CN111038383A - 车辆及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种车辆及其控制方法，所述车辆和控制方法可以使用由车辆采集的图像来确定车辆的状态或路面的倾斜状态，并且通过基于车辆的状态和路面的倾斜状态来校正图像而提供具有较小失真的俯视图像。该车辆包括：显示器；图像采集单元，所述图像采集单元用于采集车辆周围图像；以及控制器，所述控制器基于车辆周围图像与预定参考线之间的差异来改变车辆周围图像并将改变后的图像输出至显示器。

Description

车辆及其控制方法
技术领域
本发明涉及一种能够提供车辆的周围图像的车辆及其控制方法。
背景技术
本部分中的陈述仅提供与本发明相关的背景信息并且不构成现有技术。
全景是指通过使用安装在车辆的前部和后部以及右后视镜和左后视镜的下端的四个摄像机在导航屏幕上显示从车辆顶部拍摄的俯视图像的功能。通过使用全景监控系统，驾驶员可以一目了然地掌握车辆周围的情况，使得驾驶员可以安全地停放车辆或者可以在狭窄的路径中驾驶车辆。
同时，这种全景(即全景视图)可能根据正常驾驶环境中的坡度、轮胎的气压波动、乘客数目等变化。
另外，由于使用广角摄像机来获得用于形成全景视图的图像，因此基于摄像机位置的径向方向上的线性分量可能变化。
在这种情况下，申请人已经发现，驾驶员可能基于失真的全景视图图像来驾驶或停放车辆，因此图像一致性的问题可能导致可靠性和安全性的降低。
发明内容
本发明提供了一种车辆及其控制方法，其使用由车辆采集的图像来确定车辆的状态或路面的倾斜状态，并且通过基于车辆的状态和路面的倾斜状态校正图像而提供具有较小失真的俯视图像。
本发明的其它方面将部分地在如下说明书中陈述，并且一部分根据说明书是显而易见的，或者可以通过实践本发明而习得。
根据本发明的一个实施方案，车辆包括：显示器；图像采集单元，所述图像采集单元配置为采集车辆周围图像；以及控制器，所述控制器配置为基于车辆周围图像与至少一个预定参考线之间的差异来改变车辆周围图像，并且将改变后的图像输出至显示器。
至少一个预定参考线可以包括多个预定参考线，并且控制器可以从车辆周围图像中提取多个特征线，并通过将多个特征线与多个预定参考线进行比较来改变车辆周围图像。
控制器可以基于由多个特征线和多个预定参考线限定的角度来改变车辆周围图像。
控制器可以基于由多个特征线限定的第一角度和由多个预定参考线限定的第二角度之间的差异来改变车辆周围图像。
当由特征线限定的第一角度小于由预定参考线限定的第二角度时，控制器可以基于由特征线和预定参考线限定的角度来减小车辆周围图像的视角。
当由特征线限定的第一角度等于或大于由预定参考线限定的第二角度时，控制器可以基于由特征线和预定参考线限定的角度来增大车辆周围图像的视角。
控制器可以将多个特征线的一个特征线与多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，以确定车辆周围的道路倾斜状态。
控制器可以将特征线与预定参考线进行比较以确定车辆的侧倾。
控制器可以基于车辆周围图像中包括的停车线、行驶车道和立体垂直结构中的至少一个来提取多个特征线。
根据本发明的另一方面，一种控制车辆的方法包括：采集车辆周围图像；基于车辆周围图像与至少一个预定参考线之间的差异来改变车辆周围图像，以在显示器上输出改变后的图像。
至少一个预定参考线可以包括多个预定参考线，并且改变车辆周围图像可以包括：从车辆周围图像中提取多个特征线；通过将多个特征线的一个特征线与多个预定参考线的一个预定参考线进行比较来改变车辆周围图像。
改变车辆周围图像可以包括，基于由多个特征线和多个预定参考线限定的角度来改变车辆周围图像。
改变车辆周围图像可以包括，基于由多个特征线的特征线限定的第一角度和由多个预定参考线的预定参考线限定的第二角度之间的差异来改变车辆周围图像。
改变车辆周围图像可以包括：当由特征线限定的第一角度小于由预定参考线限定的第二角度时，基于由特征线和预定参考线限定的角度来减小车辆周围图像的视角。
改变车辆周围图像可以包括：当由特征线限定的第一角度等于或大于由预定参考线限定的第二角度时，基于由特征线和预定参考线限定的角度来增大车辆周围图像的视角。
该方法还可以包括将多个特征线的一个特征线与多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，以确定车辆周围的道路倾斜状态。
该方法还可以包括将特征线与预定参考线进行比较以确定车辆的侧倾。
该方法还可以包括基于车辆周围图像中包括的停车线、行驶车道和立体垂直结构中的至少一个来提取多个特征线。
通过本文提供的说明，其它可应用领域将变得明显。应当理解，本说明书和具体实施例仅是旨在用于说明的目的，而并不旨在限制本发明的保护范围。
附图说明
为了可以更好地理解本发明，将参照附图来描述以示例的方式给出的本发明的各种实施方案，在附图中：
图1是显示车辆的外部和图像采集单元的示意图；
图2是车辆的俯视图；
图3是车辆的控制框图；
图4A和图4B是用于描述提取特征线的操作的示意图；
图5A和图5B是用于描述特征线的角度和参考线的角度之间的角度匹配的示意图；
图6A和图6B是用于描述根据一种实施方案的车辆位于下坡道路上的情况的示意图；
图7A和图7B是用于描述当车辆位于下坡道路上时车辆周围图像的变化的示意图；
图8A和8B是用于描述车辆位于上坡道路上的情况的示意图；
图9A和图9B是用于描述当车辆位于上坡道路上时车辆周围图像的变化的示意图；
图10A和图10B是用于描述车辆的左侧向下侧倾的情况的示意图；
图11A和图11B是用于描述在图10A和图10B的情况下车辆周围图像的变化的示意图；
图12A和图12B是用于描述车辆的右侧向下侧倾的情况的示意图；
图13A和图13B是用于描述在图12A和图12B的情况下车辆周围图像的变化的示意图；以及
图14是示出了方法的流程图。
本文描述的附图仅用于说明的目的并且不旨在以任何方式限制本发明的范围。
具体实施方式
下面的说明在本质上仅仅是示例性的，并非旨在限制本发明、应用或用途。应当理解，在整个附图中，相应的附图标记指代相同或相应的部件和特征。
本发明未描述实施方案中的所有元件，并且将省略相关技术的一般内容或实施方案中的重复内容。本文使用的术语“单元”、“模块”、“构件”和“块”可以通过硬件或软件实施。多个单元、模块、构件和块也可以实施为一个元件，或者一个单元、模块、构件或块包括根据实施方案的多个元件。
贯穿本发明，当元件被称为“连接”至另一元件时，该元件可以直接连接或间接连接至另一元件。间接连接包括通过无线通信网络连接。
另外，当某些部件“包括”一些元件时，除非明确地相反描述，其表示可以进一步包括其它元件而不排除其它元件。
贯穿本发明，当一个构件被称为位于另一构件“上”时，除了接触的两个构件之外，可能在两个构件之间存在第三构件。
诸如“第一”或“第二”的术语可用于将一个元件与另一个元件区分开，但是元件不受这些术语的限制。
除非上下文另有明确说明，否则单数形式旨在包括复数形式。
为了便于描述，使用操作的附图标记，并且附图标记不表示操作的顺序。除非在上下文中清楚地描述特定顺序，否则可以以与所描述的顺序不同的顺序进行操作。
下文将参考附图来描述本发明的工作原理和实施方案。
图1是显示根据本发明一个实施方案的车辆的外部的示意图。
参考图1，车辆1的外部包括：车轮12和13，所述车轮12和13配置为使车辆1移动；车门15L和15R，所述车门15L和15R配置为将车辆1的内部与外部隔离；前玻璃16，所述前玻璃16配置成为驾驶员提供车辆1的前方视野；以及后视镜14L和14R，所述后视镜14L和14R配置成为驾驶员提供车辆1的后方视野。
车轮包括设置在车辆前部的前轮和设置在车辆后部的后轮，并且设置在车辆1中的驱动设备(未示出)向前轮或后轮提供旋转力，使得车辆1向前或向后移动。驱动设备可以采用通过燃烧化石燃料而产生旋转力的发动机，或者通过从电容器接收电力而产生动力的电机。
车门可以可旋转地设置在车辆1的左侧和右侧，使得当车门打开时驾驶员或乘客可以乘坐车辆1，当车门关闭时，车门可以将车辆1的内部与外部隔离。把手可以设置在车辆1的外部以打开或关闭车门15L和15R，并且把手可以设置有能够发送LF信号的低频(LF)天线(未示出)。
前玻璃16设置在车身的前上侧，使得车辆1内的驾驶员可以获取车辆1前方的视觉信息，并且前玻璃16也被称为挡风玻璃。
后视镜14L和14R包括设置在车辆1左侧的左后视镜14L和设置在车辆右侧的右后视镜14R。后视镜14L和14R为驾驶员提供车辆侧面和后侧的视觉信息。
另外，车辆1可以包括：接近传感器，所述接近传感器配置为检测位于车辆1的后侧或侧面的障碍物或其它车辆；以及诸如雨滴传感器的传感器，所述传感器配置为预测或检测降雨。
接近传感器可以从车辆的侧面或后侧发送检测信号，并且接收通过诸如另一车辆的障碍物反射的反射信号。可以基于所接收的反射信号的波形来检测车辆1的侧面或后侧是否存在障碍物，并且可以检测障碍物的位置。例如，接近传感器可以发送超声波或红外线并且利用通过障碍物反射的超声波或红外线来检测离障碍物的距离。
车辆可以包括图像采集单元100，所述图像采集单元100包括摄像机101-1、101-2、101-3和101-4。构成图像采集单元100并且采集车辆周围图像的摄像机101-1、101-2、101-3和101-4可以设置在车辆的前侧、后侧和侧面以采集图像，并且由摄像机101-1、101-2、101-3和101-4采集的图像可以通过下述方法输出为车辆周围图像。
图2是根据一个实施方案的输出至车辆的显示器300的俯视图像。
从分别安装在车辆的前部、车辆的行李箱以及左后视镜和右后视镜上的四个图像采集单元采集的前方图像、后方图像、左侧图像和右侧图像可以转换成从车辆顶部拍摄的车辆的俯视图像。
车辆可以采用图像配准处理技术将不同的前方图像、后方图像、右侧图像和左侧图像转换成一个俯视图像。俯视图像的显示质量可以由图像配准处理技术的一致性决定。
图3为根据本发明的一个实施方案的车辆1的控制框图。
参照图3，车辆可以包括图像采集单元100、控制器200和显示器300。
图像采集单元100可以采集车辆周围图像。图像采集单元100可以包括设置在车辆中的至少一个摄像机。
摄像机可以拍摄车辆的前方图像、右侧图像、左侧图像和后方图像，并将拍摄的图像发送至控制器200。根据一个实施方案，摄像机101可以设置于安装在车辆1中的后视镜14R和14L中，以采集车辆1周围的图像。
安装在车辆1中的摄像机101可以包括电荷耦合器件(CCD)摄像机101或互补金属氧化物半导体(CMOS)彩色图像传感器。CCD和CMOS指的是将通过摄像机101的镜头接收的光转换成电信号并存储电信号的传感器。具体地，CCD摄像机101是通过使用CCD将图像转换为电信号的设备。另外，CMOS图像传感器(CIS)指的是具有CMOS结构的低功耗型图像拾取设备，并且用作数字设备的电子膜。通常，CCD比CIS更敏感，因此CCD主要用于车辆1，但是本发明不限于此。
显示器300可以实现为设置在车辆的中央仪表板上的显示设备。
显示器300可以包括阴极射线管(CRT)、数字光处理(DLP)板、等离子显示板(PDP)、液晶显示(LCD)板、电致发光(EL)板、电泳显示(EPD)板、电致变色显示(ECD)板、发光二极管(LED)板或有机发光二极管(OLED)板，但是本发明不限于此。
控制器200可以基于车辆周围图像和预定参考线R之间的差异来生成车辆的俯视图像，并且将俯视图像输出至显示器300。
预定参考线R可以预先存储在控制器200中，作为用于提取车辆周围道路倾斜状态的参考。
同时，可以提供多个用作控制器200的参考的预定参考线R。
此外，控制器200可以从车辆周围图像中提取多个特征线，并且将特征线与预定参考线R进行比较以形成车辆的俯视图像。
控制器200可以基于由特征线和预定参考线R限定的角度来改变车辆周围图像。
具体地，控制器200可以基于由特征线限定的第一角度和由预定参考线R限定的第二角度之间的差异来改变车辆周围图像。
当由特征线限定的第一角度小于由预定参考线R限定的第二角度时，控制器200可以基于第一角度和第二角度之间的差异来减小车辆周围图像的视角。
车辆周围图像的视角指的是由摄像机和车辆限定的角度，其中，摄像机充当观察车辆周围图像的主体。当视角增大时，可以采集车辆周围较大区域的图像，当视角减小时，可以采集车辆周围较小区域的图像。同时，本说明书中公开的视角可以被解释为车辆周围图像中的虚拟摄像机的视角。
当由特征线限定的第一角度大于由预定参考线R限定的第二角度时，控制器200可以基于第一角度和第二角度之间的差异来增大车辆周围图像的视角。
此外，控制器200可以将特征线与预定参考线R进行比较，从而在图像处理之前确定车辆周围道路的倾斜状态和车辆的侧倾，其细节将在下文描述。
同时，控制器200可以基于车辆周围图像中包括的停车线、行驶车道和立体垂直结构中的至少一个来提取多个特征线。
特征线指的是可以与预先存储的参考线R进行比较从而确定车辆周围图像中的道路倾斜状态或者确定车辆的侧倾的线，并且可以基于车辆周围图像中包括的直线而提取。
控制器200可以包括存储器(未示出)和处理器(未示出)，所述存储器配置为存储控制车辆中组件的操作的算法或配置为再现该算法的程序的数据，所述处理器利用存储器中存储的数据执行上述操作。在这种情况下，存储器和处理器可以实现为单独的芯片。替代性地，存储器和处理器可以实现为单个芯片。
根据图3所示的车辆组件的性能，可以添加或删除至少一个组件。本领域技术人员将容易理解，组件的相对位置可以根据系统的性能或结构而改变。
同时，图3所示的组件涉及软件组件和/或硬件组件，例如现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)。
图4A和图4B是用于描述根据本发明一个实施方案的提取特征线的操作的示意图。
参考图4A和图4B，车辆1的周围图像可以包括诸如停车线L41和L42以及道路线L43和L44的直线元素。例如，由于考虑到路面特征而在道路上设置停车线L41和L42，控制器可以从由图像采集单元采集的图像中提取停车线的直线分量作为特征线。
根据另一个实施方案，因为道路线L43和L44在车辆的行进方向上呈现为直线，而由于车辆的加速或侧倾或气压差，可能在前后区域中发生角度变形。因此，控制器可以提取道路线的直线作为特征线，以将直线与上述预先存储的参考线R进行比较。
根据另一个实施方案，可以从车辆周围图像中包括的立体垂直结构采集特征线。立体垂直结构可以包括车辆周围图像中包括的地面上的建筑物或固定装置，并且立体垂直结构的类型可以不受限制，只要可以从立体垂直结构确定道路的倾斜状态和车辆的侧倾即可。
图5A和图5B是用于描述根据本发明的一个实施方案的特征线的角度与参考线R的角度之间的角度匹配的示意图。
参考图5A和图5B，将预先存储在控制器中的参考线R与从车辆周围图像中提取的特征线进行比较。
参考线R可以在车辆制造阶段预先存储在控制器中。参考线R可以用作用于确定采集的车辆周围图像中的道路倾斜度的参考。控制器可以将如上所述提取的车辆周围图像中的特征线与预先存储的参考线R进行比较，以确定车辆所在的道路的倾斜状态。
同时，参考线R和特征线F5可以包括长度分量和角度分量。可以预设长度以比较参考线R和特征线F5。角度PR和PF可以由两条直线限定。同时，当由参考线R限定的角度PR与从车辆周围图像获取的角度PF5相同时，控制器可以确定角度为零，表示车辆周围不存在倾斜状态。另外，尽管图5A示出了参考线R和特征线F5基本上彼此一致，即使当特征线和参考线R彼此不一致但是由特征线和参考线R限定的角度基本上彼此一致时，控制器也可以确定车辆所在的道路是平坦道路。
也就是说，即使当由于参考线R的位置不同于特征线F5的位置导致控制器确定参考线和特征线并非基本上彼此一致时，当由参考线R限定的角度与由特征线F5限定的角度基本上相同时，控制器也可以确定道路平坦或车辆未向一侧侧倾。
根据本发明的另一个实施方案，图6A和图6B是用于描述车辆位于下坡道路上的情况的示意图，并且图7A和图7B是用于描述当车辆位于下坡道路上时车辆周围图像的变化的示意图。
参考图6A和图6B，道路的特征线F6位于车辆的参考线R的外侧。当道路为下坡时，可以如图6A所示提供车辆周围图像的特征线F6。
在这种情况下，由车辆周围图像的特征线F6限定的角度PF6可能小于由参考线R限定的角度。控制器可以将由特征线F6限定的角度PF6与由参考线R形成的角度PR进行比较。当由特征线F6限定的角度小于由参考线R限定的角度PR时，控制器可以确定车辆所在的道路的倾斜状态是下坡。此外，控制器可以基于由特征线和预定参考线R限定的角度来改变车辆周围图像。
图7A和图7B通过车辆的视角A7示出了图6A和图6B的情况。也就是说，当车辆的侧面道路的倾斜状态是下坡时，控制器可以减小视角AA7以形成俯视图像。可以基于由特征线和预定参考线R限定的角度来执行改变视角的操作。
同时，图7B所示的视角AA7可以被解释为由车辆采集的车辆周围图像中的虚拟摄像机的视角。控制器可以基于视角AA7减小的图像形成俯视图，以确保实际坐标和图像坐标之间的转换精度，从而提高图像识别的精度等。
根据本发明的一个实施方案，图8A和图8B是用于描述车辆位于上坡道路上的情况的示意图，图9A和图9B是用于描述当车辆位于上坡道路上时车辆周围图像的变化的示意图。
参考图8A，道路的特征线F8位于车辆的参考线R的内侧。当道路为上坡时，可以如图8A所示提供车辆周围图像的特征线。
在这种情况下，由车辆周围图像的特征线限定的角度F8可能大于由参考线R限定的角度。控制器可以将由特征线限定的角度F8与由参考线R限定的角度进行比较。当由特征线限定的角度F8大于由参考线R限定的角度PR时，控制器可以确定车辆所在的道路的倾斜状态是上坡。控制器可以基于由特征线和预定参考线R限定的角度FF8来改变车辆周围图像。
图9A和图9B通过车辆的视角A9示出了图8A和图8B的情况。也就是说，当车辆的侧面道路的倾斜状态是上坡时，控制器可以增大车辆周围图像的视角AA9以形成俯视图。控制器可以基于由特征线和预定参考线R限定的角度FF8来改变视角。
同时，图8A和图8B中所示的视角可以被解释成车辆采集的车辆周围图像中的虚拟摄像机的视角A9。控制器可以基于视角AA9增大的图像形成俯视图，以确保实际坐标和图像坐标之间的转换精度，从而提高图像识别的精度等。
在本发明的其它实施方案中，图10A和图10B是用于描述车辆的左侧向下侧倾的情况的示意图，图11A和图11B是用于描述在图10A和图10B的情况下车辆周围图像的变化的示意图。
参考图10A和图10B，当从车辆后方观察时，车辆的左侧降低并且车辆的右侧升高。
这种情况类似于图6A和图6B的情况，其中下坡道路位于车辆的侧面。也就是说，图10A和图10B所示的情况可以具有与图6A相同的参考线R和特征线F10的关系。当车辆向左侧倾时，车辆周围图像的特征线F10可以位于参考线R的外侧。位于参考线R外侧的特征线F10可以限定比由参考线R限定的角度PR更小的角度PF10。在这种情况下，也可以校正车辆周围图像，以提高由控制器形成的俯视图像的精度。此外，控制器可以基于由特征线和参考线限定的角度FF10来校正车辆周围图像。
参考图11A和图11B，根据本发明的一个实施方案，由于车辆向左侧倾时由控制器形成的俯视图像可能失真，可以通过减小车辆周围图像的视角A11来形成俯视图像。当车辆向左侧倾时车辆周围图像的校正可以对应于当车辆周围道路的倾斜状态是下坡时的操作。
根据本发明的另一示例性实施方案，图12A和图12B是用于描述车辆右侧向下侧倾的情况的示意图，图13A和图13B是用于描述在图12A和图12B的情况下车辆周围图像的变化的示意图。
参考图12A和图12B，当从车辆后方观察时，车辆的右侧降低并且车辆的左侧升高。
这种情况类似于图8A和图8B的情况，其中上坡道路位于车辆的侧面。也就是说，图12A和图12B所示的情况可以具有与图8A相同的参考线R和特征线F12的关系。当车辆向右侧倾时，车辆周围图像的特征线F12可以位于参考线R的内侧。位于参考线R内侧的特征线F12可以限定比由参考线R限定的角度更大的角度PF12。在这种情况下，也可以校正车辆周围图像，以提高由控制器形成的俯视图像的精度。此外，控制器可以基于由特征线和参考线限定的角度FF12来校正车辆周围图像。
参照图13A和图13B，由于当车辆向右侧倾时由控制器形成的俯视图像可能失真，因此可以通过增大车辆周围图像的视角AA13来形成俯视图像。当车辆向右侧倾时车辆周围图像的校正可以对应于当车辆周围道路的倾斜状态是上坡时的操作。
图14是根据本发明的一个实施方案的流程图。
参照图14，采集车辆周围图像(1001)，并且基于车辆周围图像来提取特征线(1002)。控制器将参考线R与特征线进行比较(1003)，并且改变车辆周围图像以形成具有较小失真的俯视图像(1004)。控制器可以基于改变的车辆周围图像将俯视图像输出至车辆的显示器(1005)。
同时，所公开的实施方案可以实现为用于存储计算机可执行指令的记录介质。指令可以存储为程序代码，并且在由处理器执行时可以生成程序模块以执行所公开的实施方案的操作。记录介质可以实现为计算机可读的记录介质。
计算机可读的记录介质可以包括任何类型的记录介质，其中存储可以由计算机解码的指令。例如，记录介质可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁带、磁盘、闪存、光学数据存储设备等。
通过以上描述显而易见的是，根据本发明的一个实施方案的车辆及其控制方法可以利用由车辆采集的图像来确定车辆的状态或路面的倾斜状态，并且通过基于车辆的状态和路面的倾斜状态校正图像而提供具有更少失真的俯视图像。
本领域技术人员将理解，可以对实施方案和细节做出各种改变而不偏离本发明的精神和范围。所公开的实施方案仅是说明性的，并不应限制本发明。

Claims (18)

1.一种车辆，包括：
显示器；
图像采集单元，其配置为采集车辆周围图像；以及
控制器，其配置为基于车辆周围图像与至少一个预定参考线之间的差异来改变车辆周围图像，并且配置为将改变后的图像输出至显示器。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述至少一个预定参考线包括多个预定参考线，所述控制器配置为从所述车辆周围图像中提取多个特征线，并通过比较多个特征线和多个预定参考线来改变车辆周围图像。
3.根据权利要求2所述的车辆，其中，所述控制器配置为基于由所述多个特征线和所述多个预定参考线限定的角度来改变车辆周围图像。
4.根据权利要求3所述的车辆，其中，所述控制器配置为基于由所述多个特征线限定的第一角度与由所述多个预定参考线限定的第二角度之间的差异来改变车辆周围图像。
5.根据权利要求4所述的车辆，其中，所述控制器配置为当所述第一角度小于所述第二角度时，减小车辆周围图像的视角。
6.根据权利要求4所述的车辆，其中，所述控制器配置为当所述第一角度等于或大于所述第二角度时，增大车辆周围图像的视角。
7.根据权利要求2所述的车辆，其中，所述控制器配置为将所述多个特征线的一个特征线与所述多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，并且确定车辆周围的道路倾斜状态。
8.根据权利要求2所述的车辆，其中，所述控制器配置为将所述多个特征线的一个特征线与所述多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，并且确定车辆的侧倾。
9.根据权利要求2所述的车辆，其中，所述控制器配置为基于所述车辆周围图像中包括的停车线、行驶车道或立体垂直结构中的至少一个来提取所述多个特征线。
10.一种用于控制车辆的方法，所述方法包括：
采集车辆周围图像；
基于车辆周围图像与至少一个预定参考线之间的差异来改变车辆周围图像；
在显示器上输出改变后的图像。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述至少一个预定参考线包括多个预定参考线，
其中，改变车辆周围图像包括：
从车辆周围图像中提取多个特征线；
通过将所述多个特征线的一个特征线与所述多个预定参考线的一个预定参考线进行比较来改变车辆周围图像。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，改变车辆周围图像包括，基于由多个特征线和多个预定参考线限定的角度来改变车辆周围图像。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，改变车辆周围图像包括，基于由所述多个特征线的特征线限定的第一角度与由所述多个预定参考线的预定参考线限定的第二角度之间的差异来改变车辆周围图像。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，改变车辆周围图像包括：当第一角度小于第二角度时，减小车辆周围图像的视角。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，改变车辆周围图像包括：当第一角度等于或大于第二角度时，增大车辆周围图像的视角。
16.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：将所述多个特征线的一个特征线与所述多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，以确定车辆周围的道路倾斜状态。
17.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：将所述多个特征线的一个特征线与所述多个预定参考线的一个预定参考线进行比较，以确定车辆的侧倾。
18.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：基于车辆周围图像中包括的停车线、行驶车道或立体垂直结构中的至少一个来提取所述多个特征线。
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