CN110834645B

CN110834645B - 车辆的自由空间确定方法、装置、存储介质及车辆

Info

Publication number: CN110834645B
Application number: CN201911047929.9A
Authority: CN
Inventors: 宇文超; 宋林桓; 孟俊峰; 崔茂源
Original assignee: FAW Group Corp
Current assignee: FAW Group Corp
Priority date: 2019-10-30
Filing date: 2019-10-30
Publication date: 2021-06-29
Anticipated expiration: 2039-10-30
Also published as: CN110834645A

Abstract

本发明实施例公开了车辆的自由空间确定方法、装置、存储介质及车辆。该方法包括：通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据道路环境图像确定初始自由空间，获取目标车辆的目标信息，并利用目标信息预测目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，根据空间位置信息和初始自由空间确定当前车辆的多时域自由空间。本发明实施例通过采用上述技术方案，最终得到了包含未来时刻的多时域的自由空间，使得自由空间具有预测性，且利用多时域自由空间能够得到更低时延和更加准确的可行驶区域，实现更优的驾驶路径规划。

Description

车辆的自由空间确定方法、装置、存储介质及车辆

技术领域

本发明实施例涉及车辆技术领域，尤其涉及车辆的自由空间确定方法、装置、存储介质及车辆。

背景技术

自由空间(Freespace)在车辆技术领域，可理解为车辆的可行驶区域。目前，很多具备驾驶辅助功能或自动驾驶功能的车辆具备了输出自由空间的功能，借助该功能可以帮助车辆在驾驶辅助或自动驾驶过程中避开其他车辆。

对于具备输出自由空间功能的车辆来说，已经配备了前摄像头，前摄像头通过描绘像素点可以输出自由空间，但通过该方案输出的自由空间无法适应低延时和高精度的要求，需要改进。

发明内容

本发明实施例提供了车辆的自由空间确定方法、装置、存储介质及车辆，可以优化现有的车辆的自由空间确定方案。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆的自由空间确定方法，包括：

通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据所述道路环境图像确定初始自由空间；

获取目标车辆的目标信息，并利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息；

根据所述空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。

第二方面，本发明实施例提供了一种车辆的自由空间确定装置，包括：

初始自由空间确定模块，用于通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据所述道路环境图像确定初始自由空间；

空间位置信息预测模块，用于获取目标车辆的目标信息，并利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息；

多时域自由空间确定模块，用于根据所述空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的车辆的自由空间确定方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例提供的车辆的自由空间确定方法。

本发明实施例中提供的车辆的自由空间确定方案，通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据道路环境图像确定初始自由空间，获取目标车辆的目标信息，并利用目标信息预测目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，最后根据空间位置信息和初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。通过采用上述技术方案，最终得到了包含未来时刻的多时域的自由空间，使得自由空间具有预测性，且利用多时域自由空间能够得到更低时延和更加准确的可行驶区域，实现更优的驾驶路径规划。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种车辆的自由空间确定方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种车辆的自由空间确定方法的流程示意图；

图3为本发明实施例二提供的车辆力学模型示意图；

图4为本发明实施例二提供的初始自由空间效果示意图；

图5为本发明实施例二提供的一种多时域自由空间效果示意图；

图6为本发明实施例二提供的又一种多时域初始自由空间效果示意图；

图7为本发明实施例三提供的一种车辆的自由空间确定装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种车辆的自由空间确定方法的流程示意图，该方法可以由车辆的自由空间确定装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在车辆中。如图1所示，该方法包括：

步骤101、通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据道路环境图像确定初始自由空间。

示例性的，本发明实施例中的车辆可以包括汽车、电动车以及其他类型的车辆，一般具备驾驶辅助功能或自动驾驶功能，可以在行驶过程中输出自由空间。当前车辆也即本车辆，即执行本发明实施例的方法的车辆。

本发明实施例中，图像采集装置可以包括安装在车辆上的摄像头，可通过拍照或录像等方式采集车辆前方、左侧、右侧或后方等方位的图像，具体方位可以由摄像头的安装位置和/或摄像头配置(如是否为广角摄像头)等因素来确定，一般可以是前摄像头。图像采集装置可以实时采集图像，也可以以预定频率采集图像。示例性的，可以获取图像采集装置采集的图像，作为道路环境图像。

示例性的，根据道路环境图像可以确定当前车辆在当前时刻的可行驶区域，也即本发明实施例中的初始自由空间。关于确定初始自由空间的具体方式可以参考相关技术中的确定方式，本发明实施例不做具体限定。例如，可以是分块的方法或先卷积后反卷积的方法。分块的方法是把图像分割成一个一个块，每个块可能是4像素乘以4像素的块或8像素乘以8像素的块等，然后把每个块经过卷积神经网络，判断其属于可行驶区域还是非可行使区域。先卷积后反卷积的方法是先用卷积神经网络对图像进行特征提取，再用反卷积的方法把中间层放大到和原图一样的大小，从而实现了每个像素点对应一个标签。当然，也可以采用其他方式，本发明实施例不再赘述。

步骤102、获取目标车辆的目标信息，并利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息。

示例性的，可根据道路环境图像确定目标车辆，如对道路环境图像进行分析，确定道路环境图像中包含的各车辆与当前车辆的距离，将距离处于预设距离范围内的车辆确定为目标车辆，当然，也可将出现在道路环境图像中的各车辆均确定为目标车辆，本发明实施例不做限定。此外，也可利用其它方式确定目标车辆，如利用距离传感器测量其它车辆与当前车辆的距离，进而确定目标车辆等。

本步骤中，主要利用目标车辆的相关信息来预测目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，对于该预测过程有帮助的目标车辆的信息均可成为目标信息，具体的信息项目本发明实施例不做限定。具体的预测方式，可以根据目标信息的类型来确定。示例性的，可以利用车辆动力学和运动学的连续状态方程进行预测。

示例性的，所述目标信息包括固有属性信息、行驶状态信息和控制输入信息。可选的，所述固有属性信息包括车辆的外观尺寸信息、轴距、前悬和后悬；所述行驶状态信息包括车辆速度信息和行驶方向；所述控制输入信息包括油门踏板开度信息、制动踏板开度信息、转向角度信息和角速率。其中，上述信息可以通过目标车辆的轮速传感器、方向盘转角传感器、油门踏板开度传感器、制动踏板开度传感器、横摆角速度传感器以及纵向加速度传感器等器件进行检测。

可选的，可以通过车对外界(vehicle to everything，V2X)信息交互设备(又称车车互联设备)获取目标车辆的目标信息。具体的，目标车辆可以通过自主播发器向当前车辆发送目标信息，当前车辆可以通过车车互联接收器接收目标信息。

步骤103、根据空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。

示例性的，空间位置信息可以是未来时刻连续变化的空间位置，也可以是未来的至少一个时刻的空间位置。将预测的目标车辆在未来时刻的空间位置信息与初始自由空间相结合，可以得到包括当前时刻和至少一个未来时刻的多时域自由空间，实现自由空间的预测性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种车辆的自由空间确定方法的流程示意图，本发明实施例在上述可选实施例基础上进行优化。

示例性的，所述利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，包括：利用所述目标信息以及车辆动力学和运动学的连续状态方程，预测所述目标车辆的行驶轨迹；根据所述行驶轨迹，确定所述目标车辆在未来的至少一个目标时刻所占据的空间位置信息。

具体的，该方法可包括如下步骤：

步骤201、通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据所述道路环境图像确定初始自由空间。

步骤202、通过V2X信息交互设备获取目标车辆的目标信息。

步骤203、利用目标信息以及车辆动力学和运动学的连续状态方程，预测所述目标车辆的行驶轨迹。

可选的，在连续状态方程中，以当前车辆后轴中心点为统一的坐标系原点，通过坐标转换实现统一坐标，这样设置的好处在于，方便统一各目标车辆的坐标，有利于后续计算当前车辆的多时域自由空间，提高计算效率。

可选的，通过采用车辆二自由度模型和视车辆为刚体的方式，对连续状态方程对应的模型进行简化，这样设置的好处在于，简化运算过程，提高计算效率。

示例性的，图3为本发明实施例二提供的车辆力学模型示意图，根据力矩和转矩平衡方程，质心侧偏角β和横摆角速度r表达如下：

其中，F_yf，F_yr为车辆前后轮侧向力，单位，N；m为车辆的质量，单位，kg；I_z为车辆绕z轴的转动惯量，单位，kg·m²；v_x为车辆纵向车速，单位，m/s；a为车辆质心到车辆前轴的距离，单位，m；b为车辆质心到车辆后轴的距离，单位，m。

进一步进行小角度近似，车辆轮胎一般认为工作在线性区域，因此轮胎侧向力可表示为：

F_yf＝C_fα_f

F_yr＝C_r·α_r (2)

其中，C_f为线性化的车辆前轮轮胎的侧偏刚度，单位，N/rad；C_r为线性化的车辆后轮轮胎的侧偏刚度，单位，N/rad。

车辆前后轮胎侧偏角可以近似为：

其中，δ_f为车辆的前轮转向角，单位，rad。

将公式(2)和公式(3)代入公式(1)中，可得动力学模型如下所示：

根据其中平面的几何关系，可以得到车辆偏航角ψ，惯性坐标系下车辆质心的侧向位置y和纵向位置x

根据小角度假设，质心侧偏角可以近似为：

因此，质心的侧向位置y和纵向位置x可近似为结合上述公式(4)和公式(5)以及公式(6)，车辆运动学和动力学的连续状态方程可表示为：

其中，δ_f被选为控制量u，状态变量选择X＝[yψrβ]^T，上述其他矩阵如下：

利用目标信息以及上述车辆动力学和运动学的连续状态方程，可以分析出目标车辆的驾驶员接下来的动作，进而预测目标车辆的行驶轨迹。

步骤204、根据行驶轨迹确定目标车辆在未来的至少一个目标时刻所占据的空间位置信息。

可选的，步骤203和步骤204可以由单独的计算单元实现，如目标车辆预测计算单元。

步骤205、根据空间位置信息和初始自由空间确定当前车辆的多时域自由空间。

示例性的，至少一个目标时刻的具体数量可以根据实际需求进行设计，例如可以是3个，记当前时刻为T0，3个未来的目标时刻分别记为T1，T2，T3。

图4为本发明实施例二提供的初始自由空间效果示意图，图5为本发明实施例二提供的一种多时域自由空间效果示意图，图中示出了两个目标车辆在T0和T1时刻所处位置，图6为本发明实施例二提供的又一种多时域初始自由空间效果示意图，图中示出了两个目标车辆在T0、T1、T2以及T3时刻所处位置(以点表示)。可见，多时域初始自由空间可以具备预测性。

本发明实施例提供的车辆的自由空间确定方法，利用目标信息以及车辆动力学和运动学的连续状态方程预测目标车辆的行驶轨迹，再根据行驶轨迹确定目标车辆在未来的至少一个目标时刻所占据的空间位置信息，可以快速准确地预测出目标车辆的未来所占据的空间位置信息，进而更加准确地输出多时域自由空间，利用多时域自由空间能够得到更低时延和更加准确的可行驶区域，实现更优的驾驶路径规划。

实施例三

图7为本发明实施例三提供的一种车辆的自由空间确定装置的结构框图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在车辆中，可通过执行车辆的自由空间确定方法来进行车辆的自由空间确定。如图7所示，该装置包括：

初始自由空间确定模块701，用于通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据所述道路环境图像确定初始自由空间；

空间位置信息预测模块702，用于获取目标车辆的目标信息，并利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息；

多时域自由空间确定模块703，用于根据所述空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。

本发明实施例中提供的车辆的自由空间确定装置，通过当前车辆的图像采集设备获取道路环境图像，并根据道路环境图像确定初始自由空间，获取目标车辆的目标信息，并利用目标信息预测目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，最后根据空间位置信息和初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间。通过采用上述技术方案，最终得到了包含未来时刻的多时域的自由空间，使得自由空间具有预测性，且利用多时域自由空间能够得到更低时延和更加准确的可行驶区域，实现更优的驾驶路径规划。

可选的，所述目标信息包括固有属性信息、行驶状态信息和控制输入信息。

可选的，所述固有属性信息包括车辆的外观尺寸信息、轴距、前悬和后悬；所述行驶状态信息包括车辆速度信息和行驶方向；所述控制输入信息包括油门踏板开度信息、制动踏板开度信息、转向角度信息和角速率。

可选的，所述利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，包括：

利用所述目标信息以及车辆动力学和运动学的连续状态方程，预测所述目标车辆的行驶轨迹；

根据所述行驶轨迹，确定所述目标车辆在未来的至少一个目标时刻所占据的空间位置信息。

可选的，所述连续状态方程中，以所述当前车辆后轴中心点为统一的坐标系原点。

可选的，通过采用车辆二自由度模型和视车辆为刚体的方式，对所述连续状态方程对应的模型进行简化。

可选的，所述获取目标车辆的目标信息，包括：

通过车对外界V2X信息交互设备获取目标车辆的目标信息。

实施例四

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行车辆的自由空间确定方法，该方法包括：

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机***存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDRRAM、SRAM、EDORAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机***中，或者可以位于不同的第二计算机***中，第二计算机***通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机***。第二计算机***可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机***中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的车辆的自由空间确定操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的车辆的自由空间确定方法中的相关操作。

实施例五

本发明实施例提供了一种车辆，该车辆中可集成本发明实施例提供的车辆的自由空间确定装置。该车辆可以包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例所述的车辆的自由空间确定方法，该方法可包括：

本发明实施例提供的车辆，可以输出包含未来时刻的多时域的自由空间，使得自由空间具有预测性，且利用多时域自由空间能够得到更低时延和更加准确的可行驶区域，实现更优的驾驶路径规划。

上述实施例中提供的车辆的自由空间确定装置、存储介质以及车辆可执行本发明任意实施例所提供的车辆的自由空间确定方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的车辆的自由空间确定方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims

1.一种车辆的自由空间确定方法，其特征在于，包括：

所述获取目标车辆的目标信息，包括：

通过车对外界V2X信息交互设备获取目标车辆的目标信息；所述目标信息包括固有属性信息、行驶状态信息和控制输入信息；

所述固有属性信息包括车辆的外观尺寸信息、轴距、前悬和后悬；所述行驶状态信息包括车辆速度信息和行驶方向；所述控制输入信息包括油门踏板开度信息、制动踏板开度信息、转向角度信息和角速率；

根据所述空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间；

所述利用所述目标信息预测所述目标车辆在未来时刻所占据的空间位置信息，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述连续状态方程中，以所述当前车辆后轴中心点为统一的坐标系原点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过采用车辆二自由度模型和视车辆为刚体的方式，对所述连续状态方程对应的模型进行简化。

4.一种车辆的自由空间确定装置，其特征在于，包括：

所述获取目标车辆的目标信息，包括：

多时域自由空间确定模块，用于根据所述空间位置信息和所述初始自由空间确定所述当前车辆的多时域自由空间；

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3 任一项所述的方法。

6.一种车辆，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3 任一项所述的方法。