CN112055859A - 用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法、计算机可读介质、系统和车辆 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法，该方法包括：确定车辆环境中的第一支持点的位置；基于第一支持点的位置沿车辆行驶方向和/或逆着行驶方向确定多个区域；并且对于沿行驶方向、逆着行驶方向和车辆左侧和右侧的每个所确定的区域确定边缘结构的支持点。

Description

用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法、计算 机可读介质、系统和车辆

技术领域

本发明涉及一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法。本发明还涉及一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的计算机可读介质、一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的系统以及包括该系统的车辆。

背景技术

由现有技术中已知用于估计边缘结构的方法，这些方法首先计算可行驶轨迹族。针对选定的可行驶轨迹，基于相对于选定的可行驶轨迹的障碍物估计边缘结构。在G.Tanzmeister等人的文章“Grid-Based Multi-Road-Coarse Estimation Using MotionPlanning”(IEEE车辆技术期刊，第1924-1935页，2015年)中描述了一种基于轨迹的边缘结构估计的示例。但基于轨迹的边缘结构估计的缺点在于：可行驶轨迹族的估计对计算性能和用于该计算的内存需求提出很高的要求。

发明内容

因此，本发明的任务是有效地改进对于一个或多个用于估计边缘结构走向的支持点的确定。本发明的任务尤其是在不使用轨迹的情况下有效且鲁棒地确定一个或多个用于估计边缘结构走向的支持点。

所述任务通过独立权利要求的特征来解决。本发明的有利实施方式和扩展方案由从属权利要求得出。

根据第一方面，本发明的特征在于一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点(支点或根据点)的方法。该方法可以是控制器实现或计算机实现的方法。该方法优选在车辆的控制器上实施。该方法可在车辆的控制器上实施，使得该方法可实时确定支持点集合。车辆可以是部分、高度或全自动驾驶车辆。

所述方法包括从车辆环境中的给定障碍物集合中确定第一支持点或第一支持点的位置。给定障碍物集合优选已经例如通过融合车辆的不同传感器的障碍物数据获得。车辆环境可通过传感器的作用范围来规定。附加或替代地，车辆环境可通过预定的、车辆特定的参数来规定。所述方法包括基于所确定的第一支持点或第一支持点的位置沿车辆行驶方向确定多个区域。第一支持点的位置优选是沿行驶方向的第一区域的沿车辆行驶方向在后方的边界，从该边界起规定第一区域的前边界以及所有其它区域和/或区域边界。优选地，一个区域或所有区域的一个或多个边界横向于车辆延伸。优选地，将车辆的一个车轴、如车辆的后轴或前轴用作坐标系的参考值，从该参考值起可规定第一支持点的位置、所有其它支持点的位置以及给定障碍物相对于车辆的位置。区域数量可固定预定和/或取决于车辆特定的参数。例如区域数量可取决于区域尺寸、沿行驶方向的区域长度和/或车辆传感器的作用范围。该方法还包括优选沿车辆行驶方向对于每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合。对于一个区域可不确定支持点、确定一个支持点或多个支持点。一个区域的支持点集合优选包括至多一个支持点。

有利的是，通过将车辆环境划分成多个区域并为每个区域确定支持点可简单且有效地确定用于估计边缘结构或边缘结构走向的支持点。车辆无需计算轨迹族就可估计车道的边缘结构。因而该方法就计算性能和内存需求而言可有效地实时在车辆的控制器上实施。

根据第一种有利的实施方式，车辆环境中的第一支持点或第一支持点的位置可以是在车辆环境中就横向距离而言最接近车辆当前位置的障碍物的位置，和/或车辆环境中的第一支持点或第一支持点的位置可以是已由车辆估计的且在车辆环境中就横向距离而言最接近车辆当前位置的边缘结构的位置。由此可简单地确定第一支持点，通过该第一支持点可沿车辆的行驶方向划分区域。

根据另一种有利的实施方式，可确定沿车辆行驶方向左侧的环境中的支持点集合和沿车辆行驶方向右侧的环境中的支持点集合，和/或可基于车辆行驶方向左侧的环境中的第一支持点的位置确定多个区域并且基于车辆行驶方向右侧的环境中的第一支持点的位置确定多个区域，和/或车辆行驶方向左侧的环境中的第一支持点的位置和车辆行驶方向右侧的环境中的第一支持点的位置可以是不同的，和/或车辆行驶方向左侧的环境中的区域和车辆行驶方向右侧的环境中的区域可以是不同的。由此可有效地规定用于估计左侧边缘结构和右侧边缘结构的区域。针对车辆的左侧和右侧环境规定不同的区域有效地改善了对车辆相应环境的支持点或支持点集合的确定。

根据另一种有利的实施方式，每个区域可具有预定的固定长度，和/或边缘结构的支持点集合对于每个所确定的区域可具有至多一个支持点。所述预定的固定长度对于车辆行驶方向左侧的环境和车辆行驶方向右侧的环境可以是相同的。由此可简单地并以较低的计算成本确定所述区域和支持点集合。

根据另一种有利的实施方式，可对于车辆行驶方向左侧的环境中的每个区域以及车辆行驶方向右侧的环境中的每个区域分开确定针对左侧边缘结构的支持点集合和针对右侧边缘结构的支持点集合。由此可有效地改善左侧边缘结构和右侧边缘结构的估计。还可提高对车道左侧的边缘结构估计和右侧的边缘结构估计的鲁棒性。

根据另一种有利的实施方式，对于每个所确定的区域的边缘结构的支持点集合的确定可包括确定车辆旁的一个区域中的开始位置，该开始位置是车辆旁的区域中就横向距离而言最接近车辆当前位置的障碍物的位置，或者是车辆旁的区域中已由车辆估计且就横向距离而言最接近车辆当前位置的边缘结构的位置。由此可有效地确定用于确定一个区域中的支持点集合的开始位置。

根据另一种有利的实施方式，对于每个所确定的区域的边缘结构的支持点集合的确定还可包括沿车辆行驶方向确定一个区域的障碍物集合、尤其是相关障碍物集合；从该区域的相关障碍物集合确定障碍物子集，如果不存在例如来自该方法前一次迭代的边缘结构的估计并且障碍物的位置到先前的所确定的支持点的横向距离不大于预定的最大横向距离，或者如果存在例如来自该方法前一次迭代的边缘结构的估计且先前的所确定的支持点到边缘结构的距离与障碍物的位置到边缘结构的距离之间的差值不大于预定的最大差，则将障碍物集合中的该障碍物纳入子集中。此外，对于每个所确定的区域的边缘结构的支持点集合的确定还可包括从障碍物子集中确定与车辆具有预定相对距离、如最小横向距离和/或第二小横向距离和/或第n小横向距离的障碍物作为支持点。由此可有效地确定支持点集合。

根据另一种有利的实施方式，所述方法还可包括基于第一支持点或第一支持点的位置逆着车辆行驶方向确定多个区域，并且对于逆着行驶方向的每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合。由此可有效地确定逆着车辆行驶方向的附加支持点。如果逆着行驶方向附加地确定支持点，则可更精确地估计边缘结构或边缘结构的走向。

根据另一种有利的实施方式，所述方法还可包括由车辆使用沿行驶方向和/或逆着行驶方向的支持点集合来估计车道边缘结构的走向。优选使用用于估计边缘结构的已知方法，以便利用所确定的、沿行驶方向和/或逆着行驶方向的支持点来估计边缘结构或边缘结构的走向。由此可确定边缘结构或边缘结构的走向。

根据另一方面，本发明的特征在于一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的计算机可读介质，所述计算机可读介质包括指令，所述指令在于计算机或控制器上执行时实施上述方法。

根据另一方面，本发明的特征在于一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的系统，该系统构造用于实施上述方法。

根据另一方面，本发明的特征在于一种车辆，其包括上述用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的系统。

本发明的其它特征由权利要求、附图和附图说明给出。所有在上面说明中提到的特征和特征组合以及在下面附图说明中提到和/或仅在附图中显示的特征和特征组合不仅可在相应给出的组合中而且也可在其它组合中或可单独使用。

本发明基于下述考虑：

本发明的车辆可识别或检测自身车辆周围车道的静态障碍物和边界。换句话说，车辆可生成车辆环境的360°环境模型。(车道)障碍物和边界的示例包括草皮、护栏、混凝土防护墙或墙壁、路锥、路标、停放的车辆和/或未分类的障碍物、如前方行驶车辆掉落的货物、树木和/或车辆环境中的其它静态物。静态障碍物的识别可依次检测多个障碍物和/或边界。该识别例如可检测多个车道障碍物、如路锥和其后面的护栏、或者草皮、其后面的护栏以及更后面的树木。

边缘结构可定义为车辆环境中的车道边界的走向。边缘结构的示例是路锥排、护栏、墙壁和/或一排停放的车辆。为了估计边缘结构的走向，需要检测可分配给边缘结构并可从所有可用障碍物的集合中选择的障碍物。可分配给边缘结构并且与车辆环境中的边缘结构的走向相关的障碍物在下面也被称为支持点。下面描述一种用于确定一个或多个支持点的有效方法。

附图说明

下面参考附图描述本发明的一种优选实施例。由此得出本发明的更多细节、优选实施方式和扩展方案。附图如下：

图1示出用于确定支持点的一种示例性方法；和

图2示出一种交通场景示例。

具体实施方式

具体而言，图1示出一种用于确定一个或多个用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法100。方法100仅借助车辆周围或环境中的静态障碍物来确定一个或多个支持点。方法100不需要计算轨迹族。方法100可迭代地执行。在每个迭代步骤中可重新确定支持点。此外，在每个迭代步骤中可存在来自前一步骤对边缘结构的估计。因此，可通过使用新确定的支持点迭代地调整边缘结构走向的估计。方法100的执行频率可取决于在其上执行方法100的车辆控制器的计算周期的持续时间。

方法100可从车辆周围或环境中的给定障碍物集合确定102第一支持点的位置。优选该方法可确定车辆环境中的所有障碍物和/或所有障碍物的位置并作为给定障碍物集合提供给方法100。障碍物可以是静态障碍物。

此外，方法100可基于第一支持点的位置和/或所估计的边缘结构位置沿车辆行驶方向确定104一个或多个区域。方法100还可基于第一支持点的位置和/或所估计的边缘结构位置逆着车辆行驶方向确定一个或多个区域。沿行驶方向和/或逆着行驶方向的区域数量可固定预定。

图2示出一种示例性交通场景200。车辆202可识别障碍物204的位置。在图2中所有菱形都表示被车辆识别或检测到的障碍物。线206表示车辆202行驶方向左侧的环境的区域的边界，线208表示车辆202行驶方向右侧的环境的区域的边界。可基于作为第一支持点的障碍物210的位置确定车辆左侧环境的区域。障碍物210的位置优选在车辆202左侧环境中具有到车辆202的最小横向距离。基于障碍物210的位置，方法100可确定边界212，该边界垂直于车辆行驶方向延伸并且规定了车辆左侧环境的一个区域的边界212。优选每个区域具有预定的固定长度。通过为一个区域使用边界212和固定的预定长度，方法100可沿车辆行驶方向和/或逆着车辆行驶方向确定左侧环境的各区域的其它边界。在图2的交通场景200中，方法100对于车辆202左侧环境沿车辆202行驶方向确定三个区域并且逆着车辆202行驶方向确定一个区域。

附加或替代地，方法100可对于车辆202行驶方向右侧的环境确定区域。如图2所示，方法可利用对作为第一支持点的边缘结构214、尤其是边缘结构214位置的估计以用于确定区域。边缘结构214的估计可在方法100的前一次迭代中进行。与车辆202左侧环境中的障碍物204相比，边缘结构214的估计优选具有到车辆202的最小横向距离。基于对边缘结构214的估计，方法100可确定边界216，该边界垂直于车辆行驶方向延伸并且规定了车辆202右侧环境的一个区域的边界216。与左侧环境类似，右侧环境的每个区域具有预定的固定长度。通过为一个区域使用边界216和固定的预定长度，方法100可沿车辆202行驶方向和/或逆着行驶方向确定右侧环境的各区域的其它边界。在图2的交通场景200中，方法100对于车辆202右侧环境沿车辆202行驶方向确定三个区域并且逆着车辆202行驶方向确定一个区域。

如图2所示，车辆202环境两侧、即左侧环境和右侧环境中的这些区域无间隙地彼此并排。在这些区域内可确定和/或选择用于估计边缘结构或边缘结构走向的支持点。

具体而言，该方法可对于沿车辆202行驶方向和/或逆着车辆行驶方向的每个所确定的区域确定106边缘结构的支持点集合。优选地，方法100可分开执行对车辆左侧环境和右侧环境的边缘结构的支持点集合的确定。优选地，首先确定沿车辆202行驶方向的每个区域的支持点集合并且随后确定逆着车辆202行驶方向的每个区域的支持点集合。

为了确定支持点集合，方法100可首先在车辆旁的一个区域中确定开始位置。该开始位置可以是在车辆旁的该区域中的一个障碍物的位置，该障碍物的位置就横向距离而言最接近车辆当前位置。作为替代方案，开始位置可以是车辆旁的区域中的一个边缘结构的位置，其由车辆估计并且就横向距离而言最接近车辆当前位置。在图2的示例中，方法100将障碍物210的位置确定为左侧环境中的该区域的开始位置并且将边缘结构214的位置估计确定为右侧环境中的该区域的开始位置。

基于相应所选的区域开始位置，方法100可确定该区域的障碍物集合并且对于该区域的障碍物集合中的每个障碍物检查该障碍物是否与确定支持点集合相关。优选地，沿行驶方向顺序地遍历并检查障碍物集合中的障碍物。换句话说，从一个区域的障碍物集合中确定与确定支持点集合相关的障碍物子集。如果不存在对边缘结构的估计并且障碍物的位置到先前的所确定的支持点的横向距离不大于预定的最大横向距离，则该障碍物是相关的并被纳入障碍物子集中。在图2中，障碍物218位于从先前的支持点210起的最大横向距离220之外。出于该原因，障碍物218未被纳入障碍物子集中并且因此也不被用于确定该区域中的支持点。

作为替代方案，如果存在对边缘结构的估计并且先前的所确定的支持点到边缘结构的距离与障碍物的位置到边缘结构的距离之间的差值不大于预定的最大差，则障碍物是相关的并被纳入障碍物子集中。方法100从障碍物子集确定支持点，其作为该区域的与车辆202具有最小横向距离的支持点。

方法100可对于逆着行驶方向的区域重复支持点集合的确定，以确定车辆后方的支持点。这可改善边缘结构走向估计的稳健性。

可将沿行驶方向和逆着行驶方向的支持点传输给用于估计边缘结构走向的已知估计方法。在图2中，由线222示出左侧环境的边缘结构的估计走向并且由线224示出右侧环境的边缘结构的估计走向。

通过确定区域可划分车辆环境中的障碍物。这便于找到支持点并改善边缘结构或边缘结构走向的估计。方法100可在不计算轨迹族的情况下基于支持点来确定边缘结构走向。这减少了该方法所需的计算成本和内存需求。由此可在车辆的控制器上实时提供对边缘结构走向的鲁棒估计。

参考标记列表

100 方法

102 确定一个障碍物的位置

104 确定多个区域

106 确定支持点

200 交通场景

202 车辆

204 障碍物

206 边界

208 边界

210 障碍物

212 边界

214 边缘结构的位置估计

216 边界

218 障碍物

220 最大距离

222 边缘结构的估计走向

224 边缘结构的估计走向

Claims (12)

1.一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的方法，该方法包括：

从车辆环境中的给定障碍物集合中确定第一支持点；

基于所确定的第一支持点沿车辆行驶方向确定多个区域；并且

对于每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，车辆环境中的第一支持点是在车辆环境中就横向距离而言最接近车辆当前位置的障碍物的位置；和/或

车辆环境中的第一支持点是已由车辆估计的且在车辆环境中就横向距离而言最接近车辆当前位置的边缘结构的位置。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定车辆行驶方向左侧的环境中的支持点集合和车辆行驶方向右侧的环境中的支持点集合；和/或

基于车辆行驶方向左侧的环境中的第一支持点的位置确定多个区域并且基于车辆行驶方向右侧的环境中的第一支持点的位置确定多个区域；和/或

车辆行驶方向左侧的环境中的第一支持点的位置和车辆行驶方向右侧的环境中的第一支持点的位置是不同的；和/或

车辆行驶方向左侧的环境中的区域和车辆行驶方向右侧的环境中的区域是不同的。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，每个区域具有预定的固定长度；和/或

边缘结构的支持点集合对于每个所确定的区域具有至多一个支持点。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于车辆行驶方向左侧的环境中的每个区域以及对于车辆行驶方向右侧的环境中的每个区域分开确定左侧边缘结构的支持点集合和右侧边缘结构的支持点集合。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合包括：

确定车辆旁的一个区域中的开始位置，该开始位置

-是车辆旁的该区域中就横向距离而言最接近车辆当前位置的障碍物的位置；或者

-是车辆旁的该区域中已由车辆估计的且就横向距离而言最接近车辆当前位置的边缘结构的位置。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，对于每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合还包括：

沿车辆行驶方向确定一个区域的障碍物集合；

从该区域的障碍物集合确定障碍物子集，

如果不存在边缘结构的估计并且障碍物的位置到先前的所确定的支持点的横向距离不大于预定的最大横向距离；或者如果存在边缘结构的估计并且先前的所确定的支持点到边缘结构的距离与障碍物的位置到边缘结构的距离之间的差值不大于预定的最大差，则将来自障碍物集合的该障碍物纳入障碍物子集中；并且

从障碍物子集中确定一个或多个与车辆具有预定相对距离的障碍物作为支持点集合。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括：

基于障碍物的位置逆着车辆行驶方向确定多个区域；并且

对于逆着行驶方向的每个所确定的区域确定边缘结构的支持点集合。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括：

由车辆在使用支持点集合的情况下估计车道边缘结构的走向。

10.一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的计算机可读介质，所述计算机可读介质包括指令，所述指令在于计算机或控制器上执行时实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

11.一种用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的系统，该系统构造用于实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。

12.一种车辆，该车辆包括根据权利要求11所述的用于确定用于估计车道边缘结构走向的支持点的系统。

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