CN116528154A - 用于界定区域内的车辆驾驶辅助的方法 - Google Patents

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CN116528154A CN202310013090.7A CN202310013090A CN116528154A CN 116528154 A CN116528154 A CN 116528154A CN 202310013090 A CN202310013090 A CN 202310013090A CN 116528154 A CN116528154 A CN 116528154A
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Abstract

本公开涉及用于界定区域内的车辆驾驶辅助的方法。用于界定区域(100)内的车辆驾驶辅助的计算机实现方法包括由中央数据处理系统(200)执行的以下步骤：通过覆盖界定区域(100)的无线局域网(300)从位于界定区域(100)内的多个车辆(Vi，i＝1、2、3……)接收来自车辆(Vi)的车载传感器的感测数据，由此来自每个车辆(Vi)的感测数据与所述车辆(Vi)周围的环境相关；集中处理和融合来自多个车辆(Vi)的感测数据；基于集中处理和融合的步骤的结果，通过无线局域网(300)向至少一个目标车辆(Vi)发送用于车辆驾驶辅助的信息。

Description

用于界定区域内的车辆驾驶辅助的方法
技术领域
本公开涉及在例如室内空间的界定区域内的车辆驾驶辅助和/或自主驾驶领域。
背景技术
自主车辆或自动车辆必须能够在任何环境下执行不同的任务，包括自定位、环境建模、外部对象(诸如行人、其它车辆、自行车)的映射和跟踪。
自定位可能是自主车辆的最重要的任务。自主车辆的自定位越准确，外部对象的定位和跟踪就越准确。自主车辆的自定位可以基于由不同车载感测系统(诸如摄像头、LiDAR、雷达等)收集的数据来执行。
此外，自主车辆必须生成环境模型来识别车辆的周围环境中的静态对象(例如墙壁)，避免与静态对象的碰撞，并规划从点A到点B的最佳路径。
自定位的已知方法使用例如GNSS(全球导航卫星系统)的卫星导航系统。其使得设置有用于接收GNSS信号的接收器的车辆能够使用通过来自卫星的无线电沿着视线发送的时间信号来以高精度(在几厘米到米内)确定其位置(经度、纬度和高度/仰角)。然而，在室内环境内，例如在隧道或停车库中，来自卫星导航系统的信号通常不可用，并且需要以不同的方式执行自定位。
已知用于在室内环境中的自主车辆的自定位的不同方法。
第一已知方法包括使用诸如加速器和陀螺仪的机械运动传感器和运动模型来跟踪车辆的位置和取向。
在第二已知方法中，由诸如LiDAR或摄像头的一个或更多个车载传感器收集连续观察，并且配准，并且从这些连续观察得出车辆的运动。
文献KR20190121275A公开了一种用于基于机器学习和/或人工智能算法来定位室内空间内的车辆的室内定位方法。车辆利用感测系统获取室内空间的图像信息，并且将所获取的信息与预先生成的室内地图进行匹配，以基于匹配结果来定位室内空间中的车辆。
第一方法和第二方法的缺点是它们执行相对定位，这需要知道车辆的初始位置和取向。KR20190121275A的方法限于基于预先生成的室内地图来定位室内空间中的一个车辆定位。
已知方法仅限于在室内环境中对一个车辆进行自定位。因此，需要改进在其它参与者(如其它车辆和/或行人)可以进入的室内环境内的车辆自动驾驶和/或车辆驾驶辅助。
发明内容
本公开涉及一种用于界定区域内的车辆驾驶辅助的计算机实现方法，该计算机实现方法包括由中央数据处理系统执行的以下步骤：
-通过无线局域网从位于界定区域内的多个车辆接收来自车辆的车载传感器的感测数据，由此来自每个车辆的感测数据与所述车辆周围的环境相关；
-集中处理和融合来自多个车辆的感测数据；
-基于集中处理和融合的步骤的结果，通过无线局域网向多个车辆中的至少一个目标车辆发送用于车辆驾驶辅助的信息。
本方法源自于改进室内环境内的车辆自主驾驶和/或车辆驾驶辅助的需要。然而，本方法更一般地应用于界定区域，界定区域可以包括隧道、停车场、仓库、桥梁或例如出于安全原因需要改进的车辆驾驶辅助的任何其它类型的区域。本方法允许通过共享位于界定区域中的所有车辆的感测系统或传感器来获得界定区域的集中感知。就好像中央数据处理系统配备有所有车辆的传感器一样。此外，对由传感器收集的感测数据的处理由中央数据处理系统执行，其允许在车辆中没有处理装置的情况下具有基本和低成本的传感器。因此，实现方式简单且低成本。
在一实施方式中，集中处理和融合的步骤可以包括基于从多个车辆接收的感测数据来生成界定区域的融合地图，并且发送用于车辆驾驶辅助的信息的步骤包括发送所生成的地图。
融合地图可以聚合由所有车辆的感测系统感知的环境信息，并且可以实时地与所有车辆共享。以这种方式，每个车辆可以将界定区域内的环境映射为所有车辆的传感器所感知的。
附图说明
借助阅读参照附图进行的非限制性实施方式的详细说明，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明确。
图1例示了根据实施方式的用于界定区域中的车辆驾驶辅助的分布式系统。
图2A至图2B例示了用于界定区域内的目标车辆的车辆行驶辅助的计算机实现方法的流程图。
图3例示了根据实施方式的中央数据处理系统的示意性框图。
具体实施方式
本公开涉及用于界定区域100内的车辆驾驶辅助的计算机实现方法。
例如，界定区域100可以包括室内空间，诸如图1中所示的道路隧道、停车场或其中自动车辆行驶以执行物流任务的仓库。界定区域可以包括需要改进的车辆驾驶辅助的任何其它区域，特别是出于安全原因。例如，界定区域可以包括路桥。这些示例仅是例示性的而非限制性的。
表示为Vi(其中，i＝1、2、3……)的多个车辆可以进入界定区域100并在该界定区域100内移动。例如行人的其它参与者也可以进入界定区域100内并在该界定区域100内移动。
界定区域100配备有中央数据处理系统200并且由无线局域网300覆盖，车辆Vi可以连接到无线局域网300。
界定区域100可以被称为感测区域，因为它是其中车辆通过无线局域网300向中央数据处理系统200发送或上载由车辆车载传感器捕获的数据的区域，如稍后将更详细地描述的。
在一实施方式中，无线局域网300可以是使用5G技术的基于5G的网络。5G技术提供极低的时延速率，该时延速率是发送信息与接收信息之间的延迟。另选地，无线局域网300可以基于用于提供低时延速率的无线通信的任何其它技术，例如6G和任何未来一代的通信系统。局域网300具有网络标识符或网络ID，其可以由覆盖界定区域100的区域内的一个或更多个基站广播。基站的覆盖区域301可以延伸超过界定区域100以允许在界定区域100外部并朝向界定区域100的入口移动的车辆在进入界定区域100之前连接到无线局域网300。无线局域网300可以是移动电信网络的一部分，例如移动电信网络中的一个或更多个小区。
车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)可以是包括一个或更多个ADAS(高级驾驶辅助系统)系统的自动车辆或车辆。每个车辆Vi具有一个或更多个车载传感器或感测系统(诸如，雷达、LiDAR和/或摄像头)，用于收集与其自身的车辆环境相关的感测数据。此外，每个车辆Vi包括无线电通信模块，用于连接到无线局域网300并通过它进行通信。无线电通信模块可以包括无线电发送器和无线电接收器。无线电通信模块可以包括硬件装置和/或软件装置。无线电通信模块允许车辆Vi连接到无线局域网300，将由车辆Vi的传感器收集的感测数据发送到中央数据处理系统200，并且从中央数据处理系统200接收用于车辆驾驶辅助的信息。每个车辆还可以包括注册模块，用于在检测到和/或连接到无线局域网300时注册到中央数据处理系统200。
图2A例示了根据实施方式的用于界定区域100内的车辆驾驶辅助的计算机实现方法。
在表示为t0的第一时间点，多个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)位于界定区域100内并且连接到无线局域网300。车辆Vi可以是启动的车辆或停止的车辆，例如停放的车辆或临时停止的车辆。在任何情况下，车辆Vi具有可操作以捕获感测数据的一个或更多个有源传感器以及可操作以发送由传感器捕获的感测数据的无线电通信模块。在一实施方式中，车辆Vi中的各车辆可能先前已经通过无线局域网300注册到中央数据处理系统200，例如当进入界定区域100时或在进入界定区域100前不久。注册步骤S0可以由进入界定区域100的各车辆Vi执行，例如在检测和连接到无线局域网300时。中央数据处理系统200可以将关于注册车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)的信息存储在数据库中并且管理数据库。例如，当车辆Vi不再连接到无线局域网300时，可以从数据库中删除该车辆Vi。
在步骤S1中，由每个车辆Vi中的传感器收集或捕获的感测数据通过无线局域网300实时地从车辆Vi连续地发送到中央数据处理系统200。由每个车辆Vi的车载传感器收集的数据的发送可以在没有来自用户的任何动作的情况下自动执行。一旦收集到感测数据，就可以实时地将感测数据传送到中央数据处理系统。感测数据可以是来自传感器的原始未处理数据。因此，中央数据处理系统200从位于界定区域100内并且连接到无线局域网300的多个车辆Vi接收与各个车辆Vi周围的环境相关的感测数据。每个车辆Vi利用其自己的车载传感器来感知其周围环境。被称为感测数据的传感器的输出可以由车辆Vi的车载无线电发送器通过无线局域网300传送到中央数据处理系统200。例如，感测数据可以包括雷达和LiDAR的点云以及摄像头的图片帧。车辆Vi的感测系统(可其以包括摄像头、雷达、LiDAR)不需要具有用于处理感测数据的附加装置。它们可以是仅具有感测数据和传送数据的功能的基本和低成本感测系统。
在步骤S2中，中央数据处理系统200通过无线网络300从位于界定区域100内的每个车辆Vi接收感测数据。一旦收集到感测数据，就可以实时地接收来自车辆Vi的感测数据。
在步骤S3中，中央数据处理系统200集中处理和融合或聚合从多个车辆Vi接收的感测数据，以确定定界区域或感测区域100内的环境的融合的或聚合的环境信息。因此，来自位于界定区域100内的所有车辆Vi的传感器信息由中央处理系统200融合或聚合。好像中央处理系统200配备有位于界定区域100中的所有车辆Vi的车载传感器一样。融合或聚合的环境信息可以通过无线网络300与界定区域100内的所有车辆Vi共享。以此方式，每个车辆Vi虚拟地配备有位于界定区域100中的所有车辆Vi的传感器。
图2B例示了根据实施方式的步骤S3。
在一实施方式中，集中处理和融合或聚合来自多个车辆Vi的感测数据的步骤S3可以包括基于从多个车辆Vi接收的感测数据来生成界定区域100的融合或聚合的地图的步骤S30。
中央数据处理系统200可以访问界定区域100的预定义地图。该预定义地图可以存储在中央处理系统200的存储器中，和/或从服务提供商(如或)的在线数据库获得。在步骤S30中，中央数据处理系统200可以处理和分析从所有车辆Vi接收的传感器数据以获得与界定区域100内的环境相关的附加信息，并且通过使用该附加信息来更新预定义地图。预定义地图的更新可以允许添加或删除预定义地图中的对象或参与者，和/或添加可以用于界定区域100中的车辆驾驶辅助的信息。例如，一个或更多个行人、摔倒在地的对象、交通堵塞、诸如停止车辆或碰撞的危险事件等可以添加到预定义地图。
在变型中，在步骤S30中，中央处理系统200可以通过使用来自车辆Vi的传感器数据来针对每个车辆Vi生成表示所述车辆Vi周围的区域的单独地图，并且然后融合或聚合针对多个车辆Vi生成的多个单独地图以生成界定区域100的融合地图。
在一实施方式中，在步骤S31中，通过处理和融合来自多个车辆Vi的感测数据，中央数据处理系统200可以确定或识别界定区域100中的危险情况。例如，在界定区域100中发生事故，车辆在隧道中的道路车道上停止，或者对象在界定区域100内倒地。可以通过处理和分析从车辆Vi接收的感测数据来识别危险情况。例如，可以通过分析来自车辆Vi的速度数据来检测静止交通，可以通过对由车辆Vi的传感器拍摄的图像进行图像分析来检测地面上的对象或行人，可以通过分析由车辆拍摄的图像等来检测碰撞。在这种情况下，在步骤S32中，中央数据处理系统200生成警告消息或警告信息以通知界定区域100中的车辆Vi。
在一实施方式中，在步骤S33中，中央数据处理系统200可以基于集中处理和融合所有车辆Vi的传感器数据的结果来生成命令以控制界定区域100中的一个或更多个目标车辆Vi的驾驶或停车功能。例如，命令可以控制目标车辆以调整其在隧道中的速度，或者接管目标车辆的驾驶以到停车场中的选定停车区。在包括例如叉车的自动车辆的仓库的情况下，命令可以控制仓库中的自动车辆的移动。
在步骤S4中，中央数据处理系统200基于集中处理和融合来自车辆Vi的感测数据的步骤S3的结果将用于车辆驾驶辅助的融合信息发送到连接到无线局域网300的车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)中的一个或更多个目标车辆Vt。目标车辆可以包括位于界定区域100内的一个或更多个车辆和/或位于界定区域100外部但在无线局域网300的覆盖区域301内的一个或更多个车辆。例如，一个或更多个目标车辆可以是位于界定区域100外部并且朝向界定区域100的入口移动以进入界定区域100的车辆。
步骤S4可以包括由中央数据处理系统200执行的以下动作：
-在步骤S40中，向目标车辆发送通过使用从多个车辆Vi接收的感测数据来在步骤S30中生成的融合地图；和/或
-在步骤S41中，向目标车辆发送在步骤S32中生成的与危险情况相关的警告消息；和/或
-在步骤S42中，向目标车辆发送在步骤S33中生成的一个或更多个命令以控制目标车辆的驾驶。
中央数据处理系统200连续地接收由位于界定区域100内的所有车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)的传感器收集的感测数据，处理并融合接收到的感测数据以更新发送到目标车辆的车辆驾驶辅助的信息。
此外，当新的车辆进入界定区域100并且注册到中央数据处理系统200时，中央数据处理系统200可以向新注册的车辆发送用于车辆驾驶辅助的当前信息，例如当前融合地图、和/或当前警告消息、和/或用于驾驶或停车的命令。
基于由中央数据处理系统200随时间接收的感测数据，实时地连续更新用于车辆驾驶辅助的信息。
可选地，在步骤S5中，中央数据处理系统200通过处理由车辆Vi的传感器收集并通过无线网络300传送到中央数据处理系统200的感测数据来针对位于界定区域100内的每个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)执行驾驶辅助或自主驾驶的一个或更多个任务，包括车辆Vi的自定位、车辆Vi周围的映射、跟踪车辆Vi周围的外部对象、车辆Vi的路径规划以及控制车辆Vi以例如驾驶和/或停车。中央数据处理系统200还可以使用从集中处理和融合来自所有车辆Vi的感测数据的步骤产生的融合环境信息来执行所考虑的车辆Vi的驾驶辅助或自主驾驶的任务。在步骤S6中，驾驶辅助或自主驾驶的每个任务的结果通过无线网络300从中央数据处理系统200发送到车辆Vi。以这种方式，由位于界定区域100内的每个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)收集的感测数据进行处理以执行驾驶辅助和/或自主驾驶的任务被移送(deport)至中央数据处理系统200中。网络300的低时延允许移送由位于界定区域100内的每个车辆Vi收集的感测数据的处理，同时允许该车辆Vi实时地或几乎实时地使用处理的结果。
对于车辆Vi的自定位的任务，中央数据处理系统200可以基于从所述车辆Vi接收的感测数据和界定区域100的包括地标的预定义地图来匹配在所述车辆Vi周围的环境中检测到的地标信息。例如，界定区域100可以包括在预定位置处的反射元件，并且预定义地图可以包括反射元件。因此，中央数据处理系统可以将通过处理收集到的感测数据而获得的地标信息和包括在预定义地图中的地标进行匹配以精确地定位车辆。
中央数据处理系统200包括用于执行前述方法的步骤的装置。其被配置成通过无线局域网300从位于界定区域100内的车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)接收感测数据，集中处理和融合所接收的传感器数据，基于所接收的感测数据的处理和融合的结果来将用于车辆驾驶辅助的信息发送到目标车辆。
在一实施方式中，中央数据处理系统200可以包括用于连接到无线局域网300的网络接口210、接收模块220、数据处理模块230和发送模块240。
接收模块220被配置成通过网络300从每个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)接收与车辆Vi的环境相关的感测数据。
数据处理模块230负责集中处理和融合或聚合来自多个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)的感测数据，并且负责基于感测数据的处理和融合的结果来生成用于车辆驾驶辅助的融合信息。可选地，数据处理模块230可以被配置成针对位于界定区域100内的每个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)执行驾驶辅助和/或自主驾驶的任务，诸如车辆Vi的自定位、车辆Vi周围的映射、跟踪车辆Vi周围的外部对象以及通过处理由车辆Vi的传感器收集的感测数据来控制车辆Vi。
发送模块240被配置成通过无线网络300将基于处理和融合来自多个车辆Vi(其中，i＝1、2、3……)的感测数据而生成的用于车辆行驶辅助的信息发送到界定区域100中的目标车辆。所发送的信息可以包括融合环境信息和/或基于融合环境信息生成的信息，例如用于控制目标车辆Vt自主驾驶的一个或多个命令或警告消息。
可选地，如先前所解释的，发送模块240被配置成向车辆Vi传送通过处理来自所述车辆Vi的感测数据而执行的驾驶辅助和/或自主驾驶的一个或更多个任务的结果。
中央数据处理系统200还可以包括：车辆数据库250，其用于存储关于已经向中央数据处理系统200注册的位于界定区域内的车辆的信息；注册模块260，其被配置成执行位于界定区域100内的车辆的注册任务；以及数据库管理模块270，其负责存储、取回和更新数据库250中的信息。注册模块230负责在数据库260中注册。
数据库260存储关于位于界定区域100内的每个注册车辆的信息。中央数据处理系统200可以具有数据库管理模块270，其用于存储、取回和更新数据库260中的信息。

Claims (15)

1.一种用于界定区域(100)内的车辆驾驶辅助的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括由中央数据处理系统(200)执行的以下步骤：
-通过覆盖所述界定区域(100)的无线局域网(300)从位于所述界定区域(100)内的多个车辆(Vi，i＝1、2、3……)接收(S2)来自所述车辆(Vi)的车载传感器的感测数据，由此来自每个车辆(Vi)的所述感测数据与所述车辆(Vi)周围的环境相关；
-集中处理和融合(S3)来自所述多个车辆(Vi)的所述感测数据；
-基于集中处理和融合的步骤(S3)的结果，通过所述无线局域网(300)向至少一个目标车辆(Vi)发送用于车辆驾驶辅助的信息。
2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中，所述集中处理和融合的步骤(S3)包括基于从所述多个车辆(Vi，i＝1、2、3……)接收的所述感测数据来生成(S30)所述界定区域(100)的融合地图，并且发送用于车辆驾驶辅助的信息的步骤包括发送(S40)所生成的融合地图。
3.根据权利要求2所述的计算机实现方法，其中，通过利用从所述多个车辆接收的所述感测数据更新预定义地图来生成所述融合地图。
4.根据权利要求3所述的计算机实现方法，其中，所述融合地图是通过多个单独地图的融合生成的，每个单独地图覆盖一个车辆周围的与所述界定区域的一部分相对应的区域并且是基于从所述车辆接收的所述感测数据生成的。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括步骤(S0)：在车辆(Vi)检测到所述无线局域网(300)时，通过所述无线局域网(300)向所述中央数据处理系统(200)注册该车辆(Vi)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的计算机实现方法，其中，发送用于车辆驾驶辅助的信息的步骤包括发送(S42)一个或更多个命令以控制所述至少一个目标车辆(Vi)的驾驶或停车功能。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算机实现方法，其中，发送用于车辆驾驶辅助的信息的步骤包括发送(S41)与通过处理和融合来自所述多个车辆的所述感测数据而确定的危险情况相关的警告消息。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述中央数据处理系统(200)基于来自所述车辆的所述感测数据来针对所述多个车辆中的每个车辆执行包括以下项的任务中的至少一个任务：所述车辆的自定位、所述车辆周围的映射、跟踪所述车辆周围的外部对象、所述车辆的路径规划以及控制所述车辆。
9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其中，所述车辆的自定位的任务包括将在所述车辆周围的所述环境中检测到的基于从所述车辆接收的所述感测数据的地标信息和所述界定区域的地图进行匹配。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述无线局域网(300)是基于5G通信系统或下一代通信系统的网络。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述界定区域(100)是包括隧道、停车库、仓库、桥梁的环境中的一种。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的计算机实现方法，其中，所述中央处理单元(200)将用于车辆驾驶辅助的所述信息发送到位于所述界定区域(100)内的一个或更多个目标车辆和/或位于所述界定区域(100)外部但位于所述无线局域网(300)的覆盖区域(301)内的一个或更多个目标车辆。
13.一种用于界定区域(100)内的车辆驾驶辅助的中央数据处理系统(200)，所述中央数据处理系统包括用于执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤的装置。
14.一种包括用于在由无线局域网(300)覆盖的界定区域(100)内的车辆驾驶辅助的根据权利要求13所述的中央数据处理系统的系统，该系统还包括：位于所述界定区域(100)内的多个车辆(Vi，i＝1、2、3……)，每个车辆具有用于收集与所述车辆周围的环境相关的感测数据的一个或更多个传感器；以及通信模块，所述通信模块用于通过所述无线局域网将所收集的感测数据发送到所述中央数据处理系统。
15.一种包含指令的计算机程序，当所述程序由计算机执行时，所述指令使所述计算机执行根据权利要求1所述的方法的步骤。
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