CN108974007B - 确定主动巡航控制的兴趣物体 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于自动车辆的物体检测系统(10)，包括相机(14)、雷达传感器(24)以及控制器(38)。相机(14)对主车辆(12)所行驶的道路(18)的行驶车道(16)进行检测。雷达传感器(24)对该雷达传感器(24)的视野(28)中的目标(26)进行检测。视野(28)包括道路(18)，其中该道路(18)定义由雷达传感器(24)检测到的道路(18)的边界(30)。控制器(38)与相机(14)和雷达传感器(24)通信。控制器(38)确定目标(26)的集合(44)是定义线条(46)的静止物体(40)。当线条(46)延伸超过道路(18)的边界(30)时，控制器(38)将静止物体(40)分类为天桥(48)。当该线条(46)覆盖主车辆(12)所行驶的行驶车道(16)的一部分(56)并且没有延伸超过道路(18)的边界(30)时，控制器(38)将该静止物体(40)分类为障碍物(54)。

Description

确定主动巡航控制的兴趣物体
技术领域
本公开总体上涉及物体检测系统，并且更具体地涉及与主动巡航控制一起使用的物体检测系统。
背景技术
已知的是，由于雷达系统不能确定仰角，道路上的天桥可能被二维雷达系统检测为错误目标。错误目标的检测可能将主动巡航控制系统停用，导致操作者烦恼增加。
发明内容
根据一个实施例，提供了一种适于在自动车辆上使用的物体检测系统。该物体检测系统包括相机、雷达传感器以及控制器。相机对主车辆所行驶的道路的行驶车道进行检测。雷达传感器对雷达传感器的视野中的目标进行检测。该视野包括道路，其中该道路确定了由雷达传感器检测到的道路的边界。控制器与相机以及雷达传感器通信。控制器确定目标集合是定义线条的静止物体。当线条延伸超过道路的边界时，控制器将静止物体分类为天桥。当该线条覆盖主车辆所行驶的行驶车道的一部分并且没有延伸超过道路的边界时，控制器将该静止物体分类为障碍物。
在另一个实施例中，提供了一种适合用于自动车辆的检测物体的方法。该方法包括检测行驶车道、检测目标、确定静止物体、以及对静止物体进行分类。检测行驶车道的步骤可以包括利用相机检测主车辆所行驶的道路的行驶车道。检测目标的步骤可以包括利用雷达传感器检测该雷达传感器的视野中的目标。该视野包括道路，其中该道路确定了由雷达传感器检测到的道路的边界。确定静止物体的步骤可以包括利用与相机以及雷达传感器进行通信的控制器确定目标集合是定义线条的静止物体。对静止物体进行分类的步骤可以包括：当线条延伸超过道路的边界时，利用控制器将静止物体分类为天桥，并且当线条覆盖主车辆所行驶的行驶车道的一部分并且没有延伸超过道路的边界时，将该静止物体分类为障碍物。
在另一实施例中，提供一种物体检测系统。该物体检测系统包括相机、雷达传感器以及控制器。控制器与相机以及雷达传感器通信。当由目标集合定义的线条延伸超过道路的边界时，该控制器确定目标集合为天桥。当该线条覆盖行驶车道的一部分并且没有延伸超过该道路的边界时，该控制器确定为存在障碍物。
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进一步得到阐明，优选实施例只是作为非限制性示例给出的。
附图说明
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物体检测系统的示图；
图2是根据一个实施例的安装有图1的物体检测系统的主车辆的示图；
图3是根据一个实施例的安装有图1的物体检测系统的图2的主车辆的示图；
图4是根据另一个实施例的操作物体检测系统的方法的流程图。
图5是根据另一个实施例的物体检测系统的示图；
图6是根据另一个实施例的安装有图5的物体检测系统的主车辆的示图；
图7是根据另一个实施例的安装有图5的物体检测系统的图6的主车辆的示图。
具体实施方式
图1示出适用于自动车辆12(以下称为主车辆12)上的物体检测系统10(以下称为系统10)的非限制性示例。系统10包括相机14，该相机14对主车辆12所行驶的道路18的行驶车道16进行检测。如下面将更详细地描述的，系统10是对现有物体检测系统的改进，因为系统10被配置为区分道路18上的架空结构和障碍物。如本领域技术人员将认识到的，适于在主车辆12上使用的相机14的示例是可购得的，其中一种是来自美国爱达荷州博伊西的美光科技公司(Micron Technology,Inc.)的APTINA MT9V023。相机14可安装在主车辆12的前面，或安装在主车辆12内部的适于使相机14穿过主车辆12的挡风玻璃观察主车辆12周围区域的位置。相机14优选地是视频类型的相机14或能以例如每秒10帧的足够的帧速率捕捉道路18和周围区域的图像的相机14。行驶车道16可以由车道标记20定义，或者如果没有检测到车道标记20，则可以由路面的边缘定义。图像可包括但不限于主车辆12所行驶的道路18的行驶车道16左侧和右侧的车道标记20(参见图2)。图像也可以包括相邻车道22上的车道标记20。车道标记20可以包括实线、虚线或它们的任意组合。
系统10也包括雷达传感器24，该雷达传感器24对其视野28中的目标26进行检测。视野28可以包括道路18(图2)，其中该道路18确定了由雷达传感器24检测到的道路18的边界30。通常地，车辆上的雷达系统仅能够确定到目标26的距离32、距离速率(未示出)以及方位角34(例如左/右角)，因此该雷达系统可以被称为二维(2D)雷达系统。其它雷达系统可以确定相对于目标26的仰角(未图示)，因此该雷达系统可以被称为三维(3D)雷达系统。如图1示出的非限定性示例中，雷达传感器24是2D雷达传感器24，且可以包括左侧传感器(未示出)及右侧传感器(未示出)。具有类似配置的雷达传感器24的雷达传感器系统可从美国密歇根州特洛伊市的德尔福公司购得，市售产品为电子扫描雷达(ESR)、近程雷达(SRR)或后方检测系统(RSDS)。可以预期的，本发明介绍的教导适用于具有一个或一个以上传感器设备、例如多个雷达传感器24的2D雷达系统及3-D雷达系统。雷达传感器24通常配置成检测雷达信号(未图示)的反射，该雷达信号可能包括指示所检测到的靠近主车辆12的目标26的数据。如这里所使用的，检测到的目标26可以是由雷达传感器24检测并由控制器38跟踪的物体36，如下所述。
作为示例而非限制，雷达传感器24可以被配置为输出包括与检测到的每个目标26相关联的各种信号特征的连续或周期性数据流。该信号特征可以包括或指示但不限于从主车辆12到目标26的距离32、目标26相对于主车辆纵轴(未具体示出)的方位角34、由雷达传感器24检测到的雷达信号的幅度(未示出)、靠近目标26的相对速度(即距离速率)。
如图2所示，道路18的边界30可以由多个静止物体40定义，该多个静止物体40平行于行驶车道16且在行驶车道16外侧被布置成串42。边界30可以由雷达传感器24检测到的静止物体40组成，包括但不限于护栏、标志杆、栅栏、电源杆、灯柱和距离标记。如本文所使用并且本领域技术人员将理解的，静止物体40是具有等于主车辆速度(未示出)的负值的距离速率的物体36。在道路18没有特征的情况下(即，例如在沙漠区域中可能发现的、没有任何紧邻道路18的明显静止物体40)，可以使用边界30的固定边界宽度(未示出)，并且边界30的固定边界宽度可以基于道路18的类型(即本地、高速公路等)和多个车道(未具体示出)。例如，根据美国运输部联邦公路管理局的安全指南的最小路肩宽度可以用作该固定边界宽度，其中农村道路18的最小路肩宽度可以从0.6米(0.6米)变化到2.4米m，高速公路的最小路肩宽度可以从1.2米变化到3.6米。
系统10还包括与相机14和雷达传感器24通信的控制器38(图1)。控制器38可包括诸如微处理器的处理器(未示出)或其它控制电路，诸如模拟和/或数字控制电路，包括应当为本领域技术人员熟知的用于处理数据的专用集成电路(ASIC)。控制器38可包括用以存储一个或多个例程、阈值和所捕捉的数据的存储器(未具体示出)，该存储器包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。如说明的那样，处理器可以执行一个或多个例程来执行步骤以基于控制器38从雷达传感器24接收到的信号来确定所检测到的物体36的实例是否将处于主车辆12的预期路径。
控制器38可以经由视频信号(未示出)接收图像，并且可以基于车道标记20来确定车道宽度(未具体示出)和行驶车道16的中心线(未示出)。即，控制器38使用已知的用于图像分析的技术处理由相机14检测或捕捉到的图像从而确定主车辆12应在道路18上的何处被操作或转向。可以使用视觉处理技术，诸如来自以色列耶路撒冷的Moblieye视觉科技公司(Moblieye Vision Technologies,Ltd.)的EYE
Figure BDA0001678443940000041
平台、或其他合适的装置。通过示例而非限制的方式，中心线优选为在主车辆12所行驶的行驶车道16的中间。
控制器38可分析雷达信号，以参考已建立轨迹的先前检测到的目标26的列表而对来自每个检测到的目标26的数据进行分类。如本文所使用的，轨道是指已经与检测到的目标26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，在雷达信号的幅度大于预定幅度阈值时，控制器38确定该数据是否对应于之前检测到的目标26还是检测到新目标。若数据对应于先前检测到的目标26，则该数据被添加或合并于现有数据以更新先前检测到的目标26的轨迹。若该数据不对应于任何先前检测到的目标26，例如由于该数据过于远离任何先前检测到的目标26，则该数据被标示为新目标并被分配唯一的轨迹标识编号。该标识编号可以根据新检测到的目标26的数据的接收顺序来分配，或者也可以根据视野范围28中的网格位置(未图示)来分配标识编号。
如图2所示，控制器38可以确定目标26的集合44是定义线条46的静止物体40。线条46可以是直线(未具体示出)或曲线(未示出)。如本领域技术人员将认识到的，控制器38可以使用用于确定线条46的任何已知方法，包括但不限于最小二乘法。当线条46延伸超过道路18的边界30时，控制器38可将静止物体40分类为天桥48。天桥48可以以与道路18(图2)垂直的角度50跨过道路18，或者可以以钝角52(图3)跨过道路18。控制器38可利用额外的逻辑检查来支持天桥48的分类，诸如确定在道路18上行驶的前车和/或迎面车辆(未具体示出)正在穿过线条46、和/或检测到边界30(例如护栏)穿过线条46、和/或检测到在天桥48上行驶的移动车辆。在静止物体40被分类为天桥48的情况下，控制器38可以防止主动巡航控制(未具体示出)的自动解除，和/或可以防止刹车致动器(未示出)的自动接合。
如图3所示，当该线条46覆盖主车辆12所行驶的行驶车道16的一部分56并且没有延伸超过道路18的边界30时，控制器38将该静止物体40分类为障碍物54。该情况可能发生在其他车辆58、例如组合卡车和拖车60可能在主车辆12前方转弯时、或者可能在横向方向和/或不平行于主车辆12的行驶路径62的方向上停在路面18上时。在静止物体40被分类为障碍物54的情况下，控制器38可以自动地解除主动巡航控制，和/或可以自动接合刹车致动器以防止与障碍物54碰撞。
图4示出用于操作适用于自动车辆12(以下称为主车辆12)上的物体检测系统10(以下称为系统10)的方法200的另一个实施例的非限制性示例。该方法200包括检测行驶车道16、检测目标26、确定静止物体40以及对静止物体40进行分类的步骤。
步骤202，检测行驶车道，可以包括利用相机14检测主车辆12所行驶的道路18的行驶车道16。如下面将更详细地描述的，系统10是对现有物体检测系统的改进，因为系统10被配置为区分道路18上的架空结构和障碍物。如本领域技术人员将认识到的，适于在主车辆12上使用的相机14的示例是可购得的，其中一种是来自美国爱达荷州博伊西的美光科技公司(Micron Technology,Inc.)的APTINA MT9V023。相机14可安装在主车辆12的前面，或安装在主车辆12内部的适于使相机14穿过主车辆12的挡风玻璃观察主车辆12周围区域的位置。相机14优选地是视频类型的相机14或能以例如每秒10帧的足够的帧速率捕捉道路18和周围区域的图像的相机14。行驶车道16可以由车道标记20定义，或者如果没有检测到车道标记20，则可以由路面的边缘定义。图像可包括但不限于主车辆12所行驶的道路18的行驶车道16左侧和右侧的车道标记20(参见图2)。图像也可以包括相邻车道22上的车道标记20。车道标记20可以包括实线、虚线或它们的任意组合。
步骤204，检测目标，可以包括利用雷达传感器24检测该雷达传感器24的视野28中的目标26。视野28可以包括道路18(图2)，其中该道路18确定了由雷达传感器24检测到的道路18的边界30。通常地，车辆上的雷达系统仅能够确定到目标26的距离32、距离速率(未示出)以及方位角34(例如左/右角)，因此该雷达系统可以被称为二维(2D)雷达系统。其它雷达系统可以确定相对于目标26的仰角(未图示)，因此该雷达系统可以被称为三维(3D)雷达系统。如图1示出的非限定性示例中，雷达传感器24是2D雷达传感器24，且可以包括左侧传感器(未示出)及右侧传感器(未示出)。具有类似配置的雷达传感器24的雷达传感器系统可从美国密歇根州特洛伊市的德尔福公司购得，市售产品为电子扫描雷达(ESR)、近程雷达(SRR)或后方检测系统(RSDS)。可以预期的，本发明介绍的教导适用于具有一个或一个以上传感器设备、例如多个雷达传感器24的2D雷达系统及3-D雷达系统。雷达传感器24通常配置成检测雷达信号(未图示)的反射，该雷达信号可能包括指示所检测到的靠近主车辆12的目标26的数据。如这里所使用的，检测到的目标26可以是由雷达传感器24检测并由控制器38跟踪的物体36，如下所述。
作为示例而非限制，雷达传感器24可以被配置为输出包括与检测到的每个目标26相关联的各种信号特征的连续或周期性数据流。该信号特征可以包括或指示但不限于从主车辆12到目标26的距离32、目标26相对于主车辆纵轴(未具体示出)的方位角34、由雷达传感器24检测到的雷达信号的幅度(未示出)、靠近目标26的相对速度(即距离速率)。
如图2所示，道路18的边界30可以由多个静止物体40定义，该多个静止物体40平行于行驶车道16且在行驶车道16外侧被布置成串42。边界30可以由雷达传感器24检测到的静止物体40组成，包括但不限于护栏、标志杆、栅栏、电源杆、灯柱和距离标记。如本文所使用并且本领域技术人员将理解的，静止物体40是具有等于主车辆速度(未示出)的负值的距离速率的物体36。在道路18没有特征的情况下(即，例如在沙漠区域中可能发现的、没有任何紧邻道路18的明显静止物体40)，可以使用边界30的固定边界宽度(未示出)，并且边界30的固定边界宽度可以基于道路18的类型(即本地、高速公路等)和多个车道(未具体示出)。例如，根据美国运输部联邦公路管理局的安全指南的最小路肩宽度可以用作该固定边界宽度，其中农村道路18的最小路肩宽度可以从0.6米(0.6米)变化到2.4米m，高速公路的最小路肩宽度可以从1.2米变化到3.6米。
步骤206，确定静止物体，可以包括利用与相机14以及雷达传感器24进行通信的控制器38来确定目标26的集合44是定义线条46的静止物体40。控制器38可包括诸如微处理器的处理器(未示出)或其它控制电路，诸如模拟和/或数字控制电路，包括应当为本领域技术人员熟知的用于处理数据的专用集成电路(ASIC)。控制器38可包括用以存储一个或多个例程、阈值和所捕捉的数据的存储器(未具体示出)，该存储器包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。如说明的那样，处理器可以执行一个或多个例程来执行步骤以基于控制器38从雷达传感器24接收到的信号来确定所检测到的物体36的实例是否将处于主车辆12的预期路径。
控制器38可以经由视频信号(未示出)接收图像，并且可以基于车道标记20来确定车道宽度(未具体示出)和行驶车道16的中心线(未示出)。即，控制器38使用已知的用于图像分析的技术处理由相机14检测或捕捉到的图像从而确定主车辆12应在道路18上的何处被操作或转向。可以使用视觉处理技术，诸如来自以色列耶路撒冷的Moblieye视觉科技公司(Moblieye Vision Technologies,Ltd.)的EYE
Figure BDA0001678443940000081
平台、或其他合适的装置。通过示例而非限制的方式，中心线优选为在主车辆12所行驶的行驶车道16的中间。
控制器38可分析雷达信号，以参考已建立轨迹的先前检测到的目标26的列表而对来自每个检测到的目标26的数据进行分类。如本文所使用的，轨道是指已经与检测到的目标26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，在雷达信号的幅度大于预定幅度阈值时，控制器38确定该数据是否对应于之前检测到的目标26还是检测到新目标。若数据对应于先前检测到的目标26，则该数据被添加或合并于现有数据以更新先前检测到的目标26的轨迹。若该数据不对应于任何先前检测到的目标26，例如由于该数据过于远离任何先前检测到的目标26，则该数据被标示为新目标并被分配唯一的轨迹标识编号。该标识编号可以根据新检测到的目标26的数据的接收顺序来分配，或者也可以根据视野范围28中的网格位置(未图示)来分配标识编号。
如图2所示，控制器38可以确定目标26的集合44是定义线条46的静止物体40。线条46可以是直线(未具体示出)或曲线(未示出)。如本领域技术人员将认识到的，控制器38可以使用用于确定线条46的任何已知方法，包括但不限于最小二乘法。
步骤208，对静止物体进行分类，可以包括在线条46延伸超过道路18的边界30时将该静止物体40分类为天桥48。天桥48可以以与道路18(图2)垂直的角度50跨过道路18，或者可以以钝角52(图3)跨过道路18。控制器38可利用额外的逻辑检查来支持天桥48的分类，诸如确定在道路18上行驶的前车和/或迎面车辆(未具体示出)正在穿过线条46、和/或检测到边界30(例如护栏)穿过线条46。在静止物体40被分类为天桥48的情况下，控制器38可以防止主动巡航控制(未具体示出)的自动解除，和/或可以防止刹车致动器(未示出)的自动接合。
如图3所示，当该线条46覆盖主车辆12所行驶的行驶车道16的一部分56并且没有延伸超过道路18的边界30时，控制器38将该静止物体40分类为障碍物54。该情况可能发生在其他车辆58、例如组合卡车和拖车60可能在主车辆12前方转弯时、或者可能在横向方向和/或不平行于主车辆12的行驶路径62的方向上停在路面18上时。在静止物体40被分类为障碍物54的情况下，控制器38可以自动地解除主动巡航控制，和/或可以自动接合刹车致动器以防止与障碍物54碰撞。
图5示出适用于自动车辆112(以下称为主车辆112)的物体检测系统110(以下称为系统110)的又一实施例的非限制性示例。如下面将更详细地描述的，系统110是对现有物体检测系统的改进，因为系统110被配置为区分道路118上的架空结构和障碍物。系统110包括相机114，该相机114对主车辆112所行驶的道路118的行驶车道116进行检测。如本领域技术人员将认识到的，适于在主车辆112上使用的相机114的示例是可购得的，其中一种是来自美国爱达荷州博伊西的美光科技公司(Micron Technology,Inc.)的APTINA MT9V023。相机114可安装在主车辆112的前面，或安装在主车辆112内部的适于使相机114穿过主车辆112的挡风玻璃观察主车辆112周围区域的位置。相机114优选地是视频类型的相机114或能以例如每秒10帧的足够的帧速率捕捉道路118和周围区域的图像的相机114。行驶车道116可以由车道标记120定义，或者如果没有检测到车道标记120，则可以由路面的边缘定义。图像可包括但不限于主车辆112所行驶的道路118的行驶车道116左侧和右侧的车道标记120(参见图6)。图像也可以包括相邻车道122上的车道标记120。车道标记120可以包括实线、虚线或它们的任意组合。
系统110也包括雷达传感器124，该雷达传感器124对其视野128中的目标126进行检测。视野128可以包括道路118(图6)，其中该道路118确定了由雷达传感器124检测到的道路118的边界130。通常地，车辆上的雷达系统仅能够确定到目标126的距离132、距离速率(未示出)以及方位角134(例如左/右角)，因此该雷达系统可以被称为二维(2D)雷达系统。其它雷达系统可以确定相对于目标126的仰角(未图示)，因此该雷达系统可以被称为三维(3D)雷达系统。如图5示出的非限定性示例中，雷达传感器124是2D雷达传感器124，且可以包括左侧传感器(未示出)及右侧传感器(未示出)。具有类似配置的雷达传感器124的雷达传感器系统可从美国密歇根州特洛伊市的德尔福公司购得，市售产品为电子扫描雷达(ESR)、近程雷达(SRR)或后方检测系统(RSDS)。可以预期的，本发明介绍的教导适用于具有一个或一个以上传感器设备、例如多个雷达传感器124的2D雷达系统及3-D雷达系统。雷达传感器124通常配置成检测雷达信号(未图示)的反射，该雷达信号可能包括指示所检测到的靠近主车辆112的目标126的数据。如这里所使用的，检测到的目标126可以是由雷达传感器124检测并由控制器138跟踪的物体136，如下所述。
作为示例而非限制，雷达传感器124可以被配置为输出包括与检测到的每个目标126相关联的各种信号特征的连续或周期性数据流。该信号特征可以包括或指示但不限于从主车辆112到目标126的距离132、目标126相对于主车辆纵轴(未具体示出)的方位角134、由雷达传感器124检测到的雷达信号的幅度(未示出)、靠近目标126的相对速度(即距离速率)。
如图6所示，道路118的边界130可以由多个静止物体140限定，该多个静止物体140平行于行驶车道116且在行驶车道116外侧被布置成串142。边界130可以由雷达传感器124检测到的静止物体140组成，包括但不限于护栏、标志杆、栅栏、电源杆、灯柱和距离标记。如本文所使用并且本领域技术人员将理解的，静止物体140是具有等于主车辆速度(未示出)的负值的距离速率的物体136。在道路118没有特征的情况下(即，例如在沙漠区域中可能发现的、没有任何紧邻道路118的明显静止物体140)，可以使用边界130的固定边界宽度(未示出)，并且边界130的固定边界宽度可以基于道路118的类型(即本地、高速公路等)和多个车道(未具体示出)。例如，根据美国运输部联邦公路管理局的安全指南的最小路肩宽度可以用作该固定边界宽度，其中农村道路118的最小路肩宽度可以从0.6米(0.6米)变化到2.4米m，高速公路的最小路肩宽度可以从1.2米变化到3.6米。
系统110还包括与相机114和雷达传感器124通信的控制器138(图1)。控制器138可包括诸如微处理器的处理器(未示出)或其它控制电路，诸如模拟和/或数字控制电路，包括应当为本领域技术人员熟知的用于处理数据的专用集成电路(ASIC)。控制器138可包括用以存储一个或多个例程、阈值和所捕捉的数据的存储器(未具体示出)，该存储器包括非易失性存储器，诸如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。如说明的那样，处理器可以执行一个或多个例程来执行步骤以基于控制器138从雷达传感器124接收到的信号来确定所检测到的物体136的实例是否将处于主车辆112的预期路径。
控制器138可以经由视频信号(未示出)接收图像，并且可以基于车道标记120来确定车道宽度(未具体示出)和行驶车道116的中心线(未示出)。即，控制器138使用已知的用于图像分析的技术处理由相机114检测或捕捉到的图像从而确定主车辆112应在道路118上的何处被操作或转向。可以使用视觉处理技术，诸如来自以色列耶路撒冷的Moblieye视觉科技公司(Moblieye Vision Technologies,Ltd.)的EYE
Figure BDA0001678443940000111
平台、或其他合适的装置。通过示例而非限制的方式，中心线优选为在主车辆112所行驶的行驶车道116的中间。
控制器138可分析雷达信号，以参考已建立轨迹的先前检测到的目标126的列表而对来自每个检测到的目标126的数据进行分类。如本文所使用的，轨道是指已经与检测到的目标126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，在雷达信号的幅度大于预定幅度阈值时，控制器138确定该数据是否对应于之前检测到的目标126还是检测到新目标。若数据对应于先前检测到的目标126，则该数据被添加或合并于现有数据以更新先前检测到的目标126的轨迹。若该数据不对应于任何先前检测到的目标126，例如由于该数据过于远离任何先前检测到的目标126，则该数据被标示为新目标并被分配唯一的轨迹标识编号。该标识编号可以根据新检测到的目标126的数据的接收顺序来分配，或者也可以根据视野范围128中的网格位置(未图示)来分配标识编号。
如图6所示，控制器138可以确定目标126的集合144是定义线条146的静止物体140。线条146可以是直线(未具体示出)或曲线(未示出)。如本领域技术人员将认识到的，控制器138可以使用用于确定线条146的任何已知方法，包括但不限于最小二乘法。当线条146延伸超过道路118的边界130时，控制器138可将静止物体140分类为天桥148。天桥148可以以与道路118(图6)垂直的角度150跨过道路118，或者可以以钝角152(图7)跨过道路118。控制器138可利用额外的逻辑检查来支持天桥148的分类，诸如确定在道路118上行驶的前车和/或迎面车辆(未具体示出)正在穿过线条146、和/或检测到边界130(例如护栏)穿过线条146。在静止物体140被分类为天桥148的情况下，控制器138可以防止主动巡航控制(未具体示出)的自动解除，和/或可以防止刹车致动器(未示出)的自动接合。
如图7所示，当该线条146覆盖主车辆112所行驶的行驶车道116的一部分156并且没有延伸超过道路118的边界130时，控制器138将该静止物体140分类为障碍物154。该情况可能发生在其他车辆158、例如组合卡车和拖车160可能在主车辆112前方转弯时、或者可能在横向方向和/或不平行于主车辆112的行驶路径162的方向上停在路面118上时。在静止物体140被分类为障碍物154的情况下，控制器138可以自动地解除主动巡航控制，和/或可以自动接合刹车致动器以防止与障碍物154碰撞。
因此，提供一种物体检测系统10、用于物体检测系统10的控制器38以及操作物体检测系统的方法200。系统10是对现有物体检测系统的改进，因为系统10被配置为使用雷达传感器24区分天桥48和障碍物54，例如阻挡行驶车道16的一部分56的卡车和拖车60。系统10还可以减少主动巡航控制系统的错误中断，防止操作员停用主动巡航控制。
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 (15)

1.一种物体检测系统(10)，适于在自动车辆上的使用，其特征在于，所述系统(10)包括：
相机(14)，该相机(14)对主车辆(12)所行驶的道路(18)的行驶车道(16)进行检测；
雷达传感器(24)，该雷达传感器(24)对该雷达传感器(24)的视野(28)中的目标(26)进行检测，所述视野(28)包括道路(18)，其中该道路(18)确定了由所述雷达传感器(24)检测到的道路(18)的边界(30)；以及
控制器(38)，该控制器(38)与所述相机(14)以及所述雷达传感器(24)进行通信，其中，所述控制器(38)确定目标(26)的集合(44)是定义线条(46)的静止物体(40)，当所述线条(46)延伸超过所述道路(18)的边界(30)时，所述控制器(38)将所述静止物体(40)分类为天桥(48)，并且当所述线条(46)覆盖所述主车辆(12)所行驶的行驶车道(16)的一部分(56)且没有延伸超过所述道路(18)的边界(30)时，所述控制器(38)将所述静止物体(40)分类为障碍物(54)，其中所述障碍物为其它车辆。
2.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述道路(18)的边界(30)是由多个所述静止物体(40)确定的，其中该多个静止物体(40)平行于行驶车道(16)且在行驶车道(16)外侧被布置成串(42)。
3.如权利要求2所述的系统(10)，其特征在于，所述静止物体(40)包括护栏、标志杆、栅栏、电杆、灯柱和距离标记。
4.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述雷达传感器(24)为二维雷达传感器(24)。
5.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述天桥(48)以垂直于所述道路(18)的角度(50)跨过所述道路(18)。
6.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述天桥(48)以钝角(52)跨过所述道路(18)。
7.如权利要求1所述的系统(10)，其特征在于，所述其它车辆(58)是组合卡车和拖车(60)。
8.一种适用于自动车辆(12)的用于检测物体(36)的方法(200)，所述方法(200)包括：
利用相机(14)对主车辆(12)所行驶的道路(18)的行驶车道(16)进行检测(202)；
利用雷达传感器(24)对该雷达传感器(24)的视野(28)中的目标(26)进行检测(204)，所述视野(28)包括道路(18)，其中该道路(18)确定了由所述雷达传感器(24)检测到的道路(18)的边界(30)；以及
利用与所述相机(14)以及所述雷达传感器(24)进行通信的控制器(38)确定(206)目标(26)的集合(44)是定义线条(46)的静止物体(40)，当所述线条(46)延伸超过所述道路(18)的边界(30)时，所述控制器(38)将所述静止物体(40)分类(208)为天桥(48)，并且当所述线条(46)覆盖所述主车辆(12)所行驶的行驶车道(16)的一部分(56)且没有延伸超过所述道路(18)的边界(30)时，所述控制器(38)将所述静止物体(40)分类(208)为障碍物(54)，其中所述障碍物为其它车辆。
9.如权利要求8所述的方法(200)，其特征在于，所述道路(18)的边界(30)是由多个所述静止物体(40)确定的，其中该多个静止物体(40)平行于行驶车道(16)且在行驶车道(16)外侧被布置成串。
10.如权利要求9所述的方法(200)，其特征在于，所述静止物体(40)包括护栏、标志杆、栅栏、电杆、灯柱和距离标记。
11.如权利要求8所述的方法(200)，其特征在于，所述雷达传感器(24)为二维雷达传感器(24)。
12.如权利要求8所述的方法(200)，其特征在于，所述天桥(48)以垂直于所述道路(18)的角度(50)跨过所述道路(18)。
13.如权利要求8所述的方法(200)，其特征在于，所述天桥(48)以钝角(52)跨过所述道路(18)。
14.如权利要求8所述的方法(200)，其特征在于，所述其它车辆(58)是组合卡车和拖车(60)。
15.一种物体检测系统(110)，其特征在于，包括：
相机(114)；
雷达传感器(124)；以及
控制器(138)，该控制器(138)与所述相机(114)以及所述雷达传感器(124)进行通信，其中该控制器(138)在由目标(126)的集合(144)定义的线条(146)延伸超过道路(118)的边界(130)时，确定所述目标(126)的集合(144)是天桥(148)，并且在所述线条(146)覆盖行驶车道(116)的一部分(156)且没有延伸超过所述道路(118)的边界(130)时，确定为存在静止的障碍物(154)，其中所述障碍物为其它车辆。
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