車載交通密度估計(jì)器的制造方法
【專利摘要】估計(jì)移動(dòng)在道路上的主車周圍的交通密度。對象檢測系統(tǒng)遠(yuǎn)程地檢測和識別鄰近車輛的位置?？刂破鱝)預(yù)測由主車輛行駛的主車道的路徑，b)將鄰近車輛歸類入多個(gè)車道，包括主車道和一個(gè)或多個(gè)預(yù)測路徑側(cè)面的相鄰車道，c)根據(jù)被歸類入主車道的最遠(yuǎn)車輛的位置來確定主車道距離，d)確定相鄰車道距離，這是根據(jù)視場中相鄰車道中的最近位置和被歸類入相鄰車道的最遠(yuǎn)車輛的位置之間的差值，和e)根據(jù)所歸類的車輛計(jì)數(shù)和距離的總和之間的比值指示交通密度。
【專利說明】車載交通密度估計(jì)器

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明總體上涉及監(jiān)測機(jī)動(dòng)車輛周圍的交通，并且，尤其涉及一種車載和實(shí)時(shí)地 將主車輛正在其中移動(dòng)的區(qū)域的交通密度進(jìn)行分類的方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 針對各種汽車系統(tǒng)和功能，獲得本地交通密度的估計(jì)是非常有用的（包括在車輛 的正前方路徑中的交通密度、在相鄰車道中的交通密度、和車輛附近的總計(jì)或總體交通密 度的估計(jì)）。例如，針對碰撞預(yù)警系統(tǒng)的警報(bào)閾值（例如，距離或緩沖區(qū)）可根據(jù)交通密度 是否為小、中、或大進(jìn)行調(diào)整。此外，駕駛員警覺性監(jiān)測系統(tǒng)可根據(jù)交通密度使用不同的閾 值。
[0003] 通常，交通密度估計(jì)已經(jīng)可以以各種方式獲得。在一種自動(dòng)化技術(shù)中，交通密度的 粗略估計(jì)是通過跟蹤經(jīng)過指定道路位置的手機(jī)來得到的（例如，中央監(jiān)視器獲得基于GPS 或手機(jī)信號塔的個(gè)人手機(jī)坐標(biāo)，將其映射到道路段，計(jì)算車輛密度，和將結(jié)果傳遞給車輛）。 也可以使用其他計(jì)算路段上的車輛數(shù)量的自動(dòng)化技術(shù)。這些方法僅給出在固定區(qū)域中有多 少車輛的大概（即，沒有具體到任何特定車輛周圍的鄰近區(qū)域）。它們具有其它的缺陷，包 括更新速度慢，車輛必須具有無線通信以便訪問信息，以及必須提供用于執(zhí)行主車輛外部 的計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施。
[0004] 在另一個(gè)方法中，駕駛員或其他的觀察者可視覺表征在一個(gè)區(qū)域中的交通量。這 受相同的缺陷的影響，并且可能不準(zhǔn)確。在另一個(gè)方法中，車輛對基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)可用于表 征交通密度。這受到在車輛和路邊都要實(shí)施硬件的高成本的影響。此外，需要足夠的市場 滲透率以便使其可行。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 在本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種用于使主車輛中的電子控制器確定交通密度的方 法。傳感器遠(yuǎn)程檢測視場中主車輛周圍的目標(biāo)。識別檢測到的目標(biāo)中鄰近車輛的位置。預(yù) 測由主車輛行駛的主車道的路徑。電子控制器將附近的車輛歸類入多個(gè)車道，包括主車道 和位于預(yù)測路徑的側(cè)面的一個(gè)或多個(gè)相鄰車道。電子控制器根據(jù)被歸類到主車道的最遠(yuǎn)車 輛的位置來確定主車道距離，并在之后，根據(jù)視場內(nèi)相鄰車道中的最近位置和被歸類到相 鄰車道的最遠(yuǎn)車輛的位置之間的差值，來確定相鄰車道的距離。電子控制器根據(jù)被歸類的 車輛的數(shù)量和距離的總和之間的比值來指示交通密度。
[0006] 在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施例中，通過使用車載前視傳感器估計(jì)周圍道路的車輛。也可以 使用附加的車輛傳感器，例如，側(cè)視盲區(qū)傳感器或后視傳感器。
[0007] 鄰近車輛的相對位置（橫向或縱向）從前視傳感器獲取。這可以直接以笛卡爾形 式或從極坐標(biāo)計(jì)算。由前視傳感器檢測的所有目標(biāo)車輛，都在之后基于其與主車輛的預(yù)測 路徑的偏移被歸類入"車道"。預(yù)測路徑可由，例如，偏航率傳感器或GPS地圖數(shù)據(jù)確定?；?于典型的車道寬度，主車道被認(rèn)為占據(jù)預(yù)測車道周圍的+/_7 2的車道寬度。由主車道的中 心線測得的右側(cè)的相鄰車道為從+72車道寬度至+172車道寬度，而由主車道的中心線測得 的主車道左側(cè)的相鄰車道為從」/2車道寬度至-iV2車道寬度。該計(jì)算可執(zhí)行在任何所需 數(shù)量的全部相關(guān)車道中。
[0008] 隨著所有車輛都被歸類入車道中，之后執(zhí)行計(jì)數(shù)以確定每個(gè)車道中所看到的車輛 的總數(shù)。針對主車輛的車道，計(jì)數(shù)應(yīng)包括主車輛。為了完成密度計(jì)算，需要每個(gè)車道中的監(jiān) 測距離的值。針對主車道，通過確定在主車道中哪輛車在前方最遠(yuǎn)處來獲得該值。主車輛 的長度和最前車輛的長度的估計(jì)優(yōu)選加入到縱向相對位置以產(chǎn)生縱向距離，該縱向相對位 置由主車輛的前部至車道中最前車輛的后部來測得，在該縱向距離中車輛被看作在主車道 中。如果未看到前方車輛，之后該距離可默認(rèn)為傳感器的最大可信檢測距離。
[0009] 針對相鄰車道，優(yōu)選根據(jù)來自于前視傳感器的位置的視場來確定距離，以確定距 離主車輛的最近點(diǎn)，在該最近點(diǎn)能夠檢測到相鄰車道中的車輛。該檢測距離在之后從相鄰 車道中的最前車輛的縱向相對位置中減去（優(yōu)選再次加上檢測到的車輛的長度估計(jì)，以及 如果未發(fā)現(xiàn)車輛將默認(rèn)為最大檢測距離）。每個(gè)相應(yīng)計(jì)數(shù)與相應(yīng)檢測距離的比值給出了相 應(yīng)車道的交通密度。從總計(jì)數(shù)與總距離的比值獲得整體密度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0010] 圖1表不具有周圍受通的道路上的王車輛。
[0011] 圖2是根據(jù)本發(fā)明的車輛裝置的一實(shí)施例的方框圖。
[0012] 圖3A和3B表示車輛的預(yù)測路徑和對應(yīng)預(yù)測路徑的潛在車道位置。
[0013] 圖4是表示歸類到相應(yīng)車道的附近車輛的視圖，其具有該附近車輛距主車輛或距 相鄰車道中車輛將進(jìn)入傳感器視場處位置的間距。
[0014] 圖5是本發(fā)明的一優(yōu)選實(shí)施例的流程圖。
[0015] 圖6是一種用于驗(yàn)證相鄰車道的方法的流程圖。
[0016] 圖7是在行駛循環(huán)的一部分的一實(shí)例中估計(jì)到的交通密度的曲線圖。

【具體實(shí)施方式】
[0017] 現(xiàn)在參照圖1，分隔式道路10上正在行駛著沿著主車道12移動(dòng)的主車輛11，右側(cè) 相鄰車道13和左側(cè)相鄰車道14位于主車道12的兩側(cè)。第二左側(cè)相鄰車道15執(zhí)行反向交 通。主車輛11配備有前視遠(yuǎn)程對象識別和跟蹤系統(tǒng)，其可包含商業(yè)的、現(xiàn)成的遙感系統(tǒng)，例 如，可向德爾福汽車公司購買的ESR電子掃描雷達(dá)系統(tǒng)或可向TRW汽車控股公司購買的前 視安全系統(tǒng)。該系統(tǒng)可使用雷達(dá)傳感器和/或光學(xué)照相機(jī)或視頻系統(tǒng)，以檢測主車輛周圍 的視場中的遠(yuǎn)程對象和隨時(shí)間跟蹤不同的對象。跟蹤的結(jié)果是，該系統(tǒng)報(bào)告包含每個(gè)類型 的對象的識別、其相對位置、和其當(dāng)前的移動(dòng)的對象列表。如圖1所示，對象檢測系統(tǒng)可具 有視場16,其在優(yōu)選實(shí)施例中對應(yīng)前視系統(tǒng)。
[0018] 圖2表示具有實(shí)施本發(fā)明的組件的主車輛11。雷達(dá)收發(fā)器20與雷達(dá)天線21耦 接，以傳遞掃描雷達(dá)信號22,并在之后接收來自于鄰近對象23 (例如，相鄰車輛）的反射信 號。也可以利用照相系統(tǒng)24光學(xué)檢測（例如，可見光）到遠(yuǎn)程對象。收發(fā)器20和照相系 統(tǒng)24耦接至常規(guī)設(shè)計(jì)的對象檢測和跟蹤模塊（OBJ.) 25,以提供集成的遠(yuǎn)程對象檢測系統(tǒng)， 其提供跟蹤的對象的列表給交通密度控制模塊26。針對每個(gè)跟蹤的對象，該列表可包括各 種參數(shù)，包括但不限于，相對位置、對象類型（例如，汽車或大貨車）、相對速度、和/或絕對 速度。
[0019] 在運(yùn)行中，交通密度控制器26以幾種方式之一識別主車輛的預(yù)測路徑。例如，耦 接至照相機(jī)24的光學(xué)的車道檢測系統(tǒng)27可使用圖像識別以檢測車道標(biāo)志線或定位道路車 道的其它特征。因此，主車道和相鄰車道的路徑可被直接送入控制器26?？蛇x擇地，車輛偏 航傳感器28可耦接至控制器26,以提供控制器26所使用的橫向加速度信息，以預(yù)測車道路 徑。另一方面，GPS導(dǎo)航/地圖系統(tǒng)30可耦接至控制器26,以基于使用檢測到的主車輛11 的地理坐標(biāo)作為道路地圖上的指示來識別車道位置。
[0020] 基于以下確定的車輛計(jì)數(shù)和車道距離，控制器26產(chǎn)生交通密度指示，以便將其提 供給其它適當(dāng)?shù)目刂破鳎ㄎ词境觯┖?或根據(jù)交通密度修改它們的性能的功能。該指示可 通過多路傳輸總線31在車輛中傳遞。基于指示的交通密度，其它的系統(tǒng)可調(diào)整閾值或它們 的系統(tǒng)運(yùn)行的其它方面，以將車載和實(shí)時(shí)確定的主車輛附近的實(shí)際交通狀況納入考慮。
[0021] 如圖3A所示，主車輛11具有預(yù)測路徑33,其可用于推斷主車道即將通過的區(qū)域。 當(dāng)使用偏航傳感器以便基于橫向加速度預(yù)測車輛路徑時(shí)，足夠低或基本為零的橫向加速度 將導(dǎo)致直行車道路徑的預(yù)測。更大的橫向加速度導(dǎo)致越來越彎曲的車道路徑的預(yù)測。如圖 3B所示，主車道的預(yù)測路線集中在預(yù)測路徑33上，并向兩側(cè)延伸7 2預(yù)先確定的車道寬度 W。基于主車道的預(yù)測路線，定義了多個(gè)相鄰車道路徑，包括左側(cè)相鄰路徑L1、右側(cè)相鄰車道 路徑R1、和以并行方式在主車道側(cè)面的第二右側(cè)橫向相鄰車道路徑R2。
[0022] -旦確定了相對于主車輛的位置的主和相鄰車道，每個(gè)跟蹤到的車輛可根據(jù)車道 覆蓋的區(qū)域被歸類。圖4表示相對于在主車道36中的主車輛35的被歸類的車輛的一實(shí)例。 雖然在主車道36中示出了四輛車，但獲得了三個(gè)實(shí)際的車輛計(jì)數(shù)（即，將車輛35、43和44 計(jì)數(shù)）。在對象檢測系統(tǒng)的最大檢測距離中的車輛45未被計(jì)數(shù)，因?yàn)槲礄z測到（例如，車 輛44是大貨車并限制了車輛45的潛在視野）。針對左側(cè)相鄰車道37,將產(chǎn)生一個(gè)車道計(jì) 數(shù)，因?yàn)檐囕v38的存在。在右側(cè)相鄰車道40中，獲得兩個(gè)車輛計(jì)數(shù)，因?yàn)檐囕v41和42的 存在。
[0023] 隨著計(jì)數(shù)信息的獲得，下一步是推導(dǎo)計(jì)數(shù)車輛所分布的道路距離。在遠(yuǎn)程傳感器 的視場中，具有用于檢測任何存在的車輛的最大檢測距離。然而，每當(dāng)車輛存在時(shí)，到達(dá)最 大距離的視野可由檢測到的車輛限制。在圖4的實(shí)例中，在主車道36中被計(jì)數(shù)的車輛包括 在間距凡檢測到的車輛43和在間距R 2檢測到的車輛44。存在于車道36中未被檢測到的 車輛45不會(huì)被計(jì)數(shù)，并且主車道36的相應(yīng)的位置不應(yīng)被計(jì)入密度計(jì)算。因此，用在密度計(jì) 算中的每個(gè)相應(yīng)車道中的距離對應(yīng)被歸類入該車道的最遠(yuǎn)車輛。在主車道36中，最遠(yuǎn)車輛 是車輛44,因此主車道距離由主車輛35和車輛44之間的間距R 2構(gòu)成。優(yōu)選地，用于計(jì)算 密度的距離也包含主車輛的長度LH和車輛44的長度U的添加。
[0024] 在主車輛35的側(cè)面的相鄰車道中，用作密度計(jì)算的依據(jù)的適當(dāng)?shù)木嚯x通常不開 始于與主車輛平齊的點(diǎn)，因?yàn)獒槍鞲邢到y(tǒng)的視場不大可能對應(yīng)主車輛35的正前方。當(dāng)僅 使用前視檢測器時(shí)，在相鄰車道中的車輛必須至少稍領(lǐng)先于主車輛35,才能被檢測到。相鄰 車道中的位置46和47對應(yīng)于那些相鄰車道中的在傳感器視場中的最近位置。這些位置可 在車輛的設(shè)計(jì)過程中被預(yù)先測量。
[0025] 針對對象檢測系統(tǒng)具有其它類型的傳感器，用于距離測量的開始位置可以是相對 于主車輛的其它位置。針對具有側(cè)視傳感器或后視傳感器的檢測器，用于確定相鄰車道距 離的開始位置甚至可以是主車輛35的后面或可以根據(jù)主車輛后面最遠(yuǎn)檢測到的相鄰車輛 來定義。
[0026] 針對右側(cè)相鄰車道40,用在交通密度計(jì)算中的相鄰車道距離包含位置47和車 道40中的最遠(yuǎn)車輛42之間的間距R 5加上對應(yīng)于由對象跟蹤系統(tǒng)識別的車輛類型的長度 L3 (例如，有代表性的汽車或卡車的長度）。類似地，針對相鄰車道37的距離包含位置46和 車輛38之間的間距R3加上車輛38的增加長度L 2 (估計(jì)或測量到的）。
[0027] 圖5表示本發(fā)明的一優(yōu)選方法，其中，主車輛周圍的對象的遠(yuǎn)程檢測在步驟50中 執(zhí)行。在遠(yuǎn)程對象檢測系統(tǒng)中，檢測到的車輛在步驟51中通過隨時(shí)間跟蹤的類型、位置和 速度來識別。在步驟52中，交通密度控制器預(yù)測主車道的路徑。利用主車道的預(yù)測路徑和 在主車道側(cè)面的相鄰車道的相應(yīng)位置，所有檢測到的車輛在步驟53中被歸類入車道。
[0028] 在步驟54中，針對每個(gè)都有車輛存在的車道找到最遠(yuǎn)的前方車輛。針對主車道， 該距離與主車輛長度和最遠(yuǎn)車輛長度用于推導(dǎo)出車道中車輛分布的距離。針對相鄰車道， 使用最遠(yuǎn)車輛和長度與車道中最近檢測點(diǎn)的結(jié)合。如果在車道中沒有車輛存在，那么相關(guān) 的距離默認(rèn)為沿著對應(yīng)車道的預(yù)測路徑的傳感器的最大檢測距離。該預(yù)先確定的最大檢測 距離可以是存儲在控制器中的定值或可以基于環(huán)境因素計(jì)算出，例如，基于地平線的高度。 在步驟55中，針對每個(gè)車道計(jì)算出的密度等于相應(yīng)車輛計(jì)數(shù)除以針對每個(gè)相應(yīng)車道所確 定的距離。在步驟56中，確定整體密度等于總計(jì)數(shù)除以距離總和。
[0029] 在步驟55和56中獲得的原始交通密度值可直接使用，或該原始值可在步驟57中 被標(biāo)準(zhǔn)化或分類。標(biāo)準(zhǔn)化可優(yōu)選包含將該值轉(zhuǎn)化為〇和1之間的比率，確定為預(yù)先確定的 大交通密度閾值的百分比。例如，整體交通密度的原始值被閾值所除，并在之后削減為最大 值1。預(yù)先確定的大閾值可基于在銷售和使用車輛的市場中普遍的交通狀況由經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)出。
[0030] 可選擇地，將原始交通密度值分類可包含定義小、中、大交通閾值?；谠冀煌?密度值落入的范圍，小、中、和大交通密度的相應(yīng)級別可被確定和報(bào)告給其它的車輛系統(tǒng)。 因此，一個(gè)或多個(gè)交通密度值，不論是原始、標(biāo)準(zhǔn)化的，還是分類的，都在步驟58中被指示 給需要其的適當(dāng)?shù)墓δ芑蛳到y(tǒng)。
[0031] 優(yōu)選地，如圖6所示，本發(fā)明的方法可僅利用被驗(yàn)證存在于主車輛周圍的有效車 道執(zhí)行。例如，如果對應(yīng)于潛在的相鄰車道的區(qū)域代替為路肩，那么其典型地不在密度計(jì)算 中使用。然而，在一些環(huán)境中，如果檢測到潛在的碰撞，監(jiān)測路肩區(qū)域或用于識別潛在疏散 路線的其它區(qū)域中的對象密度是可取的。
[0032] 為了識別有效車道，圖6中的方法開始于識別在步驟60中檢查到的潛在車道（例 如，從在主車輛的每個(gè)側(cè)面上的兩個(gè)相鄰車道的預(yù)先確定的范圍）。在步驟61中，對是否任 何車輛在識別到的車道中進(jìn)行檢查。在步驟62中，如果檢測到在車道中移動(dòng)的車輛，那么 認(rèn)為該車道在預(yù)先確定的時(shí)間間隔（例如，60秒）內(nèi)有效。之后該方法返回至步驟64,識 別下一個(gè)潛在的車道檢查。
[0033] 如果在步驟61中沒有在當(dāng)前檢查的車道中檢測到車輛，那么該方法將前進(jìn)至步 驟63,其中，目前的整體交通密度用于確定時(shí)間值Y。在更高的交通密度存在的情況下，減 少了空車道的可能性。在小交通密度的條件下，增加了有效車道在更長時(shí)間間隔內(nèi)是空車 道的可能性。因此，選擇的時(shí)間值Y具有反映預(yù)期車輛再次出現(xiàn)在空車道中的平均等待時(shí) 間的量級。在步驟64中，進(jìn)行檢查以確定被檢查的潛在車道是否已經(jīng)空了 Y秒。如果否， 那么仍然認(rèn)為該車道有效并返回至步驟60。如果該車道已經(jīng)空了 Υ秒，那么在步驟65中不 認(rèn)為其是有效車道。無效車道可典型地被排除在密度計(jì)算之外直到在該潛在的車道中檢測 到車輛。
[0034] 圖7表示在駕駛循環(huán)過程中各種交通密度中獲得的示例性的交通密度值。該密度 已經(jīng)基于大交通閾值70被標(biāo)準(zhǔn)化在0至1的范圍內(nèi)。如果期望將交通密度分類，那么小交 通范圍71或中交通范圍72可被報(bào)告給其它車輛系統(tǒng)，而不是基于適當(dāng)?shù)拈撝档臉?biāo)準(zhǔn)值。
【權(quán)利要求】
1. 一種用于使主車輛中的電子控制器確定交通密度的方法，其特征在于，包含以下步 驟： 傳感器遠(yuǎn)程地檢測主車輛周圍視場中的對象； 識別檢測到的對象中鄰近車輛的位置； 預(yù)測由主車輛行駛的主車道的路徑； 電子控制器將鄰近車輛歸類入多個(gè)車道，包括主車道和預(yù)測路徑側(cè)面的一個(gè)或多個(gè)相 鄰車道； 電子控制器根據(jù)被歸類入主車道的最遠(yuǎn)車輛的位置來確定主車道距離； 電子控制器確定相鄰車道距離，這是根據(jù)視場中相鄰車道中的最近位置和被歸類入相 鄰車道的最遠(yuǎn)車輛的位置之間的差值； 電子控制器根據(jù)被歸類的車輛計(jì)數(shù)和距離的總和之間的比值來指示交通密度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，主車道距離包括被歸類入主車道的最遠(yuǎn) 車輛的長度和主車輛的長度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，相鄰車道距離包括被歸類入相鄰車道的 最遠(yuǎn)車輛的長度。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，如果沒有在主車道中識別到鄰近車輛，那 么主車道距離由傳感器沿著預(yù)測路徑的最大檢測距離組成。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，如果沒有在相鄰車道中識別到鄰近車輛， 那么被歸類入到相鄰車道的最遠(yuǎn)車輛的位置默認(rèn)為預(yù)先確定的最大檢測距離。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)一步包含在指示交通密度之前將比值 標(biāo)準(zhǔn)化在預(yù)先確定的范圍內(nèi)的步驟。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)一步包含根據(jù)小、中、或大密度將指示 的交通密度分類的步驟。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，電子控制器針對主車道和相鄰車道指示 單個(gè)車道交通密度。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，進(jìn)一步包含以下步驟： 檢測主車輛從最初車道至最終車道的車道變化動(dòng)作； 將主車道交通密度指示為車道變化動(dòng)作過程中的最初車道和最終車道的單個(gè)車道交 通密度的總計(jì)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)一步包含以下步驟： 電子控制器周期地確定沿著主車道的兩側(cè)的相鄰車道的有效性，其中，每當(dāng)有移動(dòng)的 車輛與其重合時(shí)則確定相鄰車道路徑為有效相鄰車道。
【文檔編號】G08G1/01GK104217590SQ201410238988
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年5月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年6月3日
【發(fā)明者】羅杰·A·特倫布雷, 托馬斯·E·皮盧蒂, 卡瓦庫·0·普拉卡什-阿桑特 申請人:福特全球技術(shù)公司