CN109204311B

CN109204311B - 一种汽车速度控制方法和装置

Info

Publication number: CN109204311B
Application number: CN201710538234.5A
Authority: CN
Inventors: 沈骏强; 丁洁云; 杨辉明
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2017-07-04
Filing date: 2017-07-04
Publication date: 2021-06-01
Anticipated expiration: 2037-07-04
Also published as: CN109204311A

Abstract

本申请实施例公开了一种车辆速度控制系统即相应的方法，用于响应于静止物体对车辆进行速度控制。该速度控制系统包含环境参数传感器，目标检测传感器，以及处理器和控制器。其中处理器配置为基于目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体信息，确定所述车辆前方的静止物体，并根据环境参数传感器的信号所确定的车辆当前路况信息，以及所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体。由于在判断静止物体时考虑了车辆当前路况，从而提高了在特殊路况下车辆对静止目标判断的准确率。

Description

一种汽车速度控制方法和装置

技术领域

本申请涉及汽车领域，尤其涉及一种汽车速度控制技术.

背景技术

随着汽车技术的发展，辅助驾驶技术和自动驾驶技术有了更多的应用。在这类技术中，汽车可以基于探测到的目标，对汽车速度进行自动控制或者对驾驶员进行提醒，从而提高了汽车的安全性和驾驶体验。例如，自适应巡航(Adaptive Cruise Control,ACC)系统可以根据车辆前方的目标，控制汽车的速度与车前目标相匹配，从而使得车辆在巡航的过程中自动的调整巡航速度，从而减少驾驶员的操作，提高驾驶体验。又例如，汽车防撞预警系统(Vehicle collision warning system)\汽车自动防撞系统(Vehicle automaticbump-shielded system)通过对车前目标的检测，判断车速会与车前目标发生碰撞时，发出碰撞预警或者控制车辆速度，从而避免碰撞发送，提高行车安全。

为了使车辆能够确认这类辅助/自动驾驶技术进行速度控制的目标，车辆上会安装传感器，如毫米雷达波、激光雷达或双目摄像头等，来感知车辆前方或者周围的物体，并将其识别为用于速度控制的目标。在识别用于速度控制的目标时，由于道路环境的复杂性，对于不同的辅助/自动驾驶技术，通过传感器检测到的物体中可能存在各类不需要识别为用于速度控制的目标的静止物体，例如栏杆、井盖、减速带、路牌等固定障碍物，同时也存在需要识别为用于速度控制目标的静止物体，如车辆、行人、自行车等。对于这类静止目标的识别，在现有技术中，为了避免错误的识别静止物体为静止目标而导致的误触发，一些辅助/自动驾驶技术对静止目标不进行响应，这样虽然降低了误触发，但是对行车安全有一定影响。而另一些辅助/自动驾驶技术则通过图像识别技术对静止物体进行识别，从而判断静止物体是否为要进行速度控制的静止目标，然而这类识别技术的准确率仍然不高，容易产生误判，影响驾驶体验。

发明内容

一方面，本发明实施例提供了一种车辆速度控制系统，所述系统在识别用于速度控制的静止目标物体时，根据物体的物体信息和车辆当前的路况信息进行确定，从而提高对于用于速度控制的静止目标物体的识别的准确率。

在一种实现方式中，该速度控制系统包含环境参数传感器，目标检测传感器，以及处理器和控制器。其中，目标检测传感器至少用于获取所述车辆前方物体的物体信息，环境参数传感器至少用于获取所述车辆当前路况信息，处理器配置为基于目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体信息，确定所述车辆前方的静止物体，根据环境参数传感器的信号所确定的车辆当前路况信息，以及所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体，控制器至少用于基于所述用于速度控制的目标物体对车辆进行速度控制和/或预警。由此，通过处理器基于车辆当前路况信息以及静止物体的物体信息来确定静止物体的用于速度控制的目标物体，相比于仅通过物体本身的物体信息来确定，提高了在特定路况下对于目标物体的判断的准确性。

在一种实现方式中，车辆可以通过获取车辆周围图像的摄像机或车辆定位系统来获取

车辆当前路况信息。

在一种实现方式中，车辆可以通过毫米波雷达或者获取车辆周围图像的摄像机来获取车辆前方的物体信息。

在一种实现方式中，车辆速度控制系统用于在自适应巡航系统、预碰撞预警系统、防碰撞系统、自动驾驶系统、辅助驾驶系统等系统中进行速度控制。

在一种实现方式中，所述系统还包括车辆参数传感器，所述车辆参数传感器至少用于获取所述车辆行驶信息；所述处理器基于目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体信息，确定所述车辆前方的静止物体时具体包括：基于所述目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体信息，以及所述车辆参数传感器的信号所确定的车辆预测行驶轨迹，确定所述车辆预测行驶轨迹上的静止物体。通过车辆参数传感器可以确定车前方的静止物体，从而提高对于物体位置判定的准确性。

在根据车辆当前路况以及物体信息确定静止物体是否为用于速度控制的目标物体时，可以通过如下方式：

在一种实现方式中，当所述车辆当前路况符合预设条件时，确定所述静止物体为所述用于速度控制的目标物体。例如，目标参数传感器确认存在静止物体后，根据当前路况是否符合预设条件，对该静止物体进行合理性判断，如果当前路况符合预设条件，则该静止物体为合理的静止物体，即该静止物体为用于速度控制的目标物体。

在另一种实现方式中，根据所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第一可能性值；根据所述车辆当前路况信息，以及所述第一可能性值，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第二可能性值，其中，当所述车辆当前路况符合预设条件时，所述第二可能性值高于所述第一可能性值；当所述第二可能性值大于或等于对应的阈值时，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体。由此，当车辆的当前路况满足预设条件时，对基于物体信息所确定的第一可能性值进行修正，从而在该路况下提高对于用于速度控制的目标物体判定的准确率。

在一种实现方式中，车辆当前路况符合预设条件包括根据摄像机图像识别出所述车辆前方的其他车辆变换行车道或所述车辆前方出现警示标志。警示标志包括特定的交通标志、三角标、锥形桶、闪烁灯等用于提示道路状况的标志。

在一种实现方式中，车辆当前路况符合预设条件包括所述根据定位系统识别出车辆的位置信息满足预设条件。例如，车辆的位置与前方最接近的路口位置之间满足预设关系，或者车辆与前方最接近的拥堵路段或者事故路段的起始位置之间满足预设关系。

在一种实现方式中，仅将第一次检测到时即为静止的物体作为判断是否为用于速度控制的目标物体的考虑对象。即若物体为第一次检测到时是运动物体，之后处于静止状态的物体，则不作为用于速度控制的目标物体的考虑对象。

在一种实现方式中个，当基于速度控制的目标物体进行速度控制或者预警时，当所述车辆与所述目标物体的距离、所述车辆当前速度满足第一预设关系时，以第一模式对所述车辆进行速度控制和/或预警；当所述车辆与所述目标物体的距离、所述车辆当前速度满足第二预设关系时，以第二模式对所述车辆进行速度控制和/或预警，其中，所述第二模式的速度控制和/或预警的强度高于所述第一模式。由此，采用阶梯性的不同模式对车辆进行速度控制，可以提高车辆减速时的稳定性和舒适性。

另一方面，本发明还提供一种汽车，所述汽车包含了前述的速度控制系统从而能够对静止目标进行速度控制。

有一方面，本发明还提供了一种静止目标的检测方法，所述方法为前述实施例中处理器根据前方物体的物体信息以及车辆当前路况信息确定物体为用于速度控制的目标物体所使用的方法。

在一种实现方式中，获取所述车辆当前路况信息和所述车辆前方物体信息；根据所述车辆前方物体信息，确定所述车辆前方的静止物体；根据所述车辆当前路况信息，以及所述静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体。由此，基于车辆当前路况信息以及静止物体的物体信息来确定静止物体的用于速度控制的目标物体，相比于仅通过物体本身的物体信息来确定，提高了在特定路况下对于目标物体的判断的准确性。

在一种实现方式中，当所述车辆当前路况符合预设条件时，确定所述静止物体为目标物体。或者，根据所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第一可能性值；根据所述车辆当前路况信息，以及所述第一可能性值，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第二可能性值，其中，当所述车辆当前路况符合预设条件时，所述第二可能性值高于所述第一可能性值；当所述第二可能性值大于或等于对应的阈值时，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体。

在一种实现方式中，辆当前路况符合预设条件包括，车辆前方车辆变换行车道或车辆前方出现警示标志，或者，车辆的位置信息满足预设条件，例如，车辆的位置与路口位置或拥堵路段位置满足预设关系。

又一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求13-18任意一项所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种车辆速度控制系统的结构示意图；

图2为本发明实施例所提供的一种车辆速度控制系统中处理器的结构示意图；

图3为本发明实施例所提供的确定用于速度控制的目标物体的方法示意图；

图4为本发明实施例所提供的一种车辆ACC自适应巡航系统的结构示意图；

图5为本发明实施例所提供确定静止目标合理性的一种方法示意图；

图6为本发明实施例所提供确定静止目标合理性的又一种方法示意图；

图7为本发明实施例所提供确定静止目标合理性的又一种方法示意图；

图8为本发明实施例所提供前车发送变道行为的场景示意图；

图9为本发明实施例所提供确定静止目标合理性的又一种方法示意图；

图10为本发明实施例所提供多种速度控制模式的切换流程示意图；

图11为本发明实施例所提供第二启停控制模式的流程示意图；

具体实施方式

本申请实施例提供了一种静止目标识别的方法和装置，以及基于识别的静止目标进行车辆速度控制系统，用于通过基于识别出的静止目标对车辆速度进行控制。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，都应当属于本申请保护的范围。

结合图1，是本发明实施例给出的一种车辆速度控制系统100的结构示意图。所述系统包括环境参数传感器101、车辆参数传感器102、目标检测传感器103、处理器104、控制器105和通信总线106。

目标检测传感器103用于获取车辆周围的物体信息，包括车辆前方的物体信息。目标检测传感器103所检测到的物体是潜在的可以用于作为速度控制的目标的物体。目标检测传感器103可以包括任何适合的目标检测传感器103，例如雷达传感器或视频传感器。目标检测传感器103可以是一种传感器单独使用或与多种传感器组合使用。例如，目标传感器可以是毫米波雷达、激光雷达、单目或双目摄像机或者上述装置的组合。物体信息包括物体的大小、物体与车辆的相对位置、物体与车辆的相对距离、物体的移动速度等信息。

环境参数传感器101是用于获取确定车辆当前路况环境的信号传感器。路况环境是指车辆当前行驶的道路的状态，例如路口路段、拥堵路段、事故路段、紧急状态路段等。通过环境参数传感器101获取可用于确定车辆当前路况环境的信号，车辆可以判断当前行驶的路况环境。

在具体的实施例中，环境参数传感器101可以有多种实现方式，可以包含一种传感器，或者多种传感器的组合。例如，环境参数传感器101可以是定位系统，车辆通过定位系统确定的车辆位置信息，结合地图信息，确定车辆当前位置位于的道路路况。又例如，环境参数传感器101可以是图像获取装置，根据获取的图像，识别图像中的预设的警示标志，或者识别前车行驶情况，车辆可以通过这些信息确定当前道路路况。

一些实施例中，目标检测传感器103和环境参数传感器101可能为类似或者相同的设备。例如，目标检测传感器103和环境参数传感器101都可以为摄像机。但是，摄像机作为目标检测传感器103是用于检测车辆周围，包括车辆前方的物体，获取可能作为速度控制的目标的物体信息；而摄像机作为目标检测传感器103是检测车辆当前路况环境信息。

可以理解的，当目标检测传感器103和环境参数传感器101均包含了相同设备时，两者可以为同一设备。此时，该设备所获取的信息既可以用于或被处理用于获取可能作为速度控制的目标的物体信息，也可以用于或被处理用于获取车辆当前路况环境信息。例如在一种实施例中，当目标检测传感器103和环境参数传感器101均包含同一摄像机时，该摄像机的图像信息既可以用于处理获取图像中的车辆周围物体信息，如物体的大小、物体的位置、物体的种类等，也可以用于判断当前路况环境信息，如图像中是否能识别出预设的警示标志，或者图像中是否能识别出前车的变道行为等。

在一种实施例中，该系统还包括车辆参数传感器102用于获取车辆行驶信息的传感器。车辆行驶信息包括但不限于车辆的行驶速度、行驶加速度、转向角度等参数。例如，在一种实施例中，车辆参数传感器102包括检测车辆纵向加速度的车辆加速度传感器，检测车辆在关于其横摆轴转向时的速度的横摆角速度传感器，以及检测车辆转向方向变化的转向传感器。检测到的车辆参数可以包括来自加速度传感器的纵向车辆加速度，来自横摆角速度传感器的车辆横摆角速度，来自转向传感器的转向方向或转向角度的变化。车辆使用感测到的驾驶参数(例如车辆横摆角速度以及感测到的转向方向)计算预测的车辆路径。在一种具体的实现中，预测的车辆路径具有基于感测到的车辆的横摆角速度以及车辆的宽度确定的边界。预测的车辆路径包括至少和车辆本身一样宽(或比车辆本身稍宽)以及和车辆前方的预定距离或距离范围一样远的车辆前方的区域。

处理器104通过通信总线106与环境参数传感器101、目标检测传感器103，以及在一些实施例中的车辆参数传感器102进行电子通信。同时，处理器104也与的控制器105进行电子通信。通信总线106包括连接或数据通信的有线和无线形式，一个或多个传感器可以经由直接连接与控制器105进行通信。

在一种实施例中，处理器104可以是基于微处理器的计算机。如图3所示，处理器104包括处理单元1041(例如，微处理器，专用集成电路(ASIC)等)，一个或多个存储模块1042，以及输入/输出接口1043。存储模块包括非暂时性的计算机可读介质，例如随机存取存储器(RAM)和/或只读存储器(ROM)。处理单元可以读取来自存储模块的指令并且执行指令以执行特定功能。处理单元还可以检索并且存储数据至存储模块，作为执行指令的一部分。此外，处理单元可以通过输入/输出接口从外部设备和系统获取数据至处理器104。例如，如上所述，处理器104与环境参数传感器101、目标检测传感器103，以及在一些实施例中的车辆参数传感器102进行电子通信，并且从这些传感器接收信号。处理器104还向控制器105提供输出。

还应当理解，处理器104可以包括以外的附加的组件。此外，在一些实施例中，处理器104的功能可以分布在多个系统或设备。而且，在一些实施例中，处理器104的功能可以与其他系统或设备复合。例如，在一些实施例中，处理器104也可以控制器105的功能。

处理器104用于接收目标检测传感器103和环境参数传感器101的信息，并进行处理，在目标检测传感器103检测到的静止物体中确定用于速度控制的目标物体。在一些实施例中，处理器104还会接收车辆参数传感器102的信息，确定基于所述目标检测传感器103的信号所确定的车辆前方物体信息，以及所述车辆参数传感器102的信号所确定的车辆预测行驶轨迹，确定所述车辆预测行驶轨迹上的静止物体。

在一些实施例中，其他组件或者模块会对传感器的信号进行处理后，处理器104接收到处理后的信息。例如，对目标检测传感器103的信号处理得到车辆周围物体的物体信息，对环境参数传感器101的信号进行处理得到车辆当前路况信息，对车辆参数传感器102的信号进行处理得到车辆预测行驶轨迹。在另一些实施例中，这些处理过程也可以部分或者全部由处理器104完成。

控制器105用于对处理器104确定的目标物体的物体信息进行速度控制或者速度预警。在不同的实施例中，控制器105可以是自适应巡航系统、预碰撞预警系统、防碰撞系统、自动驾驶系统、辅助驾驶系统的速度控制器105中的至少一种。控制器105与处理器104连接，接收处理器104发出的目标物体的物体信息。在不同的实施例中，控制器105还与车辆各类ECU、安全装置、预警装置连接，通过向这类装置发送信号以实现对车辆的速度控制或者速度预警。还应当理解，处理器104可以包括以外的附加的组件。此外，在一些实施例中，控制器105的功能可以分布在多个系统或设备。而且，在一些实施例中，控制器105的功能可以与其他系统或设备复合。例如，在一些实施例中，控制器105的部分或者全部功能可以由车辆中的各类ECU直接实现。

在不同的系统中控制器105的具体实现形式可能不同。例如，当控制器105是自适应巡航系统时，控制器105根据目标物体的速度、目标物体和车辆的距离和车辆当前速度进行判断，确定与目标物体保持相对安全车距所需要的加速度和目标速度，并通过传递信号到包括发动机ECU，变速器ECU和制动装置的制动ECU在内的车辆行驶设备，使车辆速度变更为所确定的目标速度。又例如，当控制器105是碰撞预警系统时，控制器105可以基于目标物体速度、目标物体与车辆距离、当前车辆的速度和加速度进行判断，若当前车辆存在碰撞危险，则控制器105向预警设备，如显示屏、蜂鸣器、方向盘控制器105、安全带装置、气囊装置等发出信息，以使得此类装置进行碰撞预警。

通过本发明实施例所提供的速度控制系统，能够结合车辆当前路况信息确定静止物体是用于速度控制的目标物体。相对于现有技术，本发明实施例所提供的速度控制系统提高了对于一些路况环境下的静止物体的是否为目标物体的准确率。

结合图2，是本发明的实施例中一种确定静止物体为目标物体的方法。本方法由图1中的处理器所执行，用于确定用于速度控制的目标物体。该方法包括：

S201、获取车辆前方物体信息、车辆当前路况信息。

车辆前方物体信息基于目标检测传感器所确定。在一些实现方式中，基于车辆参数传感器确定的车辆预测轨迹，通过相对位置条件挑选出车辆预测运动轨迹上、并且距离较近的物体信息。

车辆当前路况信息根据环境参数传感器的信号所确定，结合前述，当前路况信息可能包括车辆位置信息，道路标识信息，前车行为信息等。

S202、确定车辆前方物体中的静止物体。

车辆前方物体中，根据运动状态，确定其中的静态物体。静态物体是指相对于地面静止的物体，可根据物体信息，和/或结合车辆当前运动状态，可以判断物体是否相对地面静止。在一种实现方式中，所确定的静止物体为第一次检测即为静止的物体，从而排除了已经识别的运动物体变为静止物体的情况。

在一些实施例中，仅需要确定一个静止物体，则将距离车辆最近，且/或在车辆预测行驶轨迹上的物体作为确定的静止物体。在一种可能的实现中，若同时检测到运动物体和静止物体，当静止物体距离车辆比运动物体距离车辆更近，才确定该静止物体。

S203、根据车辆当前路况信息，以及确定的静止物体的物体信息，确定用于速度控制的目标物体。

在一种实现方式中，当所述车辆当前路况以及静止物体的物体信息符合预设条件时，确定所述静止物体为目标物体。

在另一种实现方式中，根据静止物体的物体信息，确定静止物体为用于速度控制的目标物体的第一可能性值。例如，当速度控制系统预设为响应于静止的行人和车辆进行速度控制，则第一可能性值可以为根据静止物体的物体形状，该静止物体为行人或者车辆的可能性值。根据车辆当前路况信息，以及第一可能性值，确定静止物体为用于速度控制的目标物体的第二可能性值。第二可能性值是基于车辆当前路况信息，对第一可能性值的修订，当车辆当前路况符合预设条件时，所述第二可能性值高于所述第一可能性值。

如前所述，基于不同的环境参数传感器，车辆当前路况信息可能不同，对应的预设条件也可能不同。以下是几种可能的实现方式：

在一种实现方式中，环境参数传感器可以是定位系统，基于定位系统的定位信息，以及定位系统的地图信息，确定道路路口与车辆的距离D31。在一个例子中，当D13的值小于阈值时，确定车辆的当前路况符合预设条件。在另一个例子中，根据目标检测传感器的信号所确定的静止物体的物体信息，确定静止物体与车辆的距离D32。如果D31≤D30且D32≤D31，则车辆当前路况符合预设条件，其中，D30为道路路口与车辆的距离所对应的阈值。

在一种实现方式中，环境参数传感器可以是定位系统，基于定位系统的定位信息，以及定位系统的地图信息中的指定位置信息，确定车辆与所述指定位置的相对距离D41。在一些例子中，所述的指定位置是基于实时交通信息或者道路信息所确定拥堵路段或者事故路段的起始位置。当D41的值小于或等于预设的阈值时，确定车辆的当前路况符合预设条件。在另一些例子中，在定位系统的地图信息中还包括第二指定位置信息，用于指示拥堵路段或者事故路段的结束位置。基于车辆的定位信息，确定与所述的第二指定位置信息的距离D42，当D42的值小于或等于预设的阈值时，确定车辆的当前路况不再符合预设条件。在另一些例子中，通过目标检测传感器检测到静止障碍物的数量及其相对自车的距离D43，判断静止物体与自车的距离D43与前述指定位置与自车的距离D42之间的差值是否小于阈值，若存在小于阈值的静止物体，则判断该静止物体是否为用于速度控制的目标物体时，确定车辆当前的路况符合预设条件。

在一种实现方式中，环境参数传感器可以是摄像装置，基于摄像装置获取的图像，识别图像中的交通标示信息，如三角标、锥形路标、红色信号灯等。对摄像装置获得的原始图像进行处理，进行交通标示识别及距离检测，在一些例子中，交通标示的识别和距离检测也可以结合雷达传感器或者毫米雷达波传感器来进行。若识别到本车道内行驶前方有交通标识，其距离为D51。在一些例子中，若D51的值小于或者等于阈值，则确定车辆的路况符合预设条件。在另一些例子中，基于目标传感器确定静止物体与车辆的距离D52，判断是否D52大于或者等于D51，如果是大于或者等于时，在确定所述的静止物体是否为用于目标控制的目标物体时，确定所述车辆的路况符合预设条件。具体地，在识别交通标示时，可使用任一图像处理算法，如模板匹配，SVM+HOG特征等。

在一种实现方式中，环境参数传感器可以是摄像装置或者雷达，通过获取前车位置，判断前车是否有变道行为。在一个例子中，若判断前车有变道行为，则认为车辆的路况符合预设条件。在另一个例子中，结合变道位置与静止目标的位置，可以进行静止目标是否合理的判断。连续检测到它车，并根据其相对自车位置的变化判断出它车切出本车道，完全切出时刻记为T1，变道车辆相对自车的纵向距离记为D61；检测到静止物体的时刻T2，静止物体与自车的相对距离D62；自车速度记为V，判断是否满足D62+(T2-T1)×V>Dc61，若符合，则判断该静止物体是否为用于速度控制的物体时，确定车辆的路况符合预设条件。

在一种实施例中，车辆当前路况符合预设条件，根据目标传感器确定的静止物体的物体信息，可以确定所述的静止的物体为用于速度控制的目标物体。

在另一种实施例中，车辆当前路况符合预设条件，则对基于该静止物体的物体信息所确定的第一可能性值进行调整，得到该静止物体为用于速度控制的目标物体的第二可能性值。

上述列举的判断路况是否符合条件的具体实施方式，可以根据一种条件单独进行判断，也可以根据多个条件依次或者同时进行判断，当同时满足对应的预设条件时，则认为当前路况符合预设条件。

通过本实施例所提供的确定静止物体为用于速度控制的目标物体的方法，根据车辆当前路况信息和静态物体的物体信息确定静态物体为用于速度控制的目标物体。相对于现有技术，由于考虑的车辆当前路况，对于在特定路况下的静止物体的判断，准确性更高。

下面以可以响应静止物体ACC自适应巡航系统为例，给出一种本发明的一种具体的实现方式。如图7所示，是本发明实施例提供的一种配备了ACC自适应巡航系统的车辆的结构示意图。

如图所示，在一种实施例中，ACC自适应巡航系统主要包括：毫米波雷达401，其通过利用毫米无线电波扫描车辆前方区域来探测前方车辆或者物体；立体摄像机402，其获取前方区域的图像、利用图像识别探测前方车辆或者物体；GPS定位系统403，存储有地图信息，用于获取宿主车辆的行驶位置并在地图中进行定位，同时该系统可以接受地图信息，从而获取地图中的道路的交通状况或者拥堵状况的信息。目标识别ECU404(电子控制单元)，其基于毫米波雷达401和立体摄像机402的探测结果来识别前方车辆；以及巡航控制ECU405，其通过控制制动执行器406以及电子控制节气门407来执行行驶速度控制。当未识别用于速度控制的目标物体或者目标车辆时，ACC系统执行速度保持控制以保持由驾驶员设定的车辆速度。当识别出前方车辆时，ACC系统执行慢加速/慢减速控制或者跟随控制以将宿主车辆与前方目标车辆之间的距离保持于设定的跟随距离。当识别出前方有需要响应的静止物体，ACC系统发出提醒并执行减速控制以减小或者避免车辆与静止物体发送碰撞。

毫米波雷达401向车辆前方发射毫米波，接收从前方物体的表面反射的无线电波，并基于无线电波强度和接收到的信号的频率变化来计算诸前方物体的存在、物体与宿主车辆之间的距离和相对速度以及物体相对于宿主车辆的横向偏移(横向位置)等参数。然后，毫米波雷达401将所述参数作为探测结果输出至目标识别ECU404。

立体摄像机402包括一对CCD(电荷耦合器件)摄像机，其用于捕捉车辆前方区域的图像；以及图像处理部，其利用图像识别基于捕捉到的图像来探测前方物体。图像处理部通过执行边缘提取处理、图案识别处理等而从由CCD摄像机拍摄的图像中物体的大小、种类等信息。另外，通过利用三角测量技术、基于物体在右向捕捉和左向捕捉的图像中的位置之间的差异来计算宿主车辆与前方车辆之间的距离以及前方物体相对于宿主车辆的横向偏移。前方物体与宿主车辆之间的相对速度是基于它们之间的距离相对于由对前一图帧的计算而获得的距离的变化量来计算的。探测结果输出至目标识别ECU404 20。以这样的方式，在ACC系统中，毫米波雷达401和立体摄像机402均可以用于对目标物体的检测，并将物体信息传送给目标识别ECU404。

立体摄像机402除了用于获取车辆前方的物体信息外，还可以用于获取车辆当前行驶的路况信息。图像处理部通过对获取的车辆前方图像进行处理，可以分析出用于表征车辆当前路况的信息。例如，在车辆前方图像中识别出预设的交通标示图像，如红绿灯、三角标、道路警示标线、锥形桶等图像，则将出现这类图像以及该标识与宿主车辆之间的距离信息输出至目标识别ECU404。又例如，基于识别出的前方车辆的多个图像帧的位置变化关系，确定前车正在进行变道行为，或者前车有警示行为，如刹车灯亮起或者警示灯闪烁灯，则将该前车行为的信息以及前车发送该行为时与宿主车辆之间的距离发送给图像识别ECU。

GPS定位系统403用于获取车辆的实时位置。GPS定位系统403中该存储了地图信息，通过车辆的实时位置，与地图中的坐标进行匹配，可以确定车辆在地图中的位置。地图信息中包含了道路相关的坐标点，用以表征如路口、停车线等道路信息。此外，GPS定位系统403还可以通过网络从服务器获取道路信息从而对存储在本地的道路信息进行更新，从而获取道路的拥堵状况或者道路中的事故信息，并通过坐标点标识出拥堵或者事故路段的起始位置和结束位置。

目标识别ECU404包括：执行计算的微处理器；存储有程序指令用以使所述微处理器执行各种处理的ROM(只读存储器)；存储计算结果等各种数据的RAM(随机存取存储器)；以及用于和其他部件进行通信的收发单元。

在本实施例中，ACC系统可以响应检测到的静止物体，并基于静止物体对车辆进行速度控制或者预警。在判断静止物体是否为用于速度控制的目标物体时，会考虑车辆当前的路况信息，从而提高目标物体判断的准确性。具体的，当目标识别ECU404接收到毫米波雷达401和立体摄像机402所传输的车辆前方物体，基于物体信息确定该物体是相对于地面静止时，则该物体为静止物体，目标识别ECU404根据该物体的物体信息，以及车辆当前的路况信息，对该静止物体是否为用于速度控制的目标物体进行判断。其中，路况信息可以是基于立体摄像机402所获取的车辆前方图像中所识别的道路标识信息，或者前方车辆的行为(如变道、应急灯闪烁)信息；路况信息也可以是GPS定位系统403所获取的车辆前方道路的拥堵状况或者道路事故信息，或者车辆前方的路口位置信息。

参考前一实施例中所描述的方法，在本实施例中的ACC自适应系统中，毫米波雷达401和立体摄像机402可以作为目标检测传感器，从而获取车辆前方的静止物体的物体信息；立体摄像机402与GPS定位系统403可以作为环境参数传感器，从而确定车辆当前的路况环境。目标识别ECU404根据所识别的静止物体的物体信息，以及环境参数传感器所获取的车辆当前路况信息，根据前一实施例所描述的方法，确定静止物体是否为用于速度控制的物体。例如，根据GPS定位系统403确定车辆前方是否为路口或者拥堵路段，根据物体信息和所确定的路况情况来判断前方物体是否为目标物体。又例如，可以根据立体摄像机402的图像识别出前方是否存在道路标识或者前车的变道行为，根据物体信息和所确定的路况情况来判断前方物体是否为目标物体。

目标识别ECU404的一种判断物体是否为用于速度控制的物体的方法为当目标检测传感器检测到存在静止的物体时，对该静止物体的合理性进行判断，如果该静止物体为合理的静止目标，则该物体为用于速度控制的目标物体。示例性的，静止目标的合理性判断可以有如下方式：

在一种实现方式中，当车辆位于路口时，出现用于速度控制的的静止目标出现的可能性较大，可结合导航获得的信息对是否处于该路况及是否存在用于速度控制的目标物体进行判断，判断流程如图5所示。

如图5所示，判断流程为：

Step1：获取静止目标与自车的相对距离D_object；

Step2：从导航信息中获取自车运动前方的岔路口停车线与自车的纵向距离D_stopline；

Step3：判断是否D_object<D_stopline且D_stopline小于设定阈值，该阈值定义了接近岔路口的距离范围；

当满足Step3中条件时，该筛选出的静止目标可视为合理静止目标。

具体地，Step3中设定的阈值可以为某一固定常数，如50米，也可以为交通拥堵状态的相关函数，交通流畅时阈值设定为较小值，交通堵塞时阈值设定为较大值。

在另一种实现方式中，当自车接近拥堵路段时，经常会检测到静止目标，可结合动态导航信息或检测到静止目标的数量进行静止目标是否合理的判断。

如图6所示，判断流程为：

Step1：获取静止目标与自车的相对距离D_object；

Step2：获取导航信息，包括当前交通状态，具体地，包括前方是否拥堵，及距离拥堵区域的范围D_jam；

Step3：获取其它障碍物信息并进行预处理，得到具体信息包括：检测到静止障碍物的数量及其相对自车的距离，D_{object_1}，D_{object_2}，D_{object_3}，…

Step4：判断静止目标与拥堵区域的范围是否小于一定的阈值(如，abs(D_object-D_jam)<50m)，及与筛选静止目标临近(abs(D_object-D_{object_i})<10m)的静止障碍物数量大于等于一定数目(如，2辆)。

当满足Step4中条件时，该筛选出的静止目标可视为合理静止目标。

在又一种实现方式中，当自车行驶至临近紧急事故或临时封闭路段时，可结合交通标识的识别进行静止目标是否合理的判断。

如图7所示，具体步骤为：

Step1：获取静止目标与自车的相对距离D_object；

Step2：对摄像头获得的原始图像进行处理，进行紧急停车三角标与锥形路标的识别及距离检测，若识别到本车道内行驶前方有交通标识，其距离为D_{traffic_sign}；

Step3：判断是否D_object≥D_{traffic_sign}；

具体地，Step2的识别中可使用任一图像处理算法，如模板匹配，SVM+HOG特征等。

在一种实现方式中，在车流量较为密集的区域，它车的紧急切出行为往往预示了静止目标的出现，该避让行为如图8所示。图中，FV表示前车，EV表示自车，结合图9，通过检测到它车从自车道切出的行为，结合切出位置与静止目标的位置，可以进行静止目标是否合理的判断。

如图9所示，具体步骤为：

Step1：连续检测到它车，并根据其相对自车位置的变化判断出它车切出本车道，完全切出时刻记为T₁，它车相对自车的纵向距离记为D_{cut_out}；

Step2：检测到静止目标的时刻T₂，记为与自车的相对距离D_object；

Step3：自车速度记为V_ego，判断是否满足D_object+(T₂-T₁)×V_ego>D_{cut_out}，即，静止目标是否在它车切出位置的前方。

具体检测时，可使用上述四种方法中的一种或多种，依次或同时进行静止目标的合理性判断。

通过上述所描述的方法，目标识别ECU404确定车辆前方的用于速度控制的静止目标，并将静止目标的信息栓输给巡航控制ECU405。

巡航控制ECU405包括：执行计算的微处理器；存储有程序指令用以使所述微处理器执行各种处理的ROM(只读存储器)；存储计算结果等各种数据的RAM(随机存取存储器)；以及用于和其他部件进行通信的收发单元。

巡航控制ECU405基于从目标识别识别ECU提供的前方车辆的参数信息以及静止的目标物体的存在、关于目标物体参数信息，通过控制制动执行器406和电子控制节气门407来调节施加到车辆的驱动力和制动力，从而执行速度保持控制、跟随控制以及慢加速/慢减速控制。

在本实施例中，巡航控制ECU405的状态机中包括定速巡航模式、跟车巡航模式、第一档启停控制模式、第二档启停控制模式、驾驶员接管模式等状态，分别对应有不同的控制方法。当通过上述方法判断静止目标后时，采取第二档启停控制模式进行驾驶员辅助。该模式采取分阶段减速控制，在距离较短时采用较弱的制动强度，随着避障要求的最小减速度达到舒适性限值时，方采用较强制动强度。

如图10所示，状态机实现不同控制模式之间的跳转。图中箭头上，圆括号内所示为状态跳转的优先级，方括号内所示为状态跳转的条件，比如图10最左边部分[ACC Set-up]—(1)[Condition 3]—驾驶员接管模式，(1)代表从[ACC Set-up]到驾驶员接管模式在条件[Condition 3]时，优先级最高，为1。

状态跳转条件包括：

Condition1：检测到自车前方不存在用于速度控制的静止目标物体；

Condition2A：检测到自车前方存在目标物体，且为目标物体是运动状态(如用于跟随的目标车辆)；

Condition2A’：稳定跟随的目标物体减速至静止状态；

Condition2A”：稳定跟随的目标物体由静止状态发生变化，开始启动；

Condition2B：检测前方有用于速度控制的静止目标；

Condition2B’：检测到用于速度控制的静止目标由静止状态发生变化，开始启动；

Condition3：不满足系统启动条件，如未达到初始启动车速或驾驶员当前正在制动等；

Condition4：驾驶员通过制动行为接管自适应巡航控制；

Condition5：驾驶员进行恢复操作，如按下ACC恢复按钮；

Condition6：驾驶员在车辆停止后，进行退出启停控制的操作，如踩下加速踏板的强度超过设定阈值。

在本实施例的状态机中，共有定速巡航模式、跟车巡航模式、第一档启停控制模式、第二档启停控制模式、驾驶员接管模式五个状态，分别对应了不同的控制策略。其中，定速巡航模式、跟车巡航模式、第一档启停控制模式与驾驶员接管模式分别对应于传统ACC系统的定速巡航模式、跟车巡航模式、启停控制模式与驾驶员接管模式。

当系统处于启动的初始阶段，或跟车模式，或设定速度巡航模式时，均可判断Condition2B是否成立，进而判断是否跳转至第二启停控制模式。

在第二启停控制模式中，需要进行的状态跳转条件判断流程。该流程判断的主要特征在于，当驾驶员采取加速干预操作时，则认为当前对用于速度控制的静止目标的判断结果失效，退出第二启停控制模式，根据是否存在其它的运动目标决定跳转至其它相应模式。

第二档启停控制模式是针对本发明中基于检测到用于速度控制的静止目标而触发的一类的控制模式。在该控制模式中，根据检测到合理静止目标的距离进行不同强度的制动控制，在保证安全性及最大程度降低碰撞程度的前提条件下，降低可能的静止目标误检测带给驾驶员的不舒适性。

分级强度制动控制的流程如图11所示：

a.当检测到静止目标时的自车速度为V_ego，与静止目标的距离为D_object，系统设定一安全停车距离D_safe(如，0.5m)，则期望的减速度为A_req＝2×(D_object-D_safe)/V_ego ²；

b.在某些实例中，若A_req大于执行机构能够达到的最大制动减速度A_max，或D_object已经小于最小停车距离D_safe，则立即以最大制动强度进行减速；

c.当A_req大于驾驶员的舒适性减速度A_comfort(系统标定参数，如，0.3g)时，则以A_req进行制动控制；

d.当A_req还未达到驾驶员的舒适性减速度A_comfort(系统标定参数，如，0.3g)，未达到驾驶员的轻柔制动控制的减速度A_soft(系统标定参数，如，0.15g)时，则以A_soft进行轻柔制动控制。

虽然已对本发明的实施方式进行了说明，但是，本发明并不局限于上述实施方式，并且能够进行各种修改和变化。在所述实施方式中，列举了涉及ACC系统的驾驶辅助系统，但是应用本发明的物体探测系统的领域并不局限于此。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所描述的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种车辆速度控制系统，其特征在于，所述系统包含环境参数传感器，目标检测传感器，以及处理器和控制器，其中，

所述目标检测传感器至少用于获取所述车辆前方物体的物体信息；

所述环境参数传感器至少用于获取所述车辆当前路况信息；

所述处理器配置为基于目标检测传感器的信号所确定的所述物体信息，确定所述车辆前方的静止物体，根据所述环境参数传感器的信号所确定的所述车辆当前路况信息，以及所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体；

所述控制器至少用于基于所述用于速度控制的目标物体对车辆进行速度控制和/或预警；

所述处理器确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体时具体包括：

根据所述车辆前方静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第一可能性值；

根据所述车辆当前路况信息，以及所述第一可能性值，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体的第二可能性值，其中，当所述车辆当前路况信息符合预设条件时，所述第二可能性值高于所述第一可能性值；

当所述第二可能性值大于或等于对应的阈值时，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体。

2.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述环境参数传感器包括用于获取车辆周围图像的摄像机和/或车辆定位系统。

3.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述车辆速度控制系统用于自适应巡航系统、预碰撞预警系统、防碰撞系统、自动驾驶系统中的至少一种。

4.根据权利要求1-3任一所述系统，其特征在于，所述系统还包括车辆参数传感器，所述车辆参数传感器至少用于获取所述车辆行驶信息；

所述处理器基于目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体的物体信息，确定所述车辆前方的静止物体时具体包括：基于所述目标检测传感器的信号所确定的车辆前方物体的物体信息，以及所述车辆参数传感器的信号所确定的车辆预测行驶轨迹，确定所述车辆预测行驶轨迹上的静止物体。

5.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述环境参数传感器包括用于获取车辆前方的图像的摄像机，所述车辆当前路况信息符合预设条件包括，所述车辆前方的其他车辆变换行车道或所述车辆前方出现警示标志。

6.根据权利要求1所述系统，其特征在于，所述环境参数传感器包括用于获取车辆定位系统，所述车辆当前路况信息符合预设条件包括，所述车辆的位置信息满足预设条件。

7.根据权利要求6所述系统，其特征在于，所述车辆的位置信息满足预设条件具体包括，所述车辆的位置与路口位置或拥堵路段位置满足预设关系。

8.根据权利要求1-3任一所述系统，其特征在于，所述静止物体为目标检测传感器第一次检测到时即为静止的物体。

9.根据权利要求1-3任一所述系统，其特征在于，所述控制器基于所述用于速度控制的目标物体对车辆进行速度控制和/或预警时具体包括，当所述车辆与所述目标物体的距离、所述车辆当前速度满足第一预设关系时，以第一模式对所述车辆进行速度控制和/或预警；当所述车辆与所述目标物体的距离、所述车辆当前速度满足第二预设关系时，以第二模式对所述车辆进行速度控制和/或预警，其中，所述第二模式的速度控制和/或预警的强度高于所述第一模式。

10.一种汽车，其特征在于，所述汽车包括权利要求1-9中所述车辆速度控制系统。

11.一种静止目标检测方法，所述方法包括:

获取车辆当前路况信息和所述车辆前方物体的物体信息；

根据所述物体信息，确定所述车辆前方的静止物体；

根据所述车辆当前路况信息，以及所述静止物体的物体信息，确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体；

所述确定所述静止物体为用于速度控制的目标物体具体包括：

12.根据权利要求11所述方法，其特征在于，所述车辆当前路况信息符合预设条件包括，所述车辆前方车辆变换行车道或车辆前方出现警示标志。

13.根据权利要求11所述方法，其特征在于，所述车辆当前路况信息符合预设条件包括，所述车辆的位置信息满足预设条件。

14.根据权利要求13所述方法，其特征在于，所述车辆的位置信息满足预设条件具体包括，所述车辆的位置与路口位置或拥堵路段位置满足预设关系。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求11-14任意一项所述的方法。