一种车辆目标感知方法及系统与流程

本发明属于汽车智能驾驶领域，具体涉及cut-in场景下，对于目标车辆的感知技术。

背景技术：

中国专利文献cn201920607552.7公开了一种超声波测距避障汽车安全预警系统，其包括单片机、超声波接收检测电路、超声波发射电路和报警电路，将超声波测距系统安装在汽车系统中，通过对汽车前后方、左右方距离的有效快速测量，实现汽车自动避障，避免驾驶员通过人眼观察进行避障带来的失误。该技术存在问题是仅考虑障碍物距离本车的距离，并未考虑在正常驾驶场景下障碍物是否有侵入本车道，可能造成追尾的情况。

另有中国专利文献cn201920351678.2提出了一种车辆雷达预警装置和车辆，其包括安装于车辆侧边的至少一个毫米波雷达，安装于车辆四周的至少一个超声波雷达，通过预警主机实时获取毫米波雷达和超声波雷达的监测信号并生成预警信息，分别对高速和低速行驶状态下的车辆进行障碍物监测和预警。该技术虽然通过毫米波雷达对超声波在高速场景下的劣势进行了弥补，使得在高速场景下依旧可以探测目标的横纵向距离，但是并未校验该目标是否侵入本车道，从而无法提前做出预警，存在安全隐患

技术实现要素：

本发明提出一种车辆目标感知方法及系统，解决低速cut-in场景下，左右车辆侵入本车道时的精细感知问题，即准确感知车辆目标的横纵向位置与航向角，通过单目摄像头对于车道线的探测能力，超声波雷达对于低速路况，车辆左右两侧目标横纵向距离的精确探测能力，实现cut-in场景下对于两侧目标的感知和追踪，保证车辆的预警能力与车上人员的人身安全。

本发明的技术方案如下：

一种车辆目标感知方法，其包括步骤：

步骤1，接收单目摄像头获取的车道线数据和超声波雷达获取的对于两侧相邻车道车辆目标的数据；所述超声波雷达获取的数据包括左右两侧相邻车道中的目标数据、目标的横纵向距离以及探测目标的扇区。这里探测目标的扇区是安装在车上的超声波传感器探测时划分的区域为扇区。所述单目摄像头获取的数据包括左左、左、右和右右四条车道线数据。

步骤2，判断超声波雷达获取的目标数据的合理性并对目标进行追踪。

步骤3，判断目标是否有侵入本车道成为危险目标的趋势。

进一步地，所述步骤2包括：

步骤2.1，检测目标横纵向距离是否表示该目标存在于旁车道，检测横纵向距离的跳动是否合理；

步骤2.2，追踪合理的旁车道目标，对目标加上追踪id，如果id变化则该目标变化，并非之前的目标。

进一步地，所述步骤3包括：通过车道线的左车道线和右车道线数据，以及通过追踪目标的横纵向距离，拟合出该目标的航向，再计算该目标的横向距离是否有侵入本车道的趋势。通常依据目标横向距离和航向角，可以计算出目标车辆的车头位置距离本车道的距离，如果距离值稳定持续减小，或距离值为负值时，则表示具有侵入本车道的趋势。

所述计算该目标的横向距离是否有侵入本车道的趋势具体是：

如果目标持续n帧（例如10帧(即500ms)横向距离减小，则认为该车辆目标存在靠近趋势，反之为正常行驶；进一步依据车道线数据判断目标是否侵入本车道，如果目标车轮已经压线，则认为该目标有侵入本车道的趋势，反之则认为该车无侵入本车道的趋势。

进一步地，本方法还包括步骤4，将所有的目标数据传输到车辆目标输出模块，转换为can数据格式进而发送到can总线。

进一步地，本发明在步骤1中还包括进行车道线数据预处理，预处理包括车道线的补全以及预测。

本发明还提出一种车辆目标感知系统，实现以上所述的方法，其包括单目摄像头、超声波雷达和传感器控制器。

所述单目摄像头获取车道线数据，所述超声波雷达获取两侧相邻车道车辆目标的数据，数据包括左右两侧相邻车道中的目标数据、目标的横纵向距离以及探测目标的扇区；所述单目摄像头和超声波雷达通过can线与传感器控制器连接，传感器控制器接收并处理数据，判断超声波雷达获取的目标数据的合理性并对车辆目标进行追踪，再判断车辆目标是否有侵入本车道成为危险目标的趋势。

进一步地，所述系统还包括车辆目标输出模块，接收传感器控制器处理后的目标数据，转换为can数据格式进而发送到can总线。

本发明基于传感器系统控制器、单目摄像头以及超声波雷达，实现了对cut-in场景车辆两侧目标的感知和追踪，提供了一种解决该场景下目标数据无法预知的方法，具体优点如下：

1、本发明基于单目摄像头的探测能力，探测本车行驶过程中的车道线，明确车辆行驶轨迹，外加超声波对于摄像头盲区的弥补，探测本车左右车辆的横纵向距离，再通过车道线数据，确认左右车辆是否侵入本车道，为危险目标，从而使得车辆可以提前预警。

2、本发明使用超声波在低速场景下对于近距离目标横纵向距离检测精度高的优点，对于左右两侧的目标进行横纵向距离追踪，感知其是否有侵入本车道成为危险目标的可能，做出及时反应，减少交通事故，保证车辆人员的安全。

附图说明

图1基于超声波及单目摄像头的车辆目标感知系统架构图；

图2本发明车辆目标感知方法流程图；

图3左侧车辆cut-in场景图。

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明的技术。

如图1所示，基于超声波及单目摄像头的车辆目标感知系统架构中，单目摄像头和超声波雷达通过can线与传感器控制器连接，控制器接收并处理数据，将车辆左右两侧目标感知信息发送到can总线上，以供后续控制使用。

所述单目摄像头用于获取车道线数据，所述超声波雷达用于获取两侧相邻车道车辆目标的数据，数据包括左右两侧相邻车道中的目标数据、目标的横纵向距离以及探测目标的扇区。所述单目摄像头和超声波雷达通过can线与传感器控制器连接，传感器控制器接收并处理数据，判断超声波雷达获取的目标数据的合理性并对车辆目标进行追踪，再判断车辆目标是否有侵入本车道成为危险目标的趋势。车辆目标输出模块接收传感器控制器处理后的目标数据，转换为can数据格式进而发送到can总线。

采用以上系统实现车辆目标感知，主要包含三个步骤：

步骤1，接收单目摄像头车道线数据和超声波对于两侧相邻车道目标的数据。

步骤2，判断超声波目标数据合理性并对目标进行追踪。

步骤3，判断目标是否有侵入本车道成为危险目标的趋势。

下面将结合附图对于以上三个步骤进行详细的描述：

如图2所示，为车辆目标感知方法流程图。

首先通过单目摄像头和超声波雷达分别获取数据，单目摄像头中获取左左、左、右和右右四条车道线数据，超声波雷达中获取左右两侧车道中的目标数据，包括目标的横纵向距离以及探测目标的扇区。

然后进行车道线数据进行预处理，预处理中包括车道线的补全以及预测。这里的预测，可以是基于车道线丢失前一定数据帧数，例如20帧数据，再利用最小二乘法进行车道线拟合，进而实现车道线的预测。

接着进行目标数据合理性检测，包括检测目标横纵向距离是否表示该目标存在于旁车道，检测横纵向距离的跳动是否合理等。例如，依据接收到数据的速度和距离，可以分别计算出下一帧目标的横纵向距离，通过速度值做匀速运动；或者是根据距离的变化值推算下一帧的距离，进而判别距离的跳动是否合理。

接着追踪合理的旁车道目标，对目标加上追踪id，如果id变化则该目标变化，并非之前的目标。

然后通过车道线的左车道线和右车道线数据，以及通过追踪目标的横纵向距离，拟合出该目标的航向，再计算该目标的横向距离是否有侵入本车道的趋势。

最终将上述所有的目标数据传输到车辆目标输出模块，转换为can数据格式进而发送到can总线。

这里，以左侧车辆cut-in场景作为例子描述，如图3所示，红色为单目摄像头探测到的左右车道线及左左车道线，绿色区域为超声波探测范围，黑色模块为超声波雷达在车上的安装位置。左侧车辆由左侧旁车道cut-in侵入本车道，期间左前方的边角雷达及侧角雷达均具备探测到目标车辆的能力，稳定输出目标车辆的横纵向距离，追踪该两个扇区超声波距离的变化可知目标车辆的运动趋势及航向；如图所示左侧车辆cut-in，为危险目标，通过输出模块转换为can数据格式发送到can总线，进而为后续的控制做出贡献。

在进一步的实施例中，判断车辆是否为危险目标的逻辑具体是：在获取到车道线数据以及左右两侧目标车辆数据后，先对目标的横向距离进行追踪，如果目标持续10帧(即500ms)横向距离减小，则认为该车辆目标存在靠近趋势，反之为正常行驶；进一步依据车道线数据判断目标是否侵入本车道，如果目标车轮已经压线，则认为该目标为危险目标，反之则认为该车仅仅在旁车道斜着行驶。