CN114613129A - 用于判断交通信号灯状态的方法、程序产品和*** - Google Patents

用于判断交通信号灯状态的方法、程序产品和*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于车辆(1)的判断交通信号灯(2)的状态的方法，所述方法至少包括以下步骤：确定路口区域的类别；确定所述车辆(1)的摄像头识别信息、其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息；根据所述车辆位于的路口区域的类别调整所获取信息的分析权重，并且结合所述分析权重综合分析所述摄像头识别信息、所述其他交通参与者的行为信息和/或所述车与外界的交互通信信息以判断所述交通信号灯(2)的状态。本发明还涉及一种相应的计算机程序产品和一种相应的交通信号灯状态判断***。能够更准确地判断出交通信号灯的状态。

Description

用于判断交通信号灯状态的方法、程序产品和***
技术领域
本发明涉及一种用于车辆、尤其是具备自动驾驶功能的车辆的判断交通信号灯的状态的方法。此外，本发明还涉及一种相应的计算机程序产品以及一种相应的用于车辆的交通信号灯状态判断***。
背景技术
随着技术的发展，车辆智能化的程度越来越高，驾驶员可以选择手动驾驶或者开启辅助驾驶功能或自动驾驶功能。尤其在车辆的高级别辅助驾驶/自动驾驶***的激活状态下，当车辆行驶至设置有交通信号灯的路口时，需要车辆识别出交通信号灯的状态，从而根据交通信号灯的状态依照交通规则行驶。
在现有技术中，具备自动驾驶功能的车辆通常基于车载地图有针对性地检测交通信号灯，并且通过车载摄像头识别交通信号灯的颜色，从而判断交通信号灯、尤其是对应当前车道的交通信号灯的状态，具备自动驾驶功能的车辆根据判断结果结合当前的交通环境做出决策，以控制车辆继续行驶、减速让行或停车等待。然而，由于车辆与交通信号灯的相对位置、传感器的视场角、天气情况、光纤条件等原因，车载摄像头的识别准确率受限制，使得交通信号灯的状态判断可能出现失误，从而导致车辆违反交通规则，甚至会引起危险的交通事故。此外，在现有技术中并未在路口区域的类别方面进行区分，这导致现有的用于判断交通信号灯状态的方法不能灵活地适配于不同类别的路口区域，从而降低交通信号灯的状态判断的准确性。尤其对于复杂的路口区域、尤其是具有左转待转区或直行待行区的大型路口区域而言，仅通过识别单独的交通信号灯的颜色不能保证自动驾驶***做出准确和安全的决策。
发明内容
因此，本发明的目的在于提出一种改进的用于车辆、尤其是具备自动驾驶功能的车辆的判断交通信号灯的状态的方法，通过所述方法能够综合分析摄像头识别信息、其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息并且针对不同类别的路口区域灵活地调整分析权重，从而更有目的性地并且更准确地判断出交通信号灯的状态，由此促使车辆驾驶员或者具备自动驾驶功能的车辆能够做出更准确和更安全的决策并且确保车辆的行驶安全性。本发明的目的还在于提出一种相应的计算机程序产品以及一种相应的用于车辆的交通信号灯状态判断***。
根据本发明的第一方面，提供一种用于车辆的判断交通信号灯的状态的方法，所述方法至少包括以下步骤：
S1：确定路口区域的类别；
S2：获取所述车辆的摄像头识别信息、所述车辆以外的其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息；
S3：根据所述车辆位于的路口区域的类别调整所获取信息的分析权重，并且结合所述分析权重综合分析所述摄像头识别信息、所述其他交通参与者的行为信息和/或所述车与外界的交互通信信息以判断所述交通信号灯的状态。
在本发明的框架下，“分析权重”应理解为，不同信息在判断交通信号灯的状态时的可信度或重要程度。在此，分析权重例如可以在0到1之间取值。信息的分析权重越高，那意味着该信息在判断交通信号灯的状态时越重要，并且该信息对于交通信号灯的判断结果影响越大。当一信息的分析权重为1时，那么交通信号灯的状态判断结果完全取决于该信息的分析处理；而当一信息的分析权重为0时，那么该信息的分析处理不对交通信号灯的状态判断结果造成影响。
在本发明的框架下，“车与外界的交互通信信息(vehicle to everything,V2X)”应理解为，本车辆与所有可能影响本车辆的实体的交互通信信息，所述实体可以是其他车辆、基础设施或者行人等。在此，车与外界的交互通信信息由车辆的车与外界的交互通信装置接收。
相比于现有技术，根据本发明的判断交通信号灯的状态的方法不仅基于摄像头识别信息、还基于其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息进行更加全面地综合分析，并且针对不同类别的路口区域灵活地调整各个信息的分析权重，使得交通信号灯的状态判断能够更加符合实际情况，从而得出更加准确的判断结果。由此即使在摄像头不能正常识别的情况下或者在复杂的路口区域中也能够准确判断出交通信号灯的状态。
根据本发明的示例性实施方式，所述路口区域具有至少一个类别，所述类别至少从以下组中选择出：普通路口区域，左转待转区域，直行待行区域，具有紧密排列的交通信号灯的路口区域，大型路口区域，具有侧位交通信号灯的路口区域，具有特殊类型的交通信号灯的路口区域。
在本发明的框架下，“普通路口区域”应理解为，该路口区域中的交通信号灯处于车道前方，所述交通信号灯相对于相应停止线的距离处于车载摄像头的有效检测范围内并且所述交通信号灯能够被车载摄像头明确地识别出。在此，普通路口区域通常是实际驾驶中最容易遇到的路口区域。
在本发明的框架下，“左转待转区域”应理解为，在该路口区域中，当同向直行车道绿灯亮时，在左转弯车道的车辆可以前移至预先给定的待转区域中。
在本发明的框架下，“直行待行区域”应理解为，在该路口区域中，当相交道路的左转指示灯变绿时或者说右车道的左转指示灯变绿时，直行车道的车辆可以前移至预先给定的待行区域。
在本发明的框架下，“具有紧密排列的交通信号灯的路口区域”应理解为，在单个路口中多个交通信号灯相对彼此过近地布置或者分别具有交通信号灯的多个路口相对彼此间隔过小，使得由车载摄像头拍摄的图像中不能准确地提取出前方要识别的那个交通信号灯。
在本发明的框架下，“大型路口区域”应理解为，该路口区域中的交通信号灯相对于相应停止线的距离较远，考虑到车辆减速需要的距离超出车载摄像头的有效检测范围，使得车载摄像头不能提前准确地识别到交通信号灯。
在本发明的框架下，“具有侧位交通信号灯的路口区域”应理解为，在该路口区域中的交通信号灯并未布置在车道前方，而是布置在车道侧边并且超出车载摄像头或传感器的视场角范围。
在本发明的框架下，“具有特殊类型的交通信号灯的路口区域”应理解为，该路口区域中的交通信号灯与常规的、车载摄像头能识别的交通信号灯不同地设计和排列，使得由车载摄像头拍摄的图像中不能识别出该交通信号灯，也无法判断该交通信号灯表达的语义信息。
根据本发明的示例性实施方式，当所述路口区域的类别是具有紧密排列的交通信号灯的路口区域或者具有侧位交通信号灯的路口区域时，所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重＞所述其他交通参与者的行为信息的分析权重＞所述摄像头识别信息的分析权重。
根据本发明的示例性实施方式，当所述路口区域的类别是左转待转区域和大型路口区域时和/或所述路口区域的类别是直行待行区域和大型路口区域时，所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重＞所述其他交通参与者的行为信息的分析权重＝所述摄像头识别信息的分析权重。
根据本发明的示例性实施方式，当所述路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域时，将所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重>所述其他交通参与者的行为信息的分析权重，所述摄像头识别信息的分析权重＝0，其中，尤其地，所述车与外界的交互通信信息的分析权重＝1。
根据本发明的示例性实施方式，当所述路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域并且未获取所述车与外界的交互通信信息时，提醒驾驶员注意或者提前将驾驶主体移交给驾驶员。
根据本发明的示例性实施方式，所述分析权重的数值可以由经验数据和/或机器学习算法求取。
根据本发明的示例性实施方式，所述其他交通参与者的行为信息至少包括：当前车道的前方车辆的行为信息，相邻车道的车辆的行为信息，前方行人的行为信息；和/或，所述其他交通参与者的行为信息通过所述车辆的雷达传感器检测出；和/或，所述车与外界的交互通信信息是与直接置于交通信号灯旁的可发送信息的基础设施或者控制交通信号灯的基础设施的交互通信信息；和/或，所述路口区域的类别基于车载高精度地图确定。在此，所述其他交通参与者的行为信息及该行为信息代表的语义信息可以基于车辆传感器的检测结果通过机器学习算法建模来获取。
本发明的第二方面提出一种计算机程序产品，其包括计算器程序指令，其中，当所述计算机程序指令被一个或多于一个处理器执行时，所述处理器能够执行根据本发明的用于判断交通信号灯的状态的方法。
本发明的第三方面提出一种用于车辆的交通信号灯状态判断***，其中，所述交通信号灯状态判断***至少包括：
-车载摄像头；
-雷达传感器单元；
-车与外界的交互通信装置；
-定位装置；
-控制器，所述控制器与所述车载摄像头、所述雷达传感器单元、所述车与外界的交互通信装置和所述定位装置通信连接并且被配置成能够利用根据本发明的计算机程序产品判断交通信号灯的状态。
附图说明
下面，通过参看附图更详细地描述本发明，可以更好地理解本发明的原理、特点和优点。附图包括：
图1示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于车辆的交通信号灯状态判断***的线路图；
图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于车辆的判断交通信号灯的状态的方法的流程图；
图3示出了根据本发明的一个示例性实施例的路口区域的示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案以及有益的技术效果更加清楚明白，以下将结合附图以及多个示例性实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而不用于限定本发明的保护范围。
图1示出了根据发明的一个示例性实施例的用于车辆1的交通信号灯状态判断***100的线路图，通过该交通信号灯状态判断***能够实施在图2中示出的根据本发明的方法以判断交通信号灯2的状态。在此，车辆1示例性地构造为自动驾驶汽车。但也可以考虑，车辆1构造为具有辅助识别交通信号灯状态的功能的车辆。
如图1所示，交通信号灯状态判断***100可以包括车载摄像头10，该车载摄像头至少构造成用于拍摄并且识别车辆1前方的交通信号灯2的图像。在此，车载摄像头10示例性地布置在车辆1的前挡风玻璃内的上侧处。
如图1所示，交通信号灯状态判断***100还可以包括雷达传感器单元20，该雷达传感器单元例如可以包括多个毫米波雷达和/或激光雷达传感器并且构造成用于检测其他交通参与者的行为信息。在此，其他交通参与者可以是当前车道的前方车辆、相邻车道的车辆或前方行人，而其他交通参与者的行为信息指的是例如其他交通参与者的速度、方向、加速度以及相对于本车的距离。在此，其他交通参与这的行为信息可以基于车辆传感器的检测结果通过机器学习算法建模来获取。
如图1所示，交通信号灯状态判断***100可以包括车与外界的交互通信装置30，该车与外界的交互通信装置构造成用于接收或检测车与外界的交互通信信息，所述车与外界的交互通信信息示例性地包括车与车的交互通信信息、车与基础设施的交互通信信息以及可选的车与行人的交互通信信息。在此，车与基础设施的交互通信信息可以由路侧单元(Road Side Unit，RSU)发送给车与外界的交互通信装置30并且可以包含交通信号灯2的状态信息。
如图1所示，交通信号灯状态判断***100可以包括定位装置40，该定位装置示例性地构造为能够接收GPS信息和/或BDS(Beidou Navigation Satellite System，北斗卫星导航***)信息的定位装置并且尤其可调用高精度车载地图信息以及具备高精度定位算法。通过定位装置40能够明确车辆1目前位于哪个路口区域以及哪个车道。
如图1所示，交通信号灯状态判断***100还包括控制器50，所述控制器与车载摄像头10、雷达传感器单元20、车与外界的交互通信装置30以及定位装置40通信连接并且接收来自车载摄像头10的摄像头识别信息、来自雷达传感器单元20的其他交通参与者的行为信息、来自车与外界的交互通信装置30的车与外界的交互通信信息和来自定位装置40的位置信息。
示例性地，车与外界的交互通信装置30和定位装置40可以集成到控制器50中。
图2示出了根据本发明的一个示例性实施例的用于车辆1的判断交通信号灯2的状态的方法的流程图。
如图2所示，根据本发明的用于判断交通信号灯2的状态的方法至少包括以下步骤：
S1：确定路口区域的类别；
S2：获取车辆1的摄像头识别信息、其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息；
S3：根据车辆1位于的路口区域的类别调整所获取信息的分析权重，并且结合所述分析权重综合分析所述摄像头识别信息、所述其他交通参与者的行为信息和/或所述车与外界的交互通信信息以判断交通信号灯2的状态。
在步骤S1中，示例性地基于车辆的位置信息及车载高精度地图确定路口区域的类别，所述车载高精度地图可以部分地存储在车辆1的定位装置40中，其中，路口区域的类别可以在车载高精度地图中标记出。
在步骤S2中，当车辆1周围没有其他交通参与者时，并不能获取到其他交通参与者的行为信息；而当该路口区域中没有设置可发送交通信号灯的状态信息的路侧单元或者附近实体不具备交互通信功能时，并不能获取到车与外界的交互通信信息，所述实体包括但不限于基础设施、车辆、行人。然而，其他交通参与者的行为信息或车与外界的交互通信信息的缺失并不影响分析权重的调整。
在此，在车与外界的交互通信信息中主要考虑与直接置于交通信号灯旁的可发送信息的基础设施或者控制交通信号灯的基础设施的交互通信信息。对于来自云端平台、其他车辆、行人等的交互通信信息，由于传输延时和来源可信度等因素可相应地降低其分析权重。
示例性地，路口区域具有至少一个类别，所述类别至少从以下组中选择出：普通路口区域，左转待转区域，直行待行区域，具有紧密排列的交通信号灯的路口区域，大型路口区域，具有侧位交通信号灯的路口区域，具有特殊类型的交通信号灯的路口区域。当然，同一个路口区域可以具有多个类别，例如具有左转待转区域的大型路口区域，对此参见图3。此外，还可以考虑本领域技术人员认为有意义的路口区域的其他类别。
示例性地，当路口区域的类别是具有侧位交通信号灯的路口区域时，由于交通信号灯布置在车道侧边并且超出车载摄像头或传感器的视场角范围，车载摄像头并不能准确地识别到交通信号灯2，由此将分析权重调整为：车与外界的交互通信信息的分析权重＞其他交通参与者的行为信息的分析权重＞摄像头识别信息的分析权重，从而更准确地判断交通信号灯的状态。
示例性地，当路口区域的类别是具有紧密排列的交通信号灯的路口区域时，由于在车载摄像头拍摄的图像中可能同时出现多个交通信号灯，使得车载摄像头不能准确地识别出哪个交通信号灯与当前车道相对应，这也影响了车载摄像头的识别信息，而在这种路口区域中交通参与者的行为比较明确，通常仅有通行和等待两种，由此可以将分析权重调整为：车与外界的交互通信信息的分析权重＞其他交通参与者的行为信息的分析权重＞摄像头识别信息的分析权重，从而更准确地判断交通信号灯的状态。
示例性地，当路口区域的类别是左转待转区域和大型路口区域时和/或路口区域的类别是直行待行区域和大型路口区域时，由于在停止线和交通信号灯之间的距离过大，车载摄像头在停止线之前无法准确地或过晚地探测到交通信号灯，而且在大型路口区域中其他交通参与者的行为信息比较复杂，因此将分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重＞所述其他交通参与者的行为信息的分析权重＝所述摄像头识别信息的分析权重，从而能够均衡地考虑不同的信息并且提前更准确地判断交通信号灯的状态。
示例性地，当路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域时，由于车载摄像头完全不能识别交通信号灯，所以将所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重>所述其他交通参与者的行为信息的分析权重，所述摄像头识别信息的分析权重＝0。在此，尤其可以考虑将车与外界的交互通信信息的分析权重调整为1，从而避免由于其他交通参与者的错误行为而产生错误判断。
示例性地，当所述路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域并且不能获取车与外界的交互通信信息时，主动提醒驾驶员注意当前情况或者直接将驾驶主体移交给驾驶员，从而在最大程度上避免出现交通事故。
在此，针对路口区域的不同类别当然也可以考虑本领域技术人员认为有意义的分析权重的其他调整方式。
示例性地，针对不同的场景或者说不同类别的路口区域，分析权重的具体数值可以由经验数据和/或机器学习算法求取。
图3示出了根据本发明的一个示例性实施例的路口区域的示意图。在此，出于概要性仅示出沿一个方向的车辆1和交通信号灯2。
如图3所示，车辆1当前位于的路口区域既具有直行待行区域SW，也具有左转待转区域LW。在停止线与交通信号灯2之间的距离D过大以至于超出车载摄像头的有效检测范围时，该路口区域还是大型路口区域。
当车辆1行驶在直行道上时，交通信号灯状态判断***100通过定位装置40确定车辆1所处的车道以及当前的路口区域，所述路口区域在定位装置40中的地图中标记有类别。然后由车载摄像头10、雷达传感器单元20和车与外界的交互通信装置30分别获取摄像头识别信息、其他交通参与者的行为信息和车与外界的交互通信信息并发送给控制器50。控制器50确定路口区域的类别，即大型路口区域和直行待行区域SW，并且根据路口区域的类型调整所获取信息的分析权重：车与外界的交互通信信息的分析权重0.7，其他交通参与者的行为信息的分析权重0.15，摄像头识别信息的分析权重0.15，然后基于该分析权重综合分析摄像头识别信息、其他交通参与者的行为信息和车与外界的交互通信信息，从而判断出交通信号灯2的状态。在此，当然也可以考虑另外的本领域技术人员认为有意义的分析权重的调整数值。
前面对于实施方式的阐释仅在所述示例的框架下描述本发明。当然，只要在技术上有意义，实施方式的各个特征能够自由地相互组合，而不偏离本发明的框架。
对于本领域的技术人员而言，本发明的其他优点和替代性实施方式是显而易见的。因此，本发明就其更宽泛的意义而言并不局限于所示和所述的具体细节、代表性结构和示例性实施例。相反，本领域的技术人员可以在不脱离本发明的基本精神和范围的情况下进行各种修改和替代。

Claims (10)

1.一种用于车辆(1)的判断交通信号灯(2)的状态的方法，所述方法至少包括以下步骤：
S1：确定路口区域的类别；
S2：获取所述车辆(1)的摄像头识别信息、所述车辆(1)以外的其他交通参与者的行为信息和/或车与外界的交互通信信息；
S3：根据所述车辆位于的路口区域的类别调整所获取信息的分析权重，并且结合所述分析权重综合分析所述摄像头识别信息、所述其他交通参与者的行为信息和/或所述车与外界的交互通信信息以判断所述交通信号灯(2)的状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述路口区域具有至少一个类别，所述类别至少从以下组中选择出：普通路口区域，左转待转区域，直行待行区域，具有紧密排列的交通信号灯的路口区域，大型路口区域，具有侧位交通信号灯的路口区域，具有特殊类型的交通信号灯的路口区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述路口区域的类别是具有紧密排列的交通信号灯的路口区域或者具有侧位交通信号灯的路口区域时，所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重＞所述其他交通参与者的行为信息的分析权重＞所述摄像头识别信息的分析权重。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，当所述路口区域的类别是左转待转区域和大型路口区域时和/或所述路口区域的类别是直行待行区域和大型路口区域时，所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重＞所述其他交通参与者的行为信息的分析权重＝所述摄像头识别信息的分析权重。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其中，当所述路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域时，将所述分析权重调整为：所述车与外界的交互通信信息的分析权重>所述其他交通参与者的行为信息的分析权重，所述摄像头识别信息的分析权重＝0，其中，尤其地，所述车与外界的交互通信信息的分析权重＝1。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，当所述路口区域的类别是具有特殊类型的交通信号灯的路口区域并且未获取所述车与外界的交互通信信息时，提醒驾驶员注意或者将驾驶主体移交给驾驶员。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析权重的数值可以由经验数据和/或机器学习算法求取。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
所述其他交通参与者的行为信息至少包括：当前车道的前方车辆的行为信息，相邻车道的车辆的行为信息，前方行人的行为信息；和/或
所述其他交通参与者的行为信息通过所述车辆的雷达传感器单元(20)检测出；和/或
所述车与外界的交互通信信息是所述车辆与直接置于交通信号灯旁的可发送信息的基础设施或者控制交通信号灯的基础设施的交互通信信息；和/或
所述路口区域的类别基于车辆的位置信息及车载高精度地图确定。
9.一种计算机程序产品，其包括计算器程序指令，其中，当所述计算机程序指令被一个或多于一个处理器执行时，所述处理器能够执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种用于车辆(1)的交通信号灯状态判断***(100)，其中，所述交通信号灯状态判断***(100)至少包括：
-车载摄像头(10)；
-雷达传感器单元(20)；
-车与外界的交互通信装置(30)；
-定位装置(40)；
-控制器(50)，所述控制器与所述车载摄像头(10)、所述雷达传感器单元(20)、所述车与外界的交互通信装置(30)和所述定位装置(40)通信连接并且被配置成能够利用根据权利要求9所述的计算机程序产品判断交通信号灯(2)的状态。
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