CN109669451B

CN109669451B - 自主驾驶支持设备及方法

Info

Publication number: CN109669451B
Application number: CN201811202002.3A
Authority: CN
Inventors: 沈相均
Original assignee: Halla Creedong Electronics Co ltd
Current assignee: Halla Creedong Electronics Co ltd
Priority date: 2017-10-16
Filing date: 2018-10-16
Publication date: 2023-09-05
Anticipated expiration: 2038-10-16
Also published as: US20190113925A1; CN109669451A; EP3470789A1; KR20190042205A; KR102374919B1; US10983523B2

Abstract

本公开涉及一种能够生成用于自主驾驶的道路信息、校正误差并更新道路信息的自主驾驶支持设备及方法。本公开的自主驾驶支持设备包括至少一辆自主车辆和服务器。自主车辆感测行驶道路以生成包括以下的相机识别信息：道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息。服务器分析从至少一输自主车辆的控制器接收的至少一条相机识别信息，以更新预定的道路地图信息，并向至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息。

Description

自主驾驶支持设备及方法

技术领域

本公开涉及一种自主驾驶支持设备及方法，更具体地，涉及一种可以生成道路信息、错误校正并更新用于自主驾驶的道路信息的自主驾驶支持设备及方法。

背景技术

汽车工业正在开发先进的为驾驶员提供更多便利和安全的驾驶辅助系统(ADAS)。通常，用于利用地图信息预测前方道路环境并提供适当的控制和便利服务的系统正在商业化。

近年来，已经开发了使得驾驶员能够在不必操作方向盘、加速器踏板或制动器的情况下导航到目的地的自主车辆。对于自主驾驶，车道偏离警告系统(LDWS)、车道保持辅助系统(LKAS)，盲点检测(BSD)、智能巡航控制(SCC)和自主紧急制动(AEB)应该有机地运行。

特别地，需要精确的道路信息以通过自主驾驶准确且安全地行驶到目的地，因此需要周期性地校正道路信息的错误信息以更新道路信息。但是，到目前为止，对准确道路信息生成、误差校正和道路信息的更新还没有明确规定。

发明内容

在该背景技术中，本公开的一个方面是提供了一种可以生成道路信息、校正误差并且更新用于自主驾驶的道路信息的自主驾驶支持设备及方法。

除了上面讨论的本公开的技术方面之外，本公开的其他特征和优点将在下面阐述，或者对于本公开所涉及领域的技术人员而言可以是显而易见的。

根据本公开的一个方面，提供了一种自主驾驶支持设备，该自主驾驶支持设备包括：至少一辆自主车辆和服务器，至少一辆自主车辆被配置为包括：图像传感器，其可操作地设置在自主车辆处，以具有该自主车辆外部的视野并且被配置为采集图像数据；处理器，其被配置为处理图像传感器采集的图像数据；以及控制器，其至少部分地响应于处理器对图像数据的处理，被配置为感测行驶道路以生成相机识别信息并向服务器发送所生成的相机识别信息，该相机识别信息包括道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息，服务器被配置为分析从至少一输自主车辆接收的所接收的至少一条相机识别信息，以更新预定的道路地图信息，并向至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息。

控制器可以基于相机识别信息和道路地图信息生成用于自主驾驶的车辆控制信号，并且将车辆控制信号提供给自主车辆的以下中的至少一个：驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器。

道路地图信息可以包括自主车辆正在上面行驶的道路和相邻道路的属性，并且自主车辆正在上面行驶的道路和相邻道路的属性包括：公路、国道、岔路点、会合点、单行道、限速、道路宽度、表示相应道路是否对应施工路段的信息、车道数、各车道的限速信息和车道的曲率。

相机识别信息可以包括车道信息、路标信息、自由空间信息、路缘信息、路障信息、道路标记信息、交通灯信息、未来道路信息和地标信息。

控制器可以将道路地图信息与相机识别信息进行比较，并且基于道路地图信息和相机识别信息中所包括的相同地标，来校正全球定位系统(GPS)误差。

控制器可以将道路地图信息与相机识别信息进行比较，并且当道路地图信息和相机识别信息中包括的道路信息和路标信息之间存在差异时，更新道路信息和路标信息。

当在相机识别信息中未识别出行驶道路的车道时，控制器可以根据基于车道的GPS坐标和自主车辆的GPS坐标所生成的车道模型来识别车道，并且将车道模型的坐标转换为GPS坐标，以向服务器发送转换后的GPS坐标或者根据转换后的GSP坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。

根据本公开的另一方面，提供了一种自主驾驶支持设备，其包括至少一辆自主车辆和服务器，至少一辆自主车辆被配置为包括：图像传感器，其可操作以设置在自主车辆处，以便具有该自主车辆外部的视野并且被配置为采集图像数据，以及域控制单元(DCU)，其被配置为处理图像传感器所采集的图像数据，至少部分地响应于处理器对图像数据的处理，以生成相机识别信息，以向服务器发送所生成的相机识别信息，并且控制自主车辆的自主驾驶系统，相机识别信息包括行驶道路的道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息；而服务器被配置为分析从至少一辆自主车辆接收的所接收的至少一条相机识别信息，以更新预定的道路地图信息并向至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息。

根据本发明的又一方面，提供了一种图像传感器，其可操作地设置在自主车辆上，以具有该自主车辆外部的视野并且被配置为采集图像数据，其中该图像数据由处理器处理并且用于生成相机识别信息，并且所生成的相机识别信息被发送到服务器并用于更新预定的道路地图信息，该相机识别信息包括行驶道路的道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息。

根据本发明的再一方面，提供了一种自主驾驶支持方法，该自主驾驶支持方法包括以下步骤：使用设置在自主车辆中的控制器生成该自主车辆正在上面行驶的道路的相机识别信息；通过将从服务器接收的道路地图信息与相机识别信息进行比较，来确定车道和路标；向服务器发送相机识别信息；基于从至少一辆自主车辆接收的至少一条相机识别信息，更新服务器中存储的道路地图信息；向至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息；以及至少一辆自主车辆各基于所接收的道路地图信息控制车辆。

自主驾驶支持方法还可以包括基于道路地图信息和相机识别信息中所包括的相同地标来校正GPS误差。

自主驾驶支持方法还可以包括分析从至少一辆自主车辆接收的至少一条相机识别信息的可靠性，并且利用具有最高可靠性的相机识别信息更新道路地图信息。

自主驾驶支持方法还可以包括基于道路地图信息执行至少一辆自主车辆的横向控制和纵向控制；当基于至少一条相机识别信息确定出道路无法行驶时，生成新的行驶路线，以执行自主驾驶；并且向服务器发送关于无法行驶的道路的信息。

另外，通过本公开的实施方式可以新近理解本公开的其他特征和优点。

如上所述，根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备和方法通过将从多辆自主车辆收集的道路信息与预定道路地图进行比较，可以校正道路信息的错误以更新道路信息。

另外，根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备和方法可以分析从多辆自主车辆收集的相机识别信息，以将具有最高可靠性的道路信息、路标信息、交通灯信息和未来道路信息更新到道路地图信息中。这使得可以提高自主驾驶的准确性和安全性。

通过本公开能够获得的效果不限于上述效果，并且本领域技术人员从以下描述中可以清楚地理解未提及的其他效果。

附图说明

通过以下结合附图的详细描述，本公开的上述和其他方面、特征和优点将更加明显，在附图中：

图1是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备的图；

图2是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备的框图；

图3A是示出根据本公开实施方式的自主车辆的框图；

图3B是示出根据本公开实施方式的包括域控制单元(DCU)的自主车辆的框图；

图4是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持方法的图；

图5是示出根据本公开实施方式的根据相机或道路地图识别出或未识别出车道的车道确定方法的图；以及

图6是示出根据本公开实施方式的在图像传感器未识别出车道时的车道识别方法的图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图更详细地描述本公开的实施方式，以便允许本领域技术人员容易地实现本公开。然而，本公开可以以各种不同形式来实现，并且不限于本文描述的实施方式。

省略与描述无关的部分以使本公开清楚，并且在整个说明书中相同的附图标记指定相同或相似的部件。

应当理解，当一个部件被称为在另一个部件“上”时，它能够直接在另一个部件上，或者在它们之间可以存在中间部件。相反，当一个部件被称为“直接在另一个部件上”时，在它们之间没有中间部件。

应当理解，尽管本文可以使用术语第一、第二、第三等来描述各种部件、组件、区域、层和/或部分，但不限于此。这些术语仅用于将一个部件、组件、区域、层或部分与另一个部件、组件、区域、层或部分区分开。因此，在不脱离实施方式范围的情况下，下面讨论的第一部件、组件、区域、层或部分可以被称为第二部件、组件、区域、层或部分。

这里使用的技术术语是简单提及特定示例性实施方式，并不意味着限制示例性实施方式。除非在上下文中具有明显不同的含义，否则以单数形式使用的表达包括复数的表达。在说明书中，应理解诸如“包括”或“具有”等术语旨在表示特定特征、区域、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，并非旨在排除可能存在或可能添加一个或多个其他特定特征、区域、整体、步骤、操作、元件、组件或其组合的可能性。

除非另外定义，否则本文使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。在通常使用的字典中定义的那些术语要解释为具有与相关技术领域中的上下文含义相同的含义，除非在本申请中明确定义，否则不要解释为具有理想化或过度正式的含义。

在下文中，将参照附图详细描述示例性实施方式，使得本领域技术人员能够容易地实施示例性实施方式。然而，示例性实施方式可以以许多不同的形式实施，并且不应被解释为限于这里阐述的实施方式。

图1是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备的图。

参照图1，根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备包括：至少一辆自主车辆100和服务器300。自主车辆100通过感测车辆正在上面行驶的行驶道路可以生成包括道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息以及未来道路信息的相机识别信息。自主车辆100可以将所生成的相机识别信息与存储器中先前存储的道路地图信息进行比较以更新道路地图信息。另外，自主车辆100可以向服务器300发送所生成的相机识别信息。

服务器300可以从至少一辆自主车辆中的各辆接收相机识别信息。服务器300可以对所接收到的至少一条相机识别信息进行分析，以更新存储在服务器300中的预定道路地图信息。在这种情况下，服务器300可以分析针对行驶道路相同区域、从各自主车辆收集的相机识别信息，并且可以使用具有最高可靠性的相机识别信息来更新道路地图信息。服务器300可以向至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息。

当从服务器300接收到更新后的道路地图信息时，自主车辆100可以将所接收到的道路地图信息更新到存储器中，并且可以基于所接收到的道路地图信息生成用于执行自主驾驶的车辆控制信号。自主车辆100可以根据所生成的车辆控制信号执行自主驾驶。

因此，通过将从多辆自主车辆收集的道路信息与预定的道路地图进行比较并校正道路信息的错误以更新道路信息，可以提高自主驾驶的准确性和安全性。在下文中，将参照相关附图更详细地描述自主驾驶支持设备的操作。

图2是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备的框图。

参照图2，自主驾驶支持设备可以包括至少一辆自主车辆100和设置在车辆外部的服务器300。至少一辆自主车辆100各可以包括图像传感器110、处理器120、控制器130、发送器140、接收器150和导航装置160。

图像传感器110可以设置在车辆中，以具有自主车辆外部的视野。至少一个图像传感器110可以安装在车辆的各部分上，以具有车辆前方、侧方或后方的视野。

由于图像传感器110采集的图像信息由图像数据组成，因此可以称为图像传感器110采集的图像数据。下文，在本公开中，图像传感器110采集的图像信息称为图像传感器110采集的图像数据。图像传感器110采集的图像数据可以以例如原始类型AVI(Raw-typeAVI)、MPEG-4、H.264、DivX和JPEG的一种格式生成。图像传感器110采集的图像数据可以由处理器120处理。

处理器120可以操作以处理图像传感器110采集的图像数据。例如，可以由处理器120执行感测行驶道路以生成相机识别信息的操作的至少一部分。

处理器120可以使用能够执行图像数据和其他功能的处理的电气单元中的至少一个来实现，例如专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、和微处理器等。另外，例如，处理器120可以与图像传感器110一起用一个相机模块实现。

控制器130可以控制构成自主驾驶支持设备的各装置的整体操作。控制器130被配置为从处理器接收所采集的图像数据的处理结果并处理图像数据。控制器130可以使用图像传感器110已获取并且处理器120已处理的图像数据，来生成包括与行驶道路相关的道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息的相机识别信息。

控制器130可以将所生成的相机识别信息与先前存储在存储器中的道路地图信息进行比较，并且可以在相机识别信息和预定的道路地图信息之间存在差异时更新道路地图信息。另外，控制器130可以通过发送器140向服务器300发送所生成的相机识别信息。控制器130可以经由接收器150接收在服务器300处基于从至少一辆自主车辆发送的相机识别信息所更新的道路地图信息。控制器130可以将接收的道路地图信息更新到存储器中，并且可以基于接收的道路地图信息生成用于执行自主驾驶的车辆控制信号。控制器130可以经由发送器140向自主车辆100中设置的各驾驶装置发送所生成的车辆控制信号。接收器150通过与服务器300的无线通信(例如，4G长期演进{LTE})方案接收道路地图信息，并将接收到的道路地图信息提供给控制器130。此外，接收器150接收驾驶员的路线设置，并将接收到的驾驶员路线设置提供给控制器130。为此，接收器150可以通信地联接到能够进行路线设置的用户输入装置。用户输入装置可以设置在自主车辆100中，或者可以是单独终端。

发送器140可以通过与服务器300的无线通信(例如，4G LTE)方案发送从控制器130提供的相机识别信息。发送器140将控制器130输入的车辆控制信号提供给车辆的各个控制器，例如驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器。

这里，接收器150和发送器140被示为单独的组件，但是本公开不限于此。接收器150和发送器140可以集成到一个装置中。另外，驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器可以与接收器150和发送器140集成在一起，以实现为单个域控制单元(DCU)。

另外，发送器140通过无线通信(例如，4G LTE)方案连接到服务器300，并且向服务器300发送控制器130输入的道路地图信息。这里，从发送器140向服务器300发送的道路地图信息可以包括已校正错误的道路地图以及道路地图信息的更新数据。

图3A是示出根据本公开实施方式的自主车辆的框图，而图3B是示出根据本公开实施方式的包括DCU的自主车辆的框图。

参照图3A，自主车辆100可以包括图像传感器110、处理器120、控制器130、全球定位系统(GPS)170和存储器180。

根据示例，图像传感器110和处理器120可以实现为相机模块。相机模块可以应用于单眼相机(mono camera)、立体相机或环绕视觉相机，并且对车辆的前侧、后侧和左/右侧进行捕捉以生成图像数据。相机模块生成的图像数据被提供给控制器130。

根据实施方式，除了图像传感器110之外，自主车辆100还可以包括至少一个雷达，并且可以使用雷达检测位于车辆的前侧、后侧或左/右侧的物体。雷达中产生的雷达感测数据被提供给控制器130。

本公开中使用的雷达传感器或雷达系统可以包括至少一个雷达传感器单元，例如，安装在车辆前部的前方感测雷达传感器、安装在车辆后部的后方雷达传感器、以及安装在车辆侧面的侧方或侧后方感测雷达传感器中的一个或多个。这种雷达传感器或雷达系统可以包括用于分析发射信号和接收信号以处理数据的电子控制单元(ECU)或处理器，从而检测关于物体的信息。从雷达传感器到ECU的数据传输或信号通信可以利用诸如适当车辆网络总线等的通信链路。

这种雷达传感器包括至少一个用于发射雷达信号的发射天线和至少一个用于接收从物体接收到的反射信号的接收天线。

同时，根据本实施方式的雷达传感器可以采用多维天线阵列和多输入多输出的信号发送/接收方案，以便形成大于实际天线孔径的虚拟天线孔径。

例如，为了实现水平和垂直角度精度和分辨率，使用二维天线阵列。使用二维雷达天线阵列，通过在水平和垂直方向上单独(时间复用)的两次扫描来发射和接收信号，并且除了二维雷达水平和垂直扫描(时间复用)之外还能够使用MIMO。

更具体地，在根据本实施方式的雷达传感器中，可以采用包括具有总共12个发射天线Tx的发射天线部和具有总共16个接收天线Rx的接收天线部的二维天线阵列构造，由此，可以提供总共192个虚拟接收天线阵列。

此时，发射天线部可以包括三个发射天线组，发射天线组包括四个发射天线。第一发射天线组可以与第二发射天线组在垂直方向上分开预定距离，而第一或第二发射天线组可以与第三发射天线组在水平方向上分开预定距离D。

另外，接收天线部可以包括四个接收天线组，接收天线组包括四个接收天线，并且各接收天线组被布置为在垂直方向上分开。接收天线部可以设置在沿垂直方向彼此分开的第一发射天线组和第三发射天线组之间。

另外，根据另一实施方式，雷达传感器的天线可以布置成二维天线阵列，并且例如，各天线贴片可以具有菱形阵列，从而减少不必要的旁瓣。

另选地，二维天线阵列可以包括多个辐射贴片以V形排列的V形天线阵列，更具体地，可以包括两个V形天线阵列。此时，可以在各V形天线阵列的顶点处执行单馈送。

另选地，二维天线阵列可以包括多个辐射贴片以X形排列的X形天线阵列，更具体地，可以包括两个X形天线阵列。此时，可以在各X形天线阵列的中心执行单馈送。

另外，根据本实施方式的雷达传感器可以利用MIMO天线系统来实现在垂直和水平方向上的感测精度或分辨率。

更具体地，在MIMO系统中，各发射天线可以发射具有与其他发射天线的波形不同的独立波形的信号。也就是说，各发射天线可以发射具有与其他发射天线的波形不同的独立波形的信号，而各接收天线由于这些信号波形不同可以确定从物体反射的反射信号是从哪个发射天线发射的。

另外，根据本实施方式的雷达传感器可以被构造为包括：雷达壳体，其容纳包括发射/接收天线和电路的基板；以及天线罩，其构成雷达壳体的外观。此时，天线罩可以由能够减少发射和接收的雷达信号的衰减的材料制成，并且可以由车辆的前后保险杠、格栅和侧体、或车辆组件的外表面组成。

也就是说，雷达传感器的天线罩可以设置在车辆的格栅、保险杠、车身等内部，并且可以设置为构成车辆外表面的部件的一部分，例如：格栅、保险杠或车身的一部分，使得可以提供安装雷达传感器的便利性，同时改善车辆的美观性。

GPS 170可以生成车辆的当前位置信息，并且可以将生成的当前位置信息提供给控制器130。

在存储器180中，可以存储图像数据和道路地图信息。

控制器130可以将包括在车辆自主驾驶期间图像传感器110采集的图像数据的相机识别信息与道路地图信息进行比较，可以校正自主驾驶所需的信息的错误，例如车辆的位置信息、道路信息、路缘信息、车道信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息、未来道路信息等，然后可以将被校正的错误更新到道路地图信息。接下来，更新后的道路地图信息可以存储在存储器180中。

另外，控制器130可以基于相机识别信息和道路地图信息生成用于自主驾驶的车辆控制信号，并且可以将所生成的车辆控制信号提供给车辆的驾驶员警告控制器210、前照灯控制器220、车辆姿态控制器230、转向控制器240、引擎控制器250、悬架控制器260和制动控制器270。

根据示例，车辆的驾驶员警告控制器210、前照灯控制器220、车辆姿态控制器230、转向控制器240、引擎控制器250、悬架控制器260和制动控制器270可以与控制器130集成在一起，以实现为单个DCU 135。在这种情况下，DCU 135可以基于所生成的车辆控制信号，直接控制车辆驾驶员警告装置211、前照灯221、车辆姿态控制器231、转向装置241、引擎控制器251、悬架261、制动器271等。因此，DCU 135可以通过控制自主车辆100中提供的自主驾驶系统来执行自主驾驶。

DCU 135可以被配置为接收至少一个图像传感器采集的图像数据并处理所接收的图像数据。DCU 135设置在车辆中并且可以与安装在车辆中的至少一个图像传感器通信。为此，可以进一步包括用于数据传输或信号通信的适当数据链路或通信链路，例如车辆网络总线。

接收器150将从服务器300接收到的道路地图信息提供给控制器130。

道路地图信息包括乘员自己车辆正在上面行驶的道路和相邻道路的属性。

道路的属性包括分配给道路的属性，例如公路、国道、岔路、交叉路口、单行道等。另外，道路地图信息包括诸如乘员自己车辆当前正在上面行驶的道路或相邻道路的限速或道路宽度，相应道路是否是施工路段等信息。此外，道路地图信息包括乘员自己车辆当前正在上面行驶的道路和相邻道路的车道数、各车道的限速信息、车道的曲率和曲率的变化率。

控制器130拍摄前方以生成相机识别信息，并且通过发送器140向服务器300发送所生成的相机识别信息。

这里，相机识别信息与道路地图信息一起使用，相机识别信息包括车道信息、路标信息、自由空间信息、路缘信息、路障信息、道路标记信息、交通灯信息、未来道路信息和地标信息。服务器300分析从多辆自主车辆接收到的相机识别信息并更新道路地图信息，如表1和2所示。

当现有道路地图信息与从多辆自主车辆接收的相机识别信息存在差异时，更新道路地图信息。此时，仅根据一辆自主车辆的相机识别信息不更新道路地图信息，而是当从一定数量的自主车辆接收到的相机识别信息与现有道路地图信息存在差异时，更新道路地图信息。

例如，服务器300和控制器130将先前存储的道路地图信息与从多辆车辆输入的相机识别信息进行比较，并基于道路地图信息和相机识别信息中包括的相同地标校正GPS错误。

另外，服务器300可以将先前存储的道路地图信息与从多辆车辆输入的相机识别信息进行比较，并且可以在道路信息(包括车道信息)和路标信息存在差异时更新道路信息和路标信息。以这种方式更新的道路地图信息可以提供给多辆自主车辆，以提高自主驾驶的准确性和安全性。

[表1]

如表1所示，道路地图信息包括左子道信息。左子道信息包括全球位置、质量、类型、偏移、左子道的前进角、车道的曲率和曲率的变化率。

另外，道路地图信息包括右子道信息。右子道信息包括全球位置、质量、类型、偏移、右子道的前进角、车道的曲率和曲率的变化率。

另外，道路地图信息包括左侧车道信息。左侧车道信息包括全球位置、质量、类型、偏移、左侧车道的前进角、车道的曲率和曲率的变化率。

另外，道路地图信息包括右侧车道信息。右侧车道信息包括全球位置、质量、类型、偏移、右侧车道的前进角、车道的曲率以及曲率的变化率。

另外，道路地图信息包括路标信息。路标信息包括路标的全球位置和相机识别位置(X，Y，Z)。

另外，道路地图信息包括交通灯信息。交通灯信息包括交通灯的全球位置、相机识别位置(X，Y，Z)、交通灯颜色(红、黄和绿)和方向指示(箭头)。

[表2]

如表2所示，道路地图信息包括左路缘信息。左路缘信息包括左路缘的全球位置、相机识别位置和左路缘的类型(左路缘是否对应于临时护栏、路肩石或路缘)。

另外，道路地图信息包括右路缘信息。右路缘信息包括右路缘的全球位置、相机识别位置和右路缘的类型(右路缘是否对应于临时护栏、路肩石或路缘)。

另外，道路地图信息包括施工路段信息。施工路段信息包括施工路段的全球位置和施工路段的识别信息。

另外，道路地图信息包括行驶道路信息。行驶道路信息包括乘员自己车辆的位置、道路类型(公路、国道、立交桥、隧道、环形交叉路或一般道路)、岔路/交叉路口(岔路、交叉路口、进入或本向)、以及行驶车道(车道数或行驶车道号)。

另外，道路地图信息包括未来道路信息。未来路线信息包括未来道路的全球位置、道路类型(公路、国道、立交桥、隧道或一般道路)、岔路点/交叉路口点(岔路、交叉路口、进入或本向)、目标车道(车道数或行驶车道号)、以及转弯(左转或右转)。

图4是示出根据本公开实施方式的自主驾驶支持方法的图。

参照图4，该方法使用设置在自主车辆中的控制器130拍摄车辆正在上面行驶的道路，从而生成相机识别信息。在操作S10中，该方法通过将从服务器接收到的道路地图信息与相机识别信息进行比较来校正GPS的误差。这里，该方法可以基于道路地图信息和相机识别信息中的相同地标来校正GPS的误差。

接下来，在操作S20中，该方法在将道路地图信息与相机识别信息进行比较之后存储具有差异的项目的偏差。

接下来，在操作S30中，该方法基于道路地图信息和相机识别信息捕捉车道的有效性。

图5是示出根据本公开实施方式的根据相机和道路地图的车道识别或未识别的车道确定方法的图。将参照图5描述在自主车辆中确定车道的方法。

(1)当在相机识别信息和道路地图信息中都识别出车道时，在两条信息中比较车道的宽度/曲率以过滤车道的误识别结果。接下来，使用过滤后的车道信息执行自主驾驶。

(2)当在相机识别信息中未识别出车道而在道路地图信息中识别出车道信息时，基于道路地图信息校正车道信息。接下来，使用车道信息执行自主驾驶。

(3)当在相机识别信息中识别出车道而在道路地图信息中未识别出车道时，使用相机识别信息中的车道信息执行自主驾驶。

(4)当在相机识别信息和道路地图信息中都未识别出车道时，该车道被分类为车道未识别。

这里，当道路地图信息和相机识别信息之间的偏差等于或大于参考值时，基于道路地图信息使用车道信息。

接下来，在操作S40中，该方法基于道路地图信息和相机识别信息检查路标的有效性。该方法将道路地图信息中所包括的路标信息与相机识别信息中所包括的路标信息进行比较，以校正路标未识别结果和路标识别结果，而不考虑行驶方向。使用校正后的路标信息执行自主驾驶。

接下来，在操作S50中，该方法向服务器发送从多辆自主车辆中的每一辆所生成的相机识别信息。

接下来，在操作S60中，服务器接收多辆自主车辆的相机识别信息。

接下来，在操作S70中，该方法分析所收集到的多条相机识别信息。这里，该方法分析从多辆自主车辆中的每一辆所接收到的相机识别信息的可靠性。此时，确定收集到相同信息最多的可靠性最高。

接下来，在操作S80中，该方法将存储在服务器中的道路地图信息更新为具有最高可靠性的相机识别信息。

接下来，在操作S90中，服务器向多辆自主车辆发送已经更新有具有最高可靠性的相机识别信息的道路地图信息。这里，当可靠性不足时，可以使用从控制器130接收到的图像信息来映射道路信息。

接下来，在操作S100中，自主车辆使用所接收的道路地图信息来控制车辆。车辆的控制可大致分为横向控制和纵向控制。

当车辆行驶在诸如护栏、边界墙或路肩石的道路结构旁边时，车辆的用于自主驾驶的横向控制可以控制车辆以防止碰撞。也就是说，可以在与结构相反的方向上执行偏心和回避控制。同时，当车辆在无车道路段上行驶时，可以使用路缘信息和道路属性信息来执行车辆的横向控制。另外，基于未来道路信息(在向目的地行驶期间未来时间点要通过的道路的信息)，可以自动控制变道，使得车辆能够从当前行驶道路进入到未来道路。

车辆的用于自主驾驶的纵向控制包括在确定前方施工路段时的减速控制，在弯道上行驶时的减速控制，在超过限速时的减速控制和限速。另外，车辆的用于自主驾驶的纵向控制包括当识别出停止信号时的制动控制，当车辆在交通灯区间停止时停止引擎(提供燃料经济性改善效果)，当前方车辆未在交通灯区间前方离开时向前方车辆发出警告，以及当识别出启动信号时的自动加速控制。

接下来，可能存在由于道路施工或维护而无法在现有道路上行驶的情况。在本公开中，当基于相机识别信息确定出不能在现有道路上行驶时，向导航装置160发送关于不能在上面行驶的道路的信息。在操作S110中，导航装置160设置一条新的行驶路线。

接下来，在操作S120中，自主车辆的控制器130向服务器发送关于不能在上面行驶的道路的信息。

接下来，在操作S130中，自主车辆将导航装置160设置的新行驶路线发送到控制器130，更新新行驶路线，然后执行自主行驶。

接下来，在操作S140中，服务器将从自主车辆接收到的关于不能在上面行驶的道路的信息更新到道路地图信息中。

根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备和方法可以通过将从多辆自主车辆收集的道路信息与预定道路地图进行比较，来校正道路信息中的错误以更新道路信息。

根据本公开实施方式的自主驾驶支持设备和方法可以分析从多辆自主车辆收集到的相机识别信息，以将具有最高可靠性的道路信息、路标信息、交通灯信息和未来道路信息更新到道路地图信息中。由此，可以提高自主驾驶的准确性和安全性。

图6是示出根据本公开实施方式的在图像传感器未识别车道时的车道识别方法的图。

根据实施方式，当在相机识别信息中未识别出行驶道路的车道时，控制器130可以根据基于车道的GPS坐标和自主车辆的GPS坐标生成的车道模型，来识别车道。另外，控制器130可以将车道模型的坐标转换为GSP坐标，以向服务器300发送所获得的GSP坐标，或者可以根据转换后的GPS坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。在这方面，下面按照以下假设来描述控制器130，但是本公开不限于此。根据另一示例，控制器130的操作也可以在DCU135中以基本相同的方式执行。

假设在自主车辆100在行驶期间进入行驶弯道等的情况下，图像传感器在图像数据中无法识别出车道。然而，本公开不限于此，并且可以包括无法识别其他车道的各种情况。

参照图6，示出了自主车辆100的当前位置10处的进度线b1，以及基于车道宽度的左线b2和右线b3。当通过图像传感器未识别出车道时，控制器130可以获取关于车辆正在上面行驶的车道的GPS信息。可以从道路地图信息获取关于车道的GPS信息。参照图6，能够获取关于实际弯道a2和a3的任意特征点20和30的GPS信息。

根据实施方式，控制器130可以执行曲线拟合方法以接收具有GPS坐标值的特征点并将它们表示为一条线。可以基于多维曲线方程来执行曲线拟合方法。通过合并对应于特征点的坐标值能够获得曲线方程的各阶系数。例如，通过将特征点的坐标值代入曲线方程来计算联立曲线方程，从而生成车道模型。

这里，曲线拟合方法是指相对于在平面上散布的点计算和获得关于点的曲线的方法，并且曲线拟合方法的曲线方程表示为式1。然而，这仅仅是示例，并且本公开不限于此。本公开不限于特定车道模型，只要其能够执行车道识别即可。

[式1]

Y＝C₀₁+C₁₁X+C₁₂X²+C₃₁X³

C₀₁:横向偏移(车道标记位置)

C₀₂：车道前进角(车道标记前进角)

2C₂₁：车道曲率(车道标记模型A)

6C₃₁：车道曲率导数(车道标记模型d(A))

这里，0阶系数C₀₁可以是偏移(或/>)，其表示相对于行驶弯道的中心点(c1、c2或c3)在切线方向上车辆直线行驶方向的横向偏差。此外，一阶系数C₁₁可以是前进角(/>或/>)，其是车道的与车辆相对应的方向信息。另外，二阶C₂₁和三阶C₃₁可以是基于距行驶弯路的中心点(c1、c2和c3)的距离/>的曲率和曲率导数。

控制器130可以通过使用车辆在各位置10和11处的GPS信息计算三次曲线方程的所有常数和一阶到三阶系数来生成车道的车道模型。也就是说，控制器130可以生成车道模型，其中车道的GPS坐标GL1被转换为世界坐标WL1。因此，控制器130可以从所生成的车道模型识别车辆正在上面行驶的弯道的车道。

控制器130可以将在所生成的车道模型中获得的世界坐标转换为GPS坐标。也就是说，可以使用关于车道的特征点的GPS信息来获得整个车道的GPS坐标。控制器130可以使用基于转换后的GPS坐标的车道信息来更新存储器180中的道路地图信息。另外，控制器130可以使用自主车辆100的GPS坐标和转换后的GPS坐标沿着道路a1执行自主驾驶。另外，控制器130可以向服务器发送转换后的GPS信息。在这种情况下，服务器可以从至少一辆自主车辆接收GPS信息并且可以更新道路地图信息。

因此，即使当图像传感器未识别出车道时，通过GPS信息也能够识别车道并且能够执行自主驾驶。

本公开所属领域的技术人员应当理解，在不脱离本公开的技术精神或本质特征的情况下，本公开能够以其他特定形式实施。因此，上述实施方式应被解释为示例性的而非限制本公开。本公开的范围不是由如上提出的详细描述限定，而是由本公开所附权利要求限定，并且还应当理解，从权利要求的定义和范围及其等同物得出的所有变型或修改都落入本公开的范围内。

在一个或多个示例性实施方式中，所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任意组合来实施。如果在软件中实现为计算机程序产品，则可以将这些功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或通过计算机可读介质传输。计算机可读介质包括非暂时性计算机存储介质和通信媒介质，通信介质包括便于将计算机程序从一个地方传送到另一个地方的任何媒介。存储介质可以是计算机能够访问的任何可用介质。作为示例而非限制，这样的计算机可读介质可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储设备、或者能够用于承载或存储指令或数据结构形式的所需程序代码并且计算机能够访问的任何其他介质。而且，任何连接都适于称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴线缆、光纤线缆、双绞线、数字用户线(DSL)或无线技术(如红外、无线电和微波)从网站、服务器或其他远程源传输软件，则同轴线缆、光纤线缆、双绞线、DSL或无线技术(如红外、无线电和微波)可以包含在介质的定义中。这里使用的光盘和磁盘包括压缩盘(CD)、激光盘、光盘、数字通用盘(DVD)、软盘和蓝光盘，其中磁盘通常磁性地再现数据，而光盘用激光光学地再现数据。上述的组合也应包含在计算机可读介质的范围内。

当示例性实施方式由程序代码或代码段实现时，各代码段可以表示过程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类、或者指令、数据结构或程序语句的任何组合。代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数或存储器内容而联接到另一代码段或硬件电路。信息、自变量、参数、参数、数据等可以通过任何合适的手段传递、转发或传输，任何合适的手段包括存储器共享、消息传递、令牌传递、网络传输等。另外，在一些方面，方法或算法的步骤和/或操作可以作为一组代码和/或指令的一个或任何组合驻留在机器可读介质和/或计算机可读介质上，这可以合并到计算机程序产品中。

对于软件实现，本文描述的技术可以用执行本文描述的功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。软件代码可以存储在存储器单元中并由处理器执行。存储器单元可以在处理器内或处理器外部实现，在这种情况下，存储器单元能够通过本领域已知的各种手段通信地耦接到处理器。

对于硬件实现，处理单元可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于执行本文所述功能的其他电子单元、或其组合内实现。

以上描述的内容包括一个或多个实施方式的示例。当然，出于描述前述实施方式的目的，不可能描述组件或方法的每个可想到的组合，但是本领域普通技术人员可以认识到各种实施方式的许多进一步组合和置换是可能的。因此，所描述的实施方式旨在涵盖落入所附权利要求的精神和范围内的所有这些替代、修改和变型。此外，在详细说明或权利要求中使用术语“包括(includes)”的程度，这样的术语旨在以类似于术语“包括(comprising)”的方式包括在内，因为“包括”在权利要求中被用作过渡词。

如在本申请中所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等旨在指代与计算机相关的实体，硬件、固件、硬件和软件的组合、软件或执行中软件。例如，组件可以是但不限于是在处理器上运行的进程、处理器、对象、执行的可执行线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用程序和计算设备都能够是组件。一个或多个组件能够驻留在执行的进程和/或线程内，并且组件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或更多个计算机之间。另外，这些组件能够从其上存储有各种数据结构的各种计算机可读介质执行。组件可以通过本地和/或远程过程与其它系统进行通信，例如根据具有一个或多个数据分组的信号(例如，来自一个组件的数据借助于信号与本地系统、分布式系统和/或经由诸如互联联的网络的另一组件进行交互)。

Claims

1.一种自主驾驶支持设备，该自主驾驶支持设备包括：

至少一辆自主车辆，所述至少一辆自主车辆被配置为包括：

图像传感器，所述图像传感器可操作地设置在自主车辆处，以具有该自主车辆外部的视野并且被配置为采集图像数据，

处理器，所述处理器被配置为处理由所述图像传感器采集的图像数据，以及

控制器，所述控制器至少部分地响应于所述处理器对所述图像数据的处理，所述控制器被配置为感测行驶道路以生成相机识别信息并向服务器发送所生成的相机识别信息，该相机识别信息包括道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息；以及

所述服务器，所述服务器被配置为对从所述至少一辆自主车辆接收的所接收的至少一条相机识别信息进行分析，以更新预定的道路地图信息，并向所述至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息，

其中，当在所述相机识别信息中未识别出行驶道路的车道时，所述控制器根据基于所述车道的GPS坐标和所述自主车辆的GPS坐标生成的车道模型来识别所述车道，并且将所述车道模型的坐标转换为GPS坐标，以向所述服务器发送转换后的GPS坐标或者根据转换后的GPS坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。

2.根据权利要求1所述的自主驾驶支持设备，其中，所述控制器基于所述相机识别信息和所述道路地图信息来生成用于自主驾驶的车辆控制信号，并且将所述车辆控制信号提供给所述自主车辆的驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器中的至少一个。

3.根据权利要求1所述的自主驾驶支持设备，其中，所述道路地图信息包括所述自主车辆正在上面行驶的道路和相邻道路的属性，并且所述自主车辆正在上面行驶的道路和相邻道路的所述属性包括：公路、国道、岔路点、会合点、单行道、限速、道路宽度、表示相应道路是否对应施工路段的信息、车道数、各车道的限速信息和车道的曲率。

4.根据权利要求1所述的自主驾驶支持设备，其中，所述相机识别信息包括车道信息、路标信息、自由空间信息、路缘信息、路障信息、道路标记信息、交通灯信息、未来道路信息和地标信息。

5.根据权利要求1所述的自主驾驶支持设备，其中，所述控制器将所述道路地图信息与所述相机识别信息进行比较，并且基于包括在所述道路地图信息和所述相机识别信息中的相同地标来校正全球定位系统GPS误差。

6.根据权利要求1所述的自主驾驶支持设备，其中，所述控制器将所述道路地图信息与所述相机识别信息进行比较，并且当包括在所述道路地图信息和所述相机识别信息中的道路信息和路标信息之间存在差异时，更新所述道路信息和所述路标信息。

7.一种自主驾驶支持设备，该自主驾驶支持设备包括：

至少一辆自主车辆，所述至少一辆自主车辆被配置为包括：

图像传感器，所述图像传感器可操作以设置在自主车辆处，以具有该自主车辆外部的视野并且被配置为采集图像数据，以及

域控制单元DCU，所述DCU被配置为处理由所述图像传感器采集的图像数据，至少部分地响应于处理器对所述图像数据的处理，以生成相机识别信息，向服务器发送所生成的相机识别信息，并且控制所述自主车辆的自主驾驶系统，所述相机识别信息包括行驶道路的道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息；以及

所述服务器，所述服务器被配置为对从所述至少一辆自主车辆接收的所接收的至少一条相机识别信息进行分析，以更新预定的道路地图信息并向所述至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息，

其中，当在所述相机识别信息中未识别出行驶道路的车道时，所述DCU根据基于所述车道的GPS坐标和所述自主车辆的GPS坐标生成的车道模型来识别所述车道，并且将所述车道模型的坐标转换为GPS坐标，以向所述服务器发送转换后的GPS坐标或者根据转换后的GPS坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。

8.根据权利要求7所述的自主驾驶支持设备，其中，所述DCU基于所述相机识别信息和所述道路地图信息来生成用于自主驾驶的车辆控制信号，并且基于该车辆控制信号控制所述自主车辆的驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器中的至少一个。

9.根据权利要求7所述的自主驾驶支持设备，其中，所述DCU将所述道路地图信息与所述相机识别信息进行比较，并且基于包括在所述道路地图信息和所述相机识别信息中的相同地标来校正GPS误差。

10.根据权利要求7所述的自主驾驶支持设备，其中，所述DCU将所述道路地图信息与所述相机识别信息进行比较，并且当包括在所述道路地图信息和所述相机识别信息中的道路信息和路标信息之间存在差异时，更新所述道路信息和所述路标信息。

11.一种图像传感器，所述图像传感器可操作地设置在自主车辆上，以具有该自主车辆外部的视野，并且所述图像传感器被配置为采集图像数据，其中，所述图像数据由处理器处理并且用于生成相机识别信息，并且所生成的相机识别信息被发送到服务器并用于更新预定的道路地图信息，所述相机识别信息包括行驶道路的道路信息、路标信息、交通灯信息、施工路段信息和未来道路信息，并且

其中，当在所述相机识别信息中未识别出行驶道路的车道时，设置在所述自主车辆中的控制器根据基于所述车道的GPS坐标和所述自主车辆的GPS坐标生成的车道模型来识别所述车道，并且将所述车道模型的坐标转换为GPS坐标，以向所述服务器发送转换后的GPS坐标或者根据转换后的GPS坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。

12.根据权利要求11所述的图像传感器，其中，所述相机识别信息和所述道路地图信息被用于生成用于自主驾驶的车辆控制信号，并且该车辆控制信号被提供给所述自主车辆的驾驶员警告控制器、前照灯控制器、车辆姿态控制器、转向控制器、引擎控制器、悬架控制器和制动控制器中的至少一个。

13.一种自主驾驶支持方法，该自主驾驶支持方法包括以下步骤：

使用设置在自主车辆中的控制器生成该自主车辆正在上面行驶的道路的相机识别信息；

通过将从服务器接收的道路地图信息与所述相机识别信息进行比较来确定车道和路标；

向所述服务器发送所述相机识别信息；

基于从至少一辆自主车辆接收的至少一条相机识别信息来更新存储在所述服务器中的道路地图信息；

向所述至少一辆自主车辆发送更新后的道路地图信息；以及

所述至少一辆自主车辆中的每一辆基于所接收的道路地图信息来控制车辆，

其中，当在所述相机识别信息中未识别出所述道路的车道时，所述自主驾驶支持方法包括以下步骤：

根据基于所述车道的GPS坐标和所述自主车辆的GPS坐标生成的车道模型来识别所述车道，以及

将所述车道模型的坐标转换为GPS坐标，以向所述服务器发送转换后的GPS坐标或者根据转换后的GPS坐标生成用于自主驾驶的车辆控制信号。