CN104149729A - 识别行驶车辆周围障碍物的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种识别行驶车辆周围障碍物的方法，其包括：感测行驶车辆周围障碍物；基于感测数据，形成障碍物模型；将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比；基于对比结果确定是否发出警示信号。本发明还提供相应的系统。根据本发明的方法或系统以通过识别车辆周围障碍物的情况，警示驾驶者从而提高行车安全性。

Description

识别行驶车辆周围障碍物的方法及系统

技术领域

本发明涉及车辆安全识别技术，更具体地，涉及基于车辆的车载前视觉系统进行的安全识别。

背景技术

汽车已成为越来越多人的代步工具，但相关交通事故的统计数据表明最近几年我国的交通事故数量在不断增长，事故带来的人身伤亡数量和财产损失也相应增加。

在这样的情况下，人们希望车辆的安全性能能得到不断提升，以在车辆行驶中最大可能地保障车辆驾驶者和乘客的人身安全。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种识别行驶车辆周围障碍物的方法，以通过识别车辆周围障碍物的情况，警示驾驶者从而提高行车安全性。该方法包括：感测行驶车辆周围障碍物；基于感测数据，形成障碍物模型；将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比；基于对比结果确定是否发出警示信号。

优选地，根据本发明的一个示例，该方法中，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库以如下方式建立：基于外形尺寸，形成多类车辆的外形尺寸模型子库；基于特定特征，形成多类车辆的特征模型子库；设定基于不同外形尺寸的第一类危险级；以设定基于不同特定特征的第二类危险级。

优选地，根据该示例，基于所感测的外形尺寸数据，构建障碍物的外形尺寸模型；在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型。

在该示例中，优选地，将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比包括：将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果。

在该示例中，优选地，所述基于对比结果确定是否发出警示信号包括：如果对比结果表明所构建的障碍物外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的对比超出安全阈值，则表明危险从而确定该危险在第一类危险级中的危险程度，并据此发出警示；如果对比结果表明所构建的特征模型在所述特征模型子库中有对应特征，则确定该所构建模型在第二类危险级中的危险程度，并据此发出警示。

根据本发明的又一个示例，该方法中，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库还包括：基于驾驶者的驾驶习惯，形成不良驾驶习惯下车辆运动特征模型子库，并设定基于不良驾驶习惯的第三类危险级。

在该又一个示例中，所述基于感测数据形成障碍物模型包括：基于所感测的外形尺寸数据，构建障碍物的外形尺寸模型；在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型；以及基于所感测的障碍物的数据，构建障碍物的运动模型。

在该又一个示例中，优选地，将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比包括：将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；在构建了障碍物运动模型的情况下，将所形成的障碍物运动模型与预先设置在车辆运动特征模型子库中的运动模型对比，以获得所构建模型在所述子库中是否有对应运动模型的对比结果。

本发明还提供一种识别行驶车辆周围障碍物的系统，该系统包括：感测模块，用于感测行驶车辆周围障碍物；处理模块，其配置成基于感测数据形成障碍物模型以及用于将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型进行对比，并基于对比结果发出是否发出警示的信息；输出模块，接收处理模块传送过来的发出警示的信息，并发出警示信号。

在该系统中，优选地，该系统还包括：用于存储预先设置所述车辆中的数据库，所述数据库配置成包括基于外形尺寸所形成的多类车辆的外形尺寸模型子库和基于特定特征所形成的多类车辆的特征模型子库，以及预先设定的基于不同外形尺寸的第一类危险级和基于不同特定特征的第二类危险级。

在根据本发明所述的系统的该示例中，优选地，所述处理模块进一步配置成基于所感测的外形尺寸数据构建障碍物的外形尺寸模型，以及在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型。

优选地，在该示例中，所述处理模块还配置成：将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；以及依据比较结果传送是否发出警示的信息给所述数处模块。

根据本发明的一个该系统的示例，所述数据库还被配置成包括基于驾驶者的驾驶习惯构建的不良驾驶习惯下车辆的运动特征模型子库，以及预先设定的基于不良驾驶习惯的第三类危险级。

在该示例中，优选地，所述处理模块进一步配置成：将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；在构建了障碍物运动模型的情况下，将所形成的障碍物运动模型与预先设置在行驶车辆中的车辆的运动特征模型子库对比，以获得所构建模型在所述障碍物数据子库中是否有对应运动模型的对比结果；以及依据比较结果传送是否发出警示的信息给所述数处模块。

在本发明的所有以上示例中，所述特定特征包括用于标识车辆特别用途的标识。

执行本发明所述的方法或采用本发明所述的系统，可提高行车安全性。

附图说明

图1是根据本发明所述的识别行驶车辆周围障碍物的方法的流程图。

图2是根据本发明所述的识别行驶车辆周围障碍物的系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图详细描述本发明，下述示例仅是针对本发明的示意性说明而非限制。

图1是流程图，其示意了根据本发明的识别行驶车辆周围障碍物的方法。执行该方法的车辆，其设置有可感测车辆周围障碍物的感测设备并具有可对感测设备进行处理的设备。在结合图1的示例中，以感测车辆前方障碍物作为应用环境进行描述，因此该感测系统可以是车载前视视觉系统。车载前视视觉系统包括例如雷达传感器或图像传感器等用于感测前方车辆的感测部件，并具有可对感测数据进行处理的处理部件。此外，在本文所有示例中，示意但非限制地，所述障碍物为行驶在本车前方的其它车辆，前方包括正前方和侧前方。

在步骤10，感测周围障碍物。作为示例，通过车载前视视觉系统来感测该行驶车辆前方的车辆，所感测的数据包括前方车辆外形数据、前方车辆与本车的距离、前方车辆与本车的相对角度等，以及在前方车辆有特定特征的情况下，感测该特定特征。其中，所述特定特征例如为车辆上的警车标识、救护车标识、救火车标识、油罐车标识、校车等标识该车辆与普通车辆不同的标识；而前方车辆外形数据可包括其高度、宽度和长度。

在步骤12，基于所感测的各数据构建障碍物模型。举例来说，基于所感测的前方车辆的外形尺寸数据，构建针对其的外形尺寸模型。所感测的外形尺寸数据一般涉及该前方车辆的长、宽以及高，且所感测的长、宽及高可随本车与前方车辆距离的拉近而有所变化，因此在构建所述前方车辆的外形尺寸模型时，可考虑行使中的本车与该前方车辆之间的相对距离及相对角的变化所产生的影响。此外，如感测到特定特征，则也构建车辆的的特征模型。

在步骤13，将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比。预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库或存储在车辆车载前方视觉系统的存储部件中（如果该系统有存储部件的话）、或存储在车辆现有的电控系统的存储部件中、或存储在另外设置的存储部件中。所述障碍物数据库可以如下方式建立：基于外形尺寸，形成多类车辆的外形尺寸模型子库；基于特定特征，形成多类车辆的特征模型子库；以及设定基于不同外形尺寸的第一类危险级和基于不同特定特征的第二类危险级。

将所构建的前方车辆的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果。在构建了前方车辆的特征模型的情况下，将所构建的前方车辆的特征模型与特征模型子库中的特征模型对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果。

在步骤14中，基于对比结果发出警示信号。具体地，在将所构建的障碍物外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项对比之后，只要其中一项超出安全阈值，则表明危险，进而确定该危险在第一类危险级中的危险程度，并据此发出警示。可以理解，第一类危险级包括不同级别的危险程度。可选地，对比结果的危险程度越高，则警示频率更高或声音更大。此外，如果所构建的特征模型在所述特征模型子库中有对应特征模型，则对比结果表明危险，进一步确定该危险在第二类危险级中的危险程度，并据此发出警示。比如构建的油罐车标识在特征模型子库中有对应的油罐车标识，则表明危险，在确定了该危险得危险程度之后，便发出警示。

根据本发明的另一示例，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库还包括基于驾驶者的驾驶习惯，形成不良驾驶习惯下车辆运动特征模型子库，并设定基于不良驾驶习惯的第三类危险级。更具体地，车辆运动特征模型子库按照如下方式建立：根据驾驶人员资质的特有特征，（例如车辆上“新手”标识、车辆的拍照、车辆新旧程度等），以及驾驶员的不良车辆驾驶习惯（例如紧急制动、不开转向灯变换车道、行驶中左右摇摆等）下车辆的运动特征而建立。由此，在本示例中，在步骤10，还感测前方车辆的如下信息：车辆上“新手”标识、车辆的牌照、车辆新旧程度、车辆的紧急制动情况、方向灯变换情况等。相应地，在步骤12，基于所感测的上述信息，建立前方车辆的运动模型。随后在步骤13，将所建立的运动模型与车辆运动特征模型子库中的模型比较，如果该子库中具有相符合的运动模型，则表明危险，在进一步该危险在第三类危险级中的程度后，即在步骤14发出警示。

上文中，如果既存在因外形尺寸模型对比结果而产生的警示，又存在因特定特征模型的对比结果而产生的警示，且还存在因运动模型存在的警示，则可设定为仅根据其中的一种对比结果来输出警示而忽略其它两种，如仅依据外形尺寸模型对比结果进行警示等。

对于基于不同对比结果所进行的警示，可设定不同的警示方式，例如针对外观尺寸模型的对比结果所产生的警示以可听形式（例如蜂鸣）进行，而对于因特定模型的对比结果产生的警示，可以可视形式进行等。

图2是结构示意图，其示意了根据本发明的一个示例的识别行驶车辆周围障碍物的系统。该系统包括感测模块20，处理模块22，存储模块23和输出模块24。感测模块20与处理模块22以通信方式连接，处理模块22分别与存储模块23、输出模块24以通信方式连接。在本文中，“以通信方式连接”指以任何可进行数据通信的方式连接，如通过有线线路直接连接或通过无线通信方式连接等。

感测模块20感测行驶车辆周围障碍物。所感测的数据包括前方车辆外形数据、前方车辆与本车之间的距离、前方车辆与本车的相对角度等，其中，前方车辆外形数据可包括其高度和宽度；在有特定特征的情况下，感测模块20还可感测到前方车辆上的该特定特征。 

处理模块22配置成基于所感测的数据构建障碍物模型。举例来说，基于所感测到的前方车辆的外形尺寸数据，构建障碍物的外形尺寸模型。所感测到的外形尺寸数据一般涉及前方车辆的长、宽以及高，而所感测到的长、宽以及高可能随本车与前方车辆距离的靠近而有所变化，因此在构建障碍物的外形尺寸模型时可考虑本车与所感测到的车辆之间的相对距离及相对角度的变化所产生的影响。此外，在感测到特定特征的情况下，处理模块22构建车辆的的特征模型。进一步，处理模块22还配置成将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比。预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库（其包括外形尺寸模型子库，特征模型字库，以及在某些实施例中还包括运动特征模型字库）存储在设置于存储模块23中的数据库内，该存储模块23可以是车辆现有的电控系统中的存储部件，也可以是另外设置的存储部件等。预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库可以如下方式建立：基于外形尺寸，形成多类车辆的外形尺寸模型子库；基于特定特征，形成多类车辆的特征模型子库；以及设定基于不同外形尺寸的第一类危险级和基于不同特定特征的第二类危险级。将所构建的前方车辆的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的前方车辆模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的对比结果，如果对比结果显示危险，则确定该危险在第一类危险级中的危险程度，并将结果传送给输出模块24。在构建了障碍物的特征模型的情况下，处理模块22将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果，如果该对比结果显示在所述特征模型子库中有对应特征模型，则表明危险，并进一步确定所构建的特征模型在第二类危险级中的危险程度并将结果发送给输出模块24。

输出模块24配置成在接收到处理模块22传送的结果之后，发出警示信号。

作为示例，将所构建的前方车辆的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型在长、宽及高三方面进行比较，如果其中任意一项比较结果超出预先设置的安全阈值，则表明该前方车辆危险，在此情况下，处理模块22进一步确认该危险在第一危险级中的危险程度，并最终发出指明危险程度的对比结果给输出模块24，由其发出警示。

根据本发明的又一个示例，如上文所提到的那样，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库还包括基于驾驶者的驾驶习惯所形成的不良驾驶习惯下车辆运动特征模型子库，并设定有基于不良驾驶习惯的第三类危险级。由此，在本示例中，感测模块20被配置成还感测前方车辆的如下信息：车辆上“新手”标识、车辆的牌照、车辆新旧程度、车辆的紧急制动情况、方向灯变换情况等。相应地，处理模块22还被配置成基于所感测的上述信息，建立该前方车辆的运动模型，并且将所建立的运动模型与车辆运动特征模型子库中的模型比较，如果该子库中具有相符合的运动模型，则确定危险，在进一步确定了该危险在第三类危险级中的程度后，即将指名危险程度的信息发送给输出模块24，由其发出警示。

在图2所示的例子中，感测模块20例如设置在车辆车身的前侧，其可以是新设置的，也可以是车辆上已经存在的感测部件，例如车载前方视觉系统中的感测部件等。处理模块22设置在该车辆中，也可以是该车辆电控单元中的处理器。

在本文所有的示例中，以“前方车辆”作为“障碍物”的一个具体例子来进行说明，但并不以此为限制。应用中，障碍物可以是除了前方车辆以外的物体。而且，上述示例以该前方车辆在本车正前方或侧前方为例进行说明，实际应用中，也可在车辆侧方或侧后方等，在这样的环境下，则需要在车辆的相应侧设置感测器件，例如如图2所示的系统中，感测模块可能要包括设置车辆侧方的感测部件。

综上所述，根据本发明，车辆行驶中，可主动感测前方车辆的情况，并将感测到的情况形成模型与预设模型比较，判断前方车辆对本车行使而言是否危险，并据此向驾驶者发出警示信号，由此提供了行车安全性。

最后应当说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制。尽管已参照上述具体实施方式对本发明进行了详细的说明，但本领域的普通技术人员应理解到，依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或对部分技术特征进行等同替换，而在不脱离本发明的技术方案的精神下，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (16)

1.一种识别行驶车辆周围障碍物的方法，其特征在于，所述方法包括：

感测行驶车辆周围障碍物；

基于感测数据形成障碍物模型；

将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比；

基于对比结果确定是否发出警示信号。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库以如下方式建立：

基于外形尺寸，形成多类车辆的外形尺寸模型子库；

基于特定特征，形成多类车辆的特征模型子库；

设定基于不同外形尺寸的第一类危险级；以及

设定基于不同特定特征的第二类危险级。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库还包括：

基于驾驶者的驾驶习惯，形成不良驾驶习惯下车辆运动特征模型子库，并设定基于不良驾驶习惯的第三类危险级。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于感测数据形成障碍物模型包括：

基于所感测的外形尺寸数据，构建障碍物的外形尺寸模型；

在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比包括：

将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；

在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于对比结果确定是否发出警示信号包括：

如果对比结果表明所构建的障碍物外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的对比超出安全阈值，则表明危险从而确定该危险在第一类危险级中的危险程度，并据此发出警示；

如果对比结果表明所构建的特征模型在所述特征模型子库中有对应特征，则确定该所构建模型在第二类危险级中的危险程度，并据此发出警示。

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于感测数据形成障碍物模型包括：

基于所感测的外形尺寸数据，构建障碍物的外形尺寸模型；

在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型；以及

基于所感测的障碍物的数据，构建障碍物的运动模型。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型对比包括：

将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；

在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；

在构建了障碍物运动模型的情况下，将所形成的障碍物运动模型与预先设置在车辆运动特征模型子库中的运动模型对比，以获得所构建模型在所述子库中是否有对应运动模型的对比结果。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于对比结果确定是否发出警示信号包括：

如果对比结果表明所构建的障碍物外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的对比超出安全阈值，则表明危险从而确定该危险在第一类危险级中的危险程度，并据此发出警示；

如果对比结果表明所构建的特征模型在所述特征模型子库中有对应特征，则确定该所构建模型在第二类危险级中的危险程度，并据此发出警示；

如果对比结果表明所构建的运动模型在所述运动特征模型子库中有对应的运动模型，则表明危险并确定该危险在第三类危险级中的危险程度，并据此发出警示。

10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特定特征包括用于标识车辆特别用途的标识。

11.一种识别行驶车辆周围障碍物的系统，其特征在于，该系统包括：

感测模块，用于感测行驶车辆周围障碍物；

处理模块，其配置成基于感测数据形成障碍物模型以及用于将所形成的障碍物模型与预先设置在行驶车辆中的障碍物数据库中的预设模型进行对比，并基于对比结果发出是否发出警示的信息；

输出模块，接收处理模块传送的发出警示的信息，并发出警示信号。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述系统包括：

    用于存储预先设置所述车辆中的数据库，所述数据库配置成包括基于外形尺寸所形成的多类车辆的外形尺寸模型子库和基于特定特征所形成的多类车辆的特征模型子库，以及预先设定的基于不同外形尺寸的第一类危险级和基于不同特定特征的第二类危险级。

13.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述数据库还被配置成包括基于驾驶者的驾驶习惯构建的不良驾驶习惯下车辆的运动特征模型子库，以及预先设定的基于不良驾驶习惯的第三类危险级。

14.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述处理模块进一步配置成基于所感测的外形尺寸数据构建障碍物的外形尺寸模型，以及在感测到特定特征的情况下，构建障碍物的特征模型。

15.如权利要求14所述的系统，其特征在于，所述处理模块还配置成：

将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；

在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；以及

依据比较结果传送是否发出警示的信息给所述数处模块。

16.如权利要求13所述的系统，其特征在于，所述处理模块进一步配置成：

将所构建的障碍物的外形尺寸模型与外形尺寸模型子库中的外形尺寸模型对比，以获得所构建的障碍物与外形尺寸模型子库中的相关外形尺寸模型关于长、宽、或高中至少一项的比较结果；

在构建了障碍物的特征模型的情况下，将所构建的障碍物的特征模型与特征模型子库中的特征模型进行对比，以获得所构建模型在所述特征模型子库中是否有对应特征的对比结果；

在构建了障碍物运动模型的情况下，将所形成的障碍物运动模型与预先设置在行驶车辆中的车辆的运动特征模型子库对比，以获得所构建模型在所述障碍物数据子库中是否有对应运动模型的对比结果；以及

依据比较结果传送是否发出警示的信息给所述数处模块。