CN111857108A - 一种自动跟车的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种自动跟车的方法,通过设定预设条件来区分当前路况状态,并在检测到的当前路况状态符合预设条件时,根据当前车辆与周边车辆的位置关系来确定当前车辆需要转向的方向,并基于该转向的方向驱动当前车辆行驶,以实现堵车时的自动跟车,并且转向的方向是根据当前车辆与周边车辆的位置关系确定,减少了当前车辆与周边车辆发生事故的几率。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域,具体涉及一种自动跟车的方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。
背景技术
随着汽车自动化技术的发展,目前很多汽车上已经加入了部分自动化驾驶或辅助驾驶的技术。由于城市车辆越来越多,道路拥堵情况也越来越严重,堵车时,驾驶员大都就心情欠佳,而且车流缓慢挪动跟着前进会很累,特别是对于手动挡的车辆,频繁的换挡也会带来疲劳,心情不好而且疲倦就很容易发生事故。因此,目前亟需一种可以缓解驾驶员疲劳且保证低事故率的自动跟车技术来应对堵车路况。
发明内容
为了解决上述技术问题,提出了本申请。本申请的实施例提供了一种自动跟车的方法及装置,当检测到当前车辆的图像采集装置所采集的图像符合预设条件时,根据当前车辆与周边车辆的相对位置关系确定当前车辆的转向方向,实现了堵车时的自动跟车,可以缓解驾驶员疲劳,并且根据与周边车辆的位置关系确定转向方向,可以进一步降低事故的发生率。
根据本申请的一个方面,提供了一种自动跟车的方法,包括:检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果;若所述检测结果符合预设条件,根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向;以及基于所述方向,驱动所述当前车辆行驶。
在一实施例中,所述预设条件包括所述图像中未识别到预设形状的交通标识。
在一实施例中,所述交通标识包括车道线,所述根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向,包括:根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,估计所述车道线;以及基于估计的车道线,确定所述当前车辆需要转向的方向。
在一实施例中,所述根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,估计所述车道线包括:分别获取与所述当前车辆距离最近的侧方车辆的位置、与所述当前车辆的前车距离最近的侧方车辆的位置,及与所述当前车辆的后车距离最近的侧方车辆的位置,其中,所述侧方车辆包括左侧车辆、右侧车辆或者左右两侧车辆;分别计算所述当前车辆的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第一中点、所述前车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第二中点、所述后车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第三中点;以及根据所述第一中点、第二中点、第三中点拟合得到所述车道线。
在一实施例中,所述基于估计的车道线确定所述当前车辆需要转向的方向包括:计算所述车道线与所述当前车辆的车头位置对应的局部切线方向;以及根据所述局部切线方向与所述车身方向确定所述转向的方向。
在一实施例中,在所述驱动所述当前车辆行驶之前,所述方法进一步包括:获取所述当前车辆与前车的车间距离;以及根据所述车间距离,计算驾驶距离和驾驶速度。
在一实施例中,在检测当前车辆的图像采集装置采集的图像之前,所述方法还包括:确定进入自动跟车模式。
在一实施例中,所述确定进入自动跟车模式包括:获取所述当前车辆与前车的车间距离;判断所述车间距离是否小于预设的第一距离阈值;当所述车间距离小于所述第一距离阈值时,进一步判断所述车间距离小于所述第一距离阈值的持续时间是否大于预设的时间阈值;以及当所述持续时间大于所述时间阈值时,确定进入自动跟车模式。
根据本申请的另一个方面,提供了一种自动跟车的装置,包括:检测模块,用于检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果;转向确定模块,用于若所述检测结果符合预设条件,根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向;以及执行模块,用于基于所述方向,驱动所述当前车辆行驶。
根据本申请的另一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述任一所述的自动跟车的方法。
根据本申请的另一个方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器,用于执行上述任一所述的自动跟车的方法。
本申请提供的自动跟车方法,通过设定预设条件来区分当前路况状态,并在检测到的当前路况状态符合预设条件时,根据当前车辆与周边车辆的位置关系来确定当前车辆需要转向的方向,并基于该转向的方向驱动当前车辆行驶,以实现堵车时的自动跟车,并且转向的方向是根据当前车辆与周边车辆的位置关系确定,减少了当前车辆与周边车辆发生事故的几率。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述,本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本申请实施例一起用于解释本申请,并不构成对本申请的限制。在附图中,相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本申请一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。
图2是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。
图3是本申请一示例性实施例提供的估计车道线方法的流程示意图。
图4是本申请一示例性实施例提供的估计车道线方法的结构示意图。
图5是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。
图6是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。
图7是本申请一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。
图8是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。
图9是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。
图10是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。
图11是本申请一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。
图12是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。
图13是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。
图14是本申请一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。
图15是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。
图16是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。
图17是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。
图18是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面,将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
此外,在示例性实施例中,因为相同的参考标记表示具有相同结构的相同部件或相同方法的相同步骤,如果示例性地描述了一实施例,则在其他示例性实施例中仅描述与已描述实施例不同的结构或方法。
在整个说明书及权利要求书中,当一个部件描述为“连接”到另一部件,该一个部件可以“直接连接”到另一部件,或者通过第三部件“电连接”到另一部件。此外,除非明确地进行相反的描述,术语“包括”及其相应术语应仅理解为包括所述部件,而不应该理解为排除任何其他部件。
申请概述
本申请可以应用于任何使用自动驾驶或辅助驾驶的技术领域。例如,本申请的实施例可以应用于带有自动驾驶功能的车辆上,当车辆需要进入自动驾驶模式时,例如堵车时需要长时间缓慢的跟车,可以通过手动切换为自动驾驶模式,也可以由车辆控制***根据当前的行驶状态自动切换,当车辆进入自动驾驶模式时,车辆需要图像采集装置实时采集路况及周边图像,以确定车辆实时的行驶方向及速度。
通常情况下,自动驾驶模式下,车辆需要采集车辆周边道路的图像,例如车道线等,根据车道线的位置,计算车辆行驶的方向。然而,在堵车时,往往会由于周边车辆数量较多而遮挡了大部分的车道线,从而导致图像采集装置所采集到的车道线信息很少,甚至是没有,或者行驶在因为使用年限较长而导致车道线不清楚的道路,仅仅通过图像采集装置将无法确定车辆的行驶方向,从而会提高事故的发生率。
为了实现在堵车自动跟车,就需要适应于各自路况(包括车道线等交通标识清楚和不清楚的道路),当路况较好时(即交通标识清楚且能够采集交通标识的图像),可以通过车辆上的图像采集装置进行图像采集以获取交通标识的图像,并根据所获取的交通标识的图像确定车辆的行驶方向;而当路况不好时(即交通标识不清楚或者不能够采集交通标识的图像),如果仅仅依靠图像采集装置将无法获取交通标识的图像,则会导致无法确定车辆的行驶方向。
针对上述的技术问题,本申请的基本构思是提出一种自动跟车的方法及装置,通过设定预设条件来区分路况的好坏,当符合预设条件(例如路况不好)时,根据当前车辆与周边车辆的位置关系来确定当前车辆的转向方向,以驱动当前车辆行驶。
在介绍了本申请的基本原理之后,下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。
示例性方法
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑***实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位***协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。
图1是本申请一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。如图1所示,该自动跟车的方法包括如下步骤:
步骤110:检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果。
当需要跟车时,当前车辆切换至自动跟车模式,当前车辆上所携带的图像采集装置会实时采集路况信息,其中路况信息包括行驶道路上的交通标识、周边车辆的位置等,通过检测所采集到的路况信息的图像,得到包含当前路况综合信息的检测结果,并以此作为后续自动跟车的依据。
步骤120:若检测结果符合预设条件,根据当前车辆与周边车辆的位置关系,确定当前车辆需要转向的方向。
设定预设条件,当上述检测结果符合预设条件,即当前路况综合信息符合预设条件时,获取当前车辆的周边车辆的位置(周边车辆的位置也可以由图像采集装置实时获取),并根据当前车辆与周边车辆的相对位置关系,确定当前车辆需要的转向方向。例如,根据左右车辆和前车与当前车辆的位置关系,选取左右车辆和前车之间的空间作为当前车辆的行驶区域,并根据该行驶区域确定当前车辆需要转向的方向,以确保当前车辆与周边车辆之间的距离,避免当前车辆与周边车辆的发生碰撞。
在一实施例中,预设条件可包括图像中未识别到预设形状的交通标识。通过设定预设形状的交通标识,例如车道线等,当图像采集装置所采集的图像中未识别到车道线时,即图像采集装置无法获取车道线的图像,此时,则根据当前车辆与周边车辆的位置关系,确定当前车辆需要转向的方向,以保证当前车辆的安全行驶。
步骤130:基于方向,驱动当前车辆行驶。
基于上述确定的当前车辆的转向的方向,驱动当前车辆行驶。本申请实施例可以直接根据上述确定的转向的方向与当前车辆的车头方向确定一个转向的角度,也可以根据上述确定的转向的方向与当前车辆的车头方向确定多个渐变的转向的角度,以实现转向的平稳过渡,提高当前车辆内乘客的舒适度。
通过设定预设条件来区分当前路况状态,并在检测到的当前路况状态符合预设条件时,根据当前车辆与周边车辆的位置关系来确定当前车辆需要转向的方向,并基于该转向的方向驱动当前车辆行驶,以实现自动跟车,并且转向的方向是根据当前车辆与周边车辆的位置关系确定,减少了当前车辆与周边车辆发生事故的几率。
图2是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。如图2所示,上述实施例中的交通标识可包括车道线,步骤120可包括子步骤:
步骤121:根据当前车辆与周边车辆的位置关系,估计车道线。
当检测结果符合预设条件,即图像采集装置所采集的图像中未识别到车道线等交通标识时,根据当前车辆与周边车辆的相对位置关系,估计出车道线的位置。当车辆拥堵导致车道线被周边车辆所遮挡,或者当道路上的车道线本身不清楚甚至是不存在时,由于当前车辆所在车道的车道线处于左右车辆所在位置的中间空隙位置,因此,可以根据左右车辆所在的位置以及车道线的宽度信息可以估计车道线的位置,即可以根据当前车辆与周边车辆的位置关系估计出车道线的大致位置。
步骤122:基于估计的车道线,确定当前车辆需要转向的方向。
基于上述估计出的车道线的大致位置,确定当前车辆行驶的车道,并根据该车道的方向以及当前车辆的车头方向,确定当前车辆需要转向的方向。由于周边车辆都行驶在各自的车道内,该车道线的位置与实际车道线的位置的误差也较小,通过智能估计出车道线的位置,能够较为准确的估计出实际车道线的位置,并将该车道线的位置作为自动跟车的参考交通标识,提高了自动跟车的转向精度,并且也减少了当前车辆与周边车辆发生事故的几率。
在一实施例中,基于估计的车道线确定当前车辆需要转向的方向的方法可包括:计算车道线与当前车辆的车头位置对应的局部切线方向,并根据局部切线方向与车身方向确定转向的方向。由于车道线可能是曲线,通过计算车道线与当前车辆的车头位置对应的局部切线方向(当车道线为直线时,该局部切线方向与车道线方向相同),并根据该局部切线方向与车身方向的夹角来确定当前车辆的转向的方向。
图3是本申请一示例性实施例提供的估计车道线方法的流程示意图。如图3所示,步骤121可包括子步骤:
步骤1211:分别获取与当前车辆距离最近的侧方车辆的位置、与当前车辆的前车距离最近的侧方车辆的位置,及与当前车辆的后车距离最近的侧方车辆的位置,其中,侧方车辆包括左侧车辆、右侧车辆或者左右两侧车辆。
当需要估计车道线时,获取与当前车辆距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置(如图4所示的编号为3、4的车辆)、与当前车辆的前车距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置(如图4所示的编号为1、2的车辆),及与当前车辆的后车距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置(如图4所示的编号为5、6的车辆),根据获取的车辆的位置来确定车道线的位置。
步骤1212:分别计算当前车辆的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第一中点、前车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第二中点、后车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第三中点。
分别计算当前车辆与对应的距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置连线的第一中点、前车与对应的距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置连线的第二中点、后车与对应的距离最近的左侧和/或右侧车辆的位置连线的第三中点。其中,当只计算当前车辆、前车、后车的左侧或右侧车辆的位置连线的中点时,第一中点、第二中点和第三中点都为单个位置点,当同时计算当前车辆、前车、后车的左侧和右侧车辆的位置连线的中点时,第一中点、第二中点和第三中点都为两个位置点。应当理解,本申请实施例可以根据实际应用场景的需求而选取第一中点、第二中点和第三中点的数量,当选取第一中点、第二中点和第三中点的数量为单个时,可以估计出单条车道线,而当选取第一中点、第二中点和第三中点为两个时,可以估计出两条车道线,本申请对于第一中点、第二中点和第三中点的数量不做限定。
步骤1213:根据第一中点、第二中点、第三中点拟合得到车道线。
根据上述计算得到的第一中点、第二中点和第三中点拟合得到车道线,其中,当第一中点、第二中点和第三中点的数量为单个时,可以拟合得到单条车道线,而当第一中点、第二中点和第三中点的数量为两个时,可以拟合得到两条车道线。在实际应用中,当拟合得到单条车道线时,可以设置当前车辆沿着该单条车道线行驶。
在一实施例中,可以通过二次曲线拟合得到车道线。应当理解,本申请实施例可以根据实际应用场景的需求而选取不同的拟合曲线,只要所选取的拟合曲线能够反映出车道线的形状即可,本申请对于拟合曲线的具体结构不做限定。
图5是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。如图5所示,在上述实施例中的步骤130之前还可以包括:
步骤140:获取当前车辆与前车的车间距离。
在获取了当前车辆的转向的方向后,即确定了当前车辆的行驶方向,而要驱动车辆行驶,还需要进一步确定当前车辆的驾驶距离和驾驶速度。为了确定驾驶距离和驾驶速度,可以通过获取当前车辆与前车的车间距离,并根据该车间距离计算得到。
步骤150:根据车间距离,计算驾驶距离和驾驶速度。
当获取了当前车辆与前车的车间距离后,根据该车间距离,可以通过预设的计算方式或者查表得到驾驶距离和驾驶速度。例如,可以预设驾驶距离和驾驶速度的计算方式,在获取车间距离后,直接计算得到驾驶距离和驾驶速度;也可以预先设定驾驶距离和驾驶速度与车间距离的对应关系的表格,在获取车间距离后,直接查表得到驾驶距离和驾驶速度。本申请对于计算驾驶距离和驾驶速度的具体方法不做限定。
在一实施例中,步骤150中计算驾驶距离和驾驶速度的方法可包括:根据车间距离和预设的安全距离的差值,计算所述驾驶距离,并根据驾驶距离,计算驾驶速度。预设的安全距离可以根据交通安全的标准设定,也可以根据实际应用场景而自行设定,本申请对于安全距离的具体取值不做限定。在一实施例中,驾驶速度与驾驶距离正相关。即驾驶距离越大,驾驶速度也越快,当然,驾驶速度也可以设定一个上限值,以避免交通事故的发生。
图6是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车方法的流程示意图。如图6所示,在上述实施例中的步骤110之前还可以包括:
步骤160:确定进入自动跟车模式。
本申请实施例中在执行自动跟车的步骤之前,还可以包括确定进入自动跟车模式,即根据当前的驾驶状态和路况信息,综合确定是否适合自动跟车模式,当当前的驾驶状态和路况信息适合自动跟车模式的设定驱动方式时,可以手动切换或自动切换至自动跟车模式。
图7是本申请一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。如图7所示,该方法可包括如下步骤:
步骤161:获取当前车辆与前车的车间距离。
当需要确定当前的状态是否适合自动跟车模式时,首先获取当前车辆与前车的车间距离,当车间距离较大时,则说明行驶道路并不拥堵,并且行车速度可能也较快,该状态不适合自动跟车,只有车间距离较小时,说明行驶道路拥堵,此时只需要较慢车速跟随前车即可。
步骤162:判断车间距离是否小于预设的第一距离阈值,当判断结果为车间距离小于第一距离阈值时,执行步骤163,否则执行步骤161。
预先设定第一距离阈值(第一距离阈值一般小于安全距离),并实时获取当前车辆与前车的车间距离,对比该车间距离与预设的第一距离阈值,当车间距离大于或等于第一距离阈值时,说明行驶道路并不拥堵,不适合自动跟车模式;当车间距离小于第一距离阈值时,说明行驶道路拥堵,此时适合自动跟车模式。
步骤163:判断车间距离小于第一距离阈值的持续时间是否大于预设的时间阈值,当判断结果为持续时间大于时间阈值时,执行步骤164,否则执行步骤161。
在车间距离小于第一距离阈值时,进一步需要判断车间距离小于第一距离阈值的持续时间是否大于预设的时间阈值,当持续时间小于或等于时间阈值时,有可能是因为路口等候红灯等段时间的状态,因此,只有当持续时间大于时间阈值时,才能说明确实存在拥堵,也才能确定适合自动跟车模式。本申请实施例可以根据具体应用场景而设定不同的时间阈值,例如设定时间阈值大于等候红灯的最长时间,也可以根据驾驶员的疲劳程度和个人偏好而手动设定(例如3分钟),以避免驾驶员因长时间低速跟车而造成疲劳和心情急躁,从而提高行车安全性。
步骤164:进入自动跟车模式。
当车间距离小于第一距离阈值且持续时间大于时间阈值时,可以说明当前的行驶道路拥堵,此时,才适合自动跟车模式。
图8是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。如图8所示,在步骤163之后,该方法还可以包括:
步骤165:获取与当前车道为同一行驶方向的相邻车道内的车流速度及前后车辆间距。
当确定车间距离小于第一距离阈值且持续时间大于时间阈值时,只能说明当前车辆所在的车道拥堵或其他原因导致的行车缓慢,例如当前车辆所在车道前方出现事故或修路等,则会导致当前车辆与前车的车间距离较小且持续时间长,因此,要确定行驶道路是否拥堵,还需要进一步判断其他车辆的拥堵情况。此时,由于不同行驶方向的车道有可能因为路口限行而导致拥堵情况有所不同,因此,可以选择与当前车道为同一行驶方向的相邻车道作为判断拥堵情况的另一依据,即获取与当前车道为同一行驶方向的相邻车道内的车流速度和前后车的间距,并依此判断该相邻车道内的拥堵情况。
步骤166:判断车流速度是否小于预设速度且前后车辆间距是否小于预设的第二距离阈值,当判断结果为车流速度小于预设速度且前后车辆间距小于预设的第二距离阈值,执行步骤164,否则执行步骤161。
当该相邻车道内车流速度小于预设速度且前后车辆间距小于预设的第二距离阈值,即相邻车道也存在拥堵情况,并且由于该相邻车道的行驶方向与当前车辆所在车道的行驶方向相同,因此,可以确定当前车辆所在车道存在拥堵,适合自动跟车模式。本申请实施例中第二距离阈值可以等于第一距离阈值,也可以不等于第一距离阈值,本申请实施例对于第一距离阈值和第二距离阈值的关系不做限定。
图9是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。如图9所示,在步骤164之前,该方法还可以包括:
步骤167:判断导航***中是否存在替代线路,当判断结果为不存在替代线路时,执行步骤164,否则执行步骤161。
当确定当前道路存在拥堵时,可以通过导航***查找是否存在不拥堵的替代线路,若存在替代线路,则可以手动或自动切换到该替代线路,以避开拥堵路段;若不存在替代线路,则说明只能在当前道路上缓慢行驶,因此,适合自动跟车模式。
图10是本申请另一示例性实施例提供的确定进入自动跟车方法模式的流程示意图。如图10所示,在步骤164之前,该方法还可以包括:
步骤168:判断当前车辆与其他车辆的最小距离是否大于预设的第三距离阈值,当判断结果为当前车辆与其他车辆的最小距离大于第三距离阈值时,执行步骤164,否则执行步骤161。
以上实施例都是基于所有车辆都正常行驶在各自的车道内,然而,实际道路上行驶的车辆中会有个别车辆特别靠近两个车道之间的车道线,甚至有的车辆会跨过两个车道之间的车道线而行驶在两个车道内,因此,当出现非正常行驶的车辆时,该非正常行驶的车辆与当前车辆的距离可能会很小,此时若采用自动跟车模式,可能会出现事故。因此,本申请实施例在进入自动跟车模式之前,还需要判断当前车辆与其他车辆的最小距离是否大于第三距离阈值,只有在最小距离大于第三距离阈值时,才适合自动跟车,否则需要人工驾驶来避免交通事故。本申请实施例中的第三距离阈值小于第一距离阈值和第二距离阈值。
示例性装置
图11是本申请一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。如图11所示,该自动跟车装置包括:检测模块21,用于检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果;转向确定模块22,用于若检测结果符合预设条件,根据当前车辆与周边车辆的位置关系,确定当前车辆需要转向的方向;以及驱动模块23,用于基于方向,驱动当前车辆行驶。
通过设定预设条件来区分当前路况状态,并在检测到的当前路况状态符合预设条件时,根据当前车辆与周边车辆的位置关系来确定当前车辆需要转向的方向,并基于该转向的方向驱动当前车辆行驶,以实现堵车时的自动跟车,并且转向的方向是根据当前车辆与周边车辆的位置关系确定,减少了当前车辆与周边车辆发生事故的几率。
在一实施例中,转向确定模块22可以配置为:根据当前车辆与周边车辆的位置关系,估计车道线,并且基于估计的车道线,确定当前车辆需要转向的方向。
在一实施例中,转向确定模块22可以配置为:分别获取与当前车辆距离最近的侧方车辆的位置、与当前车辆的前车距离最近的侧方车辆的位置,及与当前车辆的后车距离最近的侧方车辆的位置,其中,侧方车辆包括左侧车辆、右侧车辆或者左右两侧车辆;分别计算当前车辆的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第一中点、前车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第二中点、后车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第三中点;根据第一中点、第二中点、第三中点拟合得到车道线。
图12是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。如图12所示,该自动跟车的装置还可以包括:车间距离获取模块24,用于获取当前车辆与前车的车间距离;计算模块25,用于根据车间距离,计算驾驶距离和驾驶速度。
在一实施例中,计算模块25可配置为:根据车间距离和预设的安全距离的差值,计算所述驾驶距离,并根据驾驶距离,计算驾驶速度。
图13是本申请另一示例性实施例提供的自动跟车装置的结构示意图。如图13所示,该自动跟车的装置还可以包括:确定模块26,用于确定进入自动跟车模式。
图14是本申请一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。如图14所示,该确定模块26可以包括:距离获取子模块261,用于获取当前车辆与前车的车间距离;第一判断模块262,用于判断车间距离是否小于预设的第一距离阈值;第二判断模块263,用于判断车间距离小于第一距离阈值的持续时间是否大于预设的时间阈值;执行模块264,用于进入自动跟车模式。
图15是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。如图15所示,该确定模块26还可以包括:相邻车道获取模块265,用于获取与当前车道为同一行驶方向的相邻车道内的车流速度及前后车辆间距;第三判断模块266,用于判断车流速度是否小于预设速度且前后车辆间距是否小于预设的第二距离阈值。
图16是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。如图16所示,该确定模块26还可以包括:第四判断模块267,用于判断导航***中是否存在替代线路。
图17是本申请另一示例性实施例提供的确定模块的结构示意图。如图17所示,该确定模块26还可以包括:第五判断模块268,用于判断当前车辆与其他车辆的最小距离是否大于预设的第三距离阈值。
示例性电子设备
下面,参考图18来描述根据本申请实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备100和第二设备200中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备,该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信,以从它们接收所采集到的输入信号。
图18图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。
如图18所示,电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器11可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本申请的各个实施例的自动跟车方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中,电子设备10还可以包括:输入装置13和输出装置14,这些组件通过总线***和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
例如,在该电子设备是第一设备100或第二设备200时,该输入装置13可以是上述的摄像头或雷达传感器,用于捕捉图像或距离的输入信号。在该电子设备是单机设备时,该输入装置13可以是通信网络连接器,用于从第一设备100和第二设备200接收所采集的输入信号。
此外,该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息,包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图18中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外,本申请的实施例还可以是计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的自动跟车方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的自动跟车方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理,但是,需要指出的是,在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制,不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外,上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用,而非限制,上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的,可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇,指“包括但不限于”,且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”,且可与其互换使用,除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”,且可与其互换使用。
还需要指出的是,在本申请的装置、设备和方法中,各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的,并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此,本申请不意图被限制到在此示出的方面,而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外,此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例,但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (11)
1.一种自动跟车的方法,包括:
检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果;
若所述检测结果符合预设条件,根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向;以及
基于所述方向,驱动所述当前车辆行驶。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预设条件包括所述图像中未识别到预设形状的交通标识。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述交通标识包括车道线,所述根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向,包括:
根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,估计所述车道线;以及
基于估计的车道线,确定所述当前车辆需要转向的方向。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,估计所述车道线包括:
分别获取与所述当前车辆距离最近的侧方车辆的位置、与所述当前车辆的前车距离最近的侧方车辆的位置,及与所述当前车辆的后车距离最近的侧方车辆的位置,其中,所述侧方车辆包括左侧车辆、右侧车辆或者左右两侧车辆;
分别计算所述当前车辆的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第一中点、所述前车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第二中点、所述后车的位置与对应的距离最近的侧方车辆的位置连线的第三中点;以及
根据所述第一中点、第二中点、第三中点拟合得到所述车道线。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于估计的车道线确定所述当前车辆需要转向的方向包括:
计算所述车道线与所述当前车辆的车头位置对应的局部切线方向;以及
根据所述局部切线方向与所述车身方向确定所述转向的方向。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述驱动所述当前车辆行驶之前,进一步包括:
获取所述当前车辆与前车的车间距离;以及
根据所述车间距离,计算驾驶距离和驾驶速度。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,在检测当前车辆的图像采集装置采集的图像之前,还包括:
确定进入自动跟车模式。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述确定进入自动跟车模式包括:
获取所述当前车辆与前车的车间距离;
判断所述车间距离是否小于预设的第一距离阈值;
当所述车间距离小于所述第一距离阈值时,进一步判断所述车间距离小于所述第一距离阈值的持续时间是否大于预设的时间阈值;以及
当所述持续时间大于所述时间阈值时,确定进入自动跟车模式。
9.一种自动跟车的装置,包括:
检测模块,用于检测当前车辆的图像采集装置采集的图像,得到检测结果;
转向确定模块,用于若所述检测结果符合预设条件,根据所述当前车辆与周边车辆的位置关系,确定所述当前车辆需要转向的方向;以及
执行模块,用于基于所述方向,驱动所述当前车辆行驶。
10.一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行上述权利要求1-8任一所述的自动跟车的方法。
11.一种电子设备,所述电子设备包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
所述处理器,用于执行上述权利要求1-8任一所述的自动跟车的方法。
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