CN112927545A - 利用路肩停车状态信息搜索路线的方法及车辆 - Google Patents

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Abstract

一种利用路肩停车状态信息搜索路线的方法及车辆。该方法包括通过分析由相机捕获的图像来识别停在路肩上的车辆，并在所识别的停在路肩上的车辆中确定要报告为停在路肩上的车辆。生成与所确定的要报告为停在路肩上的车辆相对应的路肩停车报告消息，并且将路肩停车报告消息发送到服务器。

Description

利用路肩停车状态信息搜索路线的方法及车辆
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年12月06日提交的韩国专利申请第10-2019-0161992号的优先权的权益，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开涉及车辆路线引导，并且更具体地涉及一种技术，该技术用于基于关于停放在路肩上的车辆的信息来确定车道状态，并基于确定结果来搜索最佳路线，该信息在驾驶车辆时通过车载相机收集。
背景技术
在通过联网汽车服务(Connected Car Service，CCS)中心进行的常规路线引导服务中，该中心基于关于在道路上行驶的车辆的信息、交通信号灯信息、道路上的车道数、限速和包括例如事故信息、道路控制信息等的道路事件信息来搜索最佳/推荐/绕行路线，并且中心向对应车辆提供关于检测到的路线的信息。
然而，在城市驾驶或非信号道路驾驶的情况下，许多车辆可能停在道路的最后或最外面的车道(例如，路肩)上，因此相应的车道不可用的情况可能会经常发生。例如，在许多情况下，由于在两车道道路的最后车道上停放了许多车辆，因此仅第一车道用于驾驶。
使用联网汽车服务中心(或服务器)的常规路线引导服务根本不考虑停在路肩上的车辆。因此，路线引导服务存在以下问题：到达目的地所需的时间比预期的要多，并且计算的最佳路线比另一条路线需要更多的时间。
发明内容
本公开提供了一种用于利用路肩停车状态信息来搜索路线的方法和系统。本公开的另一方面提供了一种利用路肩停车状态信息的路线搜索方法和系统，其中该方法和系统基于关于停在路肩上的车辆的信息来确定车道状态，并基于确定的结果搜索最佳路线，所述信息在驾驶车辆时使用车辆相机收集。
本公开要解决的技术问题不限于上述问题，并且本公开所属领域的技术人员从以下描述中将清楚地理解本文中未提及的任何其他技术问题。
根据本公开的方面，一种在经由无线通信网络与服务器协同工作的车辆中利用路肩停车状态信息搜索路线的方法可包括：通过分析在车辆驾驶过程中由相机捕获的图像，来识别停在路肩上的车辆；确定在所识别的停在所述路肩上的车辆中要报告为停在所述路肩上的车辆；和生成与所确定的要报告为停在所述路肩上的车辆相对应的路肩停车报告消息，并将所述路肩停车报告消息发送给所述服务器。
在示例性实施方式中，对停在所述路肩上的车辆的识别可包括：通过分析由前相机捕获的图像来检测停在所述道路的左或右路肩上的车辆并计算表示所述检测到的车辆的位置的第一坐标点；通过分析由后相机捕获的图像来计算表示检测到的车辆的位置的第二坐标点；和通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在所述路肩上的车辆。
另外，通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在所述路肩上的车辆可包括：当所述第一坐标点和所述第二坐标点相互匹配时，确定所述检测到的车辆为停在所述路肩上的车辆；和当所述第一坐标点和所述第二坐标点彼此不匹配时，确定所述检测到的车辆正在所述路肩上行驶。在示例性实施方式中，确定将要报告为停在所述路肩上的车辆可包括：计算出被确定为在所述路肩上停车的所述车辆占据最后或最外车道的占用率；和通过将计算的占用率与预定参考值进行比较，来确定要报告为停在所述路肩上的车辆。
通过将计算的占用率与所述预定参考值进行比较来确定要报告为停在所述路肩上的车辆可包括：当计算的占用率大于或等于所述参考值时，将停在所述路肩上的相应车辆确定为要报告为停在所述路肩上的车辆；和当所计算的占用率小于所述参考值时，从要报告为停在所述路肩上的车辆中排除停在所述在路肩上的相应车辆。
所述路肩停车报告消息可包括与所确定的要报告为停在所述路肩上的车辆相对应的以下各项中的至少一项：与识别到停车的时间有关的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。另外，基于从不同车辆收集的路肩停车报告消息，所述服务器可被配置为监视被发现与所述车辆相对应的初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化，并且基于所述监视结果，所述服务器可被配置为确定是否重新搜索所述车辆的路线。
此外，所述服务器可被配置为：当所述初始路线中包括的所述节点区间的行驶不可能性比率超过预定阈值，或基于所述驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化时，确定需要针对所述车辆的路线的重新搜索。所述服务器可被配置为仅使用在所述至车辆的当前位置处的预定驾驶时间半径内从所述不同车辆收集的路肩停车报告消息来监视每个对应节点区间的驾驶状态变化。
根据本公开的另一方面，一种用于在经由无线通信网络与车辆一起操作的服务器中利用路肩停车状态信息来搜索路线的方法可包括：基于收集到的路肩停车信息，搜索到用户设置的目的地的初始路线，并将找到的初始路线发送给所述车辆；在向所述目的地行驶时从另一车辆接收至少一条与所述初始路线相对应的路肩信息报告消息；基于所述路肩信息报告消息，监视所述初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化；基于所述监视结果重新搜索从所述车辆的当前位置到所述目的地的路线；和将再次发现的路线发送给所述车辆。
在示例性实施方式中，所述路肩停车报告消息可包括与停在路肩上的对应车辆相对应的以下各项中的至少一项：与识别到停车时的时间有关的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。另外，所述服务器可被配置为：当所述初始路线中包括的所述节点区间的行驶不可能性比率超过预定阈值，或基于所述驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化时，确定需要针对所述车辆的路线的重新搜索。所述服务器可被配置为基于在所述车辆的当前位置处的预定驾驶时间半径内从所述不同车辆收集的路肩停车报告消息来监视每个对应节点区间的驾驶状态变化。
根据本公开的另一方面，一种车辆可包括：相机；车辆识别装置，被配置为通过分析在驾驶所述车辆时由所述相机捕获的图像来识别停在路肩上的车辆；路肩占用率计算装置，被配置为计算出所识别出的停在所述路肩上的车辆占据最后或最外侧车道的占用率；驾驶不可能性确定装置，其被配置为基于所计算的占用率来确定要报告为停在所述路肩上的车辆；报告消息生成单元，其被配置为生成与所确定的要报告为停在所述路肩上的车辆相对应的路肩停车报告消息；和无线通信装置，其被配置为经由无线通信网络将所述路肩停车报告消息发送到服务器。
在示例性实施方式中，所述相机可包括前相机和后相机，并且所述车辆识别装置可包括：一种装置，其被配置为通过分析由所述前相机捕获的图像来检测停在所述道路的左或右路肩上的车辆，并计算表示所检测到的车辆的位置的第一坐标点；一种装置，被配置为通过分析由后相机捕获的图像来计算表示所检测的车辆的位置的第二坐标点；和一种装置，被配置为通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在所述路肩上的车辆。
当所述第一坐标点和所述第二坐标点相互匹配时，所述车辆识别装置可被配置为确定所述检测到的车辆为停在所述路肩上的车辆；和当所述第一坐标点和所述第二坐标点彼此不匹配时，所述车辆识别装置可被配置为确定所述检测到的车辆正在所述路肩上行驶。当计算出对应于被确定为停在所述路肩上的车辆的占用率大于或等于预定参考值时，所述驾驶不可能性确定装置可被配置为确定对应的车辆为要报告为停在所述路肩上的车辆，并且当所述占用率小于所述参考值时，所述驾驶不可能性确定装置可被配置为将所述对应车辆排除在要报告为停在所述路肩得车辆之外。
具体地，所述路肩停车报告消息包括与要报告为停在所述路肩上的确定的车辆相对应的以下各项中的至少一项：与识别到停车时的时间有关的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。在示例性实施方式中，基于从不同的车辆收集的路肩停车报告消息，所述服务器可被配置为监视被发现与所述车辆相对应的初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化，并且基于所述监视结果，所述服务器可被配置为确定是否重新搜索所述车辆的路线。所述服务器可被配置为：当所述初始路线中包括的所述节点区间的行驶不可能性比率超过预定阈值，或基于所述驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化时，确定需要针对所述车辆的路线的重新搜索。
本公开要解决的技术问题不限于上述问题，并且本公开所属领域的技术人员从以下描述中将清楚地理解本文中未提及的任何其他技术问题。
附图说明
通过以下结合附图的详细描述，本公开的上述和其他目的、特征和优点将变得更加明显：
图1是示出根据本公开的示例性实施方式的通过使用前/后车辆相机来检测停车在/停在路肩上的车辆的方法的视图；
图2是示出根据本公开的示例性实施方式的路线搜索系统的图；
图3A至图3C是示出根据本公开的示例性实施方式的利用路肩停车状态信息的路线搜索方法的图；
图4是示出根据本公开的示例性实施方式的确定CCS车辆中的路肩停车/停车状态的方法的流程图；
图5是示出根据本公开的示例性实施方式的在CCS服务器中利用路肩停车状态信息来搜索路线的方法的流程图；和
图6是示出根据本公开的示例性实施方式的针对CCS服务器中的每个节点区间的驾驶状态信息更新过程的图。
具体实施方式
应当理解，本文所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其他类似术语通常包括机动车辆，诸如包括运动型多用途车(SUV)的乘用车、公共汽车、卡车、各种商用车辆、包括各种船只的水上交通工具、飞机等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、燃烧，插入式混合动力电动车辆、氢动力车辆和其他替代燃料车辆(例如，除石油以外的资源衍生的燃料)。
尽管将示例性实施方式描述为使用多个单元来执行示例性处理，但是应当理解，示例性处理也可由一个或多个模块来执行。另外，应当理解，术语控制器/控制单元是指包括存储器和处理器的硬件装置，并且被具体编程以执行本文所述的过程。存储器被配置为存储模块，并且处理器被具体配置为执行所述模块以执行一个或多个处理，这将在下面进一步描述。
此外，本公开的控制逻辑可体现为包含由处理器、控制器/控制单元等执行的可执行程序指令的计算机可读介质上的非暂时性计算机可读介质。计算机可读介质的实例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动器、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质还可分布在与网络耦合的计算机系统中，使得计算机可读介质可例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网(CAN)以分布式方式存储和执行。
本文所使用的术语仅出于描述具体实施方式的目的，并不旨在限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”也意图包括复数形式，除非上下文另外明确指出。将进一步理解的是，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”规定了所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其组的存在或添加。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关联的所列项目的任何和所有组合。
除非特别说明或从上下文中显而易见，否则如本文所用，术语“约”应理解为在本领域的正常公差范围内，例如在平均值的2个标准偏差之内。“约”可理解为规定值的10％，9％，8％，7％，6％，5％，4％，3％，2％，1％，0.5％，0.1％，0.05％或0.01％之内。除非上下文另有明确说明，否则本文提供的所有数值均由术语“约”修饰。
在下文中，将参照示例性附图详细描述本公开的一些示例性实施方式。在将附图标记添加到每个附图的组件中时，应当注意，即使相同或等同的组件显示在其他附图上，也由相同的附图标记表示。此外，在描述本公开的示例性实施方式时，将排除对公知的特征或功能的详细描述，以免不必要地使本公开的主旨不清楚。
在描述根据本公开的实施方式的组件时，可使用诸如第一、第二、“A”、“B”、(a)、(b)等的术语。这些术语仅旨在将一个组件与另一组件区分开，并且这些术语并不限制组件的性质、序列或顺序。除非另有定义，否则本文中使用的所有术语，包括技术术语或科学术语，具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。在通用词典中定义的术语应解释为具有与相关领域的上下文含义相同的含义，并且不应解释为具有理想或过分正式的含义，除非在本申请明确定义为具有这样的含义。
在下文中，将参照图1至图6详细描述本公开的示例性实施方式。图1是示出根据本公开的示例性实施方式的通过使用前/后车辆相机来检测停车/停在路肩上的车辆的方法的视图。值得注意的是，控制器可被配置为操作以下在此描述的各种组件。
参照图1，车辆A100(例如，第一车辆)可被配置为使用前相机101或其他成像装置来捕获位于行车道的左侧/右侧的路肩上的车辆的图像。例如，通过分析由前相机101捕获的图像，车辆A100可被配置为检测位于左/右路肩上的车辆B 110(例如，第二车辆)、车辆C120(例如，第三车辆)、车辆D 130(例如，第四车辆)和车辆F 140(例如，第五车辆)，并且可配置为计算每个检测到的车辆的第一坐标点。
通过分析在行驶期间由后相机102捕获的图像，车辆A100可被配置为计算使用前相机101检测到的每个车辆的第二坐标点。基于每个检测到的车辆的第一坐标点和第二坐标点是否彼此匹配，车辆A100可被配置为确定对应车辆是否处于停车状态。车辆A100可被配置为计算被识别为要停车的车辆占据最左和最右车道(例如，道路上的最外车道)的占用率。车辆A100可被配置为将具有大于或等于预定参考值(例如，约30％)的占用率的车辆确定为要报告为停在路肩上的车辆。
参照图1，车辆C 120和车辆D 130可被包括在要报告为停在路肩上的车辆中，并且车辆B 110和车辆F 140可被从要报告为停在路肩上的车辆中排除。车辆A100可被配置为经由无线通信网络向CCS服务器发送关于要要报告为停在路肩上的车辆的信息，即，将在下面描述的路肩状态报告消息。CCS服务器可被配置为基于路肩状态报告消息实时地监视道路状态，基于监视结果动态地搜索路线，并且将检测到的路线提供给对应车辆。
图2是示出根据本公开的示例性实施方式的路线搜索系统的图。参照图2，路线搜索系统200可包括CCS车辆210、CCS服务器220、无线通信网络230和定位卫星240。
CCS车辆210可包括前相机211、后相机212、车辆识别装置213、路肩占用率计算装置214、驾驶不可能性确定装置215、报告消息生成装置216、地图数据库217和无线通信装置218。这些组件中的每个组件都可由CCS车辆内经过专门编程的控制器操作。前相机211可被配置为捕获相对于CCS车辆210的行驶车道的左前/右前车道的图像。后相机212可被配置为捕获相对于CCS车辆210的行进车道的左后/右后车道的图像。
车辆识别装置213可被配置为通过分析由前相机211和后相机212捕获的图像来识别停在路肩上的车辆。在示例性实施方式中，车辆识别装置213可被配置为通过分析由前相机211和后相机212捕获的图像来计算位于路肩上的每个车辆的第一坐标点和第二坐标点，并将所计算的第一坐标点和第二坐标点彼此匹配的车辆确定为停车的车辆。
路肩占用率计算装置214可被配置为计算被确定为要停车的车辆占据最左和最右车道的占用率。驾驶不可能性确定装置215可被配置为识别具有大于或等于预定参考值的占用率的车辆，并且将所识别的车辆确定为要要报告为停在路肩上的车辆。报告消息生成装置216可被配置为生成路肩状态报告消息，该路肩状态报告消息包括关于要要报告为停在路肩上的车辆位于哪条道路的信息、关于车辆的位置(例如，坐标点)的信息、关于检测到车辆停车的时间的信息等。具体地，关于道路和车道的信息可参考存储在地图数据库217中的详细地图信息来获取，该详细地图信息用于要报告为停在路肩上的车辆位于的坐标点。
无线通信装置218可被配置为经由无线通信网络230将路肩状态报告消息发送到CCS服务器220。此外，无线通信装置218可被配置为通过从定位卫星240接收定位信号来获取关于CCS车辆210的当前位置和当前时间的信息，并将获得的位置和时间信息发送给报告消息生成装置216。
CCS服务器220可包括警告警报生成装置221、路线搜索装置222、路线重新搜索确定装置223、驾驶不可能性节点区间确定装置224、节点状态更新装置225、路肩状态信息数据库226和通信装置227。通信装置227可被配置为接收路肩状态报告消息。路肩状态信息数据库226可被配置为存储每个节点区间的路肩状态信息。
另外，节点状态更新装置225可被配置为基于路肩状态报告消息来更新存储在路肩状态信息数据库226中的每个节点区间的路肩状态信息。驾驶不可能性节点区间确定装置224可被配置为基于每个节点区间的当前路肩状态信息来确定对应的节点区间是否可用。当驾驶不可能性节点区间确定装置224改变了行驶路线上的特定节点区间的驾驶状态时，路线重新搜索确定装置223可被配置为基于相应的改变确定是否重新搜索路线。
在示例性实施方式中，路线重新搜索确定装置223可被配置为：确定初始路线中包括的节点区间的驾驶不可能性比率是否超过阈值或基于驾驶状态变化再次计算的到达目的地的估计时间是否以预定比率或更大的比率变化。响应于确定行驶不可能性比率超过阈值或者估计的到达时间以预定比率或更大的比率变化，路线重新搜索确定装置223可被配置为确定需要对从当前位置到目的地的旁路路线或最佳路线的重新搜索。
路线搜索装置222可被配置为搜索到针对每个车辆设置的目的地的最佳路线。当基于驾驶状态变化需要对路线进行重新搜索时，路线搜索装置222可被配置为搜索旁路路线或新的最佳路线。当改变驾驶状态时，警告警报生成装置221可被配置为生成包括相应的驾驶状态改变的警告警报消息，并且可被配置为向相应的CCS车辆发送警告警报消息。
图3A至图3C是示出根据本公开的示例性实施方式的利用路肩停车状态信息的路线搜索方法的视图。参照图3A，CCS车辆300的驾驶员可被配置为使用车辆中包括的导航装置来设置目的地，并且可被配置为请求CCS服务器搜索路线。CCS服务器可被配置为搜索从作为起点的节点A310到设置为目的地的节点E 350的最佳路线，并且向CCS车辆300提供最佳路线。例如，可假设CCS服务器最初检测到的路线是从节点A 310经由节点B 320、节点C330和节点D 340到节点E 350的路线。CCS服务器可配置为基于收集的路肩停车信息以及交通、道路事件信息、交通信号灯信息、道路类型和速度限制搜索最佳路线。
参考图3B，当CCS车辆300从节点A 310移动到节点B 320时，节点区间BC 321和节点区间CD 331可能会被改变为驾驶不可能性节点区间。在示例性实施方式中，当驾驶不可能性节点区间与总行驶节点区间的比率超过参考值时，例如，约为30％，CCS服务器可被配置为开始路线重新搜索过程。在图3B的示例性实施方式中，驾驶不可能性节点区间与总行驶节点区间的比率为四分之二，即约50％。
CCS服务器可被配置为基于迄今为止收集的路肩停车/停车信息来搜索旁路路线。例如，CCS服务器可配置为将节点区间BF 332和节点区间FD 361确定为绕过节点区间BC321和节点区间CD 331的路线。
参考图3C，在CCS车辆300根据图3B的路线重新搜索结果从节点B320移动到节点F360时，节点区间FD 361可能会从行驶可能节点改变为驾驶不可能性节点。具体地，当驾驶不可能性节点区间与剩余到目的地的总行驶节点区间的比率超过参考值时，例如，约为30％，CCS服务器可被配置为开始路线重新搜索过程。在图3C的示例性实施方式中，驾驶不可能性节点区间与总行驶节点区间的比率为三分之一，即约33％。CCS服务器可被配置为基于到目前为止收集的路肩停车/停车信息来重新搜索旁路路线。例如，CCS服务器可配置为将节点区间FE 362确定为绕过节点区间FD 361的路线。
图4是示出根据本公开的示例性实施方式的确定CCS车辆中的路肩停车/停车状态的方法的流程图。参照图4，CCS车辆可被配置为在CCS车辆的行驶期间分析由前相机捕获的道路的路肩的图像(S401)。
当使用图像分析检测到位于路肩上的车辆时，CCS车辆可被配置为计算第一坐标点，该第一坐标点表示使用前相机检测到的车辆的当前位置(S402和S403)。具体地，可将第一坐标点计算为纬度和经度。然而，这仅是示例性实施方式。在另一个示例性实施方式中，可将第一坐标点计算为全球定位系统(GPS)时间。
当CCS车辆驶过使用前相机检测到的车辆时，CCS车辆可被配置为在CCS车辆被驾驶时分析由后相机捕获的道路的路肩的图像(S404)。通过分析由后相机捕获的图像，CCS车辆可被配置为确定使用前相机检测到的车辆是否仍然位于路肩上(S405)。
CCS车辆可被配置为计算表示使用后相机检测到的车辆的位置的第二坐标点，并且确定第一坐标点是否与第二坐标点匹配(S406和S407)。当第一坐标点与第二坐标点匹配时，CCS车辆可被配置为确定检测到的车辆停在路肩上。响应于确定第一坐标点和第二坐标点彼此匹配，CCS车辆可被配置为计算被确定为停在路肩上的车辆占据最后车道的占用率(S408)。
CCS车辆可被配置为确定计算的占用率是否超过预定参考值(S409)。响应于确定计算的占用率超过参考值，CCS车辆可被配置为确定CCS车辆不能在道路的相应部分的路肩上行驶。例如，参考值可以是但不限于约30％，并且可基于本领域技术人员的设计而不同地设置。响应于在S409中确定所计算的占用率超过参考值，CCS车辆可被配置为生成并向CCS服务器发送路肩信息报告消息(S410)，其中路肩信息报告消息包括道路信息、车道信息、确定要停在路肩上的车辆的坐标点、检测到确定要停在路肩上的车辆的时间等。响应于在S409中确定所计算的占用率不超过参考值，CCS车辆可被配置为确定CCS车辆能够在道路的相应部分的路肩上行驶(S411)。
图5是示出根据本公开的示例性实施方式的在CCS服务器中利用路肩停车状态信息搜索路线的方法的流程图。本文描述的方法可由专门编程的控制器执行。参考图5，考虑从多个车辆收集的路肩停车信息，CCS服务器可被配置为搜索到由用户设置的目的地的初始路线，并且将初始路线提供到对应的CCS车辆(S510)。
在CCS车辆的运行期间(例如，当车辆正在行驶时)，CCS服务器可配置为响应于初始路线从多个车辆收集的路肩信息报告消息实时监视初始路线中包括的节点区间的驾驶状态变化(S520)。CCS服务器可被配置为确定包括在初始路线中的节点区间的行驶不可能性比率是否超过阈值或者基于驾驶状态改变而再次计算的到达目的地的估计时间是否以预定比率或更大比率变化(S530)。响应于确定行驶不可能性比率超过阈值或估计的到达时间以预定比率或更大比率变化，CCS服务器可被配置为再次重新搜索从当前位置到目的地的旁路路线或最佳路线，并向相应的CCS车辆提供旁路路线或最佳路线(S540)。
图6是示出根据本公开的示例性实施方式的针对CCS服务器中的每个节点区间的驾驶状态信息更新过程的图。参照图6，CCS车辆1至CCS车辆N 610中的每一个可被配置为通过分析由前/后相机捕获的图像来识别停车/停在路肩上的车辆，并且可被配置为经由无线通信网络向CCS服务器620发送路肩信息报告消息，该消息包括有关所识别的停放/停车的车辆的信息。
具体地，彩色矩形623表示从每个车辆发送的路肩信息报告消息，阴影矩形624表示从车辆发送的路肩信息报告消息在特定区间重叠的情况。CCS服务器620可被配置为基于路肩信息报告消息实时地监视每个节点区间的驾驶状态，并且向对应的车辆发送包括在为每个车辆设置的行驶路线中的节点区间的驾驶状态信息。当相应节点区间的驾驶状态从行驶可能状态改变为驾驶不可能性状态或从驾驶不可能性状态改变为行驶可能状态时，CCS服务器620可被配置为重新搜索针对对应车辆的驾驶路线。
在示例性实施方式中，当在如由附图标记621指示的第一节点区间以预定间隔(例如，约10米或更短)将预定数量或更多的车辆(例如，约10或更多个车辆)停在路肩上时，CCS服务器620可被配置为由于在路肩上停放的车辆之间的狭窄距离而确定不可能进行平稳驾驶，并且因此可被配置为将相应节点区间的驾驶状态确定为驾驶不可能性状态或驾驶不可能性车道。具体地，应当注意，本领域技术人员可考虑相应节点区间的长度、安装在相应节点区间中的交通信号灯的数量、速度限制、交通等来不同地设置预定间隔和预定数量。
此外，当由于停在第一节点区间中的路肩上的车辆而导致在路肩上行驶困难的区间的比率超过由附图标记622表示的预定比率(例如，约80％)时，CCS服务器620可被配置为将对应的节点区间确定为驾驶不可能性状态或驾驶不可能性车道。根据实施方式的CCS服务器620可被配置为向对应的车辆实时提供关于包括在预设驾驶路线中的节点区间中的改变了驾驶状态的节点区间的信息。
当包括在相应车辆的行驶路线中的节点区间中的预定数量或更多的节点区间处于驾驶不可能性状态时，根据示例性实施方式的CCS服务器620可被配置为重新搜索相应车辆的驾驶路线。当改变包括在相应车辆的行驶路线中的节点区间的驾驶状态时，根据示例性实施方式的CCS服务器620可被配置为基于改变后的驾驶状态信息再次计算到达目的地的时间，并且当到达目的地的时间改变的比率大于或等于预定参考值时，CCS服务器620可被配置为重新搜索对应车辆的行驶路线并提供该行驶路线。
基于关于路肩停车/停车状态的信息的路线搜索逻辑可被控制为通过仅反映相对于对应车辆的当前位置在预定驾驶时间(例如，约30分钟)内的半径范围内收集的信息来进行操作。这是因为在超过30分钟的距离处收集的路肩停车/停车状态信息很可能在对应车辆移动到收集相应信息的点时改变停车/停车状态。
根据示例性实施方式的CCS服务器620可被配置为在车辆到达路肩驾驶不可能性区间之前向在路肩行驶的车辆发送预定的警告警报消息，从而通知车辆最后或最外面的车道由于在路肩上停车/止而处于驾驶不可能性状态。这可允许驾驶员将车辆移入可用的行驶车道。
结合本文公开的示例性实施方式描述的方法或算法的操作可直接体现在由处理器执行的硬件或软件模块中，或者以其组合形式体现。该软件模块可驻留在诸如RAM、闪存、ROM、EPROM、EEPROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘或CD-ROM的存储介质(即，存储器和/或存储装置)上。
示例性存储介质可耦合到处理器，并且处理器可从存储介质中读取信息，并且可在存储介质中记录信息。可替代地，存储介质可与处理器集成在一起。处理器和存储介质可驻留在专用集成电路(ASIC)中。ASIC可驻留在用户终端内。在另一种情况下，处理器和存储介质可作为单独的组件驻留在用户终端中。
如上所述，根据示例性实施方式，本公开具有提供利用路肩停车状态信息的路线搜索方法和系统的优点。此外，本公开具有提供利用路肩停车状态信息的路线搜索方法和系统的优点，其中该方法和系统基于关于停在路肩上的车辆的信息来确定车道状态并基于确定结果搜索最佳路线，该信息在行驶过程中通过车辆相机收集。
此外，本公开的优点在于，基于关于停放在路肩上的车辆的信息来搜索更准确的最佳路线，该信息是通过行驶的联网汽车服务(CCS)车辆的相机收集的。另外，本公开可提供直接或间接地认识到的各种效果。
上文中，尽管已经参考示例性实施方式和附图描述了本公开，但是本公开不限于此，本公开所属领域的技术人员可在不脱离所附权利要求书要求保护的本公开的精神和范围得情况下对本公开进行各种修改和改变。
因此，提供本公开的示例性实施方式以解释本公开的精神和范围，但不限制它们，使得本公开的精神和范围不受示例性实施方式的限制。本公开的范围应该基于所附权利要求来解释，并且在等同于权利要求的范围内的所有技术思想都应当包括在本公开的范围内。

Claims (20)

1.一种在经由无线通信网络与服务器协同工作的车辆中利用路肩停车状态信息搜索路线的方法，该方法包括以下步骤：
由控制器通过分析在车辆驾驶过程中由相机捕获的图像，来识别停在路肩上的至少一辆车辆；
由所述控制器在所识别的停在路肩上的车辆中确定要报告为停在路肩上的至少一辆车辆；以及
由所述控制器生成与所确定的要报告为停在路肩上的至少一辆车辆相对应的路肩停车报告消息，并将所述路肩停车报告消息发送给所述服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，识别停在路肩上的车辆包括：
由所述控制器通过分析由前相机捕获的图像来检测停在道路的左路肩或右路肩上的至少一辆车辆，并计算表示检测到的车辆的位置的第一坐标点；
由所述控制器通过分析由后相机捕获的图像来计算表示检测到的车辆的位置的第二坐标点；以及
由所述控制器通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在路肩上的至少一辆车辆。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在路肩上的至少一辆车辆包括：
当所述第一坐标点和所述第二坐标点相互匹配时，由所述控制器将检测到的车辆确定为停在路肩上的车辆；以及
当所述第一坐标点和所述第二坐标点彼此不匹配时，确定检测到的车辆正在路肩上行驶。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定要报告为停在路肩上的至少一辆车辆包括：
由所述控制器计算被确定为停在路肩上的至少一辆车辆占据最外车道的占用率；以及
由所述控制器通过将计算的占用率与预定参考值进行比较，来确定要报告为停在路肩上的至少一辆车辆。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，通过将计算的占用率与该预定参考值进行比较来确定要报告为停在路肩上的至少一辆车辆包括：
当所计算的占用率大于或等于所述参考值时，由所述控制器将停在路肩上的相应车辆确定为要报告为停在路肩上的至少一辆车辆；以及
当所计算的占用率小于所述参考值时，由所述控制器将停在路肩上的相应车辆从要报告为停在路肩上的至少一辆车辆中排除。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述路肩停车报告消息包括与所确定的要报告为停在路肩上的车辆相对应的以下各项中的至少一项：关于识别到停车时的时间的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述服务器被配置为基于从不同车辆收集的所述路肩停车报告消息，来监视与至少一辆车辆相对应的发现的初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化，并且所述服务器被配置为基于监视结果来确定是否重新搜索至少一辆车辆的路线。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述服务器被配置为：响应于确定所述初始路线中包括的所述节点区间的驾驶不可能性比率超过预定阈值，或者响应于基于所述驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化，来确定需要针对至少一辆车辆的路线的重新搜索。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述服务器被配置为：使用在至少一辆车的当前位置处的预定驾驶时间半径内从不同车辆收集的所述路肩停车报告消息，来监视每个对应节点区间的驾驶状态变化。
10.一种用于在经由无线通信网络与车辆协同工作的服务器中利用路肩停车状态信息搜索路线的方法，该方法包括以下步骤：
由服务器基于收集到的路肩停车信息来搜索到用户设置的目的地的初始路线，并将找到的所述初始路线发送给车辆；
在向所述目的地行驶时，由所述服务器从不同车辆接收至少一条与所述初始路线相对应的路肩信息报告消息；
由所述服务器基于所述路肩信息报告消息，监视所述初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化；
由所述服务器基于监视结果，重新搜索从所述车辆的当前位置到所述目的地的路线；以及
由所述服务器将再次检测到的路线发送给所述车辆。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述路肩停车报告消息包括与停在路肩上的对应车辆相对应的以下各项中的至少一项：关于识别到停车时的时间的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述服务器被配置为：响应于确定所述初始路线中包括的所述节点区间的驾驶不可能性比率超过预定阈值，或者响应于基于驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化，来确定需要针对车辆的路线的重新搜索。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述服务器被配置为：基于在车辆的当前位置处的预定驾驶时间半径内从不同车辆收集的路肩停车报告消息来监视每个对应节点区间的驾驶状态变化。
14.一种车辆，包括：
相机，被配置为捕获车辆周围的图像；
车辆识别装置，被配置为通过分析在驾驶车辆时由所述相机捕获的图像，来识别停在路肩上的至少一辆车辆；
路肩占用率计算装置，被配置为对所识别的停在路肩上的车辆占据最外侧车道的占用率进行计算；
驾驶不可能性确定装置，被配置为基于计算的所述占用率来确定要报告为停在路肩上的至少一辆车辆；
报告消息生成单元，被配置为生成与所确定的要报告为停在路肩上的至少一辆车辆相对应的路肩停车报告消息；以及
无线通信装置，被配置为经由无线通信网络将所述路肩停车报告消息发送到服务器。
15.根据权利要求14所述的车辆，其中，所述相机包括前相机和后相机，并且其中，所述车辆识别装置包括：
第一装置，被配置为通过分析由所述前相机捕获的图像来检测停在道路的左路肩或右路肩上的至少一辆车辆，并计算表示检测到的至少一辆车辆的位置的第一坐标点；
第二装置，被配置为通过分析由后相机捕获的图像来计算表示检测的至少一辆车辆的位置的第二坐标点；以及
第三装置，被配置为通过比较所述第一坐标点和所述第二坐标点来确定停在路肩上的车辆。
16.根据权利要求15所述的车辆，其中，当所述第一坐标点和所述第二坐标点相互匹配时，所述车辆识别装置被配置为将检测到的至少一辆车辆确定为停在路肩上的车辆；并且当所述第一坐标点和所述第二坐标点彼此不匹配时，所述车辆识别装置被配置为确定检测到的至少一辆车辆正在路肩上行驶。
17.根据权利要求16所述的车辆，其中，当计算出对应于被确定为停在路肩上的至少一辆车辆的占用率大于或等于预定参考值时，所述驾驶不可能性确定装置被配置为将对应车辆确定为要报告为停在路肩上，并且当所述占用率小于所述参考值时，所述驾驶不可能性确定装置被配置为将所述对应车辆从要报告为停在路肩中排除。
18.根据权利要求17所述的车辆，其中，所述路肩停车报告消息包括与所确定的要报告为停在路肩上的车辆相对应的以下各项中的至少一项：关于识别到停车时的时间的信息、道路信息、车道信息以及位置信息。
19.根据权利要求14所述的车辆，其中，基于从不同车辆收集的所述路肩停车报告消息，所述服务器被配置为监视与至少一辆车辆相对应的发现的初始路线中包括的每个节点区间的驾驶状态变化，并且基于监视结果，所述服务器被配置为确定是否重新搜索至少一辆车辆的路线。
20.根据权利要求19所述的车辆，其中，所述服务器被配置为：响应于确定所述初始路线中包括的所述节点区间的驾驶不可能性比率超过预定阈值，或者响应于基于所述驾驶状态变化而再次计算的到达目的地的估计时间以预定比率或更大比率变化，来确定需要针对至少一辆车辆的路线的重新搜索。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050267608A1 (en) * 2004-05-27 2005-12-01 Nissan Motor Co., Ltd. Model predictive control apparatus
US20070257819A1 (en) * 2006-05-05 2007-11-08 Eis Electronic Integrated Systems Inc. Traffic sensor incorporating a video camera and method of operating same
US20160257342A1 (en) * 2015-03-02 2016-09-08 Denso Corporation Vehicle Controller
US20170168502A1 (en) * 2015-12-09 2017-06-15 International Business Machines Corporation Mishap amelioration based on second-order sensing by a self-driving vehicle
US20180211521A1 (en) * 2016-04-22 2018-07-26 Here Global B.V. Node-centric navigation optimization
WO2018211708A1 (ja) * 2017-05-19 2018-11-22 日産自動車株式会社 運転支援装置及び運転支援方法
US20190073783A1 (en) * 2006-01-04 2019-03-07 Mobileye Vision Technologies Ltd. Estimating distance to an object using a sequence of images recorded by a monocular camera

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1815225A4 (en) * 2004-10-25 2010-04-28 Payment Protection Sys Inc METHOD AND SYSTEM FOR MONITORING A VEHICLE
JP4736913B2 (ja) * 2005-09-27 2011-07-27 株式会社デンソー エコドライブシステム
US10535256B1 (en) * 2009-04-06 2020-01-14 Massachusetts Institute Of Technology Method and apparatus for traffic-aware stochastic routing and navigation
US9984573B2 (en) * 2015-11-06 2018-05-29 Omnitracs, Llc Advanced warning system
US20180050692A1 (en) * 2016-08-18 2018-02-22 GM Global Technology Operations LLC Automated Co-Pilot Control For Autonomous Vehicles
US10368333B2 (en) * 2017-11-20 2019-07-30 Google Llc Dynamically adapting provision of notification output to reduce user distraction and/or mitigate usage of computational resources
US11287270B2 (en) * 2018-12-26 2022-03-29 Beijing Voyager Technology Co., Ltd. Systems and methods for safe route planning for a vehicle

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050267608A1 (en) * 2004-05-27 2005-12-01 Nissan Motor Co., Ltd. Model predictive control apparatus
US20190073783A1 (en) * 2006-01-04 2019-03-07 Mobileye Vision Technologies Ltd. Estimating distance to an object using a sequence of images recorded by a monocular camera
US20070257819A1 (en) * 2006-05-05 2007-11-08 Eis Electronic Integrated Systems Inc. Traffic sensor incorporating a video camera and method of operating same
US20160257342A1 (en) * 2015-03-02 2016-09-08 Denso Corporation Vehicle Controller
US20170168502A1 (en) * 2015-12-09 2017-06-15 International Business Machines Corporation Mishap amelioration based on second-order sensing by a self-driving vehicle
US20180211521A1 (en) * 2016-04-22 2018-07-26 Here Global B.V. Node-centric navigation optimization
WO2018211708A1 (ja) * 2017-05-19 2018-11-22 日産自動車株式会社 運転支援装置及び運転支援方法

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