车辆驾驶辅助装置及其运转方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及车辆驾驶辅助装置及其运转方法。
【背景技术】
[0002] -般，汽车是通过自己的引擎产生动力并传达到车轮而在道路上搬运乘客或货物 的交通手段。汽车可分为形成外观的车体化ody)及各种装置有机连接的底盘（chassis) 两个大类。底盘包括作为行驶动力的汽车引擎、传动装置、转向装置、悬架装置、制动装置等 主要装置。
[0003] 另外，最近正在进行对最为汽车便利装置的立体摄像机的研究。立体摄像机因同 时提供影像及距离信息，作为识别前方行驶环境的用途而得到广泛研究。
【发明内容】
[0004](要解决的技术问题）
[0005] 本发明的目的在于提供一种驾驶辅助装置及运转方法，基于使用由粗到精技法 (Coarse-t〇-fine)的稠密立体视觉值enseStereoVision)而估算路面。
[0006] 本发明的技术问题并不限定于W上涉及的问题，未涉及的其他问题可通过W下记 载，被本行业从业者所明确理解。
[0007](解决问题的手段）
[0008] 根据本发明的实施例的驾驶辅助装置，包括：立体摄像机模块，安装于车辆，通过 第1摄像头获得第1影像，通过第2摄像头获得第2影像；及处理器，立体匹配（stereo matching)所述第1影像及所述第2影像而获得稠密视差图（densedisparitymap),利用 由粗到精（coarse-to-fine)技法而从所述稠密视差图估算Η次b样条（cubicB-spline) 曲线，利用所述Η次b样条曲线，执行道路纵断面（roadprofile),将所述车辆行驶的Η维 道路变换成二维。
[0009] 另外，根据本发明的实施例的驾驶辅助装置的运转方法，即包括通过第1摄像头 获得第1影像、通过第2摄像头获得第2影像的立体摄像机模块的车辆的驾驶辅助装置的 运转方法，
[0010] 包括；立体匹配（stereomatching)所述第1影像及所述第2影像而获得稠密视 差图（densedisparitymap)的步骤；利用由粗到精（coarse-to-fine)技法而从所述稠密 视差图估算Η次b样条（cubicB-spline)曲线的步骤；及利用所述Η次b样条曲线，执行 道路纵断面（roadprofile),将所述车辆行驶的Η维道路变换成二维的步骤。
[0011] 其他实施例的具体事项已包含在详细的说明及附图。
[001引（发明的效果）
[0013] 根据本发明的实施例，具有一个或一个W上的如下效果。
[0014] 一、与路面的形态或交通状况条件无关，能够正确执行路面估算而提高了性能。
[0015] 二、有助于驾驶员的安全驾驶及提高便利性。
[0016]Η、无需增加另外的工艺或部件就能适用于车辆，具有轻量化等效果。
[0017] 本发明的效果并不局限于W上涉及的效果，未涉及的其他效果可通过权利要求范 围的记载而被本行业技术人员所明确理解。
【附图说明】
[0018] 图1概略性地图示根据本发明的实施例的包括驾驶辅助装置的汽车。
[0019] 图2是根据本发明的实施例的驾驶辅助装置的框图。
[0020] 图3是用于说明根据本发明的实施例的驾驶辅助装置的运转方法的参照图。
[0021] 图4是用于说明根据本发明的实施例的利用由粗到精技法的路面建模的近似化 结果的参照图。
[0022] 图5是用于说明根据本发明的实施例的稠密像素处理部的运转的参照图。
[0023] 图6是用于说明根据本发明的实施例的分段线性函数估算部及Η次b样条曲线估 算部的运转的参照图。
[0024] 图7至图12是用于说明根据本发明的获得道路纵断面的比较实验结果的参照图。 [00幼符号说明
[0026] 100 ;驾驶辅助装置
[0027] 110;立体摄像机模块
[0028]120 ;输入部
[0029] 130;存储器
[0030] 140:显示部 [00引]150;处理器
【具体实施方式】
[0032] 本发明的优点及特征，W及达成送些的方法，可通过参照附图和详细说明的实施 例而明确理解。但本发明并不限定于W下公开的实施例，而是W多种形态体现，提出送些实 施例的目的在于，使本发明公开完整，并向本发明所述技术领域具有一般知识的人完整地 告知本发明的范畴，本发明根据权利要求的范围而定义。整个说明书中相同的参照符号表 示相同的构成要素。
[0033] 本说明书中把构件的名称区分为第1、第2是用于区分两个名称相同的构件，W下 说明并不限定于其顺序。
[0034] 图1概略性地图示根据本发明的实施例的包括驾驶辅助装置的汽车。
[0035] 参照图1，根据本发明的实施例的车辆辅助装置100包括立体摄像机模块110。
[0036] 立体摄像机模块110安装于车辆。立体摄像机模块110可W是能够可拆卸地结合 到车辆的车顶或前面玻璃的结构。
[0037] 立体摄像机模块110包括第1摄像头及第2摄像头。立体摄像机模块110通过第 1摄像头获得第1影像，通过第2摄像头获得第2影像。
[0038] 图2是根据本发明的实施例的驾驶辅助装置的框图。
[0039] 参照图2,根据本发明的实施例的驾驶辅助装置100包括；立体摄像机模块110、输 入部120、存储器130、显示部140及处理器150。
[0040] 立体摄像机模块110如所述参照图1的说明。
[0041] 输入部120可具备车辆驾驶辅助装置100,尤其，粘贴到立体摄像机模块110的多 个按钮或触摸屏。可通过多个按钮或触摸屏而打开车辆驾驶辅助装置100的电源而使其运 转。除此之外，也可执行多种输入运转。
[0042] 存储器130能够保存驾驶辅助装置100整体运转所需的多种数据，如用于处理或 控制处理器150的程序等。
[0043] 显示部140能够显示驾驶辅助装置100的运转相关的图像。为显示送种图像，显 示部100可包括车辆内部前面的群集（cluster)或HUEKHead化Displa厂抬头显示器）。 另外，显示部140为HUD时，车辆的前面玻璃可包括投射图像的投射模块。另外，显示部140 可W是AVN(AudioVideo化vigation-音频视频导航）模块。
[0044] 处理器150立体匹配（stereomatching)从立体摄像机模块110接收的第1影 像及第2影像并获得稠密视差图（densedisparitymat)。处理器150利用由粗到精 (coarse-to-fine)技法，从稠密视差图估算Η次b样条（cubicB-spline)曲线。处理器 150利用Η次b样条曲线，执行道路纵断面（roadprofile),使车辆行驶的Η维道路变换成 二维。
[0045] 处理器150估算路面的形态。一般，障碍物被定义为存在于路面上的物体，路面估 算结果对障碍物检测性能造成直接的影响。因此，正确估算路面是非常重要的。路面实际上 是Η维曲面，但考虑到精密度、稳健性、演算量，一般近似化为2D切片（slice)而估算。送 样W2D切片（slice)表现的路面可称为道路纵断面（roadprofile)。
[0046] 处理器150把道路纵断面建模为分段线性（piecewiselinear)函数而进行估算， 或建模为B-spline(样条）曲线而进行估算。驾驶辅助装置100优选建模为Η次b样条 (cubicB-spline)曲线而估算道路纵断面。因Η次b样条曲线的自由度较高，在精密度及 柔初性方面具有优势。
[0047] 根据实施例，处理器150使用卡尔曼滤波器化almanfilter)而估算已建模为 cubicB-spline(Η次b样条）曲线的道路纵断面。送时，若输入到卡尔曼滤波器化alman filter)的Η维点为包括路面上提取的高斯噪声（Gaussiannoise)的点，会正确地运转，但 若Η维点中包括从障碍物或立体匹配错误提取的点，就无法正确地运转。
[0048] 为了克服送种局限性，处理器150利用基于关必领域的outlier(异常值）消除 方法而估算道路纵断面。例如，可利用1)基于行迹传感器信息而设定predicted化iving corridor(预测驾驶走廊）的方法，2)使用实验性地选择的2次多项式形态关必领域的方 法，3)使用基于Triangulationerror(Η角测量误差）计算的expectedvariance(期望 方差）的方法，4)基于道路纵断面（roadprofile)的predictedhei曲t(预测高度）和 cumulativevariance(累积方差）而设定关必领域的方法。所述方法具有消除Η维点所 包括的outlier(异常值）而减少B-spline曲线估算误差的效果，但通过实验性设定的关 必领域而在多种路面状况下消除大部分的outlier(异常值）并维持大部分的inlier(内 围层）是非常不易的。并且，若是远距离路面，predicted化ivingcorridor(预测驾驶走 廊）的误差与Triangulationerror(Η角测量误差）的误差会变得特别大，因此难W使用 该方法。
[0049] 为了克服outlier(异常值）消除方法的局限性，处理器150利用基于robust estimator(稳健估计）的方法而估算道路纵断面。该方法逐渐增加参与路面估算的路面 领域而连续执行least-squaresestimation(最小二乘估计），对outlier(异常值）稳健 地估算路面。该方法可命名为使用实验性地设定的二进加权值函数的M-estimator(M估计 量）基础方式。M-estimato;r(M估计量）基础方法能够确保对少数outlier(异常值）的 稳健性，因存在邻近的障碍物而产生多数outlier(异常值）的状况下，其具有容易包括到 localoptimum(局部最优）的局限性。[10].并且，包括多数outlier(异常值）的状况下， 还会增加实验性地设定的二进加权值函数选择错误Η维点的可能性。
[0050] 根据本发明的实施例是为了克服现有方法的局限性，基于W下的Η次b样条曲线 而估算道路纵断面。送时，存在多个outlier(异常值）的状况下，很难直接估算自由度较 高的函