CN108622081A - 用于车辆的辅助驾驶设备和方法 - Google Patents

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CN108622081A CN201710155456.9A CN201710155456A CN108622081A CN 108622081 A CN108622081 A CN 108622081A CN 201710155456 A CN201710155456 A CN 201710155456A CN 108622081 A CN108622081 A CN 108622081A
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Abstract

本申请涉及用于车辆的辅助驾驶设备和方法。根据一个实施例，一种用于车辆的辅助驾驶设备包括：道路类型判定单元，用于判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；入口和出口判定单元，用于响应于判定所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；车道检测单元，用于响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及反应单元，用于基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。

Description

用于车辆的辅助驾驶设备和方法
技术领域
本申请涉及车辆领域，更具体地，涉及用于车辆的辅助驾驶设备和方法。
背景技术
随着机动车数量的快速增长，道路交通拥堵越来越普遍。然而，在车辆行驶过程中，车辆往往有多条可用车道，因此选择一条车辆能够更快速行驶的车道有助于使得车辆行驶地更通畅。驾驶员通常通过简单观察或完全凭直觉来在这多条可用车道中选择一条车道向前方行进，这不仅增加了驾驶员的负担，而且这种选择车道的方式非常盲目，不一定能够选择到车辆能够更快速行驶的一条车道。
发明内容
根据一个实施例，一种用于车辆的辅助驾驶设备包括：道路类型判定单元，用于判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；入口和出口判定单元，用于响应于所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；车道检测单元，用于响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及反应单元，用于基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
根据另一个实施例，一种用于车辆的辅助驾驶方法包括：判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；响应于所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
根据另一个实施例，一种用于车辆的辅助驾驶设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有指令，这些指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行包括以下步骤的方法：判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；响应于所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
根据另一个实施例，提供了一种存储有指令的非暂态机器可读介质，所述指令在由处理器执行时，使得所述处理器执行包括以下步骤的方法：判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；响应于所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
本申请的实施例提供的辅助驾驶设备和方法提供了一种可以从多条可用车道中为车辆选择一条或多条能够更快速行驶的车道的方式。根据本申请实施例的辅助驾驶设备和方法既可以用于改善现有车辆的驾驶员的驾车体验，也可以在采用自动驾驶技术(或无人驾驶)技术的车辆中使用。
附图说明
下文将结合附图对本发明的具体实施方式进行描述。在附图中，相似的标号用来指代相同或功能类似的元件。
图1是汽车的简化示意图，该汽车包括根据本申请实施例的辅助驾驶设备。
图2是根据本申请实施例的辅助驾驶设备的结构示意图。
图3A示出了本申请实施例的应用场景的一种示例情形。
图3B示出了本申请实施例的应用场景的另一种示例情形。
图4示出了根据本申请实施例的辅助驾驶方法的流程图。
图5示出了信息处理设备的结构示意图，本申请的实施例中的辅助驾驶设备可以由该信息处理设备来实现。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。本发明决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在附图和下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本发明造成不必要的模糊。
图1是汽车100的简化示意图，根据本申请实施例的辅助驾驶设备可以用于汽车100中。虽然以汽车作为示例，但是本申请不限于应用在汽车中，而是可以应用于各种各样的机动车辆，例如轿车、货车、卡车、电车、摩托车、运动型多用途车辆、拖拉机等，这些车辆可以使用内燃机、电动机等一种或多种动力源作为动力机构。
如图1所示，汽车100包括控制系统110、传感器120、辅助驾驶设备130，它们可以彼此连接，例如分别连接到汽车100的控制器局域网(CAN)总线160或网络。为了简明起见，汽车100中公知的动力和操纵装置、传动系统等部件未在图1中示出。可选地，汽车100还可以包括导航设备140、通信设备150、娱乐设备(未示出)等，它们也可以通过相应的接口连接到汽车100的控制系统110、辅助驾驶设备130等。
控制系统110例如可以包括电子控制单元(ECU)。ECU可以用处理器(例如，微处理器)、控制器(例如，微控制器)、可编程逻辑电路(例如，现场可编程门阵列(FPGA))和专用集成电路(ASIC)等来实现。ECU可以包括一个或多个存储器，例如，随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程存储器(EPROM)、电可擦可编程存储器(EEPROM)等。存储器可以用于存储数据、指令、软件、代码等，这些指令被执行以执行本申请中所描述的动作。
传感器120例如可以包括以下各种传感器中的一项或多项：一个或多个摄像设备、一个或多个超声波传感器、一个或多个雷达装置、一个或多个激光装置等。摄像设备可以安装在车辆的前方、后方、侧面、顶部、内部等位置，并且可以包括可见光摄像头、红外摄像头等。可见光摄像头例如能够实时捕获车辆内部和/或外部的图像(例如，以60°左右的角度工作)并呈现给驾驶员和/或乘客。此外，通过对摄像头捕获的图像进行分析，可以获取诸如交通信号灯指示、道路标志、交叉路口情况、其他车辆的运行状态等信息。红外摄像头可以在夜视情况下捕获图像。超声波传感器可以安装在车辆的四周。利用超声波方向性强的特点，超声波传感器可以准确地测量车外物体距车辆的距离。超声波传感器通常对近距离物体比远距离物体的测距精度更高。雷达装置可以安装在车辆的前方、后方或其他位置。雷达装置可以利用电磁波的特性，准确地测量车外物体距车辆的距离，并且通常对金属物体敏感度更高。雷达装置还可以利用多普勒效应来测量车辆相对于物体的速度变化。激光装置(例如激光雷达LIDAR)可以安装在车辆的前方、后方或其他位置。激光装置可以检测到精确的物体边缘、形状信息，从而进行精确的物体识别和追踪。传感器120还可以包括对车辆的自身状态(例如当前载重量及其分布情况、车辆的维护状况、行驶状态)、车辆的周围环境(例如温度、湿度、亮度、气压等)等进行感测的装置。
辅助驾驶设备130连接到控制系统110和未示出的传动系统。辅助驾驶设备130例如可以具有以下功能中的一项或多项：车灯控制；喇叭控制；诸如换挡、刹车、加速、转向之类的致动控制等。
车载导航设备140可以为汽车100提供导航信息，例如关于汽车100的当前位置、行驶速度和方向、路线规划、周边设施、交通状况、历史交通数据等信息。导航设备140例如可以基于卫星定位(例如GPS、Glonass、北斗等)、惯性定位、辅助全球定位(A-GPS)、和/或三角定位等原理工作。导航设备140可以基于汽车100本地存储的电子地图而工作，也可以基于从外部接收的电子地图数据而工作。
通信设备150可以包括允许汽车100与其他信息源进行通信的无线通信设备。例如，汽车100可以与其附近的其他车辆通信(称为“Car to Car (Car2Car)”或“Vehicle toVehicle(V2V)”通信)。更一般地，汽车100可以与附近的车辆、行人、设施等进行通信(称为“Car to X(Car2X)”或“Vehicle to X(V2X)”通信)。例如，汽车100可以通过通信设备150向交通信号灯发送请求，以获得其目前的状态(例如红色还是绿色)。交通信号灯也可以向附近的车辆广播这种状态。汽车100也可以通过通信设备150向附近的车辆或设施发送自身的信息，例如型号、行驶方向、行驶速度等。通信设备150可以包括基于任意类型电磁波(例如红外线、微波、毫米波等)的通信设备，并可以基于任意预设的通信协议进行Car2Car或Car2X通信。
图2是根据本申请实施例的辅助驾驶设备130的结构示意图。辅助驾驶设备130可以包括道路类型判定单元210、入口和出口判定单元220、车道检测单元230和反应单元240。这些单元可以由硬件电路实现，也可以由软件模块实现，还可以通过硬件和软件的组合来实现。下面将结合图3A和图3B所示的本申请实施例的应用场景的示例情形对这些单元的操作进行详细描述。
根据本申请的各种实施例，汽车100能够从多条可用车道中选择一条或多条能够更快速行驶的车道，从而改善驾驶员的驾车体验。
当汽车100在道路上行驶时，辅助驾驶设备130中的道路类型判定单元210可以判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在本文的实施例中，预定道路类型可以是由操作者预先设定的，预定道路类型可以涉及所有能够具有道路入口和/或道路出口的道路的类型。例如，预定道路类型可以包括：高速道路、环形道路、主路、以及高架道路，等等。
在一个实施例中，道路类型判定单元210可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息来进行上述判定。例如，导航设备140可以提供表明汽车100当前所处的道路的名称、类型、以及位置等等的信息，道路类型判定单元210可以基于这些信息来判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在一个实施例中，道路类型判定单元210可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来进行上述判定。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于道路标志等的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来确定汽车100所处的道路的类型，从而判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在一个实施例中，道路类型判定单元210可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来进行上述判定。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明其当前所处的道路的名称、类型、以及位置等等的信息，道路类型判定单元210可以基于这些信息来判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。
如果道路类型判定单元210判定汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一，则辅助驾驶设备130中的入口和出口判定单元220可以判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。例如，在图3A和图3B所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，汽车100正在高速道路上由南向北行驶，道路类型判定单元210可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息、来自汽车100的车载摄像设备的信息、以及来自汽车100周围的信息源的信息中的至少一项，确定汽车100所处的道路的类型是高速道路，从而判定汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一。响应于上述判定，辅助驾驶设备130中的入口和出口判定单元220可以判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。
在一个实施例中，入口和出口判定单元220可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息来进行上述判定。例如，导航设备140可以提供表明汽车100前方的道路状况、道路标志、道路地图等等的信息，入口和出口判定单元220可以基于这些信息来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。在一个实施例中，入口和出口判定单元220可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来进行上述判定。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于道路标志等的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。在一个实施例中，入口和出口判定单元220可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来进行上述判定。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明汽车100前方的道路状况、道路标志、道路地图等等的信息，入口和出口判定单元220可以基于这些信息来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。
响应于入口和出口判定单元220判定汽车100前方有道路入口或道路出口，辅助驾驶设备130中的车道检测单元230可以检测汽车100所处的车道。例如，在图3A和图3B所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，汽车100正在高速道路上由南向北行驶，汽车100前方具有道路入口(如图3B所示)或道路出口(如图3A所示)。入口和出口判定单元220可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息、来自汽车100的车载摄像设备的信息、以及来自汽车100周围的信息源的信息中的至少一项，判定汽车100前方有道路入口(如图3B所示)或道路出口(如图3A所示)。响应于上述判定，辅助驾驶设备130中的车道检测单元230可以检测汽车100所处的车道。
车道检测单元230可以基于来自汽车100的车载传感器的信息和/或来自汽车100周围的信息源的信息来检测汽车100所处的车道。在一个实施例中，车道检测单元230可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来检测汽车100所处的车道。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于车道标志线的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来检测汽车100所处的车道。在一个实施例中，车道检测单元230可以基于来自汽车100的车载传感器(例如，超声波传感器、雷达装置、激光装置，等等)的信息来检测汽车100所处的车道。例如，可以利用汽车100的车载传感器来检测汽车100所处的道路上的车辆队列以及道路边缘(例如，障碍物)，来确定汽车100所处的道路上的车道数量及各个车道的位置，然后结合汽车100所处的位置来确定汽车100所处的车道。在一个实施例中，车道检测单元230可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来检测汽车100所处的车道。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明汽车100所处的道路的车道数量及各个车道位置等等的信息，车道检测单元230可以基于这些信息来检测汽车100所处的车道。
车道检测单元230可以通过基于来自汽车100的车载传感器的信息计算汽车100距道路的边缘的横向距离以及车道的宽度，来检测汽车100所处的车道。例如，在图3A所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，汽车100正在高速道路上由南向北行驶，车道检测单元230可以基于来自汽车100的车载传感器的信息计算汽车100距道路的边缘301的横向距离D1以及车道的宽度D2，例如，D1＝12米，D2＝8米，则可以确定汽车100位于道路边缘301左边的第二个车道，即图3A中所示的L3车道。作为另一示例，在图3B所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，车道检测单元230可以通过上述类似的方式检测得到汽车100所处的车道为L4车道。
辅助驾驶设备130中的反应单元240可以基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。在一个实施例中，反应单元240可以在汽车100的速度低于预定速度阈值的情况下，基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。预定速度阈值可以是预先设定的固定值，该值例如可以根据具体需要而预先设定。预定速度阈值也可以通过简单的适应函数或在线学习算法来进行更新以适应于所检测的环境或用户的行为，预定速度阈值也可以由操作者根据具体需要进行配置。例如，预定速度阈值可以被设置成随着汽车100在预定时间段内的平均行驶速度增大而增大，随着汽车100的载重量增大而减少，随着汽车100周围的环境亮度减小而减少，随着汽车100周围的湿度强烈增大而减小，和/或随着在加速和减速之间进行切换的频率增加而增加等等。辅助驾驶设备130可以根据从传感器120获得的数据来设置预定速度阈值。例如，假设预定速度阈值为20km/h，则当汽车100的行驶速度低于20km/h时，反应单元240可以基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。
在一个实施例中，在汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一且汽车100前方具有道路出口的情况下，如果汽车100位于道路最右边的一条车道(距道路出口最近的一条车道)，则反应单元240可以输出建议继续在当前车道行驶的车道选择信息，否则，反应单元240可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道右边的车道(最好更换到道路最右边的车道)继续行驶。例如，在图3A所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，汽车100正在高速道路上由南向北行驶且汽车100前方有道路出口，并且汽车100沿L3车道行驶，因此，反应单元240可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道右边的车道即L4车道继续行驶。当L4车道上有道路出口时，L4车道上位于道路出口后方的车辆有可能从道路出口驶出L4车道，这使得L4车道上的车辆队列中的车辆数目减少，因此可以使得L4车道上位于道路出口后方的车辆能够更快地行驶。例如，如图3A中所示，在汽车100前方，车辆310、330沿L3车道由南向北行驶，车辆320、340沿L4车道由南向北行驶，其中，车辆340可能在前方的道路出口处驶出L4车道进入另一条道路，这使得L4车道中的车辆队列中的车辆数目将减少，因此汽车100如果更换到L4车道，将可以更快速地行驶。
在一个实施例中，在汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一且汽车100前方具有道路入口的情况下，如果汽车100位于道路最左边的一条车道(距道路入口最远的一条车道)，则反应单元240可以输出建议继续在当前车道行驶的车道选择信息，否则，反应单元240可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道左边的车道(最好更换到道路最左边的车道)继续行驶。例如，在图3B所示的本申请实施例的应用场景的示例情形中，汽车100正在高速道路上由南向北行驶且汽车100前方有道路入口，并且汽车100沿L4车道行驶，因此，反应单元240可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道左边的车道即L3车道继续行驶。当L4车道上有道路入口时，可能有车辆从道路入口驶入L4车道，这将使得L4车道上的车辆队列中的车辆数目增多，因此将降低L4车道上位于道路入口后方的车辆的行驶速度。例如，如图3B中所示，在汽车100前方，车辆350沿L3车道由南向北行驶，车辆360沿L4车道由南向北行驶，此外，车辆370将在道路入口处驶入L4车道，这使得L4车道中的车辆队列中的车辆数目将增多，这将降低L4车道上位于道路入口后方的车辆的行驶速度，因此汽车100如果更换到L3车道，将可以更快速地行驶。
在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的显示单元从而以可视方式供驾驶员查看。例如，可以在显示单元中以文字、图案、图像、视频等形式来显示车道选择信息。显示单元例如可以作为仪表盘的一部分，也可以结合到导航系统的显示界面中，还可以结合到车载音视频显示单元中。在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的音频输出单元从而以语音方式报告给驾驶员。音频输出单元例如可以是车载扬声器，也可以结合到导航系统的音频输出设备中，还可以结合到车载音视频声音单元中。在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的触觉单元从而以产生触感的方式报告驾驶员。触觉单元例如可以被安装或一体集成到方向盘，在输出车道选择信息时，方向盘可以采用不同频率、不同程度地膨胀或微振动等，以使驾驶员的手感受到该信号。触觉单元也可以被安装或一体集成到驾驶员座椅，在输出车道选择信息时，座椅(例如，背部和/或臀部)以不同频率、不同程度轻敲驾驶员，以使得驾驶员的背部和/或臀部感受到该信号。此外，触觉单元也可以安装到脚踏板等位置。在一个实施例中，还可以将车道选择信息输出到汽车100的导航系统。例如，可以将车道选择信息输出到汽车100的导航系统，以辅助驾驶员选择能够较快速行驶的一条车道，或以辅助导航系统根据车道选择信息重新规划行车路线等。或者，在汽车已经被设置到自动驾驶(例如，Piloted Driving或Autonomous Driving)模式的情况下，可以使得辅助驾驶设备130自动选择能够较快速行驶的一条车道。
应该理解的是，为了便于说明，图3A和图3B中所示的道路类型、道路出口和入口设置、车道数量、车道宽度、车辆数量、以及车辆大小等等仅仅是示例性的而非限制性的。
图4示出了根据本申请实施例的辅助驾驶方法400的流程图。在汽车100行驶时，汽车100的辅助驾驶设备130可以执行方法400。
在步骤410，判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在本文的实施例中，预定道路类型可以是由操作者预先设定的，预定道路类型可以涉及所有能够具有道路入口和/或道路出口的道路的类型。例如，预定道路类型可以包括：高速道路、环形道路、主路、以及高架道路，等等。
在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息来进行上述判定。例如，导航设备140可以提供表明汽车100当前所处的道路的名称、类型、以及位置等等的信息，可以基于这些信息来判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来进行上述判定。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于道路标志等的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来确定汽车100所处的道路的类型，从而判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。在一个实施例中，可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来进行上述判定。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明其当前所处的道路的名称、类型、以及位置等等的信息，可以基于这些信息来判定汽车100所处的道路的类型是否为预定道路类型之一。
如果步骤410的判定结果为“是”，则方法400前进到步骤420。否则，方法400返回步骤410。
在步骤420中，可以判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载导航设备140的信息来进行上述判定。例如，导航设备140可以提供表明汽车100前方的道路状况、道路标志、道路地图等等的信息，可以基于这些信息来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来进行上述判定。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于道路标志等的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。在一个实施例中，可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来进行上述判定。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明汽车100前方的道路状况、道路标志、道路地图等等的信息，可以基于这些信息来判定汽车100前方是否有道路入口或道路出口。
如果步骤420的判定结果为“是”，则方法400前进到步骤430。否则，方法400返回步骤420。
在步骤430中，响应于汽车100前方具有道路入口或道路出口，可以检测汽车100所处的车道。在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载摄像设备(例如，传感器120中的可见光摄像头、红外摄像头等)的信息来检测汽车100所处的车道。例如，可以通过对来自车载摄像设备的关于车道标志线的图像进行计算机视觉和模式识别操作，来检测汽车100所处的车道。在一个实施例中，可以基于来自汽车100的车载传感器(例如，超声波传感器、雷达装置、激光装置，等等)的信息来检测汽车100所处的车道。例如，可以利用汽车100的车载传感器来检测汽车100所处的道路上的车辆队列以及道路边缘(例如，障碍物)，来确定汽车100所处的道路上的车道数量及各个车道的位置，然后结合汽车100所处的位置来确定汽车100所处的车道。在一个实施例中，可以基于来自汽车100周围的信息源的信息来检测汽车100所处的车道。例如，与汽车100相距某个距离(例如5米、10米、50米或100米)以内的建筑物、交通设施或车辆可以通过Car2X或Car2car的方式，向汽车100提供表明汽车100所处的道路的车道数量及各个车道位置等等的信息，可以基于这些信息来检测汽车100所处的车道。在一个实施例中，可以通过基于来自汽车100的车载传感器的信息计算汽车100距道路的边缘的横向距离以及车道的宽度，来检测汽车100所处的车道。
在步骤440中，可以基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。在一个实施例中，在汽车100的速度低于预定速度阈值的情况下，可以基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。预定速度阈值可以是预先设定的固定值，该值例如可以根据具体需要而预先设定。预定速度阈值也可以通过简单的适应函数或在线学习算法来进行更新以适应于所检测的环境或用户的行为，也可以由操作者根据具体需要进行配置。例如，预定速度阈值可以被设置成随着汽车100在预定时间段内的平均行驶速度增大而增大，随着汽车100的载重量增大而减少，随着汽车100周围的环境亮度减小而减少，随着汽车100周围的湿度强烈增大而减小，和/或随着在加速和减速之间进行切换的频率增加而增加等等。可以根据从传感器120获得的数据来设置预定速度阈值。例如，假设预定速度阈值为20km/h，则当汽车100的行驶速度低于20km/h时，可以基于汽车100所处的车道，输出车道选择信息。
在一个实施例中，在汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一且汽车100前方具有道路出口的情况下，如果汽车100位于道路最右边的一条车道(距道路出口最近的一条车道)，则可以输出建议继续在当前车道行驶的车道选择信息，否则，可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道右边的车道(最好更换到道路最右边的车道)继续行驶。在一个实施例中，在汽车100所处的道路的类型是预定道路类型之一且汽车100前方具有道路入口的情况下，如果汽车100位于道路最左边的一条车道(距道路入口最远的一条车道)，则可以输出建议继续在当前车道行驶的车道选择信息，否则，可以输出下述车道选择信息：建议更换到当前车道左边的车道(最好更换到道路最左边的车道)继续行驶。
在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的显示单元从而以可视方式供驾驶员查看。例如，可以在显示单元中以文字、图案、图像、视频等形式来显示车道选择信息。显示单元例如可以作为仪表盘的一部分，也可以结合到导航系统的显示界面中，还可以结合到车载音视频显示单元中。在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的音频输出单元从而以语音方式报告给驾驶员。音频输出单元例如可以是车载扬声器，也可以结合到导航系统的音频输出设备中，还可以结合到车载音视频声音单元中。在一个实施例中，可以将车道选择信息输出到汽车100的触觉单元从而以产生触感的方式报告驾驶员。触觉单元例如可以被安装或一体集成到方向盘，在输出车道选择信息时，方向盘可以采用不同频率、不同程度地膨胀或微振动等，以使驾驶员的手感受到该信号。触觉单元也可以被安装或一体集成到驾驶员座椅，在输出车道选择信息时，座椅(例如，背部和/或臀部)以不同频率、不同程度轻敲驾驶员，以使得驾驶员的背部和/或臀部感受到该信号。此外，触觉单元也可以安装到脚踏板等位置。在一个实施例中，还可以将车道选择信息输出到汽车100的导航系统。例如，可以将车道选择信息输出到汽车100的导航系统，以辅助驾驶员选择能够较快速行驶的一条车道，或以辅助导航系统根据车道选择信息重新规划行车路线等。或者，在汽车已经被设置到自动驾驶(例如，Piloted Driving或Autonomous Driving)模式的情况下，可以使得辅助驾驶设备130自动选择能够较快速行驶的一条车道。
在步骤440之后，方法400结束。应该理解的是，方法400中所示的步骤及其顺序仅仅是示例性的，可以根据需要包括更多或更少的步骤或者可以按不同的顺序来执行方法400。例如，可以在执行步骤430之前判定汽车100的速度是否低于预定速度阈值，如果判定结果为“是”，则方法400前进到步骤430，否则，方法400返回下述步骤：判定汽车100的速度是否低于预定速度阈值。
图5示出了信息处理设备500的结构示意图，本申请的实施例中的辅助驾驶设备130可以由信息处理设备500来实现。如图5所示，设备500可以包括以下组件中的一项或多项：处理器520、存储器530、电源组件540、输入/输出(I/O)接口560、通信接口580，这些组件例如可以通过总线510以可通信的方式连接。
处理器520在整体上控制设备500的操作，例如与数据通信和计算处理等相关联的操作。处理器520可以包括一个或多个处理核心，并能够执行指令以实现本申请中所述方法的全部或部分步骤。处理器520可以包括具有处理功能的各种装置，包括但不限于通用处理器、专用处理器、微处理器、微控制器、图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)等。处理器520可以包括缓存525或可以与缓存525通信，以提高数据的访问速度。
存储器530被配置为存储各种类型的指令和/或数据以支持设备500的操作。存储器530可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现。存储器530可以包括半导体存储器，例如随机存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪存储器等。存储器530也可以包括例如使用纸介质、磁介质和/或光介质的任何存储器，如纸带、硬盘、磁带、软盘、磁光盘(MO)、CD、DVD、Blue-ray等。
电源组件540为设备500的各种组件提供电力。电源组件540可以包括内部电池和/或外部电源接口，并可以包括电源管理系统以及其他与为设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。
I/O接口560提供了使用户能够与设备500进行交互的接口。I/O接口560例如可以包括基于PS/2、RS-232、USB、FireWire、Lightening、VGA、HDMI、DisplayPort等技术的接口，使用户能够通过键盘、鼠标器、触摸板、触摸屏、操纵杆、按钮、麦克风、扬声器、显示器、摄像头、投影端口等周边装置与设备500进行交互。
通信接口580被配置来使设备500能够与其他设备以有线或无线方式进行通信。设备500可以通过通信接口580接入基于一种或多种通信标准的无线网络，例如WiFi、2G、3G、4G通信网络。在一种示例性实施例中，通信接口580还可以经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。示例性的通信接口580可以包括基于近场通信(NFC)技术、射频识别(RFID)技术、红外数据协会(IrDA)技术、超宽带(UWB)技术、蓝牙(BT)技术等通信方式的接口。
以上结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，其元素可以是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在非暂态机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质，例如易失性计算机可读介质或非易失性计算机可读介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
本文所描述的技术可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明的基本精神。因此，说明书中的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明的范围由权利要求而非上述具体实施方式所定义。

Claims (9)

1.一种用于车辆的辅助驾驶设备，包括：
道路类型判定单元，用于判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；
入口和出口判定单元，用于响应于判定所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；
车道检测单元，用于响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及
反应单元，用于基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述道路类型判定单元和所述入口和出口判定单元的判定是基于以下至少一项来进行的：
来自所述车辆的车载导航设备的信息；
来自所述车辆的车载传感器的信息；以及
来自所述车辆周围的信息源的信息。
3.根据权利要求2所述的设备，其中，所述预定道路类型包括：高速道路、环形道路、主路、以及高架道路。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述车辆所处的车道是基于来自所述车辆的车载传感器的信息和/或来自所述车辆周围的信息源的信息来检测的。
5.根据权利要求4所述的设备，其中，所述车辆所处的车道是基于利用来自所述车辆的所述车载传感器的信息计算所述车辆距所述道路的边缘的横向距离以及所述车道的宽度来检测的。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述反应单元用于在所述车辆的速度低于预定速度阈值的情况下，基于所述车辆所处的车道，输出所述车道选择信息。
7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述车道选择信息被输出到所述车辆的以下至少一项：显示单元、音频输出单元、以及导航系统。
8.一种用于车辆的辅助驾驶方法，包括：
判定所述车辆所处的道路的类型是否为预定道路类型之一；
响应于所述车辆所处的道路的类型是预定道路类型之一，判定所述车辆前方是否有道路入口或道路出口；
响应于判定所述车辆前方具有道路入口或道路出口，检测所述车辆所处的车道；以及
基于所述车辆所处的车道，输出车道选择信息。
9.一种车辆，该车辆被配备有如权利要求1-7中任一项所述的辅助驾驶设备。
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