CN109074741B - 行进路检测方法及行进路检测装置 - Google Patents
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Abstract
一种行进路径检测方法及行进路径检测装置,基于由车辆上搭载的目标物检测传感器检测到的多个行进路径特征点检测行进路径边界。在检测到车辆的车道变更的情况下,考虑车道变更量,判定在车道变更完成前检测到的行进路径特征点相对于车道变更完成后检测到的行进路径特征点的连续性,基于行进路径特征点之间的连续性检测行进路径边界。
Description
技术领域
本发明涉及行进路检测方法及行进路检测装置。
背景技术
目前,已知有由路面的图像检测行驶车道的装置(专利文献1)。在专利文献1中,首先,相对于倒投影在路面座标上的多个边缘点,制成水平方向的边缘直方图。而且,求出边缘直方图的峰值位置,提取有助于峰值位置的边缘组并将其作为一个组,从而检测车道标记。
专利文献1:(日本)特开2005-100000号公报
但是,在车辆进行了车道变更的情况下,车道标记相对于车辆的位置,相对于车道变更前,在车道变更之后偏移了车辆的横移动量。因此,不能够准确地提取属于相同车道标记的边缘组。
发明内容
本发明是鉴于上述课题而设立的,其目的在于提供一种能够不受伴随车道变更的车辆与行进路特征点间的距离变化的影响而检测行进路的行进路检测方法及行进路检测装置。
本发明一方面的行进路检测方法,基于由车辆上搭载的目标物检测传感器检测到的多个行进路特征点检测行进路边界,其中,在检测到车辆的车道变更的情况下,基于由车道变更产生的车辆在车宽方向上的移动量来修正在车道变更开始前检测并累积的多个行进路特征点,使用在车道变更开始前检测并累积的被修正的多个行进路特征点及在车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点,在车辆的车道变更完成后,检测行进路边界。
根据本发明的一方面,能够不受伴随着车道变更的车辆与行进路特征点间的距离变化的影响而检测行进路。
附图说明
图1是表示第一实施方式的行进路检测装置l的构成的框图;
图2是表示使用了图1所示的行进路检测装置1的行进路检测方法之一例的流程图;
图3A是表示车辆51在平缓右转弯的双车道道路中的左侧车道行驶的样子的俯瞰图;
图3B(a)是表示由图3A的第一周边地图生成的第二周边地图之一例的俯瞰图,图3B(b)是表示由图3B(a)的第二周边地图生成的直方图之一例的曲线图;
图4A是表示在平缓右转弯的双车道道路中,将车辆51行驶的车道从右侧车道向左侧车道变更的、所谓的车道变更的样子的俯瞰图;
图4B是表示由图4A的第一周边地图生成的第二周边地图之一例的俯瞰图;
图4C(a)是表示从图4B的第二周边地图删除了在车道变更完成时刻(Tc)之前检测到的行进路特征点FP的第三地图的曲线图,图4C(b)是表示由第三地图生成的直方图之一例的曲线图;
图5是表示使用了第二实施方式的行进路检测装置1的行进路检测方法之一例的流程图;
图6A是表示由图4A的第一周边地图生成的第二周边地图之一例的俯瞰图;
图6B(a)表示自图6A的第二周边地图偏移了在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP的y座标中包含的车道变更量(OF)的第三地图,图6B(b)是表示由第三地图生成的直方图之一例的曲线图。
标记说明
1:行进路检测装置
10:移动量检测传感器
11:目标物检测传感器
12:行进路检测电路
24:行进路边界推定电路
25:车道变更检测电路
51:车辆
FP、FP′:行进路特征点
OF:车道变更量(偏移量)
具体实施方式
(第一实施方式)
接着,参照附图详细地说明实施方式。
参照图1说明第一实施方式的行进路检测装置1的整体构成。行进路检测装置1由车辆上搭载的传感器检测到的路面上的行进路特征点检测车辆行驶的行进路的边界。行进路检测装置1具有搭载于车辆上的目标物检测传感器11、基于车辆的移动速度及车辆的横摆率检测车辆的移动量的移动量检测传感器10、基于目标物检测传感器11检测到的多个行进路特征点及移动量检测传感器10检测到的车辆的移动量检测行进路边界的行进路检测电路12。
目标物检测传感器11检测在车辆周围的路面上标示的白线(包含车道标记)。目标物检测传感器11具有安装于车辆上的摄像头34、由摄像头34拍摄到的数字图像检测包含白线的路面标示的图像处理电路35。检测到的路面标示作为由表示其位置的多个行进路特征点构成的特征点群来表现。图像处理电路35作为行进路特征点,只要例如检测图像的明亮度敏锐地或者不连续地变化的部位(亮度边缘)即可。摄像头34将其拍摄方向朝向车辆前方而固定在车辆上,具有能够拍摄广角画面的广角透镜。因此,摄像头34在车辆进行车道变更的途中,也能够检测车辆跨越的白线(车道标记)。
移动量检测传感器10具有车轮速传感器31、横摆率传感器32、移动量检测电路33。车轮速传感器31检测车辆具有的车轮的转速。横摆率传感器32检测车辆的横摆率。移动量检测电路33由车轮的转速及车辆的横摆率检测规定时间内的车辆的移动量。车辆的移动量例如包含车辆的移动方向及移动距离。
行进路检测电路12可使用具有CPU(中央处理装置)、存储器及输入输出部的微型计算机实现。将用于使微型计算机作为行进路检测电路12起作用的计算机程序(行进路检测程序)安装在微型计算机中并执行。由此,微型计算机作为行进路检测电路12起作用。另外,在此,表示了由软件实现行进路检测电路12的例子,但显然也能够准备用于执行以下所示的各信息处理的专用硬件而构成行进路检测电路12。另外,也可以通过个别的硬件构成行进路检测电路12中包含的多个电路(21、24、25)。进而,不仅行进路检测电路12,图像处理电路35及移动量检测电路33各自也同样地可作为软件或专用的硬件而实现。另外,行进路检测电路12也可以兼用作与车辆相关的其他控制使用的电子控制单元(ECU)。
行进路检测电路12包含周边地图生成电路21、车道变更检测电路25、行进路边界推定电路24。周边地图生成电路21基于车辆的移动量累积由车辆上搭载的目标物检测传感器11检测到的多个行进路特征点。具体地,周边地图生成电路21生成基于检测到特征点群的时刻间的车辆的移动量加入了由目标物检测传感器11检测到的特征点群的履历后的、特征点群构成的车辆周围的地图(第一周边地图)。换言之,周边地图生成电路21考虑车辆的移动量而加入了在不同时刻观测到的行进路特征点。由此,累积行进路特征点的检测履历而生成第一周边地图。
具体地,摄像头34每隔规定时间对车辆周围的路面进行拍摄。移动量检测传感器10检测该规定时间内的车辆的移动方向及移动距离。周边地图生成电路21使行进路特征点的位置向车辆的移动方向的反方向移动车辆的移动距离。周边地图生成电路21反复进行该操作,考虑车辆的移动量而加入在不同时刻观测到的多个行进路特征点,由此,累积多个行进路特征点的检测履历而生成第一周边地图。
车道变更检测电路25由摄像头34拍摄的车辆前方路面的图像检测车道变更。具体地,由于摄像头34的拍摄方向相对于车辆固定,故而能够由图像上的车道标记的位置判断车辆是否跨过车道标记。车道变更检测电路25在判断为车辆跨过车道标记的情况下检测车道变更。也可以在现在正在跨越的状态下检测车道变更,还可以在预想要跨越的时刻检测车道变更。显然,车道变更检测电路25不仅基于摄像头34的图像判断车道变更,也可以基于其他信息判断车道变更。例如,也可以由地图上的车辆位置和方向指示器的动作状态的组合、转向角或转向角与方向指示器的动作状态的组合判断车道变更。另外,如后所述,也可以由第二周边地图上的行进路特征点FP的连续性进行判断。
如图3A所示,车辆51在平缓右转弯的双车道道路中的左侧车道行驶。在图3A中表示定义该双车道道路的三个行进路边界(SKa、SKb、SKc)。周边地图生成电路21生成的第一周边地图包含沿着三个行进路边界(SKa、SKb、SKc)检测到的特征点群(未图示)。另外,在实施方式中,使用将车辆51的位置设为原点,将车辆51的行进方向设为x轴,将车辆51的车宽方向设为y轴的平面坐标。
行进路边界推定电路24基于累积的多个行进路特征点、即第一周边地图检测行进路边界。具体地,首先判定第一周边地图中包含的多个行进路特征点的连续性。而且,行进路边界推定电路24基于行进路特征点间的连续性检测行进路边界。以下,对行进路边界推定电路24的处理动作进行详细地说明。
行进路边界推定电路24通过车宽方向(y轴方向)的座标的频次判定多个行进路特征点的连续性。例如,行进路边界推定电路24将车辆51的位置设为原点,将车辆51的车宽方向设为y轴,将与y轴正交的轴设为时间轴(t轴),不考虑车辆51的移动量,制成第二周边地图。行进路边界推定电路24如图3B(a)所示,基于该检测时刻(t)及车宽方向的位置(y座标),在第二周边地图上描绘图3A所示的第一周边地图中包含的多个行进路特征点FP。
如图3A所示,若车辆51沿着行进路行驶,则如图3B(a)的第二周边地图所示,相对于时间轴(t轴)不考虑车辆51的移动量,故而行进路特征点FP在车宽方向上的位置(y座标)大致一定。因此,与道路形状(平缓的右转弯)无关地,行进路特征点FP成为沿着与t轴平行的直线的图样。
行进路边界推定电路24将第二周边地图上的行进路特征点FP如图3B(b)所示地投票在沿着y轴的一次元直方图上。行进路边界推定电路24能够由直方图判定多个行进路特征点的连续性。
行进路边界推定电路24检测直方图的峰值(y座标),通过对每个峰值将第二周边地图上的行进路特征点FP分组而提取行进路边界点群。例如,能够通过使在直方图上投票的行进路特征点FP各自属于最近的峰值来进行分组。另外,通过在第二周边地图上将行进路特征点FP分组,与将第一周边地图上的行进路特征点FP分组相比,能够容易地将行进路特征点FP分组。被分组后的多个行进路特征点FP构成一个行进路边界点群。这样,行进路边界推定电路24能够基于行进路特征点FP在车宽方向上的位置(y座标)的频次判定行进路特征点FP间的连续性。另外,通过进行使用了直方图的分组,行进路边界推定电路24能够同时提取平行的多个行进路边界点群。或者,行进路边界推定电路24能够代替使用直方图,通过使用已知的方法以曲线近似行进路特征点FP,能够相对于边界点群拟合多个曲线。而且,行进路边界推定电路24能够判断拟合的多个曲线是否为平行线。
接着,行进路边界推定电路24由提取的行进路边界点群的各个推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。具体地,行进路边界推定电路24通过在第一周边地图上,相对于各行进路边界点群拟合由道路模型函数表现的曲线,推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。道路模型函数例如为三次函数(y=ax3+bx2+cx+d)。该情况下,行进路边界推定电路24算出系数a、b、c及d。在此,也可以使用基于最小二乘法的函数拟合,但在进一步要求稳定性的情况下,也可以使用RANSAC(Random sample consensus)等抗差推定。
这样,若如图3A所示地车辆51沿着行进路行驶,则与道路的形状无关,能够使用直方图的峰值(y座标)容易地提取行进路边界点群。
对此,如图4A所示,在车辆51进行了车道变更的情况下,在参照图3A及图3B说明的方法中,具有难以正确地提取行进路边界点群的情况。
图4A是表示在平缓的右转弯的双车道道路中,进行将车辆51行驶的车道从右侧车道向左侧车道变更的所谓的车道变更的样子的俯瞰图。该情况下,周边地图生成电路21生成的第一周边地图与图3A同样,包含沿着三个行进路边界(SKa、SKb、SKc)检测到的特征点群(未图示)。但是,与图3A不同,在进行车道变更的期间,相对于车辆51的行进路边界(SKa、SKb、SKc)的横位置(y座标)发生变化。
因此,如图4B所示,第二周边地图与图3B(a)不同。具体地,在第二周边地图中未考虑车辆51的移动量,故而在从车道变更开始到完成的期间(进行车道变更的期间),行进路特征点FP的y座标发生变化。而且,在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP的y座标与在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的y座标之间产生偏差。因此,即使将图4B所示的第二周边地图上的行进路特征点FP投票到沿着y轴的一次元直方图上,也不成为与图3B(b)同样的峰值。因此,难以以峰值为基准准确地提取行进路边界点群。
因此,行进路边界推定电路24基于在车道变更完成后检测到的行进路特征点间的连续性推定行进路边界。具体地,如图4C(a)所示,生成从图4B的第二周边地图删除了在车道变更完成时刻(Tc)以前检测到的行进路特征点FP的第三周边地图。而且,行进路边界推定电路24如图4C(b)所示地,使用由第三周边地图生成的直方图的峰值(y座标)提取行进路边界点群。由于在车道变更完成后检测到的行进路特征点的FP的y座标大致一定,故而与图3B同样地,使用直方图的峰值(y座标)能够容易地提取行进路边界点群。
之后,如前所述,行进路边界推定电路24在第一周边地图,相对于各行进路边界点群拟合由道路模型函数表现的曲线,由此推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。
另外,行进路边界推定电路24基于车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻设定车道变更完成的时刻(Tc)。例如,将进行车道变更的时间长度预先设定为5秒,将从车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻起经过了规定时间(2.5秒)后的时刻设定为车道变更完成的时刻(Tc)即可。进行车道变更的期间及规定时间可根据地图信息中包含的车道宽度及车辆速度而调整。
接着,参照图2的流程图对车辆51进行了车道变更时的、使用图1所示的行进路检测装置1的行进路检测方法之一例进行说明。在此,对图1所示的行进路检测装置1中、行进路检测电路12的动作顺序进行说明。图2所示的处理以规定周期反复进行。
首先,在步骤S01中,车道变更检测电路25由摄像头34拍摄的车辆前方路面的图像检测车道变更。然后,设立车道变更中标记。具体地,基于行进路特征点FP的y座标检测车道变更。在行进路特征点FP的y座标的符号(+/-)颠倒的情况下,只要检测车道变更即可。进入步骤S02,行进路边界推定电路24由检测到车道变更时刻的车辆的速度设定车道变更完成的地点。具体地,基于车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻设定车道变更完成的时刻(Tc)。例如,将车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻起的2.5秒后设定为车道变更完成的时刻(Tc)。另外,无需推定严格的车道变更完成的时刻(Tc),可以将进行车道变更的时间长度设定得足够长。只要能够抑制对第一周边地图的行进路边界的形状推定的影响即可,除此之外,能够利用简单的方法推定精度足够的车道变更完成时刻(Tc)。
进入步骤S03,行进路边界推定电路24判断是否设立车道变更中标志。在车道变更中标志设立的情况下(S03中为“是”),判断为虽然在车道变更中、即开始了车道变更,但并未完成,并且进入步骤S04。另一方面,在车道变更中标志未设立的情况下(S03中为“否”),判断为不在车道变更中,进入步骤S05。
在车道变更中,行进路特征点FP的y座标发生变化,在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP的y座标与在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的y座标之间产生偏差。因此,在步骤S04中,行进路边界推定电路24生成从图4B的第二周边地图删除了在车道变更完成的时刻(Tc)以前检测到的行进路特征点FP的第三周边地图(图4C(a))。在此,在当前的时刻超过了车道变更完成时刻(Tc)的情况下,取消车道变更中标志。之后。进入步骤S05。
在步骤S05中,行进路边界推定电路24将第三周边地图上的行进路特征点FP如图4C(b)所示地投票在沿着y轴的一次元直方图上。另外,在未设立标志的情况下,使用第二周边地图制成直方图。
进入步骤S06,行进路边界推定电路24由直方图判定多个行进路特征点的连续性。具体地,检测直方图的峰值(y座标),通过对每个峰值将第三周边地图上的行进路特征点FP分组而提取行进路边界点群。
进入步骤S07,行进路边界推定电路24通过在第一周边地图上,相对于提取的各行进路边界点群拟合由道路模型函数表现的曲线,推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。
如以上说明地,根据第一实施方式,可得到以下的作用效果。
行进路边界推定电路24在检测到车辆51的车道变更的情况下,考虑到车道变更量(偏移量),判定在车道变更完成前检测到的行进路特征点FP相对于在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的连续性,基于行进路特征点FP间的连续性检测行进路边界。根据伴随着车道变更的向车宽方向的移动量(车道变更量),考虑车道变更前后的行进路特征点FP间的连续性。在第一实施方式中,进行“无视在车道变更完成前检测到的行进路特征点FP”这样的考虑,判定行进路特征点FP间的连续性。因此,能够不受伴随着车道变更而产生的车辆51与行进路特征点FP间的距离变化的影响来检测行进路。
行进路边界推定电路24基于在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP间的连续性推定行进路边界。因此,在不能够正确地推定由车道变更产生的车辆向车宽方向的移动量(车道变更量)的情况下,能够去除车道变更完成前的行进路特征点FP的横位置(y座标)的变化的影响而进行行进路边界的推定。
行进路边界推定电路24基于行进路特征点的车宽方向的位置的频次来判定行进路特征点间的连续性。行进路边界推定电路24将相对于车辆的车宽方向的y轴累积了周围地图上的行进路特征点后的一次元的直方图来表现。而且,将车道边界作为直方图上的峰值而获取,对每个车道边界能够容易地推定车道形状。
行进路边界推定电路24基于检测到车辆51的车道变更的时刻设定从车道变更开始到完成的时间。在第一实施方式中,基于检测到车辆51的车道变更的时刻设定车道变更完成的时刻。由此,能够正确地特定在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP。
(第二实施方式)
第二实施方式的行进路边界推定电路24利用车道变更量修正在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP在车宽方向上的位置(y座标)。而且,基于修正后的行进路特征点间的连续性推定行进路边界。具体地,行进路边界推定电路24将修正后的行进路特征点FP′和在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP组合来检测行进路边界。另外,行进路边界推定电路24与第一实施方式同样地,将从车道变更开始到完成为止检测到的行进路特征点FP排除。行进路检测装置1的块构成与图1相同,省略图示及说明。
图6A与图4B同样地表示由图4A所示的第一周边地图生成的第二周边地图。行进路边界推定电路24在车辆51进行了车道变更的情况下,由第一周边地图生成图6A所示的第二周边地图。而且,如图6B(a)所示,使在车道变更开始的时刻(Ts)以前检测到的行进路特征点FP的y座标向车道变更方向的相反方向移动与车道变更量(OF)相同的量。由此,能够偏移在车道变更开始的时刻(Ts)以前检测到的行进路特征点FP的y座标中包含的车道变更量(OF)。
另外,从图6A的第二周边地图中删除从车道变更开始的时刻(Ts)到车道变更完成的时刻(Tc)为止检测到的行进路特征点FP。这样,行进路边界推定电路24由图6A的第二周边地图生成图6B(a)所示的第四周边地图。
另外,偏移量(车道变更量)为1车道量的车道宽度,能够由平均车道宽度预先设定。另外,行进路边界推定电路24为了将行进路特征点分组而进行偏移处理。因此,在实际的车道宽度与偏移量(车道变更量)之间允许稍许误差。因此,能够预先决定偏移量(车道变更量)。
而且,行进路边界推定电路24如图6B(b)所示,使用由第四周边地图生成的直方图的峰值(y座标)提取行进路边界点群。如图6B(a)所示,修正后的行进路特征点FP′的y座标与在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的y座标大致一致。因此,与图3B同样,能够使用直方图的峰值(y座标)容易地提取行进路边界点群。
之后,如前所述,行进路边界推定电路24通过相对于各行进路边界点群拟合由道路模型函数表现的曲线,推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。
另外,行进路边界推定电路24基于车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻,设定车道变更开始的时刻(Ts)。例如,将进行车道变更的时间长度预先设定为5秒,只要将车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻早规定时间(2.5秒)前的时刻设定为车道变更开始的时刻(Ts)即可。进行车道变更的期间及规定时间可根据地图信息中包含的车道宽度及车辆速度来调整。
接着,参照图5的流程图,对车辆51进行了车道变更时使用了行进路检测装置1的行进路检测方法的其他例进行说明。在此,说明图1所示的行进路检测装置1中的行进路检测电路12的动作顺序。图5所示的处理以规定周期反复进行。
在图5的流程图中,代替图2的步骤S02,执行步骤S10,代替图2的步骤S04,执行步骤S11及S12。其他的步骤S0l、S03、S05~S07与图2相同,故而省略说明。
在步骤S10中,行进路边界推定电路24由检测到车道变更的时刻的车辆的速度分别设定车道变更开始的地点及车道变更完成的地点。具体地,基于车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻,设定车道变更开始的时刻(Ts)及车道变更完成的时刻(Tc)。例如,行进路边界推定电路24将比车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻早2.5秒前的时刻设定为车道变更开始的时刻(Ts)。而且,将车道变更检测电路25检测到车道变更的时刻起2.5秒后设定为车道变更完成的时刻(Tc)。另外,无需推定严格的车道变更开始的时刻(Ts),可以将进行车道变更的时间长度设定得足够长。只要能够抑制对第一周边地图的行进路边界的形状推定的影响即可,除此之外,能够由简单的方法推定精度足够的车道变更开始时刻(Ts)。
在车道变更中标志设立的情况下(在S03中为“是”),进入步骤S11。在车道变更中,行进路特征点FP的y座标发生变化,在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP的y座标与在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的y座标之间产生偏差。
因此,在步骤S11中,行进路边界推定电路24从图6A的第二周边地图删除从车道变更开始的时刻(Ts)到车道变更完成的时刻(Tc)期间检测到的行进路特征点FP。在此,在当前的时刻超过了车道变更完成时刻(Tc)的情况下,取消车道变更中标志。
进入步骤S12,进而,行进路边界推定电路24如图6B(a)所示地,将在车道变更开始的时刻(Ts)之前检测到的行进路特征点FP的y座标向反方向移动与车道变更量(OF)相同量。由此,能够偏移在车道变更开始的时刻(Ts)之前检测到的行进路特征点FP的y座标包含的车道变更量(OF)。
进入步骤S05,行进路边界推定电路24将图6B(a)所示的修正后的行进路特征点FP′及在车道变更完成的时刻(Tc)之后检测到的行进路特征点FP如图6B(b)所示地投票在沿y轴的一次元直方图上。
进入步骤S06,行进路边界推定电路24检测图6B(b)所示的直方图的峰值(y座标),通过对每个峰值将第四周边地图上的行进路特征点(FP、FP′)分组而提取行进路边界点群。进入步骤S07,行进路边界推定电路24在第一周边地图上,相对于提取的各行进路边界点群拟合由道路模型函数表现的曲线,从而推定各行进路边界(SKa、SKb、SKc)的形状。
如以上说明地,根据第二实施方式,可得到以下的作用效果。
行进路边界推定电路24在检测到车辆51的车道变更的情况下,考虑车道变更量(偏移量),判定在车道变更完成前检测到的行进路特征点FP相对于在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP的连续性,基于行进路特征点FP间的连续性检测行进路边界。根据伴随着车道变更而向车宽方向的移动量(车道变更量)考虑车道变更前后的行进路特征点FP间的连续性。在第二实施方式中,进行“无视从车道变更开始到完成期间检测到的行进路特征点FP,且在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP的位置考虑偏移量而移动”这样的考虑,判定行进路特征点FP间的连续性。因此,能够不受伴随车道变更的车辆51与行进路特征点FP间的距离变化的影响而检测行进路。
通过车道变更,车辆与行进路特征点间的距离变化车辆向车宽方向的移动量(OF)那么多。因此,将车辆与行进路特征点间的距离修正车辆向车宽方向的移动量(OF)那么多。由此,能够将伴随车道变更而产生的检测距离的变化抵消,故而不论有无车道变更,行进路特征点都连续地分布,容易推定行进路边界。
行进路边界推定电路24基于检测到车辆51的车道变更的时刻设定从车道变更开始到完成的时间。在第二实施方式中,基于检测到车辆51的车道变更的时刻分别设定车道变更开始的时刻(Ts)、车道变更完成的时刻(Tc)。由此,能够正确地特定在车道变更开始前检测到的行进路特征点FP、及在车道变更完成后检测到的行进路特征点FP。
在上述各实施方式中表示的各功能可通过一个或多个处理电路来实现。处理电路包含具有电路的处理装置等被设定程序的处理装置。处理装置包含以执行实施方式记载的功能的方式被安排的具有特定用途的集成电路(ASIC)或现有型的电路零件那样的装置。
在实施方式中,表示了具有移动量检测传感器10及目标物检测传感器11的单机型行进路检测装置1,但行进路检测装置可作为使用了经由无线通信网的计算机网络的客户服务器模型而实现。该情况下,例如具有移动量检测传感器10及目标物检测传感器11的车辆51(客户)经由计算机网络与行进路检测装置(服务器)连接。由此,能够将具有图1所示的行进路检测电路12的服务器经由计算机网络与移动量检测传感器10及目标物检测传感器11连接。该情况下,行进路检测装置主要由行进路检测电路12(服务器)构成,移动量检测传感器10及目标物检测传感器11不包含在行进路检测装置中。
以上,根据实施例对本发明的内容进行了说明,但本发明不限于上述记载,对于本领域技术人员来说,可进行各种变形及改进。
Claims (8)
1.一种行进路检测方法,使用如下的行进路检测电路,其基于车辆的移动量累积由所述车辆上搭载的目标物检测传感器检测到的多个行进路特征点,基于所累积的所述多个行进路特征点检测行进路边界,其特征在于,
所述行进路检测电路在检测到所述车辆的车道变更的情况下,基于由所述车道变更产生的所述车辆在车宽方向上的移动量来修正在所述车道变更开始前检测并累积的多个行进路特征点,
使用在车道变更开始前检测并累积的被修正的所述多个行进路特征点及在所述车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点,在所述车辆的车道变更完成后,检测所述行进路边界。
2.如权利要求1所述的行进路检测方法,其特征在于,
所述行进路检测电路基于所述车辆在车宽方向上的位置对所累积的所述多个行进路特征点进行分组,基于通过所述分组而提取的多个行进路特征点检测行进路边界,
在检测到车道变更的情况下,对所累积的所述多个行进路特征点中的、在车道变更开始前检测并累积的被修正的所述多个行进路特征点及在所述车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点进行分组,基于通过所述分组而提取的多个行进路特征点,在所述车辆的车道变更完成后,检测所述行进路边界。
3.如权利要求1或2所述的行进路检测方法,其特征在于,
所述行进路检测电路使在所述车道变更开始前检测到的所述行进路特征点在车宽方向上的位置向车道变更的相反方向移动与所述车道变更产生的所述车辆在车宽方向上的移动量相同的量而使用。
4.如权利要求1或2所述的行进路检测方法,其特征在于,
所述行进路检测电路不使用在所述车道变更开始到完成期间检测到的所述行进路特征点。
5.如权利要求1或2所述的行进路检测方法,其特征在于,
所述行进路检测电路基于检测到车辆的车道变更的时刻设定所述车道变更开始的时刻及所述车道变更完成的时刻。
6.一种行进路检测装置,其具有:周边地图生成电路,其基于车辆的移动量累积由所述车辆上搭载的目标物检测传感器检测到的多个行进路特征点;行进路边界推定电路,其基于所累积的所述多个行进路特征点检测行进路边界,其特征在于,
所述行进路边界推定电路在检测到所述车辆的车道变更的情况下,基于由所述车道变更产生的所述车辆在车宽方向上的移动量来修正在所述车道变更开始前检测并累积的多个行进路特征点,
使用在车道变更开始前检测并累积的被修正的所述多个行进路特征点及在所述车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点,在所述车辆的车道变更完成后,检测所述行进路边界。
7.一种行进路检测方法,使用如下的行进路检测电路,其基于车辆的移动量累积由所述车辆上搭载的目标物检测传感器检测到的多个行进路特征点,基于所累积的所述多个行进路特征点检测行进路边界,其特征在于,
所述行进路检测电路在检测到所述车辆的车道变更的情况下,无视在开始所述车道变更前以及所述车道变更完成前检测并累积的全部的多个行进路特征点,
使用在所述车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点,在所述车辆的车道变更完成后,检测所述行进路边界。
8.如权利要求7所述的行进路检测方法,其特征在于,
所述行进路检测电路基于所述车辆在车宽方向上的位置对所累积的所述多个行进路特征点进行分组,基于通过所述分组而提取的多个行进路特征点检测行进路边界,
在检测到车道变更的情况下,对所累积的所述多个行进路特征点中的在所述车道变更完成后检测并累积的多个行进路特征点进行分组,基于通过所述分组而提取的多个行进路特征点,在所述车辆的车道变更完成后,检测所述行进路边界。
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---|---|---|---|---|
JP2020087001A (ja) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 株式会社デンソー | 車線位置情報出力装置 |
US11093761B2 (en) * | 2019-03-06 | 2021-08-17 | GM Global Technology Operations LLC | Lane position sensing and tracking in a vehicle |
US11584371B2 (en) | 2020-07-15 | 2023-02-21 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for using R-functions and semi-analytic geometry for lane keeping in trajectory planning |
RU210463U1 (ru) * | 2021-11-17 | 2022-04-15 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого" | Телевизионное устройство для измерения координат изображения объекта |
CN114396933B (zh) * | 2021-12-31 | 2024-03-08 | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 | 一种车道拓扑构建方法、装置、车辆和存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0640903A1 (en) * | 1993-08-28 | 1995-03-01 | Lucas Industries Public Limited Company | A driver assistance system for a vehicle |
JP2003322522A (ja) * | 2002-05-07 | 2003-11-14 | Daihatsu Motor Co Ltd | 車間距離検出装置及び検出方法 |
US6819779B1 (en) * | 2000-11-22 | 2004-11-16 | Cognex Corporation | Lane detection system and apparatus |
JP2005100000A (ja) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Aisin Seiki Co Ltd | 路面走行レーン検出装置 |
JP2007241468A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toyota Motor Corp | 車線変更検出装置 |
DE102010048760A1 (de) * | 2010-09-17 | 2011-07-28 | Daimler AG, 70327 | Verfahren zur Erzeugung eines Straßenmodells |
JP2014076689A (ja) * | 2012-10-09 | 2014-05-01 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置 |
CN103942960A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-23 | 深圳市宏电技术股份有限公司 | 一种车辆变道检测方法及装置 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4819169A (en) * | 1986-09-24 | 1989-04-04 | Nissan Motor Company, Limited | System and method for calculating movement direction and position of an unmanned vehicle |
JP3209671B2 (ja) | 1995-11-27 | 2001-09-17 | 富士通テン株式会社 | カーブ路判定装置 |
JP2002029347A (ja) | 2000-07-17 | 2002-01-29 | Honda Motor Co Ltd | 車両用走行区分線検出装置 |
US6894606B2 (en) * | 2000-11-22 | 2005-05-17 | Fred Forbes | Vehicular black box monitoring system |
JP2003203298A (ja) | 2002-12-11 | 2003-07-18 | Honda Motor Co Ltd | 走行区分線認識装置を備えた自動走行車両 |
JP4822099B2 (ja) * | 2005-07-11 | 2011-11-24 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | ナビゲーション装置及びナビゲーション方法 |
JP4656456B2 (ja) * | 2008-10-22 | 2011-03-23 | 日本電気株式会社 | 車線区画線検出装置、車線区画線検出方法、及び車線区画線検出プログラム |
JP5321497B2 (ja) * | 2010-02-22 | 2013-10-23 | 株式会社デンソー | 白線認識装置 |
US20120022739A1 (en) * | 2010-07-20 | 2012-01-26 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Robust vehicular lateral control with front and rear cameras |
JP5591613B2 (ja) * | 2010-07-27 | 2014-09-17 | 株式会社小糸製作所 | 車両検出装置 |
RU2571871C2 (ru) * | 2012-12-06 | 2015-12-27 | Александр ГУРЕВИЧ | Способ определения границ дороги, формы и положения объектов, находящихся на дороге, и устройство для его выполнения |
JP6141788B2 (ja) * | 2014-04-14 | 2017-06-07 | 本田技研工業株式会社 | レーンマーク認識装置 |
US20170089717A1 (en) * | 2015-09-29 | 2017-03-30 | Garmin Switzerland Gmbh | Use of road lane data to improve traffic probe accuracy |
-
2016
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP0640903A1 (en) * | 1993-08-28 | 1995-03-01 | Lucas Industries Public Limited Company | A driver assistance system for a vehicle |
US6819779B1 (en) * | 2000-11-22 | 2004-11-16 | Cognex Corporation | Lane detection system and apparatus |
JP2003322522A (ja) * | 2002-05-07 | 2003-11-14 | Daihatsu Motor Co Ltd | 車間距離検出装置及び検出方法 |
JP2005100000A (ja) * | 2003-09-24 | 2005-04-14 | Aisin Seiki Co Ltd | 路面走行レーン検出装置 |
JP2007241468A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toyota Motor Corp | 車線変更検出装置 |
DE102010048760A1 (de) * | 2010-09-17 | 2011-07-28 | Daimler AG, 70327 | Verfahren zur Erzeugung eines Straßenmodells |
JP2014076689A (ja) * | 2012-10-09 | 2014-05-01 | Toyota Motor Corp | 車両制御装置 |
CN103942960A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-23 | 深圳市宏电技术股份有限公司 | 一种车辆变道检测方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Real Time Drowsiness Detection Based on Lateral Distance Using Wavelet Transform and Neural Network;MA JIAQI ET AL.;《2015 IEEE SYMPOSIUM SERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE》;20151207;第411-418页 * |
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