[发明专利]用于确定能见度状态的系统及方法在审
申请号: | 201710057490.2 | 申请日: | 2017-01-26 |
公开(公告)号: | CN106952310A | 公开(公告)日: | 2017-07-14 |
发明(设计)人: | 奥利弗·马克斯·杰罗明 | 申请(专利权)人: | 法拉第未来公司 |
主分类号: | G06T7/80 | 分类号: | G06T7/80 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司11250 | 代理人: | 程钢 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 确定 能见度 状态 系统 方法 | ||
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年1月29日提交的编号为62/288,873的美国临时专利申请的优先权,该临时申请的全部公开内容通过引用以其整体并入本文用于所有预期目的。
技术领域
本发明的实施例总体上涉及一种确定车辆(诸如汽车)周围的能见度的系统及方法。
发明背景
现代的车辆尤其是汽车越来越多地提供自动驾驶和驾驶辅助系统(诸如盲点监控器、自动停车和自动导航)。然而,自动驾驶系统会依赖于会在能见度降低的情况下诸如大雾天气时不可靠性欠佳的摄像机和其他光学成像器。
发明内容
本公开的示例总体上涉及估计车辆周围的能见度并且响应于能见度水平自动地配置一个或多个系统的方法和系统。可通过对所述车辆的周围环境的两个图像进行比较来估计能见度水平,每一个图像取自不同的视角。可以基于所述两个图像之间的视差估计所述图像中的对象的距离,并且可以基于在所述图像中可见的最远对象估计能见度水平(例如,距离)。
附图说明
图1A-1D示出根据本公开的示例的示例性深度图。
图2示出根据本公开的示例的估计车辆周围的能见度的示例性方法。
图3示出根据本公开的示例的系统框图。
具体实施方式
在以下示例描述中,结合部分附图,并且在附图中通过说明示出可以被实施的特定示例。应当理解的是可以使用其他示例并且可以做出结构改变而不背离所公开的示例的范围。
图1A-1D示出根据本公开的示例的示例性深度图。在一些示例中,可以基于车辆的周围环境的两个图像来创建周围环境的深度图,每一个图像取自不同的视角。例如,这两个图像可以捕捉自两个不同的图像传感器(例如,组成立体摄像机)或捕捉自在捕捉第一图像之后移动的单个摄像机(例如,安装在车辆上的在车辆移动时连续地拍摄两个图片的侧向摄像机)。以下参照图2描述生成深度图的方法。
每个深度图108、110、112和114示出在每个深度图中具有不同的能见度水平的对象102、104和106的同一场景。深度图108具有最佳能见度,深度图110具有小于深度图108的能见度,深度图112具有小于深度图110的能见度,并且深度图114具有最小的能见度。另外,每个对象102、104和106位于不同的距离,其中,对象102距离摄像机150米,对象104距离摄像机100米,而对象106距离摄像机50米。
在一些示例中,可以基于最远的可见对象估计能见度水平。例如,对于深度图108、110和112,最远的可见对象是150米处的对象102,并且在每一种情况下,能见度水平可以被估计为150米的能见度。相反的是,对于深度图114,最远的可见对象是100米处的对象104,并且能见度水平可以被估计为100米的能见度。
在一些示例中,可以基于深度图的阈值密度估计能见度水平。这种启发法可以是有用的,因为一些对象可能仍然在大雾中勉强可见但是其可见度并未达到使得人类驾驶员或者由自动/辅助驾驶系统安全地导航的程度。在这种情况下,可以基于具有大于预定阈值密度的像素密度的深度图中的最远距离估计能见度水平。例如,在深度图112中,对象102可仍在150米处可见但是像素密度可以低于预定阈值密度,因此其距离可能无法被用作估计的能见度水平。而100米处的具有超过预定阈值密度的像素密度的对象104可以被用作估计的能见度水平。类似地,在深度图114中,对象104仍可在100米处可见但是像素密度可以低于预定阈值密度,因此其距离可能无法被用作估计的能见度水平。而50米处的具有超过预定阈值密度的像素密度的对象106可以被用作估计能见度水平。在一些示例中,卡尔曼滤波器可以被应用在随着时间收集的深度图数据上以确定估计的能见度水平的变化。
在一些示例中,深度图密度阈值比较可以在确定估计的能见度水平时将距离范围考虑在内。例如,可以在计算像素密度并且与预定密度阈值进行比较时将45米到55米之间的所有像素考虑在内。如果这些像素超过了该阈值但是50米到60米远的像素未超过该阈值,除了其他可能性之外,则估计的能见度水平可以是45米到55米、45米(该范围的最近端)、50米(该范围的中间部分)或55米(该范围的最远端),。在一些示例中,估计的能见度水平可能并不用距离表示而是被表达为定性水平(例如,低、中或高)或表示定性水平的数字(例如,区间[0,1]中的浮点值)。
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