CN107851390A - 台阶检测装置及台阶检测方法 - Google Patents
台阶检测装置及台阶检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107851390A CN107851390A CN201580082100.6A CN201580082100A CN107851390A CN 107851390 A CN107851390 A CN 107851390A CN 201580082100 A CN201580082100 A CN 201580082100A CN 107851390 A CN107851390 A CN 107851390A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road surface
- wheeled
- circuit
- curve
- height
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000012552 review Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 235000005121 Sorbus torminalis Nutrition 0.000 description 4
- 244000152100 Sorbus torminalis Species 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/285—Analysis of motion using a sequence of stereo image pairs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/056—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing direction of travel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N13/20—Image signal generators
- H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
- H04N13/207—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N13/20—Image signal generators
- H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
- H04N13/239—Image signal generators using stereoscopic image cameras using two 2D image sensors having a relative position equal to or related to the interocular distance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
- G06T2207/10021—Stereoscopic video; Stereoscopic image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30256—Lane; Road marking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30261—Obstacle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/521—Depth or shape recovery from laser ranging, e.g. using interferometry; from the projection of structured light
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
- H04N2013/0074—Stereoscopic image analysis
- H04N2013/0081—Depth or disparity estimation from stereoscopic image signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Length Measuring Devices With Unspecified Measuring Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明的台阶检测装置具有检测车辆周围的路面高度的测距部,基于路面的高度,以曲线近似可行驶区域的车宽方向上的路面的倾斜,基于测定点的高度相对于曲线的匹配度、和测定点的高度相对于对将可行驶区域在车宽方向上扩展的扩展区域的路面的倾斜进行了近似的曲线的匹配度来检测路面使的台阶。
Description
技术领域
本发明涉及检测路面上的台阶的台阶检测装置及台阶检测方法。
背景技术
已知有由摄像机图像检测路面的高度信息,由该高度信息检测路边石等路侧物产生的路面的台阶的路侧物检测装置(参照专利文献1)。
专利文献1:(日本)特开2014-002608号公报
上述的路侧物检测装置在路面的高度变化量为阈值以上的情况下,识别为台阶。因此,在车道倾斜的情况下,由于路面的高度根据车道的位置变化,故而有时由于车道位置的取得方式而不能正确地检测路面的高度变化量。
发明内容
本发明是鉴于上述课题而作出的,其目的在于提供一种即使在车道上具有倾斜,也能够精度良好地检测路面上的台阶的台阶检测装置及台阶检测方法。
本发明一方面的台阶检测装置具有检测车辆周围的路面的高度的测距部,基于路面的高度,以曲线近似可行驶区域的车宽方向上的路面的倾斜,基于测定点的高度相对于曲线的匹配度、和测定点的高度相对于将可行驶区域在车宽方向扩展的扩展区域中的路面的倾斜近似的曲线的匹配度,检测路面上的台阶。
根据本发明的一方面,能够由曲线与测定点的匹配度来检测路面高度的急剧变化、即台阶。因此,即使在车道上具有倾斜,也能够精度良好地检测路面上的台阶。
附图说明
图1是表示实施方式的台阶检测装置1的整体构成的框图;
图2是表示在车辆周围的路面设定的线状台阶判定位置(Pa)的例子的立体图;
图3是与图2对应的俯视图;
图4是表示台阶判定位置(Pa)中的路面(Froad)的高度分布的图表;
图5是在将路面(Froad)曲线近似的区域(Gl~G4)在每一规定范围(Kc)台阶状地扩大时,判断测定点(Iml~Im7)与曲线(Croad)的匹配度的变化的一系列处理循环的图;
图6是表示使用了图1的台阶检测装置1的台阶检测方法之一例的流程图;
图7是表示图6的步骤S09~S13的详细顺序之一例的流程图;
图8是在车辆(Vc)的侧部设置有立体摄像机时的台阶判定位置(Pa)的例子的立体图;
图9是在车辆(Vc)的车顶中央部设定LRF(12),将车辆周围的整体设为照射范围的360度LRF的例子的俯视图;
图10是表示作为测距传感器12使用了激光测距仪(LRF)时的台阶检测方法之一例的流程图;
图11是表示第三及第四变形例的台阶检测装置2的整体构成的框图。
标记说明
1、2:台阶检测装置
11:测距部
12:测距传感器
13:微型计算机
14:运算电路
15:台阶判定位置电路
16:可行驶区域电路
17:路面倾斜电路
18:台阶检测电路
19:车道信息取得电路
20:GPS(全球定位系统)
21:地图数据库
G1:可行驶区域
G2~G4:扩展区域
Iml~Im7:测定点
Croad:曲线
Froad:路面
Kc:规定范围
Pa:台阶判定位置
LD:台阶
具体实施方式
(第一实施方式)
接着,参照附图对实施方式进行详细地说明。
参照图1说明实施方式的台阶检测装置1的整体构成。台阶检测装置1检测车辆周围的道路的表面(以下,称为“路面”)的高度,以曲线近似路面的倾斜。而且,基于近似的曲线和路面的测定点的匹配度检测路面上的台阶。
具体地,台阶检测装置1具有检测车辆周围的路面的高度的测距传感器12、执行由测距传感器12的测定点的高度数据检测路面上的台阶的一系列信息处理的微型计算机13。
测距传感器12的一例为,通过从多个不同方向同时拍摄在车辆周围存在的物体,能够也对在车辆周围存在的物体在进深方向(自传感器12的距离)的信息进行记录的立体摄像机。通过相对于由立体摄像机得到的立体图像实施规定的图像处理,能够取得相对于在车辆周围存在的物体的立体图像反映的物体的像的三维信息。在车辆周围存在的物体包括道路、路边石。详细后述。
微型计算机13例如由具有CPU、存储器及输入输出部的通用的微型控制器构成,通过执行预先安装的计算机程序,构成台阶检测装置具备的多个信息处理电路。微型计算机13以规定的时间间隔反复执行由测距传感器12的测定数据检测路面上的台阶的一系列信息处理循环。微型计算机13也可兼用作与车辆相关的其他控制所使用的电子控制单元(ECU)。
由微型计算机13构成的多个信息处理电路包含运算电路14、台阶判定位置电路15、可行驶区域电路16、路面倾斜电路17及台阶检测电路18。
运算电路14与测距传感器12一同构成测距部11,从由立体摄像机得到的立体图像取得相对于在车辆周围的物体的立体图像反映的物体的像的三维信息的一系列立体图像处理。
例如,运算电路14进行相对于立体图像修正透镜的变形的透镜变形修正处理,进行修正立体图像间的上下位置的平行化修正处理(平行等位处理)。而且,进行推定立体图像间的各像素的对应性的立体匹配处理。由此,不仅能算出立体摄像机的撮像面上的物体的二维座标,而且能算出从立体摄像机的撮像面到物体的距离。因此,能够检测直到在车辆周围存在的物体的距离及方位。
运算电路14通过进一步实施座标转换处理,能够取得测距数据的座标上的在车辆周围存在的物体的三维信息。在车辆周围存在的物体的三维信息也包含车辆周围的路面的三维信息。因此,运算电路14可取得车辆周围的路面的测定点的高度数据。
透镜变形修正处理利用各摄影机对表示了例如黑白方格图案的平板进行拍摄,以方格图案的格子点成为由矩形构成的格子状的方式推定透镜变形参数或摄像机透镜中心参数。其中,本处理只要为进行透镜变形修正的通常方法即可,在本实施方式中并不作限定。
平行化修正处理利用立体摄像机的两摄像机对表示例如黑白方格图案的平板进行拍摄,以方格图案的格子点的位置在各摄像机图像上位于相同的上下位置的方式推定立体摄像机间的空间位置参数及角度参数。其中,本处理为进行平行化修正处理的通常的方法即可,在本实施方式中并不作限定。
立体匹配处理例如以左摄像机图像为基准,算出左摄像机图像的各像素与右摄像机图像的哪个像素对应。例如,作为评价值,算出左摄像机图像的各像素的亮度值和右摄像机图像的各像素的亮度值的绝对值,作为对应的像素而算出评价值最小的右摄像机图像的像素。评价值的算出方法为例如使用差量绝对值之和(SAD:Sum of AbsoluteDifferences)或差量平方值之和(SSD:Sum of Squared Differences)的方法、评价值计算的范围不为各像素1点而包含各像素的周边像素的方法。评价值的算出方法也可以为其他的通常方式,在本实施方式不作特别限定。
台阶判定位置电路15在由测距传感器12检测到的测距数据的座标上的车辆周围的路面设定车宽方向的线状台阶判定位置。例如,如图2及图3所示,在第一规定方向(Da)上从测距传感器12离开规定距离,在测距数据的座标上的路面上设定沿着与第一规定方向(Da)正交的方向上延伸的台阶判定位置(Pa)。图2及图3表示在车辆(Vc)的前部设置测距传感器12,将车辆(Vc)的行进方向设为第一规定方向(Da)的例子。因此,在车宽方向上延伸的台阶判定位置(Pa)设定在测距数据的座标上的车辆(Vc)的前方。另外,台阶判定位置(Pa)设定在立体摄像机的撮像范围内。第一规定方向(Da)不限定为车辆(Vc)的行进方向。
在图2及图3所示例中,在车辆(Vc)可行驶的车道的车宽方向的端部即路肩形成有路面的高度不连续变化的台阶(LD)。而且,以台阶(LD)为界在车道的外侧设有路面比车道高一级的台阶部(例如人行道或路肩)。这样,在图2及图3所示例中,道路由车道及台阶部(人行道或路肩)构成,在车道与台阶部(人行道或路肩)的边界形成有台阶(LD)。线状的台阶判定位置(Pa)在将车道、台阶(LD)及台阶部(人行道、路肩)横断的方向上延伸。
上述的台阶判定位置(Pa)相对于测距传感器12的位置关系只不过为一例。其他例参照图8及图9后述。
台阶判定位置电路15由运算电路14取得的路面的高度算出台阶判定位置(Pa)的路面的测定点的高度数据分布(测距数据)。图4的纵轴表示路面(Froad)的高度,横轴表示在车宽方向上延伸的台阶判定位置(Pa)。
如图4所示,在车道(Rr)与台阶部(Rd)的边界形成有台阶(LD)。在车道(Rr)的路面(Froad)设有其高度从中央部向两端部即路肩降低的倾斜(斜坡)。这是使车道的排水良好而不在车道滞留水那样的通常的道路设计及构造。在台阶(LD),路面(Froad)急剧升高,台阶部(Rd)的路面(Froad)形成比车道(Rr)高一级的平坦面。例如,设有人行道等。
可行驶区域电路16基于车辆(Vc)的速度推定台阶判定位置(Pa)的车辆(Vc)的行进方向的可行驶区域(Gl)。可行驶区域(Gl)表示车辆(Vc)可行驶的区域、不包含车道的边界、例如台阶的区域。可行驶区域电路16如图5所示,将相对于车辆(Vc)的宽度附加了规定的行驶富余区域的区域推定为车辆(Vc)的行进方向的可行驶区域(Gl)。
规定的行驶富余区域根据车辆的速度而变化。车辆(Vc)的行进方向的速度越快,将规定的行驶富余区域设定得越大。即,车辆(Vc)的行进方向的速度越快,可行驶区域电路16能够在车宽方向上越大地推定可行驶区域(Gl)。另外,车辆(Vc)的速度可使用CAN的车辆速度信息、车轮速度脉冲信息或GPS连续地取得车辆的位置信息而得到。
作为一例,在以时速70km行驶的情况下,可行驶区域电路16判断为在主干道行驶,设定8m宽的可行驶区域。另外,在以时速20km行驶的情况下,可行驶区域电路16判断为在住宅区等狭窄道路行驶,设定4m以下宽度的可行驶区域。
路面倾斜电路17基于路面的高度,以曲线将可行驶区域(Gl)的车宽方向上的路面(Froad)的倾斜近似。近似曲线例如使用二次曲线。除此之外,也能够使用一次曲线或样条曲线或其组合。具体地,路面倾斜电路17如图5所示,选择可行驶区域(Gl)内的台阶判定位置(Pa)上的多个测定点(Im1、Im2、Im3)。使用测定点(Im1、Im2、Im3)的高度数据,以曲线(Croad)将车道(Rr)的车宽方向的路面(Froad)的倾斜近似。可任意地选择测定点的数量及位置。
在此,在可行驶区域(Gl)与实际车道(Rr)的区域相比过窄的情况下,从可行驶区域(Gl)的端部到车道(Rr)的端部(路肩)的距离变长。因此,近似的曲线(Croad)从实际车道(Rr)的倾斜游离,难以精度良好地检测台阶(LD)。因此,在车宽方向上将可行驶区域(Gl)稍扩展并反复进行曲线近似,由此能够使曲线(Croad)接近实际的车道(Rr)的倾斜,精度良好地检测曲线(Croad)与测定点的匹配度的变化。曲线(Croad)与测定点的匹配度例如为曲线(Croad)与测定点的偏差或标准偏差。偏差或标准偏差越小,匹配度越高。
或者,如(1)式所示,也能够使用R的平方误差求出匹配度。在此,yi为测定点,fi为曲线(Croad)上的推定值、yav为测定点的平均值。可以说该值越接近1,一致度越高。虽然根据环境的不同而有所不同,但在该值(R2)的减少量超过0.1的情况下,能够判断为包含台阶。
[式1]
具体地,路面倾斜电路17以曲线近似在台阶判定位置(Pa)将可行驶区域(G1)扩展的扩展区域(G2、G3、G4、…)的车宽方向上的路面(Froad)的倾斜近似。台阶检测电路18算出在可行驶区域(Gl)设定的测定点(Iml、Im2、Im3)的高度相对于曲线(Croad)的第一匹配度。而且,算出在扩展区域(G2、G3、G4、…)设定的测定点(Iml、Im2、…、Im6、Im7)的高度数据相对于将扩展区域(G2、G3、G4、…)的车宽方向上的路面(Froad)的倾斜近似的曲线的第二匹配度。而且,台阶检测电路18基于第一匹配度和第二匹配度来检测路面上的台阶。
例如,可行驶区域电路16设定将可行驶区域(Gl)在车宽方向上扩大了规定范围(Kc)的扩展区域(G2)。路面倾斜电路17在扩展区域(G2)的车宽方向上以曲线近似路面(Froad)的倾斜。台阶检测电路18算出测定点(Iml、Im2、Im3、Im4)的高度数据相对于曲线的匹配度。同样地,可行驶区域电路16设定在车宽方向上将扩展区域(G2)扩大了规定范围(Kc)的扩展区域(G3)。路面倾斜电路17在扩展区域(G3)的车宽方向上以曲线近似路面(Froad)的倾斜,台阶检测电路18算出测定点(Iml、Im2、Im3、Im4、Im5)的高度数据相对于曲线的匹配度。台阶检测装置1反复执行该一系列的处理循环。而且,台阶检测电路18判断为在曲线与测定点的近似误差(匹配度之一例)大幅变化的部位具有台阶。
在扩展区域(G4)包含台阶(LD)。扩展区域(G4)中的近似曲线与测定点(Iml~Im7)的高度数据的匹配度与之前的处理循环相比大幅变化。这是因为,在扩展区域(G3)与扩展区域(G4)的差量即规定范围(Kc)中包含设定在台阶(LD)上的测定点(Im6、Im7)。这样,台阶检测电路18基于由该一系列处理循环反复算出的匹配度检测台阶。在将用于路面的曲线近似的扩展区域在车宽方向上按照每一规定范围(Kc)阶段性地扩大时,能够将直到匹配度下降处为止的扩展区域(Gl~G3)看作车道。因此,能够精度良好地求出台阶的位置。由于能够广泛利用车道进行曲线近似,故而能够准确地进行台阶的判定。
参照图6说明使用了图1的台阶检测装置1的台阶检测方法之一例。首先,在步骤S01,使用测距传感器12的一例即立体摄像机,取得立体图像。
进入步骤S03,运算电路14进行相对于立体图像修正透镜的变形的透镜变形修正处理,进行修正立体图像间的上下位置的平行化修正处理。进入步骤S05,运算电路14进行推定立体图像间的各像素的对应性的立体匹配处理。由此,能够检测直到在车辆周围存在的物体的距离及方位。另外,运算电路14通过实施座标转换处理可取得测距数据的座标上的车辆周围的路面的三维信息。
进入步骤S07,台阶判定位置电路15例如如图2及图3所示地,在由测距传感器12检测到的测距数据的座标上的车辆周围的路面上设定车宽方向的线状台阶判定位置(Pa)。而且,台阶判定位置电路15从由运算电路14取得的路面的三维信息,如图4所示地算出台阶判定位置(Pa)上的路面的测定点的高度数据(测距数据)。
进入步骤S09,可行驶区域电路16如图5所示地将相对于车辆(Vc)的宽度附加了规定的行驶富余区域的区域推定为台阶判定位置(Pa)上的车辆(Vc)的可行驶区域(Gl)。
进入步骤S11,路面倾斜电路17如图5所示,在可行驶区域(Gl)内的台阶判定位置(Pa)上设定多个测定点(Im1、Im2、Im3)。使用测定点(Im1、Im2、Im3)的高度数据,以曲线(Croad)将路面(Froad)的高度方向的倾斜近似。而且,路面倾斜电路17以曲线近似在台阶判定位置(Pa)将可行驶区域(Gl)扩展的扩展区域(G2、G3、G4、…)的车宽方向上的路面(Froad)的倾斜。
进入步骤S13,台阶检测电路18算出在可行驶区域(Gl)设定的测定点(Im1、Im2、Im3)的高度数据相对于曲线(Croad)的第一匹配度。而且,算出在扩展区域(G2、G3、G4、…)设定的测定点(Iml、Im2、…、Im6、Im7)的高度数据相对于将扩展区域(G2、G3、G4、…)的车宽方向上的路面(Froad)的倾斜近似的曲线的第二匹配度。而且,台阶检测电路18基于第一匹配度和第二匹配度来检测路面上的台阶。
参照图7说明图6的步骤S09~S13的详细顺序之一例。首先在步骤S101中,可行驶区域电路16推定将车宽方向的路面(Froad)的曲线近似的范围的初始值即可行驶区域(Gl)。而且,在可行驶区域(Gl)以曲线(Croad)近似车宽方向的路面的倾斜(S103),算出测定点(Im1、Im2、Im3)的高度相对于曲线(Croad)的匹配度(S105)。台阶检测电路18判断匹配度是否为规定的基准值以下。若匹配度不为规定的基准值以下(S107中为“否”),可判断为在可行驶区域(Gl)不包含台阶。因此,进入步骤S109,设定在车宽方向上将可行驶区域(Gl)扩大了规定范围(Kc)的扩展区域(G2)。另外,作为S107中的规定的基准值,例如可设定10cm。
台阶检测装置1对相对于扩展区域的面积设定的上限值和扩展区域(G2)进行比较。在扩展区域(G2)超过上限值的情况下(在Sl1l中为“是”),不对构成道路边界的台阶进行检测并结束处理。在扩展区域(G2)未超过上限值的情况下(在Sl1l中为“否”),返回步骤S103,直到匹配度达到规定的基准值以下为止,反复实施S103~Sl1l。
而且,在匹配度为规定的基准值以下的情况下(在S107中为“是”),台阶检测电路18判断为在最后实施的步骤S109中追加的规定范围(Kc)存在台阶(S113)。
如以上说明地,根据实施方式可得到以下的作用效果。
在车道倾斜的情况下,由于路面的高度根据车道的位置而变化,故而根据车道的位置的取得方式,有时不能正确地检测路面的高度变化量。由此,在估测路面的高度变化量较小的情况下,不检测台阶,在估测路面的高度变化量较大的情况下,误检测误差。因此,以曲线近似车宽方向的路面的倾斜,由路面的高度相对于该曲线的位移来检测路面上的台阶。具体地,在台阶判定位置上将可行驶区域在车宽方向上扩展的扩展区域的匹配度相对于可行驶区域中的曲线与测定点的匹配度大幅变化的情况下,在通过扩展而增加的部位,可判断为路面高度急剧变化、即具有台阶。即使在车道上具有倾斜(斜坡),也能够精度良好地检测路面上的台阶。
车辆(Vc)的速度越快,可行驶区域电路16越大地推定可行驶区域(G1)。若车速为高速,则推定正在高速路、主干道等宽车道行驶。另一方面,在车速为低速的情况下,推定正在住宅区等狭窄车道行驶。因此,能够适当地设定不包含台阶(LD)的车辆可行驶的区域,故而台阶(LD)的检测精度提高。
台阶检测装置1反复执行如下的循环,即,将可行驶区域(Gl)在车宽方向上扩大规定范围(Kc),在扩大了规定范围(Kc)的扩展区域(G2、G3、G4、…)的车宽方向上以曲线近似路面(Froad)的倾斜,算出测定点(Iml、Im2、…)的高度相对于曲线的匹配度。台阶检测电路18基于反复算出的匹配度来检测台阶。在将用于路面(Froad)的曲线近似的扩展区域(G2、G3、G4、…)在车宽方向上按每个规定范围(Kc)阶段性地扩大时,可将直到匹配度下降处为止的扩展区域(G2、G3、G4、…)看作车道。因此,能够精度良好地求出台阶(LD)的位置。由于能够广泛利用车道进行曲线近似,故而能够正确地进行台阶(LD)的判定。通过减小规定范围(Kc),台阶(LD)判定的位置精度提高。
如上,记载了本发明的实施方式,但构成该公开的一部分的论述及附图不限定本发明。对于本领域技术人员来说,由该公开可想到各种替代实施方式、实施例及运用技术。
(第一变形例)
也可以将作为测距传感器12的立体摄像机不设置在车辆(Vc)的前部,而如图8所示地设置在车辆(Vc)的侧部,将立体摄像机的撮像范围设为车辆(Vc)的侧方。该情况下也将车辆(Vc)的行进方向设为第一规定方向(Da)。由此,台阶判定位置电路15能够在车辆周围(侧方)的路面上设定与台阶(LD)相交的线状台阶判定位置(Pa)。具体地,从测距传感器12在第一规定方向(Da)上离开规定距离,能够设定在与第一规定方向(Da)正交的方向上延伸的台阶判定位置(Pa)。
(第二变形例)
作为测距传感器12的另一例,具有激光测距仪(LRF)。LRF向车辆周围的物体照射激光,观测被物体反射而返回的激光。而且,LRF基于激光的照射方向测量物体所处的方位,并且基于从激光的照射到反射激光的观测位置的时间测量直到物体的距离。LRF也被称为激光扫描仪。可任意地设定LRF的照射范围。图9表示在车辆(Vc)的车顶中央部设定LRF(12),将周围整体设为照射范围的360度LRF的例子。台阶判定位置电路15从测距传感器12在第一规定方向(Da)上离开规定距离,设定在与第一规定方向(Da)正交的方向上延伸的台阶判定位置(Pa)。因此,与在车辆(Vc)的前部设置有测距传感器12的图2例同样地,将车辆(Vc)的行进方向设为第一规定方向(Da),故而在车宽方向上延伸的台阶判定位置(Pa)设定在车辆(Vc)的前方。
另外,通过带俯角而搭载LRF,能够在行驶中大范围地调查车辆行进方向。另外,也能够使用可同时照射多个激光的多层型的LRF。
作为测距传感器12使用了激光测距仪(LRF)时的台阶检测方法的不同之处在于,代替图6的S0l~S05,实施如下所示的步骤S21及S23。其他步骤S07~S13与图6相同,省略说明。
在步骤S21,LRF(12)测量被照射了激光的物体的方位、和至物体的距离。将测量数据向运算电路14发送。进入步骤S23,运算电路14将以LRF(12)为原点的极座标系的测量数据转换成以车辆(Vc)为原点的正交座标系。由此,运算电路14能够取得车辆周围的路面的三维信息。之后,进入步骤S07。
(第三变形例)
在实施方式中,可行驶区域电路16基于车辆(Vc)的速度决定可行驶区域(Gl)的大小。不限于车辆(Vc)的速度,也可使用其他的基准来决定可行驶区域(Gl)的大小。例如,可行驶区域电路16也可以基于与车辆(Vc)行驶的车道(Rr)相关的信息(车道信息)决定可行驶区域(Gl)的大小。例如,能够以不包含实际的道路边界的方式,以比车道信息中包含的宽度信息窄1m的范围设定可行驶区域。
如图11所示,微型计算机13还具有车道信息取得电路19。车道信息取得电路19由GPS20及地图数据库21取得与车辆(Vc)行驶的车道(Rr)相关的信息。可行驶区域电路16能够基于与车道(Rr)相关的信息设定可行驶区域(Gl)的车宽方向的距离。通过使用与车道(Rr)相关的信息,能够适当地设定不包含台阶(LD)的、车辆(Vc)可行驶的区域,故而台阶(LD)的检测精度提高。
(第四变形例)
与车道信息取得电路19取得的车道(Rr)相关的信息不仅能够用作可行驶区域(Gl)大小的基准,也能够用作设定其他参数用的基准。例如,台阶检测装置2基于与车道(Rr)相关的信息设定在图7的S111中使用的上限值。例如,在LRF的情况下,由于照射范围为10m左右,故而能够将上限值设定为10m。在扩展区域的大小超过上限值的情况下,能够结束台阶检测处理。因此,在无明确台阶的道路也能够在ー定时间结束台阶检测处理。
Claims (6)
1.一种台阶检测装置,其特征在于,具有:
测距部,其检测车辆周围的路面的高度;
可行驶区域电路,其推定所述车辆的行进方向的可行驶区域;
路面倾斜电路,其基于由所述测距部检测到的所述路面的高度,以曲线对所述可行驶区域的车宽方向上的所述路面的倾斜进行近似;
台阶检测电路,其基于在所述可行驶区域设定的测定点的高度相对于所述曲线的匹配度、和在将所述可行驶区域在车宽方向上扩展的扩展区域设定的测定点的高度相对于将所述扩展区域的所述路面的倾斜近似的曲线的匹配度,检测所述路面上的台阶。
2.如权利要求1所述的台阶检测装置,其特征在于,
所述车辆的速度越快,所述可行驶区域电路在车宽方向上越大地推定所述可行驶区域。
3.如权利要求1所述的台阶检测装置,其特征在于,
还具有取得与所述车辆行驶的车道相关的信息的车道信息取得电路,
所述可行驶区域电路基于与所述车道相关的信息设定所述可行驶区域的车宽方向的距离。
4.如权利要求1~3中任一项所述的台阶检测装置,其特征在于,
所述台阶检测装置反复实施如下的循环,即,将所述可行驶区域在车宽方向上扩大规定范围,在扩大了所述规定范围的扩展区域以曲线近似所述路面的倾斜,算出所述测定点的高度相对于所述曲线的匹配度,
所述台阶检测电路基于反复算出的所述匹配度检测所述台阶。
5.如权利要求4所述的台阶检测装置,其特征在于,
还具备取得与所述车辆行驶的车道相关的信息的车道信息取得电路,
所述台阶检测装置基于与所述车道相关的信息,对所述扩展区域的大小设定上限值。
6.一种台阶检测方法,其特征在于,
检测车辆周围的路面的高度,
推定所述车辆的行进方向的可行驶区域,
基于所述路面的高度,以曲线近似所述可行驶区域的车宽方向上的所述路面的倾斜,
基于在所述可行驶区域设定的测定点的高度相对于所述曲线的匹配度、和在将所述可行驶区域在车宽方向上扩展的扩展区域设定的测定点的高度相对于将所述扩展区域的所述路面的倾斜近似的曲线的匹配度,检测所述路面上的台阶。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2015/072085 WO2017022080A1 (ja) | 2015-08-04 | 2015-08-04 | 段差検出装置及び段差検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107851390A true CN107851390A (zh) | 2018-03-27 |
CN107851390B CN107851390B (zh) | 2020-06-30 |
Family
ID=57942691
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201580082100.6A Active CN107851390B (zh) | 2015-08-04 | 2015-08-04 | 台阶检测装置及台阶检测方法 |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10410070B2 (zh) |
EP (1) | EP3333829B1 (zh) |
JP (1) | JP6451858B2 (zh) |
KR (2) | KR102079882B1 (zh) |
CN (1) | CN107851390B (zh) |
CA (1) | CA2994652C (zh) |
MX (1) | MX370052B (zh) |
RU (1) | RU2686279C1 (zh) |
WO (1) | WO2017022080A1 (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017022079A1 (ja) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | 日産自動車株式会社 | 段差検出装置及び段差検出方法 |
US11151395B2 (en) | 2017-08-07 | 2021-10-19 | Hitachi Astemo, Ltd. | Roadside object detection device, roadside object detection method, and roadside object detection system |
KR20200090527A (ko) * | 2019-01-21 | 2020-07-29 | 현대자동차주식회사 | 차선 인식 장치 및 그 방법 |
JP7257814B2 (ja) * | 2019-02-21 | 2023-04-14 | 日立Astemo株式会社 | 走行路認識装置 |
KR102176376B1 (ko) * | 2019-06-24 | 2020-11-10 | 현대오트론 주식회사 | 물체 거리 측정 장치 및 방법 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1836266A (zh) * | 2003-09-24 | 2006-09-20 | 爱信精机株式会社 | 路面行驶车道检测装置 |
CN101644023A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-02-10 | 赵怀志 | 一种路面平整度检测方法 |
JP2013205130A (ja) * | 2012-03-28 | 2013-10-07 | Zenrin Co Ltd | 路面形状データの生成方法、路面形状データ生成装置およびコンピュータプログラム |
CN104636763A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-05-20 | 北京工业大学 | 一种基于无人驾驶车的道路与障碍物检测方法 |
CN103760569B (zh) * | 2013-12-31 | 2016-03-30 | 西安交通大学 | 一种基于激光雷达的可行驶区域检测方法 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4523095B2 (ja) * | 1999-10-21 | 2010-08-11 | 富士通テン株式会社 | 情報処理装置、情報統合装置および情報処理方法 |
JP3733875B2 (ja) * | 2000-09-29 | 2006-01-11 | 日産自動車株式会社 | 道路白線認識装置 |
JP3964287B2 (ja) | 2002-09-04 | 2007-08-22 | 富士重工業株式会社 | 車外監視装置、及び、この車外監視装置を備えた走行制御装置 |
JP4609695B2 (ja) * | 2003-10-21 | 2011-01-12 | 日本精機株式会社 | 車両用表示装置 |
RU53766U1 (ru) * | 2005-07-11 | 2006-05-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Хабаровский государственный технический университет" | Прибор для измерения шероховатости дорожного покрытия |
JP2009053818A (ja) | 2007-08-24 | 2009-03-12 | Toshiba Corp | 画像処理装置及びその方法 |
JP5089545B2 (ja) * | 2008-09-17 | 2012-12-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 道路境界検出判断装置 |
JP5094658B2 (ja) * | 2008-09-19 | 2012-12-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 走行環境認識装置 |
JP5829980B2 (ja) * | 2012-06-19 | 2015-12-09 | トヨタ自動車株式会社 | 路側物検出装置 |
JP5989701B2 (ja) * | 2014-03-24 | 2016-09-07 | トヨタ自動車株式会社 | 境界検出装置および境界検出方法 |
JP2016001464A (ja) * | 2014-05-19 | 2016-01-07 | 株式会社リコー | 処理装置、処理システム、処理プログラム、及び、処理方法 |
JP6434743B2 (ja) | 2014-08-19 | 2018-12-05 | 日野自動車株式会社 | 走路端部推定装置 |
JP6233345B2 (ja) * | 2015-04-17 | 2017-11-22 | トヨタ自動車株式会社 | 路面勾配検出装置 |
-
2015
- 2015-08-04 EP EP15900393.8A patent/EP3333829B1/en active Active
- 2015-08-04 JP JP2017532300A patent/JP6451858B2/ja active Active
- 2015-08-04 MX MX2018001343A patent/MX370052B/es active IP Right Grant
- 2015-08-04 WO PCT/JP2015/072085 patent/WO2017022080A1/ja active Application Filing
- 2015-08-04 RU RU2018107670A patent/RU2686279C1/ru active
- 2015-08-04 KR KR1020187003012A patent/KR102079882B1/ko active IP Right Grant
- 2015-08-04 KR KR1020197024474A patent/KR20190101491A/ko active Application Filing
- 2015-08-04 CA CA2994652A patent/CA2994652C/en active Active
- 2015-08-04 US US15/749,867 patent/US10410070B2/en active Active
- 2015-08-04 CN CN201580082100.6A patent/CN107851390B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1836266A (zh) * | 2003-09-24 | 2006-09-20 | 爱信精机株式会社 | 路面行驶车道检测装置 |
CN101644023A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-02-10 | 赵怀志 | 一种路面平整度检测方法 |
JP2013205130A (ja) * | 2012-03-28 | 2013-10-07 | Zenrin Co Ltd | 路面形状データの生成方法、路面形状データ生成装置およびコンピュータプログラム |
CN103760569B (zh) * | 2013-12-31 | 2016-03-30 | 西安交通大学 | 一种基于激光雷达的可行驶区域检测方法 |
CN104636763A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-05-20 | 北京工业大学 | 一种基于无人驾驶车的道路与障碍物检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017022080A1 (ja) | 2017-02-09 |
EP3333829B1 (en) | 2019-10-09 |
MX370052B (es) | 2019-11-29 |
EP3333829A4 (en) | 2018-08-08 |
EP3333829A1 (en) | 2018-06-13 |
JP6451858B2 (ja) | 2019-01-16 |
US10410070B2 (en) | 2019-09-10 |
RU2686279C1 (ru) | 2019-04-24 |
JPWO2017022080A1 (ja) | 2018-05-24 |
US20180225525A1 (en) | 2018-08-09 |
CN107851390B (zh) | 2020-06-30 |
MX2018001343A (es) | 2018-06-15 |
CA2994652A1 (en) | 2017-02-09 |
CA2994652C (en) | 2019-09-10 |
KR20190101491A (ko) | 2019-08-30 |
KR20180022954A (ko) | 2018-03-06 |
KR102079882B1 (ko) | 2020-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107798724B (zh) | 自动化车辆3d道路模型和车道标记定义系统 | |
CN110618434B (zh) | 一种基于激光雷达的隧道内定位系统及其定位方法 | |
CN107851390A (zh) | 台阶检测装置及台阶检测方法 | |
US8180100B2 (en) | Plane detector and detecting method | |
CN105849585B (zh) | 物体识别装置 | |
CN110161513A (zh) | 估计道路坡度的方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
CN102248947A (zh) | 使用3-d激光测距仪的目标和车辆检测及跟踪 | |
JP2011511281A (ja) | センサにより検出されたオブジェクトとマップマッチングする方法 | |
JP6038422B1 (ja) | 車両判定装置、車両判定方法及び車両判定プログラム | |
CN105049784A (zh) | 用于基于图像的视距估计的方法和设备 | |
CN109791408A (zh) | 自身位置推定方法及自身位置推定装置 | |
McIntosh et al. | Integration of laser-derived DSMs and matched image edges for generating an accurate surface model | |
CN105981086A (zh) | 自身位置计算装置以及自身位置计算方法 | |
JP5974923B2 (ja) | 道路端検出システム、方法およびプログラム | |
JP2018141759A (ja) | 点群データからの基準平面生成方法、及び装置 | |
JP7485011B2 (ja) | 道路劣化診断装置、道路劣化診断システム、道路劣化診断方法、及び、プログラム | |
JP6370234B2 (ja) | 地図データ生成装置、地図データ生成方法及び地図データ生成用コンピュータプログラムならびに車両位置検出装置 | |
RU2667026C1 (ru) | Устройство обнаружения уступов и способ обнаружения уступов | |
CN109522837B (zh) | 一种路面检测方法及装置 | |
Kowsari et al. | Map-based lane and obstacle-free area detection | |
JP7414603B2 (ja) | 走路境界決定装置および走路境界決定方法 | |
JP7505381B2 (ja) | 物体検出装置および物体検出方法 | |
JP6451544B2 (ja) | 道路境界検出装置、自己位置推定装置及び道路境界検出方法 | |
CN117058210B (zh) | 基于车载传感器的距离计算方法和装置及存储介质和车辆 | |
JP2022079198A (ja) | 物体検出装置および物体検出方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |