预测道路车道几何形状的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种预测道路车道几何形状的方法(14)。本发明专利技术提供一摄像机车道预测，它包括至少一以通过一摄像机(3)对车道标记的检测为基础的摄像机预测车道段(6)。此外，还提供一前方行驶车辆的车道预测，它包括至少一个以至少一前方行驶车辆(9)的轨迹(10)为基础的前方行驶车辆所预测的车道段(11)。然后，将至少一摄像机预测的车道段(6)和至少一前方行驶车辆所预测的车道段(11)加以拼接，以获得所预测的道路车道几何形状(14)。此外，还提供一种预测道路车道几何形状(14)的系统(2)和包括该系统(2)的一车辆(1)。(2)的一车辆(1)。(2)的一车辆(1)。

【技术实现步骤摘要】
预测道路车道几何形状的方法和系统


[0001]本专利技术涉及一种预测道路车道几何形状的方法、一种预测道路车道几何形状的系统以及一种包含预测道路车道几何形状系统的车辆。

技术介绍

[0002]对于车辆在道路上的半自主驾驶和自主驾驶，了解前方道路车道的几何形状是一个重要方面。如果前方有急转弯，则例如必须降低本车速度。另一示例是，如果本车同一车道前方有一较慢的车辆，则本车必须减速，如果较慢的车辆在与本车不同的车道上，则本车可保持现有速度。
[0003]已知的预测道路车道几何形状的方法和系统使用摄像机和雷达来检测道路标记，并从检测到的道路标记推断出道路车道的几何形状。然而，摄像机可覆盖的道路标记范围通常被限制在最多100米，这对半自主和自主驾驶的许多要求而言可能太短。另一方面，雷达只能检测到例如路缘石、导柱或护栏等突起的道路标记，但无法检测到车道标记。因此，雷达可探测前方整个道路的几何形状，但不能探测单一车道的几何形状。

技术实现思路

[0004]因此，本专利技术的任务是提供一种改进的预测道路车道几何形状的方法和系统，尤其是一种覆盖范围更广的预测道路车道几何形状的方法和系统。
[0005]本专利技术的任务通过独立权利要求的主题解决，其中，在从属权利要求中包含了其他实施方式。
[0006]根据本专利技术的第一观点，提供一种预测道路车道几何形状的方法。所述方法尤其是一种预测一本车前方道路车道几何形状的方法。在本文中，几何形状是指道路车道的二维表征，尤其是它们的路径。
[0007]根据所述方法，提供摄像机的车道预测。所述摄像机车道预测是以摄像机检测到的道路标记为基础的。与此相关，“摄像机”指的是本车中的一个或多个摄像机，其中，摄像机可在可见光和/或近红外光谱中工作，即光的波长分别在380纳米和750纳米之间或750纳米和3微米之间。所述摄像机车道预测包括至少一个摄像机预测的车道段。
[0008]此外，还提供一前方行驶车辆的车道预测。所述前方行驶车辆的车道预测是以至少一前方行驶车辆的轨迹，即至少一本车前方行驶车辆的轨迹为基础的。前方行驶车辆的车道预测假设是，大多数其他车辆，尤其是本车前方行驶的车辆，在道路车道上移动，这样前方行驶车辆的轨迹就表明了道路的车道。前方行驶车辆的车道预测包括至少一前方行驶车辆预测的车道段。
[0009]根据所述方法，至少一摄像机预测的车道段和至少一前方行驶车辆预测的车道段被拼接，以获取所预测的道路车道几何形状。由此，通过摄像机车道预测给出的道路车道几何形状的范围通过前方行驶车辆的车道预测给出的道路车道几何形状加以扩展。为半自主驾驶和自主驾驶输入具有扩展范围的道路车道几何形状作是有益的。
[0010]根据一实施方式，至少一摄像机预测的车道段和至少一前方行驶车辆预测的车道段分别由其左边缘和右边缘给出。在本文中，左边缘和右边缘是指车道上车辆行驶方向的车道段边缘。如果几个车道相邻排列，一车道的左边缘可与相邻车道的右边缘重合。左边缘和右边缘尤其作为二维点的一列表给出。这些二维点可在与本车相连接的一坐标系中给出，其中，Y方向可对应于本车的驾驶方向，X方向可对应与驾驶方向垂直的方向。二维点列表的排列方法可是，第一个二维点最接近本车，列表中最后一个二维点离本车最远。通过连接列表中的二维点，可获得车道的边缘。
[0011]根据一实施方式，至少一摄像机预测的车道段是通过对至少一摄像机提供图像上的道路标记的图像检测获取的。所述至少一摄像机可是可见光或近红外光摄像机。道路标记可是车道标记、路缘石、导柱和/或护栏。所述道路标记通过图像检测加以识别，其中，图像检测可以例如神经网络或决策树等人工智能为基础。
[0012]根据一实施方式，至少一前方行驶车辆预测的车道段是通过跟踪至少一前方行驶车辆测定的。所述前方行驶车辆可借助摄像机、激光雷达和/或雷达进行跟踪。然后，可通过人工智能对摄像机、激光雷达和/或雷达的输出进行分析，尤其是为了获取例如二维点等至少一前方行驶车辆的位置信息。此外，也可通过人工智能在摄像机输出、激光雷达输出和/或雷达输出的基础上对至少一前方行驶车辆进行跟踪。然后存储至少一前方行驶车辆的时间位置信息，以获取至少一前方行驶车辆的轨迹。换句话说，可获取至少一前方行驶车辆位置的一时间序列。所述时间序列可是位置的有序列表。如果这些位置被记录在一与本车相关联的坐标系中，那么在计算至少一前方行驶车辆轨迹时，必须考虑到所述坐标系已移动的事实。然后，以车道宽度围绕至少一前方行驶车辆的轨迹生成至少一前方行驶车辆预测的车道段。如果至少一前方行驶的车辆处于一车道中心，则所产生的前方行驶车辆预测车道段与实际道路的一车道段相对应。也就是说，至少一前方行驶车辆的各位置可与至少一前方行驶车辆左边缘和右边缘相对应，在距离至少一前方行驶车辆位置二分之一车道宽度处，在垂直于至少一前方行驶车辆行驶方向的各方向建立二维点。所述车道宽度可有一预定值，也可从摄像机预测的车道段的车道宽度推断得出。对至少一前方行驶车辆的跟踪可在距离本车至少150米、优选200米，尤其优选300米的范围内进行。位置的时间序列可包括距至少一前方行驶车辆至少2秒、优选至少3秒、尤其优选至少5秒的位置。
[0013]根据一实施方式，对至少一摄像机预测的车道段和/或至少一前方行驶车辆预测的车道段进行平滑处理。这可通过对二维点列表进行多项式、尤其是三次多项式拟合，然后将拟合的数据取样反馈到二维点列表中加以实现。通过所述平滑消除车道段中的随机误差，并对进一步的加工处理进行了改善。对前方行驶车辆预测的车道段，取代对前方行驶车辆的轨迹进行平滑处理，可将平滑处理用于确定前方行驶车辆所预测的车道段。
[0014]根据一实施方式，对至少一摄像机预测的车道段和/或至少一前方行驶车辆预测的车道段进行外推。外推可以整个车道段、以实施外推的车道段末端的车道段曲率、或以整个车道段为基础，其中，为实施外推的车道段末端点分配较高的权重以及为与外推相反的车道段末端点分配较低的权重。此外，还可用例如卡尔曼平滑对车道段实施进一步的平滑处理。所述外推法可执行到相邻车道段相互接触和/或相邻车道段相互重叠的位置。在此，相邻车道段是指沿行驶方向彼此相邻的车道段。
[0015]根据一实施方式，如果相邻车道段在垂直于车道行驶方向的重叠部分大于50％，
优选大于65％，尤其优选大于80％，则相邻车道段被拼接在一起。只有在相邻车道段之间有一明显重叠时，才会进行拼接。如果重叠部分较小，可认为所述车道段不属于同一车道。这可能发生在例如前方行驶车辆改变车道的情况下，因此前方行驶车辆预测的车道段并不与道路的实际车道相符合。
[0016]根据一实施方式，为相邻车道段的每个拼接处分配一拼接质量度量。所述拼接质量度量可以相邻车道段与车道行驶方向垂直方向上的重叠为基础。然后，拼接质量度量例如可用于卡尔曼滤波中对所预测道路车道几何形状不确定性的描述。
[0017]根据一实施方式，如果一前方行驶车辆预测的车道段与其他车道段在垂直于车道行驶方向上的重叠率小于15％，优选小于5％，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.预测道路车道几何形状的方法(14)，所述方法包括：提供摄像机车道预测，包括至少一个以通过摄像机(3)对道路标记的检测为基础的摄像机预测的车道段(6)；提供前方行驶车辆的车道预测，包括至少一个以至少一辆前方行驶车辆(9)的轨迹(10)为基础的前方行驶车辆预测的车道段(11)；以及将至少一个摄像机预测的车道段(6)和至少一个前方行驶车辆预测的车道段(11)拼接在一起，以获得预测的道路车道几何形状(14)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，至少一个摄像机预测的车道段(6)和至少一个前方行驶车辆预测的车道段(11)分别由其左边缘(7；12)和右边缘(8；13)给出，左边缘(7；12)和右边缘(8；13)尤其作为二维点的列表给出。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，至少一个摄像机预测的车道段(6)是通过对至少一个摄像机(3)提供的图像上的道路标记的图像检测而获取的，而所述道路标记尤其是一组中的至少一个，其中，该组道路标记包括车道标记、路缘石、导柱和护栏。4.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的方法，其中，至少一个前方行驶车辆预测的车道段(11)是通过跟踪至少一辆前方行驶车辆(9)，尤其是通过摄像机(3)、激光雷达和/或雷达(5)存储所述至少一辆前方行驶车辆(9)的时间位置信息以获取至少一辆前方行驶车辆(9)的轨迹(10)，并围绕至少一辆前方行驶车辆(9)的轨迹(10)在车道宽度上生成至少一个前方行驶车辆(9)预测的车道段(11)获取的。5.根据权利要求2到4中任一权利要求所述的方法，其中，对至少一个摄像机预测的车道段(6)和/或至少一个前方行驶车辆预测的车道段(11)进行平滑处理，尤其是通过对二维点列表的多项式拟合，然后将拟合数据取样返回到二维点列...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：大陆汽车有限责任公司，
类型：发明
国别省市：