CN111457936A - 辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提出了一种辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质。获取道路实景图像,道路实景图像对应于第一路段;获取位于第一路段前方的第二路段的道路信息;将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的图像。由此可以为用户提供更多的道路信息,且能够为用户带来直观的认知转换,提高用户的驾驶体验。本公开可以适用于路口场景,特别是复杂路口场景。例如,可以响应于前方为路口,提前获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息,将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。如此,用户可以提前获知路口前方的道路信息,为用户在复杂路口场景下的驾驶提供了便利。
Description
技术领域
本公开涉及车辆驾驶领域,特别是涉及一种辅助驾驶方法、辅助驾驶系统、计算设备及存储介质。
背景技术
在车辆驾驶过程中,用户只能获取有限的道路信息,如只能获取当前视野范围内的道路信息。在复杂环境下(如N叉路口,复杂立交等),或者用户对当前行驶道路信息不熟悉的情况下,用户通常需要提前获取更多的道路信息,如需要获取视野范围之外的道路信息,以便于用户能够针对前方的复杂环境,提前做好准备。但是目前用户只能通过操作地图软件的方式,来查找更远距离处的道路信息,极大地影响了驾驶员的注意力,造成不必要的安全隐患。
因此,仍然需要一种能够为用户提供更多道路信息的辅助驾驶方案。
发明内容
本公开的一个目的在于提供一种能够为用户提供更多道路信息的辅助驾驶方案。
根据本公开的第一个方面,提供了一种辅助驾驶方法,包括:呈现道路实景图像;响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息;在车辆行驶到路口之前,将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。
可选地,该方法还包括:获取车辆当前所处的位置信息;基于位置信息,判断车辆前方是否为路口。
可选地,获取路口前方的道路信息的步骤包括:基于导航信息确定车辆经过路口之后的行驶方向;获取路口前方与行驶方向一致的道路的道路信息,以得到第二道路信息。
可选地,获取路口前方的道路信息的步骤包括:获取车辆经过路口之后的至少部分可能行驶方向所对应的道路的道路信息,以得到第二道路信息。
可选地,所述道路实景图像对应于第一路段,所述第一道路信息对应于第二路段,所述第二道路信息对应于第三路段,所述第二路段和/或所述第三路段位于所述第一路段前方。
可选地,该方法还包括:生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并将第一引导信息渲染到道路实景图像中;以及/或者在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息,并将第二引导信息渲染到道路实景图像中。
可选地,该方法还包括:确定车辆所处的车道信息。
可选地,确定车辆所处的车道信息的步骤包括:基于信号定位算法、航迹推算算法以及环境特征匹配算法中的一种或多种来确定车辆所处的车道信息。
可选地,确定车辆所处的车道信息的步骤包括:对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量;基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
根据本公开的第二个方面,还提供了一种辅助驾驶方法,包括:获取道路实景图像,道路实景图像对应于第一路段;获取位于第一路段前方的第二路段的道路信息;将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的图像。
根据本公开的第三个方面,还提供了一种辅助驾驶方法,包括:响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息;在车辆行驶到路口之前,呈现第一道路信息和/或第二道路信息。
根据本公开的第四个方面,还提供了一种辅助驾驶系统,包括:显示模块,用于呈现道路实景图像;道路信息获取模块,用于响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息;渲染模块,用于在车辆行驶到路口之前,将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,显示模块用于呈现渲染后的道路实景图像。
可选地,道路实景图像对应于第一路段,第一道路信息对应于第二路段,第二道路信息对应于第三路段,第二路段和/或第三路段位于第一路段前方。
可选地,该系统还包括:成像模块,用于获取车辆前方的道路实景图像。
可选地,该系统还包括:引导信息生成模块,用于生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并且/或者,在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息,渲染模块还用于将第一引导信息和/或第二引导信息渲染到道路实景图像中。
可选地,该系统还包括:定位模块,用于确定车辆所处的车道信息。
可选地,该系统还包括:图像识别模块,用于对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,定位模块基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
根据本公开的第五个方面,还提供了一种辅助驾驶系统,包括:成像模块,用于获取道路实景图像,道路实景图像对应于第一路段;道路信息获取模块,用于获取位于第一路段前方的第二路段的道路信息;渲染模块,用于将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中;以及显示模块,用于呈现渲染后的图像。
根据本公开的第六个方面,还提供了一种辅助驾驶系统,包括:道路信息获取模块,用于响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息;显示模块;用于在车辆行驶到路口之前,呈现第一道路信息和/或第二道路信息。
根据本公开的第七个方面,还提供了一种计算设备,包括:处理器;以及存储器,其上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器执行时,使处理器执行如本公开第一个方面至第三个方面中任一个方面述及的方法。
根据本公开的第八个方面,还提供了一种非暂时性机器可读存储介质,其上存储有可执行代码,当可执行代码被电子设备的处理器执行时,使处理器执行如本公开第一个方面至第三个方面中任一个方面述及的方法。
根据本公开的示例性实施例,可以获取当前视野范围之外的道路信息,并将该道路信息渲染到当前视野范围之内的道路实景图像上,如此可以便于用户提前获知未来一段道路的路况信息,并且可以为用户带来直观的认知转换,提高用户的驾驶体验。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本公开一实施例实现的效果示意图。
图2示出了根据本公开一实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。
图3示出了第一路段和第二路段间的一种关系示意图。
图4示出了根据本公开另一实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。
图5示出了根据本公开另一实施例实现的效果示意图。
图6示出了根据本公开一实施例的辅助驾驶系统的结构的示意性框图。
图7示出了根据本公开另一实施例的辅助驾驶系统的结构示意图。
图8示出了根据本公开一实施例的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
【术语解释】
AR:Augmented Reality,指通过图像处理技术将虚拟的物体模型和显示影像融合,达到增强现实的技术。
ADAS:Advanced Driver Assistance System,高级驾驶辅助系统。
GNSS:Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统。
图像处理:通过相机将实景图像数字化后,对数字图像进行数学运算,提取图像中的物体和形状。
定位定姿:确定物体的三维位置、三维速度和三维姿态等信息。
旋转变换:坐标变换,将一个坐标系下的坐标转换到另一个坐标系下。例如,可以是通过对摄像头的姿态的确定,将车辆定位/地图所在坐标系转换到图像坐标系下。
【方案概述】
公开提出了一种辅助驾驶方案,可以获取前方更远处的道路信息(如当前视野范围之外的道路信息),并将该道路信息渲染到当前的道路实景图像上,如此可以为用户提供更多道路信息,以便用户提前了解前方更远处的道路信息(如当前视野范围之外的道路信息),提高用户的驾驶体验。
本公开的辅助驾驶方案可以适用于路口场景,特别是复杂路口场景(如N叉路口,复杂立交路口等)。如图1所示,图中左侧视图是对车辆前方道路进行成像得到的道路实景图像,道路实景图像对应的路段范围是一个有限的范围,一般与用户的视野范围相当。在用户当前所处的道路前方是路口的情况下,按照现有的方案,用户只能在车辆行驶到路口位置附近时,才能感知到路口道路信息。
利用本公开则可以提前获取路口位置处的道路信息,并将该道路信息展示给用户。如图1中右侧视图所示,可以将获取的路口位置处的道路信息(图中位于虚线上方的部分)渲染到当前道路实景图像中,以便于用户能够提前感知前方路口的路况信息。
如下将结合附图及实施例详细说明本公开的辅助驾驶方案。
【辅助驾驶方法】
图2示出了根据本公开一实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。
参见图2,在步骤S210,获取道路实景图像,道路实景图像对应于第一路段。
道路实景图像可以是由车载成像装置(如车载摄像头)对车辆前方道路成像所得的图像。道路实景图像所对应的第一路段是一个有限的范围,一般与用户的视野范围相当。
在步骤S220,获取位于第一路段前方的第二路段的道路信息。
第二路段是距离车辆更远处的路段,在某些情况下,可以视为用户当前视野范围之外的路段。第二路段的道路信息可以包括但不限于如下路况信息中一种或多种:道路长宽、道路所包括的车道线数量、道路上的交通设施的分布、道路上的车辆和/或行人。
可以利用多种方式获取第二路段的道路信息。例如,可以根据地图数据(如高精度地图)来获取第二路段的道路信息。再例如,也可以利用物联网技术,从外部接收对应于第二路段的道路实景图像,以得到第二路段的道路信息。举例来说,可以根据行驶在第二路段上的车辆的车载成像装置对前方道路所成的道路实景图像,得到第二路段的道路信息,也可以根据第二路段上安装的图像采集装置所成的图像,得到第二路段的道路信息。
在步骤S230,将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的图像。
可以通过旋转变换将第二路段的道路信息的定位信息(如世界坐标系下的坐标)转换到道路实景图像所在的坐标系,以确定第二路段的道路信息在道路实景图像中的位置信息,然后将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中的相应位置处,以使得渲染后的图像中的第一路段与第二路段之间的位置关系更接近真实路况,提高用户的认知转换。
作为示例,可以通过如下公式将第二路段的道路信息的定位信息转换为道路实景图像所在的坐标系下的位置信息。
(u,v,1)=Kc*(Rcw*P+Tcw)
其中,(u,v)表示为深度归一化的二维实景图像坐标系坐标,单位为像素。Kc为车载成像装置(用于生成道路实景图像的装置,如车载相机)的内部参数,例如可以是由相机横向纵向缩放参数和相机原点平移参数与焦距运算值组成的三维矩阵,一般相机出厂自带参数。Rcw为车载成像装置坐标系和世界坐标系的旋转矩阵,可以通过定位的姿态信息与预先测量的车载成像装置安装角信息求出。Tcw为车载成像装置和GNSS天线径向向量,需要在安装完车载成像装置后测量得到。P表示第二路段的道路信息的定位信息,通常表示为以米为单位坐标值。
如图3所示,第二路段可以是第一路段前方与第一路段相连的一段道路,也可以是第一路段前方但与第一路段不相连的一段道路。在第二路段是与第一路段不相连的一段道路的情况下,在将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中时,图像中的第一路段和第二路段之间可以填充虚拟道路,也可以不做填充或填充其他内容。
可以在用户驾驶车辆的过程中,实时执行图2所示的辅助驾驶方法,实时为用户提供更多的道路信息,如可以实时提供视野范围之外的一段道路信息,扩大用户的视野范围,提高用户的驾驶体验。
另外,也可以在检测到车辆前方出现路口(如N叉路口,复杂立交)的情况下,执行图2所示的辅助驾驶方法,提前获取路口位置或路口前方的道路信息,并将该道路信息渲染到当前的道路实景图像中,以便于用户提前了解前方的路口道路信息,为用户在路口场景下的驾驶,提供便利。
下面以路口场景为例,就本公开的辅助驾驶方案进行示例性说明。
图4示出了根据本公开另一个实施例的辅助驾驶方法的示意性流程图。
参见图4,在步骤S410,呈现道路实景图像。
道路实景图像可以是由车载成像装置(如车载摄像头)对车辆前方道路成像所得的图像。道路实景图像对应的第一路段是一个有限的范围,一般与用户的视野范围相当。
在步骤S420,响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息。
可以在车辆行驶过程中,实时进行路口判断,如可以判断车辆前方预定距离处是否出现路口。其中,预定距离可以根据实际情况设定,例如,在车速较高或道路不拥护的情况下,预定距离可以是一个较高数值,如800米,在车速较低或道路拥堵的情况下,预定距离可以是一个较低数值,如300米。可选地,预定距离可以是指视野范围之外的一个距离。
作为示例,可以对车辆进行定位,以获取车辆当前所处的位置信息。然后基于位置信息,判断车辆前方是否为路口。例如,可以根据位置信息、地图信息和/或导航信息,判断车辆前方是否为路口。本公开述及的路口可以是指道路交叉口,如可以是N叉路口、复杂立交场景下的路口等等。
在车辆处于导航模式下,可以基于导航信息确定车辆经过路口之后的行驶方向,获取路口前方与行驶方向一致的道路的道路信息,以得到第二道路信息。
在车辆处于自由驾驶模式下,可以获取车辆经过路口之后的至少部分可能行驶方向所对应的道路的道路信息,以得到第二道路信息。例如,可以根据用户的驾驶习惯,确定车辆经过路口之后的可能行驶方向,然后获取可能行驶方向所对应的道路的道路信息。
路口处的第一道路信息可以包括但不限于如下一种或多种路况信息:路口处的道路分布、路口处的交通设施、车辆、行人。路口前方的第二道路信息可以包括但不限于如下一种或多种路况信息:道路长宽、道路所包括的车道线数量、道路上的交通设施的分布、道路上的车辆和/或行人。
可以利用多种方式获取第一道路信息和/或第二道路信息。例如,可以根据地图数据(如高精度地图)来获取第一道路信息和/或第二道路信息。再例如,也可以利用物联网技术,从外部接收路口处的道路实景图像,以得到第一道路信息,或者从外部接收路口前方的道路实景图像,以得到第二道路信息。如可以分别根据行驶在路口、路口前方的车辆的车载成像装置所成的图像,得到第一道路信息、第二道路信息,也可以分别根据路口、路口前方的道路上安装的图像采集装置所成的图像,得到第一道路信息、第二道路信息。
第一道路信息对应于第二路段,第二道路信息对应于第三路段。第二路段和/或第三路段可以位于第一路段前方,并且第二路段和/或第三路段可以是第一路段前方与第一路段相连的一段道路,也可以是第一路段前方但与第一路段不相连的一段道路。
在步骤S420,在车辆行驶到路口之前,将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。
在第一道路信息(或第二道路信息)是根据地图数据得到的情况下,可以根据第一道路信息(或第二道路信息),进行道路建模,如可以构造道路虚拟图像。通过呈现道路虚拟图像,可以使得用户能够提前了解路口处(或路口前方)的道路信息。
在本公开实施例中,可以将第一道路信息(或第二道路信息)渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。由此,可以方便用户将路口处(或路口前方)的道路信息与当前实景道路联系起来,从而给用户带来直观的认知转换,提高用户的驾驶体验。
在将第一道路信息(或第二道路信息)渲染到道路实景图像中时,首先可以进行旋转转换,将第一道路信息(或第二道路信息)的定位信息转换到道路实景图像所在的坐标系中,以确定第一道路信息(或第二道路信息)在道路实景图像中的位置信息,然后将第一道路信息(或第二道路信息)渲染到道路实景图像中的相应位置处。坐标转换的具体实现原理可以参见上相关描述,此处不再赘述。
在第一道路信息(或第二道路信息)是基于物联网技术获取的路口处(或路口前方)的道路实景图像的情况下,可以向用户呈现该道路实景图像,以使得用户能够提前了解路口处(或路口前方)的道路信息。可选地,可以获取车辆前方的道路实景图像,如可以根据车载成像装置对车辆前方成像,以得到车辆前方的道路实景图像。可以将路口处(或路口前方)的道路实景图像与车辆当前的道路实景图像进行融合,并呈现融合后的图像,由此,可以方便用户将路口处(或路口前方)的道路信息与当前实景道路联系起来,从而给用户带来直观的认知转换,提高用户的驾驶体验。
作为本公开的一个示例,还可以生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并将第一引导信息渲染到道路实景图像中。例如,可以根据导航信息确定用户在路口处的导航规划信息,可以生成与导航规划信息一致的路口行驶引导标识,并渲染到道路实景图像中的相应位置。
作为本公开的另一个示例,在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,还可以生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息,并将第二引导信息渲染到道路实景图像中。例如,在根据导航信息判断车辆经过前方路口后需要转向(如左转、右转)行驶或变道行驶的情况下,可以生成与导航信息所指示的车道转向方向一致的引导标识,并渲染到道路实景图像中的相应位置。
图5示出了根据本公开一实施例的向用户呈现的道路图像的示意图。图中位于虚线下方的部分是利用车载成像装置对车辆当前所处的道路进行成像得到的当前道路实景图像。图中位于虚线上方的部分是基于获取的前方道路信息构建的虚拟道路图像。如图5所示,路口前方道路是X路,右侧是Y大街,在导航信息指示车辆经过路口后需要沿着右侧的Y大街行驶的情况下,可以在虚构的道路图像上显示相应的引导标识。由此,在复杂路口场景下,不仅可以为用户提前呈现路口处或路口前方的道路信息,还可以为用户提前提供复杂路口场景下的AR引导服务。
为了便于实现车道级的AR引导服务,本公开还可以支持车道级定位。可以基于车道级定位技术来确定车辆所处的车道信息。例如,可以基于信号定位算法、航迹推算算法以及环境特征匹配算法中的一种或多种来确定车辆所处的车道信息。其中,信号定位、航迹推算、环境特征匹配均为现有定位技术,基于多定位技术进行车道定位的具体实现过程此处不再赘述。
作为示例,可以对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,然后可以基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
在本公开的一个实施例中,在用户驾驶车辆的过程中,可以呈现(如实时呈现)道路实景图像。道路实景图像可以表征当前视野范围内的道路信息。其中,还可以在道路实景图像上渲染AR引导标识,如可以是基于导航信息和定位信息确定的导航引导标识。
响应于车辆前方为路口,可以获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息。关于第一道路信息、第二道路信息及其获取方式可以参见上文相关描述,此处不再赘述。在车辆行驶到路口之前,可以将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。
由此,可以在道路实景图像中还原相机还未拍到的区域,可选地还可以将AR车道引导信息融入图像中,一方面能够让驾驶员提前熟悉路口车道分布,另一方面将导航引导信息融入AR展现的虚实车道中,并随着车辆位置姿态实时联动,引导正确车道路线,避免走错车道引起偏航。
【辅助驾驶系统】
图6示出了根据本公开一个实施例的辅助驾驶系统的结构的示意性框图。其中,辅助驾驶系统600可以搭载在车载操作系统中,辅助驾驶系统600可以执行本本公开的辅助驾驶方案,以为用户提供辅助驾驶服务。
图6示出了在一些实施例中可能涉及的多个模块。应当理解,并非所有这些模块都是实现本公开的技术方案所必须的。例如,通过阅读下面的实施例的具体描述可以明白,在一些场景下并不需要所有这些模块的参与。
下面就辅助驾驶系统600可以具有的功能模块以及各功能模块可以执行的操作做简要说明,对于其中涉及的细节部分可以参见上文相关描述,这里不再赘述。
在本公开的一个实施例中,辅助驾驶系统600可以包括道路信息获取模块610和显示模块620。根据本发明的应用场景不同,道路信息获取模块110和显示模块620的具体执行的操作也不尽相同。
作为本公开的一个示例,道路信息获取模块610用于响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息。显示模块620用于在车辆行驶到路口之前,呈现第一道路信息和/或第二道路信息。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括成像模块630和渲染模块640。成像模块630用于获取车辆前方的道路实景图像,渲染模块640用于将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,显示模块620用于呈现渲染后的道路实景图像。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括引导信息生成模块650。引导信息生成模块650用于生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并且/或者,在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息。渲染模块640还用于将第一引导信息和/或第二引导信息渲染到道路实景图像中。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括定位模块670和/或图像识别模块660。定位模块670用于确定车辆所处的车道信息。图像识别模块660用于对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,定位模块670可以基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
在本公开的另一个实施例中,辅助驾驶系统600还可以包括显示模块620、道路信息获取模块610以及渲染模块640。显示模块620用于呈现道路实景图像。道路信息获取模块610用于响应于车辆前方为路口,获取路口处的第一道路信息和/或路口前方的第二道路信息。渲染模块640用于在车辆行驶到路口之前,将第一道路信息和/或第二道路信息渲染到道路实景图像中,显示模块620用于呈现渲染后的道路实景图像。
道路实景图像对应于第一路段,第一道路信息对应于第二路段,第二道路信息对应于第三路段,第二路段和/或第三路段位于第一路段前方。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括成像模块630。成像模块630用于获取车辆前方的道路实景图像。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括引导信息生成模块650。引导信息生成模块650用于生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并且/或者,在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息。渲染模块640还用于将第一引导信息和/或第二引导信息渲染到道路实景图像中。
可选地,辅助驾驶系统600还可以包括定位模块670和/或图像识别模块660。定位模块670用于确定车辆所处的车道信息。图像识别模块660用于对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,定位模块670可以基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
在本公开的另一个实施例中,辅助驾驶系统600还可以包括成像模块630、道路信息获取模块610、渲染模块640以及显示模块620。成像模块630用于获取道路实景图像,道路实景图像对应于第一路段。道路信息获取模块610用于获取位于第一路段前方的第二路段的道路信息。渲染模块640用于将第二路段的道路信息渲染到道路实景图像中。显示模块620用于呈现渲染后的图像。
图7示出了根据本公开另一实施例的辅助驾驶系统的结构示意图。
如图7所示,辅助驾驶系统主要包含数据模块710、算法模块720、业务模块730和显示系统740。业务模块430作为整个辅助驾驶系统的核心,负责将算法模块420提供的计算结果同导航规划结合起来,自适应地调整服务策略,如可以根据场景为用户提供相应的服务。
数据模块
数据模块710中的数据源分为两类:定位数据源、实景图像数据源、分别向算法模块的两个数据处理模块提供数据支持。
定位数据源可以包括高清地图(HD-Map)、卫星导航定位模块(GNSS)以及惯性导航单元(IMU)提供的定位数据。实景图像数据源可以是由图像传感器(单目或多目Camera)实时对车辆当前所处的周围道路环境进行成像得到的道路实景图像。
算法模块
算法模块720主要用于实现多源融合定位、实景图像识别,以提供实时位置和实时路况感知能力。算法模块720包括多源融合定位模块721和实景图像识别模块722。
1、实景图像识别模块
实景图像识别模块722可以以车载前向摄像机为主要数据源,用来实时捕捉前方道路图像信息,用于识别车道、机动车、交通标示等,一方面可以提供给ADAS管理模块731、渲染模块741,一方面可以提供给多源融合定位模块721。实景图像识别模块722的识别算法可以以图像识别算法为核心,实时处理每帧图像数据,识别当前车道线以及道路总车道线数量,其中,道路总车道线数量可以根据运算负载选择分段进行,主要用于多源融合定位模块721。
2、多源融合定位模块
多源融合定位模块721可以以“GNSS+IMU”的组合导航定位为基础,同时可以利用高清地图提供的地图信息以及实景图像识别结果,进行定位。
多源融合定位模块721可以接收原始GNSS定位结果和IMU测量数据,完成基本的绝对定位滤波运算。同时,多源融合定位模块721还可以接收地图匹配反馈信息、地图车道数信息等地图辅助定位数据,以及实景图像识别模块722传入的当前车道信息和总车道数量。
多源融合定位模块721可以基于绝对定位结果、地图辅助定位信息和实景识别结果进行车道级匹配定位,将定位结果的横向误差降低到车道级。
如果定位融合后能够确定当前车道,可以根据导航引导信息,指示驾驶员变更到引导的车道线上。考虑到实际环境下周围车辆遮挡、车道线标识破损以及车辆拥堵等,导致车道级定位有比较大的概率无法实现,此时需要实时提醒驾驶员提前变更到引导车道上,可以根据导航引导数据设定横向转向判断以及车辆转向灯监控,以便确认车辆是否在引导的车道线上。
多源融合定位模块721不需要必须将定位误差降低到车道级,只需要根据实际环境情况和定位能力提供给业务模块730,以便ADAS管理模块提供恰当的引导信息给驾驶员。
业务模块
业务模块730中的ADAS管理模块731是整个业务逻辑的核心,主要依据定位质量、导航规划、车道车况等信息完成引导业务和ADAS警示判断,并将判断结果提供给场景建模模块735。
ADAS管理模块731可以根据车辆当前位置和导航规划系统733提供的导航规划信息做复杂环境判定。复杂环境的判定主要依据地图路况数据(交叉口路线数量、是否有主辅路等非单一道路属性路口)。
对于非复杂环境(例如前方没有路口的直行道,或者前方有路口但是经过路口后车道属性一致),ADAS管理模块731可以使用正常AR引导程序,为用户提供AR导航。如可以基于导航规划系统提供的导航规划信息生成AR引导信息,AR引导信息以导航规划系统的导航规划信息为主,可以附带实时交通信息。AR引导信息可以是与导航规划信息一致的导航标识,如可以是直线前行标识。
在得到AR引导信息后,可以由渲染模块进行场景渲染,如可以将AR引导信息渲染到道路实景图像中,也可以将AR引导信息渲染到车载显示屏(如抬头显)上,以为用户提供AR导航服务。
对于复杂环境(例如前方出现路口,或者经过前方路口需要转向),ADAS管理模块731可以在距离路口一定距离(如300米)外执行本公开的辅助驾驶方案,帮助驾驶员在转向前就能预先熟悉前方车道环境和导航规划的车道路线,并通过渲染模块将当前实景车道与转弯后的虚拟车道无缝衔接,并给出引导指示,帮助驾驶员顺利完成正确的车道转向。
具体来说,可以由场景建模模块735根据地图数据、导航规划系统733提供的导航规划信息获取路口处的道路信息和/或路口前方的道路信息,并进行虚拟道路建模,以构建路口道路模型。
引导信息建模模块737用于生成辅助车辆完成路口行驶的引导信息,此处述及的引导信息可以包括完成转向的指示信息和警示信息。
可以由渲染模块将场景建模模块735构建的路口道路模型和引导信息建模模块737生成的引导信息渲染到道路实景图像中,并由显示模块743显示。
显示系统
显示系统740包括渲染模块741和显示模块743。
在正常AR导航模式下,渲染模块741可以将引导信息建模模块737生成的引导信息渲染到道路实景图像中,并由显示模块743显示。
在复杂路口环境下,渲染模块741可以将场景建模模块735构建的路口道路模型和引导信息建模模块737生成的引导信息渲染到道路实景图像中,并由显示模块743显示。
本公开的辅助驾驶系统可以基于AR导航,融合图像识别、多源融合定位以及地图数据,将复杂路况展现在AR视野内,实现在道路实景的基础上将路口道路分布一起展现,并结合定位数据和地图数据,将车辆自身位置与AR景象坐标系紧密结合起来,给驾驶员提供各种路况场景下车道级的准确引导服务。
【计算设备】
图8示出了根据本公开一实施例可用于实现上述辅助驾驶方法的计算设备的结构示意图。
参见图8,计算设备800包括存储器810和处理器820。
处理器820可以是一个多核的处理器,也可以包含多个处理器。在一些实施例中,处理器820可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器,例如图形处理器(GPU)、数字信号处理器(DSP)等等。在一些实施例中,处理器820可以使用定制的电路实现,例如特定用途集成电路(ASIC,Application Specific Integrated Circuit)或者现场可编程逻辑门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Arrays)。
存储器810可以包括各种类型的存储单元,例如系统内存、只读存储器(ROM),和永久存储装置。其中,ROM可以存储处理器820或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中,永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中,永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备,例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外,存储器810可以包括任意计算机可读存储媒介的组合,包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM,SRAM,SDRAM,闪存,可编程只读存储器),磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中,存储器810可以包括可读和/或写的可移除的存储设备,例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM,双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器810上存储有可执行代码,当可执行代码被处理器820处理时,可以使处理器820执行上文述及的辅助驾驶方法。
上文中已经参考附图详细描述了根据本公开的辅助驾驶方法、辅助驾驶系统及计算设备。
此外,根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。
或者,本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码),当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时,使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (21)
1.一种辅助驾驶方法,其特征在于,包括:
呈现道路实景图像;
响应于车辆前方为路口,获取所述路口处的第一道路信息和/或所述路口前方的第二道路信息;
在所述车辆行驶到所述路口之前,将所述第一道路信息和/或第二道路信息渲染到所述道路实景图像中,并呈现渲染后的道路实景图像。
2.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,还包括:
获取车辆当前所处的位置信息;
基于所述位置信息,判断所述车辆前方是否为路口。
3.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,获取所述路口前方的道路信息的步骤包括:
基于导航信息确定车辆经过所述路口之后的行驶方向;
获取所述路口前方与所述行驶方向一致的道路的道路信息,以得到所述第二道路信息。
4.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,所述获取所述路口前方的道路信息的步骤包括:
获取车辆经过所述路口之后的至少部分可能行驶方向所对应的道路的道路信息,以得到所述第二道路信息。
5.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,
所述道路实景图像对应于第一路段,所述第一道路信息对应于第二路段,所述第二道路信息对应于第三路段,
所述第二路段和/或所述第三路段位于所述第一路段前方。
6.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,还包括:
生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并将所述第一引导信息渲染到道路实景图像中;以及/或者
在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息,并将所述第二引导信息渲染到所述道路实景图像中。
7.根据权利要求1所述的辅助驾驶方法,其特征在于,还包括:
确定车辆所处的车道信息。
8.根据权利要求7所述的辅助驾驶方法,其特征在于,所述确定车辆所处的车道信息的步骤包括:
基于信号定位算法、航迹推算算法以及环境特征匹配算法中的一种或多种来确定车辆所处的车道信息。
9.根据权利要求7所述的辅助驾驶方法,其特征在于,所述确定车辆所处的车道信息的步骤包括:
对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量;
基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
10.一种辅助驾驶方法,其特征在于,包括:
获取道路实景图像,所述道路实景图像对应于第一路段;
获取位于所述第一路段前方的第二路段的道路信息;
将所述第二路段的道路信息渲染到所述道路实景图像中,并呈现渲染后的图像。
11.一种辅助驾驶方法,其特征在于,包括:
响应于车辆前方为路口,获取所述路口处的第一道路信息和/或所述路口前方的第二道路信息;
在所述车辆行驶到所述路口之前,呈现所述第一道路信息和/或所述第二道路信息。
12.一种辅助驾驶系统,其特征在于,包括:
显示模块,用于呈现道路实景图像;
道路信息获取模块,用于响应于车辆前方为路口,获取所述路口处的第一道路信息和/或所述路口前方的第二道路信息;
渲染模块,用于在所述车辆行驶到所述路口之前,将所述第一道路信息和/或第二道路信息渲染到所述道路实景图像中,
所述显示模块用于呈现渲染后的道路实景图像。
13.根据权利要求12所述的辅助驾驶系统,其特征在于,
所述道路实景图像对应于第一路段,所述第一道路信息对应于第二路段,所述第二道路信息对应于第三路段,
所述第二路段和/或所述第三路段位于所述第一路段前方。
14.根据权利要求12所述的辅助驾驶系统,其特征在于,还包括:
成像模块,用于获取车辆前方的道路实景图像。
15.根据权利要求12所述的辅助驾驶系统,其特征在于,还包括:
引导信息生成模块,用于生成用于引导车辆完成路口行驶的第一引导信息,并且/或者,在车辆经过路口后需要变换车道的情况下,生成用于辅助车辆完成车道转向的第二引导信息,
所述渲染模块还用于将所述第一引导信息和/或第二引导信息渲染到所述道路实景图像中。
16.根据权利要求12所述的辅助驾驶系统,其特征在于,还包括:
定位模块,用于确定车辆所处的车道信息。
17.根据权利要求16所述的辅助驾驶系统,其特征在于,还包括:
图像识别模块,用于对道路实景图像进行分析,以识别车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,
所述定位模块基于卫星导航定位和/或惯性导航定位确定的车辆所处的位置信息,地图信息,以及对道路实景图像进行分析得到的车辆当前所处的车道线以及道路总车道线数量,确定车辆所处的车道信息。
18.一种辅助驾驶系统,其特征在于,包括:
成像模块,用于获取道路实景图像,所述道路实景图像对应于第一路段;
道路信息获取模块,用于获取位于所述第一路段前方的第二路段的道路信息;
渲染模块,用于将所述第二路段的道路信息渲染到所述道路实景图像中;以及
显示模块,用于呈现渲染后的图像。
19.一种辅助驾驶系统,其特征在于,包括:
道路信息获取模块,用于响应于车辆前方为路口,获取所述路口处的第一道路信息和/或所述路口前方的第二道路信息;
显示模块;用于在所述车辆行驶到所述路口之前,呈现所述第一道路信息和/或所述第二道路信息。
20.一种计算设备,包括:
处理器;以及
存储器,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被所述处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1至11中任何一项所述的方法。
21.一种非暂时性机器可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行如权利要求1至11中任一项所述的方法。
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