CN105321353A - 用于探测行车道的方法及相应的探测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于探测车辆(1)的行车道(2)的方法，所述方法具有至少以下步骤：产生光信号(11)并且将其发射到所述行车道(2)的所照明的区域(23)上；接收所照明的区域(23)的反射辐射(21)并且产生图像信号；分析处理图像信号。在此设置，产生具有光结构(19)的光信号(11)；分析处理作为二维光图案的图像信号，其中在分析处理所述图像信号(20)时在光图案(20)中进行相应于光结构(19)的图案特征的识别；其中地点分辨地分析处理所述图像图案的信号强度并且由此推断出所照明的区域(23)的反射特性；由所述反射特性推断出行车道覆盖层(22)。

Description

用于探测行车道的方法及相应的探测系统
技术领域
本发明涉及一种用于探测行车道的方法和相应的探测系统。
背景技术
行车道的探测尤其能够实现行车道表面的评估，以便可以估计例如行车道的摩擦系数或者不利的特性。
在此，首先已知探测系统，所述探测系统评估前方行驶的车辆的行为和/或由交通报告求取信息并且向驾驶员发出在可能的冬季光滑方面的警告。此外，在此已知ITS(IntelligentTransportSystem：智能传输系统)。
此外已知的是，在行车道上施加有道路覆盖层(Straβenbelag)，所述道路覆盖层在冬季光滑时改变其颜色并且因此示出直接可察觉的警告。然而，在行车上施加并且保养特定的覆盖层是不利的。由行车道发射的光的颜色或者波长以及强度分布也可能取决于其它因素。
此外，已知接收并且评估超声噪声的探测系统，所述超声噪声通过轮胎在行车道上的摩擦产生。
此外，已知检测行车道的摄像机系统。在此已知的是，通过例如大灯照明行车道并且由摄像机检测行车道的所照明的区域的至少一部分。此外，可以检测其它交通参与者并且评估他们的行驶行为。然而，通常不能实现例如冬季光滑的探测。
因此，已知的系统尤其不能实现驾驶员对当前存在的行车道覆盖层、例如水或者冰的灵活且快速的反应。此外，已知的系统、例如道路覆盖层的标记和在道路覆盖层上的类似措施是耗费的并且不能实施对于交通系统的全部道路。
发明内容
根据本发明，将借助光结构产生的光信号发射到行车道上并且接收图像信号，所述图像信号包含由行车道反射的光，其中接收并且分析处理作为二维光图案(Pattern)、即光图样的图像信号。在分析处理时，可以求取并且评估光图案中的相应于光结构的图案特征。
在此，相应于光结构的图案特征是由以入射角投影到行车道上并且借助摄像机的随后拍摄得到的图案特征、即光图案的结构，所述摄像机优选与产生光信号的图案发生器稍微错位。
根据本发明实现以下一些优点：
可以拍摄并且分析处理光图案，根据多个图案特征能够实现将图案的点唯一地(eindeutig)地点分辨地分配给行车道的所照明的区域上的点或者位置并且因此能够实现相对于车辆的相对位置。
因此，可以根据不同的评估标准评价行车道的所照明的区域。
首先，可以评估图像信号的时间特性和反射光的信号强度的时间特性，从而可以推断出行车道覆盖层的变化。
此外，可以地点分辨地分析处理反射光的信号强度。对此，有利地存在校准的测量值，从而根据校准能够实现信号强度的直接分析处理。一方面，可以由信号强度推断出所检测的点的间距、即尤其与车辆的间距。此外，可以由信号强度推断出行车道覆盖层的反射特性并且因此推断出反射度。由反射特性能够实现将行车道覆盖层分类成具有不同反射特性的不同类别。图案的图像尤其通过信号强度和几何学唯一地确定。
所述分类尤其可以在具有不同的摩擦系数特性的不同行车道覆盖层方面实现。在此，重要的类别尤其是：没有行车道覆盖层/没有沥青、湿的行车道覆盖层/被雨淋湿或者潮湿膜以及此外冷冻的水。在分类为冷冻的水的情况下，可以一方面细分成冰或者霜而另一方面细分成雪，或者也可以设置多个子类别，例如突然出现的冰(Blitzeis)或者结冰的潮湿(überfrierende)、乳状浑浊的霜、雪。
在此，本发明所基于设想在于，这些不同的行车道覆盖层基本上基于水的不同形式，首先由于其聚集态(Aggregatzustand)示出不同的反射特性，此外也取决于结晶、多孔性、通过空气夹杂物或者颗粒的夹杂物引起的浑浊，此外所拍摄的颗粒具有能够实现分类的不同反射特性。
水的各个状态形式的反射性足够已知，尤其根据通常容易得到的数据调查。新雪(没有污染)在NIR(近红外线波长范围)中在所入射的信号强度的90％的范围中具有最大的反射度。在终年积雪或者雪的污染形态中，所述反射度在近红外线波长范围中直至60％。没有夹杂物的冰(薄冰或者突然出现的冰)在近红外线波长范围中具有大约50％的反射度。浑浊的冰(具有夹杂物)在近红外线波长范围中仅仅具有30％范围中的反射度。液体形式的水具有15％至20％的范围中的反射度。因此，借助信号强度的反射度在覆盖层的不同形式中的分级可以将基于水的不同覆盖层细分成类别并且进行彼此区分。
随后，可以给不同的类别分配摩擦系数或者摩擦系数范围。
通过使图案发生器的信号轴线与摄像机的光学轴线偏差可以改善反射度的测量，因为可以较小地保持在镜面上的直接反射，所述反射在轴线相同时更强烈地出现并且通常不直接示出材料特性。
此外，几何校准也是可能的，从而能够由光图案或者由光图案的图案特征实现将点唯一地分配给行车道的所照明的区域的点。因此，可以实现高的地点分辨率并且因此进行车辆前方的不同区域或者间距中的行车道覆盖层的分类。
因此，尤其也可以在更大距离间距上覆盖所照明的区域，例如车辆前方的一米或者数米、即在摄像机的图像中在发动机盖上方直至车辆前方的一百米或者更多，随后进行行车道覆盖层的地点分辨的分类。
所发射的光有利地位于可见光以上的波长范围中、尤其位于近红外中、例如位于780至820nm的范围中。
在此根据本发明已知，在所述波长范围中不存在迎面驶来的车辆的驾驶员的干扰或者其它交通参与者的干扰，然而例如基于CMOS或者基于CCD的类似的图像传感器具有高的光敏感度。
此外，摄像机由此可以用于车辆，除探测系统以外所述摄像机也能够实现更宽的图像拍摄处理。
图案发生器尤其可以借助用于在重要的波长范围中发射光或者辐射的LED或者激光二极管并且借助具有衍射光学元件的投影光学器件来构造，所述衍射光学元件的制造能够通过平板印刷方法实现。因此，尤其可以构造具有光结构的光信号，所述光结构在摄像机的图像中是具有特定图案特征的光图案，所述光图案允许唯一的分辨和图像处理、尤其地点分辨的图像处理。
作为图案特征尤其可以产生例如在图像中作为直线示出的线，因为可以非常好地探测并且通过图像分析处理算法检测与直线的偏差。
尤其产生多个线，它们基本上沿着行车道或者在图像上以垂直的方向、即远离车辆地延伸，其中例如一些线可以是平行的而与此相反其它线成角度。有利地，线的至少一些以有特征的交点或者相交角相交，从而在图像处理和分析处理时能够实现在相交角方面的角度的分析处理。
由图案特征首先可以求取是否存在整洁的图像，所述图像在平的行车道上作为投影出现，或者是否存在障碍物、例如导致图案特征的几何学变化的另一交通参与者。
此外，可以实现行车道的区域、尤其与自身车辆的间距的地点分辨的分配。
也可以将行车道的较大的不平整和例如污染探测为图案特征的恶化。
波长范围可以是车辆特定的或者类型特定的，以便也由此低地保持通过其他车辆的相应的探测系统引起的干扰。
因此，所述探测系统和根据本发明的方法尤其能够实现：
-地点分辨的探测，尤其借助行车道的地面区域的直接分配，其中具有图案特征的分析处理的地点探测还能够实现以下评估：是否存在障碍物，因为障碍物导致图案特征的成型的变化；
-在信号强度方面分辨的探测，由此可以求取反射度并且可以识别障碍物；
-时间分辨的探测，由此可以推断出行车道覆盖层的变化。
因此可以实现车辆调节系统，所述车辆调节系统根据行车道的分类、尤其也在车辆前方的不同范围中，根据所求取的或者所估计的摩擦系数实施车辆动态性调节或者稳定性调节。
附图说明
图1示出当在行车道上行驶时具有根据本发明的实施方式的探测系统的车辆；
图2详细示出探测系统；
图3示出根据一种实施方式的图像图案；
图4示出根据一种实施方式的图案发生器；
图5示出根据本发明的方法的流程图。
具体实施方式
车辆1在行车道2上以行驶方向F行驶。所述车辆具有探测系统3，所述探测系统设置在根据图1的车辆上在不同位置处；在此，在图1中示出在两个优选的位置处的安装：首先在车辆1的内部空间5(乘客舱)中在车辆玻璃6后方、尤其在前玻璃6后方在所述前玻璃的所擦拭的区域中，此外即替代地，在车辆的前方区域7中、例如在保险杠的区域中；探测系统3尤其可以集成或者组合在具有大灯8(前大灯、前灯)的前方区域7中。
图2较详细地示出第一安装、即在车辆玻璃上尤其在前玻璃6上。探测系统3尤其可以安装在车辆顶部9附近或者后视镜上和/或安装在前玻璃6的黑色印刷区域10中、有利地安装在前玻璃6的所擦拭的不能由用户看到的部分中。
探测系统3具有摄像机12和图案发生器14，它们有利地作为单元机械地连接或者互相集成。摄像机12可以设置用于补充的功能、即通常作为多用途摄像机；因此其可以检测车辆1外部的外部空间13用于在车辆1的显示装置上可视化的显示，还用于探测与其他对象的间距，尤其作为立体摄像机以及也用于在红外范围中的拍摄、例如具有夜视功能。
图4示出图案发生器14的结构：所述图案发生器14具有壳体15、LED16或者激光二极管以及投影光学器件17，所述投影光学器件有利地具有衍射光学元件(DOE)18。投影光学器件17除衍射光学元件18以外基本上也可以具有用于构造适合的投影几何学的其他光学元件。因此，LED16或者激光二极管作为图案发生器14的光源在窄带的尤其在一个唯一的中央波长λm的频谱范围中发射光，所述光有利地位于不可见的范围中、尤其位于近红外中、例如位于780nm和820nm之间的波长范围中。因此，图案发生器14产生具有光结构19的光信号11，其中所述光信号11对于人眼不可见，但是在设备方面可好地构造，因为基于硅的传感器在所述频谱范围中足够灵敏。
此外示出，所述波长范围自身在设备方面好地借助可由摄像机用于其他功能的波长范围、尤其借助夜视功能、但也借助在可见的波长范围中的图像识别来补充。
此外，从780nm至820nm的近红外的波长范围也是有利的，因为在此行车道2上的不同的要探测的行车道覆盖层22具有重要的特性或者特征。在所述波长范围中，作为行车道覆盖层22的霜或者冰的反射度r_Eis尤其位于约60％至90％的范围中。因此，所述反射度r_Eis相比于作为行车道2的常见材料的沥青的反射度r0高大约50％至80％，所述沥青的反射度位于大约10％的范围中。
此外示出，冰或者霜的不同类型也示出不同的反射度r。因此，乳状浑浊的霜示出与结冰的潮湿的反射度r_Eis_2不同的反射度r_Eis_1，此外突然出现的冰的反射度r_Eis_3示出不同的值，所述突然出现的冰通过液体的雨水或者降雨的快速或立刻的冷冻在具有明显低于0°的低温的行车道2上出现。所述光滑类型或者霜或冰的不同构型通过液体的不同的分子排列、通过所构造的孔或者多孔性来区分并且也取决于附加的颗粒或者浑浊度。
因此，可以随后区分并且分类行车道覆盖层22，是否存在液体的水、即降雨潮湿或者霜或者冰。
在此，可以在不同覆盖层的反射度或者覆盖层的分类方面校准系统。对于具有和不具有不同覆盖层的行车道可以唯一地特征化反射回的信号强度性。因此，可以在信号处理链的前部在所给定的波长范围中根据经验求取各个覆盖层的反射度。探测系统得到辐射的校准、即在探测系统中已知，图像传感器的何种灰度值通过图案相应于来自对象空间的何种输入信号强度。优选将图案的所接收的信号强度与所存储的和当前所测量的值进行比较。由此能够实现，根据图案的信号强度给出关于覆盖层特性的陈述。
探测系统3的图案发生器14优选发射具有信号轴线B的光信号11，所述信号轴线与摄像机12的光学轴线A偏差；光信号11通常向前、即以行驶方向并且相对于水平线以一角度，所述角度相应于与表示水平线的行车道2的射入角α。光信号11在行车道2上检测行车道2的所照明的行车道区域23，在所述行车道区域上构造光图样19，所述光图样因此表示锥形扩展的光信号11与行车道2的相交面。光图案19又发射反射光21，所述反射光再次由摄像机12检测。摄像机将图像信号S2输出到控制装置26上，所述图像信号根据图3表示为二维光图案20。
根据图3的实施方式，光图案20具有多个、在此例如九个图案特征25，所述图案特征在所示出的实施方式中是线25。线25尤其是直线25、有利地是所限界的线25或者线区段(线段)。光图案20有利地是非旋转对称的或者非镜对称的，以便不能将来自对侧、即例如来自迎面驶来的车辆的光图案20识别为自身光图案。有利地，从交叉的行车道驶来的其他交通参与者例如也不能将由车辆1发射的光图案20识别为其自身的光图案，因为所述光图案20具有非旋转对称的位态并且因此是唯一的。此外，不仅由各个线25的长度而且由线25的角度组成的光图案20能够实现各个线25的唯一的识别和分配。
随后，控制装置26分析处理光图案20、即首先分析处理线25的几何结构，此外分析处理光图案20的强度或者亮度，其中可以拍摄并且比较所拍摄的线或者图案特征25以及其他区域的亮度。因此，可以求取行车道覆盖层22的反射度r并且通过比较的预给定的值唯一地分配不同的类别。
行车道覆盖层22可以分配的所述类别尤其是以下类别：
k0:沥青；
k1:降雨潮湿或者水膜；
k2:轻微的霜、乳状浑浊的霜；
k3:突然出现的冰、结冰的潮湿；
k4:雪；
k5:使线在其几何学上显著变宽的砺石、污物和其他结构化。
有利地，给所述类别分配反射度r1至r4或者r5，所述类别例如可以相应于以下值：
r_Eis为霜或者冰；
r0为沥青；
r_H2O为水；
r_Eis_1为浑浊的霜；
r_Eis_2为结冰的潮湿或者突然出现的冰；
r_Eis_3为雪。
可以将所述反射度再次分配给相应的摩擦系数μ。
可以单独地、例如对于每一个车辆类型设计光图案20。在此，对于不同的探测系统3例如可以改变波长，和/或改变光图案20或者图案特征25的布置。
在光图案20中可以通过光图案20的、尤其几何学、即各个线25的长度和其角度的分析处理来识别通过在前方行驶的车辆或者其他障碍物上的反射所产生的伪光(Falschlichter)，从而可以唯一地识别是否由平的行车道20反射了光图案20。
此外，也可以在以下方面检查光图案20的信号强度，是否通过在前方行驶的车辆上或者其他障碍物上的直接反射反射了所述光图案。
根据图3的光图案，线25基本上在行驶方向F上或者完全或部分地在行驶方向F上延伸。因此，生成具有延伸到远方的线25的光图案20。
直线25的使用提供以下优点：所述线在光图案20中可以更显著地与其他图案区分，并且可以直接识别并且求取干扰。
当在前方行驶的车辆或者障碍物上反射时，光图案20中的线25是例如折叠的或者其走向和其角度彼此不再相应于典型的光图案20，这例如存储为参考图像和/或存储在控制装置26中。
因此，控制装置26借助控制信号S1控制图案发生器14并且分析处理摄像机12的图像信号S2。在此，如此选择入射角α，使得光图案20例如大约设置在图像下半部中或者在图像的下方部分中并且不进一步干扰车辆1的周围环境的探测、尤其不进一步干扰上方图像区域中的特征。摄像机12尤其可以构造为立体摄像机系统，其中可以通过立体测量或者三角测量直接求取距离。
优选事先校准探测系统3，其中以下两次校准是有利的：
作为第一次校准，对于光学模型实现固有的摄像机参数的几何校准以便计算所拍摄的道路场景的间距和距离。因此，由光图案20或者图案特征25、例如直线可以直接推断出与车辆1的相应间距d。根据本发明识别，校准在此相对于根据衍射光学元件18或者投影光学器件17的构造的纯理论计算是有利的。
此外有利地，在信号强度或者所反射回的光21的强度方面进行校准。因此，通过所述辐射校准可以在行车道覆盖层22的反射度r方面进行所求取的光图案20的光强度的绝对的分析处理。
有利地，将行车道覆盖层的不同反射度r、即不同的类别k1、k2、k3、k4、k5的r1、r2、r3、r4、r5存储在控制装置26中或者所连接的存储器中。
控制装置26用作控制与分析处理装置并且尤其分析处理以下特征、即所述控制装置可以有利地实施以下评估步骤：
评估步骤a)：
控制装置26求取光图案20的信号强度或者灰度值，测量并且评估光图案20或者所反射回的光21的强度的时间变化。
评估步骤b)：
控制装置26根据灰度值和摄像机12的辐射校准在信号强度方面地点分辨地确定整个光图案20并且因此地点分辨地确定反射度r。
评估步骤c)：
可以由灰度值和几何校准求取与车辆1的间距d、即所求取的特征与车辆1的距离。
评估步骤d)：
根据灰度值、辐射校准和几何校准可以将图案的信号强度或者可以将图案的各个点分配给间距d、即与车辆的距离d。
评估步骤e)：
由评估步骤d)和所存储的值、尤其由所存储的表、例如查找表或者所存储的参考值，光图案20的信号可以在图像面中并且在对象空间、即行车道2的道路场景或者所照明的区域23中地点分辨地分配反射度。
因此，可以作为间距d的函数以及此外也在横向方向y上分辨地求取地点分辨的反射度r或者r。
评估步骤f)：
由评估步骤e)，控制装置26可以计算以下概率：是否由障碍物或者由行车道2反射了反射光21。
评估步骤g)：
由评估步骤f)，控制装置26可以求取不同行车道覆盖层22的类别的概率、即k1至k5的分配，因此求取不同的光滑可能性和光滑值。由此，控制装置26可以向驾驶员和/或向车辆调节系统输出分析处理信号S3。所述分析处理信号S3例如可以包含用于驾驶员的警告信号或者摩擦系数信息。
在具有行驶动态性控制装置30的车辆调节系统中，以k0至k5的分类以及因此不同的摩擦系数μ的分类则可以根据摩擦系数考虑用于车辆调节或者行驶动态性调节、例如ABS和/或电子稳定程序。
因此，根据本发明的方法根据图5的流程图设置以下步骤：
在步骤St0中的开始之后，控制装置26向图案发生器14输出控制信号S1；
在步骤St2中，图案发生器14借助其LED16和投影光学器件17产生具有光结构19的光信号11并且将所述光信号以入射角α发射到行车道22上；
在步骤St3中，摄像机12接收与所发射的光信号11的波长范围相同波长范围的反射辐射21并且输出图像信号S2；
在步骤St4中，实施评估步骤a至g，以便分析处理行车道2的所照明的区域23的行车道覆盖层22；
在步骤St5中，实现信号的输出，例如用于向驾驶员和/或向行驶动态性调节系统进行显示。

Claims (14)

1.一种用于探测车辆(1)的行车道(2)的方法，所述方法具有至少以下步骤：
产生光信号(11)并且将所述光信号(11)发射到所述行车道(2)的所照明的区域(23)上(St2)；
接收(St3)所照明的区域(23)的反射辐射(21)并且产生图像信号(S2)；
分析处理(St4)所述图像信号(S2)，
其特征在于，
产生具有光结构(19)的光信号(11)；
分析处理作为二维光图案(20)的所述图像信号；
其中，在分析处理所述图像信号(20)时，在所述光图案(20)中进行相应于所述光结构(19)的图案特征(25)的识别；
其中，地点分辨地分析处理所述图像图案(20)的信号强度并且由此推断出所照明的区域(23)的反射特性；
由所述反射特性推断出行车道覆盖层(22)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所存储的用于不同行车道覆盖层的校准值进行所述行车道覆盖层(22)的分类。
3.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述光图案(20)具有线(25)作为图案特征，所述线基本上在所述图像的垂直方向上和/或在所照明的区域(23)的行驶方向(F)上延伸，尤其具有多个直线(25)，所述多个直线以相对于行驶方向的不同角度延伸，所述多个直线在一个或多个交点处相交。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述光图案(20)是非旋转对称的并且相对于镜像和旋转是非对称的，以便唯一地分配给所述车辆(1)。
5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在可见光以下的波长范围中、尤其在近红外范围中、例如在780至820nm的范围中发射所述光信号(11)，并且在所述波长范围中接收所述反射光(21)。
6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，借助所存储的由信号强度或者所述图像信号(S2)的灰度值的辐射校准值推断出所照明的区域(23)的点与所述车辆(1)的相应的地点分辨的间距(d)(St4c)。
7.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，借助所存储的几何校准值或者所述光图案(20)的所存储的图样推断出所照明的区域(23)的点与所述车辆(1)的相应间距(St4d)。
8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，由所述图像信号(S2)求取是否由所述行车道(2)或者障碍物发射了所述反射光(21)的概率。
9.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将所述光图案(20)地点分辨地分类成以下一个或多个类别(k0，k1，k2，k3，k4，k5)：
沥青(k0)；水膜(k1)或者湿滑路面(k1)；冷冻的水(k2，k3，k4)、尤其霜(k2)或者冰(k3)或者雪(k4)；砾石(k5)或者污物(k5)。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在分类为冷冻的水时实现细分成不同的子类别，例如细分成两个或更多个以下子类别：轻微的霜(k2)或者乳状浑浊的霜(k2)；突然出现的冰(k3)或者结冰的潮湿(k3)。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，给所述不同的类别(k0，k1，k2，k3，k4，k5)分配摩擦系数(μ)或者摩擦系数(μ)的概率值。
12.一种用于车辆(1)的行驶动态性调节的方法，其特征在于，借助根据权利要求9至11中任一项所述的方法地点分辨地分类所述车辆的行车道(2)，根据所述分类向行驶动态性调节系统的控制装置(30)输出分析处理信号(S3)，所述控制装置根据所述行车道(2)的摩擦系数(μ)实施行驶动态性调节。
13.一种用于车辆(1)的探测系统(1)，其中，所述探测系统(3)具有用于将光信号(11)发射到所述车辆(1)的行车道(2)上的图案发生器(14)和用于拍摄由所述行车道(2)反射的辐射(11)的摄像机(12)；
其中，所述图案发生器(14)具有用于构造具有光结构(19)的光信号(11)的LED装置(16)和投影光学器件(17)；
其中，所述投影光学器件(17)具有衍射光学元件(18)；
所述摄像机(20)能够以所述反射光(21)拍摄光图案(20)，所述光图案具有相应于所述光结构(19)的图案特征(25)；
所述控制装置(26)能够分析处理所拍摄的图案特征(25)；
其中，所述控制装置(26)在分析处理所述图像信号(20)时在光图案(20)中进行相应于所述光结构(19)的图案特征(25)的识别，地点分辨地分析处理所述图像图案(20)的信号强度并且由此推断出所照明的区域(23)的反射特性；
由所述反射特性推断出行车道覆盖层(22)。
14.一种车辆(1)，其具有根据权利要求13所述的探测系统(3)和车辆调节系统，所述车辆调节系统具有行驶动态性控制装置(30)，所述行驶动态性控制装置从所述探测系统(3)的控制装置(26)接收分析处理信号(S3)并且根据所述行车道(2)的分类、尤其根据所述行车道(2)在光滑值或者摩擦系数(μ)方面的地点分辨的分类实施行驶动态性调节。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107664629A (zh) * 2016-07-28 2018-02-06 罗伯特·博世有限公司 用于分析行驶道表面的测量和/或分析装置以及方法
CN108883771A (zh) * 2016-04-01 2018-11-23 罗伯特·博世有限公司 用于借助本车辆确定可行驶的地面的摩擦系数的方法和设备
CN109291922A (zh) * 2018-09-30 2019-02-01 东风汽车集团有限公司 一种自动识别小型障碍物并制动的驾驶辅助系统及控制方法
CN109643365A (zh) * 2016-08-26 2019-04-16 戴姆勒股份公司 用于识别车库门的开启状态的方法与装置
CN109791203A (zh) * 2016-09-30 2019-05-21 罗伯特·博世有限公司 用于进行距离测量和/或速度测量的光学传感器、用于自主车辆的机动性监测的系统和用于自主车辆的机动性监测的方法
CN111308475A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 罗伯特·博世有限公司 用于感测车辆周围环境的方法和设备及具有该设备的车辆
CN112074757A (zh) * 2018-05-02 2020-12-11 罗伯特·博世有限公司 车辆的用于确定车道的状态的超声系统
CN113561905A (zh) * 2021-05-07 2021-10-29 上海厉鲨科技有限公司 道路病害巡检设备的安装、范围的获取方法、设备及介质

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101777518B1 (ko) * 2016-04-07 2017-09-11 엘지전자 주식회사 인테리어 카메라 장치, 이를 포함하는 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량
DE102016210944A1 (de) * 2016-06-20 2017-12-21 Osram Gmbh Umgebungserfassungsvorrichtung, Beleuchtungseinrichtung für ein Fahrzeug und Fahrzeug mit der Umgebungserfassungsvorrichtung
US10788316B1 (en) * 2016-09-21 2020-09-29 Apple Inc. Multi-sensor real-time alignment and calibration
DE102016015114A1 (de) * 2016-12-20 2018-06-21 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Ges. d. Staates Delaware) Anzeigevorrichtung zur Anordnung an einer Scheibe eines Kraftfahrzeugs
DE102017109905A1 (de) * 2017-05-09 2018-11-15 Automotive Lighting Reutlingen Gmbh Scheinwerfer mit integriertem Lidar
US10773725B1 (en) 2017-08-25 2020-09-15 Apple Inc. Tire-road friction estimation and mapping
DE102017122432A1 (de) * 2017-09-27 2019-03-28 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zum Erfassen einer Fahrbahnbeschaffenheit einer Fahrbahn für ein Kraftfahrzeug, Fahrerassistenzsystem sowie Kraftfahrzeug
US11592566B2 (en) * 2019-08-15 2023-02-28 Volvo Car Corporation Vehicle systems and methods utilizing LIDAR data for road condition estimation
KR102081513B1 (ko) * 2018-10-12 2020-02-25 한양대학교 산학협력단 차량을 이용하는 노면 상태 측정 방법 및 장치
JP7134855B2 (ja) * 2018-12-12 2022-09-12 日立Astemo株式会社 路面状態判定装置、および、路面状態判定システム
SE543227C2 (en) * 2019-02-28 2020-10-27 Omniklima Ab Method and arrangement for determining a condition of a road surface by superposing images of NIR camera and RGB sensor
DE102019004614A1 (de) 2019-07-01 2020-01-16 Daimler Ag Verfahren zum Bestimmen einer Fahrbahneigenschaft einer Fahrbahn mittels einer phasengestuften Deflektometrie sowie Fahrbahnerfassungssystem
EP3764081B1 (de) * 2019-07-11 2024-04-03 ZKW Group GmbH Sensorsystem und verfahren zur molekülspektroskopischen bestimmung der oberflächenbeschaffenheit eines vor einem kraftfahrzeug befindlichen untergrunds
KR102342965B1 (ko) * 2020-08-07 2021-12-24 한국철도기술연구원 자갈 마모도 분석 시스템 및 자갈 마모도 분석 방법
KR20220057674A (ko) * 2020-10-29 2022-05-09 주식회사 만도 차량 제어 장치 및 방법과, 차량 시스템

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19730414A1 (de) * 1997-07-16 1999-01-21 Opel Adam Ag Verfahren und Vorrichtung zur vorausschauenden Fahrbahnbeurteilung
CN101089548A (zh) * 2007-07-06 2007-12-19 哈尔滨工业大学 路面车辙三维信息检测装置及检测方法
US20080129541A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Magna Electronics Black ice detection and warning system
US20090116259A1 (en) * 2007-11-02 2009-05-07 Koito Manufacturing Co., Ltd. Vehicular lamp system
CN101845788A (zh) * 2010-04-09 2010-09-29 同济大学 基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测装置及方法
CN103786723A (zh) * 2012-10-30 2014-05-14 谷歌公司 控制车辆横向车道定位
CN104044523A (zh) * 2013-03-11 2014-09-17 上海市第一中学 夜间行车安全辅助系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4008280A1 (de) * 1990-03-15 1991-09-19 Tzn Forschung & Entwicklung Verfahren zur ermittlung des fahrbahnoberflaechenzustandes
US5489777A (en) * 1990-12-26 1996-02-06 Denver Seminary Apparatus for remote analysis of vehicle emissions using reflective thermography
US6049171A (en) * 1998-09-18 2000-04-11 Gentex Corporation Continuously variable headlamp control

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19730414A1 (de) * 1997-07-16 1999-01-21 Opel Adam Ag Verfahren und Vorrichtung zur vorausschauenden Fahrbahnbeurteilung
US20080129541A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-05 Magna Electronics Black ice detection and warning system
CN101089548A (zh) * 2007-07-06 2007-12-19 哈尔滨工业大学 路面车辙三维信息检测装置及检测方法
US20090116259A1 (en) * 2007-11-02 2009-05-07 Koito Manufacturing Co., Ltd. Vehicular lamp system
CN101845788A (zh) * 2010-04-09 2010-09-29 同济大学 基于结构光视觉的水泥混凝土路面错台检测装置及方法
CN103786723A (zh) * 2012-10-30 2014-05-14 谷歌公司 控制车辆横向车道定位
CN104044523A (zh) * 2013-03-11 2014-09-17 上海市第一中学 夜间行车安全辅助系统

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108883771A (zh) * 2016-04-01 2018-11-23 罗伯特·博世有限公司 用于借助本车辆确定可行驶的地面的摩擦系数的方法和设备
CN107664629A (zh) * 2016-07-28 2018-02-06 罗伯特·博世有限公司 用于分析行驶道表面的测量和/或分析装置以及方法
CN109643365A (zh) * 2016-08-26 2019-04-16 戴姆勒股份公司 用于识别车库门的开启状态的方法与装置
CN109643365B (zh) * 2016-08-26 2023-07-04 梅赛德斯-奔驰集团股份公司 用于识别车库门的开启状态的方法与装置
CN109791203A (zh) * 2016-09-30 2019-05-21 罗伯特·博世有限公司 用于进行距离测量和/或速度测量的光学传感器、用于自主车辆的机动性监测的系统和用于自主车辆的机动性监测的方法
CN112074757A (zh) * 2018-05-02 2020-12-11 罗伯特·博世有限公司 车辆的用于确定车道的状态的超声系统
CN109291922A (zh) * 2018-09-30 2019-02-01 东风汽车集团有限公司 一种自动识别小型障碍物并制动的驾驶辅助系统及控制方法
CN111308475A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 罗伯特·博世有限公司 用于感测车辆周围环境的方法和设备及具有该设备的车辆
CN113561905A (zh) * 2021-05-07 2021-10-29 上海厉鲨科技有限公司 道路病害巡检设备的安装、范围的获取方法、设备及介质

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