周邊車輛識別系統及方法與流程
本申請要求于2015年12月14日提交的韓國專利申請No.2015-0177846的優先權和權益，該申請的全部內容通過引用納入本申請中。
技術領域
本發明涉及一種周邊車輛識別系統和方法，尤其涉及一種基于車輛環境無線接入(WAVE)的周邊車輛識別系統和方法。
背景技術：
近來，為了減少事故的發生，在車輛技術領域積極開展了關于周邊車輛識別方法和車道識別方法的研究。
通常，車道和周邊車輛檢測方法是基于圖像，此圖像由車輛上安裝的攝像頭或者傳感器獲取。
但是，利用基于攝像頭或傳感器的車道檢測方法，可能不會正確地檢測到周邊車輛，這取決于天氣因素或者室外亮度因素。例如，在晴朗的天氣條件下，可以容易檢測出道路上的車道。但是，在黑暗的環境或者惡劣的天氣條件下，如下雪或下雨時，通過攝像頭或者傳感器可能無法檢測到車道，或者可能只檢測到一個狹窄視野內的車道。甚至在陽光強烈的環境下，當陽光直接照射到攝像頭或者傳感器時，可能會對通過獲取圖像容易地檢測車道造成阻礙。
因此，雷達或者視覺傳感器主要用作車輛傳感器，但由于這類傳感器的局限性，更多的是對利用WAVE來識別周邊車輛的方法進行研究。
根據現有技術識別周邊車輛的方法具有的問題在于，在路口或彎道部分(例如，急轉彎路、S形路等)，在不知道道路形狀的情況下識別周邊車輛是非常困難的。
關于這一點，韓國未經審查的專利公開文本No.10-2012-0024230(題目：基于車輛通信系統的防撞車輛控制系統和方法)中公開了一種安裝于車輛上的系統，所述系統包括數據發生器，其用于產生包括全球定位系統(GPS)位置坐標、行駛方向、以及車輛當前速度在內的信息數據；車-車(V2V)通信器，其用于將所述信息數據發送至其他周邊車輛，并從所述其他周邊車輛接收信息數據；以及碰撞估計器，其利用發送和接收到的信息數據估計本車和其他車輛之間的碰撞概率。
技術實現要素：
本發明提供了一種利用主車和周邊車輛的路徑信息基于車輛環境無線進入(WAVE)對車道進行估計，并基于估計的車道信息對周邊車輛進行有效識別的系統和方法。
本發明的方面不局限于此，還可能涉及其他方面。
根據本發明的一方面，提供了一種利用周邊車輛識別系統識別周邊車輛的方法，該方法包括：基于主車和周邊車輛的路徑信息，產生車輛地圖，顯示主車周邊的一個或多個車輛相對于主車當前位置的坐標；基于主車的當前位置和曲率半徑信息以及主車和周邊車輛的路徑信息，在車輛地圖上產生車道信息；基于產生的車道信息，確定周邊車輛的位置；以及基于周邊車輛的位置，選擇可識別周邊車輛。
根據本發明的另一方面，提供了一種周邊車輛識別系統，用于識別主車周邊的一個或多個車輛，所述周邊車輛識別系統包括：通信模塊，其與周邊車輛交換數據；位置信息接收模塊，其接收主車的位置信息；存儲器，其存儲用于識別周邊車輛的程序；以及處理器，其執行所述程序。當執行所述程序時，處理器基于主車和周邊車輛的路徑信息，產生一個車輛地圖，顯示周邊車輛相對于主車當前位置的坐標；基于主車的當前位置和曲率半徑信息以及主車和周邊車輛的路徑信息，在車輛地圖上產生車道信息；基于產生的車道信息，確定周邊車輛的位置；以及基于周邊車輛的位置，選擇可識別周邊車輛。
附圖說明
通過參照附圖對示例性實施例的詳細描述，本發明的上述及其他目的、特征和優點對本領域的普通技術人員而言將變得更顯而易見，其中：
圖1為根據本發明示例性實施例的周邊車輛識別系統的框圖；
圖2為根據本發明示例性實施例的周邊車輛識別方法的流程圖；
圖3為車道信息產生操作的流程圖；
圖4為周邊車輛位置確定操作的流程圖；
圖5A至圖5C示出了基本車道信息的車道前方信息圖；
圖6示出了基本車道信息的車道后方信息圖；
圖7至圖8B示出了車道前方信息校正操作圖；
圖9示出了基本車道信息校正操作圖；以及
圖10示出了選擇可識別周邊車輛的操作圖。
具體實施方式
下文中，將參照附圖，對本發明示例性實施例進行詳細描述，從而使本領域的普通技術人員可容易地實施所述實施例。但是，本發明可以按多種不同形式實現，并不僅限于本文描述的實施例。在下文的描述中，省略了與描述無關的部分，從而更清楚地描述本發明。
除非特別提及，否二在整篇說明書中，當提及某一部分“包括”一個組件時，所述部分并不排除其他組件，可以包括其他組件。
圖1為根據本發明示例性實施例的周邊車輛識別系統100的框圖。
本發明示例性實施例的周邊車輛識別系統100可識別主車周邊的一個或多個車輛。
此周邊車輛識別系統100包括：通信模塊110、位置信息接收模塊120、存儲器130，以及處理器140。
所述通信模塊110與周邊車輛交換數據。此通信模塊110可包括有線通信模塊和無線通信模塊。有線通信模塊可以為電力線通信(PLC)設備、電話線通信設備、家庭電纜(同軸電纜多媒體聯盟(MoCA))設備，以太網設備、電氣和電子工程師協會(IEEE)1294設備、有線集成家庭網絡設備，以及RS-485控制設備。此外，無線通信模塊可以利用多種技術實施，包括無線局域網(WLAN)、藍牙、高數據速率(HDR)無線個人區域網(WPAN)、超寬帶(UWB)、ZigBee、脈沖無線電、60GHz WPAN、二進制碼分多址(CDMA)、無線通用串行總線(USB)、無線高清晰度多媒體接口(HDMI)等。
在本發明的示例性實施例中，通信模塊110可通過內部車載網絡(IVN)接收主車的位置信息，和通過車輛環境無線接入(WAVE)接收周邊車輛的位置信息。
位置信息接收模塊120可接收主車的位置信息。例如，此處位置信息接收模塊120可以為全球定位系統(GPS)。通過GPS，可以接收主車的位置信息，包括緯度、經度、海拔高度等。
在存儲器130中，存儲了用于識別周邊車輛的程序。此處，存儲器130表示一種常見的存儲器設備，例如，在沒有電力供應下仍持續保持所存儲信息的非易失性存儲裝置，或易失性存儲裝置。
例如，存儲器130可包括：NAND閃存，例如，緊湊型閃存(CF)卡、安全數字(SD)卡、存儲棒、固態驅動器(SSD)、微型SD卡等；磁性計算機存儲設備，例如，硬盤驅動器(HDD)等；光盤驅動器，例如，光盤只讀存儲器(CD-ROM)、數字通用光盤(DVD)-ROM等。
另外，存儲在存儲器130中的程序可以以軟件或硬件，例如，現場可編程門陣列(FPGA)或專用集成電路(ASIC)的形式實現，并執行一定角色。
處理器140可執行存儲于130中的程序。當執行程序時，處理器140基于主車和主車周邊一個或多個車輛的路徑信息，產生車輛地圖，顯示周邊車輛相對于主車當前位置的坐標。
此處，路徑信息可以點數據的形式表示(例如，23個點的數據)。此路徑信息可以根據曲率來顯示點的不同密度。
此后，處理器140基于主車的當前位置和曲率半徑信息以及主車和周邊車輛的路徑信息，在車輛地圖上產生車道信息。處理器140可基于產生的車道信息，尋找周邊車輛的位置，選擇可識別周邊車輛。
作為參考，圖1所示本發明示例性實施例的組件可以以軟件或硬件例如FPGA或ASIC的形式實現，并執行一定角色。
但是，“組件”的意思不局限于軟件或硬件，并且每個組件可駐留在可尋址的存儲介質中，并驅動一個或多個處理器。
因此，組件包括，例如，軟件組件、面向對象的軟件組件、類組件、任務組件、進程、函數、屬性、程序、子程序、程序代碼段、驅動程序、固件、微碼、電路、數據、數據庫、數據結構、表、數組以及變量。
組件和由組件提供的功能可以組合成更小數目的組件，或者細分為額外的組件。
本發明示例性實施例的周邊車輛識別系統100的周邊車輛識別方法將在下文參考圖2至圖10詳細描述。
圖2為根據本發明示例性實施例的周邊車輛識別方法的流程圖。
在根據本發明示例性實施例的周邊車輛識別方法中，首先，基于主車和周邊車輛的信息，產生車輛地圖，其顯示主車周圍的一個或多個車輛相對于主車當前位置的坐標(S210)。
此處，車輛地圖可以以相對坐標系的形式，表示在車對外界(vehicle to everything)(V2X)通信范圍(約300米)內，周邊車輛的位置和移動。
產生此類車輛地圖的細節如下。
首先，主車和周邊車輛的經度X、緯度Y和GPS方向角ψ被轉換到用于在車輛地圖上表示主車和周邊車輛的坐標系(x，y，φ)中，如[方程式1]所示。
[方程式1]
PHV＝[X0 Y0 ψ0]T
PRV，i＝[Xi Yi ψi]T
xLocd，i＝Klong(Xi-X0)cos(90-ψ0)+Klat(Yi-Y0)sin(90-ψ0) Klong＝111，413cos(X0)-94cos(3Y0)
yLocal，i＝-Klong(Xi-X0)sin(90-ψ0)+Klat(Yi-Y0)cos(90-ψ0) Klat＝111，133-560c0s(2Y0)
φLocal，i＝-(ψi-ψ0)
接著，以周邊車輛經度和緯度形式給出的路徑信息被轉換到相對于主車基準的坐標中，如[方程式2]所示。然后，每條路徑信息都被轉換為點(x，y)，并表示在車輛地圖上。
[方程式2]
PHV＝[X0 Y0 ψ0]T
PPH，i＝[XPH，i YPH，i]T
xPH，i＝cos(90-ψ0)Klong(XPH，i-X0)+sin(90-ψ0)Klat(YPH，i-Y0)
yPH，i＝-sin(90-ψ0)Klog(XPH，i-X0)+cos(90-ψ0)Klat(YPH，i-Y0)
此處，可基于弦長c、角度差α、轉彎半徑R、中心距離d和水平距離誤差e計算周邊車輛的路徑信息，如[方程式3]所示。
[方程式3]
α＝|ψ-ψ0|
e＝R-d
此處，當周邊車輛正在行駛時，只有當水平距離誤差e和弦長c超過預設的閾值時，才可使用此路徑信息。
通過以上過程產生車輛地圖后，可以基于主車的當前位置和曲率半徑信息以及主車和周邊車輛的路徑信息，在車輛地圖上產生車道信息(S220)。
換句話說，可以基于主車的當前位置和曲率半徑信息，以及主車和周邊車輛的路徑信息，估計出相對于主車提取的行駛線。此處，估計出的車道信息可以用參數化的三次函數的形式表示。
所述車道信息旨在選擇使用前方周邊車輛的路徑信息來準確地估計主車當前行駛的車道。此處，可以假設前方的周邊車輛在行駛中不變道。
產生所述車道信息的方法將參照圖3至圖5C和圖9進行描述。
圖3為車道信息產生操作的流程圖。圖5A至圖5C示出了基本車道信息的車道前方信息圖。圖6示出了基本車道信息的車道后方信息圖。圖7至圖8B示出了車道前方信息校正操作圖。圖9示出了基本車道信息校正操作圖。
在產生車道信息的操作中，首先，基于主車路徑信息產生基本車道信息(S221)。
基本車道信息是指，假設在主車前方沒有周邊車輛時，僅利用主車信息產生的車道信息。此處，基本車道信息包括車道前方信息和車道后方信息。
車道前方信息可以基于主車的曲率半徑信息而產生。假設主車以一個固定的轉彎半徑轉彎，則其前進路徑可以呈圓形。為模擬這類圓形形狀，可生成下列方程式4的三次曲線。
[方程式4]
主車沿著生成的三次曲線移動60°的情形以圖5A至圖5C中的圖顯示。
圖5A為曲率半徑R為1m的情形。當曲率半徑為1m時，從圖中可見，三次曲線幾乎對應于圓。但是，當斜率增加時，由于自身特性，三次曲線將偏離完整的圓。因此，當主車移動60°或更多時，可能會產生誤差。
圖5B和圖5C分別為曲率半徑為25m的情形和曲率半徑為50m的情形。可見，當主車轉彎角度為60°或更大時，三次曲線與圓之間存在誤差，然而，在轉彎角度小于60°時，圓和三次曲線幾乎彼此重合。另外，當曲率半徑為25m和50m時，從圖中可見，三次曲線在形狀上是相同的，只是在尺寸上增加了。
以這種方式，可以利用方程式4和車輛的曲率半徑信息對車道前方信息進行建模。
車道后方信息可以利用最小二乘法來建模。為了生成車道后方信息，需要提取三次曲線，以最小化每個樣本點D的距離，如圖6所示。
當將三次曲線公式應用于所有樣本點D時，結果可以以矩陣形式表示，如以下方程式5所示。
[方程式5]
此處，由于V并非一個方陣，因此可以利用偽逆矩陣產生p＝(VTV)-1VTy。
同時，當樣本點D的數量等于或大于5時，可以使用以下方程式6所示的矩陣。
[方程式6]
另一方面，當樣本點D的數量小于5時，可以使用以下方程式7所示的矩陣。
[方程式7]
如上所述，根據樣本點的數量，基本車道信息可表示為三次函數的形式，也可以表示為二次曲線的形式。
參照圖3，在生成基本車道信息后，基于周邊車輛的橫向距離信息，校正在主車之前的一個或多個周邊車輛相對于主車的路徑信息(S222)。
此時，為了校正周邊車輛的信息，需要主車與周邊車輛行駛在同一條道路上。換句話說，只有當周邊車輛的路徑信息覆蓋主車后方的路徑信息，且有足夠的信息估計道路形狀時，才可以確定主車和周邊車輛行駛在同一條道路上。
同時，由于假設主車10行駛的道路與周邊車輛20駛過的道路相似，因此可以利用與周邊車輛20路徑信息最接近的兩條路徑信息(x5，y5)和(x6，y6)，如圖7所示，生成一個如方程式8所示的一級多項式。
[方程式8]
當以這種方式根據方程式8計算出曲線與主車之間的橫向距離誤差dRV時，可以對位于主車10前方的周邊車輛20的路徑信息進行校正。換言之，如圖8A和圖8B所示，每條周邊車輛20的路徑信息以基于周邊車輛20路徑信息計算出的橫向距離誤差dRV向主車10移動。
參照圖3，在對周邊車輛的路徑信息進行校正之后，基于校正的周邊車輛的信息，對基本車道信息的車道前方信息進行校正(S223)。換句話說，通過結合圖9(A)中的車道后方信息與圖9(B)中的車道前方信息，對圖9(C)中的基本車道信息進行最后的校正，其中，車道后方信息為僅基于主車路徑信息的估計結果，車道前方信息為僅基于主車前方周邊車輛路徑信息的估計結果。
參照圖3，在通過這種方法對基本車道信息進行校正之后，從校正的基本車道信息中包含的周邊車輛中提取出生成車道信息需要的周邊車輛。換言之，利用周邊車輛的路徑信息和位置信息，以及之前過程中產生的車道信息，可以過濾并去除生成車道信息時所不需要的周邊車輛。
此時，可考慮預設的最大可識別周邊車輛數而提取周邊車輛，而最大可識別車輛數可考慮計算量而設定。基于通過此過程估計的車道信息，可以更新所述可識別周邊車輛。
同時，當可識別周邊車輛數少于預設的最大值時，由于用于生成車道信息所需的周邊車輛數較少，因此那些被確定為不是生成車道信息所需要的周邊車輛未被除去。從這些未被除去的周邊車輛路徑信息中，可以提取車道改變之前的路徑信息并將其用于生成車道信息。
當通過這種方式提取出生成車道信息所需要的周邊車輛時，提取出與之前在提取的周邊車輛中生成的車道信息相同或相鄰的車道中存在的周邊車輛的路徑信息(S225)。換句話說，從所提取的用于生成車道信息的周邊車輛的路徑信息中，過濾并去除不屬于之前過程中生成的車道信息的有效區域的路徑信息。
然后，可以基于提取出的周邊車輛路徑信息，在車輛地圖上生成車道信息(S226)。
參照圖2，在通過這種方法生成車道信息后，基于生成的車道信息確定周邊車輛的位置(S230)。
可以基于生成的車道信息確定周邊車輛的位置，然后將其用于對之后將用于估計車道的周邊車輛進行分類。當確定了周邊車輛的位置后，可以基于車道信息，以及車道信息和已識別周邊車輛之間的方向差異信息等，獲取所識別周邊車輛的經度/緯度方向信息。
此周邊車輛位置確定操作將參見圖4和圖10進行描述。
圖4為周邊車輛位置確定操作的流程圖。圖10示出了選擇可識別周邊車輛的操作圖。
在確定周邊車輛位置時，首先，基于生成的車道信息寬度和周邊車輛寬度，確定周邊車輛相對于主車的當前位置(S231)。此時，周邊車輛的當前位置可以分類為：在主車前方、左側、右側、較遠的左側和較遠的右側。
然后，基于周邊車輛的行駛方向和車道信息的行駛方向，確定車道信息上周邊車輛的行駛方向(S232)。此時，周邊車輛的行駛方向可以分類為：向前、向后以及交叉。
同時，根據本發明示例性實施例，可以確定周邊車輛是否為與主車交叉行駛過交叉路口的車輛。
為確定周邊車輛是否為交叉車輛，首先確定，生成的車道信息的行駛方向與周邊車輛的行駛方向的差值是否超過了預設的閾值達固定的時間段。當確定這個差值超過了預設的閾值時，可判定周邊車輛為交叉行駛的車輛。
此時，通過在其當前位置被歸類于較遠左側或較遠右側的車輛中只確定距離主車大于等于15度的周邊車輛，可進一步增加確定周邊車輛是否為交叉車輛的準確性。
另外，根據本發明示例性實施例，可以確定，周邊車輛在行駛中相對于主車是否進行了變道。
為確定周邊車輛在行駛過程中是否進行了變道，首先，確定主車與其周邊所有方向上的周邊車輛在行駛方向上的差異是否超過了預設的閾值。當此差異超過了預設的閾值時，相應的周邊車輛可以判定為在行駛中進行了變道的周邊車輛。
這樣的周邊車輛位置可如圖10所示分類。換言之，根據在主車10的前方、后方、左側和右側(取決于周邊車輛所在的位置)以及向前、向后和交叉的行駛方向(取決于周邊車輛的行駛方向)，行駛方向可分為11種。
再次參考圖2，在確定周邊車輛的位置后，基于周邊車輛的位置選擇可識別周邊車輛(S240)。
根據本發明的示例性實施例，可進一步包括生成周邊車輛信息表——包括可識別周邊車輛的信息——的操作。也即，當基于周邊車輛位置生成了可識別周邊車輛信息時，生成的信息可以在周邊車輛信息表中以旗幟的形式進行存儲和更新。在每次執行操作時都可以更新此周邊車輛信息表。
周邊車輛信息表可以存儲周邊車輛信息達預定時間，然后刪去該存儲的信息。例如，周邊車輛信息表可以存儲可識別周邊車輛信息達預定時間(500ms)，然后當預定時間(500ms)過后，刪去該存儲的周邊車輛信息。
存儲在所述周邊車輛信息表中的周邊車輛信息，可以用于生成車道信息，并且當確定了周邊車輛是否變道后，也可以用于生成下一個執行操作中的車道信息。此處，為了生成車道信息，只有車輛位置被分類為前方、右前方和左前方的車輛信息可用作周邊車輛信息。
在上文描述中，根據本發明的實施，操作S210至S240可細分為附加操作或者合并為更小數量的操作。另外，一些操作可以根據需要省略，并且操作的順序可以改變。進一步地，雖然此處省略，但是以上關于圖1的描述可適用于圖2至圖4的周邊車輛識別方法。
根據本發明的任一示例性實施例，通過WAVE識別周邊車輛，因此可以超越現有駕駛輔助系統(DAS)傳感器的局限。
另外，由于本發明的示例性實施例可以通過在設有V2X終端的車輛上安裝軟件來實現，因此不需要額外的硬件。
同時，本發明的一個示例性實施例的周邊車輛識別方法也可以計算機程序的形式實現，所述程序存儲在由計算機執行的介質中或者存儲在包含計算機可執行指令的記錄介質中。計算機可讀介質可以是可由計算機訪問的任何可用介質，包括易失性和非易失性介質以及可移除和不可移除介質。另外，計算機可讀介質可同時包括計算機存儲介質和通信介質。計算機存儲介質包括易失性和非易失性介質以及可移除和不可移除介質，其以用于存儲信息的任意方法或技術實現，例如，計算機可讀指令、數據結構、程序模塊，或其他數據。典型地，通信介質包括計算機可讀指令、數據結構、程序模塊、其他調制數據信號(例如，載波或其他傳輸機制)的數據，以及包括任意信息傳輸介質。
雖然本發明的具體實施例已在上文描述，但是其中的組件或者一部分或所有操作均可通過具有通用硬件架構的計算機系統來實現。
本發明的以上描述為示例性的，且本領域的普通技術人員應認識到，在不改變本發明的技術精神或本質特征的情況下，本發明可以其他具體形式容易實施。因此，應注意，以上描述的示例性實施例在所有方面都是示例性的，而不是限制性的。例如，每個所描述的單一類型的組件都可以以分布式的方式實現。同樣地，描述的分布式組件可以以組合的方式實現。
還應注意到，本發明的范圍是由權利要求限定，而不是由本發明的描述限定，并且權利要求的含義和范圍以及所有從等效概念得到的修改均落入本發明的范圍內。
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