[发明专利]用于检测机动车辆的道路旁边的物体的方法、计算设备、驾驶员辅助系统以及机动车辆

说明书

本发明涉及一种用于基于用于至少一个相机(4)的外部校准的、由至少一个车辆侧相机(4)连续地捕获的机动车辆(1)的环境区域(9)的至少两个图像(13)检测机动车辆(1)的道路(10)旁边的物体(12)方法，其中图像(13)至少部分地显示路面(11)的纹理，并且其中以下步骤被执行：a)基于至少两个图像(13)确定至少两个相互对应的块(14)；b)确定至少两对相互对应的块(14)中的每一个的相应运动矢量；c)基于所述至少两个运动矢量确定关于所述至少两个图像(13)的深度信息；d)基于深度信息检测物体(12)。本发明还涉及计算设备(3)、驾驶员辅助系统(2)以及机动车辆(1)。

技术领域

本发明涉及一种用于基于用于对所述至少一个相机进行外部校准的、机动车辆的环境区域的至少两个图像来检测机动车辆的道路旁边的物体的方法，所述至少两个图像由至少一个车辆侧相机连续捕获。此外，本发明涉及计算设备、驾驶员辅助系统以及具有驾驶员辅助系统的机动车辆。

背景技术

目前，兴趣集中在机动车辆的相机上。相机适于捕获图片或图像中的环境区域。从图像中提取的信息可以提供给机动车辆的驾驶员辅助系统。这种信息可以包括机动车辆附近的物体或障碍物的存在。物体检测是现有技术中已知的，例如，US2007/127778A1描述了一种物体检测系统，其包括设置在车辆上的成像设备和控制器，该控制器从成像设备接收表示车辆前方的场景的二维图像。

此外，物体可以从通过立体相机、LIDAR激光雷达或其他装置获得的3D范围数据导出，所述其他装置通常适合于作为来自前或后面相机的道路边界的路缘的远程检测和区域化。这种现有技术通常涉及通常与图像-亮度边缘信息相结合的3D点云的复杂分析，以便成功地局部化和表征路缘。对于某些应用，检测相机捕获的图像中物体的存在将是主要的兴趣。特别是，应检测在平均地面以上或以下的道路旁边存在细长的环境特征。那些细长的特征可以是墙壁、路缘、沟渠、植被或站立的车辆。在这种情况下，不需要复杂分析，因为不需要对这些物体的属性进行分类或表征。

发明内容

本发明的目的是提供一种解决方案，即如何以特别快速和可靠的方式并且以低成本来检测图像中的物体。

根据本发明，该目的通过一种方法、一种计算设备、一种驾驶员辅助系统以及一种包括根据各个独立权利要求的特征的机动车辆来解决。本发明的有利实施例是从属权利要求、说明书和附图的主题。

在本发明的一个实施例中，提供了一种方法，其用于特别是基于用于外部校准至少一个相机的、由至少一个车辆侧相机连续捕获的机动车辆的环境区域的至少两个图像检测机动车辆的道路旁边的物体。其中，图像至少部分地显示路面的纹理。此外，可以确定基于至少两个图像的至少两个相互对应的块，确定用于至少两对相互对应的块中的每一个的相应运动矢量，并且确定基于至少两个运动矢量关于至少两个图像的深度信息。此外，可以基于深度信息来检测物体。

在本发明的优选实施例中，提供了一种方法，其用于基于用于外部校准至少一个相机的、机动车辆的环境区域的至少两个图像来检测机动车辆的道路旁边的物体，所述至少两个图像由至少一个车辆侧相机连续捕获。其中，图像至少部分地显示路面的纹理。此外，确定基于至少两个图像的至少两个相互对应的块。确定用于至少两对相互对应的块中的每一对的各个运动矢量，并确定基于至少两个运动矢量的关于至少两个图像的深度信息。此外，基于深度信息检测物体。

借助于该方法，可以提供机动车辆的至少一个相机的可靠运行状态。车辆可以包括形成环绕视野相机系统的四个相机，其中第一相机可以设置在机动车辆的前部区域中，第二相机可以设置在机动车辆的后部区域中，第三相机可以设置在机动车辆的驾驶员侧，特别是设置在驾驶员侧翼镜上，并且第四相机可以设置在机动车辆的乘客侧，特别是设置在乘客侧翼镜上。相机可以包括鱼眼镜头，以便扩大视角并因此扩大相机的检测范围。