【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于识别位于前方的道路交叉口的方法和一种用于执行本专利技术的装置。
技术介绍
1、道路交叉口是两个或多个道路交叉的地方。在使用驾驶辅助系统时，道路交叉口所处于的位置的知识十分重要。
2、de 10 2011 076 763a1描述一种用于操作车辆驾驶员辅助系统的方法，包括以下步骤：检测车辆环境、检测相对于车辆环境的车辆位置、将检测到的车辆环境和车辆位置链接到本体数据结构(其中，实施交通规则)以形成链接数据结构，以及分析处理链接数据结构。
3、车道中心引导是此类驾驶辅助系统的示例。车道中心引导是驾驶员辅助系统的一项功能，目的是使车辆保持在自己的车道中心，避免严重偏离自己的车道。
4、车道中心引导辅助系统依靠现有的和正确识别的车道线将车辆保持在车道内。需要注意的是，特定道路布局，如道路交叉口，尤其是在城市地区，造成一些困难，因为在特定情况下没有车道标记或标记过多。计算机视觉(cv：computer vision，计算机视觉)的经典算法并不能保证在所有情况下都能清晰识别车道线。
5、另一种方法是使用人工神经网络(knn)进行驶道线识别或使用基于地图的方法。不过，在这种情况下，必须考虑到knn还没有得到广泛应用，而地图在更新和车辆可用性方面存在困难。
6、此外还必须考虑到，不识别或错误识别车道线可能导致辅助系统对驾驶员的可用性降低或出现不希望的转向行为。现代车道中心引导辅助系统在高速公路和乡村道路上提供良好的可用性，但在城市场景中，可用性由于上述原因(如道路交
技术实现思路
1、在此背景下，提出根据本专利技术的用于识别在车辆的行驶方向上位于前方的道路交叉口的方法和根据本专利技术的用于识别在车辆的行驶方向上位于前方的道路交叉口的装置。有利构型能够从在优选实施方式中所列举的措施和从说明书中得出。
2、所提出的方法用于识别在车辆的行驶方向上位于前方的道路交叉口，在该方法中，基于在该车辆的该行驶期间检测的数据计算位于前方的道路交叉口的存在的总概率p(交通交叉口(trafficintersection)))，并根据所计算的总概率推断位于前方的道路交叉口的存在。
3、因此，在车辆行驶期间，检测典型地关于周围环境的数据、特别是关于该车辆在其上行驶的道路的信息，并对这些数据(如图像数据)进行分析处理，以便计算位于前方的道路交叉口的存在的总概率。这种总概率因此给出关于道路交叉口位于前方有多大概率的信息。在此也可以包含对道路交叉口的分类。
4、然后解读所述总概率并且确定是否有道路交叉口位于前方。例如，这种解读可以包括与阈值的比较。若总概率的值高于阈值，则推断道路交叉口存在。
5、例如，可以将配属于车辆的至少一个摄像机的图像数据用作所述数据。
6、可以借助计算机图像处理、即借助所谓的cv算法(cv：computer vision，计算机视觉)对图像数据进行处理或预处理，以便以这种方式求取总概率或被用于计算总概率的值。
7、在一种实施方式中，在车道中心引导辅助的范畴内使用该方法。
8、在所提出的方法中附加地可以进行车道宽度匹配。
9、此外检验待使用的车道线。这些车道线必要时可以被去除。
10、替代或附加地可以进行车道线缩短，以便避免过强地弯曲的行驶通道(fahrkorridor)。
11、替代或附加地可以判定是否跟随在前行驶的车辆行驶。
12、借助所提出的方法，至少在所述实施方式中的若干实施方式中实现，能够在交叉口场景中的在可用性和稳健性方面改善车道中心引导辅助的性能。这也被称为交通交叉点模式或者说traffic intersection mode。该模式在此包括在使用经典特征、例如交通信号灯和停止线和用于创建该交叉口中的行驶通道的决策逻辑的情况下，基于在交叉口中识别到的并且可供使用的信息、例如线区段和在前行驶的车辆，对交叉口场景进行分类。
13、不仅分类而且决策逻辑典型地是动态构建的，并且包含多个特征，以便能够与目的地国家无关地识别交叉口的不同类型。同时可能的模块式构造还允许对当前开发的方法扩展，以便未来实现地图信息的联结，但也实现对转弯过程的操作的扩展。
14、在构型中将四个特征，即交通信号灯、停车线、车道宽度和道路边沿(road edge)用于对交叉口分类。为了尽可能动态地并且通用性地识别尽可能多的交叉口类型，为每个特征计算概率值。所有单个概率导致一个总概率，该总概率使得可以推断各个状况中的交叉口。以下对这些特征进行详细讨论：
15、交通信号灯
16、对于识别到的交通信号灯灯光，根据识别和权重来求取概率值p(交通信号灯灯光)。此外，根据灯光的大小和位置，即在纵向上和/或横向上的距离，计算概率值p(交通信号灯位置)。
17、p(交通信号灯灯光)在此表示交通信号灯灯光是否被识别到或存在的概率。p(交通信号灯位置)表示交通信号灯属于本车辆或其车道的概率有多大。由p(交通信号灯灯光)和p(交通信号灯位置)得出的、包含在总概率p(交通交叉口)的计算中的概率则表示是否有对于该驾驶员的行驶道路相关的交通信号灯位于前方。以这种方式避免，属于相邻交叉口等的交通信号灯灯光导致对于本车道中的交叉口做出肯定的判定。
18、停止线
19、概率值p(停止线)根据识别到的停止线和权重来设定。
20、车道宽度
21、车道宽度的概率值p(车道宽度)基于在可设定的距离内的车道宽度改变。为此可以借助于关于车道宽度值的线性回归来计算在该距离内的斜率。随后可以将该斜率通过线性插值反映或者说映射到概率值上。
22、道路边沿(roadedge)
23、与车道宽度类似，道路边沿的概率值p(道路边沿)可以通过线性回归和线性插值来计算。对于线性回归，可以使用在一定距离内的道路边沿长度值。预期是，道路边沿在交叉口处变短。
24、概率值p(道路边沿)表示道路边沿以多大概率变短。其背后的设想是，在交叉口处，道路边沿、即路边石等不继续延伸，因为交叉的道路使该边沿中断。如果不存在交叉口，则认为：道路边沿不中断并且道路边沿的长度没有连续变短。
25、总概率值p(交通交叉口)可以根据以下公式计算：
26、p(交通交叉口)＝
27、p(道路边沿)*(p(停止线)+p(车道宽度))+
28、p(停止线)+
29、p(交通信号灯灯光)*(p(停车线)+p(交通信号灯位置))+
30、p(车道宽度)*(p(交通信号灯灯光)*(p(停止线)+p(交通信号灯位置)))
31、所描述的装置设置为用于执行所提出的方法。该装置可以实现成软件和/或硬件。此外，该装置例如还可以实现为计算机程序集成在车辆控制器中或构造为这样的控制器。
32、本专利技术的其他优点和构型从说明书和附图中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于识别在车辆(12，52，102，152)的行驶方向上位于前方的道路交叉口(50)的方法，其中，基于在所述车辆(12，52，102，152)的所述行驶期间检测的数据计算所述位于前方的道路交叉口(50)的存在的总概率p(交通交叉口)，并基于所计算的总概率推断所述位于前方的道路交叉口(50)的存在。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用至少一个摄像机的图像数据作为所述数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述图像数据借助计算机图像处理进行处理。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，所述方法在车道中心引导辅助的范畴内使用。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，附加地进行车道宽度匹配。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，检验待使用的车道线。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，附加地进行车道线缩短。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，附加地决策是否跟随在前行驶的车辆(14，154)行驶。
9.根据权利要求1至8中任
10.根据权利要求9所述的方法，其中，位于前方的道路交叉口(50)的存在的总概率p(交通交叉口)由以下公式计算：
11.一种用于识别在车辆(12，52，102，152)的行驶方向上位于前方的道路交叉口(50)的装置，所述装置用于执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于识别在车辆(12，52，102，152)的行驶方向上位于前方的道路交叉口(50)的方法，其中，基于在所述车辆(12，52，102，152)的所述行驶期间检测的数据计算所述位于前方的道路交叉口(50)的存在的总概率p(交通交叉口)，并基于所计算的总概率推断所述位于前方的道路交叉口(50)的存在。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用至少一个摄像机的图像数据作为所述数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述图像数据借助计算机图像处理进行处理。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，所述方法在车道中心引导辅助的范畴内使用。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，附加地进行车道宽度匹配。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：S·富尔曼，P·沃尔夫，J·奥伯伦德尔，O·森，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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