CN111038511B - 用于adas的车辆过弯时选取目标的方法、系统和车 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及驾驶辅助系统领域，尤其涉及一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法、系统和车。本发明所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法包括：探测本车前方的车道线得到车道线信息；判断车道线信息是否满足车道线判断条件；若满足则实时计算本车前方的车道线曲率；若车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道；判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；若相近则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。通过探测本车前方的车道线，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；若相近则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆，可以减少在车辆过弯时错误选择目标车辆的几率，提高车辆在行驶过程中的安全性。
Description
技术领域
本申请涉及驾驶辅助系统领域，尤其涉及一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法、系统和车。
背景技术
高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System，ADAS)是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航)，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。ADAS包括：自动紧急刹车(Autonomous EmergencyBraking，AEB)和自适应巡航(Adaptive Cruise Control，ACC)。
AEB系统采用雷达与摄像头测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。
ACC，由汽车中央控制系统控制，ACC负责记录探测前方是否有汽车，自动保持与前车的距离，可在紧急情况下自动刹车。
现有技术一般仅采用本车当前的状态(速度、方向盘转角、横向加速度等)预测本车的行驶轨迹。当前方有车辆出现在本车预测的行驶轨迹上，此时选取距离本车最近的车辆作为目标车进行ACC的跟踪，或者AEB紧急情况下的预警及刹车对象。
然而，在车辆经过弯道时，ADAS系统中的AEB和ACC容易将相邻车道的车辆错误的识别为目标车辆。如图1所示，车辆在过弯时，如果根据当前车辆状态预测行驶轨迹，可能会导致目标车辆丢失。并且如果相邻车道上如果有其他车辆，可能会将相邻车道车辆错误的识别为目标车辆，从而造成系统进行错误的自动刹车。在行驶过程中，这种由于错误识别导致的自动刹车很容易造成其他安全隐患。
综上所述，需要提供一种能够在车辆过弯时避免误识别的方法、系统和车。
发明内容
为解决以上问题，本申请提出了一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法、系统和车。
一方面，本申请提出一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，包括：
探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件；
若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率；
若所述车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道；
判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；
若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，在所述探测本车前方的车道线，得到车道线信息之前，还包括：
根据本车的历史行驶轨迹计实时算本车的预测轨迹。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，在所述探测本车前方的车道线，得到车道线信息之后，还包括：
保存所述车道线信息，得到历史车道线信息。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件，包括：
判断所述车道线信息中的车道线清晰度是否大于等于清晰度阈值；
判断所述车道线信息中的车道线长度是否大于等于当前速度下的AEB或ACC探测距离阈值；
若均为大于等于，则满足所述车道线判断条件。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，在所述判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件之后，还包括：
若不满足，则根据预测轨迹，选择目标车辆。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，在所述判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近之后，还包括：
若不相近，则根据预测轨迹，选择目标车辆。
第二方面，本申请提出一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，包括：
采集模块，用于探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
处理模块，用于判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件，若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率，若所述车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近，若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，所述处理模块，还用于根据本车的历史行驶轨迹计实时算本车的预测轨迹。
进一步地，如上所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，还包括存储模块，用于保存所述车道线信息，得到历史车道线信息。
第三方面，本申请提出一种机动车，包括用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统。
本申请的优点在于：通过探测本车前方的车道线，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆，可以大大减少在车辆过弯时错误选择目标车辆的几率，提高车辆在行驶过程中的安全性。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选事实方案的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用同样的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是车辆过弯时的示意图；
图2是本申请提供的一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法的步骤示意图；
图3是本申请提供的一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法的流程示意图；
图4是本申请提供的一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
第一方面，根据本申请的实施方式，提出一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，如图2所示，包括：
S101，探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
S102，判断车道线信息是否满足车道线判断条件；
S103，若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率；
S104，若车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道；
S105，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；
S106，若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。
若车道线曲率小于等于曲率阈值，则返回S101。
在探测本车前方的车道线，得到车道线信息之前，还包括：
根据本车的历史行驶轨迹计实时算本车的预测轨迹。
在探测本车前方的车道线，得到车道线信息之后，还包括：
保存车道线信息，得到历史车道线信息。
判断车道线信息是否满足车道线判断条件，包括：
判断车道线信息中的车道线清晰度是否大于等于清晰度阈值；
判断车道线信息中的车道线长度是否大于等于当前速度下的AEB或ACC探测距离阈值；
若均为大于等于，则满足车道线判断条件。
在判断车道线信息是否满足车道线判断条件之后，还包括：
若不满足，则根据本车的预测轨迹，选择目标车辆。
在判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近之后，还包括：
若不相近，则根据预测轨迹，选择目标车辆。
其中，S105包括：判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息中的车道线轨迹是否相近。用于判断车辆是否按照车道线行驶。
目标车辆包括：AEB报警及刹车的目标车辆和/或ACC的跟车的目标车辆。
本申请的实施方式，优选地，通过采用摄像头识别车道线以及车道线曲率。当本车的历史行驶轨迹与车道线信息中的车道线轨迹相近时，则前方目标选取以本车车道线的线内识别为主。当本车的历史行驶轨迹与车道线轨迹相差较多时，则以本车的预测行驶轨迹(预测轨迹)为主来选取目标车辆。
下面，如图3所示，对本申请实施例进行进一步说明。
本车实时探测车辆前方车道线，得到车道线信息，并实时记录本车的行驶轨迹，得到历史行驶轨迹，根据本车的历史行驶轨迹计实时算本车的预测轨迹。
若前方车道线的清晰度大于等于清晰度阈值，则摄像头识别车道线信息的置信度较高。并且，若当识别的车道线长度足以满足(大于等于)当前速度下的AEB或ACC探测距离要求(探测距离阈值)，则实时计算本车前方车道线曲率，并记录本车行驶轨迹。
若识别到的车道线不清晰，或者当前识别长度不足以满足当前车速下的探测距离要求，或者识别的车道线置信度不高时，则使用本车的预测轨迹来选取目标。
当识别的车道线的曲率超过曲率阈值时，则认为本车将要进入弯道。
当识别要进入弯道时，计算本车历史行驶轨迹和历史车道线信息中的车道线轨迹。如果两者相近，则认为司机按照车道线行驶。
实时探测车道线内的目标，选取车道线内距离本车最近的车辆作为AEB报警及刹车目标车辆和/或ACC的跟车目标车辆。
若本车历史行驶轨迹和历史车道线信息中的车道线轨迹相差较远时，则使用本车的预测轨迹来选取目标车辆。
第二方面，根据本申请的实施方式，还提出一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，如图4所示，包括：
采集模块101，用于探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
处理模块102，用于判断车道线信息是否满足车道线判断条件，若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率，若车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近，若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。
处理模块，还用于根据本车的历史行驶轨迹计实时算本车的预测轨迹。
还包括存储模块，用于保存车道线信息，得到历史车道线信息。
第三方面，根据本申请的实施方式，还提出一种机动车，包括用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统。
本申请的方法中，通过探测本车前方的车道线，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆，可以大大减少在车辆过弯时错误选择目标车辆的几率，提高车辆在行驶过程中的安全性。常规方法只能根据当前车辆状态预估行驶轨迹，可能会导致目标选取错误。但是只靠摄像头识别的车道线来选取目标，又难以确认本车能真正的按照车道线来行驶，也可能导致目标识别错误。本申请的实施方式通过对本车历史行驶轨迹与历史车道线信息中的车道线轨迹进行对比，来判断车辆是否按照车道线行驶。如果判断出本车按车道线行驶，在车道线足够长且识别置信度较高时，采用车道线来选取目标，判断出在本车不按照车道线行驶，则根据预测轨迹选取目标，能够规避因为固定使用一种方式而导致的目标识别错误，选取目标的方式多，适应性强，安全性高。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，其特征在于，包括：
探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件；判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件，包括：判断所述车道线信息中的车道线清晰度是否大于等于清晰度阈值；判断所述车道线信息中的车道线长度是否大于等于当前速度下的AEB或ACC探测距离阈值；若均为大于等于，则满足所述车道线判断条件；
若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率；
若所述车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道；
判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近；
若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆。
2.根据权利要求1所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，其特征在于，在所述探测本车前方的车道线，得到车道线信息之前，还包括：
根据本车的历史行驶轨迹实时计算本车的预测轨迹。
3.根据权利要求1所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，其特征在于，在所述探测本车前方的车道线，得到车道线信息之后，还包括：
保存所述车道线信息，得到历史车道线信息。
4.根据权利要求1所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，其特征在于，在所述判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件之后，还包括：
若不满足，则根据预测轨迹，选择目标车辆。
5.根据权利要求1所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的方法，其特征在于，在所述判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近之后，还包括：
若不相近，则根据预测轨迹，选择目标车辆。
6.一种用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于探测本车前方的车道线，得到车道线信息；
处理模块，用于判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件，若满足，则实时计算本车前方的车道线曲率，若所述车道线曲率超过曲率阈值，则判断本车将要进入弯道，判断本车的历史行驶轨迹和历史车道线信息是否相近，若相近，则选择车道线内距离本车最近的车辆作为目标车辆；判断所述车道线信息是否满足车道线判断条件，包括：判断所述车道线信息中的车道线清晰度是否大于等于清晰度阈值；判断所述车道线信息中的车道线长度是否大于等于当前速度下的AEB或ACC探测距离阈值；若均为大于等于，则满足所述车道线判断条件。
7.根据权利要求6所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，其特征在于，所述处理模块，还用于根据本车的历史行驶轨迹实时计算本车的预测轨迹。
8.根据权利要求6所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统，其特征在于，还包括存储模块，用于保存所述车道线信息，得到历史车道线信息。
9.一种机动车，其特征在于，包括如权利要求6至8任一项所述的用于ADAS的车辆过弯时选取目标的系统。
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