CN112154090B - 轨道车辆相机的校准方法和校准系统以及具有轨道车辆相机的轨道车辆 - Google Patents
轨道车辆相机的校准方法和校准系统以及具有轨道车辆相机的轨道车辆 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112154090B CN112154090B CN201980036363.1A CN201980036363A CN112154090B CN 112154090 B CN112154090 B CN 112154090B CN 201980036363 A CN201980036363 A CN 201980036363A CN 112154090 B CN112154090 B CN 112154090B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rail vehicle
- image
- calibration
- rail
- bfzk
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 12
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 11
- 238000001454 recorded image Methods 0.000 description 3
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
- B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
- B61L23/041—Obstacle detection
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0072—On-board train data handling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
为了能够以简单和成本有利的方式校准轨道车辆相机(BFZK),建议‑从轨道路段(BST),特别是铁路路段(SST)的轨道车辆(BFZ),特别是铁路车辆(SFZ)出发,相对于所述轨道车辆(BFZ,SFZ)前方的行驶路段区域(FSB)检测并存储大量分别代表所述行驶路段区域(FSB)的参考图像(RBI),‑存在关于在所述图像中检测的轨道路段(BST,SST)的元数据(MD),‑通过所述轨道车辆相机(BFZK)检测所述轨道路段(BST,SST)的能够基于所述元数据(MD)确定并具有笔直的车道分布的区段的校准图像(KBIMD),‑基于所述校准图像(KBIMD)中的车道分布,相对于所述车道确定说明所述轨道车辆相机(BFZK)的位置和方向的信息,即所谓的姿态,‑借助于该姿态信息,基于所述参考图像(RBI)中与所述校准图像(KBIMD)相对应的与元数据相关的参考图像(RBIMD)计算校正值(KW),作为与所述与元数据相关的参考图像(RBIMD)中的参考位置的差值,‑将计算出的校正值(KW)用于产生相机校准信息(KKI)或解释所述校准图像(KBIMD)中的图像信息。
Description
技术领域
本发明涉及根据权利要求1的前序部分的用于轨道车辆相机的校准方法、根据权利要求3的前序部分的用于轨道车辆相机的校准系统以及根据权利要求7的前序部分的具有轨道车辆相机的轨道车辆。
背景技术
轨道车辆作为现代交通基础设施的组成部分是有轨的交通和运输工具,其例如在一个或两个导轨(铁轨)上或下方滚动地、悬浮在磁场上方或下方地或悬挂在钢缆上地移动。在提到的有轨的交通和运输工具中,基于车轮-铁路系统的铁路车辆最为普遍,所述铁路车辆由自己的行驶驱动器(驱动车厢)或由机车拉动或推动,并且其中主要是具有轮凸缘的钢轮在两个钢轨或铁轨上引导。
在用于这种轨道车辆和/或铁路车辆的未来辅助系统中或在自主驾驶的有轨车辆中,将相机用于识别不同的对象和环境特征,例如用于信号识别。如果这些相机无法始终安装在车辆中相对于车道和/或铁轨的相同位置处(例如,所述相机的左/右、上/下和视角),则对于所记录的图像而言会分别得到不同的视角(参见图2和图3)。
基于将记录的图像与参考图像进行比较或应当仅选择图像的特定部分的所有方法都需要进行相机校准,以便能够计算出说明所述图像相对于所述参考图像的位置的校正值。该校正值对于进一步评估图像部分或对象在图像中相对于参考图像的位置是必需的。
目前还没有公开用于自动校准有轨车辆中的相机的系统。Bosch®AG公司虽然根据视频链接http://videoportal.bosch-presse.de/clip/ /-/-/BOSCH-Kollisionswarnsystem für-Stadt-Straßenbahnen提供了用于有轨电车的基于相机的碰撞警告系统,但是尚不知道是否在那里包含了对相机的自动校准。但是,对于所示的应用程序可能不需要这样做。
发明内容
本发明所基于的任务是说明用于轨道车辆相机的校准方法和校准系统以及具有轨道车辆相机的轨道车辆,利用它们可以简单且成本有利地对所述轨道车辆相机进行校准。
该任务从权利要求1的前序部分中定义的校准方法出发通过权利要求1的特征部分中说明的特征解决。
此外,该任务从权利要求3的前序部分中定义的校准系统出发通过权利要求3的特征部分中说明的特征解决。
此外,该任务从权利要求7的前序部分中定义的具有轨道车辆相机的轨道车辆出发通过权利要求7的特征部分中说明的特征解决。
根据独立权利要求1、3和7的本发明所基于的思想是:
A)从轨道路段、特别是铁路路段的轨道车辆、特别是铁路车辆出发,相对于所述轨道车辆前方的行驶路段区域检测并存储大量分别代表所述行驶路段区域的参考图像,
B)存在关于在这些图像中检测的轨道路段的元数据,
C)通过所述轨道车辆相机检测所述轨道路段的可以基于所述元数据确定并具有笔直的车道分布的区段的校准图像,所述车道分布例如是铁路或铁轨分布,
D)基于所述校准图像中的车道分布,相对于所述车道确定说明所述轨道车辆相机的位置和方向的信息,即所谓的姿态,
E)借助于该位置信息,基于所述参考图像中与所述校准图像相对应的与元数据相关的参考图像计算校正值,作为与所述与元数据相关的参考图像中的参考位置的差值,
F)将计算出的校正值用于产生相机校准信息或解释所述校准图像中的图像信息。
至少一个安装在轨道车辆或铁路车辆上的相机连续记录所述车辆前方的区域。这完全或部分地对应于车辆驾驶员的视角。替代地或附加地,安装其他相机,使得从轨道车辆内或轨道车辆上的固定的、观察车道的位置出发连续记录所述车辆前方的区域。
作为与本发明有关的用于解决问题的其他技术特征,除了所述至少一个相机之外还需要关于所述轨道路段的元数据。也就是说,如果所述车辆根据这些元数据处于具有笔直车道分布的车道区段上,则可以基于图像中的车道分布来确定所述相机相对于所述车道、特别是相对于铁轨的位置和方向,即所谓的姿态。基于该信息,可以为由轨道车辆/铁路车辆相机或参考相机记录的图像计算校正值。
针对参考位置计算出的校正值可被用于对应地解释所记录的图像信息。
例如,如果应当根据车道分布(铁路或铁轨分布)在图像中仅考虑将特定的区域用于图像处理,则可以使用所述计算出的校正值来精确确定所述图像部分。
通过在根据图2和图3的两个图像中比较车道分布(铁路或铁轨分布),可以推断出要校准的相机的位置。
在一种扩展中,可以通过基于云的服务执行所述校准,即计算与参考位置的差值,并且可以仅将所述校准信息返回到相机系统。
本发明的优点在于,在将一个或多个相机安装到轨道车辆中之后,无需费力地或甚至无需手动地校准所述相机系统。
所述校准方法还可以应用于不同类型的相机以及在不同的记录特性情况下应用。例如,可以使用具有不同物镜(远摄物镜或广角物镜)的相机。
由此这使得有可能独立于特定的相机制造商开发基于相机的识别系统,并因此获得显著的成本优势,因为可以分别使用当前最好或最便宜的相机。
附图说明
本发明的其他优点从下面基于图1至图3对本发明的实施例的描述中得出。
图1示出了与轨道车辆相机连接的校准系统作为轨道车辆、特别是铁路车辆的组成部分,
图2示出了从车辆驾驶员的视角记录的参考图像的示例性表示,
图3示出了校准图像的示例性表示,该校准图像与图2中的图像一样从车辆驾驶员的视角记录。
具体实施方式
图1示出了与作为轨道车辆BFZ、特别是铁路车辆SFZ的组成部分的轨道车辆相机BFZK连接的校准系统KS。校准系统KS优选地被构造为基于云的系统,并且包含存储装置SPE和评估/计算单元ABE,存储装置SPE和评估/计算单元ABE均与轨道车辆相机BFZK连接以校准轨道车辆相机BFZK。
根据图2中的图示,利用轨道车辆相机BFZK或替代地利用用作参考相机但未在图1中明确示出的另一相机从例如被构造为铁路路段SST的轨道路段BST的轨道车辆BFZ,SFZ出发,优选地至少从车辆驾驶员FZF的部分视角和/或从位于轨道车辆BFZ,SFZ中或轨道车辆BFZ,SFZ上的固定的观察车道的位置出发,相对于轨道车辆BFZ,SFZ前方的行驶路段区域FSB检测大量分别代表行驶路段区域FSB的参考图像RBI。所检测的参考图像RBI被存储在校准系统KS的存储装置SPE中。在该存储装置SPE中还存储了关于在这些图像中检测的轨道路段BST,SST的元数据MD。元数据是非常普遍的数据,其实际上涉及这些图像中检测的轨道路段BST,SST的特征或特性。
现在为了根据图3从轨道路段BST,SST的具有笔直车道分布(例如笔直的铁路或铁轨分布)的区段的轨道车辆BFZ,SFZ出发,又优选至少从驾驶员FZF的部分视角和/或从位于轨道车辆BFZ,SFZ中或轨道车辆BFZ,SFZ上的固定的观察车道的位置出发,又相对于轨道车辆BFZ,SFZ前方的行驶路段区域FSB利用轨道车辆相机BFZK检测校准图像,将元数据MD从存储装置SPE加载到轨道车辆相机BFZK中,利用所述元数据或基于所述元数据可以确定轨道路段BST,SST的具有笔直车道分布的区段。由于将元数据MD加载到轨道车辆相机BFZK中,轨道车辆相机BFZK检测了校准图像KBIMD,该校准图像被传送到评估/计算单元ABE或加载到评估/计算单元ABE中。
评估/计算单元ABE还与存储装置SPE连接,并且与存储装置SPE一起形成功能单元FE,使得
-基于根据图3的校准图像KBIMD中的车道分布,确定相对于车道说明轨道车辆相机BFZK的位置和方向的信息,即所谓的姿态,
-由评估/计算单元ABE将根据图2的参考图像RBI中存储在存储装置SPE中并且对应于校准图像KBIMD的与元数据有关的参考图像RBIMD上传到评估/计算单元ABE中,
-借助于姿态信息,基于与校准图像KBIMD对应的与元数据相关的参考图像RBIMD计算校正值KW作为与所述与元数据相关的参考图像RBIMD中的参考位置的差值,其中通过比较根据图2和3的两个图像中的车道分布可以推断出要校准的相机的位置,
-基于计算出的校正值KW可以产生相机校准信息KKI或可以解释校准图像KBIMD中的图像信息。
此外,也可以将评估/计算单元ABE与图像分析设备BAV连接,并且将计算出的校正值KW用于在轨道或铁路交通中在图像分析设备BAV中执行图像分析时精确确定图像部分,其方式是例如在基于车道的图像分析过程中,如在具有文件号PCT/EP2017/081845的国际专利申请中所公开的那样,考虑将利用轨道车辆相机BFZK记录的图像中的特定区域用于所述图像处理。
图像分析设备BAV在此优选与连接到轨道车辆相机BFZK的校准系统KS一样是轨道车辆BFZ,SFZ的组成部分。
Claims (15)
1.一种用于轨道车辆相机(BFZK)的校准方法,其中
a)从轨道路段(BST)的轨道车辆(BFZ)出发相对于所述轨道车辆(BFZ,SFZ)前方的行驶路段区域(FSB)检测并存储大量分别代表所述行驶路段区域(FSB)的参考图像(RBI),
b)存在关于在所述图像中检测的轨道路段(BST,SST)的元数据(MD),
其特征在于,
c)通过所述轨道车辆相机(BFZK)检测所述轨道路段(BST,SST)的能够基于所述元数据(MD)确定并具有笔直的车道分布的区段的校准图像(KBIMD),
d)基于所述校准图像(KBIMD)中的车道分布,相对于所述车道确定说明所述轨道车辆相机(BFZK)的位置和方向的信息,即所谓的姿态,
e)借助于姿态信息,基于所述参考图像(RBI)中与所述校准图像(KBIMD)相对应的与元数据相关的参考图像(RBIMD)计算校正值(KW),作为与所述与元数据相关的参考图像(RBIMD)中的参考位置的差值,
f)将计算出的校正值(KW)用于产生相机校准信息(KKI)或解释所述校准图像(KBIMD)中的图像信息。
2.根据权利要求1所述的校准方法,其特征在于,
将所述计算出的校正值(KW)用于在轨道交通中进行图像分析时精确确定图像部分,其方式是在基于车道的图像分析过程中,考虑将利用所述轨道车辆相机(BFZK)记录的图像中的特定区域用于所述图像分析。
3.根据权利要求1所述的校准方法,其特征在于,
所述轨道路段(BST)是铁路路段(SST),并且所述轨道车辆(BFZ)是铁路车辆(SFZ)。
4.根据权利要求1所述的校准方法,其特征在于,
至少从车辆驾驶员(FZF)的部分视角和/或从位于轨道车辆(BFZ,SFZ)中或轨道车辆(BFZ,SFZ)上的固定的观察车道的位置出发相对于所述轨道车辆(BFZ,SFZ)前方的行驶路段区域(FSB)检测并存储大量分别代表所述行驶路段区域(FSB)的参考图像(RBI)。
5.根据权利要求1所述的校准方法,其特征在于,
所述车道是铁路或铁轨。
6.根据权利要求2所述的校准方法,其特征在于,
所述轨道交通是铁路交通。
7.一种用于轨道车辆相机(BFZK)的校准系统(KS),具有
a)存储装置(SPE),在所述存储装置中
a1)存储从轨道路段(BST)的轨道车辆(BFZ)出发相对于所述轨道车辆(BFZ,SFZ)前方的行驶路段区域(FSB)由轨道车辆相机(BFZK)或参考相机检测的大量参考图像(RBI),所述大量参考图像分别代表所述行驶路段区域(FSB),
a2)存储关于所述图像中检测的轨道路段(BST,SST)的元数据(MD),
其特征在于,
b)评估/计算单元(ABE),
bl)所述评估/计算单元能够与所述轨道车辆相机(BFZK)连接,以便将利用所述轨道车辆相机(BFZK)检测的所述轨道路段(BST,SST)的能够基于所述元数据(MD)确定并具有笔直的车道分布的区段的校准图像(KBIMD)加载到所述评估/计算单元(ABE)中,
b2)所述评估/计算单元与所述存储装置(SPE)连接并在此情况下与所述存储装置形成功能单元(FE),使得
b21)基于所述校准图像(KBIMD)中的车道分布,相对于所述车道确定说明所述轨道车辆相机(BFZK)的位置和方向的信息,即所谓的姿态,
b22)借助于姿态信息,基于所述参考图像(RBI)中与所述校准图像(KBIMD)相对应的与元数据相关的参考图像(RBIMD)计算校正值(KM),作为与所述与元数据相关的参考图像(RBIMD)中的参考位置的差值,
b23)将计算出的校正值(KM)用于产生相机校准信息(KKI)或解释所述校准图像(KBIMD)中的图像信息。
8.根据权利要求7所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述评估/计算单元(ABE)与图像分析设备(BAV)连接并被构造为:将所述计算出的校正值(KW)用于在轨道交通中进行图像分析时精确确定图像部分,其方式是在基于车道的图像分析过程中,考虑将利用轨道车辆相机(BFZK)记录的图像中的特定区域用于所述图像分析。
9.根据权利要求7所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述轨道路段(BST)是铁路路段(SST),并且所述轨道车辆(BFZ)是铁路车辆(SFZ)。
10.根据权利要求7所述的校准系统(KS),其特征在于,
存储至少从车辆驾驶员(FZF)的部分视角和/或从位于轨道车辆(BFZ,SFZ)中或轨道车辆(BFZ,SFZ)上的固定的观察车道的位置出发相对于所述轨道车辆(BFZ,SFZ)前方的行驶路段区域(FSB)大量分别代表所述行驶路段区域(FSB)并由轨道车辆相机(BFZK)或参考相机检测的参考图像(RBI)。
11.根据权利要求7所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述车道是铁路或铁轨。
12.根据权利要求8所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述轨道交通是铁路交通。
13.根据权利要求7或8所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述校准系统(KS)与所述轨道车辆相机(BFZK)连接。
14.根据权利要求7或8所述的校准系统(KS),其特征在于,
所述校准系统(KS)是基于云的系统。
15.一种具有轨道车辆相机(BFZK)的轨道车辆(BFZ,SFZ),其特征在于,
根据权利要求7至13中任一项所述的校准系统(KS)被集成在所述轨道车辆(BFZ,SFZ)中。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102018208512.9 | 2018-05-29 | ||
DE102018208512.9A DE102018208512A1 (de) | 2018-05-29 | 2018-05-29 | Kalibrierungsverfahren und Kalibrierungssystem für eine Bahnfahrzeugkamera und Bahnfahrzeug mit Bahnfahrzeugkamera |
PCT/EP2019/061793 WO2019228766A1 (de) | 2018-05-29 | 2019-05-08 | Kalibrierungsverfahren und kalibrierungssystem für eine bahnfahrzeugkamera und bahnfahrzeug mit bahnfahrzeugkamera |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112154090A CN112154090A (zh) | 2020-12-29 |
CN112154090B true CN112154090B (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=66685558
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201980036363.1A Active CN112154090B (zh) | 2018-05-29 | 2019-05-08 | 轨道车辆相机的校准方法和校准系统以及具有轨道车辆相机的轨道车辆 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3802266A1 (zh) |
CN (1) | CN112154090B (zh) |
DE (1) | DE102018208512A1 (zh) |
RU (1) | RU2762164C1 (zh) |
WO (1) | WO2019228766A1 (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111836235B (zh) * | 2020-07-14 | 2023-02-28 | 北京阿帕科蓝科技有限公司 | 一种共享电单车时间校准方法及车辆时间校准系统 |
DE102020212374A1 (de) * | 2020-09-30 | 2022-03-31 | Siemens Mobility GmbH | Verfahren zur Überprüfung der Kalibrierung eines auf einem Schienenfahrzeug angeordneten Umfeldsensors |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001290820A (ja) * | 2000-01-31 | 2001-10-19 | Mitsubishi Electric Corp | 映像収集装置、映像検索装置および映像収集検索システム |
US8942426B2 (en) * | 2006-03-02 | 2015-01-27 | Michael Bar-Am | On-train rail track monitoring system |
US9846025B2 (en) * | 2012-12-21 | 2017-12-19 | Wabtec Holding Corp. | Track data determination system and method |
US8860818B1 (en) * | 2013-07-31 | 2014-10-14 | Apple Inc. | Method for dynamically calibrating rotation offset in a camera system |
US20170021863A1 (en) * | 2015-07-20 | 2017-01-26 | Dura Operating, Llc | System and method for verifying road position information for a motor vehicle |
JP6413974B2 (ja) * | 2015-08-05 | 2018-10-31 | 株式会社デンソー | キャリブレーション装置、キャリブレーション方法、及びプログラム |
US10783382B2 (en) * | 2016-04-06 | 2020-09-22 | Semiconductor Components Industries, Llc | Systems and methods for buffer-free lane detection |
DE102016225595A1 (de) * | 2016-12-20 | 2018-06-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Anordnung zur Kalibrierung mindestens eines Sensors eines Schienenfahrzeugs |
-
2018
- 2018-05-29 DE DE102018208512.9A patent/DE102018208512A1/de not_active Ceased
-
2019
- 2019-05-08 EP EP19727831.0A patent/EP3802266A1/de active Pending
- 2019-05-08 WO PCT/EP2019/061793 patent/WO2019228766A1/de unknown
- 2019-05-08 RU RU2020142257A patent/RU2762164C1/ru active
- 2019-05-08 CN CN201980036363.1A patent/CN112154090B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102018208512A1 (de) | 2019-12-05 |
EP3802266A1 (de) | 2021-04-14 |
CN112154090A (zh) | 2020-12-29 |
RU2762164C1 (ru) | 2021-12-16 |
WO2019228766A1 (de) | 2019-12-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8258980B2 (en) | Method and device for driver assistance by generating lane information for supporting of replacing lane information of a video-based lane information device | |
CN102610125B (zh) | 输出超车建议的机动车驾驶员辅助系统运行方法和机动车 | |
US9643617B2 (en) | Friction coefficient estimation from camera and wheel speed data | |
CN105539586B (zh) | 用于自主驾驶的车辆躲避移动障碍物的统一的运动规划 | |
JP7040399B2 (ja) | 情報処理システム及び情報処理方法 | |
US8907839B2 (en) | Method and system for recognizing space of shoulder of road | |
CN102648115B (zh) | 用于在行驶的汽车中估算侧倾角的方法 | |
US11287524B2 (en) | System and method for fusing surrounding V2V signal and sensing signal of ego vehicle | |
JP4923520B2 (ja) | 車両位置推定装置、車両用走行支援装置及び車両位置推定方法 | |
JP2017502409A (ja) | 地面のマークを検出する方法、運転支援装置、及び自動車 | |
CN108490950B (zh) | 一种基于虚拟轨道的变道方法及系统 | |
US20110069303A1 (en) | Method for Detecting Misalignment of a Vehicle Headlight Using a Camera | |
US9975558B2 (en) | Control system and control method for selecting and tracking a motor vehicle | |
JP2004531424A (ja) | 車用の感知装置 | |
CN112154090B (zh) | 轨道车辆相机的校准方法和校准系统以及具有轨道车辆相机的轨道车辆 | |
US20050278112A1 (en) | Process for predicting the course of a lane of a vehicle | |
CN108001457A (zh) | 自动车辆传感器控制系统 | |
CN113104038B (zh) | 车辆换道控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN108344392B (zh) | 低洼路面信息的检测方法、系统及车辆 | |
WO2010023785A1 (ja) | 交差点状況認識システム | |
CN111524359A (zh) | 信息处理装置、信息处理系统、信息处理方法以及程序 | |
KR101891725B1 (ko) | 단거리 레이더 센서 기반의 가상 차선 생성 방법 | |
CN110956810A (zh) | 一种基于rsu和v2x的复杂道路前向预警方法 | |
JP2022502642A (ja) | 移動手段周辺の物体が移動手段の運転操作に及ぼす影響を評価する方法 | |
US10372135B2 (en) | Control system and control method for determining a lane |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |