JPWO2021197649A5 - - Google Patents

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本発明は、一般に、車両支援システムの分野に関する。特に、本発明は、牽引車両と連結されているトレーラのヨー角を車両のカメラにより提供される画像情報に基づいて計算する方法及びシステムに関する。 FIELD OF THE INVENTION The present invention relates generally to the field of vehicle assistance systems. In particular, the present invention relates to a method and system for calculating the yaw angle of a trailer coupled to a towing vehicle based on image information provided by a camera on the vehicle.

牽引車両に対するトレーラの角度を車両のカメラにより提供される画像情報に基づいて計算する方法は既知である。 Methods are known for calculating the angle of a trailer relative to a towing vehicle based on image information provided by a camera on the vehicle.

特に、既知の方法は、演算の複雑さは低いが、画質が不良の場合ロバストな角度情報は提供されない。 In particular, known methods have low computational complexity but do not provide robust angular information in the case of poor image quality.

本発明の実施形態の課題は、トレーラのヨー角を高いロバストネスと高い信頼性で計算する方法であって、トウボール場所を得ることを必要としない方法を提供することである。本課題は、独立請求項の特徴により解決される。好ましい実施形態は従属請求項に記載されている。明示的に記載されていないが、本発明の実施形態は互いに自由に組み合わせ可能である。 It is an object of embodiments of the invention to provide a method for calculating the yaw angle of a trailer with high robustness and reliability, which does not require obtaining the location of the towball . This problem is solved by the features of the independent claims. Preferred embodiments are described in the dependent claims. Although not explicitly described, embodiments of the invention can be freely combined with each other.

1つの態様によると、本発明は、牽引車両の前後方向軸に対するトレーラのヨー角を決定する方法に関する。本方法は以下の方法を備える。 According to one aspect, the invention relates to a method of determining the yaw angle of a trailer relative to the longitudinal axis of a towing vehicle. The method includes the following methods.

まず、カメラを使い、トレーラの少なくとも第1及び第2画像が撮影される。第1及び及び第2画像は、車両に対するトレーラの方向が少なくとも2つの画像上において異なるように撮影される。 First, at least first and second images of the trailer are captured using a camera. The first and second images are taken such that the orientation of the trailer relative to the vehicle is different on at least the two images.

この画像の撮影後、トレーラの少なくとも第1及び第2特徴が決定される。この第1及び第2特徴は第1及び第2画像上において可視である必要がある。加えて、この第1特徴は、第2特徴とは異なるトレーラの位置に配置される。例えば、第1特徴は第1場所における明らかな第1特徴であってよく、第2特徴は第2場所における明らかな第2特徴であってよい。 After taking this image, at least first and second characteristics of the trailer are determined. The first and second features need to be visible on the first and second images. Additionally , this first feature is located at a different location on the trailer than the second feature. For example, the first feature may be the first obvious feature at the first location , and the second feature may be the second obvious feature at the second location .

この決定された第1及び第2特徴に基づいて、第1角度推定は計算される。第1角度推定は、牽引車両の固定点に対する、第1画像上の第1特徴と第2画像上の第1特徴との間の水平面における旋回角度を特徴付ける。言い換えれば、第1角度推定は、第1画像上の第1特徴の位置とこの固定点の位置との間に延在する第1線と、第2画像上の第1特徴の位置とこの固定点の位置との間に延在する第2線との間に限定される旋回角度に関する。この旋回角度は車両からトレーラに向かって開口している。 Based on the determined first and second features, a first angle estimate is calculated. The first angle estimate characterizes a turning angle in a horizontal plane between a first feature on the first image and a first feature on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle. In other words, the first angle estimation is based on a first line extending between the position of the first feature on the first image and the position of this fixed point, and the position of the first feature on the second image and this fixed point. It relates to a turning angle defined between the position of a point and a second line extending between the points. This turning angle is open from the vehicle toward the trailer.

加えて、第2角度推定計算される。第2角度推定は、牽引車両の固定点に対する、第1画像上の第2特徴と第2画像上の第2特徴との間の水平面における旋回角度を特徴付ける。言い換えれば、第1角度推定は、第1画像上の第2特徴の位置とこの固定点の位置との間に延在する第1線と、第2画像上の第2特徴の位置とこの固定点の位置との間に延在する第2線との間に限定される旋回角度を意味する。この旋回角度は車両からトレーラに向かって開口している。 Additionally , a second angle estimate is calculated. The second angle estimation characterizes a turning angle in a horizontal plane between a second feature on the first image and a second feature on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle. In other words, the first angle estimation is based on a first line extending between the position of the second feature on the first image and the position of this fixed point, and the position of the second feature on the second image and this fixed point. means the angle of rotation defined between the position of a point and a second line extending between the points. This turning angle is open from the vehicle toward the trailer.

「第1画像(又は第2画像)上の第1又は第2特徴の位置」の記載は、この画像上の点についてではなく、画像が撮影されるある時点各トレーラ特徴の場所がある、牽引車両の周辺内のある場所を意味することは言及に値する。 The statement "location of the first or second feature on the first image (or second image) " does not refer to a single point on this image, but rather the location of the feature on each trailer at a certain point in time when the image is taken. It is worth mentioning that , means a certain location within the vicinity of the towing vehicle.

最後に、トレーラのヨー角はこの第1及び第2角度推定に基づいて計算される。 Finally, the trailer's yaw angle is calculated based on the first and second angle estimates.

この方法が有利であるのは、角度推定を計算するために、2つ又はそれより多い画像を使いかつ2つ又はそれより多いトレーラ特徴を使う用いるからであり、トレーラ特徴の検出が高ノイズを有し、画質が劣悪である場合でさえも、ヨー角決定の結果は非常に信頼性高くロバストである。 This method is advantageous because it uses two or more images and uses two or more trailer features to calculate the angle estimate, and the trailer feature detection is high. Even with noise and poor image quality, the results of yaw angle determination are very reliable and robust.

固定点の場所を考慮に入れてよい他の方法は、多くの場合、正確な角度を生成するために、特徴の場所について三角法を使う必要がある。その結果、これら特徴は、追跡されている特徴におけるノイズ又は不正確さの影響を受けやすくなる。これら特徴が不正確な場合、そのような方法は数学的に不安定であるか、全く結果を生成しない場合がある。 Other methods that may take into account the location of fixed points often require trigonometry on the location of the feature to generate accurate angles. As a result, these features become susceptible to noise or inaccuracies in the features being tracked. If these features are inaccurate, such methods may be mathematically unstable or produce no results at all.

実施形態によると、第1又は第2画像において、車両に対するトレーラのヨー角はゼロである。これにより、この画像を「ゼロポーズ画像」として、つまり車両の前後方向軸とトレーラの前後方向軸との厳密な位置合わせの基準として使ってよいしかしながら、別のヨー角も基準値として使ってよい。この別のヨー角が既知ではない場合、システムは絶対トレーラ角度ではなく、むしろトレーラ角度の変化を計算してよい。 According to one embodiment , in the first or second image the yaw angle of the trailer with respect to the vehicle is zero. Thereby, this image may be used as a "zero pose image", that is, as a reference for exact alignment between the longitudinal axis of the vehicle and the longitudinal axis of the trailer. However , other yaw angles may also be used as reference values. If this other yaw angle is not known, the system may calculate the change in trailer angle rather than the absolute trailer angle.

実施形態によると、この固定点はカメラの位置又はトウボールの位置である。カメラを使って画像を撮影するため、カメラを固定点として使うことは技術的に単純である。しかしながらトウボールを固定点として使うことがより厳密である場合がある。このようにして、固定点、例えばトウボール場所使って光線を調整することにより正確度の損失を緩和するために、カメラにより撮影された画像に含まれる情報は変換されてよい。しかしながらトウボールがカメラ比較的近く、トレーラ特徴が比較的遠く離れている場合、提案される方法は、トウボールの位置を調節することなく自動化トレーラ反転システムにとって十分に正確であるトレーラ角度を計算してよい。トウボールがカメラの場所の近(例えば水平方向において0.3mm未満)、トレーラ特徴が水平方向において2m又はそれより長い距離離れている場合、提案される方法により、結果が改善される場合がある。 According to one embodiment , this fixed point is the camera position or the tow ball position. Using a camera as a fixed point is technically simple since the camera is used to capture images. However , it may be more precise to use the tow ball as a fixed point. In this way, the information contained in the images taken by the camera may be transformed in order to mitigate the loss of accuracy by adjusting the light beam using a fixed point, for example the location of the towball . However , if the towball is relatively close to the camera and the trailer features are relatively far away , the proposed method can determine the trailer angle that is accurate enough for an automated trailer reversing system without adjusting the towball position. You can calculate it. If the towball is close to the camera location (e.g. less than 0.3 mm in the horizontal direction) and the trailer features are separated by a distance of 2 m or more in the horizontal direction, the proposed method may improve the results. be.

実施形態によると、第1及び第2角度推定を計算することは、この固定点と第1及び第2画像におけるこの第1及び第2特徴との間の光線を決定することを備える。この光線は、この固定点とこの第1及び第2特徴との間に延在する線を意味する。この光線に基づいて、現在の旋回角度を、例えば幾何的方法に基づいて、演算コストを抑えつつ決定可能である。 According to one embodiment , calculating the first and second angle estimates comprises determining a ray between the fixed point and the first and second features in the first and second images. By ray is meant a line extending between the fixed point and the first and second features. Based on this ray, the current turning angle can be determined , for example based on a geometric method, with low computational costs.

実施形態によると、この第1特徴と第2特徴との少なくとも一方の位置を光線へと変換するために、カメラ較正情報が使われ。例えば、カメラ較正情報を使ってカメラ位置を得ることで、画像上のある特徴の位置を、カメラの位置に応じて又はそれに相関付けて場所の情報に変換できる。 According to one embodiment , camera calibration information is used to convert the position of the first feature and / or the second feature into a beam of light. For example, by using camera calibration information to obtain a camera position, the position of a certain feature on an image can be converted into location information depending on or correlated to the camera position.

実施形態によると、ヨー角を計算するために、この第1及び第2特徴に加えて、トレーラの少なくとも1つのさらなる特徴が使われる。3つ又はそれより多い特徴を使うことで、ヨー角決定のロバストネスと信頼性がさらに向上する。 According to one embodiment , in addition to this first and second feature, at least one further feature of the trailer is used to calculate the yaw angle. Using three or more features further improves the robustness and reliability of the yaw angle determination.

実施形態によると、ヨー角は、少なくとも2つの角度推定に基づいて中央値を設定することにより計算される。これにより、非常に安定したヨー角決定を得られるAccording to one embodiment , the yaw angle is calculated by setting a median value based on at least two angle estimates. This results in a very stable yaw angle determination.

他の実施形態によると、ヨー角は、少なくとも2つの角度推定の平均値を設定することにより又はこの角度推定に適用される統計的方法を使うことにより計算される。 According to other embodiments , the yaw angle is calculated by setting an average value of at least two angle estimates or by using statistical methods applied to this angle estimate.

実施形態によると、本方法は、角度窓を決定するステップをさらに備える。この角度窓は、このヨー角の周りに上方境界と下方境界とを備えてよい。加えて、1セットの特徴が決定される。このセットの特徴内の複数の特この角度窓内に場所がある角度推定につながる。この決定されたセットの特徴、好ましくはこのセットの特徴に含まれる特徴のみが将来のヨー角計算に使われる。従って、言い換えれば、以前のヨー角決定の情報を使うことにより、決定されたヨー角に非常に近い角度推定(つまり角度窓内)となるトレーラの2つ又はそれより多い特徴を決定し、決定されたヨー角から著しく逸脱する角度推定(つまり角度窓外)となるような特徴は追跡されない。これにより、角度推定の演算の複雑さと正確度を著しく低減できる。 According to one embodiment , the method further comprises determining an angular window. The angle window may have an upper boundary and a lower boundary around the yaw angle. Additionally , a set of features is determined. Multiple features within this set of features lead to an angle estimate that lies within this angle window. This determined set of features, preferably only features included in this set of features , are used for future yaw angle calculations. Thus, in other words, by using the information of the previous yaw angle determination, two or more features of the trailer that result in an angle estimate very close to the determined yaw angle (i.e. within the angle window) are determined and determined. Features that result in angle estimates that deviate significantly from the calculated yaw angle (i.e., outside the angle window) are not tracked. This can significantly reduce the complexity and accuracy of angle estimation calculations.

実施形態によると、過小評価を矯正するために、計算されたヨー角の値はある程度分又は又はある割合分、増加される。計算結果の過小評価を矯正するために、例えば、計算されたヨー角は5%から15%分、特に10%分スケールアップされてよい。 According to one embodiment , the calculated yaw angle value is increased by a certain amount or a certain percentage in order to correct the underestimation. In order to correct for an underestimation of the calculation result, for example, the calculated yaw angle may be scaled up by 5% to 15%, in particular by 10%.

実施形態によると、カメラは、車両のリアビューカメラである。リアビューカメラに基づいて、技術的費用を抑えてトレーラの画像を撮影できるAccording to one embodiment , the camera is a rear view camera of the vehicle. Based on a rear view camera, images of the trailer can be captured with low technical costs .

さらなる1観点では、牽引車両の前後方向軸に対するトレーラのヨー角を決定するシステムが開示される。本システムは、トレーラの画像を撮影するカメラと、この撮影された画像を処理する処理実体と、を備える。本システムは、
- 車両に対するトレーラの方向が少なくとも2つの画像上において異なる、カメラを使いトレーラの少なくとも第1及び第2画像を撮影するステップと、
- 第1及び第2画像上において可視のトレーラの少なくとも第1特徴を決定するステップにおいて、この第1及び第2特徴はトレーラの異なる位置に配置される、第1及び第2画像上において可視のトレーラの少なくとも第1特徴を決定するステップと、
- 第1角度推定が、牽引車両の固定点に対する、第1画像上の第1特徴と第2画像上の第1特徴との間の水平面における旋回角度を特徴付ける、第1角度推定を計算するステップと、
- 第2角度推定が、牽引車両の固定点に対する、第1画像上の第2特徴と第2画像上の第2特徴との間の水平面における旋回角度を特徴付ける、第2角度推定を計算するステップと、
- この第1及び第2角度推定に基づいてヨー角を計算するステップと、を実行するようにさらに構成される。
In a further aspect , a system for determining a yaw angle of a trailer relative to a longitudinal axis of a towing vehicle is disclosed. The system includes a camera that captures images of the trailer, and a processing entity that processes the captured images. This system is
- capturing at least first and second images of the trailer using a camera, where the orientation of the trailer with respect to the vehicle is different on the at least two images;
- determining at least a first feature of the trailer visible on the first and second images, the first and second features being visible on the first and second images, the first and second features being located at different positions of the trailer; determining at least a first characteristic of the trailer;
- calculating a first angle estimate, the first angle estimate characterizing a turning angle in a horizontal plane between a first feature on the first image and a first feature on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle; and,
- calculating a second angle estimate, the second angle estimate characterizing a turning angle in a horizontal plane between a second feature on the first image and a second feature on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle; and,
- calculating a yaw angle based on the first and second angle estimates.

本方法の1実施形態として記載された上記特徴の何れも、本開示のシステムにおけるシステム特徴としても適用可能である。 Any of the above features described as an embodiment of the method are also applicable as system features in the system of the present disclosure.

さらに別の形態によると、上記形態の何れか1つによるシステムを備える車両が開示される。 According to yet another aspect, a vehicle is disclosed that includes a system according to any one of the above aspects.

本開示で使われる「車両」の用語は、乗用車、貨物自動車、バス、列車又は任意の他の船舶を意味してよい。 The term "vehicle" as used in this disclosure may mean a passenger car, lorry, bus, train or any other watercraft.

本開示で使われる「ヨー角」の用語は、車用の前後方向軸とトレーラの前後方向軸との間の旋回角度を意味してよい。 As used in this disclosure, the term "yaw angle" may refer to the turning angle between the longitudinal axis of the vehicle and the longitudinal axis of the trailer.

本開示で使われる「中央値」の用語は、データサンプル又は確率分布の上半分と下半分を分ける値を意味してよい。 The term "median" as used in this disclosure may refer to the value that separates the upper and lower halves of a data sample or probability distribution.

本発明で使われる用語「本質的に」又は「略」は、
厳密な値に対する+/-10%、好ましくは+/-5%の逸脱意味することと、
関数交通法規との少なくとも一方に重要ではない変化の形での逸脱を意味すること
との少なくとも一方を意味する。
The term “essentially” or “substantially” as used in the present invention means
means a deviation of +/-10%, preferably +/-5%, from the exact value;
to mean a deviation in the form of an insignificant change in the function and/or the traffic law;
means at least one of the following .

その具体的な特徴と有利な点とを含む本発明の様々な観点は、以下の詳細な説明と添付の図面から容易に理解されるだろう。 Various aspects of the invention, including its specific features and advantages, will be readily understood from the following detailed description and accompanying drawings.

図1は、トレーラを牽引する車両の例示的な上面図を示す。FIG. 1 shows an exemplary top view of a vehicle towing a trailer. 図2は、トレーラと牽引車両との間の異なる旋回角度でカメラ画像により捕捉された第1及び第2特徴に基づく角度推定を概略的に示す。FIG. 2 schematically shows angle estimation based on first and second features captured by camera images at different turning angles between the trailer and the towing vehicle. 図3は、牽引車の前後方向軸に対するトレーラのヨー角を決定する方法のステップを示す概略的なブロック図を示す。FIG. 3 shows a schematic block diagram illustrating the steps of a method for determining the yaw angle of a trailer with respect to the longitudinal axis of the towing vehicle .

以下、例示的な実施形態が示される添付の図面を参照して本発明をより完全に説明する。図中の実施形態は好ましい実施形態に関する一方、実施形態に関連して説明される全ての要素及び特徴は、適切である限り、特に上記した任意の他の実施形態に関連する、本明細中において説明される任意の他の実施形態及び特徴とも組み合わせて使われてよい。しかしながら、本発明は、本明細書に記載されている実施形態に限定されると見なされるべきではない。以下の説明を通して、同様の参照符号は、該当する場合、同様の要素、部材、アイテム又は特徴を示すために使われている。 The invention will now be described more fully with reference to the accompanying drawings, in which exemplary embodiments are shown. While the embodiments in the figures relate to preferred embodiments, all elements and features described in connection with the embodiments may be used herein, insofar as appropriate, particularly in relation to any other embodiments described above. It may also be used in combination with any other embodiments and features described. However , the invention should not be considered limited to the embodiments described herein. Throughout the following description, like reference numerals are used , where appropriate, to indicate similar elements, members, items or features.

明細書、特許請求の範囲、実施形態例、及び又は図面の少なくともいずれかにより開示されている本発明の特徴は、別個とその任意の組み合わせの両方において、その様々な形態において本発明を実現する材料であってよい。 The features of the invention disclosed by the description, the claims, the embodiment examples and / or the drawings may realize the invention in its various forms, both separately and in any combination thereof. It may be a material that

図1は、トレーラ2を牽引する車両1の上面図を示す。車両1は、車両1の中心を通る前後方向軸LAVを備える。同様に、トレーラ2は、トレーラ2の中心を通る前後方向軸LATを備える。トレーラ2は、トウボール4を備えるトレーラヒッチを使って車両1と連結されている。 FIG. 1 shows a top view of a vehicle 1 towing a trailer 2. FIG. The vehicle 1 includes a longitudinal axis LAV passing through the center of the vehicle 1. Similarly, the trailer 2 includes a longitudinal axis LAT passing through the center of the trailer 2. The trailer 2 is connected to the vehicle 1 using a trailer hitch including a tow ball 4.

いくつかの走行状況において、車両1の前後方向軸LAV及びトレーラ2の前後方向軸LATは平行に配置されていない場合があり、互いに一致しない場合があるが、これらの軸はヨー角YAを限定し得る。言い換えれば、ヨー角YAは、車両1の前後方向軸LAVに対するトレーラ2の前後方向軸LATの角度の逸脱を定義している。ヨー角YAは、トレーラ2の前後方向軸LATと車両1の前後方向軸LAVとを含む水平方向平面において測定されてよい。 In some driving situations, the longitudinal axis LAV of the vehicle 1 and the longitudinal axis LAT of the trailer 2 may not be arranged parallel to each other and may not coincide with each other, but these axes may vary depending on the yaw angle. YA can be limited. In other words, the yaw angle YA defines the angular deviation of the longitudinal axis LAT of the trailer 2 from the longitudinal axis LAV of the vehicle 1. The yaw angle YA may be measured on a horizontal plane including the longitudinal axis LAT of the trailer 2 and the longitudinal axis LAV of the vehicle 1.

ヨー角YAを得ることは、とりわけ、例えばトレーラ支援システムにおいて有利である。 Obtaining the yaw angle YA is advantageous, inter alia, for example in trailer assistance systems.

ヨー角YA決定に、トレーラ2の少なくとも一部の複数の画像がカメラ3を使って撮影される。カメラ3は、例えば、車両のリアビューカメラであってよく、リアビューカメラは後退時に車両の周辺の画像の撮影にも使用されてよいTo determine the yaw angle YA, a plurality of images of at least a part of the trailer 2 are taken using the camera 3. The camera 3 may be, for example, a rear view camera of the vehicle, and the rear view camera may also be used to take images of the surroundings of the vehicle when reversing.

図2は、トレーラ2が牽引車両1に対して異なるヨー角YAを有する異なる時点におけるトレーラの第1及び第2特徴F1、F2の角度関係を示す概略図を示す。 FIG. 2 shows a schematic diagram showing the angular relationship of the first and second features F1, F2 of the trailer at different times when the trailer 2 has different yaw angles YA relative to the towing vehicle 1.

カメラ3は、車両1に対するトレーラ2の角度位置が異なっている、異なる時点における2つ又はそれより多い画像を撮影してよい。例えば、画像系列が撮影されてよい。 The camera 3 may take two or more images at different times, with different angular positions of the trailer 2 relative to the vehicle 1. For example, a series of images may be taken.

本例において、第2画像は、ヨー角YA=0°における、車両に対するトレーラ2の方向を示してよい。しかしながら、他の実施形態において、ヨー角YAは、既知のものであって、現在のヨー角の決定に使い得る他の任意の基準ヨー角であってもよい。 In this example, the second image may show the orientation of the trailer 2 relative to the vehicle at a yaw angle YA=0°. However , in other embodiments, yaw angle YA may be any other reference yaw angle that is known and can be used to determine the current yaw angle.

トレーラの特徴は、特徴検出及びマッチングアルゴリズムを使って、場所を特定してマッチングされる。例えば、ハリスのコーナー検出法、スケール不変特徴変換(SIFT)アルゴリズム、高速化ロバスト特徴(SURF)アルゴリズム、バイナリロバスト不変スケーラブルキーポイント(BRISK)アルゴリズム、バイナリロバスト独立基本特徴(BRIEF)、方向付きFAST及び回転BRIEF(ORB)アルゴリズム又は他の好適な特徴検出及びマッチングアルゴリズムを使用できるだろうTrailer features are locally matched using feature detection and matching algorithms . For example, Harris Corner Detection Method, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Algorithm, Speed Up Robust Features (SURF) Algorithm, Binary Robust Invariant Scalable Keypoint (BRISK) Algorithm, Binary Robust Independent Fundamental Features (BRIEF), Directed FAST and The Rotated BRIEF (ORB) algorithm or other suitable feature detection and matching algorithm could be used .

特徴検出及びマッチングアルゴリズムはトレーラ上にあるか又はトレーラ上にはない画像特徴を検出してよい。トレーラ特徴を非トレーラ特徴から区分けるために、複数の異なる方法を使ってよいだろう。例えば、直線前進走行の場合、トレーラ特徴は、経時的に同一位置のままである特徴を探すことにより非トレーラ特徴から区分けてよい。代替的に、背景特徴の運動(モーション)は車両の既知のモーションを使って経時的にモデル化てよい。これは、速度と操舵に関するCANデータから抽出されてよい。この場合、基本行列のエピポーラ拘束に当てはまらない特徴をトレーラ特徴として考慮してよい。 Feature detection and matching algorithms may detect image features that are on the trailer or not on the trailer. A number of different methods may be used to separate trailer features from non- trailer features. For example, in the case of straight forward travel, trailer features may be separated from non- trailer features by looking for features that remain in the same position over time. Alternatively, the motion of background features may be modeled over time using the known motion of the vehicle. This may be extracted from CAN data regarding speed and steering. In this case, features that do not apply to the epipolar constraint of the fundamental matrix may be considered as trailer features.

カメラ3により撮影された画像上において、複数の異なる特徴が識別可能であろう。図2に、車両1の固定点に対して異なる角度位置で識別されている特徴F1、F2が示されている。このようにして、(特徴F1、F2をカメラ3と結ぶ実線の光線に関係する)第1及び第2特徴F1、F2の上方の対が第1画像に識別され、(特徴F1、F2をカメラ3と結ぶ破線の光線に関係する)第1及び第2特徴F1、F2の下方の対が異なる時点で第2画像に識別される。特徴F1、F2をカメラ3と結ぶ光線Rを決定するために、画像座標における特徴の場所を光線へと変換すべくカメラ3の較正情報を使ってよい。言い換えれば、カメラ位置と特徴位置とを関連付けるために、画像上の特徴の場所は、カメラ3の較正情報に基づいて、車両の固定点の位置と結合される。 On the image taken by camera 3 a number of different features may be discernible. FIG. 2 shows features F1, F2 identified in different angular positions relative to a fixed point of the vehicle 1. In this way, the upper pair of first and second features F1, F2 ( related to the solid ray connecting features F1, F2 with camera 3) is identified in the first image, The lower pair of first and second features F1, F2 (related to the dashed ray connecting to camera 3) are identified in the second image at different times. In order to determine the ray R connecting the features F1, F2 with the camera 3, the calibration information of the camera 3 may be used to convert the location of the features in image coordinates into a ray. In other words, the location of the feature on the image is combined with the location of the fixed point of the vehicle based on the calibration information of the camera 3 in order to associate the camera location and the feature location.

固定点と第1及び第2画像における少なくとも2つの特徴との間の光線Rを決定した後、第1特徴F1及び第2特徴F2の旋回角度が決定される。図2において、α1は2つの撮影画像間の第1特徴F1の旋回角度を示し、α2はこれら画像間の第2特徴F2の旋回角度を示す。好ましくは、トレーラの2つより多い特徴が決定され、複数の画像にわたって追跡される。加えて、好ましくは、ヨー角推定の結果を向上させるために、2つより多い画像が異なる時点で撮影される。 After determining the ray R between the fixed point and the at least two features in the first and second images, the rotation angles of the first feature F1 and the second feature F2 are determined. In FIG. 2, α1 indicates the rotation angle of the first feature F1 between two captured images, and α2 indicates the rotation angle of the second feature F2 between these images. Preferably, more than two features of the trailer are determined and tracked across multiple images. In addition , preferably more than two images are taken at different times in order to improve the results of the yaw angle estimation.

この旋回角度α1、α2の決定後、この旋回角度α1、α2に基づいてヨー角YAを計算できる。ヨー角YAは様々な方法で展開可能である。 After determining the turning angles α1 and α2, the yaw angle YA can be calculated based on the turning angles α1 and α2. Yaw angle YA can be developed in various ways.

第1実施形態において、ヨー角YAはこの展開された旋回角度α1、α2の中央値として計算されてよい。別の実施形態において、ヨー角YAは展開された旋回角度α1、α2の算術平均を計算することにより決定されてよい。さらなる別の実施形態において、確率過程を使って計算されてよい。例えば、各特徴の角度の分散を考慮し、小さい分散を有する特徴のみを使って中央値を導出してよい。 In the first embodiment, the yaw angle YA may be calculated as the median value of the developed turning angles α1 and α2. In another embodiment, the yaw angle YA may be determined by calculating the arithmetic mean of the developed turning angles α1, α2. In yet another embodiment, it may be calculated using a stochastic process. For example, the angular variance of each feature may be taken into account and the median value may be derived using only features with a small variance.

ヨー角は、カルマンフィルタ又は車両速度及び操舵情報に基づく動的モデルによりさらに洗練可能である。速度及び操舵はCANデータから導出可能であり、又は例えば画像データを処理する視覚方法を使って導出可能である。 The yaw angle can be further refined with a Kalman filter or a dynamic model based on vehicle speed and steering information. Speed and steering can be derived from the CAN data, or using visual methods that process image data, for example.

中央値を使うことの1つの有利な点は、方法が非常にロバストであることである。照明条件が不良である場合、追跡されている特徴は1つのみであっても、中央値は信頼性が高く一貫した角度推定を提供し続ける。中央値は、特徴追跡が不良又は画像が特に雑然としている場合に生じることがある外れ値に対しても、非常にロバストである。 One advantage of using the median is that the method is very robust. When lighting conditions are poor, the median continues to provide reliable and consistent angle estimates even if only one feature is being tracked. The median is also very robust to outliers, which can occur if feature tracking is poor or the image is particularly cluttered .

撮影画像上において可視の全ての特徴がヨー角YAの計算に等しく好適であるわけではないようであった。演算の複雑さとロバストネスを小さくするために、ヨー角YAの決定にそれら特徴が選択されて、さらに使われる。これが、実際のヨー角に非常に近い旋回角度を提供する。特徴選択には実際のヨー角の周りの一定の窓における旋回角度α1、α2を提供するそれ以降の画像内に、それこれらの特徴のみが追跡され得る。例えば、窓は上方境界と下方境界により定義されてよく、この上方及び下方境界はこの実際のヨー角の周りの角度窓を定義する。例えば、窓は2°から10°、特に3°から5°の距離にわたって広がっているものであり得る。最後の2つ又はそれより多いヨー角決定ステップで、この窓内の旋回角度を導いた特徴、次の撮影画像内でさらに追跡される。 It appeared that not all features visible on the captured image were equally suitable for calculating the yaw angle YA. In order to reduce the computational complexity and robustness, those features are selected and further used in determining the yaw angle YA . This provides a turning angle that is very close to the actual yaw angle. For feature selection, only those features can be tracked in subsequent images providing the turning angle α1, α2 in a fixed window around the actual yaw angle . For example, a window may be defined by an upper boundary and a lower boundary, where the upper and lower boundaries define an angular window around this actual yaw angle. For example, the window may extend over a distance of 2° to 10°, especially 3° to 5°. In the last two or more yaw angle determination steps , all features that led to the turning angle within this window are further tracked in the next captured image.

加えて、実際のヨー角YAと比較して、計算されたヨー角YAの推定が低過ぎる場合、計算されたヨー角YAは、過小評価を緩和するために、ある程度分又はある割合分、増加される(スケールアップされる) Additionally , if the estimate of the calculated yaw angle YA is too low compared to the actual yaw angle YA, the calculated yaw angle YA may be increased by some amount or percentage to alleviate the underestimation. (scaled up) .

図3は、牽引車1の前後方向軸LAVに対するトレーラ2のヨー角YAを決定する方法の方法ステップを示すブロック図を示す。 FIG. 3 shows a block diagram illustrating the method steps of a method for determining the yaw angle YA of the trailer 2 with respect to the longitudinal axis LAV of the towing vehicle 1.

第1ステップとして、トレーラの第1及び第2画像が撮影される(S10)。 As a first step, first and second images of the trailer are taken (S10).

画像撮影後、第1及び第2画像上において可視のトレーラの特徴が決定される(S11)。 After image capture, features of the trailer visible on the first and second images are determined (S11).

特徴決定後、第1及び第2角度推定が、決定された第1及び第2特徴に基づいて計算される(S12、S13)。 After determining the features, first and second angle estimates are calculated based on the determined first and second features (S12, S13).

最後に、ヨー角が、第1及び第2角度推定に基づいて計算される(S14)。 Finally, a yaw angle is calculated based on the first and second angle estimates (S14).

細書と図面は提案される発明の原理を例示するに過ぎないことに留意すべきである。当業者であれば、明示的に本開示において説明又は図示されていなくても、本発明の原理を具現化する様々な構成を実施できるだろう。 It is to be noted that the specification and drawings merely illustrate the principles of the proposed invention. Those skilled in the art will be able to implement various configurations that embody the principles of the invention, even if not explicitly described or illustrated in this disclosure.

1 車両
2 トレーラ
3 カメラ
トウボール
α1 第1角度推定
α2 第2角度推定
F1 第1特徴
F2 第2特徴
LAT トレーラの前後方向軸
LAV 車両の前後方向軸
R 光線
YA ヨー角
1 Vehicle 2 Trailer 3 Camera 4 Towball
α1 First angle estimation α2 Second angle estimation F1 First feature F2 Second feature LAT Trailer longitudinal axis
LAV Vehicle longitudinal axis
R Ray YA Yaw angle

Claims (13)

牽引車両(1)の前後方向軸(LAV)に対するトレーラ(2)のヨー角(YA)を決定する方法であって、前記方法が、
記車両(1)に対する前記トレーラ(2)の方向が少なくとも2つの画像上において異なる、カメラ(3)を使い前記トレーラ(2)の少なくとも第1及び第2画像を撮影するステップ(S10)と、
- 第1及び第2画像上可視の前記トレーラ(2)の少なくとも第1及び第2特徴(F1、F2)を決定するステップ(S11)において、前記第1及び第2特徴(F1、F2)は前記トレーラ(2)の異なる位置に配置される、少なくとも第1及び第2特徴(F1、F2)を決定するステップ(S11)と、
- 第1角度推定(α1)が、前記牽引車両(1)の固定点に対する、前記第1画像上の前記第1特徴(F1)と前記第2画像上の前記第1特徴(F1)との間の水平面内の旋回角度を特徴付ける、第1角度推定(α1)を計算するステップ(S12)と、
2角度推定(α2)が、前記牽引車両(1)の前記固定点に対する、前記第1画像上の前記第2特徴(F2)と前記第2画像上の前記第2特徴(F2)との間の水平面内の旋回角度を特徴付ける、第2角度推定(α2)を計算するステップ(S13)と、
- 前記第1及び第2角度推定(α1、α2)に基づいて前記ヨー角(YA)を計算するステップ(S14)と、
を備える、牽引車両(1)の前後方向軸線(LAV)に対するトレーラ(2)のヨー角(YA)を決定する方法。
A method for determining a yaw angle (YA) of a trailer (2) with respect to a longitudinal axis (LAV) of a towing vehicle (1), the method comprising:
- capturing at least a first and a second image of the trailer (2) using a camera (3), in which the orientation of the trailer (2) with respect to the vehicle (1) is different on at least two images ; S10) and
- in the step (S11) of determining at least first and second features (F1, F2) of said trailer (2) visible on first and second images, said first and second features (F1, F2); a step (S11) of determining at least first and second features (F1, F2) located at different positions of said trailer (2);
- a first angle estimation (α1) is the difference between the first feature (F1) on the first image and the first feature (F1) on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle (1); a step (S12) of calculating a first angle estimate (α1) characterizing the turning angle in the horizontal plane between;
- a second angle estimate (α2) is determined between the second feature (F2) on the first image and the second feature (F2) on the second image with respect to the fixed point of the towing vehicle (1); a step (S13) of calculating a second angle estimate (α2) characterizing the turning angle in the horizontal plane between
- calculating the yaw angle (YA) based on the first and second angle estimates (α1, α2) (S14);
A method for determining the yaw angle (YA) of a trailer (2) with respect to the longitudinal axis (LAV) of a towing vehicle (1), comprising:
第1又は第2画像上で、前記車両(1)に対する前記トレーラ(2)の前記ヨー角(YA)はゼロ、又は基準角度として使用できる任意の既知のヨー角(YA)である、請求項1に記載の方法。 2. The yaw angle (YA) of the trailer (2) relative to the vehicle (1) on the first or second image is zero or any known yaw angle (YA) that can be used as a reference angle. The method described in 1. 前記固定点は前記カメラ(3)の位置又は前記トウボール(4)の位置である、請求項1又は2に記載の方法。 Method according to claim 1 or 2, wherein the fixed point is the position of the camera (3) or the position of the tow ball (4). 第1及び第2角度推定(α1、α2)を計算するステップは、前記固定点と第1及び第2画像における前記第1及び第2特徴(F1、F2)との間の光線(R)を決定することを備える、請求項1から3の何れか1項に記載の方法。 The step of calculating first and second angle estimates (α1, α2) includes calculating a ray (R) between the fixed point and the first and second features (F1, F2) in the first and second images. 4. A method according to any one of claims 1 to 3, comprising determining. 前記第1特徴(F1)と第2特徴(F2)との少なくとも一方の位置を光線へと変換するために、カメラ較正情報が使われる、請求項4に記載の方法。 5. The method of claim 4, wherein camera calibration information is used to convert the position of at least one of the first feature (F1) and the second feature (F2) into a light beam. 前記ヨー角(YA)を計算するステップに、前記第1及び第2特徴(F1、F2)に加えて、前記トレーラ(2)の少なくとも1つのさらなる特徴が使われる、請求項1から5の何れか1項に記載の方法。 Any of claims 1 to 5 , wherein in the step of calculating the yaw angle (YA), in addition to the first and second features (F1, F2), at least one further feature of the trailer (2) is used. or the method described in paragraph 1. 前記ヨー角(YA)は、前記少なくとも2つの角度推定に基づいて中央値を設定構築することにより計算される、請求項1から6の何れか1項に記載の方法。 7. A method according to any preceding claim, wherein the yaw angle (YA) is calculated by constructing a median value based on the at least two angle estimates. 前記ヨー角(YA)は、前記少なくとも2つの角度推定の平均値を設定することにより、又は前記角度推定に適用される統計的方法を使うことにより計算される、請求項1から7の何れか1項に記載の方法。 8. Any of claims 1 to 7, wherein the yaw angle (YA) is calculated by setting an average value of the at least two angle estimates or by using a statistical method applied to the angle estimates. The method described in Section 1. 角度窓を決定し前記角度窓は、ヨー角(YA)の周りに上方境界と下方境界とを備え、
前記角度窓内の角度推定につながる1セットの特徴を決定し、
将来のヨー角(YA)計算に、定された前記セットの特徴を使う
ステップをさらに備える、請求項1から8の何れか1項に記載の方法。
determining an angular window , the angular window having an upper boundary and a lower boundary around a yaw angle (YA);
determining a set of features that lead to angle estimation within the angle window ;
Use the determined set of features for future yaw angle (YA) calculations
9. A method according to any preceding claim, further comprising the step of:
過小評価を矯正するために、計算されたヨー角(YA)の値は、ある程度分又はある割合分増加される、請求項1から9の何れか1項に記載の方法。 10. A method according to any one of claims 1 to 9, wherein the calculated yaw angle (YA) value is increased by a certain amount or a certain percentage in order to correct the underestimation. 前記カメラ(3)は、前記車両(1)のリアビューカメラである、請求項1から10の何れか1項に記載の方法。 11. A method according to any preceding claim, wherein the camera (3) is a rear view camera of the vehicle (1). 牽引車両(1)の前後方向軸(LAV)に対するトレーラ(2)のヨー角(YA)を決定するシステムであって、
前記システムが、
前記トレーラ(2)の画像を撮影するカメラ(3)と、前記撮影された画像を処理する処理実体と、を備え、
前記システムが、
- 前記車両(1)に対する前記トレーラ(2)の方向が少なくとも2つの画像上において異なる、前記カメラ(3)を使い前記トレーラ(2)の少なくとも第1及び第2画像を撮影するステップと、
- 第1及び第2画像上可視の前記トレーラ(2)の少なくとも第1及び第2特徴(F1、F2)を決定するステップにおいて、前記第1及び第2特徴(F1、F2)は前記トレーラ(2)の異なる位置に配置される、少なくとも第1及び第2特徴(F1、F2)を決定するステップと、
記第1角度推定(α1)が、前記牽引車両(1)の固定点に対する、前記第1画像上の前記第1特徴(F1)と前記第2画像上の前記第1特徴(F1)との間の水平面内の旋回角度を特徴付ける、第1角度推定(α1)を計算するステップと、
- 第2角度推定(α2)が、前記牽引車両(1)の前記固定点に対する、前記第1画像上の前記第2特徴(F2)と前記第2画像上の前記第2特徴(F2)との間の水平面内の旋回角度を特徴付ける、第2角度推定(α2)を計算するステップと、
- 前記第1及び第2角度推定(α1、α2)に基づいて前記ヨー角(YA)を計算するステップと、
を実行するようにさらに構成されてい、牽引車両(1)の前後方向軸線(LAV)に対するトレーラ(2)のヨー角(YA)を決定するシステム。
A system for determining a yaw angle (YA) of a trailer (2) with respect to a longitudinal axis (LAV) of a towing vehicle (1), the system comprising:
The system is
comprising a camera (3) that photographs an image of the trailer (2), and a processing entity that processes the photographed image;
The system is
- taking at least a first and a second image of the trailer (2) with the camera (3), in which the orientation of the trailer (2) with respect to the vehicle (1) is different on at least two images; ,
- determining at least first and second features (F1, F2) of said trailer (2) visible on first and second images, said first and second features (F1, F2) being visible on said trailer (2); (2) determining at least first and second features (F1, F2) located at different positions;
- the first angle estimation (α1) is based on the first feature (F1) on the first image and the first feature (F1) on the second image with respect to a fixed point of the towing vehicle (1); calculating a first angle estimate (α1) characterizing the turning angle in the horizontal plane between
- a second angle estimate (α2) is determined between the second feature (F2) on the first image and the second feature (F2) on the second image with respect to the fixed point of the towing vehicle (1); calculating a second angle estimate (α2) characterizing the turning angle in the horizontal plane between;
- calculating the yaw angle (YA) based on the first and second angle estimates (α1, α2);
A system for determining a yaw angle (YA) of a trailer (2) with respect to a longitudinal axis (LAV) of a towing vehicle (1), further configured to perform.
請求項12に記載のシステムを備える車両。 A vehicle comprising a system according to claim 12.
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