CN108128245A - 车辆环境成像系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种车辆包括至少一个图像捕获装置以及用户显示器，该用户显示器被配置成显示从该至少一个图像捕获装置接收到的图像。车辆还包括控制器，该控制器被编程为响应于车辆进入第一停放状态而产生设置原始车辆位置的用户提示。该控制器还被编程为存储对应于原始车辆位置的至少一个参考图像，该至少一个参考图像指示车辆附近中的区域。该控制器被进一步编程为响应于随后接近附近而收集对应于当前车辆位置的当前图像，并将当前图像与参考图像进行比较。该控制器被进一步编程为产生用户显示，该用户显示描绘了附近、当前车辆位置以及原始车辆位置。

Description

车辆环境成像系统及方法

技术领域

本公开涉及用于提供驾驶员定位辅助的车辆成像系统及方法。

背景技术

为了在诸如车库之类的空间有限的区域内操作车辆，驾驶员必须同时知晓驾驶员的车辆与其他车辆、墙壁及/或物体之间的动态距离。如果车辆停放得太靠近特定外部物品，则当驾驶员随后离开车辆时，车辆及/或墙壁可能会引起损坏。类似地，如果车辆停放得太靠近车库的后壁(即与车库门相对的墙壁)，则假如当车库门关闭时车辆从车库的开口伸出，车辆及/或车库门可能会引起损坏。

发明内容

一种车辆包括至少一个图像捕获装置以及用户显示器，该用户显示器被配置成显示从该至少一个图像捕获装置接收到的图像。车辆还包括控制器，该控制器被编程为响应于车辆进入第一停放状态而产生设置原始车辆位置的用户提示。该控制器还被编程为将对应于原始车辆位置的至少一个参考图像存储在非瞬时数据存储器中，该至少一个参考图像指示车辆的附近。该控制器被进一步编程为响应于随后接近该附近而捕获对应于当前车辆位置的当前图像，并将当前图像与参考图像进行比较。该控制器被进一步编程为基于比较而在用户显示器处产生图形，该图形描绘了附近、当前车辆位置以及原始车辆位置。

一种提供车辆停放辅助的方法包括基于在车辆控制器处所接收到的至少一个位置信号而存储参考车辆位置。该方法还包括捕获至少一个参考图像，该至少一个参考图像指示当位于参考车辆位置处时车辆的附近。该方法进一步包括响应于随后接近该附近而捕获至少一个当前图像，该至少一个当前图像指示相对于参考车辆位置的当前车辆位置。该方法进一步包括产生显示图像，该显示图像包括指示当前车辆位置的第一图形以及指示参考车辆位置的第二图形。

一种车辆包括至少一个图像捕获装置以及用户显示器，该用户显示器被配置成显示从该至少一个图像捕获装置接收到的图像。该车辆还包括控制器，该控制器被编程为存储多个数据集，该多个数据集指示车辆的参考车辆位置。数据集包括指示车辆附近的至少一个参考图像图案。该控制器还被编程为响应于随后接近该附近而在用户显示器处显示目标图形，该目标图形指示参考车辆位置。该控制器被进一步编程为使用目标图形覆盖当前车辆位置图形以将相对于参考车辆位置的当前车辆位置告知驾驶员。

附图说明

图1是具有视觉系统的车辆的侧视图。

图2是图1所示车辆的后视图。

图3是图1所示车辆的俯视图。

图4是停放辅助算法的流程图。

图5是根据第二示例的具有视觉系统的车辆的侧视图。

图6是图5所示车辆的后视图。

图7是图5所示车辆的俯视图。

图8是根据第三示例的具有视觉系统的车辆的后视图。

图9是图8所示车辆的俯视图。

图10是包括停放辅助图形的用户显示界面。

具体实施方式

本文描述了本公开的实施例。然而，应理解，所公开的实施例仅仅是示例并且其他实施例可采取各种及可选形式。附图未必按比例绘制；可夸大或最小化某些特征以显示特定组件的细节。因此，本文所公开的具体结构及功能细节不应被解释为限制性的，而仅仅作为用于教导本领域的技术人员以不同方式使用本发明的代表性基础。本领域的普通技术人员将理解，参照附图中的任一者所例示及描述的各种特征可以与一个或多个其他附图中所例示的特征相组合以产生未明确例示或描述的实施例。所例示的特征的组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，符合本公开教导的特征的各种组合及修改可能是特定应用或实施方式所需要的。

共同参照图1至图3，车辆10包括视觉系统12，视觉系统12被配置成捕获车辆周围的多个区域中的图像，包括但不限于沿向前方向、向后方向的图像，及/或沿面向侧面的方向的图像。视觉系统12包括至少一个基于视觉的成像装置以捕获对应于车辆10的外部的图像以用于检测车辆环境。基于视觉的成像装置中的每一者均安装在车辆上，以捕获车辆附近的预期区域中的图像。

基于视觉的第一成像装置14安装在前挡风玻璃后面以捕获表示外部向前方向上的车辆附近的图像。在图1至图3的示例中，基于视觉的第一成像装置14是用于捕获车辆10的向前视场(FOV)16的前视照相机。在附加示例中，成像装置可设置在车辆格栅、前仪表板或更接近车辆前边缘的其他位置附近。基于视觉的第二成像装置18安装在车辆的后部处以捕获表示外部向后方向上的车辆附近的图像。根据示例，基于视觉的第二成像装置18是用于捕获车辆的向后FOV 20的后视照相机。基于视觉的第三成像装置22安装在车辆的侧部处以捕获表示外部侧面方向上的车辆附近的图像。根据示例，基于视觉的第三成像装置22是用于捕获车辆的侧面FOV 24的侧视照相机。在更具体的示例中，侧视照相机安装在车辆10的相对侧中的每一者上(例如左侧视照相机以及右侧视照相机)。应理解，虽然各种FOV在附图中被描绘为具有某些几何图形，但是实际FOV可根据实际上所采用的成像装置的类型而具有任何数量的不同几何形状。另外，虽然每个照相机均被描绘为安装在车辆上，但是替代示例包括具有视场的外部照相机，这些外部照相机捕获车辆的周围环境。

照相机14、18及22可以是适用于本文所描述的目的的任何类型的成像装置，其能够接收光或其他辐射并使用例如电荷耦合装置(CCD)将光能转换为像素格式的电信号。每个照相机还可以能够操作以捕获电磁波频谱(包括红外光、紫外光或可见光)的各种区域中的图像。照相机还可以能够操作以捕获任意适当分辨率(包括高清晰度)的数字图像及/或视频数据。如在本公开中所用，图像数据包括单独的图像或视频图像流。照相机可以是与车辆的处理单元有关的任何数字视频记录装置。由照相机获取的图像数据被传递至车辆处理器以进行后续操作。例如，来自照相机14、18及22的图像数据被发送至处理器或车辆控制器11，处理器或车辆控制器11处理该图像数据。在外部照相机的情况下，图像数据可被无线地传送至车辆控制器11以便如本公开的各种示例中的任一者中所描述地进行使用。如下文更详细地论述，车辆处理器11可被编程为在诸如例如控制台屏幕之类的用户显示器处或在后视镜显示装置处产生图像以及其他图形。

本文所论述的各种视觉系统组件可具有一个或多个相关联的控制器以控制并监测操作。车辆控制器11虽然被示意性地描绘为单个控制器，但是可以被实施为一个控制器或相互合作以共同地管理视觉系统及其他车辆子系统的控制器系统。可使用直接有线链路、网络化通信总线链路、无线链路、串行外围接口总线或任何其他适当的通信链路来实现多个控制器之间的通信以及控制器、致动器及/或传感器之间的通信。通信包括以任何适当的形式交换数据信号，包括例如经由导电介质的电信号、经由空气的电磁信号、经由光波导管的光信号等等。数据信号可包括表示来自传感器的输入的信号、表示致动器命令的信号以及控制器之间的通信信号。在具体的示例中，多个控制器经由串行总线(例如控制器局域网(CAN))或经由分立导体彼此通信。控制器11包括一个或多个数字计算机，每个数字计算机具有微处理器或中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、电可编程只读存储器(EPROM)、高速时钟、模拟到数字(A/D)及数字到模拟(D/A)电路、输入/输出电路及装置(I/O)以及适当的信号调节及缓冲电路。控制器11还可在非瞬时存储器中存储根据本公开发出命令以执行操作所需要的许多算法或计算机可执行指令。

控制器11被编程为监测并协调各种视觉系统组件的操作。控制器11与图像捕获装置中的每一者通信以接收表示附近的图像并可根据需要存储图像以执行下文更详细描述的停放辅助算法。控制器146还与车辆10的内部中的用户显示器通信。控制器被编程为向显示器选择性地提供相关图像以向乘客告知车辆10附近的状况。

控制器11还可能够使用内部收发器进行无线通信。收发器可被配置成与许多车外组件或系统交换信号。控制器11被编程为使用无线通信网络13交换信息。可以使用远程服务器15来交换数据，远程服务器15可用于降低车载数据处理及数据存储要求。在至少一个示例中，服务器15执行与图像处理及分析有关的处理。服务器可存储一个或多个基于模型的计算算法以执行停放辅助功能。控制器11可进一步与蜂窝网络17或卫星通信以获得全球定位系统(GPS)位置。控制器11还可与车辆10附近中的物体进行直接无线通信。例如，当基于从视觉系统12获取的数据而将车库门启动到打开或关闭位置时，控制器可与车库开门器交换信号以产生影响。

视觉系统12可用于识别路标、车道标记、交通标志或其他道路物体以便输入到车道偏离警告系统及/或无阻碍路线检测系统。道路状况以及附近物体的识别可提供至车辆处理器以引导自控车辆导向。视觉系统12所捕获的图像还可用于区分白天照明条件与夜间照明条件。日光条件的识别可用于车辆应用程序中，这些车辆应用程序基于所感测到的照明条件而启动或切换操作模式。因此，照明条件的确定消除了在使用现有车辆设备时对专用光感测装置的需求。在一个示例中，车辆处理器使用来自视觉系统12的至少一个所捕获的场景以检测所捕获的场景的照明条件，照明条件然后用于调整诸如后视镜或其他外部视图显示器之类的一个或多个图像显示器的调光功能。除了视觉系统的上述功能，本公开的方面还包括停放增强以提高车辆定位在已知停放位置内的精确性。

根据本公开的方面，视觉系统12所捕获的图像用于增强在预定位置处的车辆停放。更具体而言，视觉系统12可用于通过提供车辆被不适当地定位在停放空间中的指示或当接近或离开停放空间时车辆闭合装置中的一者或多者未完全关闭的指示来防止由于与停放位置中的物体接触而造成的车辆损坏。在一个示例中，停放辅助算法的部分向驾驶员有条件地提供一个或多个外部照相机视图。在更具体的示例中，停放辅助算法可以与照相机图像图案存储及比较相组合地使用以提供预先警告及其他操作以用于车库进入及退出增强。

参照图4，方法400表示示例停放辅助算法。初始部分可包括车辆学习预期原始停放位置以用于将来的停放操作中。在步骤402处，算法包括确定车辆是否处于停放状态中。停放状态允许用户使用算法的自学习部分，使得车辆存储与诸如例如车库之类的频繁停放位置有关的信息。在步骤404处，用户可通过在诸如触摸屏用户显示器之类的用户界面处提供输入来提示学习部分。在替代示例中，用户可通过在移动装置处提供输入来提示自学习算法，该移动装置可直接地或通过外部服务器与车辆通信。

响应于提示自学习的用户输入，算法包括确定车辆的当前位置签名并将其存储以稍后用作车辆“原始”位置。虽然在本公开中使用了术语原始位置，但是应理解，对于驾驶员希望在稍后的时间返回到的任何位置，驾驶员均可将“原始”车辆位置设置为参考车辆位置。此外，车辆可被配置成存储并管理任何数量的多个“原始”位置，使得在将来接近任一所存储的停放位置期间存在具有相关联视觉数据的多个已知停放位置可供依靠。在另外的替代示例中，车辆控制器可被编程为当车辆可在同一位置处返回到停放状态的可能性很大(例如检测到重复停放操作)时自动存储指示参考车辆位置的至少一个数据集。

可从许多可用来源确定车辆的当前位置。算法可包括编译来自不同来源的多个位置指示符。在示例中，车辆控制器存储来自GPS位置、车辆电信模块、用户移动装置、本地Wi-Fi网络(例如WLAN传输的SSID)以及其他连接的车辆数据来源中的至少一者的位置信息。该多个位置数据来源的编译可操作以提供位置数据的特定组合，其用作原始位置签名。

在步骤408处，算法包括执行照相机场景检测以识别当前位置的视觉特性。在下文更详细地论述，此种视觉特性可包括在FOV内存在预定标记或目标、在二维条形码中包含信息的快速读取(QR)标签或识别车辆附近中的天然环境地标物体。视觉系统所获取的在车辆周围的景观的特定视觉特性的使用有助于提高随后在先前学习的位置处进行停放操作的定位精确度。在步骤408处，算法包括从一个或多个图像捕获装置捕获参考图像，该一个或多个图像捕获装置被定位成产生指示车辆附近的图像。该一个或多个图像被捕获并由车辆处理器使用以将图像与车辆原始位置相关联。每一图像被捕获作为一组参考图像。在一些示例中，还收集与用户所放置的附近物体或标记的附近有关的距离信息。

在步骤410处，可将该组参考图像与原始位置二者存储在车辆处理器的存储器中。参考数据集共同地与原始车辆位置相关联，并且可被调用以供随后使用。在一些示例中，可例如基于季节(例如冬季/夏季)之间的差别以及停放位置附近中的其他微小变化而随着时间的过去更新图像图案及位置。可将此种变化存储在存储器中以更新所存储的车辆原始位置并表示预定停放位置处的最新视觉条件。

在随后的时间，算法包括识别车辆何时返回并接近原始车辆位置。在步骤412处，车辆可进入算法的停放辅助部分以启用精确的车辆定位以便停放在预定位置或原始车辆位置。根据示例，车辆可产生询问客户是否需要停放引导以将车辆停靠在所识别的附近停放空间处的用户显示。在步骤412处，如果未检测到接近条件，算法可包括继续查询并监测以朝已知停放位置接近。

如果在步骤412处控制器检测到朝预定停放位置接近，算法包括计算车辆接近方向、捕获标记及/或地标物体的实时图案并将实时图案与先前存储的图案进行比较。更具体而言，在步骤414处，算法包括基于所有可用位置数据的收集而收集当前车辆位置。如上所论述，编译多个位置数据来源中的每一者以产生当前车辆位置签名。

在步骤416处，算法包括捕获指示靠近车辆的当前附近的一个或多个实时图像。此种实时附近信息可以用于朝预定停放位置引导车辆。在步骤418处，将当前车辆位置与原始车辆位置进行比较以确定所需移动以使当前车辆位置与原始车辆位置会聚。此种比较可包括基于宏观水平位置信息而比较位置数据以获取粗略定位引导。该比较还包括比较表示车辆附近的图像数据以用于更精细的定位引导以便使得能够精确地返回到先前学习的车辆位置。

方法400的算法还包括向驾驶员告知相对于目标原始车辆位置的当前车辆位置状态。在步骤420处，算法包括产生图形用户显示以向驾驶员提供视觉信息。该实时信息可有助于向驾驶员提供与车辆朝停靠在原始车辆位置中的行进有关的信息。如下文更详细地论述，用户显示可至少包括环境参照系以及相对于环境的当前车辆位置。在一个示例中，提供了诸如图3的透视图之类的顶视透视图，使得驾驶员可看见相对于环境的车辆的全部周边。在一些替代示例中，可使用来自多个外部照相机中的每一者的附加图像数据来产生参照系的视觉显示。

在步骤422处，算法包括在驾驶员将车辆驶向所存储的车辆原始位置的情况下，允许自控车辆自行停靠模式或手动停靠模式。如果在步骤422处启动了自控停靠，与车辆引导相关联的一个或多个控制器被编程为在步骤424处自控地将车辆从车辆当前位置驶向原始车辆位置。在一些示例中，自控停靠是综合自控驾驶协议的一部分。在其他示例中，在基本上所有的车辆驾驶剩余部分由驾驶员通过手动驾驶进行的情况下，针对部分自控的车辆采用自控停靠作为特别停靠特征。

如果在步骤422处未启用自控停靠，算法包括在步骤426处产生至少一个停靠指令消息以向驾驶员提供关于如何操作车辆以使当前车辆位置与原始车辆位置会聚的指令。停靠指令消息可包括任何数量的指令以帮助驾驶员校正车辆轨迹及/或即时位置。例如，在车辆沿向前方向被驶进停放空间中的情况下，可在显示界面处提供后照相机视图并且可向驾驶员提供诸如“显示后视图。请检查前方！”之类的消息。该消息可以是文本显示消息、音频消息，并且可伴随着其他音频韵律、语音指令、触觉警告或其他指示符。在其他示例中，可向驾驶员提供诸如“方向盘稍微左打”或“用力向左转向”之类的轨迹校正程度。在进一步的示例中，可提供实时数字转向指示符以指示驾驶员转动方向盘以会聚到最佳转向角。虽然以举例的方式提供了与到达预定停放位置有关的消息，但是在替代示例中提供了对应于离开空间的消息，诸如下文所论述。以此方式，可使用视觉成像数据及位置数据以指示驾驶员驾驶车辆而不接触车辆附近中的物体来使车辆安全地离开有限空间。

在步骤428处，如果车辆转换到停放状态中，算法确定驾驶员已完成停靠操作。如果在步骤428处车辆未处于停放状态中，算法可返回到步骤414并继续查询并监测当前车辆位置对参考原始车辆位置以及车辆环境。

一旦在步骤428处车辆已进入停放状态，算法包括在步骤430处产生停放评估消息。停放评估消息可包括车辆位置的主观指示，诸如例如“安全”、“不安全”、“请进一步驶进车库中”或“稍微往后退”。在其他示例中，停放评估消息包括用于使驾驶员继续将车辆从当前车辆位置移动至更优选的最终位置的进一步指令。在一些示例中，车辆可能不会被驶进(或倒进)车库中足够远以便能够关闭车库门。在这种情况下，可提供指示用户关于基础设施装置的消息，诸如“不要关闭车库门”。在进一步的替代示例中，允许用户校准相对于先前存储的参考车辆位置的更新最终位置。即，用户可在用户界面处输入偏好以使车辆对准新的参考位置，该新的参考位置是远离先前存储的参考车辆位置的预期距离。

算法可包括响应于在步骤428处驾驶员将车辆停放好而有条件地提供对应于停放区域的后部的照相机视图。应理解，可根据车辆的停放取向(即车辆被向前驶进停放空间中还是被倒进其中)而通过面向前方的照相机或面向后方的照相机查看停放空间的后部。在一个示例中，显示了车库的后部。算法可进一步使用一个或多个车库地标(例如柱或其他固定特征)来确定适当的停放偏移。然后可在当前所感测的图案与所存储的图案之间执行比较，从而评估车辆是否被正确定位。

在进一步的示例中，算法可包括车辆提供指令以禁用某些基础设施装置来防止与车辆接触。在一个示例中，如果车辆的一部分位于车库门的关闭路径内，可从车辆传送消息以防止车库门关闭。这可能由例如不正确的停放位置或打开的车辆闭合装置造成。在完全或部分自控车辆的情况下，算法可进一步包括自控地将车辆进一步驾驶到停放位置中，使得接近闭合门的区域是畅通的。

再次共同参照图1至图3，可在图像系统停放辅助期间将预定义符号或标记用于图案识别。可在该多个成像装置中的任一者的FOV内将任何数量的标记安装到车库的墙壁、天花板及地板。用户可将预定义符号放置在停放位置附近中的两个或三个位置中，该两个或三个位置位于视觉系统12的一个或多个FOV中。就附图中所描绘的具体示例而论，第一标记26及第二标记28可贴附到预期停放位置的后部，并且第三标记30可贴附到预期停放位置的侧部。第一标记26及第二标记28被定位成位于向前FOV16内。类似地，第三标记30被定位成位于侧面FOV 24内。非常类似于先前论述的示例，驾驶员可将车辆停放在预期停放位置中，然后启动自学习过程，在该自学习过程中车辆处理器基于其视野内的标记的位置及尺寸而计算车辆位置及取向。处理器可存储先前定位的标记的组合作为表示原始车辆位置的视觉图案。该多个标记的位置还可作为用户显示的一部分来显示以增强驾驶员的参照系。

具体标记类型可用于向车辆提供信息或传送数据。在替代示例中，客户可将一个或多个预定义快速响应(QR)代码定位在停放区域中的位置中，这些位置位于视觉系统12的FOV内。QR代码通常是一种类型的机器可读光学标签，其一般包含与其所贴附的物品有关的信息。QR代码可包括许多标准编码类型中的任一者，并且由在白色背景上排列成方格网的黑格组成，这些黑格可由诸如照相机之类的成像装置读取。可处理QR代码的图像以从存在于图像的水平及垂直分量中的图案提取数据。

作为一个或多个标记的一部分所包括的QR代码可用作提供一个或多个相关公司网站的链接的营销工具。在一个示例中，响应于QR代码的检测，在车辆自行停放程序期间在用户界面处提供指向特定宿主车辆的驾驶员的标有商标的信息。在其他示例中，包含在QR代码中的信息可用于确定是否进入自行停放模式。更具体而言，视觉系统可在驶进停放位置中的同时检测QR代码，并引用二维码中所包含的数据，诸如车辆识别信息。如果QR代码信息不与当前停放车辆的QR代码信息相配，则可为了停放目的忽略该QR代码。如果代码相配，车辆控制器可使用QR代码位置作为如上所论述的位置参考标记。

参照图5至图7，还可使用光学投影图案来增强停放辅助特征，而无需将标记贴附在停放位置的区域中。车辆50至少设置有分别具有FOV 16、20及24的图像捕获装置14、18及22。如上所述，图像捕获装置与车辆控制器51通信以接收图像数据。车辆50还设置有至少一个投影装置以将外部图像投射到车辆周围的区域。当进入已知停放位置时，向前投影装置54以及向后投影装置58中的至少一者发出预定义图像。前投影领域56及后投影领域60被定向成使得当先前存储的位置的表面位于车辆50附近内时，光学图案62及64位于视觉系统的视场内。在一个示例中，车辆照明灯及/或尾灯将一个或多个光学图案投射到车库的墙面上。

车辆控制器51可被编程为执行如上所论述的自学习算法。类似于先前的示例，驾驶员可将车辆50停放在最佳停放位置中并启动“停放点学习”过程，在该过程中车辆50计算其位置及取向并存储表示车辆附近的图像。在图5至图7的示例中，所存储的图像包括光学图案62及64，其分别由从投影装置54及58所发出的图像造成。车辆控制器可被进一步编程为基于FOV内所投射的光学图案的位置及尺寸而提高车辆位置及取向计算精确度。在具体的示例中，控制器基于光学图案62及64的尺寸及位置而产生到最近向前表面的向前距离66及/或到最近后表面的向后距离68的估量。

参照图8及图9，视觉系统92所提供的停放辅助的另一示例包括识别对应于预定停放位置的附近图像中所包含的几何图案。类似于先前的示例，驾驶员可将车辆90停放在最佳停放位置中并启动“停放点学习”过程，在该过程中车辆基于在许多FOV中的任一者内所发现的位置特征而计算其位置。诸如例如机柜106及门框110之类的视觉检测到的固定天然环境物体可用于评定车辆90的位置的精确度。在诸如将车辆停靠在室外停放空间处之类的其他情况下，例如涂漆地面标记、标志以及停车计时器可全部作为静止物品被视觉检测到并类似地用于车辆定位。可基于当车辆进入停放区域中时所收集的图像图案而将处于停放位置的车辆90附近内的许多不同固定视觉属性用于辅助停放。

还可在一个或多个FOV内捕获诸如垃圾桶108及相邻车辆40之类的若干非静止物品中的至少一部分。在图8的示例中，对应于车辆90的前端的向前FOV 96捕获静止及非静止物品二者。虽然垃圾桶108及/或相邻车辆40的位置可能会相对一致，但是非静止物品的放回可能会在每一物品被带回到其先前位置时的各次之间不同。此种变化可在随后的停放操作期间由视觉系统92察觉。停放辅助算法的图案识别部分可包括对给定图案的特定特征进行加权。更具体而言，在每一随后的停放操作期间，可将与物品的对应位置有关的提高的可信度分配给未显示出位置变化的物品。相反，可将降低的可信度分配给显示出位置不同于先前图像的物品，或可将这些物品从位置计算完全省略。虽然可能不会依靠此种非静止物品用于最终定位，但是在车辆接近及离开期间仍会检测并避开这些物体。具体参照图8的示例，对应于机柜106的图像图案的部分112以及对应于门框110的部分114可在停放操作之间呈现出很少变化或不会呈现出变化。因此，图像图案的这些部分可在停放辅助算法中接收高的加权。比较地，由于在停放操作之间非静止物品的不同放置，对应于垃圾桶108的部分116可呈现出变化。因此，部分116可在停放辅助算法中被给予很小的重量或被完全屏蔽。算法可被配置成使用在随后停放操作期间所获取的数据来继续自学习并产生与用于引导车辆定位的视觉图案有关的提高的可信度。

参照图10，停放辅助用户显示200是在停放时驾驶员体验的示例性方面。用户显示200被拆分成第一显示部分202以及第二显示部分206，第一显示部分202描绘了车辆204的顶视图360度周边，第二显示部分206显示了对应于车辆前端处的图像装置的实况图像。用户显示可被配置成当车辆接近先前存储的停放位置时自动地变化到停放辅助显示。如上所论述，先前已知的停放空间的识别可基于在车辆控制器处所接收到的任何数量的位置指示符信号以及图像捕获装置的一个或多个FOV内的视觉图案。用户显示的第一显示部分202包括目标208，其表示停放区域内的预期最终停放位置。目标208的位置是使用在至少一个先前自学习程序期间所获取的位置数据及视觉图案二者通过上文论述的技术来确定。

在一个示例中，第一显示部分202的360度周边视图的参照系保持固定并且当车辆接近最终停放位置时，目标208的位置相对于车辆204图像移动。继续参照图10，当车辆接近最终停放位置时，目标208沿方向210行进通过位置208”以及位置208’。此种行进帮助驾驶员了解在哪停下他们的车以及车辆是否被取向成相对于优选停放点为斜的。

第二显示部分206包括活动引导路线212及214，其表示当车辆接近停放空间时车辆的侧边缘的即将出现的位置。引导路线是根据车辆的转向角而更新以描绘行驶路径的对应曲度。虽然此种引导路线在本领域中通常已知，但是本公开的方面包括基于优选最终停放位置的预定位置而进一步修改引导路线的位置。在一些示例中，引导路线被修改以促进车辆位置朝优选最终停放位置的会聚。在附加示例中，目标208与引导路线212及214一起显示在第二显示部分206中，以便向驾驶员提供停放行进的附加实时评估。

在附加示例中，类似于上文所论述者的视觉系统可用于当车辆进入停放空间中可造成车辆损坏时防止或阻止车辆进入停放空间中。例如，停放辅助算法可包括执行确认步骤以确保在进入诸如车库之类的已知封闭停放空间中之前车辆闭合面板均未打开。特别是在诸如具有向上摆动的提升式门闭合面板的运动型多用途车(SUV)之类的较高车辆的情况下，算法可在进入停放辅助程序之前进行检查以确保提升式门是关闭的。打开的提升式门可能会与车库门或车辆上方的车库结构的其他部分发生非预期接触。根据一个示例，算法包括在进入车库停放区域之前监测来自诸如提升式门微开开关之类的闭合面板状态传感器的信号以指示提升式门是关闭的。根据本公开的方面，车辆控制器可被编程为基于来自闭合面板状态传感器的信号而检测闭合面板的位置并响应于闭合面板被检测到处于打开位置而发出警告消息以阻止接近参考车辆位置。

根据另一示例，车辆可依靠使用安装在提升式门上的照相机所捕获的一个或多个存储的基线图像来确定提升式门的位置(即打开还是关闭)。基线图像可在接近预期停放空间期间捕获，使得存储的图像表示进入停放区域所需的先决条件。例如，基线图像可包括一个或多个图像图案的集合，其包括通向停放空间的车道。在打开的提升式门的情况下，提升式门照相机的取向将改变照相机的FOV。因此，在提升式门打开时所捕获的图像将明显不同于基线图像，并且算法可确定提升式门处于打开位置。在一些示例中，天空图像图案可以是先前存储的，使得算法可通过使照相机取向成基本上向上朝向天空而检测打开的提升式门位置。当车辆接近车库位置时，算法可包括计算当前行驶方向、使用提升式门照相机来捕获当前图像图案，然后将当前图像图案与存储的图像图案进行比较。在进一步的示例中，算法可存储与反向驾驶停放方向的接近相关联的第一图像图案以及与向前驾驶停放方向相关联的第二图像图案。存储两个方向的图像将防止驾驶员在闭合面板处于打开位置时向前或反向驾驶。在自控车辆的情况下，算法可进一步包括响应于检测到打开的提升式门而停止停放操作。

停放辅助算法的打开的闭合面板部分可类似地应用到离开停放位置。如果在离开封闭停放空间时闭合面板处于打开位置，在车辆与停放封闭区域的结构之间存在接触的风险。停放辅助算法可包括在离开停放位置之前执行确认步骤以确保所有闭合面板均是关闭的。根据一个示例，算法包括在离开车库停放区域之前监测来自至少一个闭合面板微开开关的信号以指示提升式门是关闭的。类似于上文所论述的天空图案检测及存储，算法可进一步包括当车辆位于车库内部时响应于提升式门被打开而捕获车库屋顶图像图案。车库屋顶图像图案可与提升式门照相机所捕获的实时图像进行比较以确定该图像是否对应于车库屋顶图像图案或车道离开路径图像图案。如果检测到车库屋顶图像图案，可向驾驶员提供警告以阻止车辆离开及/或可防止车辆的离开。根据本公开的方面，车辆控制器可被编程为基于与已知闭合面板位置相关联的图像图案而检测闭合面板的位置并响应于闭合面板被检测到处于打开位置而发出命令以防止离开参考车辆位置。

在进一步的示例中，类似于上文所论述者的视觉系统可用于当车库门未完全打开或其他停放区域屏障堵塞车辆离开路径时防止或阻止车辆离开车库。停放辅助算法可包括当车库门完全打开时捕获离开路径的图像。在允许驾驶员启动车辆移动以便离开之前，算法可包括执行确认步骤以确保车库门完全打开。对应于车辆的前端的当前图像可用于在车辆离开之前确定车库门的状态。根据车辆的停放取向，车辆的前端可以是前端或后端。算法可将当前图像与离开路径的存储的图像图案进行比较以确定车库门是否完全打开。如果车辆正在移动出识别的车库位置，开始计算方向、捕获图案并与存储的图案进行比较。在进一步的示例中，算法可在车库门被检测到处于关闭状态时限制发动机被允许运行的时间。算法可进一步包括针对潜在的废气中毒向客户或机关传送警告消息。在替代示例中，当视觉系统检测到车辆处于封闭空间中时，可阻止发动机启动。根据本公开的方面，控制器可被进一步编程为响应于检测到停放区域屏障堵塞车辆离开路径而发出警告消息以阻止离开原始车辆位置。

在附加的进一步示例中，停放辅助算法包括在车辆变换到“停车”之后从一个或多个照相机或其他图像装置有条件地提供外部视图。来自图像的可见图案用于评估相对于来自外部图案的特征的车辆停放位置的精确度。如果车辆未被很好地定位，算法包括向驾驶员提供与次优停放定位有关的警告消息。警告消息可经由用户显示器经由文本或其他图形及/或经由听觉语音警告来提供。在具有涂漆标记的停车场的情况下，算法可识别此种标记作为预期停放空间的边界，并响应于车辆位置偏离中央大于居中阈值而产生警告消息。类似地，算法可响应于车辆偏斜大于角度对准阈值而产生警告消息。另外，算法可响应于车辆被进一步定位到预期停放空间中大于深度阈值而产生警告消息。在替代示例中，视觉特征可基于邻近预期停放空间的车辆而产生。类似的居中及对准评估是利用邻近车辆而产生。在示例中，在车辆变换到停车之前启动照相机视图。

虽然在乘用机动车辆的上下文中提出了上文所论述的系统及方法，但是应理解，车辆可以是被配置成重复地返回到已知位置的任何类型的可移动物体。例如，具有标记图案或其他已知路线的无人驾驶飞行器可被编程为基于本文所论述的技术而返回到原始位置。在此种情况下，用户界面可以远离该飞行器，并允许用户使用从视觉系统所获取的数据来规定设置及行为。

本文所公开的过程、方法或算法可以可交付到处理装置、控制器或计算机/可由处理装置、控制器或计算机实现，该处理装置、控制器或计算机可包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，过程、方法或算法可以采用多种形式作为可由控制器或计算机执行的数据及指令来存储，这些形式包括但不限于永久存储在诸如ROM装置之类的非可写存储介质上的信息以及可变地存储在诸如软盘、磁带、光盘、RAM装置以及其他磁性及光学介质之类的可写存储介质上的信息。过程、方法或算法还可在软件可执行对象中实施。可选地，过程、方法或算法可以使用合适的硬件组件来整体地或部分地实施，这些硬件组件诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机器、控制器或其他硬件组件或装置，或硬件、软件及固件组件的组合。

虽然在上文描述了示例性实施例，但是这些实施例并非旨在描述由权利要求书涵盖的所有可能的形式。说明书中所使用的词语是描述性的而非限制性的词语，并且应理解，在不背离本公开的精神及范围的条件下，可作出各种变化。如前所述，各种实施例的特征可加以组合以形成可能未明确描述或例示的本发明的进一步实施例。虽然各种实施例可能已经被描述为关于一个或多个预期特性提供优点或优于其他实施例或现有技术实施方式，但是本领域的普通技术人员认识到，一个或多个特征或特性可被折衷以实现预期整体系统属性，这些预期整体系统属性取决于具体应用及实施方式。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐久性、寿命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、可服务性、重量、可制造性、易组装性等等。这样，被描述为关于一个或多个特性与其他实施例或现有技术实施方式相比不太令人满意的实施例并非在本公开的范围之外并且可能是特定应用所期望的。

Claims (10)

1.一种车辆，包括：

至少一个图像捕获装置；

用户显示器，其被配置成显示从所述至少一个图像捕获装置接收到的图像；以及

控制器，其被编程为

响应于设置原始车辆位置的用户提示，将对应于所述原始车辆位置的至少一个参考图像存储在非瞬时数据存储器中，所述至少一个参考图像指示所述车辆的附近，

响应于随后接近所述附近，捕获对应于当前车辆位置的当前图像，

将所述当前图像与所述参考图像进行比较，并且

基于所述比较而在所述用户显示器处产生图形，所述图形描绘了所述附近、所述当前车辆位置以及所述原始车辆位置。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述至少一个参考图像包括排列成图案的多个标记，并且所述控制器被进一步编程为基于所述多个标记而产生所述原始车辆位置与所述当前车辆位置之间的偏差值。

3.根据权利要求2所述的车辆，其中所述多个标记包括二维条形码、从所述车辆投射的图像、贴纸以及天然附近物品中的至少一者。

4.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器被进一步编程为当接近所述附近时进入自控车辆停靠序列以将所述车辆朝所述原始车辆位置引导。

5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述至少一个图像捕获装置联接至闭合面板，并且所述控制器被进一步编程为基于与已知闭合面板位置相关联的图像图案而检测所述闭合面板的位置以响应于所述闭合面板被检测到处于打开位置而发出警告消息以阻止离开所述原始车辆位置。

6.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器被进一步编程为响应于所述车辆在所述随后接近之后进入停放状态而产生评估消息，所述评估消息指示参照所述原始车辆位置的所述当前车辆位置。

7.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器被进一步编程为基于所述车辆当前位置而传送信号以操作基础设施装置。

8.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器被进一步编程为捕获指示闭合面板的位置的图像并响应于检测到所述闭合面板处于打开位置而阻止离开所述原始车辆位置。

9.根据权利要求1所述的车辆，其中所述至少一个参考图像指示可移动停放区域屏障的状态，并且所述控制器被进一步编程为响应于检测到所述停放区域屏障堵塞车辆离开路径而发出警告消息以阻止离开所述原始车辆位置。

10.根据权利要求1所述的车辆，进一步包括投影装置，所述投影装置被排列成将图像投射到所述附近中的表面上，其中所述参考图像包括由所述投射的图像造成的光学图案。