The invention relates to a method (10) and a system (100) for generating and utilizing road friction estimation (RFE) based on image signal processing of a forward looking camera, which indicates the expected friction level between the road surface and the vehicle tire. The front view camera image (11) is preprocessed (12), segmented (14) (horizontally and longitudinally, defined by wheel rail, etc.), transformed into a bird's-eye view image (16), quantized (18), and finally classified (20). The resulting RFE can be used to provide information to drivers, automatically control the movement of related vehicles, and / or inform cloud based alert services to enhance driver safety.
【技术实现步骤摘要】
基于相机图像信号处理来生成和使用道路摩擦估计的方法和系统
本公开总体涉及基于相机图像处理来生成和使用道路摩擦估计(RFE)的方法和系统。更具体地,本公开涉及基于前视相机图像处理来生成和使用RFE的方法和系统。对前视相机图像进行预处理、区块分割、使用视角变换转换成鸟瞰图(BEV)图像、区块量化、以及最后分类,以获得道路摩擦估计(也称为RFE)。产生的RFE可用于为驾驶员提供信息、自动控制相关车辆的运动、和/或通知基于云的警报服务以增强驾驶员安全性。该RFE固有地包括在车辆和驾驶员遇到这种情况之前警告驾驶员和/或引起对危险行驶状况产生车辆响应的时间组成(temporalcomponent)。这提供了预测性手段。
技术介绍
存在用于确定路面状况(RSC)的各种常规方法和系统。这些方法和系统中的大多数依赖于分析下视相机图像,提供关于车辆正下方的路面的信息。这些方法和系统中的一些依赖于将圆形光聚焦在车辆前方并分析相应的前视相机图像,测量基于强度的特征,诸如关注区域(ROI)内的平均像素强度、方差像素强度和最大像素强度,并实施概率二元分类器(probabilisticbinaryclassifier),以便划分干、湿、雪和冰RSC,可选地随后进行融合过程以生成用于制动、转向和加速度传感器的控制参数。这些方法和系统中的其它方法和系统利用前视相机图像,将前视相机图像转换成空间频谱,并分析对应于不同RSC的相关频率分布。这些方法和系统中的另一些方法和系统利用前视相机图像并应用极化滤波器(polarizationfilter)和 ...
【技术保护点】
1.一种基于车辆相机图像处理来生成和利用道路摩擦估计值(RFE)的方法(10),所述方法包括:/n从车辆相机获得路面的图像(11);/n将所述图像分割成多个区块(14);/n转换所述图像的视角(16);/n基于所述多个区块中的每个区块的图像分析,量化所述多个区块中的每个区块以确定给定路面摩擦状况的概率;/n基于所述多个区块的确定的概率对所述多个区块的组进行分类,以生成所述路面的RFE(20);以及/n以下中的一个或多个:(1)警告驾驶员路面摩擦状况,(2)向车辆网络报告路面摩擦状况,以及(3)响应于生成的所述路面的RFE,限制和/或修改车辆运行参数。/n
【技术特征摘要】
20180503 US 15/969,9731.一种基于车辆相机图像处理来生成和利用道路摩擦估计值(RFE)的方法(10),所述方法包括:
从车辆相机获得路面的图像(11);
将所述图像分割成多个区块(14);
转换所述图像的视角(16);
基于所述多个区块中的每个区块的图像分析,量化所述多个区块中的每个区块以确定给定路面摩擦状况的概率;
基于所述多个区块的确定的概率对所述多个区块的组进行分类,以生成所述路面的RFE(20);以及
以下中的一个或多个:(1)警告驾驶员路面摩擦状况,(2)向车辆网络报告路面摩擦状况,以及(3)响应于生成的所述路面的RFE,限制和/或修改车辆运行参数。
2.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,所述车辆相机(102)是前视车辆相机和侧视车辆相机中的一种或多种,并且所述图像(11)是前视图像、侧视图像和合成图像中的一种。
3.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,所述方法还包括预处理所述图像以对所述图像进行最初分类(12),某些分类经受更准确地确定RFE的进一步处理,并且某些分类不经受更准确地确定RFE的进一步处理。
4.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,将所述图像分割成所述多个区块(14)包括将所述图像分割成所述车辆前方的多个行和多个列,其中使用至少2行和至少3列。
5.根据权利要求4所述的方法(10),其特征在于,存在于所述路面上的轮轨包含在所述多个列中的两个列内。
6.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,转换所述图像的视角(16)包括将所述图像的视角从前视视角和侧视视角中的一个转换成俯视鸟瞰图(BEV)视角。
7.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,在转换所述图像的视角(16)之前执行将所述图像分割成所述多个区块(14),使得所述多个区块的视角也被转换。
8.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,量化所述多个区块中的每个区块以确定所述给定路面摩擦状况的概率(18)包括,从每个区块中提取多个颜色/纹理特征,并给每个区块分配对应于每个区块的各区块组成的概率分数。
9.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,量化所述多个区块中的每个区块以确定所述给定路面摩擦状况的概率(18)还包括,组合多个概率分数以确定一组区块的合成概率分数。
10.根据权利要求1所述的方法(10),其特征在于,基于所述多个区块的确定的概率对所述多个区块的所述组进行分类(20)包括,给每个确定的概率分配一个分类分数,并组合多个分类分数以生成所述路面的RFE。
11.一种基于车辆相机图...
【专利技术属性】
技术研发人员:S·罗伊乔杜里,赵敏茗,M·约纳松,N·奥尔松,
申请(专利权)人:沃尔沃汽车公司,
类型:发明
国别省市:瑞典;SE
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