CN105774805B - 用于估算车道的系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于估算车道的系统及其方法。该系统包括：车辆信息收集器，被配置为接收周边车辆的坐标信息和车辆信息；周边车辆追踪器，被配置为追踪周边车辆；自己车辆行为计算器，被配置为通过计算自己车辆的位置的变化和方位角的变化来计算自己车辆的行为信息并使用自己车辆的行为信息来生成周边车辆的坐标历史信息；行驶轨迹重建器，被配置为通过将坐标历史信息应用于曲线拟合技术来重建周边车辆的行驶轨迹；以及车道估算器，被配置为使用重建的行驶轨迹来估算车道。

Description

用于估算车道的系统及其方法

相关申请的交叉引用

本申请基于并要求于2014年9月12日向韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2014-0121251号的优先权益，通过引用将其公开的全部内容结合于此。

技术领域

本公开内容涉及用于估算车道的系统及其方法，并且更具体地，涉及通过重建周边车辆(左侧车辆、右侧车辆和前方车辆)的轨迹来估算车道形状的技术。

背景技术

随着车辆的功能变得越来越复杂，已提出具有各种安全系统的车辆。作为使用各种传感器、视觉系统和激光系统感测驾驶或停车期间可能发生的事故，然后向驾驶员作出警告或控制车辆的系统，这些安全系统的实例可包括：电子稳定程序(ESP)、自适应巡航控制系统(ACC)、车道保持辅助系统(LKAS)、车道偏离警示系统(LDWS)等等。

以上所述的安全系统主要识别车道并且基于所识别的车道来提供服务，诸如，保持车辆之间的距离、保持车道等。因此，采用了使用摄像机(camera)直接识别车道的技术来识别车道。

然而，在如现有技术中使用图像传感器(例如，摄像机)直接识别车道的情况下，在交通拥堵区段中前方车辆与自己车辆之间的距离变得非常短，并且前方车辆阻挡对车道的标示部分的视线，使得频繁出现车道识别故障或错误识别车道的情况。

以上所述的车道的错误识别或未识别(non-recognition)可降低基于车道识别的车辆安全系统的可靠性并且可能增加车辆驾驶的危险。

发明内容

已经完成本发明以解决上述在现有技术中出现的问题，同时完全保留由现有技术实现的优点。

本公开内容的一方面提供了一种用于估算车道的系统及其方法，其在驾驶员不能直接识别车道的情形下通过重建周边车辆的行驶轨迹来准确地估算车道并且向驾驶员提供所估算的车道，从而支持驾驶员的安全驾驶。

根据本公开内容的示例性实施方式，一种用于估算车道的系统包括：车辆信息收集器，被配置为接收周边车辆的坐标信息和车辆信息；周边车辆追踪器，被配置为追踪周边车辆；自己车辆行为计算器，被配置为通过计算自己车辆的位置的变化和方位角的变化来计算自己车辆的行为信息并使用自己车辆的行为信息来生成周边车辆的坐标历史信息；行驶轨迹重建器，被配置为通过将坐标历史信息应用至曲线拟合技术来重建周边车辆的行驶轨迹；以及车道估算器，被配置为使用所重建的行驶轨迹来估算车道。

根据本公开内容的另一个示例性实施方式，一种用于估算车道的方法包括：从距离传感器接收周边车辆的坐标信息；追踪周边车辆；从车辆装置接收车辆信息；通过计算自己车辆的位置的变化和方位角的变化来计算自己车辆的行为信息并使用自己车辆的行为信息来生成周边车辆的坐标历史信息；通过将坐标历史信息应用至曲线拟合技术来重建周边车辆的行驶轨迹；以及使用所重建的行驶轨迹来估算车道。

附图说明

根据结合附图的以下具体实施方式，本公开内容的上述及其他目标、特征和优点将变得更加明显。

图1是根据本公开内容的示例性实施方式的用于估算车道的系统的构造图。

图2是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的用于估算车道的方法的流程图。

图3是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的通过获取传感器信息来追踪周边车辆的示意图。

图4是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的用于计算自己车辆的行为的方法的说明图。

图5是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的计算周边车辆的坐标历史信息的示图。

图6是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的利用曲线拟合技术来重建行驶轨迹的示意图。

图7是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的使用所重建的行驶轨迹来估算车道的示意图。

图8是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的估算自己车辆与左右车道之间的距离的示意图。

图9是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的非识别或错误识别的车道以及所重建的行驶轨迹的示意图。

图10是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的显示所估算的车道的示意图。

图11是示出了可以应用根据本公开内容的示例性实施方式的用于估算车道的方法的计算系统的构造图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细地描述本公开内容的最优选的示例性实施方式，使得本领域技术人员能够容易地实施本发明的实质。

本公开内容公开了以下一种技术，用于追踪每小时识别的周边车辆、获取周边车辆的坐标信息、使用自己车辆的行为模式(behavior model)并用当前自己车辆位置的传感器坐标系更新先前测量数据以存储每辆周边车辆的坐标历史、通过将坐标历史信息应用至曲线拟合技术来重建周边车辆的行驶轨迹、以及利用所重建的行驶轨迹来估算车道形状。

在下文中，将参考图1至图11详细描述本公开内容的示例性实施方式。

图1是示出了根据本公开内容的示例性实施方式的用于估算车道的系统的构造图。

根据本公开内容的示例性实施方式的用于估算车道的系统包括：距离传感器100、车辆装置200、车道估算装置300和显示装置400。

距离传感器100感测周边车辆的坐标并将周边车辆的坐标信息提供至车道估算装置300。在此情况下，距离传感装置100可包括激光定位器等。可以获得的由距离传感器100感测的周边车辆的坐标信息为基于二维平面中的传感器坐标系的中心的坐标(x，y)。

包括变速器的车辆装置200向车道估算装置300提供自己车辆的车辆信息，例如速度(v)信息和偏航角速度(□)信息(yaw rate information)等。

车道估算装置300通过追踪周边车辆的坐标信息来计算周边车辆的坐标历史信息，通过计算自己车辆的行为并将周边车辆的坐标历史信息和自己车辆的行为信息应用至曲线拟合技术来重建周边车辆的行驶轨迹，以及使用所重建的行驶轨迹来估算车道。

为此，车道估算装置300包括：车辆信息收集器310、周边车辆追踪器320、自己车辆行为计算器330、行驶轨迹重建器340和车道估算器350。

车辆信息收集器310从距离传感器100接收周边车辆的位置信息(坐标信息)并且从车辆装置200接收车辆信息，诸如车辆速度信息、偏航角速度信息等。

周边车辆追踪器320追踪周边车辆的运动并将对应目标与测量坐标匹配。即，目标(周边车辆)追踪指的是追踪先前测量中所测量的目标，以便将其归类为与当前测量相同的目标。

自己车辆行为计算器330使用车辆的速度和偏航角速度来计算位置的变化和方位角的变化并且估算自己车辆的行为，以将相同目标过去时间的测量坐标历史转换为当前时刻的传感器坐标系。即，自己车辆行为计算器330将周边车辆的坐标信息转换为当前位置的传感器坐标系并生成历史信息。

行驶轨迹重建器340通过对传感器坐标系中当前表示的目标的坐标历史利用曲线拟合技术来重建行驶轨迹。

车道估算器350使用所重建的周边车辆的行驶轨迹的曲率和角的代表值以及最靠近自己车辆的左右的行驶轨迹的偏移量信息来估算车道。此外，车道估算器350使用所重建的左右行驶车辆的轨迹来估算自己车辆与左右车道之间的距离。

显示装置400通过将由车道估算装置300所估算的车道信息显示在屏幕上，允许驾驶员来检查车道信息。在此情况下，显示装置400可包括车辆中的所有能显示的终端，诸如，导航终端、远程信息处理终端、音频视频和导航终端等等。

在下文中，将参考图2详细描述通过重建周边车辆的行驶轨迹来估算车道的方法。

首先，车辆信息收集器310从距离传感器100接收周边车辆的坐标信息(S101)。在此情况下，距离传感器100可以是激光定位器，并且可以获得的由距离传感器100所感测的周边车辆的坐标信息为基于二维平面中的传感器坐标系的中心的坐标(x，y)。在此情况下，参照图3，周边车辆的坐标信息使用前方车辆10的中点10a、左侧移动车辆20的右端点20a和右侧移动车辆30的左端点30a。坐标系表示在时刻t_k针对传感器的坐标系

所识别的目标i(周边车辆)的坐标为(^kx_i，^ky_i)。

接下来，周边车辆追踪器320追踪周边车辆的运动(S102)。参照图3，周边车辆追踪器320执行目标追踪，该目标追踪追踪在时刻t_k测量的与使用目标追踪在时刻t_k+1测量的目标i是相同目标的目标i并且将在时刻t_k测量的目标i与在时刻t_k+1测量的目标i匹配。

接下来，车辆信息收集器310从车辆装置200(诸如车辆中的变速器)接收自己车辆的车辆信息，诸如，速度(v)和偏航角速度(□)(S103)。

接下来，自己车辆行为计算器330使用自己车辆的行为模式来计算针对先前时刻的坐标系的自己车辆的行为信息((Δk_k，Δy_k)，Δψ_k)(S104)。参照图4，自己车辆行为计算器330计算由于自己车辆从时刻t_k的位置移动至时刻t_k+1的位置而产生的位置的变化(Δx_k，Δy_k)和方位角的变化(Δψ_k)。在此情况下，可以通过利用传感器的采样时间以及车辆的速度和偏航角速度来计算位置的变化和方位角的变化。在本示例性实施方式中，基于时刻t_k的重心坐标系

来表示位置的变化和方位角的变化。即，自己车辆行为计算器330利用车辆的速度和偏航角速度来计算位置的变化(Δx_k，Δy_k)和方位角的变化(Δψ_k)。

接下来，自己车辆行为计算器330将周边车辆的坐标信息((^kx_i，^ky_i)，(^kx_i+1，^ky_i+1)，(^kx_i+2，^ky_i+2))转换为当前位置的传感器坐标系

并生成历史信息(S105)。

即，参照图5，自己车辆行为计算器330将使用先前计算的自己车辆的行为在先前时刻的传感器坐标系

下所计算的周边目标(车辆)的坐标数据((^kx_i，^ky_i)，(^kx_i+1，^ky_i+1)，(^kx_i+2，^ky_i+2))转换为当前时刻的传感器坐标系

并且获得坐标((^kx_i，^ky_i)_T，(^kx_i+1，^ky_i+1)_T，(^kx_i+2，^ky_i+2)_T)。在连续执行以上所描述的处理且随着时间蓄积所转换的坐标的情况下，可以生成用于各个周边车辆的坐标历史。周边车辆的历史(h_i，h_i+1，h_i+2)可以通过以下公式1来表示。

【公式1】

h_i＝{(^k+1x_i，^k+1y_i)，(^kx_i，^ky_i)_T，(^k-1x_i，^k-1y_i)_T，…}

h_i+1＝{(^k+1x_i+1，^k+1y_i+1)，(^kx_i+1，^ky_i+1)_T，(^k-1x_i+1，^k-1y_i+1)_T，…}

h_i+2＝{(^k+1x_i+2，^k+1y_i+2)，(^kx_i+2，^ky_i+2)_T，(^k-1x_i+2，^k-1y_i+2)_T，…}

接下来，行驶轨迹重建器340使用曲线拟合技术重建周边车辆的行驶轨迹(S106)。即，行驶轨迹重建器340可以对生成的如图6中所示的坐标历史(h_i，h_i+1，h_i+2)利用曲线拟合技术来重建行驶轨迹。在此情况下，利用二次曲线拟合n个(x，y)坐标数据的关系式通过以下公式2来表示。

【公式2】

可以通过计算将二阶多项式形式的曲线拟合技术应用至各个坐标历史而获得的曲线的系数来重建如图6中所示的行驶轨迹，例如使用公式1和2的以下公式3。

【公式3】

p_i＝{a_i，b_i，c_i}

p_i+1＝{a_i+1，b_i+1，c_i+1}

p_i+2＝{a_i+2，b_i+2，c_i+2}

作为参考，图9是示出了在车道未被摄像机识别或错误识别的情况下，使用距离传感器100来重建周边车辆的行驶轨迹的实施例的示意图。

接下来，车道估算器350使用所重建的拟合曲线的曲率和角的代表值以及从自己车辆到左右车辆的轨迹的偏移量来估算车道的形式(S107)。

即，车道估算器350使用图6中所重建的行驶轨迹来估算如图7中所示的车道的曲率(a/2)和自己车辆的方位角与车道之间的夹角(included angle)(b)。在此情况下，可以使用所重建的行驶轨迹的代表值来进行曲率以及自己车辆的方位角与车道之间的夹角的估算。

此外，如图8中所示，车道估算器350使用所重建的左右行驶车辆的轨迹估算从自己车辆至左右车道的偏移量(C_左，C_右)并且使用直到左右行驶车辆的偏移量来计算直到车道左右边的距离。

例如，根据本示例性实施方式，由于第i+2车辆在右侧行驶而第i车辆在左侧行驶，因此两个行驶轨迹的中央变成(0.5(c_i+c_i+2))，并且可以基于该中央，使用行驶车道的宽度(w_车道)，0.5(c_i+c_i+2)+0.5w_车道可被估算为车道的左偏移量且0.5(c_i+c_i+2)-0.5w_车道可被估算为车道的右偏移量。然而，在车辆不在其他车道上行驶的情况下，可以通过限制车道宽度的最大值来仅利用在一个车道上行驶的车辆的行驶轨迹。此外，在车辆不在两个车道上行驶的情况下，可以假设在前车辆在车道的中央行驶。供参考，图10是示出了在车道未被摄像机识别或错误识别的情况下，使用距离传感器100来重建周边车辆的行驶轨迹所估算的真实车道的实施例的示意图。

如以上所描述的，根据本公开内容，即使在不能识别车道的情况下(诸如，交通拥堵区段)，在不存在车道标示或车道标示被抹去的情况下等，不使用图像传感器(摄像机)而仅使用距离传感器(激光定位器等)可以准确地估算车道。此外，通过向车辆安全驾驶相关系统(诸如，车道保持系统等)提供准确的车道信息来支持驾驶员安全驾驶。

参照图11，计算系统1000可包括：通过总线1200连接的至少一个处理器1100、存储器(memory)1300、用户界面输入装置1400、用户界面输出装置1500、储存器(storage)1600以及网络接口1700。

处理器1100可以是中央处理器(CPU)或对存储器1300和/或储存器1600中存储的指令执行处理的半导体器件。存储器1300和储存器1600可包括各种类型的易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。

因此，本说明书所公开的示例性实施方式的上下文中描述的方法中的各步骤或者算法可以硬件、软件模块或由处理器1100执行的硬件和软件模块的组合来实现。软件模块可以驻留在诸如以下的存储介质中(即，存储器1300和/或储存器1600)：RAM存储器、闪速存储器、ROM存储器、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、可电擦除可编程只读存储器(EPROM)、寄存器、硬盘、可移动磁盘或光盘只读存储器(CD-ROM)。示例性存储介质可耦接至处理器1100并且处理器1100可以从存储介质读取信息并将信息写入存储介质。可替代地，存储介质可与处理器1100集成。处理器和存储介质可以驻留于专用集成电路(ASIC)内。ASIC可以驻留在用户终端内。可替代地，处理器和存储介质可以作为单个部件驻留于用户终端内。

如以上所描述的，本技术在车道识别是不可能的情况下，如交通拥堵区段，在不存在车道标示或者车道标示已被擦去的情况下等，通过仅使用距离传感器(激光定位器等)而不使用图像传感器(摄像机)来精确估算车道并将所估算的车道提供给驾驶员，使驾驶员安全驾驶。

以上所描述的本公开内容的示例性实施方式仅提供用于说明目的。因此，本领域的技术人员应认识到，在不背离如所附权利要求中所公开的本发明的范围和实质的情况下，作出各种修改、变形、替换和添加是可能的，并且这些修改、变形、替换和添加落在本公开内容的范围内。

图中的各元件的符号

100：距离传感器

200：车辆装置

300：车道估算装置

310：车辆信息收集器

320：周边车辆追踪器

330：自己车辆行为计算器

340：行驶轨迹重建器

350：车道估算器

400：显示装置。

Claims (9)

1.一种用于估算车道的系统，所述系统包括：

距离传感器，被配置为感测周边车辆的位置并且将所述周边车辆的坐标信息发送至车辆信息收集器；

所述车辆信息收集器，被配置为接收所述周边车辆的坐标信息和车辆信息；

周边车辆追踪器，被配置为基于所述坐标信息追踪所述周边车辆；

自己车辆行为计算器，被配置为通过计算自己车辆的位置的变化和方位角的变化来计算所述自己车辆的行为信息，并使用所述自己车辆的所述行为信息和所述坐标信息来生成所述周边车辆的坐标历史信息；

行驶轨迹重建器，被配置为通过将所述坐标历史信息应用于曲线拟合技术来重建所述周边车辆的行驶轨迹；以及

车道估算器，被配置为使用重建的所述行驶轨迹来估算所述车道，

其中，所述自己车辆行为计算器将所述周边车辆的坐标信息转换为当前位置的传感器坐标系，并且在随着时间蓄积转换后的坐标时利用所蓄积的转换后的坐标来生成所述坐标历史信息，

其中，所述周边车辆的坐标信息包括前方车辆的中点、左侧移动车辆的右端点和右侧移动车辆的左端点。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述距离传感器包括激光定位器。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述自己车辆行为计算器使用所述距离传感器的采样时间、车辆的速度和所述车辆的偏航角速度信息来计算所述自己车辆的所述位置的变化和所述方位角的变化。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述周边车辆追踪器将所述距离传感器的所述坐标信息转换为目标坐标。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述自己车辆行为计算器将转换为所述目标坐标的所述周边车辆的所述坐标信息转换为当前时刻的传感器坐标系，然后，在预定时间期间蓄积所述传感器坐标系，从而生成所述周边车辆的所述坐标历史信息。

6.根据权利要求2所述的系统，其中，所述车道估算器根据重建的所述行驶轨迹估算所述车道的曲率以及所述自己车辆的所述方位角与所述车道之间的夹角，并且估算所述自己车辆与左右车道之间的距离。

7.一种用于估算车道的方法，所述方法包括以下步骤：

由距离传感器感测周边车辆的位置；

从所述距离传感器接收所述周边车辆的坐标信息；

基于所述坐标信息追踪所述周边车辆；

从车辆装置接收车辆信息；

通过计算自己车辆的位置的变化和方位角的变化来计算所述自己车辆的行为信息，并且使用所述自己车辆的所述行为信息和所述坐标信息来生成所述周边车辆的坐标历史信息；

通过将所述坐标历史信息应用于曲线拟合技术来重建所述周边车辆的行驶轨迹；并且

使用重建的所述行驶轨迹来估算所述车道，

其中，在生成所述周边车辆的坐标历史信息的步骤中，将所述周边车辆的坐标信息转换为当前位置的传感器坐标系，并且在随着时间蓄积转换后的坐标时，由所蓄积的转换后的坐标来生成所述坐标历史信息，

其中，所述周边车辆的坐标信息包括前方车辆的中点、左侧移动车辆的右端点和右侧移动车辆的左端点。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在生成所述周边车辆的所述坐标历史信息的步骤中，通过使用所述距离传感器度的采样时间、车辆的速度和所述车辆的偏航角速度信息计算所述自己车辆的所述位置的变化和所述方位角的变化，来计算所述自己车辆的所述行为信息。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，在估算所述车道的步骤中，根据重建的所述行驶轨迹估算所述车道的曲率以及所述自己车辆的所述方位角与所述车道之间的夹角，并且估算所述自己车辆与左右车道之间的距离。

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