交通参与者时，超声系统求取危急情况。当存在这种危急情况时可以使光学的信号装置(例如车辆的警告闪烁灯)或者声学的信号装置(例如喇叭)运行，以便在向后行驶时警告具体危险情况中的交通参与者。
DE2009029388A1示出一种用于在泊入或者泊出时支持驾驶员的方法。在突然出现障碍物的情况中，例如当行人跑到正在泊入的车辆后方以便从道路到达人行道上时，向驾驶员建议启动紧急制动或者输出警告并且实施危险最小化的措施——如用于保护车辆周围环境中的人的光学的或者声学的警告。
现有技术中的系统的不利是，在超声系统中直至确定有危险的对象是潜在的碰撞对象才通过多个循环进行对象合理性验证。在所述时间段中流失宝贵的数秒钟，其在确定的交通情况中对于车辆周围环境中的有危险的交通参与者而言可能是救命的。
发明内容
本发明所基于的任务是，提出一种方法，所述方法通过及早干预有效地防止与交通参与者和车辆的事故。
所述任务通过具有根据权利要求1所述的特征的方法并且通过具有根据权利要求10所述的特征的驾驶员辅助系统来解决。在从属权利要求中限定本发明的有利扩展方案。
因此提出，在用于监视和信号化车辆的周围环境中的交通情况的方法中，传感器检测车辆的周围环境，在所检测的周围环境中识别有危险的对象，对于所识别的有危险的对象求取碰撞可能性和陈述可靠性，其中在给定的碰撞可能性和低的陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作，而在给定的碰撞可能性和高的陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作。
本发明的优点
所述传感器优选是光学图像传感器、尤其是单目摄像机或者立体摄像机。尤其有利的是，在光学传感器的图像上可以在非常短的时间内识别有危险的对象。光学系统中的图像速率可以在15赫兹与35赫兹之间或更高。为了保证实时能力的系统，应选择至少25赫兹的图像速率。
在光学传感器的图像上识别有危险的对象可以包括用于计算所检测的数字图像上的光流的方法，所述光流的矢量场描述两个时刻之间、尤其在时刻t和t-1的像素的运动。如果流矢量——即区段化的连续区域的积聚与周围的、尤其无车辆的自身运动的区域明显不同地运动，则可以由此推断出自身运动的对象。因为在计算无自身运动的流域时也必须总是进行平面假设，所以由所述流域也突出静止的且同时突出的对象。然而，自身运动的对象通常清楚地区别于静止的对象，因此在此能够实现探测。在光学传感器的图像上识别有危险的对象也可以包括基于纹理的方法，在所述方法中能够借助分类器识别对象，尤其在所述方法中能够借助经训练的分类器识别对象，所述分类器已经学习了所述对象。在此，所述分类器将确定位置、所谓的感兴趣区域(regions of interest(ROI))处的图像的某些特征与所存储的和/或所学习的特征进行比较并且对其彼此相似性进行加权。如果所述相似性超过一个分类的阈值，则相应地分类所述ROI。在此，ROI的求取可以再次借助不同的方法实现——例如在关于3D聚集的位置的立体情形中。在光学传感器的图像上识别有危险的对象也可以通过由立体摄像机获得的3D信息实现。因为所描述的方法能够非常稳健地工作，所以所描述的方法的组合是特别有利的。通过这种方式，能够在几十毫秒内探测到有危险的对象。
有危险的对象可以是任意交通参与者——尤其行人、骑自行车人、车辆、动物等等。有危险的对象可以是自身运动的对象，其可以通过光流的方法特别好地识别，或者有危险的对象可以是不运动的对象、例如站立的行人，其朝另一方向看而忽略靠近的车辆。所述不运动的对象可以通过基于纹理的或者通过3D信息特别好地识别。
优选地，对所识别的有危险的对象进行分类并且确定分类参数。当使用基于纹理的图像识别方法(所述方法在识别对象时已经应用了分类)来识别有危险的对象时，所述分类特别有利。为了分类，即使在立体摄像机中也必须使用基于纹理的方法。在此，尤其可以设置包括例如行人、骑自行车人和车辆的高危急类别和包括固定的障碍物的低危急类别，因为所述固定的障碍物例如在光学传感器的图像上产生光流，所以所述障碍物仍被识别为有危险的对象，例如静止车辆的开启的车门或者树木或植物的被风吹动的枝。
第一类型的动作优选包括向所识别的有危险的对象发出声学的和/或光学的警告信号。在此特别有利的是，给所识别的有危险的对象的声学的和/或光学的警告意味着不显著干预交通(Verkehrsgeschehen)。车辆的驾驶员和其他交通参与者不被中断的车辆操纵——例如可能被制动或者被避让运动惊吓。光学的警告例如可以包括向后的警告闪光设备或者向后设置的其他发光装置——如尾灯、制动灯或后雾灯的一次或多次闪烁，其中所述闪烁不仅可以左右同相地实施而且可以左由交替地实施。声学的警告可以包括喇叭的操作和/或持续的或周期性的嘟嘟信号(Piepsignal)的触发，其中嘟嘟信号的发射器尤其设置在车辆外部空间中并且可以专门用于警告信号的输出或者可用于其他目的。
优选地，第一类型的动作包括向车辆的驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号。由此，使驾驶员处于以下情况中：他自身可以对危险作出反应。所述声学的信号可以包括持续的或周期性的嘟嘟信号的触发，其中嘟嘟信号的发射器优选设置在车辆内部中，和/或汽车收音机的音量调节和/或例如通过汽车收音机音箱的语音信息。光学的警告信号例如可以包括警告信号在平视显示器(Head-Up-Display)上或俯视显示器(Head-Down-Display)上的显现。所述显现可以包括突出——例如所识别的对象在摄像机图像上的彩色突出或闪烁和/或彩色突出的和/或闪烁的警告符号——例如摄像机图像上的图标。触觉的信号可以包括震动，所述震动必要时在几秒的时间段内重复作用于方向盘并且可由驾驶员感觉。
在探测到低的危急类别的对象的情形中，第一类型的动作可以不向有危险的对象发出警告而是仅仅向驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号。在探测到高的危急类别的对象的情形中，第一类型的动作可以向交通参与者发出声学的和/或光学的警告并且同时向驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号。
在实施第一类型的动作之后，例如在向交通参与者发出声学的和/或光学的警告之后和/或在向驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号之后，如果所述情况没有缓解并且陈述可靠性继续较小，则可以实施另一个动作，例如再次向交通参与者发出声学的和/或光学的警告和/或向驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号，或者如果陈述可靠性已经提高，则可以实施第二类型的动作。彼此相继的警告信号的时间间隔可以紧随的或者确定到几秒——例如1至5、尤其1至3秒的暂停上。
优选地，第二类型的动作包括对车辆的传动系的干预、尤其包括车辆的制动的启动。优选地，在操作制动之前操作车辆的离合器并且松开挡。特别有利的是，由此发生车辆的停止，由此危急情况缓解。
给定的碰撞可能性可以涉及以下情况：所识别的有危险的对象位于行驶通道中或者位于车辆的危险区域中或者即将进入所述危险区域。给定的碰撞可能性也可以涉及以下情况：分配给所识别的有危险的对象的至碰撞的时间已经低于所定义的值、尤其3秒、2秒或者1秒。
所述方法优选用于倒车碰撞避免(back over avoidance)——即避免在倒车过程中碾压交通参与者的范畴和/或作为泊车辅助装置的一部分。特别优选地，当在倒车过程中的向后行驶时向仅仅在车辆的尾部区域中的有危险的对象发出光学的和/或声学的警告信号。有利地，所述信号区别于警告闪光设备的常规信号并且区别于汽车警报的信号，其中发光装置、尤其闪光器(Blinker)不仅在车辆的前部区域中而且在尾部区域中并且必要时在车辆的侧方区域中闪烁，从而警告信号更强地引起交通参与者的注意。为此，在尾侧的车辆区域中可以专门为警告交通参与者的目的设有嘟嘟信号的发射器。
此外，根据本发明提出一种计算机程序，当在可编程的计算机装置上执行所述计算机程序时，根据所述计算机程序实施在此描述的方法中的一种。所述计算机程序例如可以涉及用于实现车辆中的驾驶员辅助系统或其子系统的模块，或者涉及用于驾驶员辅助功能的可在智能手机上执行的应用。所述计算机程序可以存储在机器可读的存储介质上、例如永久性的或可复写的存储介质上或计算机装置的附属装置中或可移除的CD-Rom、DVD或USB记忆棒上。附加地或替代地，可以在计算机装置上、例如用于例如通过数据网络(例如因特网)或者通信连接(或者电话线路或无线连接)进行下载的服务器上提供所述计算机程序。
此外，根据本发明提供一种用于实施所描述的方法中的驾驶员辅助系统，所述驾驶员辅助系统具有：
-用于检测车辆周围环境的传感器；
-用于识别所检测的周围环境中的对象的组件；
-用于求取关于在周围环境中识别的对象的陈述可靠性的组件；
-用于求取所识别的对象与车辆的碰撞可能性的组件；
-用于在给定的碰撞可能性和低的陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作而在给定的碰撞可能性和高的陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作的组件。
优选地，用于检测车辆周围环境的传感器构造为视频系统的一部分，所述视频系统拍摄车辆的周围环境的图像。所述驾驶员辅助系统可以具有用于拍摄车辆周围环境的其他传感器——尤其视频系统的其他光学传感器、超声传感器、雷达传感器和/或激光雷达传感器。
所述驾驶员辅助系统可以具有融合组件，所述融合组件组合以及进一步处理光学传感器的数据与超声传感器的数据，其中所述数据可以例如传送至显示装置或者碰撞监视系统。因此，通过超声和/或视频系统获得的关于车辆周围环境的信息可以例如作为周围环境的3D图像以俯视或驾驶员视角输出给驾驶员，其中可以使所探测的对象特别明显。
用于实施第一和/或第二类型的动作的组件优选耦合到光学的、声学的和/或触觉的警告信号发生器上和/或车辆的传动系上，其可以由用于实施第一和/或第二类型的动作的组件来控制。
以下参考附图描述本发明的其他实施例和优点。
附图说明
附图示出：
图1：车辆中的数据处理设备的功能性组件的示意图；
图2：具有车辆和交通参与者的情况的俯视图。
具体实施方式
图1示出根据本发明的驾驶员辅助系统的功能组件的示意图。所述驾驶员辅助系统构造用于从传感器的数据中识别出车辆的周围环境中的对象、求取关于所述对象的陈述可靠性以及在给定的碰撞可能性以及低的陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作而在给定的碰撞可能性以及高的陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作。
为此，所述驾驶员辅助系统包括光学传感器系统1的图像传感器，所述图像传感器可以构造为单目视频摄像机或立体视频摄像机。此外，所述驾驶员辅助系统包括超声传感器系统2以及其他传感器——尤其车辆数据传感机构3。在输入电路4中接收光学传感器系统1的、超声传感器系统2的和车辆数据传感机构3的信号。输入电路4借助用于数据交换的总线系统5与数据处理装置6连接。数据处理装置6借助另一个7或同一个5总线系统与输出电路8连接。
数据处理装置6包括用于识别车辆的周围环境中的对象的组件10，所述组件尤其处理光学传感器系统1和/或超声传感器系统2的数据。用于识别对象的组件10在处理光学传感器系统1的数据时已知地例如使用图像信息——如光学对比度或由图像序列获得的矢量流(光流)和/或由立体摄像机获得的3D信息。
此外，数据处理装置6包括用于求取关于所识别的对象的陈述可靠性的组件11，所述组件可以直接处理光学传感器系统1的和/或超声传感器系统2的数据和/或可以使用用于识别对象的组件10的数据。用于求取关于所识别的对象的陈述可靠性的组件11首先将低的陈述可靠性分配给所识别的对象。当经过多个对象识别循环和/或识别方法——如光流基于轮廓或3D合理性验证所识别的对象时，用于求取陈述可靠性的组件11将高的陈述可靠性分配给所述对象。当通过多个周围环境检测系统——即例如通过摄像机、超声系统和/或通过近区雷达合理性验证所述对象时，用于求取陈述可靠性的组件11同样将高的陈述可靠性分配给所述对象。
此外，数据处理装置6包括用于求取与所识别的对象的碰撞可能性的组件12，所述组件可以处理光学传感器系统1的和/或超声传感器系统2的数据和/或可以使用用于识别对象的组件10的数据。由车辆数据传感机构3的数据能够确定车辆的车辆速度。用于求取碰撞可能性的组件12处理所述数据以及车辆数据传感机构3的关于车辆的轮胎位置(Reifenstand)的其他数据，其中由轮胎位置和车辆速度可以确定车辆的行驶通道——即车辆未来在限定的时间内驶过的路程区段。
当所识别的对象位于车辆的所计算的行驶通道中时，碰撞可能性才可以是给定的。此外，外推所识别的对象的运动并且求取所识别的对象的潜在轨迹(只要这由所接收的信号已经能够实现)。此外，当根据所识别的对象的潜在轨迹能够预测所述对象未来将位于车辆的所计算的行驶通道中时，碰撞可能性才可以是给定的。由用于求取碰撞可能性的组件12针对所识别的对象计算TTC(“time to collision”，即至车辆与所识别的对象的面临的碰撞的时间)。当所计算的TTC在例如可以是3秒、2秒或1秒的确定的值以下时，车辆与所识别的对象的碰撞可能性假设为“给定的”。当因为用于求取碰撞可能性的组件12可以独立于用于求取陈述可靠性的组件11工作所以还没有充分合理性验证所识别的对象时，尤其可以已经假设所述碰撞可能性。
此外，数据处理装置6包括组件13，其尤其可以根据用于求取关于所识别的对象的陈述可靠性的组件11的信号并且根据用于求取与所识别的对象的碰撞可能性的组件12的信号来控制输出电路8。通过输出电路8，可控制光学信号发生器14、声学信号发生器15、触觉信号发生器16、制动装置17以及必要时其他车辆组件——例如发动机控制装置或离合器。
图2示出具有车辆20和交通参与者23的情况的俯视图。车辆20位于通过箭头24说明的朝向交通参与者23的向后行驶中的运行状态中。车辆20装配有参考图1描述的根据本发明的驾驶员辅助系统。
例如借助倒车摄像机21检测并且由用于识别车辆的周围环境中的对象组件识别交通参与者23。附加地，可以借助超声系统22和/或借助其他系统25——例如通过近区雷达或通过激光雷达系统检测并且由用于识别对象的组件也为此识别交通参与者23，所述用于识别对象的组件可以包括分析处理其数据的模块。
此外示出行驶通道29，所述行驶通道可以由车辆20的轮胎位置和车辆20的当前速度求取。行驶通道29具有长度30和大约相应于车辆宽度31的宽度，所述长度可以由车辆20的速度和预定义的反应时间、例如1至3秒计算。替代地或附加地，借助用于周围环境检测的系统之一可以探测车辆的潜在行车道、例如入口，由此可以确定对于交通参与者23的危险区域。因为交通参与者23位于行驶通道29中，所以在示出的情形中碰撞可能性是给定的。即使在危险区域中逗留的情况下，碰撞可能性也是给定的。在探测到交通参与者23之后立刻将低的陈述可靠性分配给所述交通参与者。因此，由于碰撞危险实施第一类型的动作。在此，可以警告交通参与者23注意向后行驶的车辆20——例如通过接通尾侧设置的发光装置26、尾侧设置的嘟嘟信号发射器27和/或通过操作喇叭28。此外，也可以通过声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号来警告车辆20的驾驶员注意交通参与者23。如果通过多个识别循环和/或通过多个传感器系统21、22、25合理性验证交通参与者21，则可以将高的陈述可靠性分配给所述交通参与者。在高的陈述可靠性结合继续存在的碰撞危险的情况下，可以启动车辆20的自动制动来避开危险。
Claims (13)
1.一种用于监视和信号化车辆(20)的周围环境中的交通情况的方法，其中，包括第一传感器和第二传感器(2，22)的传感器(1，2，21，22，25)检测所述车辆(20)的周围环境，识别所检测的周围环境中的有危险的对象(23)，针对所识别的有危险的对象(23)求取碰撞可能性和陈述可靠性，其中，在给定的碰撞可能性和第一陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作，而在所述给定的碰撞可能性和第二陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作，其中，第一陈述可靠性低于第二陈述可靠性，其特征在于，第一传感器是立体摄像机，所述有危险的对象(23)通过由立体摄像机获得的3D信息以及基于纹理的图像识别方法进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类型的动作包括向所识别的有危险的对象(23)发出声学的和/或光学的警告信号。
3.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一类型的动作包括向所述车辆(20)的驾驶员发出声学的和/或光学的和/或触觉的警告信号。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二类型的动作包括对所述车辆(20)的传动系的干预。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述给定的碰撞可能性涉及以下情况：所识别的有危险的对象(23)位于行驶通道(29)中或者位于所述车辆(20)的危险区域中或者即将进入所述危险区域中。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述给定的碰撞可能性涉及以下情况：分配给所识别的有危险的对象(23)的至碰撞的时间已经低于所定义的值。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在实施所述第一类型的动作之后在给定的碰撞可能性和高的陈述可靠性的情况下实施所述第二类型的动作。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二传感器(2，22)是光学传感器、超声传感器、雷达传感器和/或激光雷达传感器。
9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述车辆(20)的传动系的干预为所述车辆(20)的制动的启动。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所定义的值为3秒、2秒或者1秒。
11.一种用于实施根据权利要求1至10中任一项所述的方法的驾驶员辅助系统，所述驾驶员辅助系统具有：
用于检测车辆周围环境的传感器(1，2，21，22，25)，其包括第一传感器和第二传感器(2，22)；
用于识别所检测的周围环境中的对象的组件(10)；
用于求取关于在所述周围环境中识别的对象的陈述可靠性的组件(11)；
用于求取所识别的对象与所述车辆(20)的碰撞可能性的组件(12)；以及
用于在给定的碰撞可能性和第一陈述可靠性的情况下实施第一类型的动作而在所述给定的碰撞可能性和第二陈述可靠性的情况下实施第二类型的动作的组件(13)，其中，第一陈述可靠性低于第二陈述可靠性，
其特征在于，第一传感器是立体摄像机，且所述驾驶员辅助系统具有融合组件，所述融合组件组合立体摄像机的3D信息和超声传感器的数据，所述3D信息经受了基于纹理的图像识别。
12.根据权利要求11所述的驾驶员辅助系统，其具有在所述车辆(20)的尾侧设置的声学的信号发生器(27)。
13.根据权利要求11或12所述的驾驶员辅助系统，其中，所述第二传感器(2，22)是超声传感器。
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