CN107817018B - 车道线偏离报警***的测试***和测试方法 - Google Patents

车道线偏离报警***的测试***和测试方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107817018B
CN107817018B CN201610817591.0A CN201610817591A CN107817018B CN 107817018 B CN107817018 B CN 107817018B CN 201610817591 A CN201610817591 A CN 201610817591A CN 107817018 B CN107817018 B CN 107817018B
Authority
CN
China
Prior art keywords
lane line
data
data processing
steering wheel
test
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610817591.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107817018A (zh
Inventor
王连飞
饶楠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Volvo Automobile Research and Development Co., Ltd.
Original Assignee
Shanghai Volvo Automobile Research And Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Volvo Automobile Research And Development Co Ltd filed Critical Shanghai Volvo Automobile Research And Development Co Ltd
Priority to CN201610817591.0A priority Critical patent/CN107817018B/zh
Priority to CN202010118442.1A priority patent/CN111220197B/zh
Publication of CN107817018A publication Critical patent/CN107817018A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107817018B publication Critical patent/CN107817018B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D18/00—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/02—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness
    • G01B21/04—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness by measuring coordinates of points
    • G01B21/042—Calibration or calibration artifacts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0808—Diagnosing performance data

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供了一种车道线偏离报警***的测试***，包括数据采集装置，数据处理装置，和使数据采集装置和数据处理装置相互通信的交互装置，数据采集装置包括：分别安装在目标车辆的左前轮和右前轮上方的车体上的两个相机，所述相机用于获得包括左前轮和右前轮中的相应一个与地面的接触点以及相应一侧的车道线在内的图像数据；安装到目标车辆方向盘上的方向盘转角传感器和方向盘加速度传感器；和目标车辆自身配备的车载诊断***，用于获得目标车辆的状态信息，数据处理装置被配置用于基于所述图像数据获得相应车轮与地面接触点位置、进行车道线识别、计算车道线宽度、以及所述接触点和车道线之间的垂直距离。

Description

车道线偏离报警***的测试***和测试方法
技术领域
本发明涉及一种车道线偏离报警***的测试***和测试方法。
背景技术
随着全球城市化的发展和汽车的大量普及，交通运输问题越来越受到人们的重视和关注。对大量致命交通事故产生的原因分析后发现：由驾驶员疲劳、疏忽等主观因素造成的车道线偏离而引起的伤亡事故占据了很大的比例。由此，为驾驶员开发了一种稳定且具有正确预警功能的智能辅助驾驶***--车道线偏离报警***(LDW***)，其通过视觉传感器获取前方道路数据，并结合车速等车辆自身行驶状态和驾驶员设置的预警时间等相关参数，判断汽车是否存在偏离本行驶车道的趋势。当存在偏离的潜在趋势时，则通过图像显示、声音或振动等方式向驾驶员发出车道偏离警告，辅助驾驶员避免或者减少车道偏离事故。
然而，为保证车道偏离报警***的可靠性，车道偏离报警***在使用之前需要进行测试和性能评估，以使其能够在车辆发生偏离时及时、准确向驾驶员发警报以及具有尽可能低的错报警率。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够更加准确地测试车道偏离报警***的测试***，以及使用这种测试***的测试方法。
为此，根据本发明的一个方面，提供了一种车道线偏离报警***的测试***，包括数据采集装置，数据处理装置，和使数据采集装置和数据处理装置相互通信的交互装置，其中，所述数据采集装置包括：分别安装在目标车辆的左前轮和右前轮上方的车体上的两个相机，所述相机用于获得包括左前轮和右前轮中的相应一个与地面的接触点以及相应一侧的车道线在内的图像数据；安装到目标车辆方向盘上的方向盘转角传感器和方向盘加速度传感器；和目标车辆自身配备的车载诊断***，用于获得目标车辆的状态信息，所述数据处理装置被配置用于基于所述图像数据获得相应车轮与地面接触点位置、进行车道线识别、计算车道线宽度、以及所述接触点和车道线之间的垂直距离。本发明的相机安装到车辆的车轮上方的车体上，采集的是车轮与地面之间的接触点与相应一侧的车道线的图像，与现有技术的***相比较，相机的安装位置更接近于被测***的参考点，准确率更高。在本发明的技术方案中，测量的参数除车道线、车辆自身的参数、比如车速和LDW触发信号、车身侧向加速度等车辆的状态信息外还包括方向盘转角和加速度信号，进一步提高了测试结果的可靠性。
根据一个实施例，所述车辆状态信息包括车速、LDW触发信号和车辆侧向加速度中至少一个。
根据一个实施例，所述测试***包括用于标定所述两个相机的标定板。特别地，所述标定板可以是微米级高精度定制标定板。本发明的优势还包括提供了相机镜头畸变校正步骤，这克服了在本领域内已知的相机镜头畸变带来的负面影响，消除了相机安装带来的相机姿态误差以及人为安装误差。
根据一个实施例，所述测试***包括用于为所述数据采集装置供电的电源。根据一个实施例，所述电源是车载电源或外在电源。任何其它形式的电源均可被提供。
根据一个实施例，所述数据处理装置包括独立于彼此并且相互通信的第一数据处理装置和第二数据处理装置，其中计算车道线偏离报警***的测试结果在第二数据处理装置中进行。将消耗资源巨大的数据处理过程与数据采集过程分离开，设置在不同的数据处理装置上执行，不但提供了数据处理速度，实现了数据的实时处理和实时显示，而且不影响数据采集过程的进行。
根据一个实施例，所述测试***包括存储器，用于存储从数据采集装置采集得到的数据和/或从数据处理装置计算得出的数据。将采集到的原始数据和计算得到的数据存储起来以便之后使用，使得数据回放和延后生成测试报告成为可能，并且为相关课题、相关领域的研究分析提供了数据支持。
根据一个实施例，通过比较在数据处理装置中计算得到的车道线宽度和手动测量的实际车道线宽度而获得车道线宽度的参考误差。
根据本发明的另一方面，提供了车道线偏离报警***的测试方法，包括：安装如上所述的测试***，该安装步骤包括机械安装测试***的数据采集装置，通过交互装置电连接测试***的数据采集装置和数据处理装置；标定相机，以进行相机镜头畸变校正；执行测试过程，包括数据采集过程、数据处理过程、以及数据保存过程；结束测试或返回所述执行测试过程的步骤。
根据一个实施例，所述数据采集过程包括利用所述两个相机获得所述图像数据，利用所述方向盘转角传感器和方向盘加速度传感器获得方向盘转角和方向盘加速度；以及利用所述车载诊断***获得目标车辆的状态数据。
根据一个实施例，所述数据处理过程包括，基于所述图像数据：
获得相应车轮与地面接触点位置；
车道线识别；
利用标定图像将图像坐标点转化为世界坐标；
计算车道线宽度；以及
计算所述接触点与车道线之间的垂直距离。
根据一个实施例，所述方法还包括手动测量所述车道线宽度，将手动测得的车道线宽度与在数据处理过程中计算得到的车道线宽度相比较得出参考误差。
根据一个实施例，所述方法还包括在进行车道线识别布置的数据处理过程之前选择车道线的类型。
根据一个实施例，所述车道线的类型至少包括实线车道线和虚线车道线。
根据一个实施例，在选择虚线车道线的情况下，所述数据处理过程包括结合下述而推算出车辆及车道线的位置：已经获得的多帧所述图像数据；和每一帧图像数据被获取时刻的目标车辆的速度和加速度。
根据一个实施例，所述数据保存过程包括保存在数据采集过程中获得的数据以及在数据处理过程中得到的数据。
根据一个实施例，所述数据处理装置包括第一数据处理装置和第二数据处理装置，所述数据处理过程在第二数据处理装置中进行，数据采集过程和标定相机的步骤在第一数据处理装置中进行。
根据一个实施例，所述方法还包括数据回放和生成测试报告的步骤。
根据本发明的车道线偏离报警***的测试***和测试方法采用安装在车轮上的相机，并且在执行测试之前增加了标定相机的步骤，大大提高了测试结果的准确性，实现了数据的实时处理、实时显示、完整存储和后期备用的有利结果。
附图说明
从下面结合附图描述的本申请的优选实施例中可以更好地理解本申请的上述及其它特征和优势，其中：
图1是根据本发明的用于车道偏离报警***的测试***的结构框图；
图2是根据本发明的用于车道偏离报警***的测试方法的流程图。
具体实施方式
下面结合图1和图2详细描述根据本发明的车道偏离报警***的测试***和测试方法，其中图1是测试***的结构框图，图2是测试方法的流程图。
根据本发明，对车道偏离***的测试方法首先是安装在图1中示出的根据本发明的测试***100，即图2中的步骤S12。该安装包括测试***100中的相应部件到目标车辆上的机械安装，以及测试***中的相应部件之间的电连接。
根据本发明，如图1所示，测试***100总体上包括数据采集装置31和数据处理装置11以及位于数据采集装置31和数据处理装置11之间其交互通信作用的交互装置21。数据采集装置31包括图像数据采集装置以及参数数据获取装置。
典型地，图像数据采集装置可以是相机或任何其它本领域内已知的图像采集装置。在本发明中，图像数据采集装置包括两个相机317和319，它们分别安装在车辆的两个前车轮正上方的车体上，用于生成至少包含对应车轮和该车轮旁边的对应车道线在内的图像数据。相应地，测试***100还包括用于将相机安装到车体上的相机安装结构，该相机安装结构可以具有本领域内已知的任何适当形式，这里不再详述。
参数数据获取装置首先包括为本发明的测试目的而安装于车辆相应部位上用于获得相关参数的参数传感器，例如，在本发明中，包括用于获得车辆方向盘转角的方向盘转角传感器311和用于获得车辆方向盘加速度的方向盘加速度传感器313。参数数据获取装置还包括车辆本身配备的车载诊断***315，例如用于获得车辆状态信息，具体地，所述车辆状态信息包括、但不仅限于车速、LDW触发信号、车辆侧向加速度等。本领域内的技术人员应理解，本发明的参数数据获取装置不仅限于上述列出的，而是还可以包含用于获得任何其它所需参数的任何其它装置。
根据本发明，交互装置21包括将来自图像数据采集装置的图像数据传递至数据处理装置11的网络交换器215、将来自车载诊断***315的参数数据传递给数据处理装置11的车载总线通信***213、以及就来自方向盘转角传感器311和方向盘加速度传感器313的方向盘转角和方向盘加速度传递给数据处理装置11的感应单元访问模块211。
数据处理装置11包括第一数据处理装置和主要用于图像处理的第二数据处理装置。例如，在本发明中，第一数据处理装置和第二数据处理装置可分别是PC机和处理单元。然而，本领域内的技术人员应理解根据本发明的第一数据处理装置和第二数据处理装置显然不局限于这种配置方法。
在本第一步骤S12中，测试***100的安装包括下述机械安装：利用相机安装结构分别将上述两个相机317和319安装到车辆左前轮和右前轮上方的车体上；将方向盘加速度传感器313和方向盘转角传感器311安装到目标车辆的方向盘上；以及准备好标定板51放置于待标定的相机下面。
测试***100的安装还包括下述电连接操作：将方向盘转角传感器311、方向盘加速度传感器313、车载诊断***315和上述两个相机317和319电连接到电源41。电源可以是任何现成的车载电源、比如点烟器，或者任何可用的外在附加电源。
数据处理装置11与感应单元访问模块211和车载总线通信***213之间的通信可通过常规的USB接口完成，而数据处理装置11与网络交换器215之间的通信通过千兆以太网实现。
在本步骤S12中，完成了该测试***到车体的机械安装、测试***100的数据采集装置31和数据处理装置11之间的通信，标定板51的摆放以及其它必要的辅助安装操作。
接下来进行步骤S14：相机的标定，以进行相机镜头畸变校正。相机的标定通过在步骤S12中安置的标定板51进行。标定板51可以是本领域内已知的任何类型的标定板。作为一个例子，可以使用20微米级高精度的定制标定板来标定相机镜头参数。根据本发明，对相机的标定步骤实现了对相机镜头的畸变校正功能，使得相机的安装更加容易和灵活，只需确保车轮和车道线在相机镜头的视野范围内即可。这消除了任何与相机安装有关的人为误差，使得本发明所获得图像结果避开了与相机安装高度、相机安装姿态等的干扰因素，使图像的结果更精确。
对相机进行标定的步骤S14之后，根据本发明的测试方法可进行到S16：开始测试？
确认开始测试，则执行数据采集步骤S18，此步骤包括子步骤S182：从相机获得目标图像；子步骤S184：从相应传感器获得相应传感器测量结果；以及子步骤S186：CAN卡数据采集。
在子步骤S182中获得的目标图像至少应清楚地包含与相机在车辆同一侧的车轮与地面的接触点，以及该车轮侧的相应车道线的图像；在子步骤S184中获得的数据至少应包括方向盘转角和方向盘加速度；以及在子步骤S186中获得的数据至少应包含车速、侧向加速度、以及包含触发与否、触发时刻T在内的LDW触发信号等。
上述数据被采集并且存储之后，根据本发明的测试方法进行到步骤S20：图像处理步骤。不同于其他步骤，此步骤在第二数据处理装置中进行。
图像处理步骤20包括子步骤S202：选择车道线类型；子步骤S204：从来自各相机的图像数据获得各车轮与地面接触点的位置；子步骤S206：车道线识别；子步骤S208：利用标定图像将图像坐标点化为世界坐标；子步骤S210：计算车轮与地面接触点与车道线的垂直距离；以及子步骤S212：计算车道线宽度。
作为本发明的一个优势，本发明的测试方法包括选择车道线类型的子步骤S202，解决了虚线车道线的图像识别问题。具体地，车道类型可至少包括实线车道线、例如黄色和白色实线车道线或虚线车道线、例如黄色和白色虚线车道线。例如，车道类型的选择可以由测试者通过人机接口选择，例如通过触摸屏、鼠标、键盘等进行选择。
如果所选择的车道线是实线车道线，从相机获得图像总是包含车道线在内，识别起来比较简单。如果选择的虚线车道线，则存在相机的图像中找不到车道线的情况，此时，车道线的识别采用记忆算法实现。具体来讲，记忆算法包括综合考虑前几帧相机图像中车道线在坐标系中的位置、每一帧图像对应时刻的目标车辆速度和加速度等参数推算出目标车辆的运动轨迹，以此得到目标车辆和车道线在图像中的位置信息。
可选地，根据本发明的测试方法还包括手动测量车道线宽度，并且使实际测得的车道线宽度和计算得到的车道线宽度相比较得出车道线宽度的参考误差。
图像处理步骤S20完成之后，进行结果存储步骤S22。存储的结果包括在步骤S18中采集到的数据以及在步骤S20中计算得出的数据。
步骤S22：停止测试？如果停止则进行结束步骤S24，如需重新测试则回到步骤S18。
如上述，根据本发明的测试***和测试方法，因为相机安装到车前轮上方，以车轮为测量目标，直接获得的是车轮与地面的接触点，这与现有技术中相机安装到车头等处以测量相机安装点与车道线之间的距离相比较，准确率更高，更接近LDW功能的参考点。
另外，如本发明的测试***，使用的参数除包括相机安装点位置之外，还需要测量方向盘转角，方向盘加速度等数据，用于作为LDW功能参考点而进行测量的物理量较多，提高了测试结果的可靠性。
根据本发明，在开始测试之前进行相机标定的步骤使得本发明的测试不受相机镜头焦距和相机安装姿态的影响。根据已知的高精度标定板上物理点间的距离，能够实时地计算车道线与车轮接地点之间的垂直距离。使用标定板标定过的相机镜头参数能够很容易地计算出目标值。
根据本发明，数据(包括图像数据和参数数据)的采集、所采集数据的存储、以及对相机镜头参数的标定在第一数据处理装置中进行。计算复杂、需要大容量存储和高计算能力、因而需要较高配置的图像处理步骤20在第二数据处理装置内进行。第二数据处理装置独立于第一数据处理装置，使得能够实现对在第一数据处理装置中采集的数据(包括图像数据和参数数据)的实时计算以及可选的实时显示，而且非常有利地，不影响在第一数据处理装置中进行下一轮的数据采集。
可选地，根据本发明的数据处理装置，即第一数据处理装置和第二数据处理装置中至少一个或两者，包括大容量存储器，用于在步骤S22中进行数据的存储。可选地，必要时可提供外在存储器。
进一步地，由于本发明的测试***实现了实时计算，在各阶段中采集得到或技术得到的数据都能够得到有效的存储，这使得，在测试过程结束后，还能够提取或回访所存储的数据，以进行后续的进一步研究或者之后形成测试报告。
上面以本发明的多个实施例的形式进行了描述，但本发明并不限于上面描述和附图示意的实施例。关于一个实施例描述的特征同样适用于本发明的其它实施例，不同实施例的特征可相互结合形成新的实施例。在不偏离由下面的权利要求限定的实质和范围的情况下，本领域内的技术人员可以对上述实施例进行各种修改和变异。

Claims (8)

1.一种对车道线偏离报警***进行测试的方法，该***包括数据采集装置，数据处理装置，和使数据采集装置和数据处理装置相互通信的交互装置，其中，所述数据采集装置包括：分别安装在目标车辆的左前轮和右前轮上方的车体上的两个相机，所述相机用于获得包括左前轮和右前轮中的相应一个与地面的接触点以及相应一侧的车道线在内的图像数据；安装到目标车辆方向盘上的方向盘转角传感器和方向盘加速度传感器；和目标车辆自身配备的车载诊断***，用于获得目标车辆的状态信息，其中，该***还包括存储器，用于存储从数据采集装置采集得到的数据和从数据处理装置计算得出的数据，所述方法包括下述步骤：机械安装测试***的数据采集装置，通过交互装置电连接测试***的数据采集装置和数据处理装置；标定测试***的相机，以进行相机镜头畸变校正；执行测试过程，包括数据采集过程、数据处理过程、以及数据保存过程；结束测试或返回所述执行测试过程的步骤，其中，所述数据采集过程包括利用所述两个相机获得所述图像数据，利用所述方向盘转角传感器和方向盘加速度传感器获得方向盘转角和方向盘加速度；以及利用所述车载诊断***获得目标车辆的状态数据，其中，所述数据处理过程包括：基于所述图像数据：获得相应车轮与地面接触点位置；选择车道线类型和车道线识别；利用标定图像将图像坐标点转化为世界坐标；计算车道线宽度；以及计算所述接触点与车道线之间的垂直距离；以及在车道线识别的结果为虚线车道线的情况下，能够综合考虑前几帧相机图像中所述虚线车道线在坐标系中的位置、每一帧图像对应时刻的目标车辆速度和加速度推算出目标车辆的运动轨迹并且得到车辆及虚线车道线的位置，其中所述数据保存过程包括保存在数据采集过程中获得的数据以及在数据处理过程中得到的数据，以进行数据回放和生成测试报告。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述状态信息包括目标车辆的车速、LDW触发信号和目标车辆的侧向加速度中至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述***包括用于所述标定操作的标定板。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述标定板是微米级高精度定制标定板。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述***包括用于为所述数据采集装置供电的电源。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述电源是车载电源或额外安装到车辆的电源。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述数据处理装置包括独立于彼此并且相互通信的第一数据处理装置和第二数据处理装置，其中计算车道线偏离报警***的测试结果在第二数据处理装置中进行。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括手动测量所述车道线宽度，将手动测得的车道线宽度与在数据处理过程中计算得到的车道线宽度相比较得出车道线宽度的参考误差。
CN201610817591.0A 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法 Active CN107817018B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610817591.0A CN107817018B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法
CN202010118442.1A CN111220197B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610817591.0A CN107817018B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010118442.1A Division CN111220197B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107817018A CN107817018A (zh) 2018-03-20
CN107817018B true CN107817018B (zh) 2020-03-03

Family

ID=61600531

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610817591.0A Active CN107817018B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法
CN202010118442.1A Active CN111220197B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010118442.1A Active CN111220197B (zh) 2016-09-12 2016-09-12 车道线偏离报警***的测试***和测试方法

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN107817018B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108737955B (zh) * 2018-04-28 2021-02-05 交通运输部公路科学研究所 基于虚拟车道线的ldw/lka测试评价***及方法
CN108593310A (zh) * 2018-06-14 2018-09-28 驭势科技（北京）有限公司 离线测试***和方法
US10878709B2 (en) * 2018-07-19 2020-12-29 The Boeing Company System, method, and computer readable medium for autonomous airport runway navigation
CN112798293B (zh) * 2019-11-14 2023-03-17 北京车和家信息技术有限公司 一种车道偏离预警***的测试方法及装置
CN111402335B (zh) * 2020-03-18 2023-07-28 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 深度学习模型的评价方法、装置、电子设备及存储介质
CN112053118B (zh) * 2020-09-11 2024-05-24 辽宁省交通高等专科学校 一种基于移动终端无车承运监管***及方法
CN112763231B (zh) * 2021-01-19 2023-06-02 北京罗克维尔斯科技有限公司 车道保持辅助***功能测评方法、装置及终端与存储介质

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2279889B1 (en) * 2009-07-08 2015-09-09 Volvo Car Corporation Method and system for shoulder departure assistance in an automotive vehicle
CN101804814B (zh) * 2010-01-08 2012-10-31 北京世纪高通科技有限公司 一种确定车道偏离的方法、装置和***
CN101777259B (zh) * 2010-01-22 2012-12-05 同济大学 城市道路交叉路口平均延误获取方法
CN101915672B (zh) * 2010-08-24 2012-07-25 清华大学 车道偏离报警***的测试装置及测试方法
JP5281664B2 (ja) * 2011-02-23 2013-09-04 クラリオン株式会社 車線逸脱警報装置および車線逸脱警報システム
CN102806913B (zh) * 2011-05-31 2015-04-15 德尔福电子(苏州)有限公司 一种车道线偏离检测方法及装置
JP5389864B2 (ja) * 2011-06-17 2014-01-15 クラリオン株式会社 車線逸脱警報装置
EP2562059B1 (en) * 2011-08-25 2016-07-06 Volvo Car Corporation Method and arrangement for assisting a driver of a vehicle to turn the vehicle when driving during glare ice conditions
DE102011084264A1 (de) * 2011-10-11 2013-04-11 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Kalibrieren eines Umfeldsensors
CN102556066B (zh) * 2012-03-07 2014-06-18 长安大学 一种客运车辆车道偏离预警装置及其判断方法
CN103057470B (zh) * 2012-12-06 2015-09-16 重庆交通大学 一种车辆违章压线预先提示装置及其提示方法
CN103192829A (zh) * 2013-03-22 2013-07-10 上海交通大学 一种基于环视的道路偏离预警方法和装置
KR101510338B1 (ko) * 2013-11-22 2015-04-07 현대자동차 주식회사 차량용 차선 이탈 경보 시스템의 검사 장치
EP2883743B1 (en) * 2013-12-16 2020-10-21 Volvo Car Corporation Apparatus and method for vehicle occupant protection in roadway departure
DE102015102889A1 (de) * 2014-03-03 2015-09-03 Ford Global Technologies, Llc Anhänger-Spurverlassenswarnsystem
CN103985131B (zh) * 2014-05-28 2017-01-18 大连理工大学 一种用于高速公路车道偏离预警***的相机快速标定方法
CN104309606B (zh) * 2014-11-06 2017-05-03 中科院微电子研究所昆山分所 基于360度全景的车道偏离预警方法
CN104590122B (zh) * 2014-12-11 2017-06-30 重庆长安汽车股份有限公司 车道偏离报警***的测试装置及方法
CN105015545B (zh) * 2015-07-03 2018-06-26 内蒙古麦酷智能车技术有限公司 一种无人驾驶汽车的自主变道决策方法
CN105599765A (zh) * 2015-12-11 2016-05-25 上海卓易科技股份有限公司 一种车道偏离的判断和预警方法
CN105711588B (zh) * 2016-01-20 2018-05-11 奇瑞汽车股份有限公司 一种车道保持辅助***和车道保持辅助方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107817018A (zh) 2018-03-20
CN111220197B (zh) 2022-02-22
CN111220197A (zh) 2020-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107817018B (zh) 车道线偏离报警***的测试***和测试方法
CN107567412B (zh) 利用汽车相机使用车辆运动数据的对象位置测量
CN106157572B (zh) 汽车主动安全预警***的测试方法及测试装置
CN106503653B (zh) 区域标注方法、装置和电子设备
CN109946701B (zh) 一种点云坐标转换方法及装置
CN113340325B (zh) 一种验证车路协同路侧感知融合精度的***、方法及介质
US11971961B2 (en) Device and method for data fusion between heterogeneous sensors
US9815480B2 (en) Method and device for monitoring the function of a driver assistance system
KR20160112580A (ko) Obd, gps 및 블랙박스 영상정보를 이용한 교통사고 현장 재현시스템 및 그 방법
CN112284416B (zh) 一种自动驾驶定位信息校准装置、方法及存储介质
WO2019021876A1 (ja) 車載カメラのキャリブレーション装置及び方法
CN105809669A (zh) 一种用于校准图像检测设备的方法和装置
JP2020086669A (ja) 道路劣化情報収集装置
CN113015884B (zh) 图像处理装置和图像处理方法
KR102217422B1 (ko) 운전면허시험 처리 장치
US20210240991A1 (en) Information processing method, information processing device, non-transitory computer-readable recording medium recording information processing program, and information processing system
CN111103584A (zh) 用于获知车辆的环境中的物体的高度信息的设备和方法
US11908206B2 (en) Compensation for vertical road curvature in road geometry estimation
JP2019504986A (ja) 自動車用視覚システム及び視覚システムを制御する方法
CN110114634A (zh) 外界识别***
CN112810664A (zh) 轨道线路曲率半径在线实时测量***及方法
WO2019188886A1 (ja) 端末装置、情報処理方法、プログラム、及び、記憶媒体
CN113566834A (zh) 定位方法、定位装置、车辆和存储介质
Höber et al. Phenomenological modelling of lane detection sensors for validating performance of lane keeping assist systems
WO2021056185A1 (en) Systems and methods for partially updating high-definition map based on sensor data matching

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20190326

Address after: K District, 2nd Floor, Building 3, 1180 Xingxian Road, Jiading District, Shanghai

Applicant after: Shanghai Volvo Automobile Research and Development Co., Ltd.

Address before: Gothenburg

Applicant before: Volvo Car Corp.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant