CN111267862B - 一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统，包括以下步骤：判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知结果中提取所有目标检测信息，否则，持续判断；根据预先建立的感知坐标系，计算各个目标的初始目标偏差；计算各个目标的偏差补偿量；根据各个目标的初始目标偏差和偏差补偿量，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差；根据目标中心点相对于感知坐标系原点的距离及各个目标的目标偏差确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；基于跟随目标中心点及自车中心点构造虚拟车道线。本发明可以广泛应用于高级驾驶辅助系统技术领域。

Description

一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统

技术领域

本发明属于高级驾驶辅助系统技术领域，具体涉及一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统。

背景技术

摄像头和毫米波雷达是高级辅助驾驶中最常使用的两类传感器。摄像头可以给出目标检测、红绿灯、车道线等信息，毫米波雷达可以给出目标检测信息。目标检测信息中一般包含物体的位置、速度、属性等信息。高级驾驶辅助系统依赖摄像头、毫米波雷达等单一传感器或多传感器融合的感知结果，实现自适应巡航、自动紧急制动等纵向功能或车道保持、车道偏移预警等横向功能。

对横向功能而言，车道线一般从摄像头获取。但当道路上无车道线或者车道线被覆盖等条件下，摄像头无法获取车道线信息，此时横向功能需退出。这对高级辅助驾驶而言，带来不便。

发明内容

针对上述车道线无法由摄像头获取的问题，本发明的目的是提供一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法和系统，通过筛选目标检测信息获取满足特定条件的跟随目标，并确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，基于该可行驶区域构造虚拟车道线，进而可以扩大横向功能的使用范围。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

本发明的第一个方面，是提供一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其包括以下步骤：

1)判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知系统的感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性信息，否则，持续判断；

2)根据预先建立的感知坐标系和步骤1)中提取的目标检测信息，计算得到感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差d_t；

3)计算各个目标的偏差补偿量C；

4)根据各个目标的初始目标偏差d_t和偏差补偿量C，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差d_r；

5)根据各个目标的中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离l_t及各个目标的目标偏差d_r确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；

6)基于跟随目标的中心点及自车的中心点构造虚拟车道线。

进一步的，所述步骤2)中，所述初始目标偏差d_t的计算公式为：

d_t＝l_t×sin(θ_t)，

其中，l_t是目标中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离，θ_t是目标中心点O₂相对于感知坐标系纵轴y的角度；初始目标偏差d_t的正负由目标中心点O₂相对于感知坐标系纵轴y的位置决定，当目标中心点O₂在y轴右侧时，d_t为正，当目标中心点O₂在y轴左侧时，d_t为负。

进一步的，所述步骤3)中，所述偏差补偿量C的计算公式为：

C＝ω×(l_t+l_d)²/2v，

其中，v是自车车速，ω是自车横摆角速度，l_d是感知坐标系原点O₁至后轴的距离；偏差补偿量C的正负由ω决定，ω顺时针方向计算得到的偏差补偿量C为正，ω逆时针方向计算得到的偏差补偿量C为负。

进一步的，所述步骤4)中，所述目标偏差d_r的计算公式为：

d_r＝d_t-C。

进一步的，所述步骤5)中，根据各个目标的中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离l_t及各个目标的目标偏差d_r确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标的方法，包括以下步骤：

5.1)判断目标中心点O₂与感知坐标系原点O₁的距离l_t是否满足距离阈值条件：l_min<l_t<l_max，其中，l_max和l_min分别为距离的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1)，若满足，则进入步骤5.2)；

5.2)判断各个目标的目标偏差d_r是否满足目标偏差阈值条件：d_min<d_r<d_max，其中，d_max和d_min分别为目标偏差的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1)，若满足，则进入步骤5.3)；

5.3)将步骤5.2)中得到的感知区域作为可行驶区域，在可行驶区域内选取距自车最近的目标作为跟随目标，若该可行驶区域内没有目标，则返回步骤1)。

进一步的，所述步骤6)中，所述虚拟车道线以跟随目标的中心点与自车的中心点的连线作为中心线，所述虚拟车道线宽度d由自车车速决定。

本发明的第二个方面，是提供一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造系统，其包括：

目标检测信息获取模块，用于判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性信息，否则，持续判断；

初始目标偏差计算模块，用于根据预先建立感知坐标系，计算感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差d_t；

偏差补偿量计算模块，用于计算各个目标的偏差补偿量C；

目标偏差计算模块，用于根据各个目标的初始目标偏差d_t和偏差补偿量C，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差d_r；

跟随目标筛选模块，用于根据目标中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离l_t及各个目标的目标偏差d_r确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；

虚拟车道线绘制模块，用于基于跟随目标中心点及自车中心点构造虚拟车道线。

进一步的，所述跟随目标筛选模块包括：

距离筛选模块，用于判断目标中心点O₂与感知坐标系原点O₁的距离l_t是否满足距离阈值条件：l_min<l_t<l_max，其中，l_max和l_min分别为距离的上、下限阈值；

目标偏差筛选模块，用于判断各个目标的目标偏差d_r是否满足目标偏差阈值条件：d_min<d_r<d_max，其中，d_max和d_min分别为目标偏差的上、下限阈值；

跟随目标筛选模块，用于在所述距离筛选模块和目标偏差筛选模块确定的可行驶区域内选取距自车最近的目标作为跟随目标。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明提出的解决方案能够在车道线无法由摄像头获取时，通过筛选感知结果中的特定目标构造出虚拟车道线，从而扩大横向功能的使用范围，保障车辆行车安全。本发明所提出的解决方案易于实现和推广。

附图说明

图1是本发明的初始目标偏差、偏差补偿量及补偿之后的目标偏差示意图；

图2是本发明的跟随目标选取示意图；

图3是本发明的虚拟车道线构造示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明提供的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，包括以下步骤：

1)判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从现有感知系统的感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性等信息，否则，持续判断。

2)根据预先建立的感知坐标系和步骤1)中提取的目标检测信息，计算得到感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差d_t。

如图1所示，根据建立的感知坐标系，计算感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差d_t时的计算公式为：

d_t＝l_t×sin(θ_t)

式中，l_t是目标中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离，θ_t是目标中心点O₂相对于感知坐标系纵轴y的角度；初始目标偏差d_t的正负由目标中心点O₂相对于感知坐标系纵轴y的位置决定，当目标中心点O₂在y轴右侧时，d_t为正，当目标中心点O₂在y轴左侧时，d_t为负。

其中，感知坐标系可以以自车的前保险杠中心为原点建立，也可以直接采用原有感知系统的坐标系。本发明中，将感知坐标系下纵向距离(图1中y轴)大于0的所有目标作为感知系统的探测范围，对探测范围内的所有目标进行计算，得到所有目标的初始目标偏差d_t。

3)计算感知系统探测范围内各个目标的偏差补偿量C，计算公式为：

C＝ω×(l_t+l_d)²/2v

式中，v是自车车速，ω是自车横摆角速度，l_d是感知坐标系原点O₁至后轴的距离；偏差补偿量C的正负由ω决定，ω顺时针方向计算得到的偏差补偿量C为正，ω逆时针方向计算得到的偏差补偿量C为负。

4)根据感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差d_t和偏差补偿量C，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差d_r，目标偏差d_r的计算公式为：

d_r＝d_t-C。

5)根据目标中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离l_t以及各个目标的目标偏差d_r确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标。

具体的，包括以下步骤：

5.1)判断目标中心点O₂与感知坐标系原点O₁的距离l_t是否满足距离阈值条件：l_min<l_t<l_amx，其中，l_amx和l_min分别为距离的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1)，若满足，则进入步骤5.2)；

5.2)判断各个目标的目标偏差d_r是否满足目标偏差阈值条件：d_min<d_r<d_max，其中，d_max和d_min分别为目标偏差的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1)，若满足，则进入步骤5.3)；

5.3)如图2所示，将步骤5.2)中得到的感知区域作为可行驶区域，在可行驶区域内选取距自车最近的目标(也即l_t最小的目标车辆)作为跟随目标，若该可行驶区域内没有目标，则返回步骤1)。

其中，l_max、l_min、d_max和d_min的取值受车速影响，车速越高，取值越大，各阈值的初值可以根据经验给定。

6)基于跟随目标的中心点T_c及自车中心点S_c构造虚拟车道线。

如图3所示，所构建的虚拟车道线的中心线为跟随目标中心点T_c与自车中心点S_c的连线，虚拟车道线宽度d的取值受车速影响，车速越高，取值越大，初值可以根据经验给定。

基于上述依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，本发明还提供一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造系统，其包括：

目标检测信息获取模块，用于判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性信息，否则，持续判断；

初始目标偏差计算模块，用于根据预先建立感知坐标系，计算感知系统感知范围内各目标的初始目标偏差d_t；

偏差补偿量计算模块，用于计算各个目标的偏差补偿量C；

目标偏差计算模块，用于根据各个目标的初始目标偏差d_t和偏差补偿量C，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差d_r；

跟随目标筛选模块，用于根据目标中心点O₂相对于感知坐标系原点O₁的距离l_t及各个目标的目标偏差d_r确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；

虚拟车道线绘制模块，用于基于跟随目标中心点及自车中心点构造虚拟车道线。

优选地，跟随目标筛选模块包括：

距离筛选模块，用于判断目标中心点O₂与感知坐标系原点O₁的距离l_t是否满足距离阈值条件：l_min<l_t<l_max，其中，l_max和l_min分别为距离的上、下限阈值；

目标偏差筛选模块，用于判断各个目标的目标偏差d_r是否满足目标偏差阈值条件：d_min<d_r<d_max，其中，d_max和d_min分别为目标偏差的上、下限阈值；

跟随目标筛选模块，用于在所述距离筛选模块和目标偏差筛选模块确定的可行驶区域内选取距自车最近的目标作为跟随目标。

以上给出一种具体的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式。本发明的基本思路在于上述方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的模型、公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变形仍落入本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于包括以下步骤：

1）判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知系统的感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性信息，否则，持续判断；

2）根据预先建立的感知坐标系和步骤1）中提取的目标检测信息，计算得到感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差

；

3）计算各个目标的偏差补偿量

；

4）根据各个目标的初始目标偏差

和偏差补偿量

，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差

；

5）根据各个目标的中心点

相对于感知坐标系原点

的距离

及各个目标的目标偏差

确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；

6）基于跟随目标的中心点及自车的中心点构造虚拟车道线。

2.如权利要求1所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于：所述步骤2）中，所述初始目标偏差

的计算公式为：

，

其中，

是目标中心点

相对于感知坐标系原点

的距离，

是目标中心点

相对于感知坐标系纵轴

的角度；初始目标偏差

的正负由目标中心点

相对于感知坐标系纵轴

的位置决定，当目标中心点

在纵轴

右侧时，

为正，当目标中心点

在纵轴

左侧时，

为负。

3.如权利要求1所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于：所述步骤3）中，所述偏差补偿量

的计算公式为：

，

其中，

是自车车速，

是自车横摆角速度，

是感知坐标系原点

至自车后轴的距离；偏差补偿量

的正负由

决定，

顺时针方向计算得到的偏差补偿量

为正，

逆时针方向计算得到的偏差补偿量

为负。

4.如权利要求1所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于：所述步骤4）中，所述目标偏差

的计算公式为：

。

5.如权利要求1所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于：所述步骤5）中，根据各个目标的中心点

相对于感知坐标系原点

的距离

及各个目标的目标偏差

确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标的方法，包括以下步骤：

5.1）判断目标中心点

与感知坐标系原点

的距离

是否满足距离阈值条件：

，其中，

和

分别为距离的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1），若满足，则进入步骤5.2）；

5.2）判断各个目标的目标偏差

是否满足目标偏差阈值条件：

，其中，

分别为目标偏差的上、下限阈值，若不满足，则返回步骤1），若满足，则进入步骤5.3）；

5.3）将步骤5.2）中得到的感知区域作为可行驶区域，在可行驶区域内选取距自车最近的目标作为跟随目标，若该可行驶区域内没有目标，则返回步骤1）。

6.如权利要求1所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造方法，其特征在于：所述步骤6）中，所述虚拟车道线以跟随目标的中心点与自车的中心点的连线作为中心线，所述虚拟车道线的宽度

由自车车速决定。

7.一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造系统，其特征在于：其包括：

目标检测信息获取模块，用于判断当前车道线是否不能由摄像头获取，若是，则从感知结果中提取所有目标检测信息，包括物体的位置、速度、属性信息，否则，持续判断；

初始目标偏差计算模块，用于根据预先建立感知坐标系和提取的所有目标检测信息，计算感知系统探测范围内各个目标的初始目标偏差

；

偏差补偿量计算模块，用于计算各个目标的偏差补偿量

；

目标偏差计算模块，用于根据各个目标的初始目标偏差

和偏差补偿量

，计算各个目标进行偏差补偿之后的目标偏差

；

跟随目标筛选模块，用于根据目标中心点

相对于感知坐标系原点

的距离

及各个目标的目标偏差

确定自车与跟随目标之间的可行驶区域，并在可行驶区域内选取跟随目标；

虚拟车道线绘制模块，用于基于跟随目标中心点及自车中心点构造虚拟车道线。

8.如权利要求7所述的一种依赖跟随目标的虚拟车道线构造系统，其特征在于：所述跟随目标筛选模块包括：

距离筛选模块，用于判断目标中心点

与感知坐标系原点

的距离

是否满足距离阈值条件：

，其中，

和

分别为距离的上、下限阈值；

目标偏差筛选模块，用于判断各个目标的目标偏差

是否满足目标偏差阈值条件：

，其中，

分别为目标偏差的上、下限阈值；

跟随目标筛选模块，用于在所述距离筛选模块和目标偏差筛选模块确定的可行驶区域内选取距自车最近的目标作为跟随目标。

Images