CN105759295A - 用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法 - Google Patents

用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法。该设备包含配置成从卫星导航接收器接收导航信息的控制器。控制器还配置成从地图存储装置接收地图数据，从图像传感器接收关于从车辆周围所捕获的图像的图像数据，并从距离传感器接收关于所感测的位于车辆周围的物体的距离信息。控制器还配置成基于卫星导航接收器的接收状态以及地图数据的精确性来确定用于由图像传感器和距离传感器测得的信息的融合方法，以识别行驶环境。

Description

用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法
相关申请的交叉引用
基于35U.S.C.§119(a)，本申请案要求2014年9月2日提交的韩国专利申请第10-2014-0116412号的权益，其公开内容通过引入的方式全部并入本文。
技术领域
本发明涉和一种用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法，该设备和方法能够基于全球定位系统(GPS)信息和地图信息的精确性，对图像传感器和距离传感器使用不同的融合方法，来更准确地识别行驶环境，并基于所识别的行驶环境来处理各种情况。
背景技术
无人驾驶车辆是通过使车辆自身识别行驶环境行驶到目的地而无需驾驶员操纵的车辆。当无人驾驶车辆在城市中心(例如，市区环境)中行驶时，准确地识别行驶环境的能力是特别重要的。因此，已进行了关于识别行驶环境的技术的研究，其中融合了全球定位系统(GPS)、地图信息、各种类型的传感器等。
近年来，已引入主要使用雷达传感器、光探测和测距(LiDAR)传感器和图像传感器来识别行驶环境的技术。根据现有技术，识别行驶环境的技术简单地融合图像传感器和距离传感器，而不考虑GPS信息和地图信息的精确性。因此，现有技术中识别行驶环境的技术通常不适用于市区或城市中心。
另外，如在现有技术中，在使用普通地图而不使用详细地图的情况下，可以在纵向方向上执行相对准确的位置匹配，但可能难以在横向方向上执行准确的位置匹配。
发明内容
本发明提供一种用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备和方法，该设备和方法能够基于全球定位系统(GPS)信息和地图信息的精确性，通过对图像传感器和距离传感器使用不同的融合方法来更准确地识别行驶环境，并基于所识别的行驶环境来处理情况。
根据本发明的示例性实施方式，用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备可以包含：卫星导航接收器，其配置成从卫星接收卫星信号；地图存储装置，其配置成存储地图数据；图像传感器，其配置成捕获车辆周围的图像；距离传感器，其配置成感测位于车辆周围的物体；以及控制器，其配置成基于卫星导航接收器的接收状态和地图数据的精确性来确定用于由图像传感器和距离传感器测得的信息的融合方法，以识别行驶环境。
控制器可以配置成，在未接收到卫星信号或视线(LOS)内的卫星信号能被直接接收的卫星的数量等于或小于参考值时，使用图像传感器和距离传感器来提取道路包围球，并推断出所提取道路包围球的最小包围球。控制器可以配置成，利用地图数据来绘制最小包围球的地图，以生成可能的行驶路径。控制器还可以配置成，响应于卫星信号中包含的接收信息处于若干米内的误差范围，使用图像传感器来提取道路设施并使用距离传感器提取周围车辆信息。控制器可以配置成，对道路设施与地图数据内地标的比较结果以及周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正车辆的纵向和横向位置。
另外，控制器可以配置成，在卫星信号内的接收信息小于若干米(m)的误差且地图数据是详细地图时，使用图像传感器来提取相对远距离的障碍物并且使用距离传感器提取相对近距离的障碍物。控制器可以配置成，利用地图数据绘制相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物的地图以识别行驶情况，并基于行驶情况来预测周围车辆的行为。控制器可以配置成，在卫星信号内的接收信息小于若干米(m)的误差(即，比大于至少一米的预定距离误差小)且地图数据不是详细地图时，使用图像传感器提取行驶车道信息并且使用距离传感器提取周围车辆信息。控制器还可以配置成，对行驶车道信息和周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正车辆的横向位置。
根据本发明的另一示例性实施方式，用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的方法可以包括：通过控制器，确认从卫星接收的卫星信号的可靠性和是否存在详细地图；以及通过控制器，取决于卫星信号的可靠性和是否存在详细地图，通过融合由图像传感器与距离传感器获取的信息来识别行驶环境。行驶环境的识别可以包括：通过控制器，确认卫星信号的可靠性是否低于参考值；通过控制器，当卫星信号的可靠性低于参考值时，分别使用图像传感器和距离传感器来提取道路设施和周围车辆信息；以及通过控制器，通过对道路设施和周围车辆信息执行基于概率的滤波来校正车辆的纵向和横向位置。用来确定卫星信号的可靠性的参考值可以表示为dB下调(-dB)、或表示为损失或损坏数据的百分比、或通过现在已知或后续开发的其他计算方法进行表达。
此外，行驶环境的识别还可以包括：通过控制器，当卫星信号的可靠性高于或等于参考值时，确认是否存在详细地图；通过控制器，当存在详细地图时，分别使用图像传感器和距离传感器来提取相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物；以及通过控制器，通过利用详细地图绘制相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物的地图，以预测周围车辆的行为。行驶环境的识别还可以包括：通过控制器，当不存在详细地图时，分别使用图像传感器和距离传感器来提取行驶车道信息和周围车辆信息；以及通过控制器，对行驶车道信息和周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正车辆的横向位置。
方法还可以包括：通过控制器，当卫星信号的接收相当不满意(例如，卫星信号未被完全传送/接收、或卫星信号的传送/接收具有中断或错误)时，使用图像传感器和距离传感器来提取道路包围球；通过控制器，提取该道路包围球的最小包围球；以及通过控制器，基于最小包围球生成可能的行驶路径。
附图说明
提供附图以用于在描述本发明的示例性实施方式时进行参考，并且本发明的精神不应仅由附图解释。从以下结合附图进行的详细描述中将更清楚地理解本发明的上述和其他目标、特征和其他优点，其中：
图1是示出根据本发明的示例性实施方式的用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备的示例性方框配置图；
图2是示出根据本发明的示例性实施方式的在图像内提取道路包围球的示例图；以及
图3是示出根据本发明的示例性实施方式的用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的方法的示例性流程图。
具体实施方式
应理解，本文使用的术语“车辆”或“车辆的”或其他类似术语包括通常的机动车，例如，包括多功能运动车(SUV)、公共汽车、卡车、各种商务车的客车，包括各种船只和船舶的水运工具，飞行器等等，并且包括混合动力车、电动车、插入式混合电动车、氢动力车和其他代用燃料车(例如，来源于石油以外的资源的燃料)。本文中提到的混合动力车是具有两种或更多种动力来源的车，例如同时为汽油动力和电动力的车。
尽管示例性实施方式被描述为使用多个单元以执行示例性进程，但应理解的是，示例性进程还可以由一个或多个模块执行。另外，应当理解的是，术语控制器/控制单元是指包括存储器和处理器的硬件设备。存储器配置成对模块进行存储，处理器具体配置成执行该模块以执行将在以下进一步描述的一个或更多进程。
此外，本发明的控制逻辑可以具体表现为，在含有由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的计算机可读介质上的非瞬时性计算机可读介质。计算机可读介质的例子包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光数据存储装置。计算机可读记录介质也可以在连接网络的计算机系统中分布，从而计算机可读介质可以通过例如远程信息处理服务器或控制器局域网络(CAN)以分布方式进行存储并执行。
除非特别指出或从上下文清晰得到，本文使用的术语“约”应理解为在本领域的正常容忍范围内，例如在均值的2个标准差内。“约”可以理解为在所述值的10％、9％、8％、7％、6％、5％、4％、3％、2％、1％、0.5％、0.1％、0.05％或0.01％内。除非另外从上下文清晰得出，本文中提供的所有数值都被术语“约”修饰。
本文使用的术语仅为说明具体实施方式，而不是意在限制本发明。如本文所使用的，单数形式“一个、一种、该”也意在包括复数形式，除非上下文中另外明确指明。还应当理解的是，在说明书中使用的术语“包括、包含、含有”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元素和/或部件，但是不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、部件和/或其群组。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关所列项的任何和所有结合。
在下文中，将参考附图来详细描述本发明的示例性实施方式。图1是示出根据本发明的示例性实施方式的用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备的示例性方框配置图，和图2是示出根据本发明的示例性实施方式的在图像内提取道路包围球的示例图。
如图1中所图示，用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的设备可以包含卫星导航接收器10、地图存储装置20、图像传感器30、距离传感器40、控制器50和显示器60。卫星导航接收器10可以包含配置成从卫星接收导航消息广播的全球定位系统(GPS)接收器。卫星导航接收器10可以配置成使用导航信息(GPS信息、GPS信号和卫星信号)来确认车辆的当前位置、卫星信号可以被接收的卫星的总数量、视线(LOS)内的信号可以被接收的卫星的数量、当前车辆速度等。控制器可以配置成操作卫星导航接收器10、地图存储装置20、图像传感器30、距离传感器40和显示器60。
地图存储装置20可以存储有地图数据，地图数据包含关于自然特征的信息，例如兴趣点(POI)信息和地标信息。地图数据可以包含详细地图(1:25,000或更大比例的地图)和/或普通地图(小于1:25,000比例的地图)。一般来说，详细地图比普通地图包含更多关于自然特征的信息，例如兴趣点(POI)信息和地标信息。图像传感器30可以安装在车辆内以获取车辆周围的图像(前方图像、后方图像、侧面图像等)。具体来说，图像传感器30可以包含单成像装置(例如，相机、摄像机等)、立体成像装置、全方位成像装置、单目成像装置等。
距离传感器40可以配置成检测在车辆周围的物体并且测量在车辆与物体(例如，所测得的物体、物体、障碍物、车辆等)之间的各个距离。换言之，距离传感器40可以配置成检测关于在车辆周围存在的物体的信息。距离传感器40可以包含无线电探测与测距(RADAR)、光探测与测距(LiDAR)、超声波传感器、红外传感器等。控制器50可以配置成基于卫星导航接收器10的接收状态和是否存在详细地图来确定用于图像传感器30与距离传感器40的融合方法(参见表1)。
表1
控制器50可以配置成提取经由卫星导航接收器10接收的GPS信号(例如，卫星信号)中的一些(例如，最近的卫星信号)作为样本并计算所提取GPS信号(例如，信号强度)的标准差(例如，样本标准差)。此外，控制器50可以配置成确认所计算出的样本标准差是否超过阈值，以确定卫星导航接收器10的可靠性(例如，精确性)。换言之，控制器50可以配置成在样本标准差超过阈值时确定经由卫星导航接收器10接收的信息(例如，位置信息)的误差处于米单位误差范围内(从约1m到10m)，并在样本标准差等于或小于阈值时确定卫星导航接收器10的接收信息误差处于厘米单位误差范围内(小于约1m)。
在下文中，将参考表1描述条件传感器融合策略。控制器50可以配置成，在GPS信号(卫星信号)无法经由卫星导航接收器10接收、或视线(LOS)内的信号可以被接收的卫星的数量等于或小于参考值时，使用图像传感器30和距离传感器40提取各个道路包围球(例如，可能的行驶区域)。换言之，控制器50可以配置成，在行驶时无法确认行进(例如，对象车辆)的当前位置(例如，阴影区域)时，使用图像传感器30和距离传感器40提取车道或可能的行驶区域。
如图2中所示，控制器50可以配置成从通过图像传感器30获取的图像中提取线性分量(linearcomponent)作为道路包围球，并从通过距离传感器40测得的数据中提取线性分量作为道路包围球。此外，控制器50可以配置成推断出使用图像传感器30和距离传感器40提取的道路包围球之间的最小包围球。换言之，控制器50可以配置成融合关于相同目标的信息。控制器50可以配置成利用地图数据绘制最小包围球的地图以生成可能的行驶路径。接着，控制器50可以配置成操作转向设备、驱动设备、制动设备等，以沿着所生成的可能的行驶路径操作车辆行驶。
当卫星导航接收器10的接收信息误差处于米(m)单位误差范围内并且存在详细地图时，控制器50可以配置成使用图像传感器30提取道路设施并且可以配置成使用距离传感器40提取周围车辆信息以确定行驶车道。道路设施可以包括人行横道、速度标志、交通灯、停车线、速度监控摄像头、减速带等。
换言之，当对象车辆位于当前道路区域中并且GPS信号的样本标准差超过阈值时，控制器50可以配置成将通过图像传感器30获取的道路设施与详细地图内的地标进行比较，并且使用比较的结果以用于纵向位置校正。此外，控制器50可以配置成使用通过距离传感器40获取的周围车辆信息来确定行驶车道，这可以用于横向位置校正。具体来说，控制器50可以配置成对由图像传感器30和距离传感器40提取的信息执行基于概率的滤波，以校正对象车辆的纵向和横向位置误差。卡尔曼滤波器、粒子滤波器等可以用作基于概率的滤波器。
当卫星导航接收器10的接收信息误差是米单位误差并且不存在详细地图时，控制器50可以配置成使用图像传感器30提取道路设施并且使用距离传感器40提取周围车辆信息以确定行驶车道。换言之，控制器50可以配置成确认对象车辆是否位于当前道路上，并且当卫星信号的样本标准差超过阈值并存在普通地图时，对通过图像传感器30和距离传感器40提取的信息执行基于概率的滤波，从而校正对象车辆的纵向和横向位置误差。具体来说，比起详细地图，地标信息会更加受限制地表示在普通地图上。
因此，当卫星导航接收器10的接收信息误差是米单位误差时，控制器50可以配置成使用图像传感器30和距离传感器40提取道路设施和周围车辆信息而无论地图数据的精确性如何，并融合所提取的信息以校正纵向和横向位置误差。具体来说，作为融合方法，可以使用卡尔曼滤波器和粒子滤波器等基于概率的滤波器。当卫星导航接收器10的接收信息误差是厘米单位误差、GPS信号的样本标准差等于或小于阈值(例如，参考数值)、并且存在详细地图时，控制器50可以配置成从通过图像传感器获取的图像中检测相对远距离的障碍物并且使用距离传感器40检测相对近距离的障碍物。
此外，控制器50可以配置成利用地图数据绘制所检测到的障碍物的地图，以根据前方情况和周围障碍物(例如，相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物)来预测周围车辆的行为。此外，当卫星导航接收器10的接收信息误差处于厘米单位误差范围内、GPS信号的样本标准差等于或小于阈值(例如，参考数值)、并且不存在详细地图时，控制器50可以配置成从通过图像传感器30获取的图像信息(图像)中提取车道类型、路缘等并且通过距离传感器40获取周围车辆信息。
另外，控制器50可以配置成对通过图像传感器30和距离传感器40获取的信息执行基于概率的滤波，以校正对象车辆的横向位置误差。控制器50可以配置成通过使用因考虑经卫星导航接收器10接收的接收信息和地图数据的精确性而不同的图像传感器30与距离传感器40的融合方法来识别行驶情况。此外，控制器50可以配置成根据所识别的行驶情况来操作驱动设备、制动设备、转向设备、悬吊设备等，以操作对象车辆的行驶。换言之，根据本发明的示例性实施方式，无人驾驶车辆可以配置成识别对象车辆的行驶情况(周围情况)以应对情况。
显示器60可以配置成基于控制器50的操作而显示各种信息。换言之，显示器60可以配置成显示通过传感器融合而识别的行驶情况以及应对情况的行驶控制进展情况。显示器60可以包括指示灯、发光二极管(LED)、电致发光元件(EL)、真空荧光显示器(VFD)、阴极射线管(CRT)、等离子体显示器、液晶显示器(LCD)、平视显示器(HUD)等。
图3是示出根据本发明的示例性实施方式的用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的方法的示例性流程图。首先，控制器50可以配置成确认卫星导航接收器10的GPS信号接收状态(S11)。具体来说，控制器50可以配置成从安装在车辆内的图像传感器30和距离传感器40接收图像信息和距离信息。控制器50可以配置成确认卫星导航接收器10的接收状态是否相当不满意(S12)。换言之，控制器50可以配置成确认GPS信号(卫星信号)是否无法经由卫星导航接收器10接收到，或视线(LOS)内的信号被直接接收的卫星的数量是否等于或小于参考值。不满意的状态可以定义为以下状态，即，GPS信号无法经由卫星导航接收器10接收，或视线(LOS)内的信号被直接接收到的卫星的数量小于或等于参考值(参考值可以是任何数字，包括一、二、三、四或大于四)。
当卫星导航接收器10的接收状态相当不满意时，控制器50可以配置成分别使用图像传感器30和距离传感器40提取道路包围球(S13)。控制器50可以配置成从由图像传感器30输出的图像中提取线性分量作为道路包围球。此外，控制器50可以配置成基于在本车辆与可以通过距离传感器40测得的物体之间的距离信息来提取线性分量作为道路包围球。控制器50还可以配置成提取所提取的道路包围球的最小包围球(S14)。换言之，控制器50可以配置成从所提取的道路包围球中提取用于相同目标的区域。控制器50可以配置成基于最小包围球生成可能的行驶路径(S15)。接着，控制器50可以配置成沿着所生成的可能的行驶路径来操作车辆的行驶。
同时，控制器50可以配置成确认卫星导航接收器10的接收状态是否大体上正常地运行以及接收信息的可靠性是否低于参考值(S16)(应理解，通过正常运行，接收机10接收到对于GPS导航功能而言为令人满意的信号等)。控制器50可以配置成提取经由卫星导航接收器10接收的GPS信号当中的最新的GPS信号中的一些作为样本，并且计算所提取的作为样本的GPS信号的标准差(样本标准差)。此外，控制器50可以配置成确认所计算出的标准差是否超过阈值。控制器50可以配置成在经由卫星导航接收器10接收的信息的可靠性低于参考值时，使用图像传感器30提取道路设施并且使用距离传感器40提取周围车辆信息(S17)。换言之，当经由卫星导航接收器10接收的接收信息具有米单位误差(从约1m到10m)时，控制器50可以配置成从通过图像传感器30获取的图像中提取道路设施，并且使用距离传感器40检测周围车辆信息，例如是否存在周围车辆以及与周围车辆的距离。
控制器50可以配置成利用存储在地图存储装置20中的地图数据内的地标来绘制通过图像传感器30提取的道路设施的地图，以校正纵向位置，并且基于通过距离传感器40检测到的周围车辆信息来确定行驶车道，以校正横向位置(S18)。具体来说，控制器50可以配置成使用基于概率的滤波器来校正车辆的位置。同时，控制器50可以配置成，在GPS信号的可靠性等于或高于参考值时，确认是否存在详细地图(S19)。
当确认存在详细地图时，控制器50可以配置成分别使用图像传感器30和距离传感器40检测相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物。换言之，当在GPS信号中包含的接收信息具有厘米单位误差时(例如，当可以确认车辆目前所位于的车道信息时)，可以在通过图像传感器30获取的图像内提取相对远距离的障碍物。此外，控制器50可以配置成使用距离传感器40来检测位于车辆周围的相对近距离障碍物并且测量与相对近距离障碍物的距离。控制器50可以配置成基于通过图像传感器30和距离传感器40提取的关于障碍物的信息来预测周围车辆的行为(S21)。换言之，控制器50可以配置成利用详细地图来绘制所提取的关于障碍物的信息的地图，以识别前方情况和周围情况，由此预测周围车辆的行为。
在步骤S19中，当不存在详细地图时，控制器50可以配置成使用图像传感器30来提取行驶车道信息并且使用距离传感器40来提取周围车辆信息(S22)。此外，控制器50可以配置成对行驶车道信息和周围车辆信息应用基于概率的滤波，以校正本车辆的横向位置(S23)。接着，控制器50可以配置成基于上述过程来识别行驶环境并且基于所识别的行驶环境来控制本车辆的行驶。如上所述，根据本发明的示例性实施方式，可以通过执行基于全球定位系统(GPS)信息和地图信息的精确性而不同的图像传感器与距离传感器的融合方法而更准确地识别行驶环境，并且基于所识别的行驶环境来应对各种情况。
同时，配置本发明的示例性实施方式的所有组件被描述为结合在一个中或彼此结合而进行操作，但是本发明不必限于示例性实施方式。换言之，在本发明的范围内，所有组件可以任选地彼此结合以进行操作。此外，所有组件可以各自以一个独立的硬件来实施，但是各个组件的一部分或全部可以选择性地组合以实施为具有程序模块的计算机程序，该程序模块执行结合在一个或多个硬件中的一些功能或所有功能。所属领域的技术人员可以容易地推断出配置计算机程序的代码和代码段。计算机程序存储在计算机可读介质中并且通过计算机读取并运行，因此可以实施本发明的示例性实施方式。计算机程序的存储介质的实例可以包含磁记录介质、光记录介质、载波媒体等。
此外，除非特别指出相反情况，否则本文中所描述的术语“包括、包含、含有”、“配置”、“具有”等将理解为表明包含所述组件，因此应解释为包含其他组件，而不排除任何其他元件。应理解，除非另外定义，否则包含技术术语和科学术语的所有术语与所属领域技术人员所理解的含义具有相同的含义。必须理解的是，比如由词典定义的术语等常用术语与在相关技术背景下的含义是相同的，并且除非在本发明中明确定义，否则它们不应解释为理想地或过于形式化的含义。
已举例说明了本发明的精神。所属领域的技术人员将意识到，在不脱离本发明的必要特征的情况下可以做出各种修改和更改。因此，在本发明中所公开的示例性实施方式和附图不是用来限制而是用来描述本发明的精神。本发明的范围并不仅限于示例性实施方式和附图。本发明的保护范围必须通过所附权利要求书进行分析，并且应分析，在等效于保护范围的范围内的所有精神是否包含在本发明的所附权利要求书中。

Claims (14)

1.一种用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的系统，包含：
存储器，其配置成存储程序指令；
处理器，其配置成执行所述程序指令，所述程序指令在执行时配置成：
从卫星导航接收器接收导航信息，所述卫星导航接收器配置成从卫星接收卫星信号；
从地图存储装置接收地图数据，所述地图存储装置配置成存储所述地图数据；
从图像传感器接收图像数据，所述图像传感器配置成捕获所述无人驾驶车辆周围的图像；
从距离传感器接收距离信息，所述距离传感器配置成感测位于所述无人驾驶车辆周围的物体；以及
基于所述卫星导航接收器的接收状态和所述地图数据的精确性来确定用于由所述图像传感器和所述距离传感器测得的信息的融合方法，以识别所述行驶环境。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
当未接收到所述卫星信号或视线(LOS)内的信号被直接接收的卫星的数量等于或小于参考值时，
使用来自所述图像传感器的图像数据和来自所述距离传感器的距离信息来提取道路包围球；以及
推断出所提取的道路包围球的最小包围球。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
利用所述地图数据来绘制所述最小包围球的地图以生成可能的行驶路径。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
当包含在所述卫星信号中的所接收信息处于若干米内的误差范围时，
使用来自所述图像传感器的图像数据来提取道路设施；以及
使用来自所述距离传感器的距离信息来提取周围车辆信息。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
对所述道路设施与所述地图数据内地标的比较结果以及所述周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正所述车辆的纵向和横向位置。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
当所述卫星信号内的接收信息小于若干米的误差且所述地图数据是详细地图时，
使用来自所述图像传感器的图像数据来提取相对远距离的障碍物；以及
使用来自所述距离传感器的距离信息来提取相对近距离的障碍物。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
利用所述地图数据来绘制所述相对远距离的障碍物和所述相对近距离的障碍物的地图以识别行驶情况，并基于所述行驶情况来预测周围车辆的行为。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
当所述卫星信号内的接收信息小于若干米的误差且所述地图数据不是详细地图时，
使用来自所述图像传感器的图像数据来提取行驶车道信息；以及
使用来自所述距离传感器的距离信息来提取周围车辆信息。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述程序指令在执行时还配置成：
对所述行驶车道信息和所述周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正所述车辆的横向位置。
10.一种用于无人驾驶车辆的识别行驶环境的方法，包括：
通过控制器，确认从卫星接收的卫星信号的可靠性以及是否存在详细地图；以及
通过所述控制器，根据所述卫星信号的可靠性以及是否存在所述详细地图，通过融合由图像传感器和距离传感器获取的信息来识别行驶环境。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述行驶环境的识别包括：
通过所述控制器，确认所述卫星信号的可靠性是否低于参考值；
通过所述控制器，在所述卫星信号的可靠性低于所述参考值时，分别使用所述图像传感器和所述距离传感器来提取道路设施和周围车辆信息；以及
通过所述控制器，通过对所述道路设施和该周围车辆信息执行基于概率的滤波来校正所述车辆的纵向和横向位置。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述行驶环境的识别还包括：
通过所述控制器，在所述卫星信号的可靠性等于或高于所述参考值时，确认是否存在所述详细地图；
通过所述控制器，在存在所述详细地图时，分别使用所述图像传感器和所述距离传感器来提取相对远距离的障碍物和相对近距离的障碍物；以及
通过所述控制器，通过利用所述详细地图来绘制所述相对长距离的障碍物和所述相对近距离的障碍物的地图以预测周围车辆的行为。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述行驶环境的识别还包括：
通过所述控制器，在不存在所述详细地图时，分别使用所述图像传感器和所述距离传感器来提取行驶车道信息和周围车辆信息；以及
通过所述控制器，对所述行驶车道信息和该周围车辆信息执行基于概率的滤波，以校正所述车辆的横向位置。
14.根据权利要求10所述的方法，还包括：
通过所述控制器，在所述卫星信号的接收相当不满意时，使用所述图像传感器和所述距离传感器来提取道路包围球；
通过所述控制器，提取所述道路包围球的最小包围球；以及
通过所述控制器，基于所述最小包围球生成可能的行驶路径。
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