[发明专利]使用相机的交叉车流检测

说明书

一种用于驱动自主车辆的车辆、系统和方法。车辆包括：相机，其被配置为获取车辆的周围区域的图像；致动装置，其用于控制车辆的运动参数；以及处理器。处理器选择图像内的背景区域，其中该背景区域中包括检测区域。处理器进一步被配置为估计指示检测区域中目标对象的至少一部分的存在的置信度以及与目标对象相关联的边界框；当置信度大于选定阈值时确定来自边界框的提议区域；确定提议区域内的目标对象的参数；以及控制致动装置以基于目标对象的参数来改变车辆的运动参数。

引言

本公开涉及自主车辆，并且具体地涉及一种用于使用被设置在自主车辆中的相机来检测交叉车流状况的系统和方法。

自主车辆主要依靠嵌入车辆的雷达系统和激光雷达(光探测和测距)系统来定位目标对象并确定其运动参数。然而，城市交叉口是这些检测系统面临的挑战性环境。在这样的环境中，目标对象很远，它们看起来很小，并且激光雷达没有为可靠的检测提供足够的分辨率。另外，城市环境产生嘈杂的背景杂波，其中目标对象可能被遮蔽或遮挡，从而使雷达系统受挫。通常没有足够的背景信息来区分目标对象和背景信号，因此难以对目标对象进行分类。另外，雷达系统在确定对象移动穿过车辆视野的速度方面很差，诸如在交叉车流情况下。因此，期望提供一种用于自主车辆的系统，以对城市环境中的目标对象进行分类。

发明内容

在一个示例性实施例中，公开了一种自主车辆的驱动的方法。该方法包括：使用相机获取车辆的周围区域的图像，其中该图像包括目标对象的至少一部分；选择图像内的背景区域，其中该背景区域包括检测区域；估计指示检测区域中目标对象的至少一部分的存在的置信度以及与目标对象相关联的边界框；当置信度大于选定阈值时确定来自边界框的提议区域；确定提议区域内的目标对象的参数；以及基于目标对象的参数来改变车辆的运动的驱动参数。

从背景区域中提取目标对象的特征图，并且根据提取的特征图确定置信度和边界框。针对多个背景区域确定针对目标对象的多个提议区域，合并多个提议区域以形成合并区域，并且针对合并区域确定提议区域。对合并区域内的目标对象进行分类。

在各种实施例中，相机包括位于车辆的前端处的相机、位于车辆的后端处的相机，或位于车辆的前端处的相机和位于车辆的后端处的相机。跟踪多个时间间隔的边界框的移动以便确定目标对象的移动。确定目标对象穿过车辆视线的速度。

在另一个示例性实施例中，公开了一种驱动自主车辆的系统。该系统包括：相机，其被配置为获取车辆的周围区域的图像；致动装置，其用于控制车辆的运动参数；以及处理器。处理器被配置为选择图像内的背景区域，该背景区域中包括检测区域；估计指示检测区域中目标对象的至少一部分的存在的置信度以及与目标对象相关联的边界框；当置信度大于选定阈值时确定来自边界框的提议区域；确定提议区域内的目标对象的参数；以及控制致动装置以基于目标对象的参数来改变车辆的运动参数。

处理器进一步被配置为从背景区域中提取目标对象的特征图，并且根据提取的特征图确定置信度和边界框。处理器进一步被配置为从多个背景区域确定针对目标对象的多个提议区域，合并多个提议区域以形成合并区域，并且确定合并区域的边界框。处理器进一步被配置为对合并区域中的目标对象进行分类。

在各种实施例中，相机包括位于车辆的前端处的相机、位于车辆的后端处的相机，或位于车辆的前端处的相机和位于车辆的后端处的相机。处理器进一步被配置为跟踪多个时间间隔的边界框的移动以确定目标对象的移动。处理器进一步被配置为确定目标对象穿过车辆的视线的速度。

在又一示例性实施例中，公开了一种车辆。该系统包括：相机，其被配置为获取车辆的周围区域的图像；致动装置，其用于控制车辆的运动参数；以及处理器。处理器被配置为选择图像内的背景区域，该背景区域中包括检测区域；估计指示检测区域中目标对象的至少一部分的存在的置信度以及与目标对象相关联的边界框；当置信度大于选定阈值时确定来自边界框的提议区域；确定提议区域内的目标对象的参数；以及控制致动装置以基于目标对象的参数来改变车辆的运动参数。