CN107797118A - 基于相机的拖车识别和盲区调整 - Google Patents

基于相机的拖车识别和盲区调整 Download PDF

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Abstract

一种拖车识别系统(10)被配置成识别由本车辆(14)牵引的拖车(12)。系统(10)包括相机(16)和控制器(44)。相机(16)用于捕捉由本车辆(14)牵引的拖车(12)的图像(18)。控制器(44)与相机(16)通信并且被配置成检测拖车(12)上的字符(34)，基于字符(34)识别拖车(12)的拖车型号(36)，并且基于拖车型号(36)来调整接近本车辆(14)的盲区(50)。

Description

基于相机的拖车识别和盲区调整
技术领域
本公开一般涉及拖车识别系统，并且更具体地涉及一种调整接近本车辆的盲区的拖车识别系统。
背景技术
拖车检测的典型方法包括近程传感器、雷达传感器、相机和直接操作者输入。不希望地是，由本车辆牵引的拖车类型以及可影响被组合的本车辆和拖车的安全操作的拖车的技术规格通常不包括在拖车检测系统中。
发明内容
根据一个实施例，提供了一种拖车识别系统。该拖车识别系统被配置成识别由本车辆牵引的拖车。拖车识别系统包括相机和控制器。相机用于捕捉由本车辆牵引的拖车的图像。控制器与相机通信。控制器被配置成检测拖车上的字符，基于该字符识别拖车的拖车型号，以及基于拖车型号来调整接近本车辆的盲区。
在阅读仅通过非限制性示例并参照附图给出的优选实施例的以下详细描述之后，进一步的特征和优点将更清楚地显现。
附图说明
现在将参考附图借助示例来描述本发明，在附图中：
图1是根据一实施例的装备有拖车识别系统并且牵引拖车的本车辆的俯视图；
图2是根据一实施例的由图1的拖车识别系统的相机捕捉的拖车的图像；
图3是根据一实施例的图1的拖车识别系统的数据库的结构的示图；
图4是根据一实施例的图1的装备有拖车识别系统并且牵引拖车的相同本车辆的俯视图；
图5A是根据一实施例的由图1的拖车识别系统的相机捕捉的拖车的图像；
图5B是根据一实施例的由图4的拖车识别系统的相机捕捉的拖车的图像；
图6是根据一实施例的装备有拖车检测系统并且牵引拖车的图1的本车辆的侧视图；
图7是根据一实施例的装备有拖车识别系统并且牵引没有本车辆宽的拖车的本车辆的俯视图；以及
图8是根据一实施例的装备有拖车识别系统和牵引没有本车辆宽的拖车的图7中的相同本车辆的俯视图。
具体实施方式
图1示出了拖车识别系统10(在下文中称为系统10)的非限制示例，其被配置成识别由本车辆14牵引的拖车12。系统10包括用于捕捉在本车辆14后面的区域的图像18(图2)的相机16，其中本车辆14可包括由本车辆14牵引的拖车12。如本领域技术人员将认识到的，适合于在本车辆14上使用的相机16的示例是可商购，一个示例是来自美国亚利桑那州凤凰城的安森美(ON )的ASX340AT。相机16可安装在本车辆14的后部上以具有指向本车辆14后面的视野。相机16通常是后向视频型相机16或可以以足够的(例如，每秒十帧的)帧速率捕捉道路和周围区域的图像18的相机16。
系统10包括角度检测器20，其用于确定拖车12相对于本车辆14的拖车角度22。拖车角度22被定义为本车辆纵向轴线24和拖车纵向轴线26之间的角度，并且在图1中被示出为零度(0°)(即，拖车12在本车辆14的正后方)。相较而言，图4示出了当拖车角度22不为零时的示例。角度检测器20可是安装在本车辆14的拖车挂钩(hitch)(未示出)上或拖车12上的设备(未示出)，其被配置成提供对存在于本车辆纵向轴线24和拖车纵向轴线26之间的角度的测量。角度检测器20可以是激光雷达传感器(未示出)或检测拖车角度22的任何其它合适的方法。优选地，角度检测器20的功能可由可偏航传感器28(例如，来自美国明尼苏达州金谷的霍尼韦尔传感与控制公司(Honeywell Sensing and Control)的6DF-1N6-C2-HWL)提供，偏航传感器28可能已经存在于大多数车辆上并且用于确定本车辆14的偏航率30，根据偏航率30可确定拖车角度22。使用本车辆14的偏航传感器28来确定拖车角度22以消除系统10的单独部件是有利的，从而降低了成本和复杂度。
系统10包括数据库32，数据库32将字符34与拖车型号36相关联(图3)。字符34可以是对拖车型号36而言唯一的插图或文字(lettering)或者插图和文字的组合，并且可由拖车12的制造商施加于拖车12的前部。与拖车型号36相关的数据库32中的信息可包括拖车宽度38(图1)、拖车长度40(图1)和拖车高度42(图6)中的一个。拖车12的其他规格可包含在数据库32中，并且包括，但不限于，例如拖车重量、制动器类型、到挂钩联结器的轴距，凸舌重量和拖车制造商。数据库32的内容可驻存在本车辆14上的控制器44中，或者可远程驻存并可经由行业内已知的无线通信协议来访问。在新型号的拖车12被投入生产中时，数据库32可以周期性地更新新型号的拖车12的信息。对数据库32的更新可在本地发生(即，直接下载到本车辆14)或者可以经由无线传输远程地发生。
系统10包括与相机16、角度检测器20和数据库32电连通的控制器44。如对于本领域技术人员应显而易见的，控制器44可包括处理器(未示出)(诸如，微处理器)，或其他控制电路(诸如，包括用于处理数据的专用集成电路(ASIC)的模拟和/或数字控制电路)。控制器44可包括存储器(未示出)，其包括非易失性存储器，诸如用于存储一个或多个例程、阈值和被捕获的数据的电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。如本文所述的，一个或多个例程可由处理器执行以执行用于确定由控制器44所接收的信号是否指示物体的存在的步骤。
控制器44被配置成接收来自相机16的图像18并检测拖车12上的字符34(图2)，以识别拖车型号36。控制器44可以使用已知的光学字符识别(OCR)方法来将由相机16捕捉的图像18中的字符34与数据库32中的字符34相匹配。OCR领域的技术人员将认识到，诸如光学字识别(OWR)、智能字符识别(ICR)和智能字识别(IWR)之类的方法都被认为是OCR方法，并且可通过控制器44应用以识别拖车型号36。OCR方法可包括对图像18进行预处理以提高字符34的识别、矩阵匹配、特征提取和具体应用优化的成功率，并且将被OCR领域的技术人员所认识到。
控制器44还被配置成基于拖车角度22来识别拖车型号36。图5A示出了具有等于零度的拖车角度22的拖车12的图像18以及图5B示出了其中拖车角度22大于零度的拖车12的图像18。拖车12相对于本车辆14的取向在图5B和图4中是相同的。图5B还示出了图像18中的字符34可由于拖车角度22而如何偏斜。也就是说，在图5B中的拖车12前部的右半部分上的字符34看起来比拖车12前部的左半部分上的字符34大。控制器44通过使用拖车角度22作为对旋转矩阵(未示出)的输入来补偿图5B的图像18中的字符34的偏斜以创建经补偿的图像(未示出)。经补偿的图像被转换为具有处于零度的拖车角度22的图像18的预期外观(图5A)。经补偿的图像然后可以通过已知的OCR方法与数据库32进行图案匹配。
系统10还包括雷达传感器46，雷达传感器46用于检测存在于接近本车辆14的盲区50中的其他车辆48。雷达传感器46被配置成朝向接近本车辆14的限定区域52发射雷达信号(未示出)，并且检测由被检测目标反射的雷达信号产生的经反射的信号(未示出)。当拖车12被牵引时，将通常存在从强目标(诸如，拖车12的前部)或其他高反射物体(诸如，拖车12的轮舱或挡泥板)产生的一些一致的经反射的信号；以及来自弱目标(诸如，拖车12的后保险杠)或较小的其他车辆48的示例(诸如，例如摩托车)的一些间歇的经反射的信号。来自弱目标的经反射的信号可以是例如由于信号在拖车12和地面之间反弹而来自拖车12下面的多径反射，或者通过行进穿过有格栅的开顶式拖车或拖车12的框架的跨框架构件的多径反射。
在图1所示的非限制性示例中，雷达传感器46包括左传感器46A和右传感器46B。具有相似配置的雷达传感器46的雷达传感器系统可从美国密歇根州特洛伊的德尔福公司(Delphi Inc.)获得，并作为电子扫描雷达(ESR)或后侧检测系统(RSDS)出售。可以构想，本文给出的教导可应用于具有一个或多个传感器设备的雷达系统。
雷达传感器46通常被配置成输出反射信号，该反射信号可包括指示检测到的目标存在于限定区域52中的数据。对应于强目标的数据通常来自一致的非间歇信号。然而，对应于弱目标的数据可以是间歇的或由于低信噪比而具有一些重大的可变性。
作为示例而非限制，雷达传感器46可被配置成输出连续的或周期性的数据流，该数据流包括与所检测的每个目标相关联的各种信号特性。信号特性可包括，但不限于，从本车辆14到检测到的目标的距离范围(未示出)、相对于本车辆纵向轴线24的到检测到的目标的目标角度(未示出)、经反射的信号的幅度(未示出)和相对于检测到的目标合拢的相对速度(未示出)。目标通常因为来自检测到的目标的经反射的信号具有满足某一预定阈值的足够的信号强度而被检测到。也就是说，可能存在反射雷达信号的目标，但经反射的信号的强度不足以被表征为检测到的目标中的一个。
控制器44通常被配置成确定由检测到的目标产生的反射信号是否对应于由本车辆14牵引的拖车12(即，与之相关联)。也就是说，控制器44确定拖车12是否存在，也确定是否实际上由本车辆14牵引。控制器44还通常被配置成限定拖车边界54，拖车边界54被表征为由拖车12占据并因此从其中可在盲区50中检测到物体的限定区域52中排除。通过限定作为拖车边界54的限定区域52的部分，控制器44可更容易地确定由经反射的信号指示的似乎是新目标的物体是否可能来自拖车12，或者可能来自除拖车12之外的某物(诸如，其他车辆48)。控制器44还可被配置成如果在盲区50中检测到其他车辆48，则激活报警设备56以警告本车辆14的操作者58。盲区50优选地延伸超过拖车12的后部达四米(4米)的距离，并且可被校准到任何期望的距离。盲区50优选地垂直于本车辆14的左侧和右侧延伸4米的距离以感测邻接的道路车道中的物体，并且可被校准至任何期望的距离。限定区域52的边界延伸到雷达信号的极限，并且为了该示例的目的被认为是无限的。如本文所使用的，拖车边界54和盲区50二者都是感测边界60的子集。
可分析反射信号以相对于具有建立的轨迹的先前检测到的目标的列表对来自每个检测到的目标的数据进行分类。如本文所使用的，轨迹指的是已经与检测到的目标中的特定一个相关联的一个或多个数据集。作为示例而非限制，如果反射信号中指示的经反射的信号的幅度高于预定的幅度阈值，则控制器44确定数据是否对应于先前检测到的目标，或者是否已检测到新目标。如果数据对应于先前检测到的目标，则将数据添加至现有数据或与现有数据组合以更新先前检测到的目标的轨迹。如果由于例如其位于离任何先前检测到的目标太远的位置，因此数据不对应于任何先前检测到的目标，则其可以被表征为新目标并且被分配唯一轨迹识别号。可以根据接收到新检测到的目标的数据的顺序来分配识别号，或者可根据限定区域52中的网格位置来分配识别号。
期望的是，与拖车12对应(即，与之相关)的检测到的目标或轨迹将具有接近零的相对速度，并且该条件将持续长达延长的一段时间。也就是说，如果到检测到的目标的距离范围变化小于变化阈值(例如，小于0.25米)达大于时间阈值(例如，大于5秒)，则检测到的目标对应于拖车12。值得注意的是，将目标表征为具有接近于零的相对速度以及具有小于变化阈值的距离范围变化是实际上相同的表征。同样地，以下的讨论中提及的术语“距离变化率”与术语“相对速度”、“相对速率”和“距离范围变化”直接可比拟。
控制器44还被配置成基于拖车型号36来调整接近本车辆14的盲区50。一旦拖车型号36被控制器44识别，控制器44就可以使用来自数据库32的拖车宽度38将盲区50的内侧边界调整为与拖车12的侧面共线。图7示出了将盲区50的内侧边界调整成与拖车12的侧面共线，其中拖车12没有本车辆14宽。值得注意的是，与图1相比，盲区50的内侧边界侵占可由相机16检测的道路的车道标记62。该经调整的盲区50可用于检测可在与本车辆14和拖车12相同的行进车道64(例如，车道分割)中行进的较小的其他车辆48，诸如，例如摩托车。
控制器44还被配置成基于拖车角度22来修改盲区50。图4示出了当本车辆14在牵引拖车12的同时进行转向时的与图1相同的系统10。在该非限制示例中，控制器44还被配置成基于拖车角度22来调整感测边界60。控制器44还被配置成基于经调整的感测边界60来调整拖车边界54，使得对应于拖车12的检测到的目标、或者轨迹可如前所述继续由系统10跟踪。控制器44还被配置成基于经调整的拖车边界54来调节盲区50，以使盲区50保持接近近拖车边界54。如果不进行这些调整，则在拖车边界54中的先前检测到的目标将被系统10视为处于盲区50中(由于本车辆14的偏航)，从而可能导致新目标的错误检测并且导致报警设备56被激活。可选地，控制器44还可被配置成使用雷达传感器46来确定与拖车12相关联的被跟踪目标的相对速度，并且基于检测到的目标的纵向速度和横向速度来确定拖车角度22。
可在其他自主车辆或半自主车辆应用中实现基于拖车角度22调整拖车边界54的附加的益处，其中控制器44可被配置成基于本车辆14和拖车12的组合的转向路径确定本车辆14和拖车12的当前路径是否可能与物体或其他车辆48冲突。在这种情况下，控制器44还可以被配置成激活报警设备56以警告操作者58即将发生的碰撞。
图像18还可包括，但不限于，道路的行进车道64的左侧和右侧上的车道标记62。车道标记62可包括如通常用于指示道路的行进车道64的边界的实线。车道标记62还可以包括如通常也用于指示道路的行进车道64的边界的虚线。控制器44还被配置成基于由相机16检测到的道路的车道标记62来针对拖车12确定道路上的中心线(未示出)。也就是说，由相机16检测到或捕捉的图像18由控制器44使用已知的图像分析技术来处理，以确定拖车12应沿着道路的何处居中。可使用视觉处理技术，诸如来自以色列耶路撒冷的Mobileye视觉科技有限公司(Mobileye Vision Technologies，Ltd.)的平台或其他合适的设备。作为示例而非限制，中心线优选地在由道路的车道标记62限定的行进车道64的中间。控制器44还被配置成使用上述已知的视觉处理技术来确定行进车道64的车道宽度66。
控制器44还被配置成基于拖车角度22和拖车型号36来确定拖车12何时偏离行进车道64，并且可激活报警设备56以警告本车辆14的操作者58拖车12意外地偏离行进车道64，即，发出车道偏离警告67(图8)。例如，当在拖车12偏离行进车道64之前本车辆14的转向信号没有被激活时，控制器44可考虑拖车12从行进车道64偏离是意外。如将被几何学领域的技术人员所理解的，控制器44被配置成基于拖车宽度38、拖车长度40和拖车角度22来确定拖车12的后部角部相对于车道标记62的位置。然后，控制器44可激活报警设备56，以警告本车辆14的操作者58拖车角度22超过角度阈值68，指示拖车12意外偏离行进车道64。如几何学领域的技术人员将会认识到的，角度阈值68由控制器44确定并且取决于拖车型号36的拖车宽度38和拖车长度40。图8示出了超过图7所示的拖车12的角度阈值68。值得注意的是，拖车12正偏离行进车道64，如通过与行进车道64的右侧上的实线车道标记62相交的拖车12的右后部角部所示的。
因此，提供了一种拖车识别系统10和用于拖车识别系统10的控制器44。拖车识别系统10是对先前系统的改进，因为它使用拖车型号36的数据库32，数据库32包括拖车12的规格，该规格可以用于确定并调整接近本车辆14和拖车12的盲区50。
尽管已针对其优选实施例对本发明进行了描述，然而本发明不旨在受此限制，而是仅受所附权利要求书中给出的范围限制。

Claims (7)

1.一种拖车识别系统(10)，所述拖车识别系统(10)被配置成识别由本车辆(14)牵引的拖车(12)，所述系统(10)包括：
相机(16)，所述相机(16)用于捕捉由本车辆(14)牵引的拖车(12)的图像(18)；以及
控制器(44)，所述控制器(44)与所述相机(16)通信，所述控制器(44)被配置成检测拖车(12)上的字符(34)，基于所述字符(34)识别所述拖车(12)的拖车型号(36)，以及基于所述拖车型号(36)来调整接近所述本车辆(14)的盲区(50)。
2.根据权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述系统(10)包括数据库(32)，所述数据库(32)将所述图像(18)中的所述字符(34)与所述拖车型号(36)相关联。
3.根据权利要求2所述的系统(10)，其特征在于，所述数据库包括所述拖车型号(36)的拖车宽度(38)、拖车长度(40)和拖车高度(42)中的一个。
4.根据权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述系统(10)包括角度检测器(20)，所述角度检测器(20)用于确定所述拖车(12)的拖车角度(22)，并且所述控制器(44)还被配置成基于所述拖车角度(22)识别所述拖车型号(36)。
5.根据权利要求4所述的系统(10)，其特征在于，基于所述拖车角度(22)进一步修改所述盲区(50)。
6.根据权利要求4所述的系统(10)，其特征在于，当所述拖车角度(22)超过角度阈值(68)时，激活车道偏离警告(67)。
7.根据权利要求6所述的系统(10)，其特征在于，所述角度阈值(68)基于所述拖车型号(36)。
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