CN110533795A - 数据记录装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供数据记录装置,能够恰当地记录为了验证物体追踪所需的传感器的检测数据。数据记录装置具备:检测移动体的周围的环境作为检测数据的至少一个传感器;将检测数据与时刻建立关联地储存的缓存器;基于储存于缓存器的检测数据来进行存在于移动体的周围的物体的追踪的追踪部;判定在通过追踪部对物体的追踪中是否产生了物体的丢失的判定部;根据满足了预先决定的记录条件这一情况,将由判定部判断为产生了物体的丢失的时段决定为记录时段的时段决定部;以及将储存于缓存器的检测数据中的、与记录时段对应的检测数据记录于记录介质的记录部。
Description
技术领域
本公开涉及数据记录装置。
背景技术
专利文献1公开了一种使用了车载照相机的数据记录装置。数据记录装置将由车载照相机拍摄到的车辆周围的拍摄图像记录于能够对过去一定张数的拍摄图像进行记录的记录介质。数据记录装置在车辆与障碍物的相对位置或者相对速度满足了规定的条件时开始拍摄图像的记录。数据记录装置在车辆与障碍物的相对位置或相对速度变得不满足规定的条件时或者在产生了加速度成为规定值以上的碰撞时结束拍摄图像的记录。
专利文献1:日本特开2010-068069号公报
专利文献1所记载的数据记录装置将车辆与障碍物的相对位置或相对速度满足规定的条件的时段全部设定为记录时段。因此,根据数据的利用目而存在包含无需进行记录的数据的情况。例如,在事后对所记录的数据进行解析的情况下,为了验证是否是因通过传感器对物体追踪失败引起的现象,不一定需要成功进行物体追踪的传感器的检测数据。本公开提供一种能够对为了验证物体追踪所需的传感器的检测数据恰当地进行记录的数据记录装置。
发明内容
本公开的一个方式所涉及的数据记录装置具备:至少一个传感器,检测移动体的周围的环境作为检测数据;缓存器,将检测数据与时刻建立关联地储存;追踪部,基于储存于缓存器的检测数据来进行存在于移动体的周围的物体的追踪;判定部,判定在通过追踪部对物体的追踪中是否产生了物体的丢失;时段决定部,根据满足了预先决定的记录条件这一情况,将由判定部判断为产生了物体的丢失的时段决定为记录时段;以及记录部,将储存于缓存器的检测数据中的、与记录时段对应的检测数据记录于记录介质。
在该数据记录装置中,将被判断为产生了物体的丢失的时段决定为记录时段。与记录时段对应的检测数据被记录于记录介质。为了对使用了传感器的物体追踪进行验证,只要有产生了物体的丢失时的检测数据即可。因此,该数据记录装置能够恰当地记录为了验证物体追踪所需的传感器的检测数据。
在一个实施方式中,时段决定部可以仅将由判定部判断为产生了物体的丢失的时段中的产生了物体的丢失的时刻决定为记录时段。该情况下,该装置与将被判断为产生了物体的丢失的时段决定为记录时段的情况相比,能够减少记录的数据容量。
根据本公开的各种方式,能够恰当地记录为了验证物体追踪所需的传感器的检测数据。
附图说明
图1是表示具备一个实施方式所涉及的数据记录装置的车辆的结构的一个例子的框图。
图2是对记录时段的设定例进行说明的图。
图3是表示数据记录装置的动作的流程图。
图4是图3的记录处理的流程图。
图5是对记录时段的另一设定例进行说明的图。
图6是表示数据记录系统的结构的框图。
图7是数据记录系统的记录处理的流程图。
附图标记的说明
1...数据记录装置;2...车辆;3A...第1传感器(传感器的一个例子);3B...第2传感器(传感器的一个例子);5...记录介质;10...第1传感器缓存器(缓存器的一个例子);11...第2传感器缓存器(缓存器的一个例子);13...追踪部;14...追踪状态判定部(判定部的一个例子);15...记录时段决定部(时段决定部的一个例子);17...记录部。
具体实施方式
以下,参照附图对例示性的实施方式进行说明。在以下的说明中,对于相同或者相当的要素标注相同的附图标记并省略重复的说明。
[第1实施方式]
[数据记录装置的概要]
一个实施方式所涉及的数据记录装置是被搭载于移动体并将由移动体所具备的传感器检测到的检测数据记录于记录介质的装置。移动体是能够改变存在位置的物体,作为一个例子,是汽车、火车、飞机、机器人、无人机等。移动体如后述那样基于传感器的检测数据来进行物体追踪。记录介质是对信息进行记录的介质,被装备于移动体。
记录于数据记录装置的检测数据可以在规定的时机经由通信速度比较高的有线通信而汇集到服务器装置。或者,也可以对每个记录介质交换检测数据,之后通过无线通信花费时间汇集到服务器装置。规定的时机的一个例子是店铺等中的移动体的维护时、移动体的停泊时等。服务器装置能够基于从移动体汇集得到的检测数据来对移动体的物体追踪进行验证。服务器装置也能够基于从多个移动体汇集到的检测数据来对一个移动体的物体追踪进行分析。
[数据记录装置的一个例子]
以下,以移动体是汽车的情况为例来进行说明。图1是表示具备一个实施方式所涉及的数据记录装置的车辆的结构的一个例子的框图。如图1所示,数据记录装置1被搭载于乘用车等车辆2。车辆2能够执行基于物体追踪的自动驾驶、驾驶辅助、追踪结果的报告等。以下,以下述情况为例来进行说明:车辆2是基于传感器检测结果而通过自动驾驶进行行驶并且在自动驾驶中驾驶员能够通过驾驶操作进行介入的车辆。自动驾驶是驾驶员不进行驾驶操作而使车辆2朝向预先设定的目的地自动行驶的车辆控制。
车辆2具备第1传感器3A、第2传感器3B、ECU4以及记录介质5。
第1传感器3A是将车辆2的周围的环境作为检测数据进行检测的检测设备。车辆2的周围的环境是车辆2的外部状况。检测数据是反映了外部状况的信息。作为一个例子,第1传感器3A是照相机或者雷达传感器。
照相机是对车辆2的外部状况进行拍摄的拍摄设备。作为一个例子,照相机设置于车辆2的挡风玻璃的里侧。照相机取得与车辆2的外部状况有关的拍摄信息。照相机可以是单眼照相机,也可以是立体照相机。立体照相机具有以再现两眼视差的方式配置的两个拍摄部。立体照相机的拍摄信息中也包含进深方向的信息。
雷达传感器是利用电波(例如毫米波)或者光来检测车辆2的周边的物体的检测设备。雷达传感器例如包括毫米波雷达或者激光雷达(LIDAR:Laser Imaging Detection andRanging)。雷达传感器将电波或者光向车辆2的周边发送并接收由障碍物反射出的电波或者光,从而对物体进行检测。
第2传感器3B与第1传感器3A同样地是对车辆2的周边的状况(外部状况)进行检测的检测设备。第2传感器3B与第1传感器3A相比,安装位置或者检测机构的至少一方不同。例如,第1传感器3A是照相机,第2传感器3B是激光雷达。例如,第1传感器3A是安装于挡风玻璃的照相机,第2传感器3B是设置于车辆2的上部的照相机。
第1传感器3A以及第2传感器3B作为检测结果而输出检测数据。检测数据被用于后述的物体追踪。车辆2也可以仅具备第1传感器3A而不具备第2传感器3B。或者,车辆2可以为了进行物体追踪而进一步包含第3传感器、第4传感器等传感器。车辆2只要具备将车辆2的周围的环境作为检测数据进行检测的至少一个传感器即可。
ECU4是具有CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、CAN(Controller Area Network)通信电路等的电子控制单元。ECU4例如与使用CAN通信电路进行通信的网络连接,并与上述的车辆2的构成要素以能够通信的方式连接。ECU4例如基于由CPU输出的信号,来使CAN通信电路动作而输入输出数据,将数据记录于RAM,并将记录于ROM的程序加载于RAM,然后执行加载于RAM的程序,由此实现后述的ECU4的构成要素的功能。ECU4也可以由多个电子控制单元构成。
ECU4具备第1传感器缓存器10(缓存器的一个例子)、第2传感器缓存器11(缓存器的一个例子)、记录条件判定部12、追踪部13、追踪状态判定部14(判定部的一个例子)、记录时段决定部15(时段决定部的一个例子)、记录传感器决定部16、以及记录部17。
第1传感器缓存器10是对应于第1传感器3A而设置的记录介质或者记录区域。记录区域是对于记录介质以逻辑方式设定的记录区域。第1传感器缓存器10将第1传感器3A的检测数据与时刻建立关联地储存。第1传感器缓存器10被限定容量。第1传感器缓存器10可以通过先进先出控制而被进行管理,先进先出控制是指在超出容量的情况下删除最旧的检测数据来储存最新的检测数据。
第2传感器缓存器11是对应于第2传感器3B而设置的记录介质或者记录区域。第2传感器缓存器11将第2传感器3B的检测数据与时刻建立关联地储存。第2传感器缓存器11与第1传感器缓存器10同样可以通过先进先出控制被管理。
第1传感器缓存器10与第2传感器缓存器11只要在逻辑上可被区分即可。即,第1传感器缓存器10与第2传感器缓存器11可以被设定于不同的记录介质,也可以被设定于相同的记录介质。传感器与传感器缓存器一对一建立关联。即,在车辆2具备第3传感器的情况下,ECU4具备第3传感器缓存器。
记录条件判定部12判定是否满足了记录条件。记录条件是为了记录传感器的检测结果而预先设定的基准。作为记录条件的一个例子,是车辆2与其他车辆接触。例如,记录条件判定部12能够基于未图示的接触传感器、加速度传感器等的检测结果,来判定车辆2与其他车辆的接触。记录条件判定部12在车辆2与其他车辆接触的情况、检测到规定值以上的加速度变化的情况下,判定为满足了记录条件。作为记录条件的另一个例子,是在自动驾驶中存在驾驶员的介入。例如,记录条件判定部12基于未图示的转向传感器等的检测结果、自动驾驶系统的输出信息,当在自动驾驶中存在驾驶员的介入的情况下判定为满足了记录条件。
追踪部13基于储存于缓存器的检测数据来进行存在于移动体的周围的物体的追踪。缓存器是对应于与追踪有关的传感器的缓存器,作为一个例子,包括第1传感器缓存器10以及第2传感器缓存器11。物体是追踪对象。追踪部13基于检测数据来识别物体,并对识别到的物体的行动进行识别。物体的行动是伴随时间经过的物体的位置。追踪部13基于时间序列的检测数据来进行追踪。追踪部13可以以使用了模板匹配的区域为单位来对物体进行追踪,也可以使用KLT法等以特征点为单位对物体进行追踪。
作为一个例子,追踪部13的追踪结果能够用于车辆2的自动驾驶。例如,在自动驾驶的行进道路生成时需要追踪部13的追踪结果。行进道路包括路径和速度模式。通过对其他车辆进行追踪,来决定车辆2应采取的行进道路。追踪部13的追踪结果也能够应用于驾驶辅助(车道脱离防止功能、前行车辆追随功能等)、信息辅助(追踪结果的监视器显示)等。
追踪状态判定部14判定在追踪部13对物体的追踪中是否产生了物体的丢失。物体的丢失是指看丢物体。即,物体的丢失是指追踪部13变得无法识别到所识别出的物体。若反复物体的丢失和检测,则作为追踪结果,物体的位置大幅位移、或一个物体分离成两个。追踪状态判定部14根据追踪部13的追踪结果,基于突然检测不到的物体的有无、检测位置突然大幅位移的物体的有无、从某一位置分离成多个的物体的有无等,来判定是否产生了物体的丢失。追踪状态判定部14对追踪部13的追踪结果进行监视,实时地进行判定。追踪状态判定部14也可以使用记录了追踪部13的追踪结果的存储器等,来判定是否由追踪部13产生了物体的丢失。即,即便与追踪存在时间差,追踪状态判定部14也可以判定通过离线得到的追踪结果。
记录时段决定部15根据满足了预先决定的记录条件这一情况,将由追踪状态判定部14判定为产生了物体的丢失的时段决定为记录时段。记录时段是储存于记录介质5的数据的条件。由传感器在记录时段检测到的数据被储存于记录介质5。在后面将对判定为产生了物体的丢失的时段进行叙述。
对于记录时段决定部15而言,作为一个例子,在由记录条件判定部12判定为满足了预先决定的记录条件的情况下,将判定为产生丢失的时段决定为记录时段。对于记录时段决定部15而言,作为一个例子,在由记录条件判定部12判定为不满足预先决定的记录条件的情况下,将预先决定的时段决定为记录时段。
记录传感器决定部16根据满足了预先决定的记录条件这一情况,将输出应该进行记录的检测数据的传感器决定为记录对象传感器。作为一个例子,记录传感器决定部16决定与追踪有关的传感器中的被设置于能够检测追踪对象的位置的传感器。记录传感器决定部16例如基于追踪对象的位置和各传感器的拍摄范围,来决定被设置于能够检测追踪对象的位置的传感器。
记录部17将储存于缓存器的检测数据中的与记录时段对应的检测数据记录于记录介质5。缓存器是对应于与追踪有关的传感器的缓存器,作为一个例子,包括第1传感器缓存器10以及第2传感器缓存器11。在由记录传感器决定部16决定了记录对象传感器的情况下,记录部17将储存于与记录对象传感器对应的缓存器的检测数据中的、与记录时段对应的检测数据记录于记录介质5。记录部17也可以还将其他信息与检测数据建立关联地记录到记录介质5中。
记录介质5是对数据进行记录的装置,作为一个例子,可列举HDD(Hard DiskDrive)、闪存。储存于记录介质5的数据成为被汇集到服务器装置的对象。记录介质5只要与第1传感器缓存器10以及第2传感器缓存器11在逻辑上分离即可,在物理上可以与第1传感器缓存器10以及/或者第2传感器缓存器11相同,也可以不同。
数据记录装置1具备上述的第1传感器缓存器10、第2传感器缓存器11、记录条件判定部12、追踪部13、追踪状态判定部14、记录时段决定部15、记录传感器决定部16、以及记录部17。对于数据记录装置1而言,在从其他装置或者ECU接收记录条件的判定结果的情况下,也可以不具备记录条件判定部12。在用于追踪的传感器为一个的情况下,数据记录装置1也可以不具备记录传感器决定部16。
[判定为产生了物体的丢失的时段的一个例子]
对判定为产生了物体的丢失的时段的一个例子进行说明。图2是对记录时段的设定例进行说明的图。如图2所示,追踪结果G1~G8从左向右按时间序列排列。虽然不需要描绘追踪结果,但这里为了方便说明而进行了描绘。追踪结果G1~G8是时刻t1~t8时的追踪结果。
追踪部13的追踪对象的一个例子是前行车辆。如追踪结果G1~G8所示,追踪结果G1、G2、G4、G6、G7、G8是识别出前行车辆的例子。另一方面,追踪结果G3、G5是丢失了前行车辆的例子。未产生丢失的时段L1是追踪稳定的时段。另一方面,产生了丢失的包含时刻t3、t5的时段L2是追踪不稳定的时段。记录时段决定部15将追踪变得不稳定的时段L2决定作为记录时段RL。
在图中,记录时段决定部15将包含产生了丢失的时刻t3、t5的前后的时刻在内的时刻t2~t6决定作为时段L2,但并不限定于此。例如,记录时段决定部15也可以使用产生了丢失的时刻而将时刻t3~t5设定为时段L2,还可以将时刻t2~t5设定为时段L2。总之,时段L2只要被设定为至少包含丢失了的时刻即可。
[数据记录装置的动作例]
图3是表示数据记录装置的动作的流程图。图3所示的流程图例如在数据记录装置1的动作开始按钮接通的时机被执行。此外,设数据记录装置1的追踪部13以及追踪状态判定部14从传感器接通的时机始终动作。
如图3所示,作为判定处理(S10),数据记录装置1的记录条件判定部12判定是否满足了记录条件。记录条件判定部12基于车辆2与其他车辆接触了的情况、检测到规定值以上的加速度变化的情况、存在驾驶员的介入的情况等预先决定的条件,来判定是否满足记录条件。
在判定为满足了记录条件的情况下(S10:是),数据记录装置1执行记录处理(S12)。在后面将对记录处理(S12)进行详细的叙述。在判定为不满足记录条件的情况(S10:否)、以及记录处理(S12)结束了的情况下,结束图3所示的流程图。数据记录装置1在不满足结束条件的情况下,从最开始再次执行图3所示的流程图。结束条件例如是数据记录装置1的动作结束按钮接通的时机。
[记录处理的详细说明]
图4是图3的记录处理的流程图。在图4中,假设追踪物体是前行车辆。如图4所示,作为判定处理(S20),数据记录装置1判定是否存在追踪物体。当检测数据包含动态物体的情况下,追踪部13对动态物体进行追踪。在开始由追踪部13进行的追踪的情况下,数据记录装置1判定为存在追踪物体。
当判定为存在追踪物体的情况下(S20:是),作为丢失判定处理(S22),数据记录装置1通过追踪状态判定部14判定是否判定为产生了丢失。
在由追踪状态判定部14判定为产生了丢失的情况下(S22:是),作为错误代码设定处理(S24),数据记录装置1设定错误代码“1”。错误代码是表示取得了检测数据的场景的标识符,与检测数据相关联。错误代码能够在由服务器装置等读入检测数据时灵活应用。错误代码“1”表示是虽然识别出追踪物体但追踪变得不稳定的场面。
接着,作为第1时段决定处理(S26),数据记录装置1的记录时段决定部15将包含丢失的指定时段决定为记录时段。例如,将图2的时段L2决定为记录时段RL。
接着,作为传感器决定处理(S28),数据记录装置1的记录传感器决定部16从车载传感器中决定记录对象传感器。记录传感器决定部16将被搭载于能够检测前行车辆的位置的传感器决定为记录对象传感器。即,记录传感器决定部16将检测范围中包含追踪物体的传感器决定为记录对象传感器。例如,在第1传感器3A是取得车辆2的前方的信息的传感器,第2传感器3B是取得车辆2的后方的信息的传感器的情况下,记录传感器决定部16将第1传感器3A决定为记录对象传感器。
接着,作为记录处理(S30),数据记录装置1的记录部17将检测数据记录于记录介质5。记录部17将与通过第1时段决定处理(S26)决定了的记录时段对应的、通过传感器决定处理(S28)决定的记录对象传感器的检测数据记录于记录介质5。记录部17也能够将通过错误代码设定处理(S24)设定的错误代码和检测数据建立关联地记录于记录介质5。并且,记录部17也可以将未图示的GPS接收器的接收数据等辅助数据与检测数据建立关联地记录于记录介质5。若记录处理(S30)结束,则图4所示的流程图结束。由此,以错误代码“1”、检测数据以及辅助数据为1组的数据被记录。
当判定为不存在追踪物体的情况(S20:否)、或者由追踪状态判定部14判定为未产生丢失的情况下(S22:否),是不存在追踪不稳定的状态且无法确定满足记录条件的原因的状态。作为可能性,存在因与未检到的车辆的碰撞、接近而满足记录条件的情况。因此,作为数据收集继续处理(S32),数据记录装置1期待未检到的车辆被检测,而使通过第1传感器3A以及第2传感器3B进行的检测继续预先决定的时段。
接着,作为判定处理(S34),数据记录装置1判定在预先决定的时段中是否检测到新的追踪物体。
当判定为在预先决定的时段中检测到新的追踪物体的情况下(S34:是),作为错误代码设定处理(S36),数据记录装置1设定错误代码“2”。错误代码“2”表示是不存在追踪不稳定的状态且事后检测到新的追踪物体的场面。
接着,作为第2时段决定处理(S38),数据记录装置1的记录时段决定部15将预先决定的时段设定为记录时段。记录时段决定部15可以将直到新检测到对象车辆为止的时段设定为记录时段。记录时段决定部15也可以将新检测到对象车辆的时刻的前后的规定时段设定为记录时段。
若第2时段决定处理(S38)结束,则如上述那样执行传感器决定处理(S28)以及记录处理(S30)。若记录处理(S30)结束,则图4所示的流程图结束。由此,以错误代码“2”、检测数据以及辅助数据为1组的数据被记录。
当判定为在预先决定的时段中未检测到新的追踪物体的情况下(S40:否),作为错误代码设定处理(S36),数据记录装置1设定错误代码“3”。错误代码“3”表示是不存在追踪不稳定的状态且也没有检测到新的追踪物体的场面。
接着,作为第3时段决定处理(S42),数据记录装置1的记录时段决定部15将预先决定的时段设定为记录时段。记录时段决定部15也可以将将初始设定时段设定为记录时段。
接着,作为传感器决定处理(S44),数据记录装置1的记录传感器决定部16将车载传感器的全部传感器决定为记录对象传感器。若传感器决定处理(S44)结束,则如上述那样执行记录处理(S30)。若记录处理(S30)结束,则图4所示的流程图结束。由此,以错误代码“3”、检测数据以及辅助数据为1组的数据被记录。
[第1实施方式的总结]
在数据记录装置1中,将判定为产生了物体的丢失的时段L2决定为记录时段RL。与记录时段RL对应的检测数据被记录于记录介质5。为了验证使用了第1传感器3A以及第2传感器3B的物体追踪,只要有产生了物体的丢失时的检测数据即可。例如,有因前行车辆存在于远方而外观小所以由传感器检测到、丢失的场面。或者,在前行车辆为卡车的情况下,存在将驾驶室与载货台面部分这两部分识别为不同的车辆、识别为一台车辆的场面。在上述那样的场面中,若有产生了物体的丢失时的检测数据,则能够强化或者改善物体追踪的算法。因此,该数据记录装置1能够恰当地记录为了验证物体追踪所需的传感器的检测数据。
并且,例如根据前行车辆的形状、表面状态、角度等,也存在雷达传感器的返回量少,根本无法追踪前行车辆的情况。而且,在驾驶员介入自动驾驶之后能够检测到该前行车辆的情况下,数据记录装置1将进行检测为止的期间的时段设定为记录时段。由此,由于能够取得雷达传感器的返回量少的场面下的检测数据,所以能够使用所需最小限度的检测数据来强化或者改善物体追踪的算法。
并且,该数据记录装置1在物体的追踪稳定的时段不将检测数据记录于记录介质5。因此,能够减少数据容量。在记录于记录介质5的数据容量减少了的情况下,由于从记录介质5向服务器装置转送的容量也减少,所以也能够实现通信容量的减少。
[第2实施方式]
第2实施方式所涉及的数据记录装置与第1实施方式所涉及的数据记录装置1相比,由记录时段决定部15决定的记录时段不同,其他相同。以下,对第1实施方式与第2实施方式的不同点进行说明,省略重复的说明。
第2实施方式所涉及的数据记录装置的记录时段决定部15仅将由追踪状态判定部14判定为产生了物体的丢失的时段L2中的产生了物体的丢失的时刻设定为记录时段。第2实施方式所涉及的数据记录装置的其他结构与数据记录装置1相同。
[判定为产生了物体的丢失的时段的另一个例子]
对判定为产生了物体的丢失的时段的另一个例子进行说明。图5是对记录时段的另一个设定例进行说明的图。如图5所示,与图2相比不同点在于:不将时段L2作为记录时段RL,而仅将时段L2中的产生了前行车辆的丢失的时刻t3、t5决定为记录时段RL。
[第2实施方式的总结]
根据第2实施方式所涉及的数据记录装置,与将判断为产生了物体的丢失的时段L2作为记录时段RL的情况相比,能够减少记录于记录介质5的数据容量。由于在记录于记录介质5的数据容量减少的情况下,从记录介质5向服务器装置转送的容量也减少,所以也能够实现通信容量的减少。
[第3实施方式]
第3实施方式所涉及的数据记录装置是与第1实施方式所涉及的数据记录装置1相同的结构,在将由车辆2设定的记录时段经由管理中心向其他车辆展开的点上不同,其他相同。以下,省略与第1实施方式以及第2实施方式重复的说明。
图6是表示数据记录系统的结构的框图。如图6所示,数据记录系统100具备车辆2、管理中心6、以及其他车辆7。
车辆2与第1实施方式的车辆2相比,在ECU4具备通信部18的点上不同,其他相同。在图中,将第1传感器3A以及第2传感器3B表示为传感器组20。通信部18是与管理中心6进行无线通信的网络设备。通信部18将由数据记录装置1决定的记录时段RL向管理中心6发送。
管理中心6是具有CPU、ROM、RAM等的计算机。管理中心6具备与车辆2进行通信的通信部50。通信部50是与车辆2的通信部18进行无线通信的网络设备。管理中心6从车辆2接收记录时段RL,并将其向其他车辆7发送。
其他车辆7具有由1个或者多个传感器构成的传感器组70、ECU71、以及记录介质72。传感器组70包括对其他车辆7的周围的环境进行检测的至少一个传感器。ECU71是具有CPU、ROM、RAM、CAN通信电路等的电子控制单元。ECU71具有通信部710以及记录部711。
通信部710是与管理中心6的通信部50进行无线通信的网络设备。通信部710从管理中心6接收记录时段RL。记录部711将与接收到的记录时段RL对应的传感器组70的检测数据储存于记录介质72。记录介质72是对数据进行记录的装置,作为一个例子,是HDD、闪存。
管理中心6只要具备至少一台其他车辆7即可。即,其他车辆7也可以是多台。
[数据记录系统的动作例]
图7是数据记录系统的记录处理的流程图。图7所示的流程图例如在车辆2中决定了记录时段的时机被执行。
如图7所示,作为发送处理(S50),车辆2的通信部18将记录时段向管理中心6发送。作为接收处理(S60),管理中心6的通信部50从车辆2接收记录时段。作为发送处理(S62),管理中心6的通信部50向其他车辆7发送记录时段。
作为接收处理(S64),其他车辆7的通信部710从管理中心6接收记录时段。作为记录处理(S66),其他车辆7的记录部711将由车辆2决定的记录时段记录于记录介质72。通过以上处理,结束图7所示的流程图。
[第3实施方式的总结]
根据包含第3实施方式所涉及的数据记录装置的数据记录系统,能够将由车辆2设定的记录时段向其他车辆7展开。由此,对于无法从车辆2的角度确认的内容等,能够使用其他车辆7的检测数据来进行验证。
上述的实施方式能够通过基于本领域技术人员的知识而施加了各种变更、改进后的各种方式来实施。
例如,在图4中,也可以不执行错误代码设定处理(S24、S36、S40)以及传感器决定处理(S28、S44)。错误代码设定处理、时段决定处理、传感器决定处理也能够以不同的顺序执行。
当在物理上由一个记录装置运用记录介质5和第1传感器缓存器10等传感器的缓存器的情况下,通过代替向记录介质5的写入动作而禁止写入应当记录的数据,能够得到与实施方式相同的效果。
在用完了记录介质5的容量的情况下,可以对数据设定优先级,并从优先级低的数据开始进行删除。优先级可以根据错误代码来设定。例如,可以构成为错误代码“1”与错误代码“2”、“3”相比优先级被设定得高。或者,也可以基于错误代码来删除数据的一部分。例如,由于若是错误代码“2”、“3”,则将时段设定得长,所以能够删除数据的最开始的部分。
Claims (2)
1.一种数据记录装置,其中,具备:
至少一个传感器,检测移动体的周围的环境作为检测数据;
缓存器,将所述检测数据与时刻建立关联地储存;
追踪部,基于储存于所述缓存器的所述检测数据来进行存在于所述移动体的周围的物体的追踪;
判定部,判定在通过所述追踪部对所述物体的追踪中是否产生了所述物体的丢失;
时段决定部,根据满足了预先决定的记录条件这一情况,将由所述判定部判断为产生了所述物体的丢失的时段决定为记录时段;以及
记录部,将储存于所述缓存器的所述检测数据中的、与所述记录时段对应的所述检测数据记录于记录介质。
2.根据权利要求1所述的数据记录装置,其中,
所述时段决定部仅将由所述判定部判断为产生了所述物体的丢失的时段中的产生了所述物体的丢失的时刻决定为所述记录时段。
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---|---|
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---|---|---|---|
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111145387A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-12 | 高田汽车电子(上海)有限公司 | 一种用于车辆碰撞数据记录和提取的装置及方法 |
CN111968270A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-20 | 广州集佳科技有限公司 | 一种新能源汽车远程监控记录仪 |
CN114500584A (zh) * | 2020-11-12 | 2022-05-13 | 丰田自动车株式会社 | 车载中继装置、车载中继方法以及存储介质 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7230173B2 (ja) * | 2019-03-01 | 2023-02-28 | 株式会社日立製作所 | 置去り物検知装置および置去り物検知方法 |
CN113345126B (zh) * | 2021-04-30 | 2023-05-09 | 中船航海科技有限责任公司 | 船舶航行数据记录装置及利用操舵仪记录航行数据的方法 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07182485A (ja) * | 1993-12-24 | 1995-07-21 | Toshiba Corp | 移動物体記録装置 |
US20030025597A1 (en) * | 2001-07-31 | 2003-02-06 | Kenneth Schofield | Automotive lane change aid |
JP2006350970A (ja) * | 2005-06-20 | 2006-12-28 | Hitachi Medical Corp | 個体識別システム及び個体識別方法 |
US20070219686A1 (en) * | 2006-03-16 | 2007-09-20 | James Plante | Vehicle event recorder systems and networks having integrated cellular wireless communications systems |
EP1881460A1 (en) * | 2006-07-18 | 2008-01-23 | John Edward Farnham | Integrated data logging unit |
CN103020260A (zh) * | 2012-12-24 | 2013-04-03 | 中国科学院半导体研究所 | 视频查询方法 |
US20140071283A1 (en) * | 2012-09-07 | 2014-03-13 | Khan Ali Yousafi | Identification system |
US20150336547A1 (en) * | 2014-05-22 | 2015-11-26 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for braking a vehicle based on a detected object |
US20160027158A1 (en) * | 2014-07-24 | 2016-01-28 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for correcting image distortion of a camera for vehicle |
CN105760490A (zh) * | 2016-02-17 | 2016-07-13 | 北京金山安全软件有限公司 | 一种存储资源的方法、装置及电子设备 |
CN105989599A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 西安酷派软件科技有限公司 | 一种图像处理方法、装置和终端 |
CN106375870A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-01 | 北京旷视科技有限公司 | 视频标注方法及装置 |
CN106463048A (zh) * | 2014-06-23 | 2017-02-22 | 丰田自动车株式会社 | 车载紧急通报装置 |
CN106982340A (zh) * | 2016-11-26 | 2017-07-25 | 顺德职业技术学院 | 一种机器视觉跟踪下目标视频存储的方法及系统 |
CN107074375A (zh) * | 2014-09-15 | 2017-08-18 | L-3通讯股份有限公司 | 故障安全飞机监控和追踪 |
CN107304707A (zh) * | 2016-04-19 | 2017-10-31 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于通信丢失的控制系统和方法 |
CN107424240A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-12-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种行车记录仪数据的存储方法、装置及系统 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08235484A (ja) * | 1995-02-28 | 1996-09-13 | Fujitsu Ten Ltd | 事故時のデータ記録装置 |
JP2003134427A (ja) | 2001-10-19 | 2003-05-09 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 車両用ドライブレコーダ |
JP2005275500A (ja) | 2004-03-23 | 2005-10-06 | Zenrin Co Ltd | 消失点決定方法 |
JP2009093255A (ja) | 2007-10-04 | 2009-04-30 | Seiko Epson Corp | ドライブレコーダ、ドライブレコーダシステム、ドライブレコーダの制御方法およびプログラム |
JP2010068069A (ja) | 2008-09-09 | 2010-03-25 | Denso Corp | 車両周辺撮影システム |
JP5233711B2 (ja) | 2009-02-06 | 2013-07-10 | トヨタ自動車株式会社 | 走行状態記録装置 |
JP5618627B2 (ja) | 2010-05-27 | 2014-11-05 | 矢崎エナジーシステム株式会社 | 車両用ドライブレコーダおよび記録情報管理方法 |
JP2016119547A (ja) | 2014-12-19 | 2016-06-30 | トヨタ自動車株式会社 | 車両データのリモート収集システム |
JP6115576B2 (ja) | 2015-01-07 | 2017-04-19 | トヨタ自動車株式会社 | 車両走行制御装置 |
JP2017130871A (ja) | 2016-01-22 | 2017-07-27 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用画像生成装置 |
JP2017138694A (ja) | 2016-02-02 | 2017-08-10 | ソニー株式会社 | 映像処理装置及び映像処理方法 |
JP2018055474A (ja) | 2016-09-29 | 2018-04-05 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 運行管理システム |
US10984543B1 (en) * | 2019-05-09 | 2021-04-20 | Zoox, Inc. | Image-based depth data and relative depth data |
-
2018
- 2018-05-23 JP JP2018099087A patent/JP7024603B2/ja active Active
-
2019
- 2019-04-18 US US16/388,295 patent/US11100338B2/en active Active
- 2019-05-05 CN CN201910366926.5A patent/CN110533795B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07182485A (ja) * | 1993-12-24 | 1995-07-21 | Toshiba Corp | 移動物体記録装置 |
US20030025597A1 (en) * | 2001-07-31 | 2003-02-06 | Kenneth Schofield | Automotive lane change aid |
JP2006350970A (ja) * | 2005-06-20 | 2006-12-28 | Hitachi Medical Corp | 個体識別システム及び個体識別方法 |
US20070219686A1 (en) * | 2006-03-16 | 2007-09-20 | James Plante | Vehicle event recorder systems and networks having integrated cellular wireless communications systems |
EP1881460A1 (en) * | 2006-07-18 | 2008-01-23 | John Edward Farnham | Integrated data logging unit |
US20140071283A1 (en) * | 2012-09-07 | 2014-03-13 | Khan Ali Yousafi | Identification system |
CN103020260A (zh) * | 2012-12-24 | 2013-04-03 | 中国科学院半导体研究所 | 视频查询方法 |
US20150336547A1 (en) * | 2014-05-22 | 2015-11-26 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Systems and methods for braking a vehicle based on a detected object |
CN106463048A (zh) * | 2014-06-23 | 2017-02-22 | 丰田自动车株式会社 | 车载紧急通报装置 |
US20160027158A1 (en) * | 2014-07-24 | 2016-01-28 | Hyundai Motor Company | Apparatus and method for correcting image distortion of a camera for vehicle |
CN107074375A (zh) * | 2014-09-15 | 2017-08-18 | L-3通讯股份有限公司 | 故障安全飞机监控和追踪 |
CN105989599A (zh) * | 2015-02-15 | 2016-10-05 | 西安酷派软件科技有限公司 | 一种图像处理方法、装置和终端 |
CN105760490A (zh) * | 2016-02-17 | 2016-07-13 | 北京金山安全软件有限公司 | 一种存储资源的方法、装置及电子设备 |
CN107304707A (zh) * | 2016-04-19 | 2017-10-31 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 用于通信丢失的控制系统和方法 |
CN106375870A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-01 | 北京旷视科技有限公司 | 视频标注方法及装置 |
CN106982340A (zh) * | 2016-11-26 | 2017-07-25 | 顺德职业技术学院 | 一种机器视觉跟踪下目标视频存储的方法及系统 |
CN107424240A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-12-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种行车记录仪数据的存储方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
P. FU: "Finding Abnormal Vessel Trajectories Using Feature Learning", 《IEEE ACCESS》 * |
李晓飞: "基于深度学习的行人及骑车人车载图像识别方法", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111145387A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-12 | 高田汽车电子(上海)有限公司 | 一种用于车辆碰撞数据记录和提取的装置及方法 |
CN111145387B (zh) * | 2019-12-26 | 2023-08-18 | 均胜均安汽车电子(上海)有限公司 | 一种用于车辆碰撞数据记录和提取的装置及方法 |
CN111968270A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-20 | 广州集佳科技有限公司 | 一种新能源汽车远程监控记录仪 |
CN114500584A (zh) * | 2020-11-12 | 2022-05-13 | 丰田自动车株式会社 | 车载中继装置、车载中继方法以及存储介质 |
CN114500584B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-12-12 | 丰田自动车株式会社 | 车载中继装置、车载中继方法以及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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JP7115872B2 (ja) | ドライブレコーダ、及び画像記録方法 |
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