RU2572939C9 - Система и способ контроля полосы движения транспортного средства - Google Patents

Система и способ контроля полосы движения транспортного средства Download PDF

Info

Publication number
RU2572939C9
RU2572939C9 RU2014125124/11A RU2014125124A RU2572939C9 RU 2572939 C9 RU2572939 C9 RU 2572939C9 RU 2014125124/11 A RU2014125124/11 A RU 2014125124/11A RU 2014125124 A RU2014125124 A RU 2014125124A RU 2572939 C9 RU2572939 C9 RU 2572939C9
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
lane
model
vehicle
deviation
path
Prior art date
Application number
RU2014125124/11A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2572939C1 (ru
RU2014125124A (ru
Inventor
Питер Джиюмайеонг ДЖОХ
Томас Эдвард ПИЛАТТИ
Мэтт Й. РАПП
Дориан Джек СПИРО
Брайан ВОЛЬСКИ
Original Assignee
Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК filed Critical Форд Глобал Технолоджис, ЛЛК
Publication of RU2014125124A publication Critical patent/RU2014125124A/ru
Publication of RU2572939C1 publication Critical patent/RU2572939C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2572939C9 publication Critical patent/RU2572939C9/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0062—Adapting control system settings
    • B60W2050/0075—Automatic parameter input, automatic initialising or calibrating means
    • B60W2050/009—Priority selection
    • B60W2050/0091—Priority selection of control inputs
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/02—Ensuring safety in case of control system failures, e.g. by diagnosing, circumventing or fixing failures
    • B60W50/0205—Diagnosing or detecting failures; Failure detection models
    • B60W2050/0215—Sensor drifts or sensor failures
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Изобретение относится к системе контроля полосы движения для использования в транспортных средствах, передвигающихся по дорогам с разметкой полос. Система содержит оптический датчик, передающий оптические данные о дороге. Первая модель полосы движения сохраняется в электронном запоминающем устройстве в соответствии с информацией о границах полосы, обнаруженных в оптических данных. Система электронного горизонта отслеживает местоположение транспортного средства и передает данные о дороге в зависимости от этого местоположения, в соответствии с которыми в электронном запоминающем устройстве сохраняется вторая модель полосы движения. Блок контроля достоверности сравнивает первую и вторую модели полосы движения с пороговым уровнем с целью определения уровня достоверности. Блок выбора выходных данных выбирает первую модель, когда среди оптических данных обнаружены границы полосы, или вторую модель, когда среди оптических данных границы полосы не обнаружены, а степень достоверности выше заранее заданного уровня. Обеспечивается точное определение полосы движения при отсутствии визуальных ориентиров. 2 н. и 7 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится, в целом, к контролю положения транспортного средства относительно полосы движения и, в частности, к усовершенствованному способу определения полосы движения при отсутствии визуальных ориентиров.
Уровень техники
Автоматическое определение и контроль полосы движения эффективно применяются в различных системах содействия водителю, например, в системе предупреждения о выезде за пределы полосы движения или системе удержания полосы движения. Основным датчиком, применяемым в стандартных системах определения, является видеоустройство, например видеокамера. Алгоритм определения полосы движения заключается в обнаружении разметки, например, разделительных полос или особенностей поверхности, соответствующих краю дороги, и последующей оценке поперечного положения транспортного средства в полосе движения, ширины полосы движения и курсового угла транспортного средства относительно полосы движения.
Технологии обработки изображений, применяемые в алгоритмах определения полосы движения, в настоящее время стали гораздо лучше определять различные типы разметки полос и края дороги в различных условиях. Однако иногда разделительную полосу трудно обнаружить на дорожном покрытии. Она может быть стерта или покрыта грязью. Существует множество прочих помех, не позволяющих оптической системе обнаруживать положение полосы движения, таких как тень, надземные мосты, дождь и снег. В таких случаях в изображении отслеживаемой полосы движения могут образовываться пробелы. При потере полосы движения оптической системой система предупреждения о выезде за пределы полосы движения/удержания полосы движения перестает работать, соответственно, при наличии неточной информации или при отсутствии информации никаких действий не предпринимается.
Было бы желательно выполнить оценку или заполнить любую отсутствующую разметку, чтобы повысить общую готовность работы системы. При отслеживании границ нескольких полос в случае временной потери разметки для одной границы полосы система восстанавливает положение отсутствующей границы на определенном расстоянии от обнаруженной границы. Однако в некоторых случаях система с видеокамерой неспособна выдать достоверный результат.
Другой возможностью отслеживания полосы движения является использование системы определения географического местоположения для точного определения местоположения транспортного средства и нанесения данного местоположения на цифровую карту дороги. Географические координаты обычно определяются при помощи бортового GPS-приемника и/или системы счисления пути на основании выходных сигналов инерциальных датчиков, установленных в транспортном средстве. Помимо текущего положения такие системы способны моментально определять скорость и курсовой угол транспортного средства.
Для большинства дорог в стране созданы базы данных, что теоретически позволяет определить положение полосы движения транспортного средства. Информацию о геометрических и характерных особенностях дороги при установлении координат транспортного средства можно получить из базы данных цифровых карт. Такая совокупность данных о ситуации вокруг транспортного средства называется «электронным горизонтом» (ЕН). В обычной системе ЕН дороги состоят из многочисленных участков (также называемых звеньями), для которых определяется информация о геометрических и характерных особенностях. К геометрическим особенностям участка дороги относятся длина, ширина, высота, горизонтальная кривизна и уклон. К характерным особенностям дороги могут относиться дорожные знаки, количество полос движения, функциональный класс (например, автомагистраль, съезд, главная магистраль), тип разметки полосы, наличие покрытия, наличие разделительных полос.
Хотя количество полос движения может быть отображено в базе данных цифровых карт, координаты конкретной полосы движения не представлены, так как это привело бы к существенному увеличению объема отображаемых данных. Вместо этого, звенья представляют собой линейную траекторию, обычно совпадающую с осевой линией дороги. Даже в тех случаях, когда в базе данных цифровых карт представлены фактические границы конкретной дороги, проблемы случайных ошибок при определении местоположения и нерегулярная доступность систем определения географического местоположения ограничивают надежность таких систем. Следовательно, оптические системы контроля полосы движения предпочтительнее GPS-систем.
Раскрытие изобретения
В настоящем изобретении в качестве основного датчика используется оптическая система, а в качестве источника резервных данных - система определения географического местоположения, используемая при отсутствии данных оптических наблюдений, в которой достоверность данных определения географического местоположения повышается с помощью ввода коррекции, полученной при наличии данных оптических наблюдений.
В одном аспекте предлагается устройство для использования в транспортных средствах, передвигающихся по дорогам с разметкой полос, которое содержит оптический датчик, передающий оптические данные о дороге. Первая модель полосы движения сохраняется в электронном запоминающем устройстве при поступлении информации об обнаруженной в оптических данных разметке полосы. Система электронного горизонта отслеживает местоположение транспортного средства и передает данные о дороге в зависимости от информации о местоположении. На основании этих данных о дороге в электронном запоминающем устройстве сохраняется вторая модель полосы движения. Блок контроля достоверности сравнивает первую и вторую модели полосы движения на предмет соотношения с пороговым уровнем, чтобы определить уровень достоверности. При наличии информации об обнаруженной в оптических данных разметке полосы блок выбора выходных данных выбирает либо первую модель полосы движения, а если разметка полосы в оптических данных не определена, а уровень достоверности превышает заранее заданный уровень, блок выбора выбирает вторую модель полосы движения.
Краткое описание чертежей
На Фиг. 1 показана схема транспортного средства с установленной оптической системой определения полосы движения.
На Фиг. 2 показана схема взаимного расположения транспортного средства и траектории дороги из цифровой базы цифровых карт.
На Фиг. 3 показано определение кратчайшего расстояния между местоположением транспортного средства и траекторией.
На Фиг. 4 показано взаимное расположение границы полосы движения, определенной с помощью оптической системой, и траектории, определенной системой определения географического местоположения.
На Фиг. 5 показано смещение траектории относительно определенной полосы движения.
На Фиг. 6 показана схема предпочтительного варианта выполнения устройства в соответствии с настоящим изобретением.
На Фиг. 7 показана блок-схема предпочтительного варианта осуществления способа в соответствии с настоящим изобретением.
Осуществление изобретения
На Фиг. 1 показано транспортное средство 10, которое движется вдоль дороги 11 по полосе, ограниченной нанесенными краской разделительными линиями 12 и краем дороги 13. В транспортном средстве 10 установлена система 14 камеры, соединенная с модулем 15 контроля полосы движения, который может включать в себя устройство распознавания формы для определения разметки полосы, например, разделительных линий 12 и края дороги 13 для контроля положения транспортного средства 10 относительно определенной полосы движения. Информация об относительном положении транспортного средства 10 и границ определенных полос движения вокруг транспортного средства 10 предоставляется системе 16 предупреждения о выезде за пределы полосы движения, которая может выдавать предупреждение водителю в случае выезда транспортного средства 10 из своей полосы движения. К другому виду системы предупреждения водителя, работа которой основана на информации о местоположении полосы движения, относится адаптивная система круиз-контроля, в которой выбор целевого транспортного средства дополнен использованием электронного горизонта ЕН и информации о полосе движения, получаемой от камеры. В большинстве случаев система содействия водителю управляет соответствующими параметрами (например, выдачей предупреждения или регулированием заданной скорости транспортного средства) в соответствии с автоматически сгенерированной моделью полосы движения, дающей представление о местоположении оборудованного транспортного средства и окружающих его транспортных средствах относительно определенных полос движения.
В настоящем изобретении участки дороги, показанные в базе данных цифровых карт, используются для получения дополнительной модели отслеживания полосы движения, которая может быть использована при недоступности основной модели, полученной на основании данных оптических наблюдений. Как показано на Фиг. 2, текущие географические координаты транспортного средства 10 соответствуют широте 20 и долготе 21. Траектория 22 транспортного средства 10, движущегося по дороге, отражена в базе данных цифровых карт как множество участков между множеством последовательных точек 23 или в виде математической формулы, отражающей форму дороги. Искривление дороги в каждой точке на траектории 22 сохраняется вместе с географическими координатами точки. В соответствии с настоящим, изобретением для получения желаемого уровня точности отражаемой траектории желательно найти ряд точек 24-26, полученных методом интерполяции, которые находятся между последовательными точками 23. Точки 24-26 распределяются на заранее заданном расстоянии, приблизительно равном одному метру, в соответствии с искривлением в соседних точках 23. Для упрощения расчетов, описанных далее, между каждой из точек 24-26 траектория прокладывается по прямой линии.
Чтобы определить взаимное расположение транспортного средства 10 и траектории 22, необходимо определить ближайшую к транспортному средству 10 точку на траектории 22, как показано на Фиг. 3. Транспортное средство 10 имеет координаты (х0, у0) (например, полученные с помощью GPS-устройства), а две ближайшие к нему точки (полученные интерполяцией) 27 и 28 на траектории 22 имеют координаты (xi, уi) и (xj, yj) соответственно. Точки 27 и 28 находятся на заранее заданном расстоянии р. Расстояние dЕH определяется по формуле:
Figure 00000001
Расстояние dЕН представляет собой боковое отклонение транспортного средства 10 от полученной по карте траектории 22, которая, несмотря на то, что не совпадает ни с одной конкретной границей полосы движения, должна идти параллельно всем полосам движения. Траектория 22 между точками 27 и 28 соответствует курсу движения, отражаемому в виде угла ϕЕH, измеряемого относительно направления на север. Курсовой угол ϕEH можно получить по следующей формуле:
Figure 00000002
Желательно выполнять вышеприведенные расчеты расстояния и угла периодически. Например, данный этап может повторяться через заранее заданное расстояние, равное, например, одному метру.
При каждом определении фактической границы полосы движения оптической системой датчиков, отклонение определенной полосы движения от траектории, отображаемой на карте, можно определить, как показано на Фиг. 4. Оптическая система отображает первую модель полосы движения, которая предпочтительно включает в себя отклонение dLane для полосы движения и курсовой угол ϕLANE (также измеренный по отношению к северу). Предпочтительно, чтобы можно было определять курсовой угол ϕLANE на основании информации о фактическом курсовом угле транспортного средства φGPS, полученном с помощью GPS-навигатора или системы счисления пути, а также угле θLANE полосы движения между траекторией транспортного средства и краем полосы движения. Если углы ϕЕH и ϕLANE приблизительно равны, а расстояние между определенной границей полосы движения и траекторией 22 постоянное, то в случае отсутствия данных от оптической системы граница полосы движения будет восстановлена по траектории 22 с высокой степенью достоверности.
На Фиг. 4 линией 30 обозначена траектория полосы движения по отношению к транспортному средству 10, полученная при помощи оптической системы контроля полосы движения. Определение может быть основано, например, на нанесенных краской разделительных линиях 31. Путем суммирования курсового угла относительно схемы полосы движения, полученной с помощью видеосистемы, с фактическим курсовым углом движения транспортного средства, определенным при помощи системы GPS-навигации и/или системы счисления пути, можно вычислить абсолютный курсовой угол ϕLANE полосы движения. Вычисляют разницу между углами ϕEH и ϕLANE и сравнивают с пороговым значением Δϕ. Если разница меньше Δϕ, то степень достоверности данных электронного горизонта высока, при условии, что разность между границей полосы движения, полученной оптической системой, и траекторией, отображаемой в электронном горизонте, является постоянной. Другими словами, дисперсия отклонения по результатам ряда последовательных измерений должна быть достаточно малой. Если величины расхождений между двумя моделями полос движения ниже соответствующего порогового уровня, то граница полосы движения будет восстановлена по траектории, полученной из ЕН, с высокой степенью достоверности.
Дисперсию преимущественно вычислять как скользящее среднее разницы между расстояниями dEH и dLANE. Как правило, среднее может быть представлено в виде статистической дисперсии σ2 или среднеквадратического отклонения σ. Достоверность высока, если дисперсия ниже соответствующего порогового значения, и достоверность низка, если дисперсия выше порогового значения. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения степень достоверности прослеживают с помощью результата ряда периодических измерений. Результат получен методом сплошной выборки расчетов, в которых дисперсия ниже порогового уровня. При достижении результатом заранее заданного числа (т.е. порогового уровня) траектория может быть с высокой степенью достоверности использована для восстановления границы полосы движения в случае отказа оптического определения. В противном случае, определение полосы движения невозможно.
На Фиг. 5 показан процесс смещения траектории 22 с целью ее преобразования во вторую модель полосы движения, полученную на основе данных о дороге из базы данных цифровых карт и уточненную в соответствии с наиболее актуальными оптическими данными о местоположении полосы движения. Таким образом, траектория 22 смещается на расстояние Δd, рассчитанное как расстояние между dEH и наиболее актуальное отклонение dLane полосы движения, полученное с помощью оптической системы наблюдения. В частности, траектория 22 смещается вдоль линии 33, представляющей собой кратчайшее расстояние между траекторией 22 и транспортным средством 10 (т.е. выполняется боковой сдвиг), при этом курсовой угол ϕЕН остается неизменным. Если смена полосы движения не определена, то расстояние сдвига Δd используется для преобразования траектории во вторую модель полосы движения до тех пор, пока транспортное средство двигается по той же дороге, до момента восстановления оптического определения и получения достоверных данных или попадания степени достоверности в зону ниже порогового уровня.
На Фиг. 6 приведена схема одного из предпочтительных вариантов устройства по изобретению, установленного в транспортном средстве. Визуальная (т.е. оптическая) система 40 контроля полосы движения передает первую модель полосы движения, сохраняемую в своей памяти, селектору 41 информации о полосе. Селектор 41 (блок выбора) в первую очередь рассматривает модель полосы движения, полученную на основе оптических данных, и которая выбирается автоматически всякий раз, когда визуальная система 40 предоставляет достоверные данные. Устанавливаемое в транспортное средство устройство также содержит стандартную систему 42 GPS-навигации, передающую текущие координаты, скорость и курсовой угол транспортного средства фильтру 43 Калмана. В транспортном средстве также установлены датчики 44 точного счисления пути, например, инерциальные датчики, акселерометры, датчики скорости рыскания, датчики скорости вращения колес, датчики угла поворота ведущих колес и т.д., для получения независимых значений местоположения, скорости и курсового угла транспортного средства, также передаваемых фильтру 43 Калмана. Как известно из уровня техники, фильтр 43 Калмана объединяет информацию о местоположении, скорости и курсовом угле транспортного средства, полученную от системы 42 GPS-навигации и системы 44 точного счисления пути и выдает их оптимальную оценку. Состояние транспортного средства, включающее в себя местоположение, скорость передвижения и курсовой угол, выданное фильтром 43 Калмана, служит входными данными для блока 45 расчета расстояния и угла, соединенного с базой 46 данных цифровых карт. На основании координат транспортного средства определяется дорога и выбирается соответствующая траектория из базы 46 данных цифровых карт для определения расстояния отклонения и курсового угла траектории блоком 45 расчета. Конечная траектория служит входными данными для блока 47 контроля достоверности вкупе с первой моделью полосы движения, полученной с помощью визуальной системы 40, и состояния транспортного средства, полученного с помощью фильтра 43 Калмана. Блок 47 контроля достоверности сравнивает расхождения между моделью полосы движения, полученной на основе оптических данных, и траекторией, полученной из базы данных цифровых карт, с одним или несколькими пороговыми значениями для того, чтобы установить степень достоверности.
Блок 48 генерации виртуальной полосы движения получает информацию о степени достоверности от блока 47 контроля достоверности, а также траекторию и отклонение от блока 45 расчета и первую модель полосы движения от визуальной системы 40. На основании отклонения блок 48 генерации виртуальной полосы движения двигает траекторию так, чтобы она совпадала с ранее установленным отклонением между транспортным средством и границей полосы движения, полученной с помощью визуальной системы 40.
Вторая модель полосы движения, основанная на отслеженном местоположении транспортного средства и данных о дороге, полученных из базы данных цифровых карт, отображается из памяти блока 48 генерации виртуальной полосы движения и служит первичными входными данными для блока 41 выбора выходной информации. Блоку 41 выбора выходной информации также сообщается степень достоверности, поэтому при потере актуальности моделью полосы движения, полученной с помощью визуальной системы 40, блок 41 выбора проверяет степень достоверности, а затем при высокой степени достоверности он выводит сгенерированную на основе второй модели виртуальную полосу движения. В противном случае, модель полосы движения не выводится совсем. Все данные о модели полосы движения, выводимые блоком 41 выбора, сообщаются приложениям 50, например, системе предупреждения о выезде за пределы полосы движения.
На Фиг. 7 обобщен предпочтительный вариант осуществления способа по изобретению, начинающегося с этапа 61. На этапе 62 выполняется проверка включения системы контроля полосы движения. Если система отключена, процесс заканчивается на этапе 63. Если система включена, на этапе 64 выполняется определение местоположения оборудованного транспортного средства (например, с помощью GPS-приемника). На этапе 65 вычисляется курсовой угол оборудованного транспортного средства, а на этапе 66 на основании формы дороги, изображенной с помощью базы данных цифровых карт в виде траектории, путем интерполяции генерируются точки, соответствующие форме дороги. На этапе 67 вычисляется кратчайшее расстояние dEH от начала координат (т.е. транспортного средства, находящегося в точке х0, у0) до линейной состоящей из фрагментов траектории, соединяющей точки, образующие форму дороги, и курсовой угол ϕEH.
На этапе 68 проверяется и обновляется достоверность совпадения для траектории, полученной из базы данных цифровых карт. Значение достоверности может быть сохранено. При соблюдении условий совпадения курсового угла и отклонения, как описано ранее на Фиг. 4, значение достоверности возрастает. В противном случае, значение достоверности уменьшается. Значение достоверности может находиться в пределах от нуля до определенного положительного целого значения. Пороговое значение степени достоверности может быть определено как еще одно положительное целое значение в установленных пределах. Таким образом, степень достоверности может считаться высокой, если значение достоверности находится выше порогового значения, и невысокой в противоположном случае.
На этапе 70 выполняется проверка наличия информации о полосе движения, полученной с помощью визуальной системы. При наличии информация о полосе движения, полученная с помощью визуальной системы, выводится на этапе 71 и совершается возврат на этап 62 для повторения всей процедуры.
Если на этапе 70 нет визуальной информации, на этапе 72 выполняется проверка с целью определения степени достоверности совпадения. Если она невысока, приложениям не передается никакой информации о полосе движения и выполняется возврат на этап 62. Если степень достоверности высока, на этапе 73 на основе второй модели генерируется виртуальная полоса движения. На этапе 74 может быть дополнительно определено, находится ли транспортное средство с установленной системой по-прежнему на наблюдаемой дороге или полосе движения. При получении отрицательного ответа выполняется возврат на этап 62 для повтора процедуры без вывода модели полосы движения (значение достоверности желательно сбросить). В противном случае на этапе 75 до возврата на этап 62 выводится информация о виртуальной полосе движения, основанная на второй модели полосы движения, построенной с помощью базы данных электронных карт.
В настоящем документе достоверность совпадения (т.е. сходство двух моделей полос движения) может быть определена при помощи разнообразных проверок и пороговых значений. Так как курсовой угол, полученный для каждой модели, должен быть одинаковым, разницу можно сравнивать с пороговым значением. Ввиду того, что боковое отклонение транспортного средства от границы полосы движения и транспортного средства от траектории, полученной по карте, часто не совпадает, но между ними существует разница, которая должна оставаться постоянной, в приведенном варианте осуществления настоящего изобретения используется дисперсия или среднеквадратическое отклонение.

Claims (9)

1. Система контроля полосы движения транспортного средства, передвигающегося по дорогам с разметкой полос, которая содержит:
оптический датчик, предоставляющий оптические данные о дороге, на основании которых по обнаруженным границам полосы составляется первая модель полосы движения, сохраняемая в электронном запоминающем устройстве;
систему электронного горизонта, которая содержит базу данных электронных карт, отображающую дорогу в виде множества участков вдоль траектории, а также отслеживает местоположение транспортного средства и предоставляет данные о дороге, соответствующие этому местоположению, на основании которых составляется вторая модель полосы движения, сохраняемая в электронном запоминающем устройстве;
блок контроля достоверности, выполненный с возможностью сравнивать первую и вторую модели полосы движения с пороговым значением с определением степени достоверности;
блок выбора выходных данных, выполненный с возможностью выбирать первую модель, когда среди оптических данных обнаружены границы полосы, или вторую модель, когда среди оптических данных границы полосы не обнаружены, а степень достоверности выше заранее заданного уровня;
в которой блок контроля достоверности выполнен с возможностью определять на траектории точку, ближайшую к транспортному средству, в зависимости от направления траектории в этой точке определять курсовой угол траектории, определять боковое отклонение транспортного средства от ближайшей точки, определять виртуальное отклонение путем смещения траектории в соответствии с разницей между боковым отклонением траектории и отклонением от разметки полосы из первой модели полосы движения, и определять расхождение между моделями в зависимости от разницы между боковым отклонением и отклонением от разметки полосы для нескольких моментов времени.
2. Система по п. 1, которая дополнительно содержит систему предупреждения водителя, управляющую параметрами предупреждения водителя и соединенную с блоком выбора выходных данных с возможностью регулировать параметры предупреждения в зависимости от модели, выбранной блоком выбора выходных данных.
3. Система по п. 1, в которой вторая модель полосы движения воспроизводит виртуальную границу полосы движения путем бокового сдвига траектории на расстояние между траекторией и первой моделью полосы движения.
4. Система по п. 3, в которой система электронного горизонта включает в себя систему GPS-навигации.
5. Система по п. 3, в которой система электронного горизонта включает в себя систему счисления пути.
6. Способ определения расположения транспортного средства на полосе движения, в котором:
поддерживают первую модель полосы движения, основанную на данных от оптического датчика, причем первая модель полосы движения включает в себя курсовой угол и отклонение от разметки полосы;
поддерживают вторую модель полосы движения, основанную на отслеженном местоположении транспортного средства и базе данных цифровых карт, причем вторая модель полосы движения включает в себя курсовой угол траектории и виртуальное отклонение;
получают траекторию, воспроизводящую дорогу из базы данных цифровых карт;
определяют на траектории точку, ближайшую к транспортному средству;
в зависимости от направления траектории в ближайшей к транспортному средству точке определяют курсовой угол траектории;
определяют боковое отклонение транспортного средства от ближайшей точки;
определяют виртуальное отклонение путем смещения траектории в соответствии с разницей между боковым отклонением траектории и отклонением от разметки полосы в первой модели полосы движения;
оценивают сходство этих моделей; и
выбирают актуальную модель полосы движения, если среди данных оптического датчика обнаружена информация о границах полосы и определено, что сходство моделей превышает заранее заданный уровень.
7. Способ по п. 6, в при оценке сходства отслеживают разницу между боковым отклонением и отклонением разметки полосы для нескольких моментов времени, определяют дисперсию полученных значений разности, определяют, что сходство превышает заранее заданный уровень, если разница между курсовым углом траектории и курсовым углом полосы движения ниже первого порогового значения, а дисперсия ниже второго порогового значения.
8. Способ по п. 6, в котором при оценке сходства отслеживают разницу между боковым отклонением и отклонением разметки полосы для нескольких моментов времени, определяют дисперсию полученных значений разности, производят дискретное увеличение сходства, если разница между курсовым углом траектории и курсовым углом полосы движения ниже первого порогового уровня, а дисперсия ниже второго порогового уровня, устанавливают, что сходство превышает заранее заданный уровень, если итоговое сходство выше третьего порогового уровня.
9. Способ по п. 6, в котором первую модель полосы движения поддерживают с помощью распознавания форм, чтобы определить среди оптических данных границы полосы, включающие в себя нанесенные краской разделительные линии и края дороги.
RU2014125124/11A 2013-06-20 2014-06-20 Система и способ контроля полосы движения транспортного средства RU2572939C9 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/922,535 US8996197B2 (en) 2013-06-20 2013-06-20 Lane monitoring with electronic horizon
US13/922,535 2013-06-20

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2014125124A RU2014125124A (ru) 2015-12-27
RU2572939C1 RU2572939C1 (ru) 2016-01-20
RU2572939C9 true RU2572939C9 (ru) 2016-04-10

Family

ID=52010621

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014125124/11A RU2572939C9 (ru) 2013-06-20 2014-06-20 Система и способ контроля полосы движения транспортного средства

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8996197B2 (ru)
CN (1) CN104240536B (ru)
DE (1) DE102014211450A1 (ru)
RU (1) RU2572939C9 (ru)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU170548U1 (ru) * 2016-09-30 2017-04-28 Акционерное общество "Когнитив" Система контроля потери полосы движения транспортным средством
RU2646771C1 (ru) * 2016-11-21 2018-03-07 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт "НАМИ" (ФГУП "НАМИ") Способ трассировки маршрута движения автоматического транспортного средства
WO2018101851A1 (ru) * 2016-11-30 2018-06-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Инновационный Центр Самоцвет" Способ обеспечения курсовой устойчивости и безопасности автомобиля и устройство для его осуществления
RU2751680C1 (ru) * 2017-12-14 2021-07-15 Сафран Электроникс Энд Дифенс Способ оценки навигационных данных наземного транспортного средства с использованием параметров геометрии и ориентации дороги
RU2754707C1 (ru) * 2018-06-26 2021-09-06 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ помощи при вождении и устройство помощи при вождении
RU2756439C1 (ru) * 2017-10-24 2021-09-30 Ниссан Норт Америка, Инк. Определение локализации для работы транспортного средства
RU2776105C1 (ru) * 2018-07-04 2022-07-13 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ помощи в движении и устройство помощи в движении

Families Citing this family (52)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2905204B1 (en) * 2012-10-04 2017-07-19 Nissan Motor Co., Ltd Steering control device
JP2016503741A (ja) * 2012-12-21 2016-02-08 ハーマン ベッカー オートモーティブ システムズ ゲーエムベーハー 自動車用の入力装置
EP2949548B1 (en) * 2014-05-27 2018-07-11 Volvo Car Corporation Lane keeping suppressing system and method
EP3154835A1 (en) * 2014-06-10 2017-04-19 Mobileye Vision Technologies Ltd. Top-down refinement in lane marking navigation
JP6140658B2 (ja) * 2014-08-20 2017-05-31 株式会社Ｓｏｋｅｎ 走行区画線認識装置、走行区画線認識プログラム
JP6389119B2 (ja) * 2014-12-25 2018-09-12 株式会社デンソー 車線境界線認識装置
JP6456682B2 (ja) * 2014-12-25 2019-01-23 株式会社Ｓｏｋｅｎ 走行区画線認識装置
DE102015003124A1 (de) * 2015-03-12 2016-09-15 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Fahrzeugs
JP6479513B2 (ja) * 2015-03-12 2019-03-06 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 道路幅推定装置及び道路幅推定方法
JP6237685B2 (ja) * 2015-04-01 2017-11-29 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
US9922565B2 (en) * 2015-07-20 2018-03-20 Dura Operating Llc Sensor fusion of camera and V2V data for vehicles
US9857181B2 (en) * 2015-08-11 2018-01-02 Gm Global Technology Operations Llc. Methods and apparatus for evaluating operation of a vehicle onboard navigation system using lateral offset data
KR102355321B1 (ko) * 2015-09-10 2022-01-25 주식회사 만도모빌리티솔루션즈 차선 유지 보조 시스템 및 차선 유지 보조 방법
US9952049B2 (en) 2015-09-10 2018-04-24 GM Global Technology Operations LLC Methods and apparatus for performance assessment of a vehicle onboard navigation system using adaptive stochastic filtering
JP6535561B2 (ja) * 2015-09-25 2019-06-26 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車両の走行制御装置
US9878711B2 (en) 2015-12-14 2018-01-30 Honda Motor Co., Ltd. Method and system for lane detection and validation
EP3190022B1 (en) * 2016-01-11 2018-08-29 Delphi Technologies, Inc. Lane extension for vision steered automated vehicle
CN106991820B (zh) * 2016-01-20 2021-03-23 中兴通讯股份有限公司 违规车辆处理方法及装置
US9969389B2 (en) * 2016-05-03 2018-05-15 Ford Global Technologies, Llc Enhanced vehicle operation
US10019014B2 (en) * 2016-05-13 2018-07-10 Delphi Technologies, Inc. Lane-keeping system for automated vehicles
DE102016209232B4 (de) * 2016-05-27 2022-12-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Bestimmung der lateralen Position eines Fahrzeuges relativ zu den Fahrstreifen einer Fahrbahn
CN105953778A (zh) * 2016-06-14 2016-09-21 河南华泰规划勘测设计咨询有限公司 一种多用途测绘车
DE102016213782A1 (de) * 2016-07-27 2018-02-01 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Bestimmung der lateralen Position eines Fahrzeuges relativ zu den Fahrstreifen einer Fahrbahn
DE102016213817B4 (de) * 2016-07-27 2019-03-07 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Bestimmung der lateralen Position eines Fahrzeuges relativ zu den Fahrstreifen einer Fahrbahn
US10102744B2 (en) 2016-09-27 2018-10-16 International Business Machines Corporation Predictive traffic management using virtual lanes
US20180259961A1 (en) * 2017-03-07 2018-09-13 Delphi Technologies, Inc. Lane-changing system for automated vehicles
JP6438516B2 (ja) * 2017-03-31 2018-12-12 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 車両の走行制御装置
US10254414B2 (en) 2017-04-11 2019-04-09 Veoneer Us Inc. Global navigation satellite system vehicle position augmentation utilizing map enhanced dead reckoning
RU2727164C1 (ru) * 2017-06-07 2020-07-21 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ и устройство коррекции картографических данных
CN108573272B (zh) * 2017-12-15 2021-10-29 蔚来(安徽)控股有限公司 车道拟合方法
CN108090456B (zh) * 2017-12-27 2020-06-19 北京初速度科技有限公司 识别车道线模型的训练方法、车道线识别方法及装置
FR3077549B1 (fr) 2018-02-08 2023-04-14 Psa Automobiles Sa Procede de determination de la trajectoire d’un vehicule automobile en absence de marquage au sol.
US10551836B2 (en) * 2018-06-06 2020-02-04 Ford Global Technologies, Llc Driver assist
JP7068456B2 (ja) * 2018-07-11 2022-05-16 日産自動車株式会社 走行環境情報の生成方法、運転制御方法、走行環境情報生成装置
EP3822945B1 (en) * 2018-07-11 2023-05-31 Nissan Motor Co., Ltd. Driving environment information generation method, driving control method, driving environment information generation device
DE102018005865A1 (de) 2018-07-26 2019-07-04 Daimler Ag Verfahren zum Testen eines Assistenzsystems für ein Fahrzeug
DE102018006231A1 (de) * 2018-08-07 2020-02-13 Psa Automobiles Sa Validieren einer Spurführungsinformation einer digitalen Karte
US20200062252A1 (en) * 2018-08-22 2020-02-27 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for diagonal lane detection
KR102586331B1 (ko) * 2018-11-19 2023-10-06 현대자동차 주식회사 차선유지 성능 검사 시스템 및 그 방법
TWI689433B (zh) * 2018-11-21 2020-04-01 財團法人車輛研究測試中心 用於自動駕駛車輛的車道追蹤方法及系統
DE102019200145A1 (de) * 2019-01-08 2020-07-09 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Verifizieren von elektronischen Horizonten
RU2768692C1 (ru) * 2019-01-22 2022-03-24 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ управления движением транспортного средства и устройство управления движением
KR102034316B1 (ko) * 2019-01-29 2019-11-08 주식회사 만도 차량 위치 보정 시스템 및 방법, 그리고 카메라
CN112172810A (zh) * 2019-06-18 2021-01-05 广州汽车集团股份有限公司 车道保持装置、方法、系统及汽车
EP3786012A1 (en) * 2019-08-29 2021-03-03 Zenuity AB Lane keeping for autonomous vehicles
DE102019215263A1 (de) * 2019-10-02 2021-04-08 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Führen eines Kraftfahrzeuges in einer Fahrspur
DE102020202964A1 (de) * 2020-03-09 2021-09-09 Continental Automotive Gmbh Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erhöhung der Sicherheit von Fahrfunktionen.
US11761787B2 (en) * 2020-04-08 2023-09-19 Nissan Motor Co., Ltd. Map information correction method, driving assistance method, and map information correction device
US11741984B2 (en) * 2020-06-12 2023-08-29 Academia Sinica Method and apparatus and telephonic system for acoustic scene conversion
US11756312B2 (en) * 2020-09-17 2023-09-12 GM Global Technology Operations LLC Orientation-agnostic lane tracking in a vehicle
DE102021129258B4 (de) * 2021-11-10 2024-03-07 Cariad Se Verfahren zum Plausibilisieren zumindest eines Teilabschnitts einer Fahrtrajektorie für ein Fahrzeug
DE102022200216B3 (de) 2022-01-12 2023-06-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und System zum Bereitstellen einer Online-Funktion eines Fahrerassistenzsystems für ein Kraftfahrzeug

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8447519B2 (en) * 2010-11-10 2013-05-21 GM Global Technology Operations LLC Method of augmenting GPS or GPS/sensor vehicle positioning using additional in-vehicle vision sensors

Family Cites Families (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6405128B1 (en) 1999-12-20 2002-06-11 Navigation Technologies Corp. Method and system for providing an electronic horizon in an advanced driver assistance system architecture
DE10036042B4 (de) 2000-07-25 2004-12-16 Daimlerchrysler Ag Multisensorielle Fahrspurzuordnung
JP4749594B2 (ja) * 2001-04-27 2011-08-17 パナソニック株式会社 デジタル地図の位置情報伝達方法
EP1302747A1 (en) 2001-10-15 2003-04-16 Ford Global Technologies, Inc. System and method for controlling an object detection system of a vehicle
DE60121963T2 (de) 2001-10-15 2007-01-18 Ford Global Technologies, LLC, Dearborn Verfahren und Einrichtung zur Steuerung eines Fahrzeuges
US7260465B2 (en) 2002-04-30 2007-08-21 Ford Global Technology, Llc Ramp identification in adaptive cruise control
JP3900099B2 (ja) * 2003-03-20 2007-04-04 日産自動車株式会社 車線逸脱防止装置
JP2006189325A (ja) * 2005-01-06 2006-07-20 Aisin Aw Co Ltd 車両の現在地情報管理装置
US7415134B2 (en) 2005-05-17 2008-08-19 Honda Motor Co., Ltd. Traffic lane marking line recognition system for vehicle
JP4820712B2 (ja) 2005-08-05 2011-11-24 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 路面標示認識システム
US7444241B2 (en) * 2005-12-09 2008-10-28 Gm Global Technology Operations, Inc. Method for detecting or predicting vehicle cut-ins
WO2009098154A1 (en) * 2008-02-04 2009-08-13 Tele Atlas North America Inc. Method for map matching with sensor detected objects
US8699754B2 (en) * 2008-04-24 2014-04-15 GM Global Technology Operations LLC Clear path detection through road modeling
US8605947B2 (en) * 2008-04-24 2013-12-10 GM Global Technology Operations LLC Method for detecting a clear path of travel for a vehicle enhanced by object detection
US8332143B2 (en) 2008-05-30 2012-12-11 Navteq B.V. Data mining in a digital map database to identify curves along downhill roads and enabling precautionary actions in a vehicle
JP5359516B2 (ja) * 2008-07-29 2013-12-04 日産自動車株式会社 車両運転支援装置及び車両運転支援方法
CN101334288B (zh) * 2008-08-07 2010-08-25 北京工业大学 基于标准线路匹配的公交准确定位方法
EP2333484B1 (en) * 2008-09-25 2014-04-16 Clarion Co., Ltd. Lane determining device and navigation system
US8762046B2 (en) * 2008-10-01 2014-06-24 Navteq B.V. Creating geometry for advanced driver assistance systems
US8775063B2 (en) * 2009-01-26 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC System and method of lane path estimation using sensor fusion
US8306269B2 (en) 2009-03-12 2012-11-06 Honda Motor Co., Ltd. Lane recognition device
JP2010256878A (ja) * 2009-03-30 2010-11-11 Equos Research Co Ltd 情報表示装置
US8704653B2 (en) * 2009-04-02 2014-04-22 GM Global Technology Operations LLC Enhanced road vision on full windshield head-up display
US8977489B2 (en) * 2009-05-18 2015-03-10 GM Global Technology Operations LLC Turn by turn graphical navigation on full windshield head-up display
JP5088350B2 (ja) * 2009-06-16 2012-12-05 日産自動車株式会社 車両運転支援装置及び車両運転支援方法
FR2947223B1 (fr) * 2009-06-29 2015-05-01 Valeo Vision Procede de commande de faisceau d'eclairage pour vehicules
JP2011013039A (ja) 2009-06-30 2011-01-20 Clarion Co Ltd 車線判定装置及びナビゲーションシステム
KR20110125282A (ko) * 2010-05-13 2011-11-21 주식회사 만도 차선 유지 제어 방법
JP5206752B2 (ja) * 2010-08-30 2013-06-12 株式会社デンソー 走行環境認識装置
US8405522B2 (en) 2010-09-30 2013-03-26 Ford Global Technologies, Llc Lane departure haptic warning with compensation for road-caused vibration
US20120314070A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 GM Global Technology Operations LLC Lane sensing enhancement through object vehicle information for lane centering/keeping
US20130141520A1 (en) * 2011-12-02 2013-06-06 GM Global Technology Operations LLC Lane tracking system
DE102011088136A1 (de) * 2011-12-09 2013-06-13 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung einer Lichtaussendung eines Scheinwerfers eines Fahrzeugs
US8712691B2 (en) * 2011-12-19 2014-04-29 Ford Global Technologies Fusion of road geometry model information gathered from disparate sources
US8744675B2 (en) * 2012-02-29 2014-06-03 Ford Global Technologies Advanced driver assistance system feature performance using off-vehicle communications
US8706417B2 (en) * 2012-07-30 2014-04-22 GM Global Technology Operations LLC Anchor lane selection method using navigation input in road change scenarios
US9026300B2 (en) * 2012-11-06 2015-05-05 Google Inc. Methods and systems to aid autonomous vehicles driving through a lane merge
TWI625260B (zh) * 2012-11-20 2018-06-01 Method and system for detecting lane curvature by using body signal

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8447519B2 (en) * 2010-11-10 2013-05-21 GM Global Technology Operations LLC Method of augmenting GPS or GPS/sensor vehicle positioning using additional in-vehicle vision sensors

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU170548U1 (ru) * 2016-09-30 2017-04-28 Акционерное общество "Когнитив" Система контроля потери полосы движения транспортным средством
RU2646771C1 (ru) * 2016-11-21 2018-03-07 Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский автомобильный и автомоторный институт "НАМИ" (ФГУП "НАМИ") Способ трассировки маршрута движения автоматического транспортного средства
WO2018101851A1 (ru) * 2016-11-30 2018-06-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Инновационный Центр Самоцвет" Способ обеспечения курсовой устойчивости и безопасности автомобиля и устройство для его осуществления
RU2660977C2 (ru) * 2016-11-30 2018-07-11 Общество С Ограниченной Ответственностью "Инновационный Центр Самоцвет" (Ооо "Иц Самоцвет") Способ обеспечения курсовой устойчивости и безопасности автомобиля и устройство для его осуществления
RU2756439C1 (ru) * 2017-10-24 2021-09-30 Ниссан Норт Америка, Инк. Определение локализации для работы транспортного средства
RU2751680C1 (ru) * 2017-12-14 2021-07-15 Сафран Электроникс Энд Дифенс Способ оценки навигационных данных наземного транспортного средства с использованием параметров геометрии и ориентации дороги
RU2754707C1 (ru) * 2018-06-26 2021-09-06 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ помощи при вождении и устройство помощи при вождении
RU2776105C1 (ru) * 2018-07-04 2022-07-13 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ помощи в движении и устройство помощи в движении
RU2781373C1 (ru) * 2019-05-15 2022-10-11 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Способ коррекции собственного местоположения и устройство коррекции собственного местоположения

Also Published As

Publication number Publication date
DE102014211450A1 (de) 2014-12-24
RU2572939C1 (ru) 2016-01-20
RU2014125124A (ru) 2015-12-27
US8996197B2 (en) 2015-03-31
US20140379164A1 (en) 2014-12-25
CN104240536A (zh) 2014-12-24
CN104240536B (zh) 2018-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2572939C9 (ru) Система и способ контроля полосы движения транспортного средства
CN106352867B (zh) 用于确定车辆自身位置的方法和设备
US11320284B2 (en) Real-time lane departure detection using map shape points and trajectory histories
JP6694395B2 (ja) デジタル地図に対する位置を決定する方法およびシステム
JP6504316B2 (ja) 走行車線推定システム
EP2959268B1 (en) Path curve confidence factors
US11525682B2 (en) Host vehicle position estimation device
US9140792B2 (en) System and method for sensor based environmental model construction
CN109313033B (zh) 导航数据的更新
US10401503B2 (en) Location estimation device
GB2543930A (en) Vehicle radar perception and localization
JP7471481B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
CN110530377B (zh) 用于实施用于车辆的至少一个提高安全性的措施的方法和装置
JP2019168432A (ja) 自車位置推定装置
US20230243657A1 (en) Vehicle control device and host vehicle position estimation method
CN114174137A (zh) Adas或ad特征的源横向偏移
US8612150B2 (en) Device and method for determining the position of another road user
US20190212747A1 (en) Lane Marker Signal Improvement through Mapped Geo-Referenced Lane Boundaries
JP2018017668A (ja) 情報処理装置、及び情報処理プログラム
CN113566817A (zh) 一种车辆定位方法及装置
JP6790951B2 (ja) 地図情報学習方法及び地図情報学習装置
Dean et al. Terrain-based road vehicle localization on multi-lane highways
TWI635302B (zh) 載具即時精準定位系統
JP7298882B2 (ja) 車両の自己位置推定装置、及び車両
JP2019039767A (ja) 位置推定装置および自動運転システム

Legal Events

Date Code Title Description
TH4A Reissue of patent specification
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190621