CN104802705A - 用于在倒退防撞系统中降低错误激活的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于在倒退防撞系统中降低错误激活的方法。公开了一种用于车辆的防撞系统，包括：至少一个传感器，其被安装至车辆以测量车辆在倒退驾驶方向上的环境；控制器，其基于由至少一个传感器提供的数据之间的关系来创建特征向量；以及非易失性存储器，其存储用于多个不同环境的特征向量和相关物体配置。该系统利用当前特征向量和先前存储的特征向量之间的比较来将当前环境与先前观察的环境相匹配，并且然后加载先前存储的物体配置，其可以改进碰撞探测性能以降低不必要的系统介入的数量。

Description

用于在倒退防撞系统中降低错误激活的方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2014年1月29日提交的编号61/933,096的美国临时申请的优先权。

技术领域

本公开涉及机动车辆，且更特别地涉及用于机动车辆的驾驶员辅助系统。

背景技术

传感器技术上的进步已经导致了改进用于车辆的安全系统的能力。用于探测和避免碰撞的装置和方法正变得可用。这种驾驶员辅助系统使用位于车辆上的传感器来探测即将来临的碰撞。该系统可以警告驾驶员各种驾驶情况来防止或减轻碰撞。此外，传感器和摄像机也被用于在车辆正倒退行驶时警示驾驶员可能的障碍物。

在此提供的背景技术描述是用于一般性介绍本公开的情境的目的。当前称为发明人的工作，在其在这一背景技术部分中所被描述的程度上，以及在提交时可能另外不具有现有技术资格的该描述的各方面，既不明确地也不隐含地承认为针对本公开的现有技术。

发明内容

一种示例公开的用于车辆的防撞系统包括：至少一个传感器，其被安装至车辆以测量所述车辆在倒退驾驶方向上的环境；控制器，其基于由所述至少一个传感器所提供的数据之间的关系来创建特征向量；以及非易失性存储器，其存储用于多个不同环境的特征向量和相关物体配置。该系统利用当前特征向量和先前存储的特征向量之间的比较来将当前环境与先前观察的环境相比配，并且然后加载先前存储的物体配置，其可以通过修改物体是或不是车辆路径内的障碍物的可能性来改进碰撞探测性能。对常遇到的物体的改进的识别通过避免来自防撞系统的不必要的制动介入来降低对车辆乘客的侵扰。

虽然在图示中示出了具有具体部件的不同示例，但本公开的实施例并不限于那些特定组合。可能的是，使用来自这些示例中的一个示例的部件或特征中的一些与来自这些示例中的另一个示例的特征或部件相组合。

在此公开的这些和其他特征可从下面的说明书和附图中得以最佳理解，在此之后的是简要描述。

附图说明

本公开将根据详细描述和附图而变得被更全面地理解，其中：

图1是利用本发明的倒退防撞系统的车辆的顶视图的示意性图示；以及

图2是示例控制器和存储器的示意性图示。

具体实施方式

下面的描述实质上仅是示例性的，并且不意图限制本公开、其应用或使用。为了清楚的目的，相同的附图标记将被用在附图中以标识相似元素。

图1图示出了车辆10和驾驶员辅助系统，特别是倒退防撞系统12。倒退防撞系统12包括摄像机14，其被安装以提供用于车辆10的倒退驾驶方向的视图。摄像机14可以是单眼摄像机、双眼摄像机或能够提供车辆10的倒退驾驶路径的视图的另一类型的感测装置。摄像机14可被安装在提供车辆10的倒退驾驶路径的视图的任何位置中。此外，虽然通过示例的方式描述了摄像机14，但提供指示接近车辆的物体和车辆的位置的信息的其他传感器可以被利用，并且处于本公开的设想内。

遍及本申请，相对的前进和倒退方向是参考车辆10的操作者在操作车辆10时所主要面对的方向。

控制器16可被连接至摄像机14，以分析图像数据并且识别可能对于车辆10而言是障碍物的物体18。除了摄像机14，防撞系统12可使用其他系统和传感器来辅助识别物体18。这样的系统和传感器可包括但不限于：接近度传感器20、LIDAR、雷达、超声波传感器、GPS 22、无线电传感器，或者本领域中已知的能够探测障碍物相对于车辆10的位置的其他传感器。

只要车辆10被起动且变换成倒退，倒退防撞系统12就被起动。倒退防撞系统12使用来自摄像机14和传感器20的信息来产生特性特征向量24，其包括车辆10和环境之间的关系以及在该环境中所探测的物体18之间的关系。特性特征向量24被用于唯一地识别车辆10正操作于其中的环境。特性特征向量24可以通过使用照明和比例不变的图像描述符来部分地构造，该图像描述符被应用于由摄像机14所发送的图像数据。除了低水平的、依赖于传感器的特征外，特征向量24可包括高水平特征，例如物体的空间分布，该物体例如是接近车辆10的树、灌木、邮筒、风景设计特征、车道或驻车区域特征30、建筑物，等等。当GPS 22可用时，车辆10的位置也可被包括在特性特征向量24中。可以根据在给定可用传感器信息的情况下哪些可测量属性证明为最鲁棒，来校准特征空间的维数和组成。

在继续参考图1的情况下参考图2，新特征向量24_新在每当车辆10被置于倒档中时被创建。控制器16首先尝试根据已经存储在非易失性存储器26中的其他特征向量24a-n来对新特征向量24_新进行分类。如果新特征向量24_新可以根据一些分类标准而成功地与所存储的特征向量24a-n之一相匹配，则用于车辆10的当前环境被假设为是用于构造所存储的特征向量的相同环境。控制器16可然后从所存储的物体配置25a-n的集合加载用于该环境的对应物体配置。控制器16发送所识别的物体配置25至倒退防撞系统12，以辅助确定所探测的物体是否是相关障碍物。

用于所存储的环境的物体配置25a-n包括静态物体18的估计位置和分类。每个物体配置在车辆10穿过该环境时被构造，使得摄像机14和传感器20能够探测物体18的位置。如果特定环境被访问了多次，则可构造更精确的物体配置25。除了存储用于该环境的物体配置25，对于该系统还将可能的是存储和加载车辆10的驾驶路径。

当物体配置25被发送至倒退防撞系统12时，物体18从物体配置25的分类可被用于增强由摄像机14和传感器20所观察的物体18的分类。除了辅助物体18的分类，物体配置25可被用于辅助对物体的定位。利用用于物体18的更为精确的位置和分类信息，防撞系统12能够更佳地防止可能对于车辆乘客不舒适且具侵扰性的不必要的介入。

每当车辆10被置于倒档中时，新的特征向量24_新和所观察的物体配置被记录。如果在将新特征向量24_新和先前特征向量24a-n进行比较时找到匹配环境，则该匹配环境的特征向量24a-n和物体配置25a-n被更新。如果未找到匹配环境，则包括特征向量和匹配物体配置的最不相关的环境被新的特征向量24_新和物体配置25_新所代替。

所存储的环境的相关性是对环境将被再次访问的预期以及存储用于该环境的物体配置的重要性这二者的量度。常遇到的且具有引起来自防撞系统12的错误介入的物体配置的环境将被认为具有高相关性。用于环境的相关性值可以从任意数量的属性来计算，该属性例如是地理位置、物体的分布、防撞系统12介入的数量、环境已被访问的次数、或者最后访问该环境的数据。表示不常遇到的环境的物体配置25a...n将最终由来自最新近的环境的数据所重写，如在32处所示意性指示的。这种布置导致唯一的环境25n从存储器26中被移除，以便最佳地利用有限的储存空间。

各种学习算法可被用于确定环境相关性以及更新环境的物体配置这二者。例如，监督学习算法可以考虑驾驶员对来自防撞系统12的介入的反应。如果驾驶员尝试超控(override)该介入，则系统可将引起该介入的物体分类为非障碍物。此分类可被保存在物体配置中以用于未来参考，以便防止重复的错误激活。附加的学习技术(例如强化学习)可被采用于物体属性和驾驶员反应不能被完全观察的情况中。

由于许多车辆10在相同位置处很多次地几乎执行相同的备用操作，学习算法可被用于降低错误肯定(false positive)以及防止不必要的侵扰。重复执行相同机动操作将仅使得系统12对于可能另外触发介入的静态物体(邮筒、树，等等)更为鲁棒。此外，出现在所存储的物体配置25a-n中的新观察到的物体可被更快地识别为障碍物。

示例系统可利用GPS 22或无线电传感器来增强用于系统12的学习算法。GPS 22和无线电传感器可以是任选的，或当GPS信号不可用时仅用于确认目的以计及可能的事件。

在一个实施方式中，采用倒退防撞系统12的方法包括：当车辆10被置于倒退驾驶档时，利用至少一个传感器20探测接近车辆的多个物体。用于防撞系统12的控制器16基于由至少一个传感器提供的数据之间的关系来确定当前特征向量24。该当前特征向量24被存储在用于防撞系统12的非易失性存储器26中。还将当前特征向量24_新与先前存储在存储器26中的其他特征向量24a-n进行比较，以确定当前特征向量24_新是否与先前特征向量24a-n中的任意先前特征向量相匹配。基于当前特征向量24_新和先前特征向量24a-n之间的匹配，可以加载相关联的物体配置25a-n。通过将传感器观测到的物体与物体配置中的物体相匹配，防撞系统12可更精确地确定所探测物体18是相关障碍物的可能性。当探测到相关障碍物时向驾驶员提供警告，并且当物体被确定为是将导致碰撞的障碍物的可能性超过预定阈值时还提供至少一个车辆防撞动作。

因此，所公开的系统和方法存储并利用特征向量和障碍物特性的过往确定来加速确定以及消除常遇到的障碍物的重复的错分类。

虽然已经详细描述了用于执行本发明的最佳模式，但本公开的真实范围不应被如此限制，因为熟悉本发明所涉及的领域的技术人员将认识到所附权利要求的范围内的用于实践本发明的各种替代设计和实施例。

Claims (14)

1.一种用于车辆的防撞系统，包括：

至少一个传感器，其被安装至所述车辆以探测接近所述车辆的路径的物体；

控制器，其包括指令，用于：

分析来自所述传感器的数据以基于来自所述至少一个传感器的数据确定当前特征向量；

将所述当前特征向量和用于环境的相关联的物体配置存储在用于所述防撞系统的非易失性存储器中；

将所述当前特征向量与先前存储的特征向量进行比较；以及

基于所述当前特征向量与先前存储的特征向量的比较来选择表示围绕所述车辆的环境的物体配置。

2.如权利要求1所述的防撞系统，其中，所述控制器包括指令，其用于：

将所述当前特征向量与存储在存储器中的先前特征向量进行比较，以确定所述当前特征向量与所述先前特征向量中的任意先前特征向量之间的相似度；以及

从存储的物体配置中选择与匹配所述当前特征向量的先前特征向量相对应的物体配置。

3.如权利要求1所述的防撞系统，其中，所述控制器进一步包括指令，其用于确定与所探测物体的碰撞的可能性。

4.如权利要求2所述的防撞系统，其中，当所述当前特征向量与先前特征向量匹配且所探测物体先前被识别为不是障碍物时，所探测物体是障碍物的可能性被降低。

5.如权利要求2所述的防撞系统，其中，当先前特征向量被确定为与当前特征向量匹配时，用于所述先前特征向量的相关性值被增加。

6.如权利要求1所述的防撞系统，其中，所述当前特征向量包括接近物体之间的关系。

7.如权利要求1所述的防撞系统，其中，所述至少一个传感器包括安装在所述车辆内的摄像机和接近度传感器中的至少一个。

8.如权利要求1所述的防撞系统，其中，所述控制器分析来自所述传感器的数据，以基于由所述至少一个传感器所探测的数据之间的关系来确定当前特征向量，以及所述防撞系统进一步包括非易失性存储器，所述非易失性存储器存储所述当前特征向量和所述防撞系统中的相关联的物体配置，其中，基于所述当前特征向量和先前特征向量之间的比较以及与所述先前特征向量相对应的物体配置来修改物体是车辆路径内的障碍物的可能性。

9.如权利要求8所述的防撞系统，其中，当所述当前特征向量与先前特征向量匹配且所述物体先前被识别为不是障碍物时，所述物体是要避让的障碍物的可能性被降低。

10.如权利要求9所述的防撞系统，其中，当先前特征向量被确定为与当前特征向量匹配时，用于所述先前特征向量的相关性值被增加。

11.一种在倒退操作车辆的同时防撞的方法，包括：

当车辆被置于倒退驾驶档时，利用至少一个传感器探测接近所述车辆的多个物体；

利用用于防撞系统的控制器分析来自所述传感器的数据，以基于来自所述至少一个传感器的数据之间的关系确定当前特征向量；

将所述当前特征向量存储在用于所述防撞系统的非易失性存储器中；

将所述当前特征向量与存储在所述存储器中的先前特征向量进行比较，以确定所述当前特征向量是否与所述先前特征向量中的任意先前特征向量相匹配；

基于所述当前特征向量和先前特征向量之间的匹配来修改物体是障碍物的可能性；以及

当所述物体被确定为是障碍物的可能性超过预定阈值时，提供至少一个车辆防撞动作。

12.如权利要求11所述的方法，进一步包括：确定与所述障碍物的碰撞的可能性，并且当所述物体被确定为是需要避让的障碍物的可能性超过预定阈值时且当所述碰撞的可能性超过预定碰撞阈值时，提供至少一个车辆防撞动作。

13.如权利要求12所述的方法，进一步包括：当所述当前特征向量与先前特征向量匹配且所述物体先前被识别为不是障碍物时，降低所述物体是障碍物的可能性。

14.如权利要求12所述的方法，进一步包括：每当先前特征向量被确定为与所述当前特征向量匹配时，增加用于先前特征向量的相关性值。