基于检测对象制动车辆的系统和方法技术方案

提供了一种系统和方法以用于检测对象并基于检测使车辆制动。在一实施例中，一种用于车辆的对象检测和制动系统包括至少一个图像捕获设备，其配置为获取包括车辆的前方对象的区域的多个图像。系统包括至少一个处理设备，其被编程为执行第一图像分析以确定车辆与对象的第一估计碰撞时间，并执行第二图像分析以确定车辆与对象的第二估计碰撞时间。处理设备还被编程为计算第一估计碰撞时间和第二估计碰撞时间之间的差异，以确定差异不超过预定阈值，并基于确定差异不超过预定阈值制动车辆。

【技术实现步骤摘要】
基于检测对象制动车辆的系统和方法本申请是申请号为201580040400.8、申请日为2015年05月22日、申请人为御眼视觉技术有限公司、专利技术名称为“基于检测对象制动车辆的系统和方法”的中国专利技术专利申请的分案申请。相关申请的交叉引用本申请要求于2014年5月22日提交的美国临时专利申请No.62/001,772的优先权。上述申请的全部内容通过引用并入本文。
本公开总体上涉及车辆自主导航(navigation)，更具体地，涉及使用相机来检测车辆前方的对象，并基于所检测的对象实施制动的系统和方法。
技术介绍
随着技术的进步，能够在道路上导航的完全自主车辆的目标即将实现。首先，自主车辆可能能够识别其环境，且在没有来自人类操作者的输入的情况下进行导航。自主车辆也可以考虑各种因素，并基于这些因素作出适当的决定，以安全和准确地到达预期目的地。例如，当车辆通常在道路上行驶时，会遇到各种对象，例如其他车辆和行人。自主驾驶系统可以在车辆的环境中识别这些对象，并采取适当和及时的行动以避免碰撞。此外，自主驾驶系统可以识别规定车辆运动(例如，车辆何时必须停止、以及何时可以以车辆不能超过的速度行驶、车辆必须在道路上位于何处、等等)的其他指示，例如交通信号、交通标志和车道标记。自主驾驶系统可能需要确定车辆何时应当改变车道，在交叉口处转弯，改变车道等。自主驾驶系统可能需要确定车辆何时应当改变车道、在交叉口处转弯、改变道路，等等。从这些示例显而易见，可能需要解决许多因素，以便提供能够安全和准确地导航的自主车辆。
技术实现思路
与本公开一致的实施例提供了用于自主车辆导航的系统和方法。所公开的实施例可以使用相机来提供自主车辆导航特征。例如，与所公开的实施例一致，所公开的系统可以包括一个、两个、或更多个相机，其监测车辆的环境，并基于对一个或多个相机捕获的图像的分析来引起导航响应。与所公开的实施例一致，提供了一种用于车辆的对象检测和制动系统。系统可以包括至少一个图像捕获设备，其配置为获取包括车辆的前方的对象的区域的多个图像。系统可以包括数据接口。系统可以包括至少一个处理设备，其被编程为，经由数据接口接收多个图像，基于至少第一图像和第二图像执行第一图像分析以确定车辆与对象的第一估计碰撞时间，以及基于至少第三图像和第四图像执行第二图像分析以确定车辆与对象的第二估计碰撞时间。处理设备可以被编程为，计算第一估计碰撞时间和第二估计碰撞时间之间的差异，确定差异不超过预定阈值，以及基于确定差异不超过预定阈值，使车辆制动。与所公开的实施例一致，提供了一种车辆。车辆可以包括车身。车辆可以包括至少一个图像捕获设备，其配置为获取获取包括车辆的前方的对象的区域的多个图像。系统可以包括数据接口。系统可以包括至少一个处理设备，其被编程为，经由数据接口接收多个图像，基于至少第一图像和第二图像执行第一图像分析以确定车辆与对象的第一估计碰撞时间，以及基于至少第三图像和第四图像执行第二图像分析以确定车辆与对象的第二估计碰撞时间。处理设备可以被编程为，计算第一估计碰撞时间和第二估计碰撞时间之间的差异，确定差异不超过预定阈值，以及基于确定差异不超过预定阈值，使车辆制动。与所公开的另一实施例一致，提供一种用于检测对象和制动车辆的方法。方法可以包括，经由至少一个图像捕获设备，获取包括车辆的前方的对象的区域的多个图像。方法还包括，经由处理设备接收多个图像，经由处理设备基于至少第一图像和第二图像执行第一图像分析，以确定车辆与对象的第一估计碰撞时间，经由处理设备基于至少第三图像和第四图像执行第二图像分析，以确定车辆与对象的第二估计碰撞时间。方法还可以包括，经由处理设备计算第一估计碰撞时间和第二估计碰撞时间之间的差异，经由处理设备确地差异不超过预定阈值，以及经由处理设备，基于确定差异不超过预定阈值，使车辆制动。与所公开的又一实施例一致，提供了一种用于评估与车辆的制动决定系统相关联的总系统故障率的方法。方法包括，使用处理设备确定与基于纹理分析的子系统相关联的第一故障率。基于纹理分析的子系统配置为，基于车辆的前方的至少两个图像之间的纹理的变化，作出制动的决定。方法还包括，使用处理设备，确定与基于结构分析的子系统相关联的第二故障率。基于结构分析的子系统配置为，基于从车辆的前方的区域的至少两个图像导出的光流信息，作出制动的决定。方法还包括，使用处理设备，基于第一故障率和第二故障率，确定总系统故障率。与其他所公开的实施例一致，非暂时性计算机可读存储介质可以存储程序指令，其由至少一个处理设备运行，并且执行本文所述的任何方法。前述总体描述和以下详细描述仅是示范性和说明性的，而不是对权利要求的限制。附图说明附图并入本公开并构成本公开的一部分，在附图中示出了所公开的实施例。在附图中：图1是与所公开的实施例一致的示范性系统的图示。图2A是包括与所公开的实施例一致的系统的示范性车辆的侧视图。图2B是与所公开的实施例一致的图2A所示的车辆和系统的俯视图。图2C是包括与所公开的实施例一致的系统的车辆的另一实施例的俯视图。图2D是包括与所公开的实施例一致的系统的车辆的又一实施例的俯视图。图2E是包括与所公开的实施例一致的系统的车辆的又一实施例的俯视图。图2F是与所公开的实施例一致的示范性车辆控制系统的图示。图3A是与所公开的实施例一致的车辆的内部的图示，其包括后视镜和用于车辆成像系统的用户界面。图3B是与所公开的实施例一致的相机安装件的示例的图例，其配置为定位在后视镜后面并且抵靠车辆风挡。图3C是与所公开的实施例一致的从不同视角观察的图3B所示的相机安装件的图例。图3D是与所公开的实施例一致的相机安装件的示例的图例，其配置为定位在后视镜后面并且抵靠车辆风挡。图4是与所公开的实施例一致的存储器的示范性框图，其配置为存储用于执行一个或多个操作的指令。图5A是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于基于单目图像分析产生一个或多个导航响应的示范性过程。图5B是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于检测在一组图像中的一个或多个车辆和/或行人的示范性过程。图5C是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于检测在一组图像中的道路标记和/或车道几何信息的示范性过程。图5D是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于检测在一组图像中的交通灯的示范性过程。图5E是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于基于车辆路径产生一个或多个导航响应的示范性过程。图5F是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于确定在先车辆是否正在改变车道的示范性过程。图6是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了用于基于立体图像分析产生一个或多个导航响应的示范性过程。图7是与所公开的实施例一致的流程图，其示出了基于三组图像的分析产生一个或多个导航响应的示范性过程。图8是与所公开的实施例一致的包括对象检测和制动系统的示范性车辆的图示，其在另一辆车辆后面的道路上行驶。图9是与所公开的实施例一致的包括对象检测和制动系统的示范性车辆的图示，其在包括迎面而来的车辆的道路上行驶。图10是与所公开的实施例一致的存储器的示范性框图，其可以存储用于执行一个或多个操作的指令，所述一个或多个操作用于检测车辆前方的对象并且基于检测制动车辆。图11是与所公开的实施例一致的流本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于执行系统验证的方法，所述方法包括：由处理装置确定与纹理分析相关联的第一故障率，所述纹理分析包括基于由图像传感器采集的至少两个图像之间的纹理变化的纹理决定，其中，基于纹理分析做出误制动决定的总次数确定第一故障率；确定与结构分析相关联的第二故障率，所述结构分析包括基于从所述至少两个图像导出的光流信息的结构决定，其中，基于结构分析做出误制动决定的总次数确定第二故障率；基于第一故障率和第二故障率确定总系统故障率，其中，确定总系统故障率包括将第一故障率和第二故障率相乘；以及基于所确定的总系统故障率致使车辆的制动系统制动。

【技术特征摘要】
2014.05.22 US 62/001,7721.一种用于执行系统验证的方法，所述方法包括：由处理装置确定与纹理分析相关联的第一故障率，所述纹理分析包括基于由图像传感器采集的至少两个图像之间的纹理变化的纹理决定，其中，基于纹理分析做出误制动决定的总次数确定第一故障率；确定与结构分析相关联的第二故障率，所述结构分析包括基于从所述至少两个图像导出的光流信息的结构决定，其中，基于结构分析做出误制动决定的总次数确定第二故障率；基于第一故障率和第二故障率确定总系统故障率，其中，确定总系统故障率包括将第一故障率和第二故障率相乘；以及基于所确定的总系统故障率致使车辆的制动系统制动。2.根据权利要求1所述的方法，其中，第一故障率和第二故障率相乘得到总系统平均故障间隔时间(MTBF)的指示符。3.根据权利要求1所述的方法，其中，确定第一故障率包括基于纹理分析在系统运行小时的总数中做出误制动决定的总次数来确定第一故障率。4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定第二故障率包括基于结构分析在系统运行小时的总数中做出误制动决定的总次数来确定第二故障率。5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定第一故障率包括利用纹理分析对所述至少两个图像中的像素强度执行图案识别。6.根据权利要求5所述的方法，其中，执行图案识别包括通过比较所述至少两个图像的图像数据估计占用尺寸的改变。7.根据权利要求6所述的方法，其中，占用尺寸包括所述至少两个图像中的对象的特征的尺寸长度。8.根据权利要求1所述的方法，其中，确定第二故障率包括利用结构分析处理所述至少两个图像以获得光流场。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光流信息提供关于可跟踪纹理在所述至少两个图像之间的运动的信息。10.根据权利要求1所述的方法，其中，用于确定第二故障率的所述至少两个...

【专利技术属性】
技术研发人员：E达甘，
申请(专利权)人：御眼视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：以色列,IL