KR102266830B1

KR102266830B1 - 차선 결정 방법, 디바이스 및 저장 매체

Info

Publication number: KR102266830B1
Application number: KR1020217000555A
Authority: KR
Inventors: 위진 푸
Original assignee: 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2017-02-07
Filing date: 2018-02-02
Publication date: 2021-06-18
Also published as: JP2020518785A; WO2018145602A1; EP3534114A4; US20190295420A1; KR20190090393A; JP6843990B2; US11094198B2; CN108303103B; CN108303103A; EP3534114A1; EP3534114B1; KR20210006511A

Abstract

본 출원의 실시예는 차선을 결정하기 위한 방법 및 컴퓨팅 디바이스를 개시한다. 방법은 차량으로부터, 차량이 주행하는 도로 표면의 이미지 정보를 획득하는 단계; 이미지 정보로부터 도로 표면 상의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 인식하는 단계 - 제1 차선 정보는 차량이 도로 표면에 위치하는 주행 차선과 적어도 하나의 제1 차선 사이의 위치 관계, 및 제1 차선의 특성들을 포함함 -; 및 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로가 위치하는 도로 표면의 지도에서 적어도 하나의 제1 차선의 특징들을 적어도 하나의 제2 차선의 특징들과 매칭시키는 단계를 포함한다. 목표 차선은 지도 내의 주행 차선에 대응하는 차선이고, 적어도 하나의 제2 차선의 특성들은 지도로부터 취득된다.

Description

차선 결정 방법, 디바이스 및 저장 매체{LANE DETERMINATION METHOD, DEVICE AND STORAGE MEDIUM}

관련 출원

본 출원은 명칭이 "TARGET LANE DETERMINING METHOD AND APPARATUS"이고 2017년 2월 7일에 출원된 중국 특허 출원 제201710073556.7호에 대한 우선권을 주장하며, 중국 특허 출원은 전체적으로 참조로 포함된다.

기술분야

본 출원은 위치 결정 기술에 관한 것으로, 구체적으로 차선 결정 방법 및 장치, 및 저장 매체에 관한 것이다.

기술들의 발전들에 따라, 전자 지도들 및 차량 내비게이션 기술들은 일반적으로 사람들의 생활에 적용되어 왔다. 자율 주행 기술들은 또한 증가하고 있다. 이러한 기술들 중에서, 차량 위치 결정은 기본적이고 필연적인 기술이다. 현재 차량 위치 결정 방법에서, 차량은 위성 또는 차량 내 센서에 의존하여 주로 위치한다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 차선 결정 방법이 제공된다. 방법은 차량에 의해 수집되는 차량의 도로 표면의 이미지 정보를 획득하는 단계; 이미지 정보로부터 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 식별하는 단계 - 제1 차선 정보는 차량이 도로 표면에 위치하는 주행 차선 및 적어도 하나의 제1 차선을 표시하기 위해 사용되는 위치 관계, 및 적어도 하나의 제1 차선의 특징을 포함함 -; 및 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 적어도 하나의 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하는 단계 - 목표 차선은 지도 내의 주행 차선에 대응하는 차선이고, 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득됨 - 를 포함한다.

본 출원의 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 디바이스가 추가로 제공된다. 컴퓨팅 디바이스는 프로세서 및 메모리를 포함하며, 메모리는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하고, 이 명령어들은 프로세서로 하여금 차량에 의해 수집되는 차량의 도로 표면의 이미지 정보를 획득하게 하고; 이미지 정보로부터 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 식별하게 하며 - 제1 차선 정보는 차량이 도로 표면에 위치하는 주행 차선 및 제1 차선을 표시하기 위해 사용되는 위치 관계, 및 적어도 하나의 제1 차선의 특징을 포함함 -; 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 적어도 하나의 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하게 하고, 목표 차선은 지도 내의 주행 차선에 대응하는 차선이고, 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득된다.

본 출원의 일 실시예는 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 설명된 방법을 수행하게 하기 위해, 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 추가로 제공한다.

본원에 설명되는 첨부 도면들은 본 출원의 실시예들에 관한 추가 이해를 제공하기 위해 사용되고, 본 출원의 실시예들의 일 부분을 구성하고; 본 출원의 개략 실시예들 및 그들의 설명은 본 출원을 설명하기 위해 사용되고, 본 출원에 관한 부적절한 제한을 구성하지 않는다. 도면들에서:
도 1a는 본 출원의 일 실시예에 따른 구현 환경의 개략도이다.
도 1b는 본 출원의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스의 하드웨어의 구조도이다.
도 2a는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 2b는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 개략도이다.
도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 4a는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 4b는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 개략도이다.
도 4c는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 4d는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 개략도이다.
도 5a는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 5b는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다.
도 6a는 본 출원의 일 실시예에 따른 이미지 처리의 개략도이다.
도 6b는 본 출원의 일 실시예에 따른 이미지 처리의 개략도이다.
도 6c는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선의 개략도이다.
도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 장치의 개략도이다.
도 8은 본 출원의 일 실시예에 따른 목표 차선 결정 장치의 개략도이다.
도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 단말의 구조 블록도이다.

설명된 실시예들은 본 출원의 모든 실시예들이기 보다는 단지 일부 실시예들이다. 도 1a는 본 출원의 일 실시예에 따른 구현 환경의 개략도이다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 서버(102)는 네트워크를 통해 자동차(104) 내의 차량 내 디바이스(또한 단말 디바이스로 언급됨)에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크는 광역 네트워크, 대도시권 네트워크, 근거리 네트워크 등을 포함할 수 있지만 이들에 제한되지 않는다.

단말 디바이스(106)는 다양한 차량 내 단말들, 예를 들어, PC, 이동 전화, 태블릿 컴퓨터, 드라이빙 레코더, 및 차량 내 내비게이터를 포함할 수 있지만, 이들에 제한되지 않는다.

본 출원의 일 실시예에 따른 방법은 서버(102)에 의해 수행될 수 있거나, 자동차(104) 내의 단말 디바이스(106)에 의해 수행될 수 있거나, 서버(102) 및 단말 디바이스(106)에 의해 공동으로 수행될 수 있다. 단말(106)에 의해 수행되는 본 출원의 이러한 실시예에 따른 방법은 단말 상에 설치되는 클라이언트에 의해 대안적으로 수행될 수 있다.

도 1b는 본 출원의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 디바이스의 구조도이다. 컴퓨팅 디바이스(100b)는 도 1a에 도시된 구현 환경(100a) 내의 단말 디바이스(106)일 수 있거나, 서버(102)일 수 있다.

도 1b를 참조하면, 컴퓨팅 디바이스(100b)는 이하의 구성요소들, 즉 프로세서(101), 메모리(103), 및 통신 모듈(105) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(100b)는 통신 모듈(105)을 사용함으로써 네트워크를 통해 다른 디바이스와 통신할 수 있다.

프로세서(101)는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있거나, 단일 코어 또는 멀티 코어 프로세서를 포함할 수 있거나, 동일한 물리 디바이스 내에 있을 수 있거나, 복수의 물리 디바이스 내에 분포될 수 있다. 프로세서(101)는 실행을 위해 사용될 수 있다.

메모리(103)는 운영 체제(107), 통신 모듈(108), 및 차선 결정 모듈(109)을 포함할 수 있다. 차선 결정 모듈(109)은 컴퓨터 판독가능 명령어들을 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 명령어들은 프로세서(101)로 하여금 본 출원의 실시예들에 따른 차선 결정 방법을 수행하게 할 수 있다.

도 2a는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다:

S201: 차량에 의해 수집되는 차량의 도로 표면의 이미지 정보를 획득한다.

일부 실시예들에서, 이미지 수집 디바이스는 차량 상에 설치될 수 있어, 이미지 수집 디바이스는 차량의 도로 표면의 이미지 정보를 수집한다. 이미지 정보는 픽처 및 비디오를 포함할 수 있다. 이미지 수집 디바이스는 카메라, 열 화상기(thermal imager) 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 이미지 수집 디바이스는 차량의 앞 및 뒤에 설치될 수 있다. 예를 들어, 이미지 수집 디바이스는 카메라로 하여금 가능한 한 많이 도로 표면과 평행하게 하고 광학 축으로 하여금 주행의 앞 우측 또는 뒤 우측 방향을 가리키게 하기 위해, 전면 윈드스크린 또는 후면 윈드스크린 상의 중앙 위치에 설치될 수 있다. 이러한 방식으로, 도로의 소실점은 비디오 이미지의 중심에 가깝고, 차량의 2개의 측면 상의 차선들은 비디오 이미지 내에 있을 수 있다.

S202: 이미지 정보로부터 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 식별하며, 제1 차선 정보는 차량이 도로 표면에 위치하는 주행 차선과 적어도 하나의 제1 차선 사이의 위치 관계, 및 적어도 하나의 제1 차선의 특징을 포함한다.

일부 실시예들에서, 차량의 주행 차선은 이미지 정보에서 결정될 수 있고, 그 다음 위치 관계는 결정된 주행 차선 및 제1 차선의 특징에 따라 결정된다. 본원에서, 차량의 주행 차선은 차량이 도로 표면에 위치하는 차선이고, 제1 차선은 이미지 정보로부터 식별되는 차선이다. 위치 관계는 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계이다. 제1 차선이 주행 차선을 포함하지 않을 때, 위치 관계는 이하일 수 있다: 주행 차선은 제1 차선의 좌측 측면 또는 우측 측면 상에 있거나, 제1 차선으로부터 좌측 측면 상에 위치하는 제2 차선이다. 제1 차선이 주행 차선을 포함할 때, 위치 관계는 이하일 수 있다: 주행 차선은 좌측으로부터의 제1 차선의 제2 차선이다. 일부 실시예들에서, 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계는 주행 차선과 제1 차선의 차선 사이의 위치 관계를 대안적으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 위치 관계는 이하일 수 있다: 주행 차선은 제1 차선의 6개의 차선의 좌측 제2 차선 및 좌측 제3 차선에 의해 샌드위치되는 차선이다.

일부 실시예들에서, 주행 차선이 이미지 정보에서 결정될 때, 이미지 정보 내의 이미지의 중심선이 위치하는 차선은 주행 차선으로서 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 2b에 도시된 바와 같이, 이미지(20)의 중심선(21)은 차선 연장 방향을 따라 수집되고, 중심선이 위치하는 차선(L3)은 주행 차선으로서 결정된다.

일부 실시예들에서, 이미지 정보에서 최대 차선 폭을 갖는 차선은 주행 차선으로서 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 2b에 도시된 바와 같이, 차량의 주행 차선은 차량에 가까운 이미지에서 측면 상의 차선들(L1, L2, L3, L4, 및 L5)의 폭들(W1, W2, W3, W4, 및 W5)에 따라 결정될 수 있으며, 즉, 차선(L3)의 폭(W3)은 최대이다. 따라서, 차선(L3)은 주행 차선으로서 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 주행 차선은 이미지 정보에서 차선의 형상에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 2b에 도시된 바와 같이, 2개의 평행 보조선(22 및 23)은 차선들에 대응하는 사다리꼴들을 획득하기 위해, 차선 연장 방향에 수직인 방향을 따라 이미지(20)에서 그려질 수 있다. 이러한 사다리꼴들 중에서, 둘 다 예각들인 하나의 보조선 상의 2개의 기준 각도를 (도 2b에 도시된 각도들(A1 및 A2)로서) 갖는 사다리꼴(T3)에 대응하는 차선(L3)은 주행 차선으로서 사용된다. 다른 예에 대해, 차선 연장 방향에 수직인 2개의 평행선(22 및 23)이 그려질 수 있고, 2개의 평행선으로 최대 면적을 갖는 사다리꼴을 형성하는 2개의 이웃 차선에 의해 샌드위치되는 차선은 주행 차선으로서 결정될 수 있다. 도 2b에서의 사다리꼴(T3)의 면적은 최대이고, 따라서 차선(L3)은 주행 차선으로서 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 주행 차선은 이미지 정보에서 차선들 사이의 각도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 복수의 차선은 이미지에서 식별될 수 있고, 대향 경사 방향들을 갖는 2개의 이웃 차선에 의해 정의되는 차선은 주행 차선으로서 결정된다. 다른 예에 대해, 각도가 최대인 2개의 이웃 차선에 의해 정의되는 차선은 주행 차선으로서 결정될 수 있다.

S203: 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 적어도 하나의 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행한다.

목표 차선은 지도 내의 주행 차선에 대응하는 차선이고, 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득된다.

실시예들에 따른 방법에 기초하여, 특징 매칭은 차량에 의해 수집되는 이미지로부터 추출되는 차선 정보와 지도에서 획득되는 지리적 위치의 차선 정보 사이에 수행되며, 그것에 의해 지도에서 차량의 주행 차선에 대응하는 목표 차선을 결정하고, 따라서 차량 상의 위치 결정은 차선에 정확할 수 있다. 차량의 차선 정보는 차량 내비게이션 및 자동 주행과 같은 기술들에 상당히 유용하고, 내비게이션의 정확도를 개선하는 것, 자동 주행의 안전성을 개선하는 것 등을 도울 수 있다.

실시예들에서, 제1 차선의 다양한 특징들, 예를 들어, 차선 특징, 차선 폭, 도로 표면 상에 분무되는 식별자, 교통 표지, 및 속도 제한 식별자는 차선 식별을 수행하기 위해 이미지로부터 추출될 수 있다. 실시예들의 해결법들은 차선의 특징이 차선 특징의 역할을 하는 일 예를 사용함으로써 아래에 설명되고, 다른 차선 특징들이 사용되는 구현 방법들은 유사하고, 상세들은 본원에 하나씩 다시 설명되지 않는다. 도 3은 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다:

S301: 차량에 의해 수집되는 도로 표면의 이미지 정보로부터, 도로 표면 내의 제1 차선의 제1 차선 특징, 및 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계를 식별한다. 제1 차선 특징은 하나 이상의 제1 차선의 특징을 포함할 수 있다.

S302: 지도로부터 차량의 지리적 위치가 위치하는 도로의 제2 차선 특징을 획득한다. 제2 차선 특징은 하나 이상의 제2 차선의 특징을 포함할 수 있다.

S303: 제2 차선 특징, 제1 차선 특징, 및 위치 관계를 사용함으로써 지도에서 주행 차선에 대응하는 목표 차선을 결정한다.

실시예들에서, 특징 매칭은 이미지로부터 식별되는 차선의 특징 및 지도 내의 대응하는 도로 표면의 차선의 특징을 사용함으로써 수행되며, 그것에 의해 지도에서 차량의 주행 차선에 대응하는 목표 차선을 결정하고, 따라서 차선을 결정하는데 요구되는 계산량이 감소될 수 있다.

실시예들에서, S303에서 차선 특징을 사용함으로써 목표 차선을 결정하기 위한 많은 방법이 있을 수 있고, 수개의 예들은 아래에 열거된다. 도 4a는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다. 도 4a에 도시된 바와 같이, 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다:

S401: 제1 차선 특징을 제2 차선 특징과 비교하고, 제1 차선에 대응하고 제2 차선이 되는 제3 차선을 결정한다.

S402: 제3 차선 및 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계에 따라 지도에서 주행 차선에 대응하는 목표 차선을 결정한다.

일부 실시예들에서, 제1 차선 특징이 하나의 제1 차선의 선 타입을 포함하고, 제2 차선 특징이 하나 이상의 제2 차선의 선 타입을 포함할 때, 제1 차선의 선 타입이 되고 하나 이상의 제2 차선이 되는 차선은 제3 차선으로서 사용될 수 있고; 지도 내의 주행 차선에 대응하는 목표 차선은 제3 차선 및 위치 관계에 따라 결정된다.

실시예들에서, 차선들의 선 타입들은 실선, 파선, 이중 실선, 직선, 곡선 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 선 타입이 파선인 하나의 차선만이 이미지 정보로부터 식별될 때, 그것은 차량의 주행 차선과 차선 사이의 위치 관계가 이하인 이미지 정보로부터 식별된다: 주행 차선은 차선의 좌측 상에 위치한다. 도로의 3개의 차선은 지도로부터 획득되고, 각각 실선, 파선, 및 실선인 선 타입들이 된다. 상술한 3개의 차선의 파선인 차선은 이미지에서 식별되는 제1 차선에 대응하는 지도 내의 차선, 즉, 제3 차선으로서 사용될 수 있다. 제3 차선 및 상술한 위치 관계에 따라, 지도 내의 제3 차선의 좌측 상의 차선이 목표 차선인 것으로 결정된다.

일부 실시예들에서, 제1 차선 특징이 복수의 제1 차선의 선 타입들 및 배열 방식을 포함하고, 제2 차선 특징이 복수의 제2 차선의 선 타입들 및 배열 방식을 포함할 때, 복수의 제1 차선의 선 타입들 및 배열 방식이 되고 복수의 제2 차선이 되는 복수의 차선은 제3 차선들로서 사용될 수 있다. 지도 내의 주행 차선에 대응하는 목표 차선은 결정된 제3 차선 및 위치 관계에 따라 결정된다.

예를 들어, 복수의 제1 차선은 카메라에 의해 수집되는 이미지 정보로부터 식별되고, 제1 차선 특징의 선 타입들 및 배열 방식은 실선, 파선, 파선, 및 파선이고, 그것은 차량과 4개의 제1 차선 사이의 위치 관계가 이하인 이미지 정보로부터 식별된다: 차량은 4개의 제1 차선의 중앙에 위치하며, 즉, 제1 2개의 선 타입에 대응하는 차선들은 차량의 좌측 상의 2개의 차선이고, 마지막 2개의 선 타입에 대응하는 차선들은 차량의 우측 상의 2개의 차선이다. 더욱이, 지도는 5개의 차선, 또한 즉, 6개의 제2 차선을 소유하는 하나의 도로인 제2 차선들을 제공하고, 제2 차선들의 제2 차선 특징은 실선, 파선, 파선, 파선, 파선, 및 실선이다. 따라서, 실선, 파선, 파선, 및 파선으로서 그러한 선 타입들 및 배열 방식의 제1 차선 특징을 갖는, 상술한 6개의 제2 차선의 차선들은 제3 차선들로서 사용될 수 있으며, 즉, 제1 내지 4개의 차선은 제3 차선들로서 사용된다. 결정된 제3 차선들 및 상술한 위치 관계에 따라, 차량이 제3 차선들의 중앙에 위치하며, 즉, 제2 차선의 우측 상에 또는 제3 차선의 좌측 상에 위치하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 목표 차선이 지도 내의 좌측 제2 차선인 것으로 결정될 수 있다.

일부 예들에서, 차선의 선 타입은 심볼을 사용함으로써 표시될 수 있고, 복수의 차선의 배열 방식은 심볼 스트링을 사용함으로써 표시될 수 있다. 예를 들어, 제1 차선들의 선 타입들에 대응하는 심볼들은 선 타입과 심볼 사이의 사전 설정 대응관계에 따라 제1 차선들의 배열 방식으로 조직화될 수 있고, 제1 차선 특징을 표시하는 제1 심볼 스트링이 발생되고; 제2 차선들의 선 타입들에 대응하는 심볼들은 대응관계에 따라 제2 차선들의 배열 방식으로 조직화되고, 제2 차선 특징을 표시하는 제2 심볼 스트링이 발생되고; 제1 심볼 스트링은 제2 심볼 스트링과 비교되고, 제1 심볼 스트링 내의 것들과 동일한 제2 심볼 스트링 내의 복수의 심볼에 대응하는 복수의 차선은 제3 차선들로서 사용되고; 지도 내의 주행 차선에 대응하는 목표 차선은 제3 차선 및 위치 관계에 따라 결정된다. 예를 들어, 도 4b에 도시된 바와 같이, 이미지 정보로부터 식별되는 4개의 제1 차선(J1, J2, J3, 및 J4)의 선 타입들 및 배열 방식은 {J1 실선, J2 파선, J3 파선, J4 파선}이다. 파선이 0을 사용함으로써 표시되고, 실선이 1을 사용함으로써 표시될 때, 제1 차선 특징을 표시하는 제1 심볼 스트링이 "1000"인 것으로 습득될 수 있다. 유사하게, 6개의 제2 차선(K1, K2, K3, K4, K5, 및 K6)은 지도로부터 획득되고, 선 타입들 및 배열 방식은 {K1 실선, K2 파선, K3 파선, K4 파선, K5 파선, K6 실선}이고, 제2 차선 특징을 표시하는 제2 심볼 스트링이 "100001"인 것으로 습득될 수 있다. 제1 심볼 스트링 "1000"은 제2 심볼 스트링 "100001"과 비교되고, 제2 심볼 스트링 "100001" 내의 제1 4개의 심볼이 제1 심볼 스트링 "1000"과 매칭하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 제2 심볼 스트링 내의 제1 4개의 심볼에 대응하는 4개의 차선(K1, K2, K3, 및 K4)이 지도 내의 제1 차선들(J1, J2, J3, 및 J4)에 대응하는 제3 차선들인 것으로 결정될 수 있다. 그 다음, 주행 차선이 좌측 제2 및 제3 차선들 사이에 있는 것인 이미지로부터 식별되는 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계에 따라, 좌측 제2 및 제3 차선들 사이에 있는 제3 차선들의 차선이 목표 차선이며, 즉, K2와 K3 사이의 차선이 목표 차선인 것으로 결정될 수 있다.

도 4c는 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 방법의 흐름도이다. 도 4c에 도시된 바와 같이, 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다:

S411: 제1 차선 특징 및 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계에 따라 주행 차선의 차선 묘사를 결정한다.

S412: 제2 차선의 특징에 따라 적어도 하나의 제2 차선 각각의 차선 묘사를 결정한다.

본원에서, 하나의 차선의 차선 묘사는 하나 이상의 차선의 특징 및 하나 이상의 차선과 차선 사이의 위치 관계를 포함할 수 있다.

S413: 주행 차선의 차선 묘사를 각각의 제2 차선의 차선 묘사와 비교하고, 목표 차선으로서, 주행 차선의 차선 묘사를 따르는 제2 차선을 결정한다.

일부 실시예들에서, 주행 차선의 차선 묘사가 하나의 제1 차선의 선 타입 및 제1 차선과 주행 차선 사이의 위치 관계를 포함할 때, 각각의 제2 차선의 차선 묘사가 결정된다. 각각의 제2 차선의 차선 묘사는 하나의 제2 차선의 선 타입 및 제2 차선과 제2 차선 사이의 위치 관계를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 제2 차선 중 하나의 차선은, 차선의 차선 묘사 내의 선 타입 및 위치 관계가 주행 차선의 차선 묘사 내의 선 타입 및 위치 관계와 일치하는 경우 목표 차선으로서 결정될 수 있다. 예를 들어, 하나의 제1 차선만이 이미지 정보로부터 식별되고, 제1 차선의 선 타입이 파선이고, 주행 차선이 제1 차선의 좌측 상에 위치하는 것인 제1 차선과 주행 차선 사이의 위치 관계가 이미지 정보로부터 식별될 때, 주행 차선의 차선 묘사가 예를 들어, "파선 좌측"인 것으로 결정될 수 있다. 3개의 제2 차선이 지도로부터 획득되고, 제2 차선들의 선 타입들 및 배열 방식이 실선, 파선, 및 실선이면, 3개의 제2 차선에 의해 정의되는 2개의 제2 차선(A 및 B)에서, 차선(A)의 차선 묘사는 "실선 좌측, 파선 우측"인 것, 및 차선(B)의 차선 묘사는 "파선 좌측, 실선 우측"인 것으로 결정될 수 있다. 주행 차선의 차선 묘사는 차선(A) 및 차선(B) 각각의 차선 묘사와 비교되고, 제2 차선들의 차선(B)의 차선 묘사는 주행 차선의 특징과 일치하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 차선(B)은 지도 내의 주행 차선에 대응하는 목표 차선인 것으로 결정된다.

일부 실시예들에서, 주행 차선의 차선 묘사가 복수의 제1 차선의 선 타입들, 제1 배열 방식, 및 복수의 제1 차선과 주행 차선 사이의 위치 관계를 포함할 때, 각각의 제2 차선의 차선 묘사가 결정된다. 각각의 제2 차선의 차선 묘사는 복수의 제2 차선의 선 타입들, 제2 배열 방식, 및 복수의 제2 차선과 제2 차선 사이의 위치 관계를 포함한다. 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 배열 방식, 및 위치 관계가 주행 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 제1 배열 방식, 및 위치 관계와 일치하는 적어도 하나의 제2 차선 중 하나의 차선은 목표 차선으로서 결정된다. 예를 들어, 4개의 제1 차선이 이미지 정보로부터 식별되고, 4개의 제1 차선의 선 타입들 및 배열 방식이 {실선, 파선, 파선, 파선}이고, 주행 차선이 4개의 제1 차선의 2개의 중앙 차선 사이에 위치할 때, 따라서 주행 차선의 차선 묘사가 예를 들어, "실선, 파선, 주행 차선, 파선, 파선"일 수 있는 것으로 결정될 수 있다. 6개의 제2 차선 및 6개의 제2 차선에 의해 정의되는 5개의 제2 차선은 지도로부터 획득되고, 6개의 제2 차선의 선 타입들 및 배열 방식은 {실선, 파선, 파선, 파선, 파선, 실선}이다. 5개의 제2 차선의 차선 묘사들은 각각 차선(A){실선, 차선(A), 파선, 파선, 파선, 파선, 실선}, 차선(B){실선, 파선, 차선(B), 파선, 파선, 파선, 실선}, 차선(C){실선, 파선, 파선, 차선(C), 파선, 파선, 실선}, 차선(D){실선, 파선, 파선, 파선, 차선(D), 파선, 실선}, 및 차선(E){실선, 파선, 파선, 파선, 파선, 차선(E), 실선}인 것으로 결정될 수 있다. 차선(B)의 차선 묘사는 주행 차선의 차선 묘사를 따르는 것으로 비교를 통해 결정될 수 있고, 따라서 차선(B)는 지도 내의 주행 차선에 대응하는 목표 차선인 것으로 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 주행 차선의 차선 묘사 내의 제1 차선들에 대응하는 심볼들은 제1 배열 방식으로 선 타입 및 위치 관계 및 심볼 사이의 사전 설정 대응관계에 따라 조직화될 수 있고, 주행 차선의 차선 묘사를 표시하는 제1 심볼 스트링이 발생되고; 제2 차선들의 차선 묘사들 내의 복수의 제2 차선에 대응하는 심볼들은 제2 배열 방식으로 대응관계에 따라 조직화되고, 제2 차선들의 차선 묘사들을 표시하는 제2 심볼 스트링들이 발생되고; 제1 심볼 스트링은 제2 차선들의 제2 심볼 스트링들 각각과 비교되고, 제1 심볼 스트링을 따르는 제2 심볼 스트링에 대응하는 제2 차선은 목표 차선으로서 결정된다. 예를 들어, 도 4d에 도시된 바와 같이, 이미지 정보로부터 식별되는 4개의 제1 차선(J1, J2, J3, 및 J4)의 선 타입들 및 배열 방식은 {J1 실선, J2 파선, J3 파선, J4 파선}이고, 주행 차선(L0)과 제1 차선들 사이의 위치 관계는 주행 차선이 차선들(J2 및 J3) 사이에 있는 것이다. 파선이 0을 사용함으로써 표시되고, 실선이 1을 사용함으로써 표시되고, 차선이 Q를 사용함으로써 표시될 때, 주행 차선의 차선 묘사를 표시하는 제1 심볼 스트링이 "10Q00"인 것으로 습득될 수 있다. 유사하게, 6개의 제2 차선(K1, K2, K3, K4, K5, 및 K6)은 지도로부터 획득되고, 선 타입들 및 배열 방식은 {K1 실선, K2 파선, K3 파선, K4 파선, K5 파선, K6 실선}이고, 5개의 제2 차선의 차선 묘사들의 제2 심볼 스트링들은 각각 L1: "1Q00001", L2: "10Q0001", L3: "100Q001", L4: "1000Q01", 및 L5: "10000Q1"인 것으로 습득될 수 있다. 제1 심볼 스트링은 제2 심볼 스트링들과 비교되고, 차선(L2)의 심볼 스트링 "10Q0001"은 주행 차선(L0)의 제1 심볼 스트링 "10Q00"을 따르는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, L2는 지도 내의 주행 차선(L0)에 대응하는 목표 차선인 것으로 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 지도로부터 획득되는 제2 차선 또는 제2 레인은 차량의 주행 방향에 따라 지도로부터 획득되고 차량의 주행 방향과 일치하는 방향에 있는 차선 또는 레인일 수 있다.

도 5a는 본 출원의 일 실시예에 따른 임의적 차선 결정 방법의 흐름도이다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다:

단계(S501): 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해 차량의 도로 표면의 이미지를 수집한다.

단계(S502): 이미지 정보로부터 도로 표면의 제1 차선 정보를 식별하며, 제1 차선 정보는 도로 표면 상에 차량의 차선 위치를 표시하기 위해 사용되는 제1 차선 및 제1 차선의 특징을 포함한다.

단계(S503): 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하며, 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득되고, 적어도 하나의 제2 차선은 목표 차선을 포함한다.

단계(S501) 내지 단계(S503)를 수행함으로써, 이미지 처리는 제1 차선 정보를 식별하기 위해 도로 표면의 이미지 정보 상에 수행되고, 그 다음 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된다. 현재 자동 주행 차량의 기존 디바이스들만을 사용함으로써, 차량은 차량이 실제로 위치하는 차선을 결정하기 위해, 가로로 위치할 수 있고, 상대적으로 높은 투자 비용들의 기술적 문제는 차량이 정확히 위치할 때 해결될 수 있으며, 그것에 의해 차량을 정확히 위치시키고 비용들을 감소시키는 기술적 효과들을 달성한다.

상술한 도로 표면은 차량이 현재 주행하고 있는 도로 표면이다. 상술한 이미지 정보는 도로 표면의 특징들을 갖는 이미지, 예를 들어, 컬러 픽처 또는 블랙 및 화이트 픽처, 컬러 비디오 또는 블랙 및 화이트 비디오, 또는 열 화상 픽처이다. 상술한 특징들은 차선 특징, 차선 폭, 차선 타입, 도로 식별자, 교통 표지, 속도 제한 식별자 등을 포함하고, 차선 특징들은 적어도 파선, 실선, 직선, 곡선 등을 포함한다. 차선 타입들은 고속도로, 국도 등을 포함할 수 있다. 상술한 차량은 자동 주행 차량, 자율 주행 차량, 다양한 모터 차량들 등일 수 있다.

상술한 제1 차선 정보에 의해 표시되는 제1 차선은 차량이 실제로 주행하고 있는 차선일 수 있거나, 차량이 실제로 주행하고 있는 차선과 상대 위치 관계를 갖는 임의의 차선일 수 있다.

본 출원의 이러한 실시예의 상술한 방법은 차량을 가로로 위치시키기 위해 주로 사용되고, 자동 주행 차량을 가로로 위치시키기 위해 사용되는 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

차량은 선(즉, 차선)을 밟을 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 따라서, 설명의 편의를 위해, 본 출원의 이러한 실시예에서, 차량이 선을 밟을 때, 차량의 폭이 차선의 것의 50%에 도달하는 한, 차량은 차선에 위치하는 것으로 간주될 수 있다.

자동차 산업이 일어난 이래로, 자율 주행 자동차들은 항상 국가들의 자동차 산업 엘리트들에게 강하게 도전받는 최신의 프로젝트들 중 하나이다. 자율 주행 자동차는 위험한 조작 환경에서 또는 심지어 군사 적용에서 무한 적용 전망을 갖기 때문에, 중앙 정부들로부터의 투자들이 또한 유인된다. 그러나, 컴퓨터 계산 능력 및 제어 시스템 디자인의 문제들 때문에, 각각의 현재 자동 주행 차량은 폐쇄 장소에 또는 특정 목적을 위해 사용되는 것에 제한된다. 기술들의 발전에 따라, 최근에, 다수의 자동차 회사는 자동 주행 기술의 제시와 동시에 일어나기 시작하고, 심지어 일부 자동차 제조자들은 이러한 기술이 2020년까지 대중화될 수 있는 것을 예측한다.

자율 주행 자동차의 경우, 위치 결정이 정확한지는 주행 안정성에 직접적인 영향을 미친다. 각각 관련된 기술적 해결법은 자율 주행 자동차를 위치시키기 위한 완전한 위치 결정 해결법이고, 가로 위치 결정 및 세로 위치 결정 둘 다를 포함하고, GPS/BDS 애플리케이션을 암시적으로 포함한다. 본 출원의 이러한 실시예의 기술적 해결법은 자율 주행 자동차의 가로 위치 결정에 집중하고, GPS/BDS 애플리케이션에 관련되는 설명을 약화시키고, GPS/BDS 위치 결정 정밀도가 높지 않을 때 GPS/BDS 위치 결정을 위한 보조 수단이다. 자율 주행 자동차의 경우, 차량의 가로 위치 결정은 특히 차량 주행 프로세스에서, 세로 위치 결정보다 더 기본적이고 중요하다. 그 이유는 자율 주행 자동차가 고정밀도 지도 상에 미리 계획되는 경로에 따라 주행하고 있고, 경로가 적어도 차선 레벨에 정확할 필요가 있기 때문이다. 차량이 비상 또는 교차로와 마주치지 않는 한, 차량은 경로를 따라 항상 주행하고 있을 수 있다. 따라서, 세로 주행 방향에서, 차량이 차량의 실제 위치에 대해 약간 앞으로 나아가거나 약간 뒤떨어질지라도, 자율 주행 자동차에 관한 영향은 크지 않지만, 정확한 위치 정보는 가로 방향으로 차량에 제공될 필요가 있다. 차량은 차량이 현재 위치하는 차선의 특정 위치를 인식할 경우에 한해, 차량은 결정을 하고 다음 주행 액션을 계획할 수 있다. 본 출원의 이러한 실시예의 기술적 해결법을 사용함으로써, 차량은 가로 위치에 정확히 위치할 수 있다. 본 출원의 이러한 실시예는 도 2를 참조하여 아래에 상세히 설명된다.

단계(S501)에 제공되는 기술적 해결법에서, 이미지 수집은 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해 차량의 도로 표면 상에 수행될 때, 차량의 도로 표면의 픽처 또는 비디오는 차량 내 카메라를 사용함으로써 수집될 수 있고; 차량의 도로 표면의 열 화상 픽처는 차량 내 열 화상기를 사용함으로써 추가로 수집될 수 있다.

예를 들어, 차선을 검출하기 위한 카메라는 카메라로 하여금 가능한 한 많이 도로 표면과 평행하게 하고 광학 축으로 하여금 주행의 앞 우측 방향을 가리게 하기 위해, 차량의 전면 내에 설치되고, 통상 전면 윈드스크린 상의 중앙 위치에 설치될 수 있다. 이러한 방식으로, 도로의 소실점은 비디오 이미지의 중심에 가깝고, 차량의 2개의 측면 상의 차선들은 비디오 이미지 내에 있을 수 있다. 바람직하게는, 카메라의 선택된 등가 초점 길이는 차량의 2개의 측면 상에서 차선들을 촬영하기 위한 충분한 시야 각도를 보장하기 위해, 지나치게 크지 않아야 한다.

이미지 수집 장치(예를 들어, 카메라)가 차량 상에 설치되고 고정되면, 수집 장치의 수집 면적이 결정되고, 즉, 수집 면적 내의 차량의 차선 위치가 상대적으로 고정된다는 점이 주목되어야 한다. 예를 들어, 차량의 전면에서 중심 우측 상에 설치되는 상술한 카메라의 경우, 카메라의 수집 폭이 5개의 차선이면, 수집 폭의 중앙 위치가 위치하는 차선은 차량이 위치하는 차선이다.

단계(S502)에 제공되는 기술적 해결법에서, 도로 표면의 제1 차선 정보가 이미지 정보로부터 식별될 때, 직각 투영 처리는 이미지 정보 상에 수행될 수 있고; 특징은 직각 투영 처리를 받는 이미지 정보로부터 추출되고; 역 원근 투영 처리는 특징 추출된 이미지 정보 상에서 수행된다.

상술한 원근 투영 이미지에서, 차선 및 선 형상 간섭 객체를 구별하는 것은 용이하지 않다. 특히, 파선 타입의 차선은 통상 이미지에서 짧은 선 세그먼트의 형태로 발생한다. 그 결과, 차선 및 일부 선 형상 간섭 객체들을 완전히 구별하는 것은 상당히 어렵다. 직각 투영 처리 후에, 파선 타입의 차선은 도 5에 도시된 바와 같이, 긴 선 세그먼트에 매핑되고 다른 차선과 평행하고, 선 형상 간섭 객체는 다른 차선과 평행하지 않거나 다른 차선에 대해 비정상 간격을 갖는다. 이러한 방식으로, 선 형상 간섭 객체를 선별하는 것은 상당히 용이하다.

상술한 이미지 처리를 통해, 이미지 내의 각각의 차선 및 각각의 차선의 차선 특징(예를 들어, 파선, 실선, 또는 선 폭)이 식별될 수 있다.

도로 표면의 제1 차선 정보가 이미지 정보로부터 식별될 때, 이미지 내의 하나 이상의 차선(즉, 제1 차선들)은 식별될 수 있고, 목표 차선은 하나 이상의 차선을 사용함으로써 결정된다. 바람직하게는, 식별 정확도를 개선하기 위해, 이미지 내의 모든 제1 차선들은 식별될 수 있다. 이러한 방식으로, 복수의 차선의 특징들을 비교함으로써, 차량이 실제로 위치하는 차선은 더 정확하게 결정될 수 있다.

단계(S503)에 제공되는 기술적 해결법에서, 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행되기 전에, 제2 차선의 특징은 이하의 방식으로 획득될 수 있다: 차량의 위성 위치 결정 정보를 획득하는 방식, 즉, GPS/BDS/GLONASS와 같은 차량 내 위성 위치 결정 시스템을 사용함으로써 차량의 위성 위치 결정 정보를 획득하는 방식 - 위치 결정 정확도 및 환경과 같은 인자들에 의해 제한되며, 위성 위치 결정 정보는 차량의 현재 위치만을 상대적으로 개략 표시할 수 있고, 상대적으로 낮은 정밀도를 갖고, 따라서 본 출원의 정확한 위치 결정은 추가로 수행될 필요가 있음 - ; 및 위성 위치 결정 정보에 따라, 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 지도를 획득하는 방식 - 지도는 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징을 소지함 -.

상술한 사용 지도는 고정밀도 지도이고, 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 획득된 지도는 차량 내 지도들의 특정 도로 세그먼트를 위치시키기 위한 지도일 수 있거나; 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 지도는 인터넷 내의 고정밀도 지도들로부터 온라인 획득 방식으로 획득될 수 있다.

상술한 차선의 특징은 차선 특징 및 차선 폭을 주로 포함하고, 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행될 때, 구현은 이하의 방식으로 수행될 수 있다: 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대한 적어도 하나의 제2 차선을 검색하는 방식 - 제3 차선은 지도 내의 제1 차선에 대응하는 차선이고, 예를 들어, 차선이 실선이고 차선 폭이 3 미터인 제3 차선은 제2 차선으로부터 발견됨 - ; 및 적어도 하나의 제2 차선이 되고 제3 차선과 상대 위치 관계를 갖는 차선이 지도 내의 차량의 목표 차선인 것을 결정하는 방식 - 상대 위치 관계는 도로 표면 상의 차량의 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계이고, 예를 들어, 식별된 제1 차선이 차량의 실제 주행 차선의 좌측 상의 차선이면, 지도 내의 제3 차선의 좌측 상의 차선은 목표 차선임 -.

일부 실시예들에서, 하나의 제1 차선이 있을 때, 차선의 파선 및 실선의 특징들만이 고려되면, 매칭을 통해 고유 결과를 발견하는 것이 어려울 수 있다. 따라서, 파선 및 실선의 폭들과 같은 특징들은 하나의 차선의 특징에 따른 매칭을 통해 고유 결과를 발견하기 위해, 추가로 비교될 수 있다.

일부 실시예들에서, 복수의 제1 차선 및 복수의 제2 차선이 있고, 복수의 제1 차선이 도로 표면 상의 차량의 주행 차선을 포함하면, 적어도 하나의 제2 차선은 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대해 검색될 때, 양 및 특징이 복수의 제1 차선의 것들과 매칭하는 복수의 제4 차선은 복수의 제2 차선에서 발견된다.

즉, 복수의 제1 차선은 픽처에서 식별된다. 통상, 복수의 제1 차선은 서로 인접한 차선들, 예를 들어, 3개의 연속 차선이고, 도로 폭은 실제로 5개의 차선이다. 그 다음, 매칭은 3개의 차선과 5개의 차선 사이에 수행될 수 있다. 매칭 동안, 매칭은 3개의 차선의 가장 왼쪽 차선과 5개의 차선의 가장 왼쪽 차선 사이에 수행될 수 있다. 매칭의 각각의 시간이 완료된 후에, 매칭은 특징들이 5개의 차선 중 3개의 차선의 특징들과 완전히 일치하는 3개의 연속 차선이 발견될 때까지 하나의 차선만큼 우측으로 이동함으로써 계속 수행되고; 유사하게, 매칭은 가장 오른쪽 차선으로부터 대안적으로 시작될 수 있다.

적어도 하나의 제2 차선은 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대해 검색될 때, 적어도 하나의 제2 차선 중 어느 하나의 차선 특징이 제1 차선의 차선 특징과 동일한지가 판단될 수 있으며, 즉, 각각의 제2 차선의 차선 특징이 실선 또는 파선인지가 판단될 수 있다. 차선 폭은 특정 에러를 가질 수 있다. 따라서, 차선 폭들이 비교될 때, 임의의 차선의 차선 폭과 제1 차선의 차선 폭 사이의 차이가 사전 설정 값 미만인지가 판단될 수 있다. 적어도 하나의 제2 차선 중 어느 하나의 차선 특징이 제1 차선의 차선 특징과 동일한지, 및 임의의 차선의 차선 폭과 제1 차선의 차선 폭 사이의 차이가 사전 설정 값 미만인지가 판단될 때, 임의의 차선은 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선인 것으로 결정된다.

적어도 하나의 제2 차선이 되고 제3 차선과 상대 위치 관계를 갖는 차선이 지도 내의 차량의 목표 차선인 것으로 결정될 때, 목표 차선은 복수의 제1 차선 내의 도로 표면 상의 차량의 주행 차선의 위치에 따라 복수의 제4 차선에서 결정된다. 예를 들어, 3개의 제1 차선이 식별되고, 주행 차선은 3개의 이웃 제1 차선의 중앙 내의 차선이고, 상술한 5개의 차선이 되고 3개의 제1 차선과 매칭하는 3개의 연속 차선(즉, 제4 차선들)이 결정된 후에, 3개의 제4 차선의 중앙 내의 차선이 목표 차선인 것으로 결정될 수 있다.

상술한 목표 차선은 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제1 신뢰를 갖고, 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된 후에, 위치 결정 센서가 차량 상에 위치 결정을 수행한 뒤에 획득되는 지도 내의 차량의 제5 차선이 획득되며, 제5 차선은 정확도를 위치 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제2 신뢰를 갖고; 신뢰가 사전 설정 조건을 충족하는 차선은 지도 내의 차량의 실제 차선의 역할을 하기 위해 목표 차선 및 제5 차선으로부터 선택되며, 사전 설정 조건은 지도에서 차량의 실제 차선을 결정하기 위해 사용되는 스크리닝 조건이라는 점이 주목되어야 한다.

차량의 지능 주행 시스템에서, 복수의 센서의 위치 결정 결과들이 참조될 수 있고, 센서들의 위치 결정 결과들은 신뢰들에 따라 함께 융합될 수 있고, 차량의 특정 위치는 최종적으로 결정된다. 예를 들어, 신뢰가 상대적으로 높은 차선은 최종 결과이다. 복수의 신뢰가 상대적으로 가까울 때, 복수의 신뢰가 동일한 차선에 대응하면, 차선은 최종 식별 결과로서 사용될 수 있다. 차량의 주행이 결과에 따라 제어되면, 차량의 주행 안전성이 개선될 수 있다.

일부 실시예들에서, 본 출원의 이러한 실시예의 기술적 해결법에서, 상술한 방법을 사용함으로써 차량의 주행 차선을 결정하는 것에 더하여, 차량의 가로 위치는 더 구체적으로 추가로 위치할 수 있다. 도로 표면의 제1 차선 정보가 이미지 정보로부터 식별된 후에, 차량과 제1 차선의 차선 사이의 거리는 이미지 정보에서 차선 방향으로 중심선의 위치(즉, 이미지에서 차량의 상대 위치) 및 제1 차선의 차선의 위치에 따라 결정될 수 있다.

예를 들어, 카메라가 차량의 전면에서 중앙 위치 상에 설치되면, 카메라의 수집 폭 내의 중심 위치는 차량의 위치이다. 즉, 임의의 수집된 이미지에 대해, 가로 방향으로의 이미지의 중심 위치는 차량의 위치이다. 차선이 식별된 후에, 차량과 차선 사이의 간격은 차량의 가로 이동을 제어하기 위해, 중심 위치, 차선, 및 차량 폭에 따라 계산될 수 있다. 카메라가 차량의 중심 위치 상에 설치되지 않으면, 차량의 카메라와 중심 위치 사이의 거리가 결정되기 때문에, 구현은 상술한 방법을 사용함으로써 여전히 수행될 수 있다.

본 출원의 이러한 실시예의 기술적 해결법은 자율 주행 자동차의 위치 결정 요건에 적용될 수 있고, 다른 차량 위치 결정 해결법과 함께 융합될 수 있어, 차량의 위치 결정 정밀도 및 안정성을 전체적으로 개선하고, 또한 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System)(ADAS)의 차선 유지 및 차선 변경 리마인딩에 적용될 수 있어, 차량의 안전 운전을 보장한다.

본 출원의 실시예들은 특정 구현들을 참조하여 아래에 상세히 설명된다:

자율 주행의 경우, 업계는 고정밀도 지도에 더하여, 일반적으로 위치 결정, 지각, 의사 결정, 및 제어가 자율 주행 자동차를 형성하는 4개의 모듈인 것을 고려한다. 차량의 종래의 자기 위치 결정은 통상 약 1 내지 10 m의 정밀도를 갖는 통상적 GPS를 사용함으로써 완료될 수 있다. 그러한 정밀도는 차량이 주요 도로 또는 옆길 상에 있는지, 차량이 다리 위 또는 다리 아래에 있는지, 및 차량이 위치하는 훨씬 더 적은 차선을 분명히 구별할 수 없다. 그러나, 자동 주행 시, 상대적으로 높은 위치 결정 정밀도에 도달하기 위해, 공통 해결법에서, 자동 주행은 고정밀도 차이 "GPS+관성 측정 IMU+지상 기지국"을 사용함으로써 공동으로 완료되지만, 수십만 위안의 자주 발생된 하드웨어 비용들의 압력 하에, 자동 주행 차량들의 대량 생산 요건을 현재 완료하는 것은 상당히 어렵다. 이전 기술적 해결법과 비교하여, 본 출원의 이러한 실시예에 사용되는 기술적 해결법에서, 비용들은 크게 제어되고, 자동 주행은 "고정밀도 지도+통상의 GPS+카메라"를 사용함으로써 공동으로 완료된다.

통상의 GPS는 개략적 위치 결정에 책임이 있고, 통상 약 1 내지 10 m인 위치 결정 정밀도를 갖는다. 그러한 위치 결정 정밀도는 자율 주행 차량의 요건을 충족시키기에 불충분하지만, 통상의 GPS를 사용함으로써, 고정밀도 지도에서 차량 주위의 도로의 세그먼트의 데이터를 위치시키기에 충분하여, 차량을 위치시키기 위한 참조의 역할을 한다. 다음에, 정확한 위치 결정은 카메라에 의해 검출되는 차선을 사용함으로써 수행되며, 즉, 도로의 세그먼트의 데이터는 최적 매칭 위치에 대해 검색된다. 구현은 도 5b에 도시된 단계들을 참조하여 아래에 상세히 설명되고, 특정 위치 결정 단계들은 이하와 같다:

단계(S511): GPS를 사용함으로써 차량의 현재 위치의 좌표들을 획득한다.

단계(S512): 현재 위치의 좌표들에 기초하여, 고정밀도 지도에서 차량 주위의 도로의 세그먼트에 관한 정보를 결정하며, 정보는 얼마나 많은 차선이 전체적으로 있는지, 차선들의 선 형상들, 및 서로 간의 거리들의 폭들을 포함한다.

단계(S513): 카메라에 의해 검출되는 차량의 좌측 및 우측 측면들에 가장 가까운 각각의 2개의 현재 차선(존재하면 전체적으로 4개의 차선)에 따라 차선들의 선 형상들을 판단한다.

통상, 카메라는 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해, 차량의 도로 표면을 실시간으로 수집하고, 단말 상에 실행하는 클라이언트는 수집된 이미지 정보를 식별하고, 차선 특징들 및 차선 폭들과 같은, 이미지 내의 차선들의 차선 정보를 판단한다.

단계(S514): 차량이 현재 위치하는 차선의 위치를 결정하기 위해, 고정밀도 지도에서 검출된 차선들의 선 형상들을 이전에 획득된 차선의 선 형상과 순차적으로 비교한다.

단계(S515): 차량이 차선 변경을 수행할 때, 차량의 좌측 및 우측 측면들 상의 차선들 사이의 거리가 갑자기 변경되는 경우, 이러한 변경에 따라, 차량이 위치하는 차선의 위치를 갱신한다.

단계(S516): 검출된 차선의 이전 위치 및 길이와 비교하여 위치의 변경에 따른 신뢰에 의해 현재 위치되는 차량의 가로 위치를 부여한다.

일부 실시예들에서, 차량 상에 구성되는 단말 디바이스 상에 실행하는 클라이언트는 카메라에 의해 수집되는 차량의 도로 표면의 이미지 정보의 현재 프레임을 이전 프레임과 비교한다. 현재 프레임 내의 차량의 위치가 이전 프레임 내의 차량의 위치에 대해 변경되면, 차량이 현재 위치하는 차선의 신뢰가 감소되거나; 클라이언트에 의해 차량의 도로 표면의 이미지 정보로부터 식별되는 차선 타입들은 상이한 신뢰들을 부여받고, 차선 타입이 실선인 식별된 차선은 고신뢰를 부여받고, 차선 타입이 파선인 식별된 차선은 저신뢰를 부여받는다. 단계(S517): 신뢰 값이 임계치보다 더 클 때, 차선 유지 정책을 수행하며, 그것에 의해 차선 비교를 중지한다.

그러나, 신뢰가 임계치 이하일 때, 상술한 단계들이 반복된다.

상술한 단계(S513)에서, 이미지 처리는 도 6a에 도시된 방식으로 수행될 수 있다: 비디오 이미지 차단, 그레이 이미지로의 컬러 이미지의 변환, 이미지의 평활한 잡음 제거, 이미지 감마 정정, 이미지 이진화 처리, 모폴러지 교정, 스켈레톤 추출, 허프 필터링, 직각 투영, 차선 정정, 차선의 허프 추출, 역 원근 투영, 차선 융합, 칼만 필터링, 손실 차선의 추정, 파선 및 실선 차선들의 판단, 및 차량 위치 추정.

비디오 이미지(도 6b에 도시된 서브픽처(a))는 도로의 이미지를 포함할 뿐만 아니라, 도로 및 하늘의 2개의 측면 상의 장면들의 이미지들을 포함한다. 따라서, 차선을 검출하는 제1 단계는 비디오 이미지(도 6b에 도시된 서브픽처(b))를 차단하고, 관심있는 일부 면적들만을 유지하는 것이다. 그 다음, 컬러 이미지는 그레이 이미지로 변환되고, 그 다음 평활한 잡음 제거는 양방향 필터링 방법을 사용함으로써 이미지 상에 수행된다. 상이한 레이 이미지들(ray images)에 대한 적응성을 개선하기 위해, 이진화가 이미지 상에 수행되기 전에, 감마 정정은 우선 이미지 상에 수행된다. 이미지 이진화(도 6b에 도시된 서브픽처(c)) 후에, 캐비티들은 모폴러지 조작을 사용함으로써 우선 교정되고, 경계는 평활하고, 그 다음 차선들의 중심선은 스켈레톤 추출 알고리즘을 사용함으로써 추출된다((도 6b에 도시된 서브픽처(d)). 이러한 기초로, 국부 필터링은 간섭 및 결함을 제거하기 위해, 허프 변환 결과를 사용함으로써 수행된다. 이러한 경우에, 차선들의 원근 투영 이미지(도 6b에 도시된 서브픽처(e))가 획득되고, 원근 투영 이미지는 카메라의 내부 및 외부 파라미터들에 따라 직각 투영 이미지(도 6b에 도시된 서브픽처(f))로 변환되고, 그 다음 차선들의 전면 뷰는 모폴러지 평활화 및 스켈레톤 추출을 통해 획득된다. 전면 뷰에서, 차선 정정은 우선 곡선 차선을 처리하는 목적을 위해 주로 수행되고, 그 다음 허프 변환은 차선들(도 6b에 도시된 서브픽처(g))을 추출하기 위해 수행되고, 그 다음 잘못 추출된 차선들(도 6b에 도시된 서브픽처(h))은 차선들 사이의 거리에 관한 제약에 따라 제거된다. 최종적으로, 나머지 차선들은 최종적으로 검출된 차선을 획득하기 위해, 원근 투영 이미지 내로 다시 역 투영되고, 이전 원근 투영 이미지 내의 차선들과 융합된다.

연속이고 안정한 차선들을 출력하기 위해, 칼만 필터링 처리는 각각의 차선 상에 수행될 수 있고, 위치 추정은 차단과 같은 이유 때문에 일시적으로 손실되는 차선들 상에 수행된다. 최종적으로, 각각의 차선이 파선 또는 실선인지는 이미지들의 연속 프레임들 내의 차선들의 연속성 및 차선들의 길이들에 기초하여 판단된다.

단계(S514)에 제공되는 실시예에서, 도로의 차선들의 전개 형상은 도 6c에 도시된다. 차선들은 0 및 1을 사용함으로써 인코딩된다. 즉, 차선이 파선일 때, 차선은 0으로서 마킹되고, 차선이 실선일 때, 차선은 1로서 마킹된다. 따라서, 5개의 차선(즉, 1 내지 5로 인코딩되는 차선들)을 소유하는 하나의 도로는 100001을 사용함으로써 표시될 수 있고, 도로의 이러한 정보는 고정밀도 지도에 의해 제공된다. 유사하게, 카메라에 의해 검출되는 차선들은 동일한 방식으로 인코딩된다. 예를 들어, 4개의 검출된 차선의 코드가 1000일 때, 처음 2 비트 10은 차량의 좌측 상의 2개의 차선을 표현하며, 마지막 2 비트 00은 차량의 우측 상의 2개의 차선을 표현하고, 차량의 현재 세로 위치는 제2 차선 내에 있다. 유사하게, 4개의 검출된 차선의 코드가 0000일 때, 차량의 현재 세로 위치는 제3 차선 내에 있다.

차량의 위치 결정은 차량이 자동 주행을 구현하기 위한 중요 기술들 중 하나이고, 차량은 차량의 상대 위치를 위치시킴으로써 차량 주위의 환경을 정확히 지각할 필요가 있다. 본 출원의 일 실시예는 고정밀도 지도에 기초한 가로 위치 결정 방법에 관한 것이다. 소위 가로 위치 결정은 차량의 주행 방향에 수직인 방향으로의 위치 결정이며, 예를 들어, 차량이 차선 상에서 주행하고 있을 때 차선에 대한 차량의 특정 위치의 위치 결정이다. 방법은 GPS/BDS 위치 결정을 위한 보조 수단 또는 대체로서 사용되고, 위성 신호들이 좋지 않거나 획득될 수 없을 때 차량의 위치 결정 정밀도를 효과적으로 개선할 수 있다. 차선들의 선 형상들(파선 또는 실선), 차선들 사이의 상대 위치, 및 차선들의 폭들을 포함하는, 현재 도로의 차선들의 고정밀도 데이터와 같은 정보가 공지된 후에, 매칭은 차량의 전면 단부 상에 설치되는 카메라를 사용함으로써 실시간으로 검출되고 식별되는 복수의 차선에 관한 정보와 공지된 정보 사이에 수행되며, 그것에 의해 차량이 주행하고 있는 도로의 차선, 및 차선들에 대한 차량의 특정 위치를 위치시킨다.

본 출원의 이러한 실시예에서, 이미지 처리는 제1 차선 정보를 식별하기 위해 도로 표면의 이미지 정보 상에 수행되고, 그 다음 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된다. 현재 자동 주행 차량의 기존 디바이스들만을 사용함으로써, 차량은 차량이 실제로 위치하는 차선을 결정하기 위해, 가로로 위치할 수 있고, 상대적으로 높은 투자 비용들의 기술적 문제는 차량이 정확히 위치할 때 해결될 수 있으며, 그것에 의해 차량을 정확히 위치시키고 비용들을 감소시키는 기술적 효과들을 달성한다.

상술한 방법 실시예들은 간단한 설명의 목적을 위해 일련의 액션 조합들로서 표현된다는 점이 주목되어야 하지만, 본 기술분야의 통상의 기술자는 일부 단계들이 본 출원의 실시예들에 따라 다른 시퀀스들로 또는 동시에 수행될 수 있기 때문에, 본 출원의 실시예들이 설명된 액션 시퀀스에 제한되지 않는 것을 인식해야 한다. 게다가, 본 기술 분야의 통상의 기술자는 또한 본 명세서에 설명되는 실시예들이 모든 바람직한 실시예들이고; 따라서 수반되는 액션 및 모듈이 본 출원의 실시예들에 반드시 의무적인 것은 아니라는 것을 인식해야 한다.

이전 실시예들의 설명들을 통해, 본 기술 분야의 통상의 기술자는 상술한 실시예들에 따른 방법들이 하드웨어에 의해서만 또는 소프트웨어 및 필요한 범용 하드웨어 플랫폼에 의해 구현될 수 있는 것을 이해할 수 있다. 그러나, 대부분의 경우들에서, 소프트웨어 및 필요한 범용 하드웨어 플랫폼을 사용하는 것이 바람직하다. 그러한 이해에 기초하여, 본질적으로 본 출원의 실시예들의 기술적 해결법들, 또는 기존 기술에 기여하는 부분은 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 저장 매체(예컨대 ROM/RAM, 자기 디스크, 또는 광 디스크)에 저장되고 단말 디바이스(이동 전화, 컴퓨터, 서버, 네트워크 디바이스 등일 수 있음)에게 본 출원의 실시예들에 설명되는 방법들을 수행하라고 명령하기 위한 수개의 명령어들을 포함한다.

본 출원은 상술한 차선 결정 방법을 구현하기 위한 차선 결정 장치를 추가로 제공한다. 도 7은 본 출원의 일 실시예에 따른 차선 결정 장치의 개략도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 장치는 하나 이상의 메모리; 및 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 메모리는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성되는 하나 이상의 명령어 모듈을 저장한다. 하나 이상의 명령어 모듈은 수집 유닛(72), 식별 유닛(74), 및 제1 결정 유닛(76)을 포함한다.

수집 유닛(72)은 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해 차량의 도로 표면의 이미지를 수집하도록 구성된다.

식별 유닛(74)은 이미지 정보로부터 도로 표면의 제1 차선 정보를 식별하도록 구성되며, 제1 차선 정보는 도로 표면 상에 차량의 차선 위치를 표시하기 위해 사용되는 제1 차선 및 제1 차선의 특징을 포함한다.

제1 결정 유닛(76)은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하도록 구성되며, 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득되고, 적어도 하나의 제2 차선은 목표 차선을 포함한다.

이러한 실시예에서의 수집 유닛(72)은 본 출원의 실시예 1에서 단계(S511)를 수행하도록 구성될 수 있고, 이러한 실시예에서의 식별 유닛(74)은 본 출원의 실시예 1에서 단계(S512)를 수행하도록 구성될 수 있고, 이러한 실시예에서의 제1 결정 유닛(76)은 본 출원의 실시예 1에서 단계(S513)를 수행하도록 구성될 수 있다는 점이 주목되어야 한다.

상술한 모듈들에 의해 구현되는 일 예 및 적용 시나리오는 대응하는 단계들에 의해 구현되는 것들과 동일하지만, 실시예 1에 개시된 내용에 제한되지 않는다는 점이 본원에서 주목되어야 한다. 상술한 모듈들은 장치의 일부로서 도 1에 도시된 하드웨어 환경에서 실행될 수 있고, 소프트웨어를 통해 구현될 수 있거나, 하드웨어를 통해 구현될 수 있다는 점이 주목되어야 한다.

상술한 모듈들을 사용함으로써, 이미지 처리는 제1 차선 정보를 식별하기 위해 도로 표면의 이미지 정보 상에 수행되고, 그 다음 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된다. 현재 자동 주행 차량의 기존 디바이스들만을 사용함으로써, 차량은 차량이 실제로 위치하는 차선을 결정하기 위해 가로로 위치할 수 있고, 상대적으로 높은 투자 비용들의 기술적 문제는 차량이 정확히 위치할 때 해결될 수 있으며, 그것에 의해 차량을 정확히 위치시키고 비용들을 감소시키는 기술적 효과들을 달성한다.

상술한 도로 표면은 차량이 현재 주행하고 있는 도로 표면이다. 상술한 이미지 정보는 도로 표면의 특징들을 갖는 이미지, 예를 들어, 컬러 픽처 또는 블랙 및 화이트 픽처, 컬러 비디오 또는 블랙 및 화이트 비디오, 또는 열 화상 픽처이다. 상술한 특징들은 차선 특징들, 차선 폭 등을 포함하고, 차선 특징들은 적어도 파선 및 실선을 포함한다. 상술한 차량은 자동 주행 차량, 다양한 모터 차량들 등일 수 있다.

본 출원의 이러한 실시예의 상술한 장치는 차량을 가로로 위치시키기 위해 주로 사용되고, 자동 주행 차량을 가로로 위치시키기 위해 사용되는 것을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.

차량은 선(즉, 차선)을 밟을 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 따라서, 설명의 편의를 위해, 본 출원의 이러한 실시예에서, 차량이 선을 밟을 때, 차량의 폭이 차선의 것의 50%에 도달하는 한, 차량이 차선에 위치하는 것으로 간주될 수 있다.

자동차 산업이 일어난 이래로, 자율 주행 자동차들은 항상 국가들의 자동차 산업 엘리트들에게 강하게 도전받는 최신의 프로젝트들 중 하나이다. 자율 주행 자동차는 위험한 조작 환경에서 또는 심지어 군사 적용에서 무한 잠재력을 갖기 때문에, 중앙 정부들로부터의 투자들이 또한 유인된다. 그러나, 컴퓨터 계산 능력 및 제어 시스템 디자인의 문제들 때문에, 각각의 현재 자동 주행 차량은 폐쇄 장소에 또는 특정 목적을 위해 사용되는 것에 제한된다. 기술들의 발전에 따라, 최근에, 다수의 자동차 회사는 자동 주행 기술의 제시와 동시에 일어나기 시작하고, 심지어 일부 자동차 제조자들은 이러한 기술이 2020년까지 대중화될 수 있는 것을 예측한다.

일부 실시예들에서, 식별 유닛은 이미지 정보 상에 직각 투영 처리를 수행하도록 구성되는 제1 처리 모듈; 직각 투영 처리를 받는 이미지 정보로부터 특징을 추출하도록 구성되는 추출 모듈; 및 특징 추출된 이미지 정보 상에 역 원근 투영 처리를 수행하도록 구성되는 제2 처리 모듈을 포함한다.

일부 실시예들에서, 도 8에 도시된 바와 같이, 본 출원의 이러한 실시예의 장치는 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 특징 매칭이 수행되기 전에 차량의 위성 위치 결정 정보를 획득하도록 구성되는 제2 획득 유닛(82); 및 위성 위치 결정 정보에 따라, 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 지도를 획득하도록 구성되는 제3 획득 유닛(84) - 지도는 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징을 소지함 - 을 추가로 포함할 수 있다.

상술한 사용 지도는 고정밀도 지도이고, 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 획득된 지도는 차량 내 지도들의 특정 도로 세그먼트를 위치시키기 위한 지도일 수 있거나; 도로 표면이 위치하는 도로 세그먼트의 지도는 온라인 획득 방식으로 인터넷 내의 고정밀도 지도들로부터 획득될 수 있다.

일부 실시예들에서, 상술한 차선의 특징은 차선 특징 및 차선 폭을 주로 포함하고, 제1 결정 유닛은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행할 때, 구현은 이하의 모듈들을 사용함으로써 수행될 수 있다: 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대한 적어도 하나의 제2 차선을 검색하도록 구성되는 검색 모듈 - 제3 차선은 지도 내의 제1 차선에 대응하는 차선임 - ; 및 적어도 하나의 제2 차선이 되고 제3 차선과 상대 위치 관계를 갖는 차선이 지도 내의 차량의 목표 차선인 것을 결정하도록 구성되는 결정 모듈 - 상대 위치 관계는 도로 표면 상의 차량의 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계이다.

일부 실시예들에서, 복수의 제1 차선 및 복수의 제2 차선이 있고, 복수의 제1 차선이 도로 표면 상의 차량의 주행 차선을 포함하면, 검색 모듈은 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대한 적어도 하나의 제2 차선을 검색할 때, 양 및 특징이 복수의 제1 차선의 것들과 매칭하는 복수의 제4 차선은 복수의 제2 차선에서 발견된다.

이러한 경우에, 결정 모듈은 복수의 제1 차선 내의 도로 표면 상의 차량의 주행 차선의 위치에 따라 복수의 제4 차선에서 목표 차선을 결정한다. 예를 들어, 3개의 제1 차선이 식별되고, 주행 차선은 3개의 이웃 제1 차선의 중앙 내의 차선이고, 상술한 5개의 차선이 되고 3개의 제1 차선과 매칭하는 3개의 연속 차선(즉, 제4 차선들)이 결정된 후에, 3개의 제4 차선의 중앙 내의 차선이 목표 차선인 것으로 결정될 수 있다.

즉, 복수의 제1 차선은 픽처에서 식별된다. 통상, 복수의 제1 차선은 서로 인접한 차선들, 예를 들어, 3개의 연속 차선이고, 도로 폭은 실제로 5개의 차선이다. 그 다음, 매칭은 3개의 차선과 5개의 차선 사이에서 수행될 수 있다. 매칭 동안, 매칭은 3개의 차선의 가장 왼쪽 차선과 5개의 차선의 가장 왼쪽 차선 사이에 수행될 수 있다. 매칭의 각각의 시간이 완료된 후에, 매칭은 특징들이 5개의 차선 중 3개의 차선의 특징들과 완전히 일치하는 3개의 연속 차선이 발견될 때까지 하나의 차선만큼 우측으로 이동함으로써 계속 수행되고; 유사하게, 매칭은 가장 오른쪽 차선으로부터 대안적으로 시작될 수 있다.

구체적으로, 상술한 검색 모듈은 적어도 하나의 제2 차선 중 어느 하나의 차선 특징이 제1 차선의 차선 특징과 동일한지를 판단하도록 구성되는 제1 판단 서브모듈; 및 임의의 차선의 차선 폭과 제1 차선의 차선 폭 사이의 차이가 사전 설정 값 미만인지를 판단하도록 구성되는 제2 판단 서브모듈을 포함한다. 적어도 하나의 제2 차선 중 어느 하나의 차선 특징이 제1 차선의 차선 특징과 동일한 것, 및 임의의 차선의 차선 폭과 제1 차선의 차선 폭 사이의 차이가 사전 설정 값 미만인 것으로 판단될 때, 임의의 차선은 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선인 것으로 결정된다.

상술한 목표 차선은 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제1 신뢰를 갖고, 장치는 특징 매칭이 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된 후에, 위치 결정 센서가 차량 상에 위치 결정을 수행한 뒤에 획득되는 지도 내의 차량의 제5 차선을 획득하도록 구성되는 제1 획득 유닛 - 제5 차선은 위치 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제2 신뢰를 가짐 -; 및 지도 내의 차량의 실제 차선의 역할을 하기 위해 목표 차선 및 제5 차선으로부터 신뢰가 사전 설정 조건을 충족하는 차선을 선택하도록 구성되는 선택 유닛을 추가로 포함할 수 있다.

차량의 지능 주행 시스템에서, 복수의 센서의 위치 결정 결과들이 참조될 수 있고, 상대적으로 높은 신뢰는 최종 결과로서 사용된다. 차량의 주행이 결과에 따라 제어되면, 차량의 주행 안전성이 개선될 수 있다.

일부 실시예들에서, 본 출원의 이러한 실시예의 기술적 해결법에서, 상술한 방법을 사용함으로써 차량의 주행 차선을 결정하는 것에 더하여, 차량의 가로 위치는 더 구체적으로 추가로 위치할 수 있다. 이것은 장치의 제2 결정 유닛에 따라 구체적으로 구현될 수 있으며, 도로 표면의 제1 차선 정보가 이미지 정보로부터 식별된 후에, 제2 결정 유닛은 이미지 정보에서 차선 방향으로 중심선의 위치 및 제1 차선의 차선의 위치에 따라 차량과 제1 차선의 차선 사이의 거리를 결정한다.

차량의 위치 결정은 차량이 자동 주행을 구현하기 위한 중요 기술들 중 하나이고, 차량은 차량의 상대 위치를 위치시킴으로써 차량 주위의 환경을 정확히 지각할 필요가 있다. 본 출원의 일 실시예는 고정밀도 지도에 관한 가로 위치 결정 방식에 관한 것이다. 소위 가로 위치 결정은 차량의 주행 방향에 수직인 방향으로의 위치 결정이며, 예를 들어, 차량이 차선 상에서 주행하고 있을 때 차선에 대한 차량의 특정 위치의 위치 결정이다. 방식은 GPS/BDS 위치 결정을 위한 보조 수단 또는 대체로서 사용되고, 위성 신호들이 좋지 않거나 획득될 수 없을 때 차량의 위치 결정 정밀도를 효과적으로 개선할 수 있다. 차선들의 선 형상들(파선 또는 실선), 차선들 사이의 상대 위치, 및 차선들의 폭들을 포함하는, 현재 도로의 차선들의 고정밀도 데이터와 같은 정보가 공지된 후에, 매칭은 차량의 전면 단부 상에 설치되는 카메라를 사용함으로써 실시간으로 검출되고 식별되는 복수의 차선에 관한 정보와 공지된 정보 사이에 수행되며, 그것에 의해 차량이 주행하고 있는 도로의 차선, 및 차선들에 대한 차량의 특정 위치를 위치시킨다.

상술한 모듈들에 의해 구현되는 일 예 및 적용 시나리오는 대응하는 단계들에 의해 구현되는 것들과 동일하지만, 실시예 1에 개시된 내용에 제한되지 않는다는 점이 본원에서 주목되어야 한다. 상술한 모듈들은 장치의 일부로서 도 1에 도시된 하드웨어 환경에서 실행될 수 있거나, 소프트웨어를 사용함으로써 구현될 수 있거나 하드웨어를 사용함으로써 구현될 수 있으며, 하드웨어 환경은 네트워크 환경을 포함한다는 점이 주목되어야 한다.

본 출원은 상술한 차선 결정 방법을 구현하기 위한 서버 또는 단말을 추가로 제공한다.

도 9는 본 출원의 일 실시예에 따른 단말의 구조 블록도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 단말은 하나 이상의(하나만이 도시됨) 프로세서(901), 메모리(903), 및 송신 장치(905)(예를 들어, 상술한 실시예에서의 송신 장치)를 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 단말은 입력/출력 디바이스(907)를 추가로 포함할 수 있다.

메모리(903)는 소프트웨어 프로그램 및 모듈, 예를 들어, 본 출원의 일 실시예에서 방법 및 장치에 대응하는 프로그램 명령어/모듈을 저장하도록 구성될 수 있고, 프로세서(901)는 메모리(903)에 저장되는 소프트웨어 프로그램 및 모듈을 실행함으로써, 즉, 상술한 방법을 구현함으로써 다양한 기능 애플리케이션들 및 데이터 처리를 수행한다. 메모리(903)는 고속 랜덤 메모리를 포함할 수 있고, 또한 비휘발성 메모리, 예를 들어, 하나 이상의 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리 또는 다른 비휘발성 고체 상태 메모리를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(903)는 프로세서(901)에 대해 원격으로 배치되는 메모리들을 추가로 포함할 수 있고, 이러한 원격 메모리들은 네트워크를 통해 단말에 연결될 수 있다. 네트워크의 예들은 인터넷, 인트라넷, 근거리 네트워크, 이동 통신 네트워크, 및 그것의 조합을 포함하지만, 이들에 제한되지 않는다.

송신 장치(905)는 네트워크를 통해 데이터를 수신하거나 송신하도록 구성되고, 프로세서와 메모리 사이에서 데이터를 송신하도록 추가로 구성될 수 있다. 상술한 네트워크의 특정 예들은 유선 네트워크 및 무선 네트워크를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 송신 장치(905)는 네트워크 케이블을 사용함으로써 다른 네트워크 디바이스 및 라우터에 연결될 수 있는 네트워크 인터페이스 컨트롤러(network interface controller)(NIC)를 포함하며, 그것에 의해 인터넷 또는 근거리 네트워크와 통신한다. 일 실시예에서, 송신 장치(905)는 무선 방식으로 인터넷과 통신하도록 구성되는 라디오 주파수(radio frequency)(RF) 모듈이다.

구체적으로, 메모리(903)는 애플리케이션 프로그램을 저장하도록 구성된다.

프로세서(901)는 이하의 단계들을 수행하기 위해, 송신 장치(905)를 사용함으로써, 메모리(903)에 저장되는 애플리케이션 프로그램을 호출할 수 있다: 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해 차량의 도로 표면의 이미지를 수집하는 단계; 이미지 정보로부터 도로 표면의 제1 차선 정보를 식별하는 단계 - 제1 차선 정보는 도로 표면 상에 차량의 차선 위치를 표시하기 위해 사용되는 제1 차선 및 제1 차선의 특징을 포함함 -; 및 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하는 단계 - 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득되고, 적어도 하나의 제2 차선은 목표 차선을 포함함 -.

프로세서(901)는 이하의 단계들을 수행하도록 추가로 구성된다: 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대한 적어도 하나의 제2 차선을 검색하는 단계 - 제3 차선은 지도 내의 제1 차선에 대응하는 차선임 -; 및 적어도 하나의 제2 차선이 되고 제3 차선과 상대 위치 관계를 갖는 차선이 지도 내의 차량의 목표 차선인 것을 결정하는 단계 - 상대 위치 관계는 도로 표면 상의 차량의 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계임 -.

본 출원의 이러한 실시예를 사용함으로써, 이미지 처리는 제1 차선 정보를 식별하기 위해 도로 표면의 이미지 정보 상에 수행되고, 그 다음 특징 매칭은 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이에 수행된다. 현재 자동 주행 차량의 기존 디바이스들만을 사용함으로써, 차량은 차량이 실제로 위치하는 차선을 결정하기 위해, 가로로 위치할 수 있고, 상대적으로 높은 투자 비용들의 기술적 문제는 차량이 정확히 위치할 때 해결될 수 있으며, 그것에 의해 차량을 정확히 위치시키고 비용들을 감소시키는 기술적 효과들을 달성한다.

일부 실시예들에서, 대응하는 특정 예에 대해, 상술한 방법 실시예들에 설명되는 예들을 언급하고, 상세들은 이러한 실시예에서 본원에 다시 설명되지 않는다.

본 기술분야의 통상의 기술자는 도 9에 도시된 구조가 단지 개략적인 것을 이해할 수 있다. 단말은 단말 디바이스, 예컨대 스마트폰(예컨대 안드로이드 이동 전화 또는 iOS 이동 전화), 태블릿 컴퓨터, 팜톱 컴퓨터, 이동 인터넷 디바이스(mobile Internet device)(MID), 또는 PAD일 수 있다. 도 9는 상술한 전자 장치의 구조를 제한하지 않는다. 예를 들어, 단말은 도 9에 도시된 것들보다 더 많거나 더 적은 구성요소들(예컨대 네트워크 인터페이스 및 디스플레이 장치)을 추가로 포함할 수 있거나, 도 9에 도시된 것과 상이한 구성을 갖는다.

본 기술분야의 통상의 기술자는 상술한 실시예들의 방법들의 단계들의 전부 또는 일부가 단말 디바이스의 관련 하드웨어를 명령하는 프로그램에 의해 구현될 수 있는 것을 이해할 수 있다. 프로그램은 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 저장 매체는 플래시 디스크, 판독 전용 메모리(read-only memory)(ROM), 랜덤 액세스 메모리(random access memory)(RAM), 자기 디스크, 또는 광 디스크일 수 있다.

본 출원은 저장 매체를 추가로 제공한다. 일부 실시예들에서, 이러한 실시예에서, 상술한 저장 매체는 방법의 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다.

일부 실시예들에서, 이러한 실시예에서, 저장 매체는 상술한 실시예에 도시된 네트워크 내의 복수의 네트워크 디바이스의 적어도 하나의 네트워크 디바이스 상에 위치할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이러한 실시예에서, 저장 매체는 이하의 단계들을 수행하기 위해 사용되는 프로그램 코드를 저장하도록 구성된다:

S11: 도로 표면의 이미지 정보를 획득하기 위해 차량의 도로 표면의 이미지를 수집한다.

S12: 이미지 정보로부터 도로 표면의 제1 차선 정보를 식별하며, 제1 차선 정보는 도로 표면 상에 차량의 차선 위치를 표시하기 위해 사용되는 제1 차선 및 제1 차선의 특징을 포함한다.

S13: 지도에서 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 도로 표면이 위치하는 지도에서 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하며, 적어도 하나의 제2 차선 및 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 지도로부터 획득되고, 적어도 하나의 제2 차선은 목표 차선을 포함한다.

일부 실시예들에서, 저장 매체는 이하의 단계들을 수행하기 위해 사용되는 프로그램 코드를 저장하도록 추가로 구성된다:

S21: 차선 특징 및 차선 폭이 제1 차선의 차선 특징 및 차선 폭과 매칭하는 제3 차선에 대한 적어도 하나의 제2 차선을 검색하며, 제3 차선은 지도 내의 제1 차선에 대응하는 차선이다.

S22: 적어도 하나의 제2 차선이 되고 제3 차선과 상대 위치 관계를 갖는 차선이 지도 내의 차량의 목표 차선인 것을 결정하며, 상대 위치 관계는 도로 표면 상의 차량의 주행 차선과 제1 차선 사이의 위치 관계이다.

일부 실시예들에서, 대응하는 특정 예에 대해, 방법 실시예들에 설명되는 예들을 언급하고, 상세들은 이러한 실시예에서 본원에 다시 설명되지 않는다.

일부 실시예들에서, 이러한 실시예에서, 상술한 저장 매체는 프로그램 코드를 저장할 수 있는 임의의 매체, 예컨대 USB 플래시 드라이브, 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 제거식 하드 디스크, 자기 디스크, 또는 광 디스크를 포함할 수 있지만 이들에 제한되지 않는다.

본 출원의 상술한 실시예들의 시퀀스 번호들은 설명 목적을 위한 것일 뿐이고 실시예들의 선호를 표시하지 않는다.

상술한 실시예에서의 통합된 유닛이 소프트웨어 기능 모듈의 형태로 구현되고 독립 제품으로서 판매되거나 사용될 때, 통합된 유닛은 상술한 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 그러한 이해에 기초하여, 본질적으로 본 출원의 실시예들의 기술적 해결법들, 또는 기존 기술에 기여하는 부분, 또는 기술적 해결법들의 전부 또는 일부는 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 저장 매체에 저장되고 하나 이상의 컴퓨터 디바이스(개인용 컴퓨터, 서버, 네트워크 디바이스 등일 수 있음)에게 본 출원의 실시예들에 설명되는 방법들의 단계들의 전부 또는 일부를 수행하라고 명령하기 위한 수개의 명령어들을 포함한다.

본 출원의 상술한 실시예들에서, 실시예들의 설명들은 상이한 강조들을 갖고, 일 실시예에서 상세히 설명되지 않는 부분들에 대해서는, 다른 실시예들의 관련 설명이 참조될 수 있다.

본 출원에 제공되는 수개의 실시예들에서, 개시된 클라이언트가 다른 방식들로 구현될 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 설명된 장치 실시예들은 예시적일 뿐이다. 예를 들어, 유닛 분할은 논리 기능 분할일 뿐이고 실제 구현에서 다른 분할 수 있다. 예를 들어, 복수의 유닛 또는 구성요소는 다른 시스템 내로 조합되거나 통합될 수 있거나, 일부 특징들은 무시되거나 수행되지 않을 수 있다. 게다가, 디스플레이되거나 논의된 상호 결합들 또는 직접 결합들 또는 통신 연결들은 일부 인터페이스들을 통해 구현될 수 있다. 유닛들 또는 모듈들 사이의 간접 결합들 또는 통신 연결들은 전자 또는 다른 형태들로 구현될 수 있다.

개별 유닛들로 설명되는 유닛들은 물리적으로 분리될 수 있거나 분리되지 않을 수 있고, 유닛들로 디스플레이되는 부분들은 물리 유닛들일 수 있거나 물리 유닛들이 아닐 수 있거나, 하나의 위치에 위치할 수 있거나, 복수의 네트워크 유닛 상에 분포될 수 있다. 유닛들의 일부 또는 전부는 실시예들의 해결법들의 목적들을 달성하기 위해 실제 요구들에 따라 선택될 수 있다.

게다가, 본 출원의 실시예들에서의 기능 유닛들은 하나의 처리 유닛 내로 통합될 수 있거나, 유닛들 각각은 물리적으로 단독으로 존재할 수 있거나, 2개 이상의 유닛은 하나의 유닛 내로 통합될 수 있다. 통합된 유닛은 하드웨어의 형태로 구현될 수 있거나, 소프트웨어 기능 유닛의 형태로 구현될 수 있다.

상기 설명들은 본 출원의 바람직한 실시예들일 뿐이고, 본 기술분야의 통상의 기술자가 본 출원의 실시예들의 사상으로부터 벗어나는 것 없이 다양한 개선들 및 개량들을 이룰 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 모든 그러한 수정들 및 개량들은 또한 본 출원의 실시예들에 의해 커버되도록 의도되어야 한다.

Claims

컴퓨팅 디바이스에 적용되는 차선 결정 방법으로서,
차량에 의해 수집되는 차량의 도로 표면의 이미지 정보를 획득하는 단계;
상기 이미지 정보로부터 상기 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 식별하는 단계 - 상기 제1 차선 정보는 상기 차량이 상기 도로 표면에 위치하는 주행 차선과 상기 적어도 하나의 제1 차선 사이의 위치 관계, 및 상기 적어도 하나의 제1 차선의 특징(feature)을 포함하고, 상기 적어도 하나의 제1 차선의 특징은 상기 제1 차선의 제1 차선 특징이고, 상기 제1 차선 특징은 하나 이상의 제1 차선의 특징을 포함함 -; 및
지도에서 상기 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 상기 도로 표면이 위치하는 지도에서 상기 적어도 하나의 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하는 단계 - 상기 목표 차선은 상기 지도 내의 주행 차선에 대응하는 차선이고, 상기 적어도 하나의 제2 차선의 특징은 상기 지도로부터 획득됨 -
를 포함하며,
상기 이미지 정보로부터 상기 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 제1 차선 정보를 식별하는 단계는,
상기 이미지 정보에 대해 직각 투영 처리를 수행하는 단계 - 상기 직각 투영 처리 후의 파선 타입의 차선은 긴 선 세그먼트에 매핑되고 다른 차선과 평행하고, 선 형상 간섭 객체는 다른 차선과 평행하지 않거나 다른 차선에 대해 비정상 간격을 가짐 - ;
상기 직각 투영 처리를 받는 이미지 정보로부터 특징을 추출하는 단계;
상기 특징 추출된 이미지 정보에 대해 역 원근 투영 처리를 수행하고, 상기 역 원근 투영 처리를 수행한 이미지 정보로부터 상기 도로 표면의 적어도 하나의 제1 차선의 상기 제1 차선 특징 및 상기 주행 차선과 상기 제1 차선 사이의 위치 관계를 식별하는 단계를 포함하며,
지도에서 상기 차량의 목표 차선을 결정하기 위해 상기 도로 표면이 위치하는 상기 지도에서 상기 적어도 하나의 제1 차선의 특징과 적어도 하나의 제2 차선의 특징 사이의 특징 매칭을 수행하는 단계는,
상기 지도로부터 상기 차량의 지리적 위치가 위치하는 도로의 제2 차선 특징을 획득하는 단계 - 상기 제2 차선 특징은 하나 이상의 제2 차선의 특징을 포함함 -; 및
상기 제2 차선 특징, 상기 제1 차선 특징, 및 상기 위치 관계를 사용함으로써 상기 지도에서 상기 주행 차선에 대응하는 상기 목표 차선을 결정하는 단계
를 포함하며,
상기 목표 차선은 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제1 신뢰를 갖고, 상기 제2 차선 특징, 상기 제1 차선 특징, 및 상기 위치 관계를 사용함으로써 상기 지도에서 상기 주행 차선에 대응하는 상기 목표 차선을 결정하는 단계가 수행된 후에, 상기 차선 결정 방법은 또한,
상기 차량에 대한 위치 결정 센서의 위치 결정 후에 얻게 되는 지도 내의 상기 차량의 제5 차선을 획득하는 단계 - 상기 제5 차선은 위치 결정 정확도를 표시하기 위해 사용되는 제2 신뢰를 가짐 - ; 및
상기 목표 차선 및 상기 제5 차선 중에서 신뢰도가 사전 설정 조건을 충족하는 차선을 지도 내의 상기 차량의 실제 차선으로 선택하는 단계 - 상기 사전 설정 조건은 지도에서 상기 차량의 실제 차선을 결정하기 위해 사용되는 스크리닝 조건임 -;
를 포함하는 차선 결정 방법.
제1항에 있어서,
상기 지도로부터 상기 차량의 지리적 위치가 위치하는 도로의 제2 차선 특징을 획득하는 단계는,
상기 차량의 주행 방향에 따라, 상기 지도로부터 상기 주행 방향과 일치하는 방향에서 도로의 제2 차선 특징을 획득하는 단계를 포함하는 차선 결정 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2 차선 특징, 상기 제1 차선 특징, 및 상기 위치 관계를 사용함으로써 상기 지도에서 상기 주행 차선에 대응하는 상기 목표 차선을 결정하는 단계는,
상기 제1 차선 특징을 상기 제2 차선 특징과 비교하고, 상기 제1 차선에 대응하고 상기 제2 차선이 되는 제3 차선을 결정하는 단계; 및
상기 제3 차선 및 상기 위치 관계에 따라 상기 지도에서 상기 주행 차선에 대응하는 목표 차선을 결정하는 단계
를 포함하는 차선 결정 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2 차선 특징, 상기 제1 차선 특징, 및 상기 위치 관계를 사용함으로써 상기 지도에서 상기 주행 차선에 대응하는 상기 목표 차선을 결정하는 단계는,
상기 제1 차선 특징 및 상기 위치 관계에 따라 상기 주행 차선의 차선 묘사(lane description)를 결정하고, 상기 제2 차선의 특징에 따라 상기 적어도 하나의 제2 차선 각각의 차선 묘사를 결정하는 단계 - 차선의 차선 묘사는 하나 이상의 차선의 특징 및 상기 하나 이상의 차선과 상기 차선 사이의 위치 관계를 포함함 -; 및
상기 주행 차선의 차선 묘사를 상기 적어도 하나의 제2 차선 각각의 차선 묘사와 비교하고, 상기 목표 차선으로서, 상기 주행 차선의 차선 묘사를 따르는 제2 차선을 결정하는 단계
를 포함하는 차선 결정 방법.
제3항에 있어서, 상기 제1 차선 특징은 하나의 제1 차선의 선 타입을 포함하고, 상기 제2 차선 특징은 상기 하나 이상의 제2 차선의 선 타입을 포함하고;
상기 제1 차선 특징을 상기 제2 차선 특징과 비교하고, 상기 제1 차선에 대응하고 상기 제2 차선이 되는 제3 차선을 결정하는 단계는 상기 제3 차선으로서, 상기 제1 차선의 선 타입이 되고 상기 하나 이상의 제2 차선이 되는 차선을 사용하는 단계를 포함하는 차선 결정 방법.
제3항에 있어서, 상기 제1 차선 특징은 복수의 제1 차선의 선 타입들 및 배열 방식을 포함하고, 상기 제2 차선 특징은 복수의 제2 차선의 선 타입들 및 배열 방식을 포함하고;
상기 제1 차선 특징을 상기 제2 차선 특징과 비교하고, 상기 제1 차선에 대응하고 상기 제2 차선이 되는 제3 차선을 결정하는 단계는 상기 제3 차선들로서, 상기 복수의 제1 차선의 선 타입들 및 배열 방식이 되고 상기 복수의 제2 차선이 되는 복수의 차선을 사용하는 단계를 포함하는 차선 결정 방법.
제6항에 있어서, 상기 제1 차선 특징을 상기 제2 차선 특징과 비교하고, 상기 제1 차선에 대응하고 상기 제2 차선이 되는 제3 차선을 결정하는 단계는,
선 타입과 심볼 사이의 사전 설정 대응관계(preset correspondence)에 따라 상기 제1 차선들의 배열 방식으로 상기 제1 차선들의 선 타입들에 대응하는 심볼들을 조직화하고, 상기 제1 차선 특징을 표시하는 제1 심볼 스트링을 발생시키는 단계;
상기 대응관계에 따라 상기 제2 차선들의 배열 방식으로 상기 제2 차선들의 선 타입들에 대응하는 심볼들을 조직화하고, 상기 제2 차선 특징을 표시하는 제2 심볼 스트링을 발생시키는 단계; 및
상기 제1 심볼 스트링을 상기 제2 심볼 스트링과 비교하고, 상기 제3 차선들로서, 상기 제1 심볼 스트링 내의 심볼들과 동일한 상기 제2 심볼 스트링 내의 복수의 심볼에 대응하는 복수의 차선을 사용하는 단계
를 포함하는 차선 결정 방법.
제4항에 있어서, 상기 주행 차선의 차선 묘사는 하나의 제1 차선의 선 타입 및 상기 제1 차선과 상기 주행 차선 사이의 위치 관계를 포함하고;
상기 제2 차선의 특징에 따라 상기 적어도 하나의 제2 차선 각각의 차선 묘사를 결정하는 단계는 상기 각각의 제2 차선의 차선 묘사를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 차선 묘사는 하나의 제2 차선의 선 타입 및 상기 제2 차선과 상기 제2 차선 사이의 위치 관계를 포함하고;
상기 목표 차선으로서, 상기 주행 차선의 차선 묘사를 따르는 제2 차선을 결정하는 단계는 상기 목표 차선으로서, 상기 적어도 하나의 제2 차선 중 하나의 차선을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 차선의 차선 묘사 내의 선 타입 및 위치 관계는 상기 주행 차선의 차선 묘사 내의 선 타입 및 위치 관계와 일치하는 차선 결정 방법.
제4항에 있어서, 상기 주행 차선의 차선 묘사는 복수의 제1 차선의 선 타입들, 제1 배열 방식, 및 상기 복수의 제1 차선과 상기 주행 차선 사이의 위치 관계를 포함하고;
상기 제2 차선의 특징에 따라 상기 적어도 하나의 제2 차선 각각의 차선 묘사를 결정하는 단계는 상기 각각의 제2 차선의 차선 묘사를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 차선 묘사는 복수의 제2 차선의 선 타입들, 제2 배열 방식, 및 상기 복수의 제2 차선과 상기 제2 차선 사이의 위치 관계를 포함하고;
상기 목표 차선으로서, 상기 주행 차선의 차선 묘사를 따르는 제2 차선을 결정하는 단계는 상기 목표 차선으로서, 상기 적어도 하나의 제2 차선 중 하나의 차선을 결정하는 단계를 포함하며, 상기 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 배열 방식, 및 위치 관계는 상기 주행 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 제1 배열 방식, 및 위치 관계와 일치하는 차선 결정 방법.
제9항에 있어서, 상기 목표 차선으로서, 상기 적어도 하나의 제2 차선 중 하나의 차선을 결정하는 단계 - 상기 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 배열 방식, 및 위치 관계는 상기 주행 차선의 차선 묘사 내의 선 타입, 배열 방식, 및 위치 관계와 일치함 - 는,
선 타입, 위치 관계 및 심볼 사이의 사전 설정 대응관계에 따라, 상기 제1 배열 방식으로 상기 주행 차선의 차선 묘사 내의 제1 차선들에 대응하는 심볼들을 조직화하고, 상기 주행 차선의 차선 묘사를 표시하는 제1 심볼 스트링을 발생시키는 단계;
상기 대응관계에 따라, 상기 제2 배열 방식으로 상기 제2 차선들의 차선 묘사들 내의 상기 복수의 제2 차선에 대응하는 심볼들을 조직화하고, 상기 제2 차선들의 차선 묘사들을 표시하는 제2 심볼 스트링들을 발생시키는 단계; 및
상기 제1 심볼 스트링을 상기 제2 차선들의 제2 심볼 스트링들 각각과 비교하고, 상기 목표 차선으로서, 상기 제1 심볼 스트링을 따르는 제2 심볼 스트링에 대응하는 제2 차선을 결정하는 단계
를 포함하는 차선 결정 방법.
제1항에 있어서, 상기 이미지 정보로부터 상기 도로 표면의 제1 차선 정보를 식별하는 단계는,
상기 이미지 정보에서 상기 주행 차선을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 주행 차선 및 상기 제1 차선의 특징에 따라 상기 위치 관계를 결정하는 단계
를 포함하며,
상기 이미지 정보에서 상기 주행 차선을 결정하는 단계는 이하의 단계들:
상기 주행 차선으로서, 상기 이미지 정보에서 이미지의 중심선이 위치하는 차선을 결정하는 단계;
상기 주행 차선으로서, 상기 이미지 정보에서 최대 차선 폭을 갖는 차선을 결정하는 단계;
상기 이미지 정보에서 차선의 형상에 따라 상기 주행 차선을 결정하는 단계; 또는
상기 이미지 정보에서 차선들 사이의 각도에 따라 상기 주행 차선을 결정하는 단계
중 하나를 포함하는 차선 결정 방법.
삭제
제1항에 있어서, 상기 방법은 또한, 상기 차량이 차선 변경을 수행할 때, 상기 차량의 좌측 및 우측 측면들 상의 차선들 사이의 거리의 변경에 따라, 상기 차량이 위치하는 차선의 위치를 갱신하고, 상기 차량이 위치하는 차선의 위치의 변화 및 검출된 차선의 길이에 따라 현재 위치되는 차량의 가로 위치를 위해 신뢰를 부여하고, 신뢰가 소정의 임계치보다 클 경우 차선 유지 정책을 수행하며 차선 비교를 중지하는 것을 더 포함하는 차선 결정 방법.
프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 디바이스로서, 상기 메모리는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하며, 상기 명령어들은 상기 프로세서로 하여금 제1항 내지 제11항 및 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨팅 디바이스.
컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령어들은 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제11항 및 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체.