CN111683853B - 用于识别车道边界的方法以及控制单元 - Google Patents

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Abstract

本发明描述了一种用于车辆(100)的控制单元(200)。该控制单元(200)被配置为：获取(301)与车辆(100)的至少一个部件(212)的运动(213)相关的运动传感器数据，其中车辆(100)所行驶的道路(110、111、112、113)引起或已经引起所述运动。控制单元(200)还被配置为：基于运动传感器数据来识别道路(110)的车道边界(111)，响应于识别出车道边界而引起车辆(100)的功能性响应。

Description

用于识别车道边界的方法以及控制单元
技术领域
本发明涉及用于识别车辆所行驶的道路的一个或多个车道边界的方法以及相应的用于车辆的控制单元。
背景技术
车辆、特别是道路机动车可以包括一个或多个驾驶员辅助系统和/或行驶功能，这些驾驶员辅助系统和/或行驶功能在车辆行驶期间、特别是在保持特定车道期间或者在相邻车道之间变道期间支持车辆的驾驶员。可以评估图像传感器的数据，以识别车道边界。然而，特别是在车道边界被污染或遮盖的情况下，使用以这种方式获取的数据无法可靠地识别车道边界。
发明内容
本文件涉及如下的技术目的：提高车道边界识别的可靠性和质量。
该目的通过独立权利要求来实现。在从属权利要求中描述了有利的实施方式。应当指出的是，从属于独立权利要求的权利要求的附加特征可以在没有独立权利要求的特征的情况下，或者在仅与独立权利要求的特征的子集相组合的情况下形成自己的且独立于独立权利要求的所有特征的组合的发明，该发明可以作为独立权利要求、分案申请或后续申请的主题。这以同样的方式适用于说明书中所描述的可以形成独立于独立权利要求的特征的发明的技术教导。
根据一个方面，描述了一种用于车辆(特别是用于道路机动车)的控制单元。该控制单元被配置为获取与车辆的至少一个部件的运动相关的运动传感器数据，其中车辆所行驶的道路或街道引起或已经引起至少一个部件的运动。在这里，部件可以直接或间接地与道路物理接触。特别地，部件可以是车辆的车轮。因此，可以获取运动传感器数据，这些运动传感器数据指示车辆的至少一个部件如何根据道路的(高度)轮廓而运动。
在这里，可以借助于车辆的至少一个运动、加速度和/或触觉传感器来获取运动传感器数据。特别地，可以借助于车轮悬架的高度位置传感器和/或车辆车轮的车轮转速传感器获取运动传感器数据。
因此，可以获取车辆的至少一个部件的运动的运动测量参数的值作为运动传感器数据。在这里，特别地，(运动)测量参数可以包括车辆车轮的转速、车辆的车轮悬架的偏转和/或车轮转速的加速度和/或偏转的加速度。
在这里，运动传感器数据可以指示车辆部件的运动的至少一个测量参数的时间曲线。通常可以从车辆部件的运动的时间曲线中推断出车辆所行驶的道路的(高度)轮廓的时间曲线。通过考虑车辆的行驶速度，又可以从车辆所行驶的道路的(高度)轮廓的时间曲线中(沿着车辆的行驶方向)求取车辆所行驶的道路的(高度)轮廓的位置曲线。
控制单元可以被配置为基于运动传感器数据来识别道路的车道边界。示例性的车道边界是：车道标记、柏油边缘、绿化带、路边石、猫眼或固定的路肩。如上所述，基于运动传感器数据可以(沿着车辆的行驶方向)求取车辆所行驶的道路的(高度)轮廓的位置曲线。在这里，车道边界通常具有垂直于车辆所行驶的道路表面的、不同于道路的基础轮廓的(高度)轮廓。特别地，车道边界的(高度)轮廓可以具有相对于道路升高的、在位置上受限的一个或多个区段。备选地或补充地，车道边界的(高度)轮廓可以具有相对于基础轮廓改变的、特别是升高的粗糙度。车道边界的(高度)轮廓中的相对于其余道路的(高度)基础轮廓的这种区别可以用于以可靠且精确的方式识别车道边界。
备选地或补充地，控制单元可以被配置为基于运动传感器数据从多种不同类型的车道边界中求取车道边界的类型。例如，多种不同类型的车道边界可以包括车道标记、车辆所行驶的道路旁边的路肩、道路边线、引导线和/或布置在道路上的一个或多个猫眼。
不同类型的车道边界可以具有例如不同的(高度)轮廓。因此，不同类型的车道边界通常引起车辆的至少一个部件的不同运动，从而产生不同的运动传感器数据。特别地，可以产生车辆的至少一个部件的运动的不同的时间曲线。因此，基于运动传感器数据可以可靠地区分不同类型的车道边界。
备选地或补充地，控制单元可以被配置为基于运动传感器数据从多种不同类型的行驶状况中求取与车道边界相关的行驶状况。在这里，特别地，多种不同类型的行驶状况可以包括：离开车辆所行驶的道路的车道、改变道路的不同车道和/或离开道路。
与车道边界相关的不同类型的行驶状况可以导致道路的被车辆轧上的(高度)轮廓的不同的时间和/或位置曲线。因此，不同的行驶状况可以引起车辆的至少一个部件的不同运动，从而引起不同的运动传感器数据。特别地，可以引起车辆的至少一个部件的运动的不同时间曲线。因此，基于运动传感器数据可以可靠地区分与车道边界相关的不同类型的行驶状况。
控制单元可以被配置为求取与车辆的(当前)位置相关的位置数据。在这里，所求取的位置数据优选地与所求取的运动传感器数据同步。于是，还可以基于位置数据和数字地图信息来识别或探测车道边界。在这里，针对街道网络的不同道路，数字地图信息可以指示车道边界的位置和/或类型。通过考虑数字地图信息和位置数据，可以在评估运动传感器数据时考虑与当前所行驶的道路的车道边界相关的先验知识。因此，可以提高车道边界识别的可靠性和质量。
控制单元可以被配置为求取与道路相关的非接触式获取的传感器数据，其中非接触式获取的传感器数据特别地包括图像摄像机的图像数据和/或车辆的激光和/或雷达传感器的反射数据(其中反射数据取决于由道路反射的激光和/或雷达射线)。于是，还可以基于非接触式获取的传感器数据(例如，通过数据融合)识别或探测道路的车道边界。因此，可以提高车道边界识别的可靠性和质量。
控制单元可以被配置为借助于经机器学习的分类器来探测车道边界。通过在评估运动传感器数据时使用机器学习方法，可以提高车道边界识别的可靠性和质量。
此外，控制单元可以被配置为：响应于识别出或探测到当前所行驶的道路的车道边界，引起车辆的功能性响应，特别是提供驾驶员辅助功能和/或至少部分自动的行驶功能。在这里，功能性响应可以取决于所识别出的车道边界类型和/或所识别出的行驶状况。因此，可以提高车辆的舒适性和安全性。
根据另一方面，描述了一种用于提供车辆中的行驶功能的方法和/或用于识别车道边界的方法。该方法包括获取与车辆的至少一个部件的运动相关的运动传感器数据，其中车辆所行驶的道路引起或已经引起该运动。该方法还包括基于运动传感器数据识别和/或探测车道边界。该方法还可以包括：响应于识别出和/或探测到车道边界，引起车辆的功能性响应。
根据另一方面，描述了一种道路机动车(特别是乘用车或者卡车或者公共汽车或者摩托车)，该道路机动车包括在本文件中描述的控制单元。
根据另一方面，描述了一种软件(SW)程序。该SW程序可以被配置为在处理器上(例如，在车辆的控制器上)运行，从而实施在本文件中描述的方法。
根据另一方面，描述了一种存储介质。该存储介质可以包括SW程序，该SW程序被配置为在处理器上运行，从而实施在本文件中描述的方法。
应当注意的是，在本文件中描述的方法、装置和系统不仅可以单独地使用，而且可以以与在本文件中描述的其它方法、装置和系统组合的方式使用。此外，在本文件中描述的方法、装置和系统的每个方面都可以以各种方式相互组合。特别地，权利要求的特征可以以各种方式相互组合。
附图说明
在下文中，根据实施例详细描述本发明。其中：
图1a至图1c示出了示例性的车道边界；
图2a示出了示例性的车辆部件；
图2b示出了车道边界上的车辆的示例性车轮；
图2c和图2d示出了触觉传感器的传感器数据的示例性时间曲线；以及
图3示出了用于识别车道边界的示例性方法的流程图。
具体实施方式
如上文所述，本文件涉及可靠且精确地识别道路的车道边界。就此而言，图1a和图1b示出了在示例性的道路110上行驶的车辆100。图1a中的道路110具有涂在道路110上的车道标记111、112，特别是道路边线111和引导线112。此外，道路110具有布置在道路边线111旁边的道路边缘113(例如，以柏油带或绿化带的形式)。在图1b中示出的道路110具有所谓的猫眼114作为车道边界。猫眼114通常被粘贴在道路110上。
在图1a和图1b中示出的车道边界111、112、113、114通常在垂直于道路110的方向上分别具有与道路110的其余部分不同的(高度)轮廓。图1c示出了不同车道边界111、112、113的轮廓。特别地，图1c沿着道路110的行驶方向示出了引导线112的高度轮廓122。此外，图1c横向于道路110的行驶方向示出了道路边线111的高度轮廓121。此外，图1c横向于道路110的行驶方向示出了道路边缘113的高度轮廓123。
目前，主要基于车道标记的光学识别和/或基于车道标记的反射特性来识别车道边界，特别是车道标记。使用摄像机系统进行光学识别，并且借助于对象识别算法来评估所获取的图像数据，以识别标记。可以通过激光和/或雷达传感器来评估车道标记的反射特性，这些激光和/或雷达传感器被配置为发送在车道标记处被反射的激光和/或雷达射线。然而，借助图像、雷达和/或激光传感器的传感器数据来识别车道边界并不总是可靠的，例如在车道边界111、112、113、114被污染和/或覆盖的情况下。
从图1c中可以看出，车道边界111、112、113、114具有垂直于道路110的表面的高度轮廓121、122、123，即使当无法可靠地获取图像、雷达和/或激光传感器的传感器数据时，也可以通过车辆100的一个或多个触觉传感器来获取这些高度轮廓。图2a示出了车辆100的框图。车辆100可以包括一个或多个图像、雷达和/或激光传感器202，这些图像、雷达和/或激光传感器202被配置为获取与车道边界111、112、113、114相关的传感器数据。在本文件中，这些传感器数据也被称为非接触式获取的传感器数据，因为通过非接触式测量方法(图像摄像机、激光射线和/或雷达射线)获取这些传感器数据。
车辆100还包括一个或多个触觉传感器201，这些触觉传感器201被配置为获取车辆100中的由高度轮廓121、122、123引起的运动。这在图2b中示例性地说明。图2b示出了车辆100的车轮212，该车轮212在时刻t0和t2位于标记区段211上，并且在时刻t1位于车道边界111、112、113、114的两个标记区段211之间。标记区段211引起车轮212的运动213。可以通过车辆100的一个或多个触觉传感器201来获取由车道边界111、112、113、114引起的该运动213。特别地，可以借助于(例如，在车辆100的车轮212的车轮悬架上的)高度位置传感器来获取车轮212的随时间变化的高度位置223。图2c示出了高度位置223的对于图2b中示出的标记区段211的示例性时间曲线224。备选地或补充地，可以借助于车轮转速传感器来获取车轮212的由车道边界111、112、113、114引起的加速度和/或减速度。图2d示例性地示出了车轮转速233的对于图2b中示出的标记区段211的时间曲线234。备选地或补充地，一个或多个触觉传感器201可以包括加速度传感器，该加速度传感器被配置为获取由车道边界111、112、113、114引起的车辆100的部件的加速度和/或减速度、特别是车轮212的加速度和/或减速度。
在本文件中，通过触觉传感器201获取的传感器数据也被称为运动传感器数据，因为这些传感器数据指示车辆100的部件的、特别是车轮212的由车道边界111、112、113、114引起的运动213。
车辆100包括控制单元200，该控制单元200被配置为基于传感器数据(非接触式获取的传感器数据和/或运动传感器数据)来识别车道边界111、112、113、114。特别地，在这里，可以将来自车辆100的不同传感器201、202的传感器数据进行融合，以便以可靠且精确的方式识别车道边界111、112、113、114。为了该目的，使用经机器学习的分类器，该分类器被配置为：基于传感器数据来识别车道边界111、112、113、114，并且必要时，识别车道边界111、112、113、114的类型。
控制单元200还被配置为：响应于识别出车道边界111、112、113、114，引起车辆100的功能性响应。特别地，为了该目的，可以驱控车辆100的一个或多个执行器203(例如，转向器和/或制动装置)。
控制单元200可以被配置为：在识别车道边界111、112、113、114时考虑车辆100的位置传感器202的位置数据，特别是结合数字地图信息，该数字地图信息对于不同位置指示应当存在于道路110的相应位置处的相应车道边界111、112、113、114。因此，可以进一步改善对车道边界111、112、113、114的识别的可靠性和质量。
因此，在本文件中提出：利用已经存在的并且以其它方式在车辆100中使用的传感器201来识别车道边界111、112、113、114，特别是利用车辆100的触觉传感器，诸如车轮转速传感器和高度位置传感器。在轧上较高的和/或结构化的车道边界111、112、113、114时，车辆100的车轮212的车轮转速和/或弹性减震路径变化，使得能够明确地识别该事件(即，轧上车道边界111、112、113、114)。通过这种方式，除了被涂上的车道标记之外，还可以可靠地识别其它车道边界。附加地，可以通过评估运动传感器数据来区分与车道边界111、112、113、114相关的不同行驶状况，例如，离开车道、在不同车道之间变道、和/或离开道路110。因此，控制单元200可以被配置为基于运动传感器数据来识别与车道边界111、112、113、114相关的特定行驶状况。于是，可以根据识别出的行驶状况来引起车辆100的适当的功能性响应。
图3示出了用于提供车辆100中的行驶功能和/或用于识别由车辆100所行驶的道路110的车道边界111、112、113、114的示例性方法300的流程图。行驶功能例如可以包括车辆100的驾驶员辅助系统和/或至少部分自动的行驶功能。可以通过车辆100的控制单元200来实施方法300。
方法300包括：获取301与车辆100的至少一个部件212的运动213相关的运动传感器数据，其中车辆100所行驶的道路110引起或已经引起该运动213。换句话说，当车辆100在道路110上行驶时，可以由道路110引起部件212的运动213。在这里，所引起的运动213通常取决于车辆100的行驶速度。道路110的(垂直于道路110的表面的)高度轮廓121、122、123可以引起部件212的运动213。在这里，特别地，可以获取与车辆100的车轮212的运动213相关的传感器数据，该车轮212与道路110接触。
方法300还包括：基于运动传感器数据(通常通过考虑车辆100的行驶速度)来识别302道路110的车道边界111、112、113、114。特别地，运动传感器数据可以指示车辆100的部件212的运动213的时间曲线224、234。在这里，车道边界111、112、113、114可以具有与道路110的其余部分不同的(高度)轮廓121、122、123。因此，根据车辆100是否至少部分地位于车道边界111、112、113、114上，部件212的运动213的时间曲线224、234可以不同。例如，可以为一种或多种类型的车道边界111、112、113、114存储部件212的运动213的参考曲线。然后，可以将部件212的运动213的所获取的时间曲线224、234与部件212的运动213的一个或多个参考曲线进行比较，以便确定车辆100是否至少部分地位于车道边界111、112、113、114上，和/或以便识别车道边界111、112、113、114。
方法300还包括：响应于识别出车道边界111、112、113、114，引起303车辆100的功能性响应。特别地，可以在驾驶员辅助系统(例如，车道保持辅助和/或变道辅助和/或紧急制动功能)的范畴中和/或在至少部分自动的行驶功能的范畴中进行车辆100的功能性响应。为了该目的，可以驱控车辆100的一个或多个执行器203(例如，制动装置和/或转向装置)。
在本文件中描述的措施实现了将现有的车辆传感装置201用于识别车道边界111、112、113、114。因此，实现了对车道边界111、112、113、114的有效识别。在这里，还可以在没有相对昂贵的非接触式传感装置204(例如，图像摄像机和/或雷达传感器)的情况下实现对车道边界111、112、113、114的可靠识别。通过考虑运动传感器数据，还可以在获取车辆100的环境并对车辆100的环境进行建模时(即，在建立环境模型时)提高可靠性。在这里，可以区分不同类型的车道边界111、112、113、114。此外，可以对不同行驶状况和/或事件(例如，离开车道事件、变道事件和/或离开道路事件)进行合理性检验。必要时，除了非接触式获取的传感器数据之外，可以在识别车道边界111、112、113、114时考虑运动传感器数据，以进一步提高识别的可靠性和质量。此外，(例如，在非接触式传感装置204失效时)可以将运动传感器数据用作用于识别车道边界111、112、113、114的后备系统。因此，可以进一步提高驾驶员辅助系统和/或自动行驶功能的可靠性和安全性。
本发明并不限于所示出的实施例。特别地，应当注意的是，说明书和附图仅旨在说明所提出的方法、装置和系统的原理。

Claims (15)

1.一种用于车辆(100)的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为：
-获取与所述车辆(100)的至少一个部件的运动(213)相关的运动传感器数据，其中所述车辆(100)所行驶的道路(110)引起或已经引起所述运动(213)，其中所述运动传感器数据指示所述车辆(100)的所述部件的运动(213)的测量参数(223、233)的时间曲线(224、234)；
-基于所述运动传感器数据来识别所述道路(110)的车道边界(111、112、113、114)，其中从所述部件的运动(213)的测量参数(223、233)的时间曲线(224、234)中推断出所述车辆(100)所行驶的道路(110)的高度轮廓的时间曲线，并且基于所述高度轮廓的时间曲线，从多种不同类型的车道边界(111、112、113、114)中求取所述车道边界(111、112、113、114)的类型；
-响应于识别出所述车道边界，引起所述车辆(100)的功能性响应。
2.根据权利要求1所述的控制单元(200)，其中，
-借助于所述车辆(100)的运动、加速度和/或触觉传感器(201)获取所述运动传感器数据。
3.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中，
-所述车道边界(111、112、113、114)具有垂直于所述车辆(100)所行驶的道路(110)的表面的轮廓(121、122、123)，所述轮廓不同于所述道路(110)的基础轮廓。
4.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为：
-所述多种不同类型的车道边界(111、112、113、114)包括：车道标记(111、112、114)、在所述车辆(100)所行驶的道路(110)旁边的路肩(113)，并且
-所述车道标记包括：道路边线(111)、引导线(112)和/或布置在所述道路(110)上的猫眼(114)。
5.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为：
-基于所述运动传感器数据，从多种不同类型的行驶状况中求取与所述车道边界(111、112、113、114)相关的行驶状况。
6.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为：
-求取与所述车辆的(100)的位置相关的位置数据；并且
-还基于所述位置数据和数字地图信息来识别所述车道边界(111、112、113、114)；其中所述数字地图信息针对街道网络的不同道路(110)指示车道边界(111、112、113、114)的位置和/或类型。
7.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为：
-求取非接触式获取的传感器数据，所述非接触式获取的传感器数据与所述道路(110)相关；并且
-还基于所述非接触式获取的传感器数据来识别所述道路(110)的所述车道边界(111、112、113、114)。
8.根据权利要求1或2所述的控制单元(200)，其中所述控制单元(200)被配置为借助于经机器学习的分类器来探测所述车道边界(111、112、113、114)。
9.根据权利要求2所述的控制单元(200)，其中，所述传感器(201)包括所述车辆(100)的高度位置传感器和/或车轮(212)的车轮转速传感器。
10.根据权利要求1所述的控制单元(200)，其中，所述测量参数(223、233)包括：所述车辆(100)的车轮(212)的转速(233)和所述车辆(100)的车轮悬架的偏转，和/或所述车轮转速的加速度和所述偏转的加速度。
11.根据权利要求3所述的控制单元(200)，其中，所述车道边界(111、112、113、114)的所述轮廓(121、122、123)包括：相对于所述道路(110)升高的、在位置上受限的一个或多个区段(211)和/或相对于所述基础轮廓改变的粗糙度。
12.根据权利要求11所述的控制单元(200)，其中，所述粗糙度是升高的粗糙度。
13.根据权利要求5所述的控制单元(200)，其中，所述多种不同类型的行驶状况包括：离开所述道路(110)的由所述车辆(100)行驶的车道、改变所述道路(110)的不同车道和/或离开所述道路(110)。
14.根据权利要求7所述的控制单元(200)，其中，所述非接触式获取的传感器数据包括：图像摄像机的图像数据和/或激光和/或雷达传感器的反射数据。
15.一种用于在车辆(100)中提供行驶功能的方法(300)，其中所述方法(300)包括：
-获取(301)与所述车辆(100)的至少一个部件的运动(213)相关的运动传感器数据，其中所述车辆(100)所行驶的道路(110)引起或已经引起所述运动(213)，其中所述运动传感器数据指示所述车辆(100)的所述部件的运动(213)的测量参数(223、233)的时间曲线(224、234)；
-基于所述运动传感器数据来识别(302)所述道路(110)的车道边界(111、112、113、114)，其中从所述部件的运动(213)的测量参数(223、233)的时间曲线(224、234)中推断出所述车辆(100)所行驶的道路(110)的高度轮廓的时间曲线，并且基于所述高度轮廓的时间曲线，从多种不同类型的车道边界(111、112、113、114)中求取所述车道边界(111、112、113、114)的类型；
-响应于识别出所述车道边界，引起(303)所述车辆(100)的功能性响应。
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