TW202001672A - 行車輔助系統及行車輔助系統的操作方法 - Google Patents

Abstract

行車輔助系統包含影像擷取裝置及處理器。影像擷取裝置設置於車輛上的固定位置，影像擷取裝置擷取車輛前方之景象以產生一系列之觀測圖像。在低耗能模式中，處理器辨識該系列之觀測圖像中的前車及前車上之多個特徵，根據多個特徵建立參考向量，並當參考向量於該系列之觀測圖像中的變化量超過預定臨界值時，辨識前車之動向。

Description

行車輔助系統及行車輔助系統的操作方法

本發明是有關於一種行車輔助系統，尤其是一種能夠以低功耗進行路況辨識的行車輔助系統。

一般而言，駕駛在操控車輛行進時，除了必須隨時注意前方的路況，也需要不時地注意後方或側邊的來車，倘若遇上較為複雜的路況，駕駛更需要全神貫注的觀察周遭並及時應對，因此十分耗費精神。然而若是路況較為平順單調，則駕駛又可能因為感覺疲乏或掉以輕心，結果在突發路況出現時，來不及反應而造成車禍。

現今雖有駕駛輔助系統能夠偵測路況，並且適時給予駕駛警示或協助以提升行車安全，然而隨著電動車的興起，車上的用電量也面臨越來越嚴格的要求。此外，由於車上電子系統的應用越來越廣泛，因此倘若全程使用駕駛輔助系統，不僅可能造成電能損耗，同時也可能增加系統負擔。

本發明之一實施例提供一種行車輔助系統，行車輔助系統包含影像擷取裝置及處理器。

影像擷取裝置設置於車輛的固定位置，並擷取車輛前方之景象以產生一系列之觀測圖像。在低耗能模式中，處理器辨識該系列之觀測圖像中之前車及前車上之多個特徵，根據多個特徵建立參考向量，並當參考向量於該系列之觀測圖像中的變化量超過預定臨界值時，辨識前車之一動向。多個特徵係在前車上與路面有固定位置關係之多個車體外部結構。

本發明之另一實施例提供一種行車輔助系統的操作方法，行車輔助系統包含設置於車輛之影像擷取裝置及處理器。

操作方法包含在行車輔助系統之低耗能模式中，影像擷取裝置擷取車輛前方之景象以產生一系列之觀測圖像，處理器辨識該系列之觀測圖像中之前車及前車上之多個特徵，處理器根據多個特徵建立參考向量，及當參考向量於該系列之觀測圖像中的變化量超過預定臨界值時，處理器辨識前車之動向。多個特徵係在前車上與路面有固定位置關係之多個車體外部結構。

第1圖為本發明一實施例之行車輔助系統100的示意圖。行車輔助系統100包含影像擷取裝置110及處理器120。

影像擷取裝置110設置於車輛10中，並可擷取車輛10外部的景象以產生一系列之觀測圖像，第2圖為影像擷取裝置110所產生之一觀測圖像IMG1。在本發明的部分實施例中，影像擷取裝置110可為彩色影像擷取裝置或黑白影像擷取裝置，並且可以週期性地擷取外部景象以產生觀測圖像。

處理器120可以在低耗能模式中，從觀測圖像中辨識出前車V1以及前車V1上的多個特徵。這些特徵可以是在前車V1上與路面有固定位置關係的車體外部結構。也就是說，處理器120可選擇前車V1上位置固定不變的物件作為特徵。舉例來說，處理器120會在每一張觀測圖像中辨識出前車V1，並進一步辨識出前車V1上某一側的二車門握把以作為二特徵，或是辨識出位於前車V1某之一側的二車輪來做為二特徵。

在處理器120辨識出前車V1上的特徵之後，處理器120便可根據前車V1上的二特徵建立參考向量R1。也就是說，處理器120在每一張觀測圖像中都可以辨識出前車V1上的特徵，並據以建立對應的參考向量。由於處理器120所辨識出的特徵會對應到前車V1上位置固定的物件，因此參考向量R1的變化會與前車V1的方向變化有關。換言之，透過追蹤參考向量R1在一系列觀測圖像中的變化，處理器120就可以據以辨識出前車V1的方向變化。

舉例來說，由於影像擷取裝置110是以固定的角度向車輛10的外部擷取影像，因此當利用前車V1的車輪或車門握把作為辨識的特徵物時，因為根據同側車輪或同側車門握把所建立的參考向量R1會與地面平行，所以實際上根據參考向量R1的方向角度就能夠判斷前車V1的行進方向。

在第2圖中，當參考向量R1於觀測圖像IMG1中的的偵測值超過預定臨界值時，例如參考向量R1的方向角度θ超過一臨界角度時，表示前車V1的行進方向可能轉向車輛10目前的行駛路徑上，而會危及車輛10，因此處理器120便可進一步辨識前車V1之動向，甚至還可根據前車V1的動向，向車輛10提出警示、向前車V1提出警示或控制車輛10自動迴避前車V1。換言之，處理器120可在偵測到前車V1的行進方向可能對車輛10造成威脅時，才進一步離開低耗能模式，並以較為複雜耗能的運算去辨識前車V1的實際動向，例如其行進的方向和速度…等資訊。如此一來，處理器120就可以透過單一個影像擷取裝置110所擷取的二維畫面，利用較為單純的運算先判斷前車V1的行進方向，而無需隨時進行複雜的運算，因此能夠節省電力損耗，並保留運算資源給其他應用。

在第2圖的實施例中，車輛10的行駛方向會平行於觀測圖像IMG1中的鉛直向量RV，因此參考向量R1的方向角度θ是以參考向量R1與鉛直向量RV之間的角度來作為量測標準。然而，在本發明的其他實施例中，倘若道路上的分道標線足夠清晰，處理器120也可以利用參考向量R1與分道標線之間的角度來做為量測標準以判斷前車V1的動向。

此外，根據車輛10的行駛速度，可以容許的預定臨界值也可能有所差異。舉例來說，在慢速行駛時，在前車V1的方向若僅僅略為靠向車輛10的行駛方向，則可能不至於構成威脅。然而在高速行駛時，只要前車V1的方向略為靠向車輛10的行駛方向，就可能造成立即的危險。因此在本發明的部分實施例中，處理器120還可根據車輛10的行駛速度來設定對應的預定臨界值，以確保行車輔助系統100能夠根據行車的情況而作出及時反應。

第3及4圖分別為影像擷取裝置110所產生之一系列觀測圖像中的兩張觀測圖像IMG2及IMG3。

在本發明的部分實施例中，由於影像擷取裝置110所擷取到的影像為平面影像，因此當車輛10與前車V1之間的相對方向改變時，例如前車V1轉向時，前車V1在觀測圖像中，於影像擷取裝置110的觀測方向上的投影長度也會隨著改變。舉例來說，在觀測圖像IMG2中，前車V1與車輛10的行進方向平行，而在觀測圖像IMG3中，前車V1則已轉向，而不再與車輛10的行進方向平行。在此情況下，參考向量R1在觀測圖像IMG2中於影像擷取裝置110的觀測方向D1上的投影長度LA會與參考向量R1在觀測圖像IMG3中於影像擷取裝置110的觀測方向D1上的投影長度LB相異，亦即投影長度LA會大於投影長度LB。

在第3及4圖的實施例中，由於影像擷取裝置110的觀測方向D1即為觀測圖像IMG2及IMG3中的鉛垂方向(與水平線相垂直的方向)，因此在計算參考向量R1的投影長度LA及LB時，處理器120僅需要計算二特徵在鉛垂方向上的長度即可，亦即鉛錘方向上的座標差值。如此一來，就能夠進一步簡化運算的複雜度。

換言之，在本發明的部分實施例中，處理器120也可將參考向量R1於影像擷取裝置110之觀測方向上的投影長度變化作為參考向量R1的偵測值，並與對應地預定臨界值相比較。然而本發明並不以此為限，在本發明的其他實施例中，處理器120也可利用其他的方法來取得參考向量R1的偵測值。

此外，由於影像擷取裝置110可以設置在車輛10的固定位置上，因此其所在的位置、與路面之間的距離和擷取影像的角度皆為已知條件。也就是說，在設置影像擷取裝置110時，便可根據影像擷取裝置110的所在位置，例如位於車頭、車頂或後照鏡後側…等，及其擷取影像的視角，例如仰角、俯角或水平視角，將對應的參數記錄在行車輔助系統100中。如此一來，處理器120便能更有效準確地運用影像擷取裝置110所擷取的二維影像，並進一步從二維影像中推算出物體在實際三維空間中的分布情況。

舉例來說，由於前車V1之特徵物件的位置也固定不變，因此根據影像擷取裝置110所擷取的影像便可推算出前車V1與車輛10在三維實境空間中的相對位置。在第3圖中，由於前車V1的車輪與路面實際上的距離一般為固定已知，因此在處理器120從影像擷取裝置110所擷取得影像中辨識出前車V1之特徵物件車輪時，就能夠從此二維影像中車輪距離路面的高度H1及H2推算出前車V1與車輛10在實際三維空間中的相對位置。也就是說，透過影像擷取裝置110所擷取的二維影像，處理器120還能夠推算出前車V1與車輛10在三維實境空間中的相對位置。如此一來，行車輔助系統100就能夠提供更完整的路況資訊。

然而，處理器120的辨識準確性可能會受到外在環境的影響。為了避免處理器120在環境狀況不良的情況下，誤判路況而未能及時給予駕駛警示，甚至造成危險，在本發明的部分實施例中，處理器120還可根據觀測圖像中的至少一環境狀況，例如天氣狀態及環境亮度，來產生信任指數。

第5圖為影像擷取裝置110所產生之一觀測圖像IMG4。在觀測圖像IMG4中，由於天氣狀態為濃霧，且環境亮度有限，因此處理器120在辨識前車V1的特徵時，可能準確率較低。在此情況下，處理器120所產生的信任指數可能會低於門檻值，此時處理器120便可使行車輔助系統100離開低耗能模式。在此情況下，處理器120就能夠以較為複雜精細的演算法來辨識路況，提升行車安全。換言之，處理器120可以在下雨天或路面昏暗的環境下，自動離開低耗能模式，並利用較為複雜的演算法來辨識路況，以避免因為誤判而造成行車安全的疑慮。

第6圖為本發明一實施例之行車輔助系統100的操作方法200的流程圖。方法200包含步驟S210至S270，但不限於第6圖所示的順序。

S210： 在行車輔助系統100之低耗能模式中，影像擷取裝置110擷取車輛10外部之景象以產生一系列之觀測圖像；

S220： 處理器120辨識該系列之觀測圖像中之前車V1及前車V1上之多個特徵；

S230： 處理器120根據前車V1的多個特徵建立參考向量R1；

S240： 當參考向量R1的偵測值超過預定臨界值時，處理器120辨識前車V1之動向；

S250: 處理器120根據前車V1之動向，向車輛10提出警示、向前車V1提出警示或控制車輛10自動迴避前車V1；

S260: 處理器120根據觀測圖像中的環境狀況產生信任指數；

S270: 當信任指數低於門檻值時，行車輔助系統100離開低耗能模式。

在步驟S210中，影像擷取裝置110可對擷取車輛10外部的景象以產生一系列的觀測圖像，接著在步驟S220中，處理器120便可對觀測圖像進行影像辨識，並在辨識出前車V1之後，於步驟S230中，根據前車V1上的兩個特徵參考向量R1。

在本發明的部分實施例中，處理器120可將前車V1之一側的二車門握把或位於前車V1之一側的二車輪作為兩個特徵。由於兩個特徵在前車V1上的相對位置固定不變，因此根據兩個特徵所建立的參考向量R1會與前車V1的行進方向相關。換言之，透過追蹤參考向量R1在一系列之觀測圖像中的偵測值，就能夠得知前車V1的行進方向是否產生變化。在本發明的部分實施例中，參考向量R1的偵測值可例如為參考向量R1的方向角度或參考向量R1於影像擷取裝置110之觀測方向上的投影長度變化量。此外，方法200還可使處理器120根據車輛10的行駛速度來設定預定臨界值，以在不同的行車情境中都能給予駕駛及時的回饋。

在步驟S240中，當參考向量R1的偵測值超過預定臨界值時，處理器120辨識前車V1之動向，例如辨識前車V1的車速以及行進方向。接著，在步驟S250中，處理器120就可以根據前車V1的動向向車輛10提出警示、向前車V1提出警示或控制車輛10自動迴避前車V1，以提升行車安全。

此外，在步驟S240中，處理器120還可以根據觀測圖像中的環境狀況，例如天氣狀態及環境亮度，來產生信任指數，並據以辨識行車輔助系統100是否需要離開低耗能模式。也就是說，當環境狀況不佳，而可能導致視線不良或造成影像辨識困難時，行車輔助系統100就可以離開低耗能模式，並以較為複雜精細的運算來辨識前車V1的動向，以避免系統誤判而造成行車安全的疑慮。

再者，當行車輔助系統100中已紀錄了影像擷取裝置120的所在位置及拍攝角度的參數時，處理器120還可進一步根據前車V1上的特徵來計算前車V1與車輛10在三維實境空間中的相對位置。

綜上所述，本發明之實施例所提供的行車輔助系統及操作行車輔助系統的方法可以在低耗能模式中，透過辨識前車特徵的方式建立參考向量，並根據參考向量辨識前車的行車方向是否發生明顯變化以進行更進一步的運算。也就是說，本發明之實施例所提供的行車輔助系統及操作行車輔助系統的方法可以利用較為簡單的運算確認前車的動向是否有明顯變化，以進一步觸發較為精細耗能的運算，因此可以在維護駕駛行車安全的情況下，減少電力損耗及運算資源。 以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。

10‧‧‧車輛100‧‧‧行車輔助系統110‧‧‧影像擷取裝置120‧‧‧處理器IMG1、IMG2、IMG3、IMG4‧‧‧觀測圖像V1‧‧‧前車R1‧‧‧參考向量θ‧‧‧方向角度H1、H2‧‧‧高度RV‧‧‧鉛直向量LA、LB‧‧‧投影長度D1‧‧‧觀測方向200‧‧‧方法S210至S270‧‧‧步驟

第1圖為本發明一實施例之行車輔助系統的示意圖。 第2圖為第1圖之影像擷取裝置所產生之一觀測圖像。 第3及4圖為第1圖之影像擷取裝置所產生之一系列之觀測圖像。 第5圖為第1圖之影像擷取裝置所產生之一觀測圖像。 第6圖為第1圖之行車輔助系統的操作方法流程圖。

200‧‧‧方法

S210至S270‧‧‧步驟

Claims (20)

1. 一種行車輔助系統，包含： 一影像擷取裝置，設置於一車輛上之一固定位置，用以擷取該車輛外部之景象以產生一系列之觀測圖像；及 一處理器，用以在一低耗能模式中，辨識該系列之觀測圖像中之一前車及該前車上之多個特徵，根據該多個特徵建立一參考向量，及當該參考向量的一偵測值超過一預定臨界值時，辨識該前車之一動向； 其中該多個特徵係在該前車上與一路面有固定位置關係之多個車體外部結構。
2. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中： 該參考向量的該偵測值係指該參考向量的方向角度。
3. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中該參考向量與該路面平行。
4. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中： 該參考向量的該偵測值係指該參考向量於該影像擷取裝置之一觀測方向上的一投影長度變化量。
5. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中： 該前車上之該多個特徵係位於該前車之一側的二車門握把或位於該前車之一側的二車輪。
6. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中該處理器另用以根據該前車之該動向，向該車輛提出警示、向該前車提出警示或控制該車輛自動迴避該前車。
7. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中該處理器另用以： 根據一觀測圖像中的至少一環境狀況產生一信任指數；及 當該信任指數低於一門檻值時，使該行車輔助系統離開該低耗能模式。
8. 如請求項7所述之行車輔助系統，其中該至少一環境狀況包含天氣狀態及環境亮度。
9. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中： 該處理器另用以根據該車輛的一行駛速度設定該預定臨界值。
10. 如請求項1所述之行車輔助系統，其中： 該處理器另用以根據該多個特徵計算該前車與該車輛在一三維實境空間中的相對位置。
11. 一種行車輔助系統的操作方法，該行車輔助系統包含設置於一車輛之一影像擷取裝置及一處理器，該方法包含： 在該行車輔助系統之一低耗能模式中，該影像擷取裝置擷取該車輛外部之景象以產生一系列之觀測圖像； 該處理器辨識該系列之觀測圖像中之一前車及該前車上之多個特徵； 該處理器根據該多個特徵建立一參考向量；及 當該參考向量的一偵測值超過一預定臨界值時，該處理器辨識該前車之一動向； 其中該多個特徵係在該前車上與一路面有固定位置關係之多個車體外部結構。
12. 如請求項11所述之方法，其中： 該參考向量的該偵測值係指該參考向量的方向角度。
13. 如請求項11所述之方法，其中該參考向量與該路面平行。
14. 如請求項11所述之方法，其中： 該參考向量的該偵測值係指該參考向量於該影像擷取裝置之一觀測方向上的一投影長度變化量。
15. 如請求項11所述之方法，其中： 該前車上之該多個特徵係位於該前車之一側的二車門握把或位於該前車之一側的二車輪。
16. 如請求項11所述之方法，另包含該處理器根據該前車之該動向，向該車輛提出警示、向該前車提出警示或控制該車輛自動迴避該前車。
17. 如請求項11所述之方法，另包含： 該處理器根據一觀測圖像中的至少一環境狀況產生一信任指數；及 當該信任指數低於一門檻值時，該行車輔助系統離開該低耗能模式。
18. 如請求項17所述之方法，其中該至少一環境狀況包含天氣狀態及環境亮度。
19. 如請求項11所述之方法，另包含該處理器根據該車輛的一行駛速度設定該預定臨界值。
20. 如請求項11所述之方法，另包含該處理器根據該多個特徵計算該前車與該車輛在一三維實境空間中的相對位置。

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