CN110198875A

CN110198875A - 对驾驶员辅助系统的改进或与之相关的改进

Info

Publication number: CN110198875A
Application number: CN201880007840.7A
Authority: CN
Inventors: S·皮茨施; C·利希特勒; A·普拉桑纳
Original assignee: Swede Sweden
Current assignee: Anzher Software Co
Priority date: 2017-02-13
Filing date: 2018-02-12
Publication date: 2019-09-03
Anticipated expiration: 2038-02-12
Also published as: EP3360747A1; WO2018146314A1; CN110198875B; US20200001879A1; CN115871672A

Abstract

提供了一种驾驶员辅助装置，该装置被配置为生成对象列表，每个对象位于车辆附近并且每个对象已经使用来自车辆上的至少一个对象传感器的数据被识别。该装置还使用来自车辆上的至少一个车道标记传感器的数据搜索车辆行驶的道路上的车道标记。最后，基于至少一个检测到的车道标记建立感兴趣区域(“ROI”)，其中ROI包括ROI自主车道、ROI左车道和ROI右车道。还提供了相应的方法。

Description

对驾驶员辅助系统的改进或与之相关的改进

本发明涉及驾驶员辅助系统，并且更具体地涉及用于确定车道的驾驶员辅助系统的装置，以及相关方法。

为了避免事故并且遵守驾驶法规，在道路上驾驶机动车辆需要驾驶员集中注意力，通常是长时间的。驾驶员注意力不集中导致事故和/或不遵守法规的风险增加。越来越多地，能够执行辅助功能的驾驶员辅助系统被安装到驾驶员的车辆(“自主车辆”)上。例如，辅助功能可以包括减轻驾驶员(他/她)的一些驾驶职责，或者可以包括监控驾驶员的表现以便可以预期和/或避免错误。

另选地，辅助功能可能会引入一些驾驶员通常无法获得的附加功能。例如，此类附加功能可以允许驾驶员获得比他们通常会做的更多信息，以便他们可以更容易地执行驾驶任务。可以在倒车时向驾驶员提供视频馈送的后置摄像头构成了此类附加功能的示例。在该示例中，视频馈送允许驾驶员更容易和安全地倒车停车，但实际上并不一定要监控驾驶员的表现或为他们执行某些任务。

因此，驾驶员辅助系统减轻了自主车辆、他/她的乘客和其他道路使用者的驾驶员的风险。最后，人们认为驾驶员辅助功能将发展到能够控制驾驶自主车辆的大多数(如果不是全部)方面的程度。在这种情况下，驾驶员辅助系统将是自动驾驶系统。

驾驶员辅助系统可以包括主动设备，其能够主动地干预自主车辆的操作，例如通过改变自主车辆的速度。驾驶员辅助系统可以另选地或除此之外包括被动设备，其例如向驾驶员通知特定驾驶情况，使得用户可以对通知作出反应。例如，当自主车辆意外地偏离跨过道路标记时，驾驶员辅助系统可以发出听觉信号。给定的自主车辆可以包括被动系统和主动系统两者。

通常，驾驶员辅助系统可包括至少一个传感器。特定传感器可以测量车辆或其周围环境的参数。处理来自此类传感器的数据以便基于传感器测量得出结论。然后，驾驶员辅助系统可以基于结论的结果触发与自主车辆或与驾驶员的一些交互。

在驾驶员辅助系统中使用的可能传感器的示例包括RADAR系统、LIDAR系统、相机、车辆间通信以及车辆到基础设施通信。

驾驶员辅助系统可用于控制驾驶安全或驾驶员监控的各种不同方面。例如，ACC(“自适应巡航控制”)可以使用RADAR或LIDAR系统来监视自主车辆和道路上正前方的车辆之间的距离。传感器能够确定前方车辆的距离。驾驶员辅助系统还知道并且能够控制自主车辆的速度。驾驶员辅助系统控制自主车辆的速度，以便保持相对于前方车辆的预定安全条件。例如，驾驶员辅助系统可以控制速度以在自主车辆和前方车辆之间保持一定距离。另选地，驾驶员辅助系统可以控制速度以维持通过点的前方车辆与通过相同点的自主车辆之间的预先确定的时间段。

存在现有的驾驶辅助系统，其监视自主车辆的周围环境以识别在自主车辆行驶的道路上或周围的其他车辆和实体的位置。通过监视周围环境，此类驾驶员辅助系统可以保持对自主车辆的态势感知。这种态势感知可用于通知用户潜在的危险。例如，当第二车辆处于盲点时，或者检测到切入到自主车辆的路径的第二车辆时，可以向驾驶员通知自主车辆变换车道。例如，态势感知可也用作ACC系统的输入。

当监视自主车辆的周围环境时，可以在自主车辆附近识别多个车辆和实体。重要的是选择哪些车辆或实体(如果有的话)应该用作车辆系统的行动基础或通知驾驶员。

提供详细和可靠的态势感知对于许多不同的驾驶员辅助功能是重要的。

在大多数驾驶情况下，车辆在规定的车道上行驶。也就是说，道路被分成许多大致平行的车道，每个车道形成车辆应该行驶的走道。有时，车道由路面上的道路标记指定，其在视觉上向驾驶员指示车道的边界。有时没有道路标记，驾驶员只需注意不要误入迎面而来的交通车道。有时车道标记沿着特定路段变化。例如，当对道路进行工作时，车道可以相对于其正常配置变窄。

例如，在车道标记被遮挡而看不见的情况下(例如，通过雪或拥挤且有些混乱的交通)，或者道路标记不存在的情况下，驾驶员辅助系统不可能通过处理摄像机的输出来识别车道的位置和尺寸。车道标记可也被其他车辆或对象遮挡，或者简单地说，相机不能在视觉上区分超过与自主车辆一定距离的车道标记。

本发明的一个目的是提供一种用于驾驶员辅助系统的改进装置和操作驾驶员辅助系统的装置的方法，该装置试图解决这些问题中的一些或全部。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于机动车辆驾驶员辅助系统的装置，该装置被配置为：生成对象列表，每个对象位于车辆附近，每个对象已经使用来自车辆上的至少一个对象传感器的数据被识别；使用来自车辆上的至少一个车道标记传感器的数据搜索车辆行驶的道路上的车道标记；以及基于至少一个检测到的车道标记建立感兴趣区域(“ROI”)，其中建立ROI包括：生成ROI自主车道，车辆位于ROI自主车道中；在ROI自主车道的左侧生成ROI左车道，并且在ROI自主车道的右侧生成ROI右车道。

优选地，该装置还被配置为将至少一个对象分配给ROI自主车道、ROI左车道和ROI右车道中的一者。

有利地，所述装置还被配置为生成VIO候选列表，所述VIO候选列表包括从所分配的对象中选择的至少一个非常重要对象(“VIO”)。

便利地，VIO候选列表包含在多个区域中的每个区域中与车辆最接近的对象。

优选地，VIO候选列表包含至少一个被识别为车道变换对象的VIO。

有利地，每个区域是ROI自主车道、ROI右车道或ROI左车道中的一者的区段。

便利地，该装置被配置为将VIO候选列表发送到至少一个高级驾驶辅助装置(“ADAS”)。

优选地，在识别出恰好一个车道标记的情况下，自主车道的位置基于所述恰好一个车道标记。

有利地，ROI左车道和ROI右车道中的每者是ROI自主车道的复制，其具有与ROI自主车道相应的横向偏移。

便利地，在识别出外部车道标记的情况下，ROI左车道或ROI右车道中的一者的位置基于所述外车道标记的位置。

优选地，该装置还被配置为在没有识别出车道标记的情况下基于车辆参数建立ROI。

有利地，车辆参数包括车速、转向角和横摆率中的至少一者。

优选地，车辆参数包括转向角。

有利地，车辆参数包括横摆率和车速。

便利地，每个对象包括对象相对于车辆的位置。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于机动车辆驾驶员辅助系统的方法，所述方法包括以下步骤：产生对象列表，每个对象位于车辆附近，每个对象已经使用来自车辆上的至少一个对象传感器的数据被识别；使用来自车辆上的至少一个车道标记传感器的数据搜索车辆行驶的道路上的车道标记；以及基于至少一个检测到的车道标记建立感兴趣区域(“ROI”)，其中建立ROI包括：生成ROI自主车道，车辆位于ROI自主车道中；在ROI自主车道的左侧生成ROI左车道，并且在ROI自主车道的右侧生成ROI右车道。

因此，可以更容易地理解本发明，并且可以理解其进一步的特征，现在将参考附图通过示例的方式描述本发明的实施方案，其中：

图1示出了具有适用于本发明的类型的驾驶员辅助系统的车辆；

图2示出了驾驶场景的示意性鸟瞰图；

图3示出了根据本发明的指定感兴趣区域(“ROI”)；

图4A示出了根据本发明的用于生成ROI的第一场景；

图4B示出了根据本发明的用于生成ROI的第二场景；

图4C示出了根据本发明的用于生成ROI的第三场景；

图5示意性地示出了根据本发明的用于生成ROI的方法；

图6示意性地示出了将对象分配给ROI的方法；

图7示出了驾驶场景的示意性鸟瞰图，其中对象已被分配给ROI；

图8示出了示出自主车辆的可能车道变换的驾驶场景的示意性鸟瞰图；

图9示意性地示出了用于选择非常重要的对象(“VIO”)的方法；

图10示出了示出被指定为VIO的车辆的驾驶场景的示意性鸟瞰图；并且

图11示意性地示出了根据本发明的方法的概述。

现在转到更详细地考虑图1，示出了安装在自主车辆2中的示例性驾驶员辅助系统1的示意图(其中仅一个侧面板在图1中表示以指示车辆的取向)。安全系统1包括安装在自主车辆2上的适当位置处的多种不同类型的传感器。具体地讲，图示的系统1包括：安装在车辆2的相应前角处的一对发散和向外指向的中程雷达(“MRR”)传感器3，安装在车辆的相应后角处的一对相似的发散和向外指向的多作用雷达传感器4，安装在车辆2的前部的中央处的前向指向的远程雷达(“LRR”)传感器5，以及一对通常向前指向的光学传感器6形成立体视觉系统(“SVS”)7的一部分，该立体视觉系统可以安装在例如车辆挡风玻璃的上边缘区域中。各种传感器3至6可操作地连接到中央电子控制系统，该中央电子控制系统通常以安装在车辆内方便位置的集成电子控制单元8的形式提供。在所示的具体布置方式中，前MRR传感器3和后MRR传感器4经由传统的控制器局域网(“CAN”)总线9连接到中央控制单元8，并且LRR传感器5和SVS 7的传感器经由更快的FlexRay串行总线9连接到中央控制单元8，该串行总线9本身也是已知的类型。

整体地，并且在控制单元8的控制下，各种传感器3至6可用于提供多种不同类型的驾驶员辅助功能，例如：盲点监控；自适应巡航控制；防撞辅助；车道偏离保护；和后方碰撞缓解。此类系统可以称为高级驾驶员辅助系统(“ADAS”)。此类系统构成自动驾驶系统的一部分。

图2示出了道路15上的典型驾驶情况的鸟瞰示意图。道路15具有三个相邻的车道，交通可以沿着这些车道行驶：中央交通车道16、左交通车道17和右交通车道18。左交通车道17通过车道标记19与中央交通车道16分开；相似地，右交通车道18通过另一个车道标记19与中央交通车道16分开。右交通车道17的外部界限由实心车道标记20指定；相似地，左交通车道18的外部界限由另一个实心车道标记20指定。

示出了沿着中央交通车道16行驶的自主车辆21。自主车辆21的行驶方向由箭头21A示出。还示出了沿着道路15行驶的三个其他车辆22、23和24。其他车辆22、23、24中的每者的行驶方向22A、23A、24A也在图1中示出。

显然，图2中所示的所有车辆在彼此大致相同的方向(向上)行驶。因此，例如，图2的道路15对应于公路或高速公路的一半。未示出相应的公路或高速公路的下半部分，但是将位于道路15的一侧(图2中所示的右侧或左侧)(哪一侧明显取决于道路所在的国家)。公路或高速公路的下半部分上的车辆通常将在与道路15上的车辆相反的方向上行驶。

图3示出了沿着道路行驶的自主车辆21。交通车道和道路标记如图2所述。自主车辆21包括根据本发明的装置。

如上所述，该装置使用来自安装到自主车辆21的至少一个传感器的数据搜索道路标记。该装置检测到车道标记19、20的区段。也就是说，在该示例中，已经检测到车道标记19、20的四个区段。这四个区段包括每个中央车道标记19的区段，以及每个外部车道标记20的区段。

基于检测到的车道标记的区段，该装置被配置为在自主车辆21附近生成感兴趣区域(“ROI”)。ROI包括ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27。在该示例中，ROI自主车道25实际上是在中央交通车道(即，自主车辆21正在行驶的车道)中的自主车辆前方和后方延伸的区域。ROI左车道26实际上是在左交通车道(即，与自主车辆21正在行驶的道路车道相邻的道路车道)中的自主车辆的前方和后方延伸的区域。ROI右车道27实际上是在右交通车道(即，与自主车辆21在左车道的相对侧正在行驶的道路车道相邻的车道)中的自主车辆前方和后方延伸的区域。在图3所示的示例中，ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27对应于可行驶的道路车道。然而，情况并不一定如此。在现实世界中，自主车道25、左车道26和/或右车道27中的任何一者可能都是不可行的。例如，在具有两个交通车道的双车道道路上，不存在第三个可行驶车道，但是仍然生成ROI的三个ROI车道。对于单车道道路也是如此——始终生成ROI。ROI车道中的至少一者可还对应于通往自主车辆的道路的相对侧的交通车道，即迎面而来的交通车道。

图4A是第一ROI生成场景的示意图。该装置已检测到四个车道标记19、20。生成ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27以位于这四个检测到的车道标记之间。更具体地讲，ROI自主车道对应于由右手中央车道标记19和左手中央车道标记19界定的区域。ROI左车道26对应于由左手中央车道标记19和左手外部车道标记20界定的区域。ROI右车道27对应于由右手中央车道标记19和右手外部车道标记20界定的区域。车道标记19、20是弯曲的，因为在这种情况下道路向右弯曲。

然而，并非需要检测界定ROI自主车道、ROI左车道和ROI右车道的所有道路标记以便生成ROI自主车道、ROI左车道和ROI右车道。

图4B是第二ROI生成场景的示意图。该装置检测到两个车道标记19——左中央车道标记和右中央车道标记。两个检测到的车道标记界定了ROI自主车道。因此，在两个检测到的车道标记之间产生ROI自主车道25。ROI左车道26被生成为ROI自主车道的复制，其具有与ROI自主车道的横向偏移(向左，如图4B所示)。相应地，ROI右车道27被定义为ROI自主车道的复制，其具有与ROI自主车道25的横向偏移(横向偏移向右，如图4B所示)。ROI右车道的横向偏移的大小等于ROI左车道的横向偏移的大小。横向偏移可以等于ROI自主车道的宽度。

图4C是第三场景的示意图。装置已检测到左中央车道标记19。单个检测到的左中央车道标记界定ROI自主车道的左边缘。ROI自主车道的另一边缘是检测到的左中央车道标记的复制，其具有与检测到的车道标记19的横向偏移。横向偏移可以是静态车道宽度。静态车道宽度可以等于交通车道的标准宽度。ROI左侧车道26被定义为ROI自主车道的复制，其具有与ROI自主车道的横向偏移(向左，如图4B所示)。相应地，ROI右车道27被定义为ROI自主车道的复制，其具有与ROI自主车道25的横向偏移(横向偏移向右，如图4B所示)。ROI右车道的横向偏移的大小可以等于ROI左车道的横向偏移的大小。

该装置可以被配置为根据图4A、图4B和图4C的上述三种情形中的任何一种进行操作，这取决于识别出多少车道标记。

如果没有识别出车道标记，则该装置可以默认为标准操作模式。在标准操作模式中，生成ROI自主车道，其具有以自主车辆的位置为中心的静态车道宽度。使用自主车辆参数确定ROI自主车道的曲率。自主车辆参数可以至少包括转向角、横摆率和车辆的速度。例如，在速度低于低阈值的情况下，ROI自主车道的曲率可以仅由转向角限定。在速度在低阈值和中阈值之间的情况下，曲率可以由转向角和横摆率限定。在速度大于中等阈值的情况下，曲率可以由横摆率和速度限定。例如，低阈值可为每小时12公里。例如，中等阈值可为每小时30公里。如上所述，左自主车道和右自主车道可以生成为ROI自主车道的具有相应横向偏移的复制。

图5示出了由根据本发明的装置实现的方法。该方法包括由ROI构建器31处理的输入数据30，以生成ROI车道32。

输入数据30可以包括车道信息，车道信息描述已经检测到的所有车道标记。可以多种不同格式提供车道标记信息。重要的是通过车道信息描述现实世界中相应车道标记的位置。例如，车道信息可以是车道融合模块的输出。

输入数据30可还包括自主车辆数据。自主车辆数据可以包括描述自主车辆的当前位置和自主车辆的控制的参数。例如，车辆横摆率、车辆速度和车辆转向角可以包括在自主车辆数据中。

输入数据可还包括驾驶员意图数据。驾驶员意图数据包括可用于确定驾驶员在他或她实际进行之前可能进行的操纵的数据。例如，驾驶员意图数据可以包括驾驶员是否正在使用指示器，该指示器将指示即将发生的转弯或车道变换。

图6示出了可以由根据本发明的装置实现的方法。该流程包括ROI分配输入数据33，其由对象到ROI分配过程34处理，以生成ROI分配的对象35。

输入数据33包括由图5中所示的ROI构建器生成的ROI车道。输入数据33还包括自主车辆附近的多个对象中的每者的对象数据。对象路径数据可以包括对象历史，其包括相应对象的路径的历史记录。对象数据可还包括针对相应对象的对象路径预测，其包括对相应对象将来可能行驶的路径的预测。对象路径预测可以包括对象变换车道的可能性(例如，从ROI右车道或ROI左车道到ROI自主车道)。对象数据可还包括对象的当前位置。基于对象数据和ROI车道将对象分配给ROI。具体地讲，每个对象都分配给特定的ROI车道。例如，特定对象被分配给ROI自主车道、ROI右车道或ROI左车道中的一者。

位于ROI外部的对象可以被丢弃、忽略，或者在装置中不经历进一步处理。该装置可以被配置为识别位于ROI外部的对象，但是随后忽略它们。

图7示出了根据图6中所示的步骤将多个对象分配给ROI之后的驾驶场景的示意性鸟瞰图。示出了沿着道路的中央交通车道行驶的自主车辆21。如上所述，生成ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27。在自主车辆21附近示出了三个其他车辆：

·第一车辆36，其已被分配给ROI左车道26；

·第二车辆37，其已被分配给ROI右车道27；

·第三车辆38，其已被指定为车道正在变换的车辆，分配给第三车辆的信息可以包括第三车辆正在其间变换的ROI车道。例如，第三辆车从ROI右车道变换到ROI自主车道。第三车辆38可以最初被分配ROI车道，但是该车道可以随着第三车辆变换车道而变换。在该示例中，最初分配的ROI车道可以是ROI右车道27。

确定车辆是车道正在变换的车辆可以基于许多因素，包括：

·对象的路径预测；换句话讲，对象路径预测是否包括ROI车道之间的转换；

·对象横向加速度和/或对象横向速度；换句话说，针对对象测量来自对象所在的ROI车道的相邻ROI车道的方向上的速度或加速度的分量，该分量可用于评估对象是否正在变换车道；

·对象与沿着ROI自主车道中心延伸的线之间的距离，例如，如果车辆靠近中心线，但是被分配到ROI右车道，则可以指示车辆是正在进行从ROI右车道到ROI自主车道的车道变换。

在两个ROI车道之间变换的车辆可也通过确定车辆穿过所述两个ROI车道之间存在的道路标记之后的时间段来实现。当时间段超过预先确定的车道变换阈值时，则可以判定车辆正在变换车道，或者已经变换了车道。预先确定的车道变换阈值可以在1到4秒之间。例如，预先确定的车道变换阈值可等于1.5秒。

在自主车辆21附近的每辆车的分配可以基于许多因素，例如：

·车道形状(例如，曲率)；

·车道宽度；

·ROI内的对象位置；

·对象位置历史；

·对象路径预测；

图8示出了可能车道变换情景的示意性鸟瞰图。该示意图示出了该装置如何被配置为确定自主车辆21的车道变换并且对其作出反应。自主车辆21最初沿着中央交通车道行驶。如上所述，生成ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27。自主车辆数据包括车辆横摆率和转向角，以及ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27的相应位置。随着自主车辆21开始远离ROI自主车道25的中心(如图6所示)，存在两种可能的结果。由中止路径39示出的中止的车道变换是第一选项。由完成路径40示出的完成的车道变换是第二选项。该装置可以被配置为检测车道变换。从ROI自主车道到ROI右车道(例如)的车道变换使得先前的ROI右车道被重新分配为ROI自主车道。先前的ROI自主车道变为ROI左车道并且生成新的ROI右车道。当然，对于自主车辆从ROI自主车道到ROI左车道的转换，相应的ROI车道生成和重新分配操作同样是可能的。

驾驶员意图数据可以用于确定自主车辆21移动远离ROI自主车道的中心从而导致自主车辆21的完成的车道变换的可能性。

图9示出了可以由根据本发明的装置实现的方法。该流程包括VIO选择输入数据41，其由VIO选择过程42处理，以形成VIO选择输出数据43。

VIO选择输入数据41可以包括已经分配给ROI车道的对象和ROI车道。VIO选择过程选择所分配对象的子集作为VIO候选者，并且可还选择对象的不同子集作为固定VIO到固定VIO列表中。

可以从每个ROI车道中选择单个VIO候选者。所选择的VIO候选者可以是与自主车辆最接近的对象。可以选择每个ROI车道中的与自主车辆最接近的对象作为VIO候选者。可以选择来自每个ROI车道的多个对象作为VIO候选者。

可以为每个VIO候选者分配VIO候选类型。可以指定七种VIO候选类型，例如：

·前方，这意味着分配给ROI自主车道并且位于自主车辆的前方的最靠近的对象；

·头部，这意味着分配给ROI自主车道并且位于“前方”对象的正前方的对象；

·后面，这意味着被分配给ROI自主车道并且位于自主车辆后面的最靠近的对象；

·左前，这意味着被分配给ROI左车道并且位于自主车辆的前方的最靠近的对象；

·右前，这意味着被分配给ROI右车道并且位于自主车辆的前方的最靠近的对象；

·左后，这意味着被分配给ROI左车道并且位于自主车辆后面的最靠近的对象；

·右后，这意味着被分配给ROI右车道并且位于自主车辆后面的最靠近的对象。

输入到VIO选择过程的每个对象可以包括运动类型参数。可以定义运动类型参数的若干可能值。例如：

·未知，其中运动类型未知；

·驾驶，其中对象在与自主车辆相同的方向上移动；

·迎面而来的，其中对象朝向自主车辆行驶；

·已停止，其中对象处于静止状态，但之前已经被看到过移动；和

·反向，其中对象先前被看到过在自主车辆的方向上移动，但是现在在相反的方向上移动。

具有这些运动类型中的一者的对象可以输入VIP候选列表中。

对象可也具有“静止”的移动类型。可以将此类对象输入固定的VIO列表。

VIO选择输入数据41可还包括每个对象的车辆类型。示例性车辆类型可包括“未知”、“汽车”、“卡车”和“拖车”。可以将这些车辆类型中的任何一者输入到固定VIO列表或VIO候选列表中。

可能存在距离限制，超过该距离限制，实际上不可能确定对象的车辆类型。对于超出距离限制的对象，可以仅监视对象的运动类型并且在VIO选择中使用。距离限制可以由自主车辆上的传感器的能力决定。例如，距离限制可为50米。

图10示出了另一种驾驶场景的示意性鸟瞰图。该场景示出从分配给ROI的对象中选择非常重要的对象(“VIO”)。

在图10中，自主车辆21沿着道路部分的中央交通车道行驶。如上所述，生成ROI自主车道25、ROI左车道26和ROI右车道27。还示出在道路部分上行驶的六个其他车辆。这六个车辆如下：

·第一VIO车辆44，其是VIO类型左后的所选的VIO候选者；

·第二VIO车辆45，其是VIO类型左前的所选的VIO候选者；

·第三VIO车辆46，其是VIO类型头部的所选的VIO候选者；

·第四VIO车辆47，其是VIO类型前方的所选的VIO候选者；

·第五VIO车辆48，其是VIO类型右前的所选的VIO候选者；

·第六VIO车辆49，其是VIO类型右后的所选的VIO候选者。

第一至第六车辆在VIO候选列表中。VIO候选列表和/或固定VIO列表可用作下游驾驶员辅助/自动驾驶系统的输入。每个下游系统可以根据该系统的特定功能使用VIO。因此，由根据本发明的装置仅执行一次VIO的识别。可以基于根据本发明的ROI生成以各种方式控制装配有这种装置的车辆。该装置可以被配置为将VIO(包括VIO候选列表和/或固定VIO列表)发送到至少一个下游系统。该装置可以被配置为将VIO(包括VIO候选列表和/或固定VIO列表)发送到多于一个下游系统。根据本发明的装置可以被配置为使VIO(包括VIO候选列表和/或固定VIO列表)可供下游系统访问和使用。该装置可以被配置为计算每个对象沿着对象被分配到的ROI车道与自主车辆的距离。这些距离可用于选择VIO。

图11示出了可以由根据本发明的装置实现的方法的概述。该方法开始于根据上述方法使用ROI构建器50生成ROI。ROI构建器的输出51包括ROI(即ROI自主车道、ROI左车道和ROI右车道)。ROI车道被输入到ROI分配阶段52的对象中，其中位于自主车辆附近的检测到的对象被分配给ROI。ROI分配阶段52的输出53包括ROI分配的对象(即，已分配给ROI车道的对象)。ROI分配对象被输入到VIO选择阶段54，其中生成VIO候选列表和固定VIO列表。然后，这些列表可以用在自动驾驶和/或驾驶员辅助系统中，以控制车辆和/或产生与自主车辆的驾驶员的交互。

当在本说明书和权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”以及其变形意味着包括指定的特征、步骤或整数。这些术语不应被解释为排除其他特征、步骤或整数的存在。

在前述说明书或随后的权利要求书或附图中公开的特征以其特定形式或以用于执行所公开的功能的装置或用于获得所公开结果的方法或过程的方式表达，视情况而定，可以单独地或以这些特征的任何组合，用于以其各种形式实现本发明。

虽然已经结合上述示例性实施方案描述了本发明，但是当给出本公开时，许多等同的修改和变化对于本领域技术人员将是显而易见的。因此，以上阐述的本发明的示例性实施方案被认为是说明性的而非限制性的。在不脱离本发明的实质和范围的情况下，可以对所描述的实施方案进行各种改变。

Claims

1.一种用于机动车辆驾驶员辅助系统的装置，所述装置被配置为：

生成对象列表，每个对象位于所述车辆附近，每个对象已经使用来自所述车辆上的至少一个对象传感器的数据被识别；

使用来自所述车辆上的至少一个车道标记传感器的数据搜索所述车辆行驶的道路上的车道标记；以及

基于至少一个检测到的车道标记建立感兴趣区域(“ROI”)，

其中建立所述ROI包括：

生成ROI自主车道，所述车辆位于所述ROI自主车道中；

在所述ROI自主车道的左侧生成ROI左车道；以及

在所述ROI自主车道的右侧生成ROI右车道。

2.根据权利要求1所述的装置，还被配置为将所述对象中的至少一者分配到所述ROI自主车道、所述ROI左车道和所述ROI右车道中的一者。

3.根据权利要求2所述的装置，还被配置为生成VIO候选列表，所述VIO候选列表包括从所分配的对象中选择的至少一个非常重要对象(“VIO”)。

4.根据权利要求3所述的装置，其中所述VIO候选列表包含多个区域的每个区域中与所述车辆最接近的对象。

5.根据权利要求3或权利要求4所述的装置，其中VIO候选列表包含被识别为车道正在变换对象的至少一个VIO。

6.根据权利要求4所述的装置，其中每个区域是所述ROI自主车道、所述ROI右车道或所述ROI左车道中的一者的区段。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的装置，还被配置为将所述VIO候选列表发送到至少一个高级驾驶辅助装置(“ADAS”)。

8.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，在识别出恰好一个车道标记的情况下，所述自主车道的位置基于所述恰好一个车道标记。

9.根据权利要求8所述的装置，其中所述ROI左车道和所述ROI右车道中的每者是具有与所述ROI自主车道相应的横向偏移的所述ROI自主车道的复制。

10.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中在识别出外部车道标记的情况下，所述ROI左车道或所述ROI右车道中的一者的位置基于所述外部车道标记的位置。

11.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中所述装置还被配置为在没有识别出车道标记的情况下基于车辆参数建立所述ROI。

12.根据权利要求11所述的装置，其中所述车辆参数包括车速、转向角和横摆率中的至少一者。

13.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中每个对象包括所述对象相对于所述车辆的位置。

14.一种用于机动车辆驾驶员辅助系统的方法，所述方法包括以下步骤：

基于至少一个检测到的车道标记建立感兴趣区域(“ROI”)，其中建立所述ROI包括：

生成ROI自主车道，所述车辆位于所述ROI自主车道中；

在所述ROI自主车道的左侧生成ROI左车道；以及

在所述ROI自主车道的右侧生成ROI右车道。