用于识别路况变化的方法和设备与流程

文档序号:26013164发布日期:2021-07-23 21:34阅读:51来源:国知局
用于识别路况变化的方法和设备与流程

本发明涉及一种用于识别路况变化的方法和设备,所述方法和设备尤其是可以应用在自主驾驶的车辆、例如部分自主驾驶的或完全自主驾驶的车辆中,但也可以应用在人工驾驶的车辆中。识别的路况变化可以用于提醒驾驶员,或者用于车辆的导航路径的重新规划。



背景技术:

在车辆的导航中需要使用数字地图。尤其是对于自主驾驶的车辆,精确的实时的数字地图对于安全的成功的驾驶是重要的。在实践中已知的数字地图要么是静态的,要么可以视为准静态的。对于一些数字地图,存在定期的或不定期的更新。然而,这些更新的数字地图依然可能不是最新的,并且因此不能反映车辆的当前的实时的驾驶环境。例如有时会发生临时的道路施工、临时的交通管制、突发的交通事故、在道路上突发的自然灾害等等,这些路况变化不一定及时地在静态的数字地图中反映出来。尤其是对于自主驾驶的车辆,依据未反映当前路况的数字地图制定的导航规划可能引起潜在的风险。静态的数字地图可以尤其是高精地图。



技术实现要素:

本发明的目的是,提供一种用于识别路况变化的方法和设备,借此可以在本车辆的驾驶中及时地识别未在静态的数字地图中反映的路况变化。

按本发明的第一方面,建议一种用于识别路况变化的方法,所述方法包括以下步骤:

利用图像传感器探测本车辆的周围环境;

利用探测的图像数据生成在本车辆周围的预定范围内的实时的地图数据;

获取在本车辆周围的预定范围内的静态的地图数据;并且

将所述实时的地图数据与所述静态的地图数据相比较;

其中,在通过所述比较确定所述实时的地图数据与所述静态的地图数据具有差别时,确定所述差别是否与路况变化相关,并且在确定所述差别与路况变化相关时,识别出路况变化。

在一些实施方式中,图像传感器可以是相机、雷达和/或激光雷达。理论上,如果图像传感器的视角足够宽广,例如在具有鱼眼镜头的相机的情况下,一个唯一的或者少数几个图像传感器可能也是可行的。优选地,可以利用一组图像传感器来探测本车辆的周围环境,它们围绕本车辆分布地设置。例如,所述一组传感器可以包括用于探测本车辆前方的周围环境的图像传感器、用于探测本车辆后方的周围环境的图像传感器和用于探测本车辆的两侧的图像传感器。

在一些实施方式中,在本车辆周围的预定范围可以是一个将本车辆包围的范围。在一些另外的实施方式中,在本车辆周围的预定范围可以是一个完全地在本车辆前方的范围。在一些另外的实施方式中,在本车辆周围的预定范围可以包括一个完全地在本车辆前方的范围以及在本车辆两侧的在本车辆的部分长度上延伸的范围。

在一些实施方式中,在识别出路况变化时,可以确定导致路况变化的原因和/或确定路况变化的地点。

在一些实施方式中,可以将路况变化、导致路况变化的原因和/或路况变化的地点通知出去。所述通知例如可以以音频和/或视频的方式实现。所述通知例如可以发送给本车辆的驾驶员,或者通过无线电网络发送给中央的服务器,或者通过车对车系统发送给关联的交通参与者。

在一些实施方式中,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有新增的与路况变化相关的对象时,可以从实时的地图数据中确定出导致路况变化的原因。

在一些实施方式中,在实时的地图数据具有道路施工标志并且在静态的地图数据中不存在相应的道路施工标志时,可以识别出导致路况变化的原因为道路施工。

在一些实施方式中,可以从实时的地图数据中附加地识别道路施工人员和/或道路施工设备,作为“导致路况变化的原因为道路施工”的验证。

在一些实施方式中,在实时的地图数据具有交通事故标志并且在静态的地图数据中不存在相应的交通事故标志时,可以识别出导致路况变化的原因为交通事故。

在一些实施方式中,可以从实时的地图数据中附加地识别交通警察、救护车和/或警车,作为“导致路况变化的原因为交通事故”的验证。

在一些实施方式中,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有缺失的与路况变化相关的对象时,可以从所述缺失的与路况变化相关的对象确定导致路况变化的原因。附加地,可以从实时的地图数据中附加地识别与之相关的对象,作为验证。

在一些实施方式中,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有修改的与路况变化相关的对象时,可以从所述修改确定导致路况变化的原因。附加地,可以从实时的地图数据中附加地识别与之相关的对象,作为验证。

按本发明的另一方面,建议一种用于识别路况变化的设备,所述设备包括:

图像传感器,所述图像传感器构造成用于,探测本车辆的周围环境;

地图生成模块,所述地图生成模块构造成用于,利用探测的图像数据生成在本车辆周围的预定范围内的实时的地图数据;

获取模块,所述获取模块构造成用于,获取在本车辆周围的预定范围内的静态的地图数据;

比较模块,所述比较模块构造成用于,将所述实时的地图数据与所述静态的地图数据相比较;和

确定模块,所述确定模块构造成用于,在通过所述比较确定所述实时的地图数据与所述静态的地图数据具有差别时,确定所述差别是否与路况变化相关,并且在确定所述差别与路况变化相关时,识别出路况变化。

在一些实施方式中,所述确定模块可以还构造成用于,确定导致路况变化的原因和/或确定路况变化的地点。

在一些实施方式中,所述设备可以包括通知模块,所述通知模块构造成用于,将路况变化、导致路况变化的原因和/或路况变化的地点通知出去。

在一些实施方式中,所述确定模块可以还构造成用于,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有新增的与路况变化相关的对象时,从实时的地图数据中确定出导致路况变化的原因。

在一些实施方式中,所述确定模块可以还构造成用于,在实时的地图数据具有识别出的道路施工标志并且在静态的地图数据中不存在相应的道路施工标志时,识别出导致路况变化的原因为道路施工。

优选地,所述确定模块可以还构造成用于,从实时的地图数据中附加地识别道路施工人员和/或道路施工设备,作为“导致路况变化的原因为道路施工”的验证。

在一些实施方式中,所述确定模块可以还构造成用于,在实时的地图数据具有交通事故标志并且在静态的地图数据中不存在相应的交通事故标志时,识别出导致路况变化的原因为交通事故。

优选地,所述确定模块可以还构造成用于,从实时的地图数据中附加地识别交通警察、救护车和/或警车,作为“导致路况变化的原因为交通事故”的验证。

在一些实施方式中,所述确定模块还构造成用于,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有缺失的与路况变化相关的对象时,从所述缺失的与路况变化相关的对象确定导致路况变化的原因。

在一些实施方式中,所述确定模块还构造成用于,在通过所述比较确定所述实时的地图数据相对于所述静态的地图数据具有修改的与路况变化相关的对象时,从所述修改确定导致路况变化的原因。

通过本发明的方法和设备的优选的方案,不仅可以在本车辆的驾驶中及时地识别未在静态的数字地图中反映的路况变化,而且可以进一步地确定导致路况变化的原因以及路况变化的具体地点。路况变化的识别和导致路况变化的原因以及路况变化的具体地点可以有利地被利用,例如可以用于重新的导航规划。

此外,也要求保护一种非易失的存储介质,在其上存储计算机可读的程序,当所述程序在计算机中执行时,所述程序用于执行根据本发明的第一方面的方法。

所述计算机可读的存储介质可以包括或者是例如数字存储器、磁性存储介质例如磁盘和磁带、硬盘、或者光学可读的数字数据存储介质。计算机例如可以覆盖个人计算机、处理器或者控制单元,它们可以被编程用于执行上述方法;或者(现场)可编程序逻辑阵列(pla、fpla)或者(现场)可编程门阵列(pga、fpga),它们可以被编程用于执行上述方法。

附图说明

下面借助具体实施方式参照附图来更具体地说明本发明。其中:

图1是按本发明的一种实施方式的用于识别路况变化的方法的流程图;并且

图2是按本发明的一种实施方式的用于识别路况变化的设备的框图。

具体实施方式

图1是按本发明的一种实施方式的用于识别路况变化的方法的流程图。所述方法包括步骤s1,在步骤s1中,利用图像传感器6(见图2)探测本车辆的周围环境。所述方法包括步骤s2,在步骤s2中,利用探测的图像数据生成在本车辆周围的预定范围内的实时的地图数据,为此例如可以采用图形处理器和图形处理软件。图像传感器例如可以涉及相机、雷达传感器和/或激光雷达传感器。特别有利地是,可以围绕车辆分布设置许多图像传感器,例如可以利用一组传感器来探测本车辆的周围环境,所述一组传感器包括用于探测本车辆前方的周围环境的图像传感器、用于探测本车辆后方的周围环境的图像传感器和用于探测本车辆的两侧的图像传感器。图像传感器可以具有一点的冗余度,以便在其中的一部分图像传感器工作失灵时,剩余的图像传感器仍然能保证完整的功能性。在车辆搭载有无人机时,作为补充或替换,在无人机上可以设置图像传感器。

所述方法包括步骤s3,在步骤s3中,获取在本车辆周围的预定范围内的静态的地图数据。静态的地图数据可以存储在本车辆的存储器中,或者可以存储在远程的中央服务器中,并且可以通过网络在线地下载到本车辆中。

所述方法包括步骤s4,在步骤s4中,将在预定范围内的实时的地图数据与静态的地图数据相比较,并且通过所述比较,识别路况变化。在通过所述比较确定所述实时的地图数据与所述静态的地图数据具有差别时,则在步骤s5中确定所述差别是否与路况或者说路况变化相关,并且在确定所述差别与路况或者说路况变化相关时,则在步骤s6中识别出路况变化。

所述预定范围的边界例如可以是在车辆两侧的第一距离、在车辆前方的第二距离和在车辆后方的第三距离。所述第一距离例如可以是50m,第二距离例如可以是90m,第三距离例如可以是10m。所述预定范围可以根据具体需要来选择,或者可以根据传感器的性能来选择。

所述方法可以连续地执行,或者可以以预定的时间间隔来执行,或者可以以预定的车辆行驶的距离间隔来执行。

所述方法可选地包括步骤s7,在步骤s7中,在识别出路况变化的情况下,进一步地确定导致路况变化的原因和/或确定路况变化的地点。所述确定可以通过进一步识别在车辆的周围环境中的对象来实现,和/或可以利用在实时的数字地图中的信息来实现,和/或可以利用外部的信息来实现,和/或可以利用在静态的数字地图中的信息来实现。所述外部的信息可以是来自中央的服务器或者来自道路管理部门的交通信息,或者通过车对车系统传递过来的信息。

所述方法可选地包括步骤s8,在步骤s8中,将路况变化、路况变化的具体地点和/或导致路况变化的原因通知出去。例如可以通过车载的音频和/或视频系统将这些信息通知本车辆的乘员,或者可以通过车对车系统将这些信息通知给其他车辆,或者可以将这些信息传送给远程的中央服务器。

在一种示例性的应用场景中,实时的地图数据具有道路施工标志,并且在静态的地图数据中不存在相应的道路施工标志,一方面,通过将实时的地图数据与静态的地图数据对比,可以识别出两者的差别,并且可以判断出所述差别与路况或者说路况变化相关;另一方面,可以通过识别出道路施工标志,可以识别出导致路况变化的原因为道路施工。在这种情况下,可以进一步地从实时的地图数据中识别道路施工设备。例如在识别出路面摊铺机、压路机或其他建筑机械的情况下,可以更加可靠地确定路况变化及其原因。在这种情况下,可以进一步地从实时的地图数据中识别道路施工的具体地点,例如从道路施工标志中识别文字,所述文字表明:在前方100m处施工,因此通过施工标志的定位和所述文字信息可以确定道路施工的具体地点。

在一种示例性的应用场景中,实时的地图数据具有交通事故标志,并且在静态的地图数据中不存在相应的交通事故标志,则可以确定实时的地图数据与静态的地图数据存在差别,并且可以确定所述差别与路况或者说路况变化相关。此外,可以确定导致路况变化的原因为交通事故。在这种情况下,可以进一步地从实时的地图数据中识别交通警察、救护车和/或警车的存在。在这种情况下,可以进一步地从实时的地图数据中确定交通事故的具体地点,例如从交通事故标志中识别文字,所述文字表明:在前方200m处发生交通事故,因此通过交通事故标志的定位和所述文字信息可以确定交通事故的具体地点。

在一种示例性的应用场景中,静态的数字地图具有某个前方路段的因道路施工决定的禁行标志,而实时的数字地图不具有这样的禁行标志。通过实时的数字地图与静态的数字地图的对比,可以确定两者的差别。因为“禁行标志”是与路况相关的,所以所述差别意味着路况变化。通过在实时的数字地图中缺失所述禁行标志的事实,可以确定路况变化的具体地点,以及可以确定导致路况变化的原因为,相关的道路施工已经完成。

在一种示例性的应用场景中,在实时的数字地图中,两条相邻的车道之中的第一车道用于机动车,并且两条相邻的车道之中的第二车道用于非机动车。在静态的数字地图中,两条相邻的车道之中的第一车道用于非机动车,并且两条相邻的车道之中的第二车道用于机动车。通过实时的数字地图与静态的数字地图的对比,可以确定两者的差别。因为“车道的用途”是与路况相关的,所以所述差别意味着路况变化。通过所述比较,可以确定路况变化的具体地点,以及可以确定导致路况变化的原因为,车道用途的交换。

在一种示例性的应用场景中,实时的数字地图具有广告牌。静态的数字地图不具有该广告牌。通过实时的数字地图与静态的数字地图的对比,可以确定两者的差别。因为“广告牌”是与路况无关的,所以所述差别并不意味着路况变化。

图2是按本发明的一种实施方式的用于识别路况变化的设备的框图。所述设备尤其是可以用于实施本发明的方法。所述设备可以包括图像传感器6,利用所述图像传感器能探测本车辆的周围环境。在图2中示意性地示出围绕车辆布置的许多图像传感器,仅其中一部分设有附图标记6。这些传感器可以相同地或不同地构成。所述设备可以包括地图生成模块1,所述地图生成模块构造成用于,利用探测的图像数据生成在本车辆周围的预定范围内的实时的地图数据。各图像传感器6可以与地图生成模块1有线地或无线地连接。

所述设备可以包括获取模块2,所述获取模块构造成用于获取在本车辆周围的预定范围内的静态的地图数据。静态的地图数据可以存储于本车辆中并且可以被调用。静态的地图数据也可以存储于远程的中央服务器中,并且通过网络连接被下载到本车辆中,其中,下载的地图数据可以仅限于在本车辆周围的预定范围内的地图数据。

所述设备可以包括比较模块3,所述比较模块构造成用于,将在预定范围内的实时的地图数据与静态的地图数据相比较。所述设备可以包括确定模块4,所述确定模块构造成用于,在通过所述比较确定所述实时的地图数据与所述静态的地图数据具有差别时,确定所述差别是否与路况变化相关,并且在确定所述差别与路况变化相关时,识别出路况变化。所述确定模块可以还构造成用于,确定导致路况变化的原因和/或确定路况变化的地点。

如图2所示,地图生成模块1、获取模块2、比较模块3和确定模块4可以集成在一个共同的数据处理装置10中。

所述设备可以附加地包括通知模块5,所述通知模块构造成用于,将路况变化、导致路况变化的原因和/或路况变化的地点通知出去。

如图2所示,通知模块5可以是车辆本身的部件,其可以与数据处理装置10连接。作为替换,通知模块也可以集成在数据处理装置10中。

例如,所述确定模块4可以构造成用于,在实时的地图数据具有道路施工标志并且在静态的地图数据中不存在相应的道路施工标志时,识别出导致路况变化的原因为道路施工。优选地,所述确定模块可以构造成用于,从实时的地图数据中附加地识别道路施工人员和/或道路施工设备,作为“导致路况变化的原因为道路施工”的验证。

例如,所述确定模块4可以构造成用于,在实时的地图数据具有交通事故标志并且在静态的地图数据中不存在相应的交通事故标志时,识别出导致路况变化的原因为交通事故。优选地,所述确定模块可以构造成用于,从实时的地图数据中附加地识别交通警察、救护车和/或警车,作为“导致路况变化的原因为交通事故”的验证。

所述设备的地图生成模块1、获取模块2、比较模块3和确定模块4以及通知模块5可以分别单独地构成并且相互连接,或者它们之中的一部分或者全部可以集成在一起,例如可以集成在一个共同的数据处理装置中,其中,通过传感器探测的图形数据可以输送给该数据处理装置,静态的数字地图可以存储在该数据处理装置中或者根据需要从外部输送给该数据处理装置。

可以理解的是,本发明借助于上述的具体实施方式进行说明,但是本发明不限于此。本领域技术人员在本申请公开内容的基础上可以做出修改,所有这些修改都不脱离本发明的保护范围。在本申请中记载的各单个的技术特征,即使它们在说明书的不同段落中记载或者在不同的实施方式中记载,都可以任意地相互组合,只要它们不是相互矛盾的。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1