[发明专利]评估其上行驶有车辆的路面的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及评估其上行驶有车辆的路面的方法和装置。

背景技术

现代机动车辆正在越来越大程度上被提供具有自主驾驶的能力。机动车辆靠其自身驾驶以关于机动车辆的环境的信息将是可用的为先决条件。例如，被设计用于自主驾驶的机动车辆必须能够识别其它道路使用者，例如，第二车辆和行人。

另一重要方面涉及在给定的情况下当前其上行驶有机动车辆的路面。机动车辆的驾驶员典型地形象地记录道路条件，适当调节他的/她的驾驶风格。如果，例如，对于驾驶员来说道路看起来滑或光滑，则驾驶员典型地更谨慎地驾驶并且，在适当的情况下，也激活合适的系统，例如，全轮驱动。

另一方面，在机动车辆靠其自身或，更确切的说，自主地驾驶的情况下，机动车辆自身检查路面是有必要的。道路的摩擦的自动估算可对车辆更智能的控制做出贡献，尤其是在机动车辆自主驾驶的情况下。

不同的方法在现有技术中是已知的，其能够利用摄像系统区分不同类型的道路。在这一点上使用的一种技术包含两个摄像机的连接，每个装备有偏振滤波器，所述偏振滤波器相对于彼此旋转90°角。由于在湿表面上偏振的光仅由具有适当偏振滤波器的摄像机记录，所以通过各自摄像图像之间的差异可推断出，例如，车辆是否正行驶在湿的道路上。然而，该方法不能用在仅装备有一个摄像机的车辆中。

在另一个方法中，不同图像参数——例如，发冷光、颜色信息和表面结构——被提取，并且相应的性质被用于训练分类器的目的。然而，已知的方法被相应地限制彩色摄像机的使用以及有限数量的性质或滤波器的使用。

关于现有技术，仅以示例性方式对WO 2013/173911A1、US 2013/0226421A1、CN 101609607A、JP 2002162343A和JP 2002162343A进行参考。

发明内容

本发明的目标是使用于评估其上行驶有车辆的路面的方法和装置可用，该方法和装置能够快速并有效的评估，尤其是为了由驾驶员辅助系统或类似的使用的目的。

该目标由根据独立权利要求1的特征的方法和根据独立权利要求7的特征的装置实现。

在根据本发明的方法中，基于由处在车辆上的摄像机记录的至少一个图像，对其上行驶有车辆的路面使用分类器进行分类，其中分类器基于从至少一个图像提取的图像特征进行训练，其中多个图像细节被限定在至少一个图像中，其中图像特征的提取针对这些图像细节中的每个被单独执行。

根据本发明，尤其是使用车载摄像机对路面进行分类，其中执行对多个道路类型或道路条件(例如，三类“干的道路”、“湿的道路”和“白雪覆盖的道路”)中的一个的评估。不同的性质或特征从记录的图像中提取，这些特征被用于训练不同分类器的目的。最终，这些分类器基于验证图像进行检查，导致增加准确度(例如，超过95％的准确度)。

进一步隐含在本发明中的概念是，尤其是，实现和训练用于评估其上行驶有车辆的路面的分类器，其中使用对应于不同道路条件(例如，干、湿、雪、冰、泥、草、沙等)的多个道路图像。

本发明进一步包含，尤其是，使用由一个或多个摄像机在某些时间点记录的多个图像的概念，在这一点上，各个摄像机(或多个摄像机)可以是前置摄像机、侧置摄像机或后置摄像机。在每个图像中，之后进行记录或识别道路以及将摄像机图像分成更小的图像，这在以下也被称为“路段”(“道路区(roadboxes)”)。根据本发明，每个路段可被实时地分类。针对所有路段的该分类的结果被彼此结合，以便产生针对车辆的环境的相应的路面地图。

本发明的一个优点是使用灰度摄像机的可能性(也就是说，没有提供色彩信息)，在这种情况下，此外，相对低的摄像机分辨率是足够的。

根据本发明的方法被设计成实时应用，在该过程中，尤其是，在数据处理之后无需存储各个图像。

根据本发明，尤其是可使用两组图像，这些图像组中的一个是用于训练根据本发明的算法的训练组，并且这些图像组的另一个是用于验证算法的效率的验证组。在这种情况下，两组图像中的每个可以，仅以示例性方式，包含45个图像，15个图像在每个示例中用于三类道路中的每个。在这种情况下，验证组的图像可属于与训练组的图像相同的图像序列或相同的剪辑并且，例如，可在几秒钟后被记录，使得在每个示例中，呈现相同类型的道路，仅表现出道路的不同细节。各个图像组的单个图像优先呈现关于路面(例如，沥青或鹅卵石路面)、照明条件(晴朗或多云)或天气条件(例如，暴雨)的大差异，以便实现根据本发明的算法面对场景或天气条件变化时的更大鲁棒性。