本公开涉及车辆领域，并且更具体地，涉及驾驶辅助系统系统、方法，以及配备有该驾驶辅助系统的车辆。
背景技术：
车辆的安全行驶依赖于驾驶者对周围环境的观察和估计。基于对道路状况的认知，驾驶者确定并执行合适的驾驶操作。
然而，驾驶者对道路状况的认知可能是不准确的。此外，在车辆行驶中，由于车辆部件(例如，引擎盖)的遮挡而存在盲区。车辆的驾驶者不能及时得知盲区内的路面状况，这可能导致车辆与盲区内的对象(例如，障碍物或道路上的突起等)碰撞或刮擦，由此影响到驾驶安全并且可能对车辆本身造成损害。
技术实现要素：
为了克服现有技术中的缺陷中的一个或多个，本公开公开了一种用于车辆的驾驶辅助系统和方法，其可以使得将盲区内的道路状况及时地反馈给驾驶者。
在本公开的一个方面中，提供了一种驾驶辅助系统，包括：一个或多个传感器，被配置为采集反映道路状况的传感器数据；处理系统，被配置为至少部分地基于由传感器在车辆的先前位置上采集的传感器数据来生成针对车辆在当前位置上的盲区内道路状况的第一可视表示；以及显示设备，被配置为呈现该第一可视表示。
在本公开的第二个方面中，提供了一种车辆，包括上述的驾驶辅助系统。
在本公开的第三个方面中，提供了一种驾驶辅助方法，包括：采集反映道路状况的传感器数据；至少部分基于由传感器在车辆的先前位置上采集的传感器数据，生成针对车辆在当前位置上的盲区内的道路状况的第一可视表示；以及呈现第一可视表示。
在本公开的第四个方面中，提供了一种驾驶辅助装置，包括：采集模块，被配置为采集反映道路状况的传感器数据；生成模块，被配置为至少部分基于在车辆的先前位置采集的传感器数据，生成针对车辆在当前位置上的盲区内的道路状况的第一可视表示；以及显示模块，被配置为提供对第一可视表示的显示。
在本公开的第五个方面中，提供了一种驾驶辅助系统，包括：一个或多个传感器，被配置为采集反映道路状况的传感器数据；处理系统，被配置为至少部分地基于由传感器在车辆的先前位置上采集的传感器数据，来生成针对车辆在当前位置上的盲区内的道路状况的可视表示；以及通信装置，被配置为将包括可视表示的数据提供给可佩带显示设备，以由可佩带显示设备呈现该视觉表示。
根据本公开的一些实施例，根据基于在先前位置采集的传感器数据生成针对当前位置上的盲区内的道路状况的可视表示，并且将可视表示呈现给驾驶者。这有利于指导驾驶操作，避免于盲区内的路面发生刮擦。
附图说明
为了清楚地示出本公开的实施例中的技术方案，下面给出在对实施例的描述中所需要的附图的简要介绍。显而易见地，下文描述的附图是本公开的一些实施例，基于这些附图，本领域普通技术人员可以获得其他的附图，而不需要任何创造性的劳动。
图1示出了示例性的车辆盲区；
图2示出了可以其中可以实现本公开的示例性系统；
图3示出了描述本公开的远离的示意图；
图4-5示出了针对不同驾驶路线的要被处理的图像范围的示意图；
图6示出了根据本公开的一个实施例的可视表示的示意图；
图7示出了示例性的道路轮廓；
图8示出了基于道路轮廓的示例性可视表示；
图9示出了根据本公开的一个实施例的驾驶辅助方法的示例性流程图；
图10示出了根据本公开一个实施例的驾驶辅助装置的框图。
具体实施方式
将在下文参照附图和实施例给出本公开的具体实施方式。本文描述的特定实施例仅用于解释本公开，并且决不是旨在限制本公开或其应用或使用。应该理解，为了便于描述，附图仅示出了本公开的相关部分。
概述
如上文所描述的，由于盲区的存在和驾驶者对道路状况的不准确的认知，车辆可能发生碰撞或刮擦。当车辆行驶在复杂路面上(例如，施工中的道路)时，这样的问题更加严重。如果没有安装额外的底部防护部件，车辆可能遭受损失。
一些车辆配置有摄像头，例如，车辆顶部的摄像头。这样的摄像头例如可以采集周围环境的图像。摄像头的监测范围可能覆盖驾驶者的视野外的，某部分区域。在现有技术中，当在车辆行驶时，由这样的摄像头采集的图像被实时地反馈给驾驶者。这能够使驾驶者获得与其视野外的一些额外区域中的道路状况有关的信息。
然而，存在摄像头也不能检测到的区域。如图1所示的，在一个示例性的场景下，位于车辆前上方的摄像头101可以扫描车辆前方的区域102。但由于引擎盖的遮挡，区域103不能由摄像头101实时地检测到。这部分区域包括车辆近前方的部分、以及引擎盖和车身下的部分。
也就是说，即使将摄像头采集的图像实时反馈给驾驶者，驾驶者仍然无法实时感知区域103内的环境(例如，路面平整度)。这样的情况下，驾驶者可能需要依赖于记忆，从他在先前位置上得到的观察或反馈的图像来估计当前位置上的盲区内的道路状况，这可能是不准确的。
将区域103内的道路状况实时地提供给驾驶者以指导驾驶者的操作可能是有利的。与区域102相比，区域103更接近于车辆，因此区域103内的道路状况在一些情况下对于驾驶者可能更有意义，例如，当车辆在复杂路面(例如，施工中的道路)上慢速行驶以躲避路面上的起伏或者试图在复杂路面上的位置停靠时。
为便于说明，上文仅描述了车辆前方区域内的盲区。应该理解的是，在车辆的侧面也存在盲区，例如由于连接柱导致的盲区。
本公开的实施例旨在提供这样的驾驶辅助系统，能够将如图1所示的摄像头101在当前位置上的检测盲区103中道路状况实时地视觉反馈给驾驶者道路状况。在进一步的实施例中，这样的反馈还可以被进一步用于指导驾驶者的操作。
示例系统
在整个本公开中给出的各种概念可以在各种车辆中实现，包括运动型汽车、客车、多功能车(suv)、混合动力车辆(hev)、电瓶车、卡车等。然而，本领域技术人员将理解，这些仅出于例示目的被提供，并且本公开的一个或多个方面可以被实现或包括在一个或多个其他类型的车辆中。
现在参照图2，其中示出了包括各种车辆电子模块、子系统和/或部件的车辆20。如图2所示，在一些实施例中，驾驶辅助系统200可以包括：传感器组件21、处理系统22、以及显示系统23。如下文中将描述的，在进一步的实施例中，驾驶辅助系统200还可以包括通信装置24、以及用户接口25。应该理解的是，驾驶辅助系统200仅是驾驶辅助系统的一个实例，驾驶辅助系统200可以具有比图示更多或更少的部件，或具有不同的部件配置。
处理系统22可以包括存储器222以及处理器221。存储器222可以是诸如随机存取存储器(ram)、静态ram(sram)、动态ram(dram)等的易失性存储器，或者是诸如只读存储器(rom)、闪速存储器、磁盘等的非易失性存储器，或两者的某种组合。存储器222可以用于存储可由处理器221执行的程序指令。此外，存储器222还可以包括数据库2221。如下文中将描述的，数据库2221可以包括由传感器组件21在车辆到达当前位置之前的时间段中采集的传感器数据。数据库2221还可以包括与车辆20有关的其他信息，例如车辆20的型号、速度、加速度、尺寸、最大转向角度等。具体地，当这些传感器数据和信息由处理器222根据存储的指令处理时，可以实现本公开中描述的功能中的部分或全部。
处理器221可以是诸如中央处理单元(cpu)、车载控制器(mcu)、数字信号处理器(dsp)、gpu等的通用处理器，其被配置为通过执行存储在存储器222中的程序指令来实现本文所描述的功能的部分或全部。此外或可替代地，处理器221还可以包括可编程的硬件元件，例如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)等。如下文将描述的，在本公开的实施例中，处理器221可以基于由传感器组件21收集的传感器数据来生成针对盲区内的道路状况的可视表示。
传感器组件21可以包括图像传感器211、雷达传感器212、超声波传感器213、以及激光传感器244中的一个或多个。
图像传感器211用于采集车辆周围环境的图像。在一个示例性的布置中，图像传感器211可以包括安装在车辆不同位置上的摄像头、照相机、或其组合。例如，图像传感器可以包括设置在车辆前端的前置摄像头、设置在车辆上方的顶视摄像头、和/或设置在车辆两侧和后端的摄像头。这些摄像头可以用于采集不同方向上的环境图像。
与图像传感器211类似地，雷达传感器212和超声波传感器213也可以被布置在车辆的各种位置上。在一个示例性的布置中，雷达传感器212和超声波传感器213可以分别被布置在车辆的前侧和后侧，以采集道路上的位置的轮廓特征。
在一个实施例中，驾驶辅助系统200还可以包括提供与车辆10有关的各种信息的传感器(未在图1中示出)。这样的传感器可以包括速度传感器、加速度传感器、转向角度传感器、gps中的一个或多个。如下文中将要描述的，由速度传感器提供的速度可以用于图像的处理，由gps提供的车辆位置可以用于确定车辆的驾驶路线。
用户接口25可以包括允许用户(例如，驾驶者)与车辆交互的各种设备。在示例性的实施例中，用户接口25可以包括触摸敏感显示屏、键盘、操纵杆、麦克风、按钮等。用户可以通过接口25来选择选项、输入信息、调整可视表示的呈现方式以及对任何部件和功能进行配置。
显示系统23可以包括向用户提供可视表示的各种设备，可视表示的内容例如可以包括图像、视频、文字、或动画。如下文将描述的，在本公开的实施例中，显示系统23可以用于向用户提供对盲区内的道路状况的视觉反馈。此外，显示系统23还可以向用户提供基于道路状况生成的推荐的驾驶路线。显示系统23可以被集成在车辆上，例如作为可以接收用户输入的触摸敏感显示屏。在一个实施例中，显示系统23还可以包括投影设备231，其例如可以将可视表示投影在车辆的挡风玻璃上或者驾驶者容易看见的其他位置。在另一个实施例中，显示系统23还可以包括平视显示设备(hud)。hud能够向用户提供可视表示而无需用户改变他的凝视方向。
此外或可替代地，显示系统23还可以包括与车辆分离的可佩带显示设备。在一个实施例中，该可佩带显示设备可以是一个头戴式显示器(hmd)233。hmd233例如可以通过增强现实技术在用户视野中呈现由处理系统22生成的可视表示，这样的可视表示例如可以被呈现为叠加在道路上、或者叠加在诸如挡风玻璃、以及引擎盖等车辆部件上。
在使用分离的hmd233的实施例中，驾驶辅助系统200还可以包括通信装置24。通信装置24被合适地配置以在hmd233与驾驶辅助系统200的其他部件之间传送信息。信息例如包括由处理系统22基于传感器数据生成的要由hmd233呈现的可视表示。在一些实施例中，通信装置24可以基于wlan、蓝牙等方式来传送信息。
可视表示的生成
现在参照图3。图3示出了用于描述本公开的原理的一个示例性场景。图3中的一些特征将结合图2中的驾驶辅助系统200来描述。
如图3所示，车辆300正在路面上向前方行驶。设置在车辆300顶部的图像传感器211(例如，摄像头)实时地采集车辆前方区域的图像。在该示例性场景中，当车辆300行驶到位置30时，图像传感器211采集到车辆前方区域301内的图像。
车辆300继续行驶到位置30前方的位置31。在位置31处，摄像头211具有检测盲区302。车辆的驾驶者期望获得该盲区302内的道路状况的可视表示。在本公开的实施例中，这样的可视表示将由处理器221基于由摄像头211在先前位置处采集的图像来生成。
作为一个具体的示例，如图3所示的，车辆300在位置31处的盲区302由摄像头在位置30处的监测区域301所覆盖。在这样的情况下，当车辆300行驶到位置31时，处理器221可以基于由图像传感器211在位置30处采集的区域301的相对应部分的图像来生成位置31处的盲区302内的道路状况的可视表示。
应该理解的是，上述的示例性过程仅被提供用于说明本公开的实施例的原理和概念。在实践中，针对在位置31处的盲区302的可视表示可以通过将在多个先前位置上采集的图像合成来得到。这例如可以通过图像处理以及计算机视觉技术来实现，这些技术的细节对于本领域技术人员是公知的，并且可能在本公开中省略，以避免不必要地使本公开难以理解。
现在参照图4和5，图4和5分别示出了针对不同驾驶路线的要被处理的图像部分的示意图。驾驶路线(例如，转向或直行)可以由导航应用基于车辆的位置来预测。
如图4所示地，车辆401将保持直行。针对直行的车辆401，仅提供针对与车辆401的宽度相对应的区域内的道路状况的可视表示已经能够保证车辆的安全行驶。由此，处理系统仅需要存储、处理车辆宽度范围内的道路图像。这有利于减少数据的存储量以及图像处理所需要的计算量。
然而，对于图5中的将要转向(例如，左转)的车辆501，还需要考虑车辆两侧的区域。除了车身宽度内的区域，还期望能够将朝着车辆转向方向的一定角度内的道路状况可视化。
在实施例中，提供了针对与车辆501的最大转向角度相对应的区域内的道路状况的可视表示。该区域的宽度w可以基于车辆501的最大转向角度来确定。
上文已经描述了针对当前位置上的盲区内的道路状况的可视表示。在一些实施例中，还可以生成针对传感器(例如，摄像头)在当前位置上的监测区域内的道路状况的可视表示。与盲区不同的是，监测区域内的可视表示是基于在当前位置上实时采集的传感器数据(例如，图像)生成的。
参照图6，其中示出了根据本公开的一个实施例的可视表示的示意图。在该实施例中，除了针对当前位置上的盲区601内的道路状况的第一可视表示，还生成针对摄像头的监测区域602内的道路状况的第二可视表示。在进一步的实施例中，还可以将第一可视表示和第二可视表示合成。
在另一个实施例中，除了上述的第一可视表示和第二可视表示之外，处理系统还可以基于存储的、针对过去距离603的图像，生成针对过去距离的道路状况的第三可视表示，并将第一可视表示、第二可视表示、第三可视表示合成。
在一个实施例中，处理系统存储车辆已经行驶过的100m范围内的图像，并且基于存储的图像生成车辆后方100m范围内的道路状况的可视表示。这样的可视表示在倒车操作中可能是有利的。
在一些实施例中，还可以基于车辆的行驶速度来调整摄像头用来采集图像的参数。作为示例，当车辆在复杂的路面上行驶时，一般车速较低(例如，0-50km/h)，则可以设置摄像头以较高的分辨率来采集图像，以提供高清晰度的、更准确的可视表示。当车辆在相对平整的路面上，一般车速较高(例如，50-120km/h)，可以设置摄像头以较低的分辨率来采集图像，以提高响应速度。相应地，提供的可视表示的分辨率可能较低。
上文已经描述了基于摄像头采集的道路图像来生成盲区内的道路状况的可视表示的实施例。此外或可替代地，在一些实施例中，还可以基于由雷达传感器、超声波传感器、以及激光传感器中的一个或多个采集的数据来生成上述的可视表示。上述的传感器可以采集道路上的位置的轮廓。在本文中，轮廓可以包括路面的平整度、以及道路上各种位置(例如，坑洼、突起等)等的尺寸(例如，高度、宽度等)。
现在参照图7，其中示出了可以由传感器采集的示例性的道路轮廓700。如图7所示的，车辆的轮胎与路面的接触点所在的水平面被设置为基准面701，以用于评价路面的平整度。在示例中，位置703被确定为在基准面之上，该位置703由此可以被指示为突起；位置704处的路面被确定为在基准面之下，该位置704由此可以被确定为坑洼。在进一步的实施例中，还可以基于底盘的高度与路面的平整度来确定在哪些位置可能发生刮擦。
与由图像传感器采集的图像类似，路面的轮廓也可以被可视化，并且在可视化表示中可以区别地指示具有不同高度的位置。图8示出了示例性的基于路面轮廓的可视化表示。如图8所示的，使用不同的颜色来指代路面上具有不同高度的位置。在一个实施例中，对应于平整路面的位置由灰色表示，对应于突起的位置由红色表示，以及对应于坑洼的位置由蓝色表示。此外，高度的变化可以用颜色深度的变化来指示。
在其他的实施例中，在可视表示中，还可以呈现指示道路上的位置的高度变化的轮廓图。
在一些实施例中，还可以基于路面的平整度来生成推荐的驾驶路线。如图8所示的，生成的推荐驾驶路线805避开了路面上的突起以及坑洼，这有利于提高安全性。
可视表示的呈现
在一些实施例中，可以经由投影设备将上述的可视表示投影到车辆的引擎盖上，以使得被呈现在引擎盖上的可视表示看起来像是被引擎盖遮挡的盲区内路面的真实呈现。
在一些实施例中，可以经由hud将可视表示呈现在车辆的前窗上。
在一些实施例中，可以经由通信装置将包括可视表示的数据发送给可佩戴的显示装置(例如，hmd)，以由hmd将可视表示成叠加在道路、挡风玻璃、以及引擎盖等的车辆部件上。
在一些实施例中，还可以经由触摸敏感显示屏等的人机界面(mmi)来呈现可视表示。
示例过程
图9示出了根据本公开的实施例的驾驶辅助方法的示例性流程图。该驾驶辅助方法900可以例如在图2所示的系统上执行。
在框901中，采集反映道路状况的传感器数据。
传感器数据可以包括由诸如摄像头等的图像传感器采集的反映道路状况的图像。此外或可替代地，传感器数据还可以包括由雷达传感器、超声波传感器采集的轮廓数据。
在框902中，至少部分基于由传感器在车辆的先前位置上采集的传感器数据来生成针对车辆在当前位置上的盲区内的道路状况的可视表示。
在一些实施例中，除了针对盲区内道路状况的第一可视表示，还基于传感器在当前位置上采集的传感器数据来生成针对监测区域内的道路状况的第二可视表示。
在一些实施例中，除了上述的第一可视表示和第二可视表示，还基于存储在存储器中的针对过去距离(例如，100m)的传感器数据生成第三可视表示。
在进一步的实施例中，还可以将第一可视表示与第二可视表示和/或第三可视表示合成。
在框903中，呈现可视表示。
在一些实施例中，通过投影设备将第一可视表示投影在车辆的引擎盖上。在另一些实施例中，通过平视显示器将第一可视表示呈现在车辆的前窗上。在又一些实施例中，经由通信装置，通过可佩带的显示设备将可视表示呈现在驾驶者的视野中。
图10示出了根据本公开的实施例的驾驶辅助装置1000的框图。装置1000包括：采集模块1001，生成模块1002，以及显示模块1003。该装置1000可以由图2中示出的驾驶辅助系统中的各种硬件、软件、或其组合来实现。
采集模块1001被配置为采集反映道路状况的传感器数据。
在一些实施例中，采集模块1001获取由布置在车辆上的一个或多个图像传感器(例如，摄像头)实时采集的道路图像。
在另一些实施例中，采集模块1001获取由布置在车辆上的雷达传感器、超声波传感器采集的道路上的位置的轮廓特征。
生成模块1002被配置为至少部分基于在先前位置上采集的传感器数据，生成针对车辆在当前位置上的盲区内的道路状况的可视表示。
在一些实施例中，除了针对盲区内道路状况的第一可视表示，还基于传感器在当前位置上采集的传感器数据来生成针对监测区域内的道路状况的第二可视表示。
在一些实施例中，除了上述的第一可视表示和第二可视表示，还基于存储在存储器中的针对过去距离(例如，100m)的传感器数据生成第三可视表示。
在进一步的实施例中，还可以将第一可视表示与第二可视表示和/或第三可视表示合成。
显示模块1003被配置为提供对可视表示的显示。
在一些实施例中，显示模块1003可以经由投影设备将上述的可视表示投影到车辆的引擎盖上，以使得被呈现在引擎盖上的可视表示看起来像是被引擎盖遮挡的盲区内路面的真实呈现。
在一些实施例中，显示模块1003可以经由hud将可视表示呈现在车辆的前窗上。
在一些实施例中，显示模块1003可以经由通信装置将包括可视表示的数据发送给可佩戴的显示装置(例如，hmd)，以由hmd将可视表示成纤维叠加在道路、挡风玻璃、以及引擎盖等的车辆部件上。
在一些实施例中，显示模块1003还可以经由触摸敏感显示屏来呈现可视表示。
本领域技术人员可以理解，本文公开的设备中的单元可以分布在实施例的设备中，并且还可以变化地位于与实施例中的那些设备不同的一个或多个设备中。上文实施例的单元可以被集成到一个单元中或者可以被进一步划分到多个子单元中。
尽管已经结合被考虑为最实际和优选的实施例描述了本公开，但本领域技术人员应该理解的是，这样的限制不限于所公开的实施例，而是旨在覆盖所包括的各种布置，而不偏离最广泛的理解范围，以便于涵盖所有这样的修改和等效布置。