ADAS或AD特征的源横向偏移制造技术

本公开涉及用于提供车辆的周围环境的一部分的道路模型的方法和控制装置。更具体地，本公开涉及利用以道路参照物(例如，车道标记)关于道路边界的横向偏移的形式存储的参考数据来验证横向偏移的本地测量值或基于存储的参考数据来控制驾驶员辅助或自动驾驶特征。本公开还涉及一种用于为道路模型估计提供验证数据的方法。数据的方法。数据的方法。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】ADAS或AD特征的源横向偏移


[0001]本公开涉及自动驾驶(AD)和高级驾驶员辅助系统(ADAS)领域。更具体地，本公开涉及用于确定跟踪道路参照物的横向偏移(相对于道路边界)的方法和控制装置，并且由此为定位在道路上的车辆确定道路边界表示。

技术介绍

[0002]在过去这几年期间，自动驾驶车辆的发展突飞猛进，并且正在探索许多不同的解决方案。今天，自动驾驶(AD)和高级驾驶员辅助系统(ADAS)(即，半自动驾驶)两者在这些领域内的许多不同
内都在不断发展。这样的一个领域是如何准确和一致地定位车辆，因为当车辆在交通中移动时，这是重要的安全方面。
[0003]道路偏离是AD和ADAS系统两者中的关键问题，并且降低道路偏离风险的适当解决方案至关重要，此外，道路边缘干预是EuroNCAP车道支持系统(LSS)评级的一部分。通常，车道支持系统分为车道偏离警告和车道保持辅助两个子类别，其旨在当驾驶员无意中离开车道或当驾驶员在没有指示的情况下改变车道时向驾驶员提供帮助和警告。
[0004]但是，对于所有车道支持系统或任何其他转向系统，精确和可靠地检测道路几何形状是关键功能。传统解决方案基于以下想法：跟踪道路参照物(例如，车道标记)并且添加偏移量，以便估计道路边缘相对于车辆的位置。更具体地，当前已知的解决方案包括用于首先决定使用什么参照物(左侧车道标记、右侧车道标记、其他地标、其他车辆等)的逻辑，并且如果在干预期间丢失了对所选参照物的跟踪，则干预将中止，或者必须执行到另一参照物的交换(这将需要更多的逻辑)。中止干预或强制LSS切换到不同的参照物不仅存在安全风险，而且用户体验也会受到影响。
[0005]鉴于即将对车道支持系统提出更严格的要求以及汽车行业中用于提供可靠的、鲁棒的和具有成本效益的解决方案的总体目标，需要新的和改进的解决方案，其减轻与目前已知的道路边界跟踪系统相关的问题。

技术实现思路

[0006]因此，本公开的目的是提供一种用于提供车辆周围环境的一部分的道路模型的方法、一种用于提供用于道路模型估计的验证数据的方法、一种相对应的计算机可读存储介质、一种控制装置以及一种车辆，它们减轻了目前已知系统的全部或至少一些缺点。
[0007]更详细地，本公开的一个目的是提供一种用于跟踪道路边缘的鲁棒且可靠的解决方案，其适合在自动和半自动车辆的车道支持系统中实现。
[0008]这些和其他目的借助于以下方式实现：一种用于提供车辆的周围环境的一部分的道路模型的方法、一种用于提供用于道路模型估计的验证数据的方法、一种相对应的计算机可读存储介质、一种控制装置以及一种车辆、以及在所附权利要求中定义的车辆。术语“示例性”在本上下文中被理解为用作实例、示例或图示。
[0009]根据本公开的第一方面，提供了一种用于提供车辆的周围环境的一部分的道路模
型的方法。道路模型可以被理解为表示车辆的周围环境中的可行驶路径，其中，道路模型包括车道跟踪和道路边界跟踪特征。该方法包括：从车辆的定位系统获得车辆的地理位置；以及获得包括关于位于车辆的周围环境中的道路参照物和道路边界的空间信息的传感器数据。此外，该方法包括：确定或获得在道路参照物与道路边界之间的第一横向距离；以及基于车辆的地理位置，获得在所确定的第一横向距离与相对应的第二横向距离之间的比较，相对应的第二横向距离在道路参照物与道路边界之间。第二横向距离是存储的参考距离，其可以本地存储在车辆中或远程存储在车辆经由外部广域网可访问的远程数据资源库中。该方法进一步包括：基于在所确定的第一横向距离与相对应的第二横向距离之间的比较来控制驾驶员辅助或自动驾驶特征。
[0010]所介绍的讨论的方法提供了一种有效的装置，以用于通过将传感器数据与参考数据进行实时比较来验证车载系统的道路边界表示，以便降低由于不准确的道路边界跟踪而导致的意外道路偏离或车辆安全系统的错误干预的风险。不准确可能例如由不准确或损坏的传感器数据引起。距所跟踪的道路参照物(例如，车道标记)和道路边界(例如，道路边缘)的横向距离也可称为所跟踪的道路参照物的“横向偏移”。换言之，将“所感知的”横向距离与参考值(其可以本地存储或远程存储在“云”中)进行比较，以便验证车辆自身的传感器读数，并且然后，基于验证结果来控制AD或ADAS特征(例如，道路偏离缓解系统)。为ADAS和AD系统中的道路边缘跟踪提供更高的可用性和可靠性。
[0011]术语“获得”在本文中被广义地解释并且包括接收、检索、收集、获取等。道路边界在本上下文中被理解为道路的边缘部分并且在一些上下文中可以被称为道路边缘。然而，在一些示例性实施例中，道路边界可以是道路边缘、路障、道牙子、沟渠或定义了可行驶表面(即，道路)的边缘部分的任何其他结构。关于道路参照物或道路边界的空间信息可以例如包括对道路参照物或道路边界的跟踪或跟踪进行估计所需的道路参照物或道路边界的数据。道路参照物应理解为参照特征，其可用于估计关于车辆的道路的几何形状。道路参照物例如可以是左侧车道标记、右侧车道标记、路标、车辆、道路边界(即，左侧道路边缘可用于估计右侧道路边缘的位置)等。
[0012]本专利技术人认识到，为了提高例如车道跟踪解决方案的可用性和可靠性，可以利用由其他车辆进行的、已上传到“云”的测量值来验证车辆自己的估计。更详细地，本专利技术人认识到车道跟踪模型中的横向偏移(即，从所跟踪的参照物到道路边界的横向距离)是易于产生测量误差的、道路建模所需的参数。测量误差可能源于环境因素(例如，积雪覆盖的道路边缘)或由于硬件故障。因此，通过提供用于基于由同一地理区域中的其他车辆进行的测量来验证测量的装置，可以容易地实现用于验证车道跟踪系统的简单且有效的装置。
[0013]继续，根据本公开的示例性实施例，该方法进一步包括：基于至少一个预定义条件为所确定的第一横向距离分配置信度值，并且控制驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤进一步基于所分配的置信度值。
[0014]进一步，并且根据本公开的另一示例性实施例，该方法进一步包括：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较。相应地，控制驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤包括：如果满足以下两个条件之一则抑制驾驶员辅助或自动驾驶特征。两个条件中的一个是如果所确定的第一横向距离与相对应的第二横向距离之间的比较指示所确定的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值高于第一预定义阈值，两个条件中的另一个是如
果为所确定的第一横向距离所分配的置信度值低于预定义置信度阈值。因此，如果车辆的内部系统指示测量可能有误，或者如果与“参考”值的比较指示测量可能有误，则ADAS或AD特征被抑制。
[0015]但是，根据另一示例性实施例，ADAS或AD特征不会被抑制，而是基于相对应的置信度测试将“参考值”(即，第二横向距离)用作输入参数。更详细地，并且根据本公开的另一示例性实施例，该方法进一步包括：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较，以及获得在道路参照物与道路边界之间的相对应的第二横向距离。进一步，控制驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于提供车辆的周围环境的一部分的道路模型的方法，所述方法包括：从所述车辆的定位系统获得所述车辆的地理位置；获得包括关于位于所述车辆的所述周围环境中的道路参照物和道路边界的空间信息的传感器数据；确定在所述道路参照物与所述道路边界之间的第一横向距离；基于所述车辆的所述地理位置，获得在所确定的第一横向距离与相对应的第二横向距离之间的比较，所述相对应的第二横向距离在所述道路参照物与所述道路边界之间，所述第二横向距离是存储的参考距离；基于在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较来控制驾驶员辅助或自动驾驶特征。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：基于至少一个预定义条件为所确定的第一横向距离分配置信度值；其中，控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤进一步基于所分配的置信度值。3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较；其中，控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤包括：如果：在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较指示所确定的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值高于第一预定义阈值，或者为所确定的第一横向距离所分配的置信度值低于所述预定义置信度阈值，则抑制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征。4.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较；获得在所述道路参照物与所述道路边界之间的所述相对应的第二横向距离；其中，控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤包括：如果：在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较指示所确定的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值高于第一预定义阈值，或者为所确定的第一横向距离所分配的置信度值低于所述预定义置信度阈值，则将所获得的第二横向距离作为所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的控制参数来应用。5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的步骤包括：如果：在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较指示所确定的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值低于第二预定义阈值，或者为所确定的第一横向距离所分配的置信度值高于所述预定义置信度阈值，则将所确定的第一横向距离作为所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的控制参数来应用。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述传感器数据进一步包括用于道路参照物的道路参照物类型和道路参照物标识ID中的至少一个；并且
其中，在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较进一步基于所述道路参照物类型和所述道路参照物ID中的至少一个。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：将所述车辆的所获得的地理位置和每个第一横向距离发送到远程实体；并且其中，获得所述比较的步骤包括从所述远程实体接收在所述第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较。8.根据权利要求1
‑
6中任一项所述的方法，进一步包括：将所述车辆的所获得的地理位置发送到远程实体；从所述远程实体接收在所述道路参照物与所述道路边界之间的所述相对应的第二横向距离；其中，获得所述比较的步骤包括(在本地)将所述第一横向距离与所述相对应的第二横向距离进行比较。9.根据权利要求1
‑
6中任一项所述的方法，进一步包括：基于所述车辆的所述地理位置，从本地数据资源库接收在所述道路参照物与所述道路边界之间的所述相对应的第二横向距离；并且其中，获得所述比较的步骤包括(在本地)将每个第一横向距离与所述相对应的第二横向距离进行比较。10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序被配置为由车辆控制系统的一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的指令。11.一种用于提供车辆的周围环境的一部分的道路模型的控制装置，所述控制装置包括控制电路，所述控制电路被配置为：从所述车辆的定位系统获得所述车辆的地理位置；获得包括关于位于所述车辆的所述周围环境中的道路参照物和道路边界的空间信息的传感器数据；确定在所述道路参照物与所述道路边界之间的第一横向距离；基于所获得的位置，获得在所确定的第一横向距离与相对应的第二横向距离之间的比较，所述相对应的第二横向距离在所述道路参照物与所述道路边界之间，所述第二横向距离是存储的参考距离；基于在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较来控制驾驶员辅助或自动驾驶特征。12.根据权利要求11所述的控制装置，其中，所述控制电路进一步被配置为基于至少一个预定义条件为所确定的第一横向距离分配置信度值；以及进一步基于所分配的置信度值控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征。13.根据权利要求12所述的控制装置，其中，所述控制电路进一步被配置为：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较；并且其中，所述控制电路被配置为通过以下方式控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征：如果：在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较指示所确定
的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值高于第一预定义阈值，或者为所确定的第一横向距离所分配的置信度值低于所述预定义置信度阈值，则抑制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征。14.根据权利要求12所述的控制装置，其中，所述控制电路进一步被配置为：将所分配的置信度值与预定义置信度阈值进行比较；获得在所述道路参照物与所述道路边界之间的所述相对应的第二横向距离；其中，所述控制电路被配置为通过以下方式控制所述驾驶员辅助或自动驾驶特征：如果：在所确定的第一横向距离与所述相对应的第二横向距离之间的所述比较指示所确定的第一横向距离与所获得的第二横向距离之间的差值高于第一预定义阈值，或者为所确定的第一横向距离所分配的置信度值低于所述预定义置信度阈值，则将所获得的第二横向距离作为所述驾驶员辅助或自动驾驶特征的控制参数来应用。15.一种车辆，包括：定位系统，用于监测所述车辆的地理位置；感知系统，包括用于监测所述车辆的周围环境的至少一个传感器；根据权利要求11
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14中任一项所述的控制装置。16.一种用于为道路模型估计提供验证数据的方法，所述方法包括：从第一远程车辆接收第一组车辆数据，所述第一组车辆数据包括所述第一远程车辆的地理位置以及传感器数据，所述传感器数据包括在与所述第一远程车辆的所述地理位置相关联的区域处的在道路参照物与道路...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德斯，
申请(专利权)人：哲内提，
类型：发明
国别省市：