CN107848529B - 用于自动化车辆控制的可变的物体检测焦点场 - Google Patents

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Abstract

一种用于主车辆(12)的自动化操作的系统(10)包括物体检测设备(16)和控制器(26)。所述物体检测设备(16)可操作为检测在主车辆(12)附近的视场(18)中的物体(14)。所述物体检测设备(16)可操作为改变用于观察所述视场(18)中的部分(36)的所述物体检测设备(16)的焦点场(34)。所述控制器(26)被配置成基于从所述物体检测设备(16)接收的信息(28)确定所述物体(14)相对于所述主车辆(12)的行驶路径(32)的行驶方向(30)。所述控制器(26)也被配置成基于所述行进方向(30)调整所述物体检测设备(16)的所述焦点场(34)。

Description

用于自动化车辆控制的可变的物体检测焦点场
技术领域
本公开大体涉及一种用于主车辆的自动化操作的系统，并且更具体涉及选择物体检测设备的视场的其中有物体驻留的部分或子集，并且在所选部分内增加数据收集的例如帧率和/或分辨率
背景技术
使自动化车辆配备有物体检测设备(诸如相机、雷达单元、和/或激光雷达单元)是已知的。随着灵敏度、帧率、分辨率和其他性能特征不断增加，来自这些设备的信息量可能会压倒通常在自动化车辆上发现的数据/信号/图像处理器的处理能力。
发明内容
根据一个实施例，提供一种用于主车辆的自动化操作的系统。该系统包括物体检测设备和控制器。物体检测设备可操作为检测在主车辆附近的视场中的物体。物体检测设备可操作为改变用于观察视场中的部分的物体检测设备的焦点场。控制器被配置成基于从物体检测设备接收的信息确定物体相对于主车辆的行驶路径的行进方向。控制器也被配置成基于该行进方向调整物体检测设备的焦点场。
阅读优选实施例的下列详细描述并参考各个附图，进一步的特征和优点将更加显而易见，优选实施例只是作为非限制性示例给出的。
附图说明
现在将参考各个附图通过示例的方式来描述本发明，其中：
图1是根据一个实施例的用于主车辆的自动化操作的系统的图；
图2是根据一个实施例的由图1的系统导航的景观的等距视图。
具体实施方式
图1示出了用于主车辆12的自动化操作的系统10的非限制性示例。主车辆12可以是完全自动化的或自主类型的车辆，其中主车辆12的操作者(未示出)通常不涉及控制主车辆12的转向、刹车或加速，即，操作者几乎只是乘客。如在下文中对系统10的描述中将变得清晰的，系统10对于部分自动的车辆也是有用的，其中操作员进行的控制可以在必要时被超控以例如避免碰撞，或者操作者仅被提供主车辆12附近的物体14的存在的警告。
系统10包括物体检测设备16，该设备通常可操作来检测物体检测设备16的焦点场18内的物体14。物体检测设备16可包括图像传感器20(例如，摄像机)、雷达传感器22、激光雷达传感器24中的任何一个或组合，但不限于此。系统10还包括被配置成基于从物体检测设备16接收的信息28(即，一个或多个信号)确定物体14相对于主车辆12的行驶路径32的行进方向30。物体14的行进方向30可通过在物体检测设备16捕捉到的数据中随着时间跟踪物体14的位置来确定。主车辆12的行驶路径32也可基于位于主车辆12周围的固定物体(未示出)的相对运动来确定，或基于从控制器中的车辆控制模块50接收的数据来确定，该控制器可使用主车辆12的偏航速率52和速度54以及其他信息。
本文所述的系统10通常旨在使用在由汽车工业生产的载客车辆上，但是其他自动化或自主车辆应用(诸如自动化农业设备)是可以设想的。汽车行业领域技术人员将容易认识到，系统10的成本对性能特征必须被仔细考虑。就是说，考虑到为了可靠地检测和/或适当地分类物体14而需要指定的性能要求，物体检测设备16和控制器26的成本必须被仔细考虑。摄像机行业的技术进步和成本降低使具有相对不昂贵的增加的帧率的高清晰度摄像机可用。这样，图像传感器20可以能够提供比可由控制器26的合理价格配置所处理的更多的图像数据(信息28)。
图像传感器20可被配置成检测可见光谱和/或红外光谱中的光，但不限于这些光谱，因此来自这些各种光谱的图像可能需要由控制器26进行的分开处理。雷达和激光雷达传感器技术中的相应进展意味着可以将比仅仅检测物体14的存在所需要的更多的信息28提供给控制器26。然而，增加的分辨率和/或帧率可能有助于将物体14分类，例如确定物体14是否是行人、狗、风滚草、或其他物体。如果控制器26被配置成当使用进步的版本的传感器时能够处理可从物体检测设备16获取的所有信息28，那么控制器26的成本可能不期望地昂贵。
认识到，对于整个视场18，通常不需要以最高的可用分辨率和帧率处理由物体检测装置16提供的所有信息28。就是说，为了仅检测一些未识别的物体的存在的目的，低于图像传感器20、雷达传感器22、和/或激光雷达传感器24的最大分辨率和最大帧率可能是足够的。然而，为了对物体14可靠地分类，即，确定物体14是什么，增加的分辨率和/或帧率可能是需要的；大于仅检测物体14所需要的分辨率和/或帧率。
因此，物体检测设备16有利地被配置成可操作为改变物体检测设备16用于观察视场中18的部分36的焦点场34。如本文所使用的，改变焦点场34包括将用于观察部分36的分辨率和/或帧率变为与用于观察视场18的部分36外的剩余部分的分辨率和/或帧率不同的值，但不限于此。作为示例方式且不限于此，图像传感器20(即，摄像机)被操作使得视场18的部分36内的图像处于最大分辨率和/或帧率，而视场18的不在部分36内的其余部分以更低的或降低的分辨率和/或帧率被观察。类似地，雷达传感器22可以暂时以窄波束模式和/或增加的脉冲速率模式操作，以增加由雷达传感器22提供的信息28的分辨率和/或帧率。也可构想到增加雷达传感器22的传输功率可以用来改变焦点场34。增加传输功率在较远的距离探测可能有用的农村地区尤其有用。本领域技术人员将认识到，激光雷达传感器24也可被操作使得部分36以增加的分辨率和/或帧率被观察，以更好地确定物体14的分类或与物体14碰撞的概率。
图2从物体检测设备16(图2中未示出)的角度示出视场18的非限制性示例。物体14位于与主车辆(未示出)的行驶路径对应的道路60的旁边，其中道路60延伸至地平线62。物体14的行进方向30的两个可能方向被示出，该行进方向包括横向方向30A和径向方向30B。所示两个方向的重要性在下面的描述中将变得显而易见。
继续参考图1和图2，控制器26可进一步被配置成基于相对于行驶路径32的行进方向30调整焦点场34。如果物体14的行进方向30朝向主车辆12的行驶路径32，即，如果行进方向30可能与行驶路径32相交，那么控制器26可调整焦点场34因此可以计算或估计相交的概率，即物体14和主车辆12可能碰撞的概率。控制器26可被配置成基于例如视觉大小、速度、雷达信号返回强度、或其他分类确定物体14的威胁等级38。如果碰撞发生，威胁等级38可以指示受伤的风险，因此可以被用来确定控制器26应该如何积极地通过车辆控制56操纵主车辆。
当物体14的行进方向30与主车辆12的行驶路径32相交时，即可能碰撞时，可增加威胁等级38。威胁等级38也可根据物体14的分类而增加。例如，如果物体14被分类为行人并且可能会碰撞，则威胁等级优选地增加因此可以采取更有效的或特别的动作来避免碰撞。然而，如果物体14被分类为报纸的被风吹起的纸张，则威胁等级38可能不增加并且系统10不做特别的努力来避免或避开碰撞。
在系统10的一个实施例中，物体检测设备16包括图像传感器20、雷达传感器22、和激光雷达传感器24中的仅一个。例如如果图像传感器20被选择，那么图像传感器20可被操作为以第一分辨率40A捕捉视场18的整体的图像，第一分辨率40A小于高清晰度，即比等于高清晰度的第二分辨率40B低。然后，如果物体14被检测，那么图像传感器20可被操作使得视场18的部分36以高清晰度被观察或成像，并且视场18的其余部分可以被忽略或继续以第一分辨率40A被观察。就是说，作为焦点场34的部分36内的视场18的扫描可以以与用于扫描在视场18的部分36之外或不是焦点场34的区域不同的分辨率完成。更大或提高的分辨率可能对更准确或更快地将物体14分类为保证特别行为以避免碰撞的物体。
作为进一步说明，物体检测设备16可在焦点场34内以第一帧率42A被操作，并且在焦点场34外以低于第一帧率42A的第二帧率42B被操作。增大的帧率对于更准确地和/或更快地确定物体的行进方向30和主车辆12的行驶路径32可以是有用的，并且由此更准确地和/或更快地确定碰撞的概率。改变(即，增大)分辨率和/或帧率也可应用于雷达传感器22和激光雷达传感器24。对于雷达传感器22，接收天线可以被机械地或电子地转向或聚焦在特定的方向，并且检测到的雷达回波可以被处理或滤波以集中于特定的范围，如本领域技术人员将认识到的。对于激光雷达传感器24，用于“照亮”物体14的激光束可以更狭窄地指向物体14的方向，和/或可以增加激光束的重复率以分别增加有效分辨率和帧率。
在系统10的另一个实施例中，物体检测设备16可包括两个传感器，其中每个是图像传感器20、雷达传感器22、和激光雷达传感器24中的一个。对于该配置，对于检测物体14，两个传感器中的一个可以比另一个传感器具有特定的优势，并且关于物体14的方向和/或范围的信息可被使用以调整其他传感器的焦点场34。作为示例，当以相对高视觉背景对比度(即，物体具有比背景64显著不同的颜色)检测物体并且物体是由不强烈反射雷达信号的材料(例如，一片纸)制成时，图像传感器20可比雷达传感器22具有优势。相反地，如果环境照明弱，那么雷达传感器22可比图像传感器20具有优势。以下呈现的是当系统10使用传感器(20,22,24)中的两个并且其中一个传感器比另一个传感器具有检测优势的情况下的若干个非限制性示例。这些示例不旨在暗示物体检测设备16必须限于仅两个传感器。相反，这些示例暗示了两个传感器之间的共生关系，而不考虑第三传感器可能对于检测和/或分类物体14的存在或多么有用。就是说，虽然示例集中于两个传感器之间的交互，但可以构想第三传感器的可选存在。
一个实施例中物体检测设备16可由图像传感器20和雷达传感器22组成(即，只包括)。如果物体14以横向方向30A移动，由于雷达传感器22的价格合理的版本的分辨率限制，图像传感器20可能更容易检测物体14的存在。在这个实例中，信息28可包括来自图像传感器20的数据，当物体14相对于物体检测设备16横向(例如在横向方向30A)移动时，信息28被用于确定物体14相对于雷达传感器22的方向46，并且雷达传感器22的焦点场34可以基于方向46被调整。就是说，由来自图像传感器20的数据提供的物体14相对于主车辆12的位置的估计可被用于为雷达传感器22调整或确定焦点场34。通过以增加的分辨率模式和/或增加的帧率操作雷达传感器22，可以利用来自雷达传感器22的数据确定关于物体14的更多信息。作为示例而非限制，雷达传感器22可能不容易检测物体14，因为物体14被表征为由于物体14的材料导致的弱雷达回波。如上所述，来自图像传感器20的数据被用于确定物体14相对于雷达传感器22的方向46，并且基于方向46调整雷达传感器22的焦点场34。
替代地，如果物体14以径向方向30B移动，雷达传感器22可以更容易地检测物体14的存在，因为由图像传感器检测到的物体14的外观尺寸没有显著改变。在这个实例中，信息28可包括来自雷达传感器22的数据，当物体14相对于物体检测设备16径向(例如在径向方向30B)移动时，信息28被用于确定物体14相对于图像传感器20的方向46，并且图像传感器20的焦点场34可以基于方向46被调整。就是说，由来自雷达传感器22的数据提供的物体14相对于主车辆12的位置的估计可被用于为图像传感器20调整或确定焦点场34。通过以增加的分辨率模式和/或增加的帧率操作图像传感器20，可以利用来自图像传感器20的数据确定关于物体14的更多信息。
作为进一步示例，图像传感器20可能不易于检测物体14，因为物体14由与背景64相似的颜色表征，即物体由低背景对比度表征。如上所述，来自雷达传感器20的数据被用于确定物体14相对于图像传感器20的方向46，并且基于方向46调整图像传感器20的焦点场34。如本领域技术人员将认识到的，雷达传感器22也非常适于确定到物体14的距离或范围44，并且范围44也可被用于确定或调整图像传感器20的焦点场。
在另一个实施例中，物体检测设备16可以由图像传感器20和激光雷达传感器24组成。在一个示例性实例中，由于物体由非反射性材料形成，物体14可由弱激光雷达回波表征，或在远离激光雷达传感器24的方向上反射来自激光雷达传感器24的激光束。如果物体14易于由图像传感器20检测到，则来自图像传感器的数据可被用于确定相对于激光雷达传感器的朝物体的方向46，并且基于方向46调整激光雷达传感器24的焦点场34。
替代地，如果物体相对于物体检测设备16径向(在径向方向30B上)移动，或物体具有上文暗示的弱背景对比度，则图像传感器20可能不易于检测物体14的存在。在这种情况下，激光雷达传感器24可被用于确定物体相对于图像传感器20的方向46和范围44，并且图像传感器20的焦点场34基于方向46和范围44被调整。
在另一个实施例中，物体检测设备16可以由雷达传感器22和激光雷达传感器24组成。如果物体14由弱雷达回波表征，则来自激光雷达传感器24的数据可被用于确定相对于激光雷达传感器24的朝向物体14的方向46和范围44，并且雷达传感器22的焦点场34可以基于方向46和/或范围44被调整。替代地，如果物体14由弱激光雷达回波表征，则来自雷达传感器22的数据可被用于确定相对于激光雷达传感器24的朝向物体14的方向46和范围44，并且激光雷达雷达传感器22的焦点场34可以基于方向46和/或范围44被调整。
因此，提供了一种用于主车辆14的自动化操作的系统10和一种用于系统10的控制器26。当没有物体被检测到时，系统10或控制器26通常以小于最大分辨率的分辨率和小于最大帧率的帧率操作物体检测设备16，以减小由物体检测设备16输出的信息28的量。这样做减小控制器26要求的数据处理的量，由此减小与如果物体检测设备16一直以最大分辨率和最大帧率操作时相比需要的控制器26的成本。当在视场18中检测到物体，控制器26为物体检测设备16确定焦点场34然后在焦点场34以增加的分辨率和/或帧率操作物体检测设备16，因此增加的信息28的量只是来自视场18的部分36而不是视场18的整体。为了使信息28的总量不超过控制器26的能力，可构想到，由一个或多个传感器对视场18的部分36外的区域的覆盖可被忽略或者可以以进一步降低的分辨率和/或帧率来观察。
尽管已经根据本发明的优选实施例描述了本发明，但是并不旨在受限于此，而是仅受随后的权利要求书中所阐述的范围限制。

Claims (19)

1.一种用于主车辆(12)的自动化操作的系统(10)，所述系统(10)包括：
物体检测设备(16)，可操作为检测在主车辆(12)附近的视场(18)中的物体(14)，其中所述物体检测设备(16)可操作为改变所述物体检测设备(16)的用于观察所述视场(18)的部分(36)的焦点场(34)，并且所述物体检测设备(16)用于观察所述视场(18)的所述部分(36)的分辨率和/或帧率不同于用于观察所述部分(36)外的区域的分辨率和/或帧率；以及
控制器(26)，被配置成基于从所述物体检测设备(16)接收的信息(28)确定所述物体(14)相对于所述主车辆(12)的行驶路径(32)的行进方向(30)，并基于所述行进方向(30)调整所述焦点场(34)。
2.根据权利要求1所述的系统(10)，其中当所述物体(14)的所述行进方向(30)与所述主车辆(12)的所述行驶路径(32)相交时，所述物体(14)的威胁等级(38)增加。
3.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括图像传感器(20)、雷达传感器(22)、激光雷达传感器(24)中的一个。
4.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)在所述焦点场(34)内以第一分辨率(40A)操作，并且在所述焦点场(34)外以小于所述第一分辨率(40A)的第二分辨率(40B)操作。
5.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)在所述焦点场(34)内以第一帧率(42A)操作，并且在所述焦点场(34)外以小于所述第一帧率(42A)的第二帧率(42B)操作。
6.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括两个传感器，其中每个是图像传感器(20)、雷达传感器(22)、激光雷达传感器(24)中的一个。
7.根据权利要求6所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括图像传感器(20)和雷达传感器(22)。
8.根据权利要求7所述的系统(10)，其中当所述物体(14)相对于所述物体检测设备(16)横向移动时，来自所述图像传感器(20)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述雷达传感器(22)的方向(46)，并且所述雷达传感器(22)的所述焦点场(34)可以基于所述方向(46)被调整。
9.根据权利要求7所述的系统(10)，其中所述物体(14)由弱雷达回波表征，来自所述图像传感器(20)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述雷达传感器(22)的方向(46)，并且所述雷达传感器(22)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)被调整。
10.根据权利要求7所述的系统(10)，其中当所述物体(14)相对于所述物体检测设备(16)径向移动时，来自所述雷达传感器(22)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述图像传感器(20)的方向(46)和范围(44)，并且所述图像传感器(20)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)和范围(44)被调整。
11.根据权利要求7所述的系统(10)，其中所述物体(14)由弱背景对比度表征，来自所述雷达传感器(22)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述图像传感器(20)的方向(46)和范围(44)，并且所述图像传感器(20)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)和范围(44)被调整。
12.根据权利要求6所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16) 包括图像传感器(20)和激光雷达传感器(24)。
13.根据权利要求12所述的系统(10)，其中所述物体(14)由弱激光雷达回波表征，来自所述图像传感器(20)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述激光雷达传感器(24)的方向(46)，并且所述激光雷达传感器(24)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)被调整。
14.根据权利要求12所述的系统(10)，其中当所述物体(14)相对于所述物体检测设备(16)径向移动时，来自所述激光雷达传感器(24)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述图像传感器(20)的方向(46)和范围(44)，并且所述图像传感器(20)的所述焦点场(34)可以基于所述方向(46)和范围(44)被调整。
15.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括雷达传感器(22)和激光雷达传感器(24)。
16.根据权利要求15所述的系统(10)，其中所述物体(14)由弱雷达回波表征，来自所述激光雷达传感器(24)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述激光雷达传感器(24)的方向(46)和范围(44)，并且所述雷达传感器(22)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)和范围(44)被调整。
17.根据权利要求15所述的系统(10)，其中所述物体(14)由弱激光雷达回波表征，来自所述雷达传感器(22)的数据被用于确定所述物体(14)相对于所述激光雷达传感器(24)的方向(46)和范围(44)，并且所述激光雷达传感器(24)的所述焦点场(34)基于所述方向(46)和范围(44)被调整。
18.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括图像传感器(20)、雷达传感器(22)和激光雷达传感器(24)。
19.根据权利要求1所述的系统(10)，其中所述物体检测设备(16)包括被配置成检测红外光的图像传感器(20)。
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US14/815,343 US9594378B2 (en) 2015-07-31 2015-07-31 Variable object detection field-of-focus for automated vehicle control
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PCT/US2016/037754 WO2017023427A1 (en) 2015-07-31 2016-06-16 Variable object detection field-of-focus for automated vehicle control

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Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9383753B1 (en) * 2012-09-26 2016-07-05 Google Inc. Wide-view LIDAR with areas of special attention
KR101928765B1 (ko) * 2015-06-09 2018-12-13 주식회사 엘지화학 에틸렌을 회수하기 위한 분리방법 및 분리공정 시스템
US20170328990A1 (en) * 2016-05-11 2017-11-16 Texas Instruments Incorporated Scalable field of view scanning in optical distance measurement systems
US11106030B2 (en) 2016-05-11 2021-08-31 Texas Instruments Incorporated Optical distance measurement system using solid state beam steering
EP3475778A4 (en) * 2016-06-28 2019-12-18 Cognata Ltd. CREATION AND SIMULATION OF A REALISTIC 3D VIRTUAL WORLD FOR DRIVING SELF-CONDUCTIVE SYSTEMS
JP6551382B2 (ja) * 2016-12-22 2019-07-31 トヨタ自動車株式会社 衝突回避支援装置
US10114375B1 (en) * 2017-04-06 2018-10-30 Delphi Technologies, Inc. Motion-characteristic based object classification for automated vehicle
US10222803B2 (en) * 2017-06-02 2019-03-05 Aptiv Technologies Limited Determining objects of interest for active cruise control
WO2018218680A1 (zh) * 2017-06-02 2018-12-06 华为技术有限公司 一种障碍物检测方法及设备
US10969785B2 (en) * 2017-07-24 2021-04-06 Motional Ad Llc Automated vehicle operation to compensate for sensor field-of-view limitations
US10338223B1 (en) 2017-12-13 2019-07-02 Luminar Technologies, Inc. Processing point clouds of vehicle sensors having variable scan line distributions using two-dimensional interpolation and distance thresholding
US10860020B2 (en) 2018-01-23 2020-12-08 Toyota Research Institute, Inc. System and method for adaptive perception in a vehicle
US10793091B2 (en) * 2018-02-01 2020-10-06 GM Global Technology Operations LLC Dynamic bandwidth adjustment among vehicle sensors
US10388157B1 (en) 2018-03-13 2019-08-20 Allstate Insurance Company Processing system having a machine learning engine for providing a customized driving assistance output
KR102569376B1 (ko) * 2018-05-28 2023-08-23 한국전자통신연구원 선박 고속 추적 장치 및 방법
KR102554594B1 (ko) * 2018-07-09 2023-07-12 현대모비스 주식회사 차량의 광역 서라운드 뷰 모니터링 장치 및 그 제어방법
US10887169B2 (en) * 2018-12-21 2021-01-05 Here Global B.V. Method and apparatus for regulating resource consumption by one or more sensors of a sensor array
US11144769B2 (en) * 2019-09-30 2021-10-12 Pony Ai Inc. Variable resolution sensors
US11360191B2 (en) * 2019-12-27 2022-06-14 Woven Planet North America, Inc. Adaptive tilting radars for effective vehicle controls
US11574494B2 (en) * 2020-01-27 2023-02-07 Ford Global Technologies, Llc Training a neural network to determine pedestrians
US11604946B2 (en) 2020-05-06 2023-03-14 Ford Global Technologies, Llc Visual behavior guided object detection
US11938941B2 (en) 2020-08-31 2024-03-26 Denso International America, Inc. Mode selection according to system conditions
WO2023093981A1 (en) * 2021-11-24 2023-06-01 Volkswagen Aktiengesellschaft Method to organize data traffic affecting a vehicle
US11810459B1 (en) 2022-05-09 2023-11-07 Aptiv Technologies Limited Vehicle localization based on radar detections in garages

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5587762A (en) * 1994-09-07 1996-12-24 Nikon Corporation Automatic focusing device
JP2011165107A (ja) * 2010-02-15 2011-08-25 Let's Corporation 監視システム
KR20140106286A (ko) * 2013-02-26 2014-09-03 남서울대학교 산학협력단 인접차량과의 상대속도의 변화에 따라 리코딩 영상의 프레임 레이트 조정 방법 및 이를 이용한 블랙박스 장치

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5461357A (en) * 1992-01-29 1995-10-24 Mazda Motor Corporation Obstacle detection device for vehicle
US5929802A (en) * 1997-11-21 1999-07-27 Raytheon Company Automotive forward looking sensor application
US8050863B2 (en) 2006-03-16 2011-11-01 Gray & Company, Inc. Navigation and control system for autonomous vehicles
WO2009136184A2 (en) * 2008-04-18 2009-11-12 Bae Systems Plc Improvements in lidars
EP2189811B1 (en) 2008-11-25 2011-10-19 C.R.F. Società Consortile per Azioni Determination and signalling to a driver of a motor vehicle of a potential collision of the motor vehicle with an obstacle
US20110164108A1 (en) * 2009-12-30 2011-07-07 Fivefocal Llc System With Selective Narrow FOV and 360 Degree FOV, And Associated Methods
US8589014B2 (en) 2011-06-01 2013-11-19 Google Inc. Sensor field selection
US9145140B2 (en) * 2012-03-26 2015-09-29 Google Inc. Robust method for detecting traffic signals and their associated states
US9066085B2 (en) * 2012-12-13 2015-06-23 Delphi Technologies, Inc. Stereoscopic camera object detection system and method of aligning the same
KR102027771B1 (ko) * 2013-01-31 2019-10-04 한국전자통신연구원 차량 속도 적응형 장애물 검출 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5587762A (en) * 1994-09-07 1996-12-24 Nikon Corporation Automatic focusing device
JP2011165107A (ja) * 2010-02-15 2011-08-25 Let's Corporation 監視システム
KR20140106286A (ko) * 2013-02-26 2014-09-03 남서울대학교 산학협력단 인접차량과의 상대속도의 변화에 따라 리코딩 영상의 프레임 레이트 조정 방법 및 이를 이용한 블랙박스 장치

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